水稻冠层光截获与叶面积和产量的关系

【目的】旨在解析水稻(Oryza sativa L.)冠层光合有效辐射(PAR)截获量及其分布与叶面积和产量的关系。【方法】以2个不同株型水稻品种为材料,设置高、中、低3个施氮水平,构建不同的群体冠层结构,于拔节至成熟期系统测定水稻冠层PAR截获量及其分布、以及叶面积和产量。【结果】水稻群体向上累积叶面积指数的垂直分布呈S型曲线,符合Logistic方程(R20.99);抽穗期、抽穗后17d和成熟期的冠层最大叶面积密度分别出现在0.53、0.56和0.60的相对冠层高度左右;随生育进程的推进,冠层上中部的相对叶面积密度呈递增趋势,而冠层下部的相对叶面积密度呈递减趋势。PAR截获率(FIPAR)与向下累积叶面积指数之间的关系可用方程FIPAR=α×(1-e-K×LAI)来定量描述(R20.86);消光系数K随生育进程的推进而递减,其日变化表现为早晚较高、中午较低。冠层PAR截获量(AIPAR)随生育进程的推进呈多峰分布,最高峰出现在移栽后58-70d,即孕穗至抽穗期,且随施氮量的增加而增大;在典型晴天下,冠层PAR截获量的日变化呈单峰分布,最大值出现在11:00-13:00。【结论】水稻群体叶面积的垂直分布影响冠层光截获;水稻产量与PAR利用率呈正相关,而PAR转化率随PAR截获量的增加呈先增大后减小的趋势,因此维持一定的漏光损失量对水稻高产有利。     

水稻水分精确管理的知识模型研究

【目的】水稻是中国主要的粮食作物,其生长需消耗大量的水资源,因此水分精确管理对于水稻高效生产具有重要的意义。【方法】在分析和提炼水稻栽培理论与技术研究资料的基础上,通过定量描述水稻需水规律与栽培技术、品种类型、生态环境之间的动态关系,根据土壤水分平衡原理,采用土壤水势作为灌溉指标,建立水稻水分精确管理知识模型;基于系统工程思想,进一步在Microsoft Visual Studio.NET 2005平台上构建水分精确管理知识模型系统。【结果】模型具有灌溉管理方案设计以及动态调控的功能,在杭州和南京两个生态点进行的大田对比试验表明,两生态点按照模型设计方案进行水分管理的田块,其产量平均分别提高了6.9%和9.1%,灌溉水分生产率平均分别提高了53.61%和42.73%。【结论】该模型对于不同条件下的水稻水分精确管理具有较好的适用性和指导性。     

南方丘陵山区水稻机械化育插秧探析

旨在探析南方丘陵山区水稻机械化育插秧现状,为发展水稻生产机械化提供参考。阐述了南方丘陵山区水稻机械化育插秧存在现有水稻品种对机械化插秧的适应性差、育秧与取土难、播种量大、缓苗期长、育秧分户经营、适应双季稻农艺生产要求的插秧机短缺及插秧机成本高等问题,并从农机农艺融合的角度提出了相应的解决对策。     

基于颜色指数与阈值法的稻田图像分割

为系统、全面地分析不同颜色指数对南方稻田图像分割的适应性,以分蘖期、拔节期稻田图像为研究对象,选择36种常用的颜色指数,采用Otsu阈值法开展基于颜色指数和阈值的图像分割研究,通过比较各颜色指数的分割结果,明确分蘖期和拔节期图像分割的主要干扰因素,筛选最适宜稻田图像分割的颜色指数。结果表明：水稻倒影、浮萍是分蘖期稻田图像分割的主要干扰因素,叶片镜面反射、浮萍和土壤阴影是拔节期稻田图像分割的主要干扰因素;组合指数COM2、MxEG、CIVE和GMR在分蘖期图像和拔节期图像均具有较好的分割精度。因此,基于颜色指数COM2、MxEG、CIVE、GMR和Otsu阈值的稻田图像分割方法对稻田图像分割的干扰要素具有较强的区分能力,分割精度较高,更适宜于南方稻田图像处理研究。     

江西丘陵山区水稻机械化生产综合效益分析

旨在评价分析江西丘陵山区水稻机械化生产综合效益,为进一步推广应用水稻全程机械化生产技术提供参考。通过实地调研,发现江西丘陵山区水稻生产存在小型农机具数量多、机具质量较差及大中型农机具少等问题,并选取水稻机插秧模式和人工抛秧模式为重点研究对象,对比分析两者的综合效益。结果表明:水稻机插秧模式省工、节本增产效果明显;同时,提出丘陵山区下一步应在推广应用现有农机具的基础上,加快推广适合丘陵山区水田作业农机具,使农机农艺配套技术成为丘陵山区主要推广方向。     

