FACE水稻氮素动态的模拟研究

为了明确开放式空气CO2浓度增高(FACE)对水稻氮素动态的影响,借助目前我国惟一的FACE技术平台,以武香粳14为供试品种,设置不同施N量处理,研究了大气CO2浓度比对照高200μmol.mL-1的FACE处理对水稻N素吸收利用动态的影响。结果表明,FACE处理使水稻各生育期N素累积量增加,而使含N率下降;增施N肥使FACE及CK条件下的N素累积量均有不同程度的增加。在此基础上建立了相应的模拟模型,模型以时间为驱动因子,描述了水稻N素累积量及含N率随移栽天数的动态变化过程,对CO2浓度增加及常规条件下水稻N素的动态变化均有很好的拟合性。通过不同年份试验数据对模型的检验,结果表明模型的预测性能好,具有很好的适用性。     

基于MODIS的南方草地NPP遥感估算与应用

草地NPP遥感模型的构建是实现大面积草地NPP估算的有效途径之一。以MODIS-NDVI数据为基础,以南方草山草坡为研究对象,结合野外实测数据,分析了草地NPP与NDVI之间的关系,同时构建了以NDVI为自变量以及水热条件为调节因子的南方草地NPP遥感估算模型,并通过不同年份独立的实测数据对模型进行了验证。结果表明,南方草地NPP与NDVI之间存在5种相关类型,均达到了极显著水平。NPP的模拟值和实测值之间具有很好的相关性和一致性,5种草地类型R²分别为0.902 2,0.826 6,0.871 2,0.887 7和0.875 5,均达到了极显著水平,均方根误差(RMSE)和相对均方根差(RRMSE)均较小。表明模型的模拟结果比较可靠,为南方草地NPP估算及草地资源管理提供了一种有效的方法。     

水稻有效分蘖叶龄期的株型特征及其与产量关系初探

以汕优６３和９５１６为材料,通过密肥措施,培育不同产量的群体,研究水稻有效分蘖叶龄期（Ｎ－ｎ）的株型特征及其与产量关系。结果表明：高产群体Ｎ－ｎ期叶开角较大,叶长适中而稍长,叶片的松散度较大;叶片较厚,叶绿素含量高;叶面积增长缓慢,叶面积指数较小;叶鞘积累快,单位叶鞘重要承载的叶面积小等。     

水稻拔节期株型特征及其与产量关系的研究

以杂交中籼稻汕优63和中粳稻武运粳8号为材料,采用不同的栽插密度、肥料运筹等措施,塑造不同产量的群体,研究水稻拔节期株型特征及其与产量的关系。结果表明：高产群体拔节期叶片的长度适宜,叶鞘载叶量小。汕优63叶角较小,叶片松散度宜小,顶部3叶松散度之和7.7度左右;武运粳8号叶片松散度宜大,顶部3叶松散度之和6.0度左右。群体距顶层35cm左右的透光率达40％－45％,顶部3叶的叶绿素含量适中,光合速率高。     

不同浓度镉胁迫下水稻冠层光谱特征及其预测评价

以南粳44和两优培九两个水稻品种为材料,通过盆栽试验,研究了不同浓度镉胁迫下水稻冠层光谱特征及植株各器官镉含量间的定量关系。结果表明,两水稻品种整株、茎、叶和穗各器官镉含量均随着镉胁迫处理浓度的增加而加大,且茎中含量最高;不同浓度镉污染胁迫下的水稻冠层反射光谱曲线在可见光红光波段也存在差异,随着镉处理浓度增大,光谱曲线反射值降低,去除包络线后归一化深度加大,红边位置在两个品种中有不同程度的红移。通过构建植被指数NDV(Ix)与水稻器官中镉含量的多种关系模型,比较了模型预测的显著性,分别构建了适用于两个水稻品种各器官的镉胁迫遥感监测的预测模型,南粳44分别为y整株=86.207x2-56.633x+9.7361,y茎=157.65x2-101.89x+17.317,y叶=21.619x2-14.192x+2.5283以及y穗=4.7011x2-1.4549x+0.1628;两优培九分别为y整株=41.495x2-29.34x+5.1829,y茎=53.364x2-36.778x+6.3612,y叶=22.981x2-15.768x+2.7588,y穗=36.347x2-25.477x+4.4473。进而说明,地面高光谱遥感对水稻重金属镉污染及其胁迫水平有较好的响应,可通过水稻冠层光谱的差异性分析,实现水稻镉污染的快速、无损伤探测。     

基于图像处理和Deeplabv3+模型的小麦赤霉病识别

赤霉病是影响小麦产量和品质的主要病害之一.为快速、有效地监测小麦赤霉病的发生情况,利用数码相机对人工接种赤霉病菌的小麦田进行RGB图像获取,在图像预处理基础上,对Deeplabv3+网络模型进行调参和训练.以轻量化网络MobileNet V2为网络编码模块,利用空洞卷积技术建立基于深度学习网络的小麦赤霉病发病麦穗的识别...     

基于图像和改进U-net模型的小麦赤霉病穗识别

为了快速、有效地监测小麦赤霉病的发生情况,利用数码相机对人工接种赤霉病菌的小麦田进行RGB图像获取,在图像预处理基础上,利用深度学习网络U-net来对人工标记好的发病麦穗图像进行训练。通过深度学习数据集的构建与测试,建立了基于RGB图像和改进U-net网络模型的小麦赤霉病识别与监测模型,并对模型识别结果进行了验证。结果表明,U-net可以很好地提取图像波段信息,但对于比较复杂的麦穗图像,在使用Keras方法进行图像语义分割时,需要对U-net网络结构进行改进,即在下采样部分加入Dropout层。与人工标记结果相比,模型识别结果的一致性较好,具有较高的监测精度。该模型平均精度为0.969 4,损失函数值为0.075 9,平均交并比MIoU为0.799。上述结果说明改进的U-net模型可以很好地识别和监测小麦图像中的发病麦穗,并在发病麦穗的分割上具有很好的效果     

江苏园艺作物移动应用系统研发

园艺作物是现代农业的重要组成部分。为了解决江苏园艺作物品种选择及配套栽培等问题,设计开发了江苏园艺作物移动应用系统,主要包括江苏园艺作物新品种的全生育期展示及栽培要点指导系统、江苏园艺作物新品种与传统品种的比对数据库以及江苏省园艺作物病虫害防治等,旨在为江苏园艺作物的进一步发展提供帮助。     

基于图像处理技术的大田麦穗计数

为了实现不同播种方式下单位面积小麦穗数的智能计算,设计了一种利用图像分析技术实现大田麦穗快速计数的方法,分析了利用颜色特征和纹理特征分割麦穗的优缺点和粘连区域麦穗个数的计算方法。通过对撒播和条播各35幅样本图像进行计数实验,准确率分别为95.77%和96.89%。结果表明,利用颜色特征和纹理特征均可提取大田环境下麦穗图像,其中利用颜色特征提取速度快。麦穗骨架角点个数能够反映粘连区域麦穗个数,在条播和撒播小麦田中计数准确率均较高。     

论农业推广中的信息传播与沟通

农业推广工作对于科技成果的实际转化应用有着重要的作用。而农业推广又离不开信息的传播与沟通。本文对农业推广、农业传播与沟通的涵义进行梳理;比较了传播与沟通的区别和联系;分析了农业传播与沟通在农业推广中的作用、存在的障碍以及提高效果的措施。