小麦栽培管理动态知识模型的构建与检验

 将系统分析方法和数学建模技术应用于小麦管理知识表达体系，通过解析和提炼小麦生育及管理指标与环境因子及生产水平之间的基础性关系和定量化算法，创建了小麦管理动态知识模型WheatKnow；充分利用软构件的技术特点，在Visual C++和Visual Basic平台上研制了数字化和组件化小麦管理动态知识模型系统，实现了播前栽培方案的设计和产中适宜调控指标动态的预测2大功能。其中，播前栽培方案包括产量目标、适宜品种、播期、基本苗及播种量、肥料运筹和水分管理；产中调控指标包括适宜生育期、穗分化进程、生长指标、源库指标和营养指标动态。利用不同生态点、不同品种、不同土壤等资料及大田对比试验对所建知识模型进行实例分析和检验的结果表明，所提出的小麦管理动态知识模型总体上具有较好的广适性和决策性。本研究克服了传统作物栽培模式与专家系统地域性强和广适性弱的不足，从而为实现作物栽培管理的精确化和数字化奠定了基础。     

基于MobileNetV3Small-ECA的水稻病害轻量级识别研究

为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化。在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47%,在迁移学习下识别准确率达到99.92%,同时参数量减少26.69%。其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因。本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的。同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析。     

小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征的关系

以宁麦9号(低蛋白质含量)、淮麦20(中蛋白质含量)和豫麦34(高蛋白质含量)为试材,设0~300 kg hm^-2不同施氮水平,经2003—2004年和2004—2005年田间试验,对小麦顶部4张叶片叶绿素荧光参数和反射光谱特征的变化规律及其相互关系进行了分析。结果表明,小麦叶片叶绿素荧光参数F_v/F_m和F_v/F_o随施氮水平提高呈上升趋势,同时叶片光谱反射率在不同施氮水平、叶位和生育期均有明显差异。小麦植株顶1叶和顶2叶反射光谱在可见光区（520~680 nm）和近红外区（750~850 nm）与叶绿素荧光参数稳定相关。顶端2张叶片的植被指数DVI(750, 550)、DVI(735, 690)和TVI(750, 670, 550)与荧光参数F_o、F_m、F_v、F_v/F_m、F_v/F_o、F_s、F_m’、F_o’、F_v’、F_v’/F_m’的相关性均较好,其中DVI(750, 550)的相关性最好,且回归系数在不同品种和不同生育期之间没有显著差异。表明利用小麦叶片反射光谱监测其叶绿素荧光参数是可行的。     

不同水氮条件下水稻冠层反射光谱与叶片水势关系的研究

研究了不同水氮处理对水稻叶片水势及冠层光谱的影响，确立了叶片水势与冠层反射光谱的相关关系。结果表明，水稻叶水势随土壤含水量的升高而升高；在相同干旱胁迫下，低氮处理的叶水势高于高氮处理的叶水势。研究发现，比值指数与归一化指数的比值与水稻叶片水势、相对含水率呈良好的线性相关，从而获得了一种地面遥感监浏水稻全生育期叶片水势的定量方法。     

棉花冠层高光谱指数与叶片氮积累量的定量关系

利用冠层高光谱反射率及演变的多种高光谱植被指数(VI),分析了不同施氮水平下不同棉花品种叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系,建立了棉花叶片氮积累量的敏感光谱参数及预测方程。结果显示,棉花叶片氮积累量和冠层高光谱反射率均随不同施氮水平显著变化;棉花叶片氮含量的敏感光谱波段为600~700 nm的红谷波段和750~900 nm的近红外波段,叶片氮积累量与光谱指数NVD672有密切的定量关系,且不同品种可以用统一的方程来描述,从而为棉花氮素营养的监测诊断与精确施肥提供了技术支持。     

