小麦植株水分状况遥感监测研究进展与展望

小麦植株水分状况的实时监测和快速诊断对提高农业水分利用效率和作物产量具有关键作用。本文在概述水分监测对小麦重要性的基础上,简要介绍了植株水分遥感监测诊断技术的发展历程和研究现状,明确了不同水分诊断指标的适用条件和优缺点。最后,提出当前研究存在的问题并对发展趋势进行了展望：应加强遥感信息与土壤、气象和表型信息等数据的融合,建立新型水分诊断指标;综合利用星-机-地一体化监测体系,发展数据同化技术;优化遥感数据处理方法,建立自动化处理流程;深入研究小麦需水生理过程和调控机理,结合人工智能等现代技术,实现智能化水分管理。     

基于参数化和非参数化法的棉花生物量高光谱遥感估算

【目的】利用高光谱遥感数据快速、无损地估算棉花生物量,评估参数化与非参数化方法在棉花上的表现差异。【方法】本研究以4个棉花品种在2个年份(2004和2005年)的试验资料为基础,将2年数据分别进行建模和验证,采用参数化算法(植被指数法、连续小波变换)与非参数化算法(偏最小二乘回归、随机森林、人工神经网络、回归树、袋装树和增强树、支持向量机和高斯过程回归)分别构建吐絮前和吐絮后的生物量估算模型。【结果】近红外与红边波段仍然是棉花生物量遥感监测中最有效的波段区间。参数化方法运算简单,效率高,其中,CI_{red edge}证明是棉花生物量估算上表现最好的植被指数,具有较高的独立验证结果(吐絮前:RMSE=27.23 g·m^-2;吐絮后:RMSE=48.81 g·m^-2)。基于连续小波变换的方法缓解了植被指数的低估现象,尤其是吐絮后(吐絮前:RMSE=31.54 g·m^-2;吐絮后:RMSE=37.57 g·m^-2);在非参数化法中,随机森林是棉花生物量估算的最优算法(吐絮前:RMSE=2...     

《农业信息学》课程建设的实践与思考

《农业信息学》是南京农业大学面向农业生产类本科专业开设的专业选修。高等农业院校在新的教育教学形势下开设《农业信息学》课程,需要规范教学内容、教学方法和考核体系,明确课程建设面临的主要问题和解决方法,为培养我国高素质农业创新型人才作出重要贡献。     

作物生长模型（CropGrow）研究进展

农业信息技术是基于信息技术与农业科学的交叉融合而形成的新兴技术,催生了数字农业和智慧农业的快速发展。作物生长模型作为其核心内容之一,可以动态模拟作物生长发育过程及其与气候因子、土壤特性和管理技术之间的关系,从而有效克服传统农业生产管理研究中较强的时空局限性,为不同条件下的作物生产力预测预警与效应评估等提供量化工具。本文重点介绍笔者团队在作物生长模型的构建与应用方面形成的总体技术方法、最新研究进展及未来发展思考。通过20多年系统深入的探索和实践,本团队以小麦、水稻等作物为主要对象,以"生理机制解析-模型算法构建-生产力动态预测-效应定量评估-模拟平台研发"为主线,综合运用系统分析、动态建模、虚拟现实、情景模拟及决策支持等方法,开展了作物生长模型CropGrow的构建与应用研究。首先,利用系统分析方法与动态建模技术,构建了机理性与预测性兼备的综合性作物生长模型(CropGrow),包括阶段发育与物候期、器官发生与建成、光合生产与物质积累、同化物分配与产量品质形成、养分动态、水分平衡以及作物三维形态建成与虚拟显示等子模型,可数字化、可视化表征不同条件下作物生长发育与生产力形成过程;然后,结合...     

基于WebGIS和知识模型的精确农作决策支持系统

在提炼和优化作物管理知识模型的基础上,以WebGIS为空间信息平台,运用软构件技术及B/S分布式网络结构,构建了网络化精确农作决策支持系统.系统实现了基本地图操作、信息查询、差异分析、决策支持、结果展示以及系统维护功能,其中决策支持功能可基于田区土壤肥力和苗情长势差异进行数字化管理方案生成和因苗动态调控.在水稻试验示范区的系统应用结果表明,根据系统推荐的方案进行水稻田间管理,可使该区整体产量水平提高12.16%,肥料施用量减少23.55%,产量变异度下降79.49%.研究结果为实现网络化、数字化、广适性的精确农作决策支持提供了基本平台.     

利用日光诱导叶绿素荧光监测水稻叶片叶绿素含量

快速准确地监测作物叶片叶绿素含量对于研究作物光合作用、氮素营养以及胁迫状况至关重要.该研究基于不同品种、不同密度、不同氮素水平的水稻田间小区试验,分别获取冠层和单叶的辐亮度光谱、反射率光谱及生理生态指标等,计算日光诱导叶绿素荧光(Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)指数和植...     

