冬小麦叶色动态的量化研究

 【目的】模拟小麦叶色变化的动态过程,为实现小麦生长的可视化表达奠定基础。【方法】以不同施氮水平下不同类型小麦品种的两个生长季田间试验为基础,通过连续测量不同处理条件下小麦主茎和分蘖不同叶位叶片的SPAD值,综合分析小麦叶片SPAD值随生育进程的变化规律及其与RGB值的关系,进而构建基于SPAD的冬小麦叶色变化动态的模拟模型。【结果】模型采用分段函数描述叶片SPAD值随生育进程的动态变化过程：第1阶段为基于二次曲线的叶色增强过程;第2阶段为相对稳定的功能期叶色维持过程;第3阶段为基于二次曲线的叶色减弱过程;并基于叶片氮含量表达了氮素供应水平对叶片SPAD值变化规律的影响,同时用线性方程描述了叶片SPAD值与RGB值之间的定量关系。利用独立的小麦田间试验资料对所建模型进行了测试和检验,显示不同时刻主茎和分蘖叶片SPAD预测值的平均RMSE分别为11.60%和9.03%。【结论】本模型具有较强的动态预测性和可靠性,为进一步建立虚拟小麦生长系统奠定了基础。     

用冠层反射光谱预测小麦叶片糖氮量及糖氮比

在不同土壤水氮条件下,研究了小麦中后期叶片碳氮状况及其比例与冠层光谱反射特征的关系。结果表明,叶片可溶性糖含量和积累量均随比值指数R(660, 460)的增加而降低,呈极显著负指数相关,而与其他植被指数相关不显著;叶片氮含量和氮积累量分别与比值指数R(950, 710)和R(950, 560)呈极显著正直线相关。发现小麦叶片糖氮比     

农田原状土壤压实测试系统的设计及操作方法

使用土压力传感器监测土壤压实状况的优势是可以直观反映土体内的应力过程,但是传统的操作方法费时费力,因此设计一种全新的农田原状土应力测试系统,该系统以30°倾斜角打洞埋设土压力传感器,并配合平板下陷同步测试地表下陷位移、平板加载力及土体内的应力传递。在水稻土中的应用结果表明,系统的设计参数合理,最大限度地减小了原位土壤的扰动,土压力传感器的安放深度以及测试结果都达到了预期效果,能够满足短时间内进行多点测试的要求。     

基于遥感的作物生长监测与调控系统研究

为了利用遥感技术快速无损实时地监测作物的生长、产量和品质状况,达到精确作物管理的目的,在集成作物光谱无损监测模型与作物管理知识模型的基础上,利用系统设计原理和组件化程序设计思想,构建了基于遥感的作物生长监测与调控系统,可实现从小尺度单点到大尺度农区的作物生长实时监测与调控.该系统具有文件管理、图像处理、地物分类与识别、植被指数计算、生长指标监测、生理指标监测、产量与品质预测,实时诊断与调控、工具管理以及系统帮助等功能.以江苏省泰州市的小麦为例对该系统进行实例分析,结果表明,该系统能有效实现作物生长监测与调控功能,从而为作物监测与管理的动态化和数字化奠定了基础.     

GIS作为图书馆学科服务内容的具体实例及启示

学科服务是图书馆重要职能之一,新型及优质的学科服务内容有利于更好地发挥高校图书馆的科研支撑作用。主要介绍图书馆开展GIS学科服务内容,以区域物流中心选址为研究对象,介绍了GIS技术在区域物流中心选址中的原理和操作,以哈尔滨市区域物流配送中心选址为典型实例,利用ARCGIS软件进行了实例分析,获得了满意的效果。同时,提出了图书馆开展GIS学科服务应加强政策支持、多方合作、提高馆员素质和推广宣传。     

基于近红外光声光谱的土壤有机质含量定量建模方法

该研究的目的在于应用近红外光声光谱技术结合不同的定量分析方法实现5种不同类型土壤有机质含量的快速估测。对中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本进行光谱扫描,经过多元散射校正、一阶导数、二阶导数及平滑等预处理后,应用逐步多元回归(SMLR)、主成分分析(PCR)、偏最小二乘法(PLS)和偏最小二乘法-反向传播神经网络(PLS-BPNN)等方法建立土壤有机质含量的定量估测模型。结果显示,不同预处理方法对所建土壤有机质含量估测模型的预测精度有较大影响,总体表现为多元散射校正+Norris一阶导数>多元散射校正>Norris一阶导数>标准正态化>Norris二阶导数>吸光度>Savitzky-Golay平滑后一阶导数>Savitzky-Golay平滑后二阶导数。对于4种不同建模方法,均以多元散射校正+Norris一阶导数滤波平滑后的光谱建模精度最高,其中采用PLS-BPNN方法建模效果最好,其次是PLS、SMLR和PCR。采用PLS-BPNN建立有机质校正模型具有极高的预测精度,建模决定系数和均方根偏差分别为0.97和1.88,模型测试决定系数和均方根偏差分别为0.97和1.72。因此,基于多元散射校正+Norris一阶导数光谱建立的PLS-BPNN模型可能是土壤有机质含量估测建模的最优方法。     