数学形态学辅助下基于光谱指数的作物冠层组分分类

近地遥感常被用于获取作物冠层组分信息,但在提取叶片反射率时常受到土壤背景、穗和阴影效应的影响。为准确分类并提取作物冠层组分信息,该研究通过分析小麦冠层各组分（光照/阴影叶片、土壤、穗）的光谱及纹理差异,提出了一种光谱指数与数学形态学结合的作物冠层组分分类方法,探讨不同生育时期的最佳冠层组分分类方法,并定量分析不同组分的归一化光谱指数与小麦叶片氮含量的关系。结果表明：光谱指数法能较好地区分小麦抽穗前的不同冠层组分,而抽穗期的分类效果易受麦穗影响;光谱指数与数学形态学结合的分类方法能较好地消除麦穗对光照/阴影叶片提取的干扰（总体分类精度为97.80%,Kappa系数为0.97,运行时间3.87 min）,该方法的分类精度及运行效率均优于传统分类方法（迭代自组织数据分析算法（Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm, ISODATA）和最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE））;而且,基于光照和阴影叶片的归一化光谱指数对叶片氮含量最敏感。研究结果可为其他作物冠层组分分类和精准农业中农学参数的定量反演提供技术参考。     

基于遥感影像的作物生长监测系统的设计与实现

利用遥感监测技术实时快速地获取作物长势参数和氮素营养状况,可以为作物的精确管理提供决策支持。在已有作物（小麦和水稻）生长监测模型的基础上,采用GDAL和GDI+信息处理方法,使用EM算法对反演的作物长势参数进行聚类分析,在Microsoft .NET平台上构建基于聚类分析和遥感影像的网络化作物生长监测系统。系统具有常见格式遥感影像读取、遥感信息提取、作物长势参数反演、聚类分析、专题图制作以及信息发布等功能,并以江苏省方强农场为案例区,对系统的部分功能进行了测试与检验。结果表明,该系统能够准确的读取遥感影像信息,反演作物生长参数,并可根据聚类分析结果自动制作专题图,通过互联网予以发布,从而初步突破了用户无法直接参与遥感影像分析过程的瓶颈,为区域尺度的作物生长监测和精确管理调控提供了决策支持。     

水氮互作对水稻氮吸收与利用的影响

 以迟熟中粳稻武香粳9号为材料,研究了不同水分管理方式和施氮量对水稻氮素吸收与利用的影响。结果表明,随施氮量增加,水稻吸氮量增多,稻草中氮滞留增加,营养器官氮转运率降低,氮素利用率和产谷效率下降;水分胁迫过强,则水稻吸氮量减少,氮素产谷效率下降;水分胁迫适度,则水稻氮素吸收保持不变,且可更多地调动和利用营养器官中的储存氮,提高氮素利用率和产谷效率;水与氮存在明显互作作用,水分胁迫增强,则减弱了氮肥促进水稻吸氮的作用,增强了氮肥降低水稻氮素利用率的效应。结合产量表现,提出采用适度的水分胁迫,提高水稻氮素利用率,     

小麦叠加叶片的叶绿素含量光谱反演研究

为了给田间冠层水平叶绿素含量高光谱反演研究提供参考,研究了小麦单层及叠加叶片不同波长光谱反射率及几种常用植被指数对叶绿素含量的响应特征。结果表明,可见光波段的绿光到红光波段范围内叶片光谱反射率与叶绿素含量存在良好的相关关系,其中在绿光反射峰550 nm附近和红边区域的705 nm附近反射率都可以用来预测叶绿素含量。红谷吸收表现为随叶绿素含量提高而蓝移的特征。常用植被指数NDVI在本研究中对小麦叶片的叶绿素含量的监测效果并不理想。SR705虽然与单层叶片叶绿素含量相关性较好,但是对叠加多层叶片的叶绿素含量反演效果不好。光谱参数中TCARI对单层叶片和不同叠加层数的叶片均有最好的预测能力,因此可以利用TCARI监测小麦叶绿素含量,进而用于评价其光合特性。     

以冠层反射光谱监测水稻叶片氮积累量的研究

作物氮素状况是评价作物长势、估测产量与品质的重要参考指标,对作物氮素精确诊断与管理具有重要意义。本文以不同施氮水平下的4年田间试验为基础,研究了水稻叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系。结果显示,在冠层单波段反射率中,460 nm、510 nm及760~1 100 nm的光谱反射率与冠层叶片氮积累量的相关性较好;近红外波段(