基于近红外光谱的土壤全氮含量估算模型

土壤全氮是诊断土壤肥力水平和指导作物精确施肥所需的重要信息,建立土壤全氮的近红外光谱估测模型并对建模波段进行优化选择对于土壤养分信息快速获取和精确农业发展具有重要意义。该研究以中国中、东部地区5种主要类型土壤为研究对象,利用近红外光谱仪采集土壤样品的光谱信息,结合近红外区域分子振动特点选取全谱、合频、一倍频、二倍频和N-H基团及其组合的8个波段,采用多元散射校正等多种预处理方法组合进行处理,结合偏最小二乘法(PLS)对每个波谱区域进行定标建模。结果表明,利用4000～5500cm-1波谱区域结合附加散射校正处理过的原始光谱建立的模型精度表现最好,其内部互验证决定系数达到0.90,均方根误差为0.16。经不同类型土壤的观测资料检验,模型验证决定系数为0.91,均方根误差为0.15,相对分析误差RPD为3.40,表明模型具有极好的预测能力。因此,利用近红外光谱可以实现土壤全氮的快速估测,且以合频波段(4000～5500cm-1)为建模区域可以得到更好的预测效果。     

基于冠层高光谱参数的水稻叶片碳氮比监测

叶片碳氮比反映了植物碳氮代谢的相对强弱,对诊断和调节植物生长与产量形成具有重要作用。该文基于不同水稻品种和不同施氮水平下2 a的田间试验,系统分析了不同生育时期水稻叶片碳氮比与对应冠层高光谱反射特征的定量关系。结果表明,叶片碳氮比与拔节后不同生育时期冠层原始反射率的相关性趋势一致,与可见光波段（350～742 nm）极显著正相关,与近红外波段（750～1143 nm）极显著负相关。8个参数与2个品种不同生育时期的叶片碳氮比均有较好的相关性。通过比较模型的拟合决定系数（R2）和预测标准误（SE）,确定672 nm的归一化吸收深度（ND672）与冠层叶片碳氮比（LCNR）的线性回归方程为水稻冠层叶片碳氮比的最佳监测模型。模型经过不同生育时期数据的交叉测试和独立试验资料的检验,得出对冠层叶片碳氮比的预测精确度范围为0.687～0.986,准确度为0.907～1.126,相对跟均方差为7.07～18.25,表明水稻冠层高光谱特征可以用来定量估测不同栽培条件下叶片碳氮比的变化状况。     

利用红边特征参数监测小麦叶片氮素积累状况

以不同类型小麦品种在氮素差异梯度下连续3 a田间试验为基础,在关键生育时期同步测定冠层光谱反射率、叶片干物质量及氮含量,探索建立小麦叶片氮素状况估算的新型红边参数及监测模型。结果表明,冠层微分光谱在红边区域内随氮素水平提高呈明显规律性变化,而原始光谱反射率的变化却较为复杂。与叶片氮积累量关系密切的常见红边参数间存在差异,其中,以GM2、SR705和FD742表现最突出,线性回归模型拟合精度（R2）分别为0.854、0.848和0.873,估计标准误差（SE）分别为1.136、1.160和1.059。基于红边双峰特征分析,构建新型红边双峰特征参数,其中,红边左偏峰面积LSDr_REPLE对叶片氮积累量方程拟合取得很好效果,决定系数和估计标准误差分别为0.869和1.080。经不同年际独立数据的检验表明,以GM2、SR705和FD742为变量,模型预测平均相对误差（RE）分别为17.6%、17.0%和14.9%,而红边左偏峰面积LSDr_REPLE模型预测误差控制得更好,平均相对误差RE为14.5%。以上表明,红边参数GM2、SR705和FD742可以对小麦叶片氮素状况进行有效监测,而红边左偏峰面积LSDr_REPLE模型预测更为准确可靠。     

作物精确栽培；栽培方案设计；生长指标诊断；生产力预测Development and Implementation of Crop Precision Cultivation Technology

 随着现代作物栽培学与新兴学科领域的交叉与融合,作物栽培管理正从传统的模式化和规范化,向着定量化和智能化的方向迈进。作物精确栽培技术即是将系统科学和信息技术应用于作物栽培学,并对作物栽培学所涉及的对象和过程进行数字化设计、信息化感知、动态化模拟,从而实现作物栽培管理的定量化与精确化。通过多年的探索和实践,基本构建了具有中国特色的作物精确栽培技术体系,重点在作物栽培方案的定量设计、作物生长指标的光谱监测、作物生产力的模拟预测三个方面取得了显著的研究进展,并在试验示范中实现了基于生产因子的作物栽培管理方案优化设计、基于光谱信息的作物生长指标监测诊断、基于生长过程的作物产量品质预测预报。作物精确栽培技术的未来发展将需要深入推进作物栽培学与模拟技术、传感技术、决策技术等的交叉融合,完善适用于单点到区域不同尺度的作物栽培方案精确设计、作物生长状况精确诊断、作物生产力精确预测等关键技术,加强作物精确栽培技术软件系统和硬件产品的开发应用与示范推广,从而促进现代作物栽培管理不断向着智慧化方向迈进。作物精确栽培技术的进一步完善将有助于提升农业生产的管理水平和综合效益,加快农业信息化与现代化的发展进程。