大田作物非充分灌溉实施效果分析评价

将现有非充分灌溉技术研究成果应用于大田作物中,从作物耗水量、单产、产量要素、水分生产率、节水量与总效益等方面进行了综合评价。结果表明,与充分灌溉相比,非充分灌溉(Ⅰ)节水增效显著,非充分灌溉(Ⅱ)总产量或总效益下降较大,实际应用中应把握好非充分灌溉度的问题。     

基于无人机遥感影像的玉米冠层温度提取及作物水分胁迫监测

针对当前无人机热红外遥感提取冠层温度不准确、监测作物水分胁迫状况精度不高的问题,该研究以不同水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区域热红外和可见光图像资料,分别采用Otsu算法、EXG-Kmeans算法和Otsu-EXG-Kmeans算法获取冠层区域图像,并对提取结果进行精度评价,而后采用最优算法求得对应作物水分胁迫指数（Crop Water Stress Index,CWSI）,通过分析CWSI同土壤含水率相关关系以及CWSI日平均变化趋势来监测玉米水分亏缺状况。结果表明：1）相比于其他方法,Otsu-EXG-Kmeans算法对冠层温度提取精度更高（用户精度为95.9%）,提取的冠层温度更接近实测温度（r=0.788）,可以准确获取图像冠层温度。2）相比于冠层温度,CWSI与土壤含水率的相关性更高（r= -0.738）,CWSI日平均变化趋势更符合实际情况,可更加精确地监测玉米缺水状况。该研究为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。     

喷灌均匀性和灌水量对冬小麦冠层下水量分配的影响

为研究冬小麦冠层对喷灌水量的再分配规律,探讨不同灌水量下喷灌均匀性对土壤含水率空间分布、冬小麦生长状况及产量的影响,于2020-2021年在常州市金坛区开展了冬小麦田间喷灌试验。该试验依据作物需水量设置3个灌水量（充分灌溉、2/3需水量、1/3需水量）处理和2个喷灌均匀性（高：75%、低：55%）处理,通过冠层上、下雨量筒和自制的茎流收集器测量喷灌水量分布,并对喷灌后的土壤含水率（Soil Water Content,SWC）、冬小麦生长状况及产量的空间分布进行了监测。结果表明,冠层上喷灌均匀性比冠层下高约1.5%。喷灌水经冬小麦冠层再分配后所形成的棵间穿透流量、茎秆流量以及冠下喷灌损失分别占冠层上部水量的56.0%～73.9%、25.0%～37.0%和2.5%～12.7%。冠下穿透流率和茎秆流率与冬小麦的冠层特征（叶面积指数、株高）极显著相关（P<0.01）,而受喷灌均匀性和灌水量的影响较小。茎秆流率变异系数高于穿透流率变异系数。喷灌后24 h,0～20 cm深度土壤水分的变化与冬小麦产量及产量变异系数显著相关（P<0.05）。低喷灌均匀性会导致区域性缺水（SWC<65%田间持水量）,引发小范围减产,产量变异系数增大,减少灌水量则会加剧这一现象,冬小麦显著减产,灌水量对产量的影响占主导作用。该研究可为冬小麦的喷灌设计提供理论依据。     

冬季作物-双季稻轮作模式资源利用效率及经济效益比较研究

湖南省是长江中游双季稻主产区,冬季作物-双季稻轮作模式是该区重要的三熟种植制度。为优化种植模式、促进资源高效利用及农民增收,开展了13年的长期冬季作物-双季稻轮作种植定位试验,分析比较冬闲-双季稻、马铃薯-双季稻、黑麦草-双季稻、紫云英-双季稻、油菜-双季稻5种轮作模式的光热资源利用效率、NPK养分资源利用效率及经济效益。结果表明：马铃薯-双季稻模式年总光能利用率显著高于其他模式;马铃薯-双季稻模式轮作周年光能生产效率比黑麦草-双季稻、紫云英-双季稻、油菜-双季稻模式分别显著提高了0.16、0.18、0.21 g·MJ^-1（P<0.05）,轮作周年积温生产效率比黑麦草-双季稻、紫云英-双季稻、油菜-双季稻模式分别显著提高了1.24、1.36、1.52 kg·hm^-2·℃^-1·d^-1（P<0.05）。各模式轮作周年P养分干物质生产效率差异不显著（P>0.05）;各轮作模式周年N养分干物质生产效率大小依次为马铃薯-双季稻（73.23） > 冬闲-双季稻（69.84） > 油菜-双季稻（68.30） > 黑麦草-双季稻（65.47） > 紫云英-双季稻（60.99）;各轮作模式周年K养分干物质生产效率大小依次为紫云英-双季稻（70.63） > 冬闲-双季稻（66.10） > 油菜-双季稻（57.58） > 黑麦草-双季稻（56.37） > 马铃薯-双季稻（47.91）。各轮作模式的早、晚稻NPK偏生产力差异不显著（P>0.05）,晚稻NPK收获指数差异显著（P<0.05）。各轮作模式经济效益大小依次为马铃薯-双季稻>油菜-双季稻>黑麦草-双季稻>紫云英-双季稻>冬闲-双季稻。马铃薯-双季稻模式为高投入高产出型,黑麦草-双季稻和油菜-双季稻模式为低投入中产出型,紫云英-双季稻模式为低投入低产出型。综合来看,马铃薯-双季稻模式适合在湖南双季稻区推广应用。     

长期不同施肥方式对旱地轮作土壤养分和作物产量的影响

为明确黄土高原半干旱区不同施肥方式下旱地土壤养分和作物产量及其相互关系,筛选出农田最佳施肥管理措施,于2015—2018年进行田间试验,研究了9种不同施肥设置[有机肥配施磷肥(MP)、有机肥配施氮肥(MN)、磷钾肥配施(PK)、氮磷肥配施(NP)、种植作物不施肥(CK)、氮磷钾肥配施(NPK)、氮钾肥配施(NK)、有机...     

