叶片垂直分布对小麦冠层方向光谱响应研究

【目的】对不同株型小麦冠层叶片垂直分布的方向光谱响应进行研究,探索精确描述小麦冠层空间信息的途径,为农田作物快速、无损的光谱监测提供新的理论与技术。【方法】以2个株型不同的小麦品种为材料,采用自下向上分层切片方法,分析冠层不同部位叶片对冠层方向光谱的影响。【结果】去除不同叶位叶片后,小麦冠层光谱在300～700,800～1 300,1 400～1 800 nm波段差别明显;不同观测角度中,与传统90°视角获得反射信息比较,30°和60°视角反射光谱包含较多下部叶片信息,下部叶片对冠层光谱反射率贡献较大,0°视角反射光谱包含较多上部叶片信息,上部叶片对冠层光谱反射率贡献较大;小麦冠层的穗层和倒1叶对方向光谱产生很大影响。不同的2个小麦品种,ZY9844上部叶片对反射率的影响比P7弱。【结论】小麦冠层不同部位叶片,对冠层方向光谱影响不同,根据冠层特点,通过改变光谱观测角度,可以提高作物冠层光谱监测的精度。     

北疆棉花群体光合特性研究

试验证明，棉花群体光合速率（ＣＡＰ）高持续时期是棉花高产栽培的重要时期；栽培密度对于ＣＡＰ的影响至关重要；土壤释放的ＣＯ２对棉花光合作用具有一定的贡献率。从栽培角度来看，棉花高产栽培的技术途径之一就是延缓棉花后期群体光合的下降速率。     

基于穗层反射光谱的小麦籽粒蛋白质含量监测的研究

本试验对近地面高光谱仪监测小麦的不同测定方法进行了探讨，并比较了各方法对籽粒蛋白质含量（GPC）的预测能力。结果表明，穗全氮含量（ETNC）与穗层光谱反射率（Rel）的相关系数普遍高于与冠层光谱反射率（Rc）的相关系数。同时，基于小麦光谱反射率、穗全氮含量、籽粒蛋白质含量三者之间的相关性，选择了包括植被指数在内的20个穗层光谱特征参量，与ETNC进行相关分析，建立了最佳光谱特征参量预测ETNC以及ETNC预测籽粒蛋白质含量（GPC）的统计相关模型。通过2个模型的链接，建立了利用比值植被指数RVI[890,670]预测GPC的回归模型，可以较好地预测小麦籽粒蛋白质含量。在相同条件下，相对于以往基于冠层光谱的方法，基于穗层光谱的RVI[890,670]对GPC的预测表现出较大的优势，决定系数R2由0.662提高到0.865，总均方根差RMSE由0.851降低到0.734。本研究为实现田间条件下小麦氮素及相关品质指标的便携式监测仪的开发研制提供了初步的依据。     

棉花叶片水分利用效率及其影响因素的研究

在北疆棉区田间自然条件下对棉叶水分利用效率（ＷＵＥ）及其影响因素的研究表明，（１）棉叶ＷＵＥ日变化呈多峰型，最低谷出现在午后光合午休及蒸腾作用最旺盛的１５－１７时。（２）棉花生育后期，叶片ＷＵＥ随主茎叶片自上而下降低，但上部叶片变幅较小，同时随生育时期推延、叶片衰老而降低。（３）高产棉田ＷＵＥ比普通棉田高。（４）由于基因型间叶片ＷＵＥ存在显著的差异以及ＷＵＥ与光合速率的关系比与蒸腾速率更密切，因此，通过育种途径或栽培措施增加棉叶光合速率是提高ＷＵＥ的关键。     

用机器视觉技术获取棉花叶片叶绿素浓度

运用机器视觉技术获取棉花叶片颜色特征，建立棉花叶片叶绿素测定模型。研究表明，（1）RGB颜色系统的B/R、色度坐标b、b/r值及HIS彩色系统中的饱和度S值均与棉叶叶绿素含量显著或极显著相关，可用于测定叶片叶绿素浓度；（2）棉花叶片正、背面RGB、HIS颜色系统的颜色特征值与叶绿素浓度的相关性高度一致，且叶片背面的颜色特征值与叶绿素浓度之间的相关性更高；（3）基于机器视觉技术建立和筛选出了6组棉叶叶绿素含量预测模型，预测误差在7.8%~13.65%之间。为棉花生长的快速监测提供了依据。     

