A novel approach to estimating the competitive ability of Cirsium arvense in cereals using unmanned aerial vehicle imagery

Eight experiments were carried out in Denmark to determine the yield loss of spring barley due to Cirsium arvense in farmers' fields and to suggest and evaluate a novel approach for quantifying C. arvense infestation in large plots. Literature about the competitive ability of C. arvense is old, scattered and inconclusive, and existing models for estimating crop yield loss are based on data from North America. This study showed that C. arvense coverage could be quantified from unmanned aerial vehicle imagery using a manual image analysis procedure. This gave similar results as scoring the coverage. Yield loss of spring barley due to C. arvense infestation assessed at harvest was given by Y = 100·(1−exp(−0.00170·X)) where Y is the percentage of crop yield loss and X is the percentage of C. arvense coverage. The yield loss was much lower than estimates from models that have been developed in North America. It is speculated that the main reason for this is the later emergence of C. arvense than the crop due to lower soil temperatures in spring. Grain moisture increased linearly with C. arvense coverage: M = 0.0310·X where M is the proportional (%) increase in grain moisture and X is the proportion (%) of C. arvense coverage. Automated image analysis procedures are needed to estimate C. arvense coverage on field scales, and further experiments are needed to reveal whether the low competitive ability of C. arvense found in this study is representative for Northern Europe.     

浑善达克沙地飞播区不同恢复阶段植物群落结构动态变化

为研究浑善达克沙地飞播区不同恢复阶段植物群落结构动态变化,揭示飞播后浑善达克沙地植被恢复的特点和变化规律,于2013—2017年在浑善达克沙地11个飞播区进行了植被调查试验,并从功能型角度出发,结合对应分析、关联度分析以及Mann-Kendall趋势分析等数据分析方法探讨了飞播区植被恢复的阶段性以及各功能型植物在群落中的地位和作用。结果显示:浑善达克沙地飞播区19 a恢复时间共分为3个恢复阶段,且飞播后,伴随恢复时间的推移,乔木、灌木半灌木、多年生杂类草、一/二年生杂类草、多年生豆科牧草、多年生禾草、一/二年生禾草7个功能型植物间的相互依赖程度逐渐减弱;随着恢复年限的增加,群落的稳定性逐渐增大。不同恢复阶段,植被恢复的主导功能型并不唯一,可在不同阶段进行适时管理,从而使植物群落的演替阶段和整体发展趋势更有利于退化沙地的植被恢复与重建。     

基于无人机多光谱遥感的冬小麦叶绿素含量反演及监测

旨在实现冬小麦各生育期叶绿素含量的准确估测,探究其时空变化规律。利用无人机获取冬小麦越冬期、返青期、拔节期、孕穗期和灌浆期的高分辨率多光谱图像,同时采集地面SPAD数据。选取三类光谱参数建立反演模型,优选出各生育期的最佳预测模型,并定量监测试验区冬小麦叶绿素含量时间变化和空间分布。结果表明：原始波段模型和波段倒数对数模型分别为越冬期及其他生育期叶绿素含量预测的最佳模型,拟合精度R²>0.59;时空分布上,灌浆期前试验区冬小麦叶绿素含量呈南北高、中部低特点,灌浆期则呈北高南低的趋势,叶绿素含量从越冬期到拔节期逐步增加,拔节期到孕穗期开始降低,孕穗期到灌浆期则大幅度降低。本研究建立的倒数对数预测模型,精度较高,且适用于返青到灌浆的4个生育期,对于试验区冬小麦叶绿素含量有较好的时空监测效果。     

基于DOM航空影像单木树冠提取

准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础,是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源,采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理,在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果,并剔除非树冠信息;再以树冠信息种子对象为基础,使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围;最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界,完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明,由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异,进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%,可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。     

大载荷无人直升机静电喷雾沉积特性试验研究

为探索在大载荷植保无人直升机下洗气流作用下各因素对静电喷雾沉积特性的影响规律,将正交试验与Box-Behnken响应面试验相结合,在定性分析的基础上,建立起沉积特性参数与荷电电压、飞行参数等影响因素之间的数学预测模型,定量地分析了各因素对沉积特性的影响.结果表明:大载荷无人直升机静电喷雾沉积特性受施药过程中荷电电压和飞行参数的影响显著.雾滴单位面积沉积量与荷电电压成正相关,与飞行速度、飞行高度成负相关.相同飞行参数下(飞行速度5m/s、飞行高度4m),荷电电压8kV的静电喷雾单位面积沉积量为0.3180μL/cm²,比非静电喷雾单位面积沉积量提高了1.17倍.与此同时,沉积量变异系数与飞行速度成正相关,与荷电电压、飞行高度成负相关,即增加荷电电压、降低飞行速度或者提高飞行高度能有效改善雾滴的沉积均匀性.     

切断深层根对黍子根系及地上部营养生长的影响

采用根管土柱栽培的方法,研究了拔节期和抽穗期切断不同深度(20 cm和40 cm)根系对黍子根系整体及地上部营养生长的影响。结果表明,与不断根相比,在抽穗期和拔节期断掉20 cm或40 cm以下根系,均能导致黍子株高、旗叶叶绿素含量、旗叶SOD与POD活性、单株绿叶面积、总根活力、总根长、总根重及产量明显降低,旗叶M DA含量明显增高。抽穗期断深层根对黍子的影响大于拔节期。但同一生育时期不同深度断根处理间黍子产量差异未达显著水平,表明深层根系(40 cm以下根系)对产量的贡献更大。     

利用ETM多光谱数据与SPOT5全色数据相融合进行森林资源调查

以ETM多光谱数据与SPOT5全色数据融合的遥感图像为对象,利用遥感图像和地面调查相结合的方法对吉林省东部山区进行森林资源调查,既可节约成本,又可提高调查精度,为遥感技术应用于森林资源调查设计探索了经验。     

梣天牛危害损失调查初报

梣天牛幼虫危害椴树主干,成虫危害椴树叶柄,在3年内使树体从上向下干枯死亡,材质腐化,平均枯死木蓄积占林木蓄积的18．12％。发生林分直接经济损失16 110元·hm-2,生态效益损失在96 660 -322 200元。     

南瓜饲养榕树粉蚧的发育历期与生物学特征初报

榕树粉蚧是一种重要的入侵害虫,对果蔬和园林植物存在巨大的潜在威胁.为满足开展检疫处理、防控、生物学和生理学等研究的需要,本研究以南瓜为饲养材料,在室温条件下(26±1℃,RH 65％±5％)观察榕树粉蚧的生物学特性与发育历期.结果 表明,榕树粉蚧具有典型的雌雄二型现象.雄虫主要经历卵、1～2龄若虫、预蛹、蛹、雄成虫阶段...