玉米品种更替过程中品种群体整齐度的变化

选用1950~2010年具有代表性的11个品种,设置4个种植密度,测定株高、穗位高、果穗长、穗粗、穗行数、行粒数指标的整齐度。结果表明,随着品种的更替,株高、穗位高、穗长、穗粗、穗行数、行粒数的整齐度明显提高,株高整齐度的提升最为突出。随着种植密度的提高,玉米的群体整齐度下降,现代品种对增密响应更加明显;同等密度条件下,现代品种的群体整齐度均高于早期品种。相关分析表明,玉米产量与株高、穗位高、穗长、穗粗、穗行数、行粒数性状的整齐度具有明显正相关关系。玉米产量提升过程与品种的群体整齐度同步,株高、穗位高整齐度是最为直观的评价指标,通过品种改良和种植技术的改进提高群体的整齐度是进一步提升产量的技术途径之一。     

基于G-MRF模型的玉米叶斑病害图像的分割

【目的】图像分割是作物病害自动识别系统实现的难点之一,前人研究大多采用基于阈值或聚类的分割算法,方法简单、易于实现,但分割精度较低。本文引入高斯模型的Markov随机场分割模型(G-MRF),对玉米叶部病斑图像进行分割试验,以期提高分割精度。【方法】在VC6.0下实现了G-MRF分割模型,G-MRF既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的算法。采用该算法对大斑病、小斑病、灰斑病和弯孢菌叶斑病等4种主要玉米叶部病害的图像进行了分割测试,并与基于阈值和基于Gauss模型的分割算法进行比较。【结果】基于G-MRF分割模型的分割,目标区域的一致性和边缘的清晰方面明显好于基于阈值和Gauss模型的分割算法,其平均正确分类率达96.35%,分别较基于阈值和基于Gauss模型的分割算法高出3.75%和4.03%,差异达到显著水平。【结论】基于G-MRF模型的分割算法鲁棒性高,能够有效地将病斑区域从叶片部分离,分割正确分类率达96.35%,可用于玉米叶斑类病害图像的分割。     

当前玉米生产中存在的主要问题与对策

玉米是我国重要的粮食作物和战略物质，玉米生产关系我国粮食安全和农民增收。为深入了解当前全国玉米生产形势和技术需求，近期在玉米主产区开展了一些调研，现将结果报告如下。     

新疆春玉米超高产分析

新疆地处欧亚大欧腹地,光照资源充足,昼夜温差大,雨量稀少,属灌溉农业,非常适合玉米生长.1990年,由国家农业部组织专家实地测产,兵团农五师八十七团的33.53 hm2地膜覆盖栽培玉米单产达15 465.45 kg/hm2,农七师一三一团的73.545 hm2露地玉米单产达15 975 kg/hm2,创造了我国春玉米大面积高产记录.     

棉花叶片厚度的高光谱测试方法

植物叶片厚度的变化能够指示植物生长状态的改变,为了实时、活体、无损地获取叶片厚度,该研究以棉花叶片为研究对象,利用DPS、Origin统计分析软件分析84组光谱数据与叶片厚度的相关性。研究表明,光谱反射率与叶片厚度在可见光350～369 nm及664～689 nm 2个较窄区域达到了极显著正相关关系,在红外917～1 884、2 048～2 380 nm 2个区域呈极显著负相关关系,总体相关程度红外波段高于可见光波段。红边参数与叶片厚度的相关性不高,24个形状参数与厚度达到了极显著相关水平,其中,中心为980 nm的吸收谷面积与叶片厚度相关度最高,相关系数为0.848。分别用反射率、植被指数、光谱形状参数建立并测试3个估算模型,相对误差最高为7.4%,均方根差最高为0.051 mm。结果表明利用高光谱分析技术,可以实现叶片厚度的快速、活体测量。     

无公害农业信息网站的现状及发展方向

有机农业、无公害农业是未来农业生产的必然,利用现代网络技术建立的有机、无公害农业信息网站可以满足生产中各种信息需求。文章主要介绍了国内外一些知名有机农业网站、无公害农业网站的栏目设置与特色服务,并指出目前无公害农业相关信息网站存在的问题及其今后的发展方向。     

新疆和田地区沙尘天气防治途径研究

通过对当地群众问卷调查与野外观测、采样,分析了新疆和田地区沙尘天气的主要尘源.结果表明:造成和田地区沙尘天气的主要尘源是弃耕地、沙漠与农区过渡带、活动沙丘及乡村道路,而非传统认识的塔克拉玛干大沙漠.并探讨了适合和田地区综合防治沙尘天气的有效措施.     