水稻籽粒蛋白质含量的空间分布特征

为解析2种穗型水稻籽粒蛋白质含量的空间分布特征。以弯曲穗型‘两优培九’和直立穗型‘武香粳14号’为材料,研究了在2个施氮水平下,籽粒蛋白质含量在穗上不同部位和不同粒位间的差异及其分布特征。结果表明:穗内各籽粒在不同蛋白质含量区间的频数变化趋势呈正态分布;在稻穗的同一部位,2个供试品种一次枝梗上的籽粒蛋白质含量高于二次枝梗;一次枝梗上的籽粒蛋白质含量以第2粒位籽粒较低,第1粒位的籽粒较高;二次枝梗上第1粒位籽粒的蛋白质含量较高。蛋白质含量在穗上不同部位及一、二次枝梗上的分布因品种和施氮量的不同而异,施氮量在110~220 kg/hm2范围内,增施氮肥可以减少穗内粒间的籽粒蛋白质含量差异。     

基于作物生长监测诊断仪的双季稻叶面积指数监测模型

为探索作物生长监测诊断仪(Crop Growth Monitoring and Diagnosis Apparatus,CGMD)在不同株型双季稻长势指标监测应用的准确性和适用性,该研究开展了不同株型品种和施氮量的田间试验,采用CGMD获取冠层差值植被指数(Differential Vegetation Index,DVI)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和比值植被指数(RatioVegetationIndex,RVI),并同步采用高光谱仪(AnalyticalSpectralDevices,ASD)获取冠层光谱反射率,构建DVI、NDVI和RVI;通过比较2种光谱仪获取的植被指数变化特征及相互定量关系,评价CGMD的监测精度,建立基于CGMD的不同株型双季稻叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)监测模型,并用独立数据对模型进行检验。结果表明:不同株型品种的LAI、DVI、NDVI和RVI随施氮量增加而增大,随生育进程推进呈"低—高—低"的变化趋势;基于CGMD与ASD的DVI、NDVI和RVI间的决定系数(Determination Coefficient,R2)分别为0.959～0.968、0.961～0.966和0.957～0.959,表明CGMD具有较高监测精度,可替代价格昂贵的ASD获取DVI、NDVI和RVI。基于CGMD植被指数的单生育期LAI监测模型的预测效果优于全生育期,基于CGMD植被指数的松散型品种LAI监测模型的预测效果优于紧凑型品种;基于DVICGMD的线性方程可较好地预测LAI,模型R2为0.857～0.903,模型检验的相关系数(Correlation Coefficient,r)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和相对均方根误差(Relative Root Mean Square Error,RRMSE)分别为0.950～0.984、0.18～0.43和3.95%～9.40%;基于NDVICGMD的指数方程可较好地预测LAI,模型R2为0.831～0.884,模型检验的r、RMSE和RRMSE分别为0.906～0.967、0.24～0.38和5.73%～9.16%;基于RVICGMD的幂函数方程可较好地预测LAI,模型R2为0.830～0.881,模型检验的r、RMSE和RRMSE分别为0.905～0.954、0.25～0.56和7.37%～9.99%。与传统人工取样测定LAI法相比,利用CGMD可实时无损监测双季稻LAI动态变化,可替代SunScan植物冠层分析仪获取双季稻LAI,在双季稻生产中具有推广应用价值。     

不同机插行距对水稻产量的影响

旨在为改进和研发适合南方丘陵双季稻区的插秧机提供理论依据。通过对双季稻区早晚稻进行人工模拟机插行距试验,对比研究不同行距对水稻产量的影响,结果表明:行距8寸较9寸,早稻增产260.50~382.86 kg/hm2,增产率达4.34%~5.98%,晚稻增产252.90~269.68 kg/hm2,增产率达3.90%~4.25%;行距7寸较9寸,早稻增产139.33~271.03 kg/hm2,增产率达2.32%~4.24%,晚稻增产129.32~202.49 kg/hm2,增产率达2.00%~3.19%;3个行距中8寸的产量最高。同时,对现行9寸行距的插秧机进行了改进,研制出8寸行距插秧机,并进行二晚大田机插试验,结果表明8寸行距插秧机比9寸增产181.83 kg/hm2,增产率达2.56%。     

不同比例有机肥与无机肥配施对水稻生长及产量的影响

以粤晶丝苗2号为材料,开展不同比例有机无机肥配比试验,探究不同比例有机肥与无机肥配施条件下水稻的生长情况,以筛选出最佳施肥方案,进而获得高产水稻生长模式。结果表明,水稻在T3处理(有机肥11 250kg/hm~2,尿素169.8 kg/hm~2,过磷酸钙468.75 kg/hm~2,氯化钾187.5 kg/hm~2)下的茎蘖数、总穗数、千粒重、结实率和产量等指标均达到最大值,且总穗数、千粒重、产量显著或极显著高于其他处理,是本试验条件下的最佳比例。     

基于无人机数码影像的水稻叶面积指数监测

[目的]为探究无人机数码影像监测水稻叶面积指数(Leaf area index,LAI)的可行性,明确利用无人机数码影像监测水稻LAI的最佳时期,构建基于无人机数码影像的水稻LAI监测模型.[方法]本研究基于不同品种和施氮量的水稻田间试验,于分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期和灌浆期测定水稻LAI,同步使用无人机搭载数码相...