基于热红外遥感影像的作物冠层温度提取

热红外影像较难直接提取作物冠层区域,因而无法获得较精准的作物冠层温度。本文以拔节期的玉米为研究对象,利用六旋翼无人机搭载热红外成像仪和大疆精灵四Pro无人机,获得热红外影像及正射影像。基于高分辨率正射影像,采用改进的Canny边缘检测算子、支持向量机(Support vector machine,SVM)和小波变换3种方法提取玉米冠层区域,将提取结果进行二值化处理后,在热红外影像中以此生成掩膜并提取玉米冠层温度。应用提取的矢量面分析提取效果并对3种提取算法的精度进行评价。实验结果表明,改进的Canny边缘检测算子提取效果最优、SVM算法次之、小波变换最差,提取精度分别为87. 3%、74. 5%、68. 2%。同时,将手持测温仪测得的玉米冠层温度与提取的冠层温度进行误差分析,结果表明,基于改进的Canny边缘检测算子提取的玉米冠层温度与地面实测值相关性最高,决定系数R~2=0. 929 5,SVM算法决定系数R~2=0. 895 7,小波变换决定系数R2=0. 876 0。改进的Canny边缘检测算子能够更好地提取玉米冠层区域,获取更加精确的玉米冠层温度,从而能够更有效地监测玉米生理状况,进行旱情预测,制定合理的灌溉、施肥措施以提高玉米产量。     

基于近红外漫反射光谱法的大豆粗蛋白和粗脂肪含量的快速检测

为满足大豆品质育种快速筛选的需求,本文详细探讨了利用近红外漫反射光谱法对大豆粗蛋白和粗脂肪含量实现快速测定的可行性。采用凯氏定氮法和索氏抽提法测定了120份大豆粗蛋白和粗脂肪的含量,分别采集大豆整粒和粉末两种状态的近红外光谱,然后运用化学计量学方法PLS建立近红外光谱与化学值之间的关系模型。其中粉末大豆样品建立的粗蛋白校正模型的决定系数R^2为0.978 7,校正标准误差RMSECV为0.003 8,该模型对24份待测样品进行测定的预测标准误差RMSEP为0.002 84;粗脂肪校正模型的R^2为0.934 1,RMSECV为0.003 69,RMSEP为0.003 53。整粒大豆建立的粗蛋白校正模型的R^2为0.872 4,RMSECV为0.009 07,RMSEP为0.007 49;粗脂肪校正模型的R^2为0.876 5,RMSECV为0.005 08,RMSEP为0.004 66。对比发现,建模样品的状态对近红外模型的预测性能有重要影响,样品在粉末状态下建立的粗蛋白和粗脂肪近红外模型的预测效果更好。另一方面,由于整粒样品建立的近红外模型的R^2均在0.87以上,因此当样品量较少没有足够样品可用于粉碎时,该模型可以满足对整粒大豆品质进行粗测的需求。该结果对大豆育种早代筛选工作具有重要意义。     

基于近红外光谱技术的白茶3种典型感官滋味特征属性定量评价模型研究

针对不同产地、不同类型及不同年份的白茶的感官滋味品质特征、滋味特征属性进行深入剖析及基于近红外光谱技术的滋味属性预测评价研究。研究显示甘甜度与醇爽度是白茶滋味品质特征表现的必要评价指标,相同原料及前期工艺条件下陈化度提高可显著提升滋味甘甜度及醇爽度。利用NIRS-PLS法对滋味特征总分、甘甜度、醇爽度及陈化度分别建模,模型定标集校正相关系数R_c为0.837~0.987,预测相关系数R_p为0.748~0.888,均具有较高预测能力,表明利用近红外光谱技术能够实现白茶感官滋味特征属性的快速预测评价。     

