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东北和西北春玉米氮磷钾养分吸收、积累特点比较 总被引:1,自引:1,他引:1
通过东北(吉林公主岭,JL-GZL)和西北(新疆伊犁71团,XJ-71)两个生态条件差异明显的大田试验,比较不同生态区春玉米植株养分吸收、积累差异。研究表明,西北试点的春玉米子粒产量、干物质积累量、氮磷钾等养分积累量均高于东北试点,其中,子粒产量、干物质积累量达极显著水平,叶片、茎秆、子粒氮、磷、钾养分积累量均达显著水平。东北春玉米叶片、茎秆氮含量较西北春玉米高,叶片、茎秆磷含量无显著差异,叶片、茎秆钾含量在整个生育期低于西北春玉米。西北春玉米每吸收1 kg氮所产生的子粒、干物质分别较东北春玉米高7.75%、7.11%,每吸收1 kg钾所产生的子粒、干物质分别较东北春玉米低9.12%、9.71%,每吸收1 kg磷所产生的子粒、干物质两个生态区无显著差异。氮磷钾收获指数与养分利用效率的变化趋势相同,西北试点氮收获指数高于东北试点,钾收获指数低于东北试点,磷收获指数无显著差异。 相似文献
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磷肥的施用方式和施用量对提高作物的产量和磷肥利用效率有重要影响。研究常规一次性施肥和滴灌分次施肥以及不同磷肥用量对玉米生长及磷肥利用效率的影响,为进一步提高滴灌密植高产春玉米产量及肥料利用率提供理论依据。结果表明,在滴灌水肥一体化分次施磷模式下,磷肥用量在90 kg/hm2时玉米产量达到最大(16.66~17.29 t/hm2),比一次性基肥施入产量高8.3%~12.6%,经济效益平均提高11.0%;磷肥偏生产力和农学利用率比一次性基肥施入处理分别提高44.4%~50%和59.5%~73.65%。在滴灌水肥一体化条件下,在玉米开花前随水分次滴施水溶磷肥能有效提高玉米产量和磷肥利用率,同时能减少磷肥用量,提高经济效益。 相似文献
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叶片垂直分布对小麦冠层方向光谱响应研究 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】对不同株型小麦冠层叶片垂直分布的方向光谱响应进行研究,探索精确描述小麦冠层空间信息的途径,为农田作物快速、无损的光谱监测提供新的理论与技术。【方法】以2个株型不同的小麦品种为材料,采用自下向上分层切片方法,分析冠层不同部位叶片对冠层方向光谱的影响。【结果】去除不同叶位叶片后,小麦冠层光谱在300~700,800~1 300,1 400~1 800 nm波段差别明显;不同观测角度中,与传统90°视角获得反射信息比较,30°和60°视角反射光谱包含较多下部叶片信息,下部叶片对冠层光谱反射率贡献较大,0°视角反射光谱包含较多上部叶片信息,上部叶片对冠层光谱反射率贡献较大;小麦冠层的穗层和倒1叶对方向光谱产生很大影响。不同的2个小麦品种,ZY9844上部叶片对反射率的影响比P7弱。【结论】小麦冠层不同部位叶片,对冠层方向光谱影响不同,根据冠层特点,通过改变光谱观测角度,可以提高作物冠层光谱监测的精度。 相似文献
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基于穗层反射光谱的小麦籽粒蛋白质含量监测的研究 总被引:1,自引:2,他引:1
本试验对近地面高光谱仪监测小麦的不同测定方法进行了探讨,并比较了各方法对籽粒蛋白质含量(GPC)的预测能力。结果表明,穗全氮含量(ETNC)与穗层光谱反射率(Rel)的相关系数普遍高于与冠层光谱反射率(Rc)的相关系数。同时,基于小麦光谱反射率、穗全氮含量、籽粒蛋白质含量三者之间的相关性,选择了包括植被指数在内的20个穗层光谱特征参量,与ETNC进行相关分析,建立了最佳光谱特征参量预测ETNC以及ETNC预测籽粒蛋白质含量(GPC)的统计相关模型。通过2个模型的链接,建立了利用比值植被指数RVI[890,670]预测GPC的回归模型,可以较好地预测小麦籽粒蛋白质含量。在相同条件下,相对于以往基于冠层光谱的方法,基于穗层光谱的RVI[890,670]对GPC的预测表现出较大的优势,决定系数R2由0.662提高到0.865,总均方根差RMSE由0.851降低到0.734。本研究为实现田间条件下小麦氮素及相关品质指标的便携式监测仪的开发研制提供了初步的依据。 相似文献
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棉花叶片水分利用效率及其影响因素的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
在北疆棉区田间自然条件下对棉叶水分利用效率(WUE)及其影响因素的研究表明,(1)棉叶WUE日变化呈多峰型,最低谷出现在午后光合午休及蒸腾作用最旺盛的15-17时。(2)棉花生育后期,叶片WUE随主茎叶片自上而下降低,但上部叶片变幅较小,同时随生育时期推延、叶片衰老而降低。(3)高产棉田WUE比普通棉田高。(4)由于基因型间叶片WUE存在显著的差异以及WUE与光合速率的关系比与蒸腾速率更密切,因此,通过育种途径或栽培措施增加棉叶光合速率是提高WUE的关键。 相似文献
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用机器视觉技术获取棉花叶片叶绿素浓度 总被引:28,自引:3,他引:28
运用机器视觉技术获取棉花叶片颜色特征,建立棉花叶片叶绿素测定模型。研究表明,(1)RGB颜色系统的B/R、色度坐标b、b/r值及HIS彩色系统中的饱和度S值均与棉叶叶绿素含量显著或极显著相关,可用于测定叶片叶绿素浓度;(2)棉花叶片正、背面RGB、HIS颜色系统的颜色特征值与叶绿素浓度的相关性高度一致,且叶片背面的颜色特征值与叶绿素浓度之间的相关性更高;(3)基于机器视觉技术建立和筛选出了6组棉叶叶绿素含量预测模型,预测误差在7.8%~13.65%之间。为棉花生长的快速监测提供了依据。 相似文献
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基于机器视觉的棉花群体叶绿素监测 总被引:7,自引:1,他引:7
研究了利用机器视觉技术快速获取棉花群体叶绿素信息的方法,以期获得预测性高的颜色特征参数。结果表明,RGB颜色系统的G-R、(G-R)/(G+R)、r与g的组合值和棉花功能叶叶绿素含量、群体绿色指数呈极显著相关,而且拟合度较高;HIS颜色系统的Hue值和棉花功能叶叶绿素含量、群体绿色指数之间也极显著相关。对筛选出的两组模型进行检验,预测精度在84.07%~93.04%之间,推荐预测精度最高的G-R参数作为获取棉花群体叶绿素信息的最佳颜色指标。G-R预测叶绿素含量和群体绿色指数的模型分别为y=-1.3008+0.2125(G-R)-0.0038(G-R)2(R2=0.8669**)和y=-0.9726+0.1227 (G-R)-0.0016(G-R)2(R2=0.7487**)。 相似文献