冬小麦不同株型品种光谱响应及株型识别方法研究

以直立和平展2种株型的冬小麦品种为材料，研究了它们的光谱响应以及田间植被覆盖度的差异，探讨了利用冠层光谱反射率、光谱特征参量NDVI及植被覆盖度识别小麦株型的方法。结果表明，（1）小麦不同株型品种在近红外波段（700～1300 nm）光谱反射率有明显差异，生育前期平展型品种高于直立型品种，并以拔节期的差异为最显著，随着生育进程差异逐渐变小。拔节期是进行株型识别的最佳时期，并且此期冠层的敏感波段680 nm和760～900 nm的反射率在2种株型品种之间差异明显。（2）小麦冠层叶面积指数（LAI）与归一化差异植被指数NDVI(680,890)呈正相关，并且不同生育阶段其相关程度有差异，这是利用NDVI和植被覆盖度(COV)识别不同株型的基础。（3）相同COV条件下，直立型品种的NDVI高于平展型品种的NDVI，并且随着COV的增加，差异逐渐变小，二者的变化关系体现了直立型品种株型紧凑和平展型品种株型披散的特点，利用NDVI和COV的关系可以对株型进行识别，以小麦拔节期为最佳识别阶段，此期2种株型品种的NDVI具有显著差异（P＜0.05）。     

新疆主要玉米杂交种及亲本DNA指纹数据库构建

通过对新疆目前推广的8个主要玉米杂交种及其亲本自交系的RAPD分析,初步构建了新疆玉米DNA指纹图谱及数据库,探索了RAPD技术在玉米种质鉴定和纯度分析中的应用.结果表明,8个玉米杂交种及其亲本自交系的指纹图谱多态性丰富,仅用一个引物即可以将24个材料完全区分开,表明了该指纹数据库在玉米品种鉴定与种子纯度分析中应用的可行性.     

棉花叶面积指数冠层反射率光谱响应及其反演

【目的】研究棉花冠层光谱对不同叶面积指数（LAI）的响应，建立棉花LAI光谱反演模型。【方法】利用2003～2004年采集的棉花光谱与LAI的246组数据，分析LAI与冠层反射率光谱和反射率一阶微分光谱间的定量关系。【结果】当LAI大于2.5后不同LAI棉花群体光谱反射率在可见光波段趋于饱和；LAI与可见光波段和短波红外波段（水分吸收带除外）光谱反射率呈显著负相关，与近红外波段高光谱反射率呈显著正相关；LAI与棉花反射率一阶微分光谱主要在蓝边（523～531 nm）、黄边（570～576 nm）、红边（700～755 nm）形成3个相关系数高台区，均达极显著水平，其中红边区的相关性最高。棉花红边位置固定，分别在718 nm和723 nm，且以 723 nm处对LAI更敏感。在反演棉花LAI的高光谱参数中VI (660、800)、VI (550、800)、VI (500、800)、VI (670、800)、Sdy (570～573 nm)、SDr (714～755 nm)、D723、Dr 估算LAI相对误差低于30%，RSME小于0.6，其中VI (600、800)、VI(550、800)两个参数估算水平最高，相对误差分别为21.7%与21.0%，RMSE分别为0.416与0.419；利用SDr与SDr/SDb分别对LAI大于1.0 与小于1.0 的棉花群体反演，能显著提高LAI的估算水平。【结论】应用高光谱分析方法能够提取棉花冠层特征光谱信息，构建LAI高光谱反演参数，建立估算模型，并且利用包含不同光谱参数的分段模型可以进一步提高LAI反演精度。