双环磺草酮除草活性及对水稻的安全性研究

双环磺草酮是一种以对-羟苯基丙酮酸双氧化酶 (HPPD) 为作用靶标的双环辛烷类化学除草剂。为明确其在水稻田的应用技术,采用温室盆栽法测定了双环磺草酮的杀草谱、除草活性及对8个水稻品种的安全性。结果表明:在有效成分360 g/hm2剂量处理下,双环磺草酮对水稻田常见杂草稗草Echinochloa crusgalli、雨久花Monochoria korsakowii、异型莎草Cyperus difformis的地上部分鲜重抑制率均高于90%,对主要秋熟杂草稗草E. crusgalli、牛筋草Eleusine indica、雨久花M. korsakowii、千金子Euphorbia lathyris、田皂角Aeschynomene indica和异型莎草C. difformis的GR₅₀值为有效成分48~196 g/hm2,除田皂角外,除草活性均高于对照药剂硝磺草酮。双环磺草酮对8个水稻品种的安全性研究结果表明:在有效成分720 g/hm2剂量处理下,隆两优华占、皖垦糯1号、皖稻68和绿旱粳1号4个水稻品种对双环磺草酮耐药性较高,徽两优882、C两优608、皖稻119和Y两优1号4个水稻品种的株高和鲜重受到不同程度的抑制。双环磺草酮在隆两优华占、皖垦糯1号、皖稻68和绿旱粳1号4种水稻与异型莎草、稗草和雨久花3种杂草之间的选择性指数分别为3.66~4.37、4.50~5.37、3.36~4.01和3.29~3.93,明显高于对照药剂硝磺草酮。研究表明,双环磺草酮对多种秋熟杂草防效较好,且对供试的3个粳稻品种及5个籼稻品种中的隆两优华占安全。     

基于机载高光谱的思茅松林光谱特征及其影响因子分析

[目的]以云南普洱菜阳河为例,基于机载遥感影像,探讨思茅松林冠层高光谱特征及坡向对其光谱反射率的影响。[方法]以2014年4月机载Li CHy系统获取的高光谱和激光雷达DEM提取的坡向数据,结合该地区二类调查数据,对不同坡向的思茅松林冠层光谱曲线特征值进行统计比较。[结果](1)思茅松冠层光谱反射特征与绿色植物光谱曲线总体相似,在0.74~1.0μm近红外波段冠层反射率较高,0.89μm最高;(2)阴坡思茅松冠层光谱反射率普遍高于阳坡,北坡、东北坡与南坡、东南坡的峰值波段反射率在0.05水平上差异显著;(3)根据太阳高度角,迎光面的东坡、东北坡、东南坡比背光面西坡、西北坡、西南坡光谱反射率在0.89μm波段增加了14%~23%。[结论](1)思茅松冠层光谱反射率表现出"两谷一峰"、"红边"等典型的植被光谱特征,反射率较高的0.74~1.0μm波段为思茅松的特征光谱段;(2)太阳高度角是影响不同坡向光谱反射率的主要因素,而坡向也是造成反射率差异的另一个重要原因。     

近红外光谱技术应用于玉米单籽粒蛋白质含量检测分析的初步研究

为探索应用近红外光谱技术检测玉米单籽粒蛋白质含量,本研究采用JDSU近红外光谱检测仪采集了205份不同基因型玉米材料的单籽粒光谱值,用常规化学法测定玉米单籽粒蛋白质含量化学值,以117个样本为建模集,拟合了玉米单籽粒近红外光谱仪扫描得到的光谱图与玉米单籽粒蛋白质含量化学值之间的相互关系,用88个样本作预测集,比较了偏最小二乘回归法(PLSR)和支持向量机回归法(SVR)2种预测模型的效果。结果表明,玉米单籽粒种子的蛋白质含量在样本中变异范围为3.48%~18.15%,平均值为10.17%。偏最小二乘回归法(PLSR)和支持向量机回归法(SVR)所建的模型预测效果基本相同,其决定系数(R2)分别为0.99和0.99,校正标准差(SEC)分别为0.32和0.32,预测标准差(SEP)分别为0.46和0.46,相对预测标准差(RSEP)分别为4.61和4.60,RPD分别为6.106和6.111。上述参数表明PLSR和SVR所建立的模型预测效果都比较好,预测值基本接近参比值,便携式JDSU近红外光谱检测仪可以应用于定量分析玉米单籽粒蛋白质含量。     

6-羧基壳寡糖螯合钙制备工艺与络合性能研究

以壳寡糖(COS)为试验材料,采用TEMPO氧化法将壳寡糖C6位上的羟甲基直接氧化成为羧基,制备6-羧基壳寡糖(CCOS)。以Ca Cl2作为钙源,通过探讨体系pH值、反应温度、反应时间、CCOS与Ca Cl2质量比对CCOS-Ca(Ⅱ)得率的影响,采用三因素五水平中心旋转组合设计优化了制备工艺。并对产物进行傅里叶变换红外光谱扫描及元素分析。使用Design-Expert软件对响应面试验数据进行回归分析。所得CCOS-Ca(Ⅱ)制备最佳工艺参数为:反应pH值为8.3,反应时间60 min,反应温度50℃,CCOS与Ca Cl2质量比为34。在此优化工艺条件下,验证试验螯合率为88.86%。通过红外光谱及元素分析,证明了钙螯合物的形成,CCOS-Ca(Ⅱ)配合物的结构初步认为CCOS与Ca2+摩尔比为2∶1。CCOS分子除了含有—OH、—NH2外,还含有—COOH,能够对钙进行有效螯合,体系pH值、反应温度、配体质量比对螯合结果影响显著,所得CCOS-Ca(Ⅱ)络合物不仅能发挥壳寡糖本身独特的生物活性,而且有可能起到协同效应,增强各自的生物活性。     

