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141.
基于高光谱的苹果盛果期冠层叶绿素含量监测研究 总被引:8,自引:1,他引:8
【目的】建立苹果冠层叶绿素含量及冠层光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在苹果树精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。【方法】以蒙阴县果园的苹果树为试验材料,连续2年分别测定了苹果冠层光谱反射率和冠层叶绿素(Chl(a+b))含量,分析了冠层叶绿素含量与光谱反射率之间的相关关系,并计算了400—1 000 nm任意两波段组合而成的RVI、DVI、NDVI和RDVI,分析了它们与冠层叶绿素含量的关系,以逐步回归分析做比较,建立了苹果冠层叶绿素含量监测模型。【结果】结果表明,以单变量估算叶绿素含量的最佳光谱指数为NDVI(975,742),相关系数为0.5093。利用多元逐步回归建立的苹果冠层叶绿素含量最佳监测模型为Y=-0.56(log1/R)771-0.48(log1/R)1978 +0.20(log1/R)2407 -0.10(log1/R)2440+4.749。【结论】用多元逐步回归方法建立的模型来监测苹果冠层叶绿素含量效果较好,为利用高光谱技术监测苹果生长状况提供了理论依据。 相似文献
142.
多效唑对一串红生长和开花的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
作者用不同浓度的多效唑(PP_(333))对一串红进行了叶面喷施试验。结果表明:PP_(333)能明显地抑制一串红的茎与叶的生长,使植株矮化,节间缩短;叶片变小,叶色加深;花序粗壮,花序数增加,花色艳丽,提高了观赏价值。应用PP_(333)对一串红叶面喷施时,500~1000ppm的浓度是适宜的。 相似文献
143.
144.
为验证旋转式多比例分样方法的可行性,探究旋转式多比例分样方法对作物籽粒的分样效果,以谷子、绿豆、大豆和玉米籽粒材料制备成混合样品,在不同转速(0~30.0r/min)处理和不同进样时间(60、90、120s)内比较旋转式多比例分样方法获得1/2、1/4、1/8和1/16子样的代表性和缩分比误差。结果表明,在转速0~30.0r/min和进样时间60~120s的情况下,旋转式多比例分样方法获得子样的分样误差和均无显著差异,且均不高于四分法(CK)。但是,除不旋转(0r/min)处理的1/8四盒和1/16单盒及30r/min处理的1/16单盒子样的缩分比误差显著高于对照外,旋转处理(转速≥7.5r/min)的单盒、双盒或四盒子样的缩分比误差不高于四分法对照。因此,在进行样品前处理的分样工作中应用旋转式多比例分样方法是可行的,应设置转速≥7.5r/min,取相对2个扇盒或十字相对4个扇盒形成的子样。 相似文献
145.
2012年,我国食用植物油加工业稳步增长,加工产业集约化格局基本形成,多油并举的态势逐步显现,但国产油料种植面积不断下滑,食用植物油供给安全形势依然严峻;禁止散装油进入餐饮企业未在全国范围内实施,散装油质量安全状况堪忧;食用调和油国家标准迟迟无法出台,地沟油重返餐桌路径不能得到有效控制;为形成差异化竞争,营养强化油新产品不断推出,概念炒作愈演愈烈;油脂价格稳中有升,但由于原料价格由国际资本市场 相似文献
146.
高压静电预处理技术对番茄保鲜的影响 总被引:16,自引:0,他引:16
研究了高压静电预处理后的番茄在保鲜过程中的呼吸强度、抗压强度以及失重情况的变化规律。结果表明,利用电场强度为150kV/m的高压静电场预处理番茄45min后,可使自然条件下番茄的呼吸高峰推迟4d后出现,并发现高压静电预处理能有效地保持番茄较高的表面抗压强度和较低的失重率,延长番茄的贮藏保鲜时间。 相似文献
147.
148.
禾谷镰刀菌培养性状与致病力的相关性分析 总被引:3,自引:1,他引:3
选择来自我国12省市有代表性的101株禾谷镰刀菌菌株,比较它们在PDA培养基上的表型性状以及在CMS液中的产孢量;并于田间小麦开花期,用单花剪滴法接种3个抗赤霉病性不同的小麦品种,鉴定其致病力,用SAS软件进行统计分析。结果表明,菌落扩展速度不同的菌株问,其致病力差异显著;相关分析证实,菌落扩展速度与致病力之问呈极显著线性正相关(P=0.0003),菌丝生长状况与致病力之间呈极显著非线性相关(P=0.0083),而基质颜色和产孢量与致病力没有相关性。这些结果说明,禾谷镰刀菌菌落的扩展速度及菌丝生长状况与致病力之间具有共同的遗传基础或遗传相关性。 相似文献
149.
利用ENVI软件卫星遥感耕地信息自动提取技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用美国陆地卫星的TM图像资料 ,对山东省桓台县和垦利县TM图像资料进行计算机几何校正和不同的增强处理 ,以分类和非监督分类两种方法提取耕地信息。桓台县两种方法都取得较好的结果 ;垦利县由于地处滨海盐渍土地区 ,光谱差异性小 ,因而非监督分类的结果优于监督分类的结果 相似文献
150.
基于高光谱的小麦冠层叶绿素(SPAD值)估测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
选择山东省泰安市山东农业大学试验田为研究区,分别采用ASD FieldSpec 3光谱仪和SPAD-502叶绿素仪测量小麦冠层的近地高光谱反射率和SPAD值,通过分析小麦冠层光谱特征,进行光谱反射率及其一阶导数与SPAD值的相关分析,筛选敏感波段,进而分别构建基于敏感波段和植被指数的小麦冠层SPAD值估测模型,并优选确定最佳模型。结果表明,光谱反射率经一阶导数变换能更好突出光谱特征,用来筛选敏感波段,将6个敏感波段分别建立单波段及多波段组合估测模型,进而优选出最佳估测模型为R′_(871),R_(1 349),R_(725),R′_(1 995)多元线性回归模型,决定系数R~2=0.668;基于4种植被指数构建的小麦叶绿素最佳估测模型为NDVI的二次模型,方程为y=61.978 x~2-34.426 x+54.089,决定系数R~2为0.845。基于植被指数的估测模型可较好实现小麦冠层叶绿素信息的无损和快速获取,为小麦生产的实时监测提供了有效手段。 相似文献