基于机器视觉的棉花群体叶绿素监测

研究了利用机器视觉技术快速获取棉花群体叶绿素信息的方法，以期获得预测性高的颜色特征参数。结果表明，RGB颜色系统的G－R、(G－R)/(G+R)、r与g的组合值和棉花功能叶叶绿素含量、群体绿色指数呈极显著相关，而且拟合度较高；HIS颜色系统的Hue值和棉花功能叶叶绿素含量、群体绿色指数之间也极显著相关。对筛选出的两组模型进行检验，预测精度在84.07%~93.04%之间，推荐预测精度最高的G－R参数作为获取棉花群体叶绿素信息的最佳颜色指标。G－R预测叶绿素含量和群体绿色指数的模型分别为y=－1.3008+0.2125(G－R)－0.0038(G－R)2（R²=0.8669**）和y=－0.9726+0.1227 (G－R)－0.0016(G－R)²（R²=0.7487**）。     

基于冠层光谱的不同株型冬小麦籽粒蛋白质预测模型

冬小麦冠层光谱因不同株型而异，依不同株型建立模型是提高冬小麦蛋白质预测精度的重要途径之一。该研究利用ASD2500高光谱仪对不同株型冬小麦冠层光谱进行了测定，分析了冬小麦叶片叶绿素含量在冠层垂直方向上的变化及其与籽粒品质指标和冠层光谱特征参量间的相关性。结果表明，冠层叶绿素含量垂直梯度变化因不同生育时期和不同株型而异。同等条件下，其梯度以平展型品种大于直立型品种。并且，当将两种株型品种分别考虑时，第一二叶组之间叶绿素含量的差值(DCC)与小麦籽粒部分品质参数和冠层光谱特征参量具有显著的相关性。通过DCC可以间接地建立籽粒蛋白品质和冠层光谱特征之间的相关模型。通过研究筛选出预测籽粒蛋白质含量(GPC)的最佳时期为灌浆期，最佳光谱特征参量为560 nm的反射峰深度P_Depth560。并且，建立了不同株型品种GPC的预测模型并初步通过验证。     

成都平原免耕及不同麦秸还田量种植水稻的研究

在成都平原麦收后围绕免耕 麦秸覆盖还田栽种水稻的产量效应进行了研究,结果表明,(1)免耕处理较传统耕作水稻显著增产,主要是显著增加了单位面积有效穗数;(2)免耕 麦秸覆盖还田后,水稻产量增加,秸秆还田量与产量的关系符合多项式y=7238.6 0.0117x 2.12×10-5x2-1.49×10-9x3(R=0.988**),理论上还田麦秸以10 089 kg/hm2时水稻产量最高,此后开始下降;(3)与传统耕作比较,在水稻生长期,免耕明显加重了杂草的发生,但通过秸秆覆盖后可减少杂草发生,且表现出随秸秆还田量增加杂草量明显减少的趋势;在水稻收获后的休闲期,免耕表现出有抑制杂草发生的作用,且这种效果随着秸秆还田的增加而增强。     

基于图像识别的玉米叶部病害诊断研究

【目的】探讨利用图像技术实现玉米叶部病害自动识别的方法。【方法】根据玉米叶部病害特点，综合应用阈值法、区域标记方法与Freeman链码法，对玉米叶部病害图片进行图像分割、统计病斑个数、去除冗余斑点、计算病斑形状特征，最后根据二叉检索法推断病害。【结果】研究提取了五种玉米叶部主要病斑的识别特征，确定了诊断流程，并开发了识别系统。经检验，该系统对玉米叶部的锈病斑、弯孢菌病斑、灰斑、褐斑、小斑等五种主要病害的诊断准确率达80%以上。【结论】研究结果表明，用图像技术进行玉米叶部病害诊断是可行的，本研究开发的诊断系统为玉米病害自动识别与诊断奠定了基础。     

新疆棉花纤维发育过程中可溶性糖和纤维素含量的变化及与气象因子的关系

 采用北疆棉区自育早熟和引进的黄河流域棉区中早熟陆地棉品种 ,在新疆气候生态条件下 ,研究了棉纤维发育过程中可溶性糖和纤维素含量的变化及与气象因子的关系。结果表明 ,无论北疆自育早熟品种还是内地引进中早熟品种 ,棉纤维中可溶性糖含量的变化均在花后 7～ 14d达到最大值 ,随后迅速下降 ;纤维素在花后 14d左右开始大量合成 ,至吐絮期含量达最大值。不同品种类型间表现为 :早熟品种棉纤维可溶性糖转化高峰期较同期的中早熟品种早 ,且纤维可溶性糖转化率及纤维素合成的最大值与纤维素合成速率均比同期开花的中早熟品种高。棉纤维发育过程中可溶性糖和纤维素含量呈极显著的负相关 ;铃期最低温度对纤维可溶性糖的转化和纤维合成影响最大 ;温度对纤维的可溶性糖转化的影响远大于纤维素合成 ,所以后期低温可能是造成新疆棉纤维内糖含量高的原因。铃期日照时数与纤维合成的特征值呈显著正相关。