基于IRIV算法优选大豆叶片高光谱特征波长变量估测SPAD值

在植物叶绿素特征波长变量筛选过程中,与叶绿素关系较弱的波长变量极易被忽略,导致这些弱信息变量包含叶绿素的有效信息丢失,因此,确定叶片光谱中弱信息变量对揭示叶绿素高光谱响应规律具有重要意义。该研究以江汉平原大豆鼓粒期的叶片为研究对象,采集80组大豆叶片高光谱和SPAD(soil and plant analyzer development)值,分析SPAD值与大豆叶片反射率相关关系和光谱波长变量自相关关系,基于迭代和保留信息变量法(iteratively retains informative variables,IRIV)筛选大豆叶片的特征波长变量,建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型估测SPAD值。结果表明,大豆叶片SPAD值与光谱反射率在可见光波段具有极显著负相关,在近红外波段存在不显著的正相关性(P0.01);可见光、近红外2波段的波长变量之间相关性较弱,但2波段内变量之间的相关性较强;基于IRIV算法确定了大豆叶绿素的特征波长变量,利用特征波长变量建立的估测模型的估测能力高于仅利用强信息波长变量建立的估测模型,表明弱信息变量对估测叶片SPAD值具有重要意义;IRIV-SVM模型估测能力最优,验证集R2和相对分析误差(RPD)分别为0.73、1.82。该文尝试证明了光谱中弱信息变量的重要性,为揭示叶片高光谱响应机理提供了理论依据。     

甘蓝型油菜茎秆纤维组分含量和木质素单体G/S 近红外模型构建

【目的】探索近红外光谱分析技术在甘蓝型油菜茎秆纤维组分含量及木质素单体G/S测定中应用的可能性。【方法】采集近红外光谱,根据马氏距离GH（Global H）筛选出103份纤维组分含量材料和75份木质素单体G/S材料作为定标样品,采用Van Soest法和GC-MS法对茎秆纤维组分含量和木质素单体比例进行测定,统计结果表明定标样品化学测定值变异范围较大,3次重复差异较小,可用于近红外模型构建。运用不同光谱预处理方法和化学计量学方法建立校正模型,对比各模型性能参数,筛选出最优定标模型并用检验集对模型进行验证。【结果】采用修正偏最小二乘法（MPLS）建立模型最佳。中性洗涤纤维（neutral detergent fiber,NDF）、酸性洗涤纤维（acid detergent fiber,ADF）、酸性洗涤木质素（acid detergent lignin,ADL）与木质素单体G/S的交叉验证相关系数（1-VR）分别为0.864、0.861、0.872和0.920,定标相关系数（RSQ）分别为0.892、0.891、0.907和0.953。用检验集对模型进行验证,NDF、ADF、ADL及木质素单体G/S模型的外部检验相关系数（RSQ）分别为0.837、0.818、0.870和0.935,其预测标准差（SEP）为0.680、0.636、0.348和0.054。【结论】试验所建模型质量较好,能快速测量茎秆纤维组分含量和木质素单体G/S,可为油菜抗病抗倒伏育种研究提供技术支持。     

菜用大豆施肥后荧光、光谱、光合等参数对产量的预测

以春风极早、M-3、M-4、绿宝石4个菜用大豆为试材,测定了大豆开花期、结荚期、鼓粒期的叶绿素荧光、光谱、光合等参数,并分别与产量进行逐步回归分析,建立开花期、结荚期、鼓粒期回归方程。结果表明,以结荚期各项数据构建的回归方程拟合程度最好,开花期各项数据构建的回归方程拟合程度最差。该模型可作为预测667 m²产量的最优回归模型Y=2 188.289+5 044.333X₂+6.804X₄-8 916.411X₈+14 236.585X₁₀-0.043X₁₂+2 283.778X₁₅。因此,在实际生产过程中,测定结荚期叶片的叶绿素荧光参数、光谱参数、光合参数,代入该拟合方程,可以对菜用大豆的产量进行预测。