不同蒸散量时间尺度提升法用于节水灌溉稻田的对比分析

蒸散量（ET）时间尺度提升方法能充分利用遥感数据与地面观测的优势,获得精确的区域日尺度估算值,对指导农业水管理特别是农田灌溉具有重要的意义。该研究以节水灌溉稻田为研究对象,基于2015和2016年稻季涡度相关系统实测数据,在能量强制闭合的条件下,选择了4种基于能量平衡原理的蒸散量尺度提升方法,分析了蒸发比、作物系数、冠层阻力、辐照度比4个尺度转换因子在节水灌溉条件下的变化特征,对比了四种方法提升估算日尺度ET与涡度相关系统实测值的差异。结果表明,节水灌溉条件下蒸发比、作物系数、冠层阻力3个尺度转换因子的生育期平均日变化和其他下垫面相比有一定特殊性,辐照度比的变化仅取决于研究区域所处纬度位置。作物系数法与冠层阻力法以 10:00－11:00小时值估算日蒸散量结果的准确性较好,决定系数和一致性系数分别达到0.92和0.97以上,正弦关系法的模拟效果稍差,但该方法估算效果稳定,可作为一种粗略的尺度提升方法。各时段蒸发比法估算值均存在一定程度的低估,但相关性较好,用考虑饱和水汽压差的线性关系修正后,10:00－11:00估算结果的准确性和一致性均最好,决定系数和一致性系数分别为0.987和0.996。研究结果明确了适宜长江中下游节水灌溉稻田ET时间尺度提升各估算方法的较优时段,并表明修正后的蒸发比法提升估算日尺度ET最优。     

玉米秸秆分解过程中细菌群落组成演化特征

【目的】土壤中存在着大量的分解秸秆的微生物。研究秸秆分解过程中细菌群落组成的演化规律,对了解和调控农田微生物群体组成以促进秸秆分解具有重要意义。【方法】试验于2014年10月至2015年10月在河南省农业科学院原阳试验基地进行,将成熟期玉米秸秆(茎和叶)烘干,剪成长1~2 cm、宽0.3~1 cm的碎片,称12 g样品(相当于8 t/hm^2)装入15 cm×10 cm的尼龙网包(孔径0.04 mm)内,于10月5日冬小麦出苗后埋置在小麦垄间。分别于埋置后0、1、2、4、7、10和12个月收集秸秆包和土壤样品。测定秸秆样品干物质量和碳氮含量,选择埋置了0、2、4、7和12个月的秸秆及其土壤样品分析细菌丰度及群落组成。【结果】秸秆埋入土壤后的前2个月内分解最快,然后逐步减慢,在1、2、4、7、10和12个月后分别降解了总生物量的19.2%、32.9%、44.2%、52.2%、66.8%和73.8%。秸秆埋入土壤后,秸秆和土壤中细菌丰度均显著增加,分别于第4和7个月达到最高后开始下降。秸秆细菌的丰度指标OTUs、ACE、Chao1和多样性指标Shannon随试验时间的延长逐步增加,而Simpson指数随试验时间延长逐步降低,而土壤中这些指标在试验过程中没有显著变化。与刚埋置秸秆时相比,埋置2个月后的秸秆细菌Bacteroidetes门相对丰度明显增加,主导细菌群为Bacteroidetes和Proteobacteria门。Actinobacteria丰度在埋置2个月后明显降低,然后又随试验时间延长逐步增加。Planctomycetes、Saccharibacteria、Verrucomicrobia、Acidobacteria、Chloroflexi和Gemmatimonadetes丰度在原始秸秆中较低,埋入土壤后随试验时间延长逐步增加。Sphingobacteriia、Gammaproteobacteria、Alphaproteobacteria和Flavobacteriia主导前期细菌纲组成,而Actinobacteria、Anaerolineae和Bacilli纲丰度在后期逐步增加。秸秆分解速率主要受其碳含量影响,秸秆细菌群落组成前期与秸秆碳含量相关,后期与秸秆氮含量相关。随着试验的进展,秸秆细菌群落组成与土壤中的细菌群落组成趋同。【结论】秸秆埋入土壤后前2个月的分解速率最高,随后逐步降低。秸秆分解前期细菌群落由富营养型组分Bacteroidetes和Proteobacteria门和Sphingobacteriia、Gammaproteobacteria、Flavobacteriia和Alphaproteobacteria纲主导,随后被逐步增加的贫营养型组分Actinobacteria、Acidobacteria、Chloroflexi、Saccharibacteria门和Deltaproteobacteria、Actinobacteria纲等代替。秸秆碳氮含量变化是影响秸秆分解及其过程中细菌群落演化的主要原因。     

SWAT模拟耕作方式与盐分对区域土壤氮运移及作物产量影响

耕作方式与土壤盐渍化是影响河套灌区氮素流失及作物产量的重要因素.明确不同耕作方式与盐渍化水平下硝态氮运移量及作物产量的变化,可为制定合理的灌区耕作措施及盐渍化治理方案提供理论依据,对于揭示灌区氮素流失控制及不同作物增产潜力具有重要意义.该研究基于验证后的SWAT(Soil and Water Assessment To...     

基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法

为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。     

基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别

传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。