安国市耕地土壤养分分布特征分析

为了解安国市土壤养分状况,采集了安国市7900份土壤样品,并利用统计学方法对其养分含量进行了研究。结果表明：安国市耕地土壤有机质平均含量达到14．38g／kg,与1980年调查数据相比呈现出明显的上升趋势;全市碱解氮含量平均为84．8mg,／kg,与1980年调查数据相比增加极为显著;全市有效磷、速效钾含量也均有显著提高;全市大部分地区的微量元素如铁、铜、锌、锰都在中等以上水平。     

中熟玉米新品种华夏688的选育

为了满足新疆籽粒玉米市场对优良宜机收新品种的需求,以HX-025和HX-116为亲本杂交选育出玉米单交种华夏688。2020年华夏688完成新疆丝路之星玉米育种联合体北疆春播中熟组玉米新品种区域试验和生产试验,并于2021年提交植物新品种保护申请,2022年通过新疆维吾尔自治区审定,审定编号：新审玉2022年143号。该品种主要特点为高产、稳产、优质、抗倒伏、耐密植和适宜机收,适合在新疆中熟玉米区域种植。     

作物长势信息空间分析系统设计

为了满足作物长势动态测量的要求,设计了作物长势信息空间分析系统,针对作物冠层信息获取手段及其数据特点设计相应的功能模块。系统主要由光谱文件管理、定点作物光谱分析、动态采集监测、空间数据分析等功能模块组成。系统能够兼容多种光谱文件格式,具有两种空间数据分析方法,配有专家数据库接口,具有较强的二次开发潜力。该系统配合车载作物长势检测平台,对玉米的长势空间分析进行了应用效果验证,结果证明：该系统能够实时读取和分析车载式作物长势检测平台的动态数据,通过不同的空间插值方法能够掌握冠层生物信息空间分布状况。该系统为车载动态测量提供了良好的技术支持,可为制定相应的精准管理决策提供理论依据。     

基于相似度的温室无线传感器网络定位算法

针对温室移动节点定位简单、易实现要求,提出了一种基于相似度的温室无线传感器网络定位方法。该方法主要包括虚拟网格划分、测量距离修正、节点定位3个阶段。首先,汇聚节点根据信标节点的分布信息,将温室区域等分划分虚拟网格,并返回除区域边界外的网格顶点的坐标;然后,汇聚节点通过比较信标节点间测量距离与真实距离的偏差,获得各信标节点的误差系数,用以修正传感器节点与各信标节点间的测量距离,并按序组成距离向量;最后,量化该距离向量与所有除区域边界外的网格顶点到各信标节点的距离向量之间的相似程度,选取相似度最高的网格顶点的质心为传感器节点的估计位置。仿真试验表明,该方法充分考虑测距误差、虚拟网格、信标节点数量对定位误差的影响,具有较高的稳定性和定位精度,能够满足网络定位成本受限的温室定位需求;将该方法与支持向量机定位算法进行比较,2种算法的定位误差均值分别为2.5407、2.9195 m,定位算法平均运行时间分别为0.2326、2.3719 s,表明该方法具有更低定位误差和计算复杂度。     

马骡肠积沙的病因分析及诊治体会

马骡肠积沙的病因分析及诊治体会李树强（河北省张家口高等农业专科学校０７５１３１）我省以丰宁满族自治县为中心的承德、张家口市的部分地区属半干旱气候，春季和深秋风沙严重，无霜期平均１０６天，枯草期长达７个月。该地区为半农半牧区，马、骡是主要役畜，且以放牧...     

一种玉米苗期冠层叶绿素车载 动态诊断光谱指数

为了使用车载平台对玉米叶绿素含量进行快速预测,优化车载系统测量结果,提出了一种适用于玉米 苗期车载动态预测冠层叶片叶绿素含量的光谱指数MPRI,构建了相应的叶绿素含量预测模型,结合空间插值对其 空间分析能力进行了分析和评估。结果表明院基于车载动态获取的冠层光谱指数MPRI,对于单点位置的冠层叶绿素 预测效果较好,模型决定系数R2约为0.81;对于动态测量,车载动态获取信息中的玉米冠层MPRI 值能够通过定值 阈值较为准确地被识别,利用其构建的玉米冠层叶片叶绿素含量预测模型具有较好的单点预测效果。结合反距离加 权插值法进行空间分析,能够得到较佳的空间预测效果,空间分布预测偏差小于7%的数据占总数据量的85%。基于 光谱指数MPRI 构建的车载动态预测冠层叶绿素预测模型具有较好的单点预测效果,结合GPS 位置信息进行空间 分析能够得到较佳的空间预测效果,为车载系统动态测量提供了新的思路。     

冬小麦生育早期冠层叶片光谱的特征与应用

利用不同测试方法对冬小麦返青期和拔节期的冠层叶片反射光谱进行了测量,分析了反射光谱与叶绿素质量浓度之间的相关关系。分析结果表明:处于返青期的小麦由于生长较为稀疏,冠层叶片反射光谱受到裸露地面等外界因素的影响,反射率和NDVI值与叶绿素的相关性差。拔节期由于地表覆盖率提高,反射率和NDVI值与叶绿素之间的相关性较好。返青期和拔节期冠层叶片反射光谱曲线的"红边"位置与叶绿素之间的相关性,可以较好地反映其叶绿素的质量浓度。通过实验分析两者之间的相关性,分别建立了返青期和拔节期叶绿素质量浓度线性预测模型和二项式模型,结果显示模型可用于冬小麦冠层叶片叶绿素质量浓度的无损检测预测。比较了植被指数NDVI值的不同获取方法,提出了不同生长阶段测试方法的选择方案,为冠层叶片叶绿素检测以及精细追肥提供技术支持。