播期播量及施氮量对冬小麦生长及光谱指标的影响

为阐明播期、播量及施氮量对冬小麦生长与光谱指标的影响规律,本研究通过开展连续两年不同播期、播量及施氮量的冬小麦田间试验,系统地研究了三因素及其互作对冬小麦产量、关键生育时期叶面积指数(leafarea index,LAI)和归一化红边指数(normalized difference red edge,NDRE)的影响,并进一步分析了三因素对冬小麦冠层NDRE时序曲线的影响。另一方面建立了不同产量水平下冬小麦冠层NDRE适宜时序曲线,以便于实时监测不同产量水平下冬小麦长势动态。结果表明,冬小麦冠层NDRE与LAI随关键生育期的变化相似,且三因素对关键生育时期2个指标的影响规律基本一致。2018—2019年冬小麦产量、不同生育时期LAI和冠层NDRE均随播期推迟而下降;2019—2020年除灌浆期外,晚播冬小麦产量、LAI及冠层NDRE峰值最大。2年冬小麦不同生育时期LAI、冠层NDRE随施氮量增加而增加;而不同播量间无明显差异。三因素中播期、施氮量对冬小麦冠层NDRE时序曲线有显著影响。冬小麦冠层NDRE时序曲线随施氮量增加被纵向拉长;曲线下降部分随播期推迟向左平移,同时2018—201...     

基于知识模型和生长模型的小麦管理决策支持系统

 将系统分析方法和数学建模技术应用于小麦栽培管理知识表达体系,通过解析和提炼小麦生育、管理指标与环境因子、生产水平之间的基础性关系和定量化算法,创建了小麦栽培管理动态知识模型(WheatKnow);进一步结合小麦生长模拟模型(WheatGrow)和小麦管理智能系统,充分利用软构件的语言无关性、可重用性及简便快捷的系统维护机制等特点,在Visual　C++和Visual　Basic平台上构建了综合性、数字化和构件化的基于知识模型与生长模型的小麦管理决策支持系统(MBDSSWM),实现了预测功能和决策功能的有机耦     

基于高光谱遥感的小麦籽粒产量预测模型研究

为了确立能够准确预测小麦籽粒产量的敏感光谱参数和定量模型,于2003～2006年连续3个生长季,通过不同小麦品种和不同施氮水平的4个大田试验,在小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定植株氮含量、重量和叶面积指数及成熟期籽粒产量,定量分析小麦籽粒产量与冠层高光谱参数的相互关系.结果显示,小麦籽粒产量随施氮水平的提高而增加,不同地力水平间存在显著差异.灌浆前期叶片氮积累量和叶面积氮指数均能够较好地反映成熟期籽粒产量状况,而叶片氮含量和氮积累量及叶面积氮指数在拔节～成熟期的累积值与成熟期籽粒产量的回归拟合效果更好.对叶片氮含量和氮积累量及叶面积氮指数的光谱反演,在不同品种、氮素水平和年度间可以使用统一的光谱参数.根据"特征光谱参数-叶片氮素营养-籽粒产量"这一技术路径,以叶片氮素营养为交接点将模型链接,建立了基于灌浆前期高光谱参数及拔节期～成熟期特征光谱指数累积值的小麦籽粒产量预测模型.经两年独立试验数据检验表明,利用灌浆前期关键特征光谱指数可以有效地评价小麦成熟期籽粒产量状况,拔节～成熟期特征光谱指数的累积值能够稳定预报不同条件下小麦成熟期籽粒产量的变化.因此,利用冠层特征光谱指数可以快速无损地预报小麦成熟期籽粒产量.     

多光谱作物生长传感器温度特性试验

基于光谱的作物无损监测技术可实时地获取作物生长信息,进而为作物的生长调控提供数据支持,为推广该技术在农业生产中的应用,南京农业大学国家信息农业工程技术中心研制了低成本的多光谱作物生长传感器。传感器监测作物720和810nm光谱反射率,根据反射率反演作物的叶层氮含量、叶层氮积累量、叶面积指数和叶干重等作物生长信息。为提高传感器田间应用的温度稳定性,该文研究了温度对传感器输出特性的影响,并利用符号回归技术构建了传感器反射率的温度补偿。试验于恒温恒湿试验箱中进行,试验温度分别设定为6、11、15、20、25、30、35、40,44、49、54、62℃,相对湿度保持为40%不变,以40%和60%反射率标准灰度板为传感器的监测对象。研究结果表明,在光强不变的情况下,传感器输出电压随温度的升高呈增加趋势,反射率则表现为下降趋势。构建的温度补偿模型使反射率因温度影响产生的波动由1%~2.6%下降到0.45%以下,成对t检验结果表明反射率的温度补偿模型可显著降低温度对传感器反射率的影响(P=0.0150.05)。该文传感器温度补偿模型的构建方法具有一定的普适性,可为其他传感器的温度补偿研究提供参考。