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。     

基于模型的可视化水稻生长系统的构建与实现

在气象因子、土壤条件、品种参数和栽培措施等基础数据的支持下,通过耦合水稻生长模拟模型、形态结构建成模型和虚拟显示模型及策略分析评价模型、气象资料生成模型、品种参数调试模型,利用计算机软构件技术和动态图形技术,建立了基于模型的可视化水稻生长系统。系统在.NET平台上运用C#语言进行开发,接入OpenGL作图工具,初步实现了不同生态环境、品种类型、生产技术条件下水稻生长的动态模拟和逼真显示,具有数据管理、生长模拟、方案评估、因苗预测、时空分析、系统帮助等功能。研究结果将有助于提升农作生长系统表达的数字化和可视化水平,为虚拟农业的发展奠定基础。     

作物模型资源构造平台(CMRCP)的构建研究

为有效促进作物系统数字化研究的深入发展,将集成制造的工业化思想引入作物模型领域,提出了作物模型资源(CMR)及作物模型资源构造平台(CMRCP)的概念.在提炼作物生长通用概念模型的基础上,将作物模型资源分解为通用模型结构、模型算法表示和模型资源映射三部分;并通过模型概念与/或树、模型算法与/或图与模型实现形态相结合,提出了综合性模型资源表示方法.另外,借鉴自适应软件开发方法,基于组件框架、组件组装、模型解析等技术,提出了平台构造原理,表明模型构建任务应该由作物元模型、建模学习机制、模型构造引擎和建模支撑工具共同协作完成.结果表明,构建具有学习能力、自适应和组件化特征的作物模型资源构造平台,可促进作物建模知识资源和软件开发资源的相互转化,并可积累易于共享与复用的作物模型资源库,降低作物模型构建与开发难度,提高农业模型软件开发效率和质量,为作物智能建模提供构建平台.     

24个水稻抗稻瘟病单基因系的抗性评价与利用前景分析

利用抗性基因培育抗病品种是防治稻瘟病最经济、快速、有效的手段。湖南桃江病圃是湖南省及长江中下游稻区水稻区域试验新品种的抗稻瘟病鉴定基地。为明确主要抗稻瘟病基因在该病圃的应用价值,本研究于2020—2021年评价了24个抗稻瘟病单基因品系在湖南桃江病圃的田间抗性。结果表明,含Pi-z⁵、Pi-1、Pi-7与Pi-ta²等单基因的品系对苗叶瘟均表现中抗水平,含Pi-1、Pi-z⁵、Pi-ta²、Pi-12(t)与Pi-k^m等单基因的品系对穗颈瘟表现抗或中抗。综合来看,Pi-1、Pi-z⁵、Pi-ta²等单基因对苗叶瘟与穗颈瘟皆表现出较好的田间抗性,可单独或与其它抗性基因聚合应用于抗稻瘟病育种与生产中。研究结果对指导湖南省乃至长江中下游稻区水稻抗稻瘟病品种选育与合理利用均具有重要意义。     

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。     

基于形态模型的小麦器官和单株虚拟生长系统研究

为更加直观的展示小麦的整个生长过程,同时为教学科研提供支持,将系统分析方法和数学建模技术应用于小麦植株的形态建成,通过对小麦形态数据的定量分析,并结合前人的研究成果,构建了小麦形态建成模拟模型,包括叶片形态建成子模型(包括叶长、叶形、叶面积、叶片空中伸展曲线、茎叶夹角、叶色和叶片衰亡)、茎形态建成子模型(包括茎长和茎粗)、叶鞘形态建成子模型(包括叶鞘长和叶鞘粗)和麦穗形态建成子模型(包括穗长和麦芒)等。并以此为基础,结合已有小麦生长模拟模型WheatGrow,在Microsoft Visual C＋＋平台上利用OpenGL构建了基于形态模型的小麦虚拟生长系统(WVGS),初步实现了小麦生长过程的可视化表达。建立的模型库主要包括形态模型、生长模型、可视化模型以及场景控制模型四部分。所建数据库主要存储气象数据、土壤数据和品种参数。系统运行结果表明该系统能较好地模拟小麦形态特征,能较逼真的实现小麦生长过程的虚拟显示。     

基于Pocket PC的小麦栽培管理知识模型系统的设计与实现

介绍一种基于Windows Mobile的Pocket PC型小麦栽培管理知识模型系统的设计与实现。首先在总结与提炼小麦栽培理论与技术的研究成果基础上,使用UML语言进行系统建模,然后在Microsoft Visual Studio .NET 2003环境下,运用Microsoft Visual C#编写小麦栽培管理知识模型类和设计用户界面,采用SQL Server CE 2.0管理基础数据,系统实现了小麦播前栽培方案的设计和产中适宜调控指标动态的预测及基础数据管理等功能。系统的建立将为数字化作物栽培管理决策提供新的实现形式。     

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。     

加气灌溉下气候因子和土壤参数对土壤呼吸的影响

为揭示温室内气候因子和加气灌溉下土壤温度、氧气含量和水分对土壤呼吸的影响,对比研究了加气灌溉和地下滴灌(对照)下,各因子与土壤呼吸速率的关系。结果表明:5 cm处土壤温度与土壤呼吸呈极显著正相关关系,加气灌溉和对照处理下相关系数分别为0.615和0.564,且两处理下5 cm处土壤温度分别解释了土壤呼吸变化的46.6%和32.4%。大气相对湿度和土壤氧气含量也影响着土壤呼吸的变化。加气灌溉和对照处理下,大气相对湿度解释了土壤呼吸速率变化的35.2%和23.7%。两处理下土壤氧气含量分别解释了20%左右的土壤呼吸变化。各因子交叉混合影响了76.8%(加气灌溉)和42.5%(对照)的土壤呼吸变化。由此可知,土壤温度是影响土壤呼吸变化的控制性因子,大气相对湿度和土壤氧气含量也是影响土壤呼吸变化的重要因子。各因子对土壤呼吸速率存在交叉影响,且加气灌溉下的拟合效果明显优于对照。加气灌溉下土壤含水率略有下降,土壤呼吸速率和土壤氧气含量与对照差异显著,分别提高了33.16%和16.61%。加气灌溉明显改善了根区土壤环境,土壤呼吸的其他限制因素减少,因此加气灌溉下土壤温度、大气相对湿度、土壤含水率和土壤氧气含量对土壤呼吸的交叉影响更明显,对土壤呼吸变化的拟合效果更优。