Microstructures, Reaction Kinetics and Properties of Reaction Between Magnesium and Silica Glass

In earlier calculation models,the stiffness centers in frame-shear wall structures have been located by the structural torsion stiffness.However,the results are illogical owing to the difference between the distortion character and the shears distribute mechanism of the frames and shear walls.In this paper,a new formula for calculating story stiffness is introduced,which can consider the stiffness of the frames and shear walls at the same time.The structural stiffness centers,the torsion eccentric distances and torsion effect are calculated,and the stiffness of elements is considered also.It is shown that the concept of the presented stiffness model is clear and the results are reasonable,which can be used to calculate the appreciative torsion effect.     

肥料结构对红壤性水稻土氮磷钾养分状况的影响

本文论述了三种肥料结构对红壤性水稻土氮磷钾养分状况的影响。土壤中的生物学有效性氮、氨基酸态氮、氨基酸、速效磷和活性有机磷的含量变化趋势是,以作物残体+灶灰+猪粪+化肥处理>作物残体+灶灰+化肥处理>绿肥+化肥处理。在各处理中,土壤中速效钾和缓效钾的含量变化不大,但采取秸杆、灶灰、菜籽饼和猪粪还田的措施,在节约化学钾肥提高作物产量中起了良好作用。     

Spectral indices measured with proximal sensing using canopy reflectance sensor, chlorophyll meter and leaf color chart for in-season grain yield prediction of basmati rice

A number of optical sensing tools are now available and can potentially be used for refining need-based fertilizer nitrogen (N) topdressing decisions.Algorithms for estimating field-specific fertilizer N needs are based on predictions of yield made while the crops are still growing in the field.The present study was conducted to establish and validate yield prediction models using spectral indices measured with proximal sensing using GreenSeeker canopy reflectance sensor,soil and plant analyzer ...     

入侵植物黄花草木樨的生殖构件性状及种子萌发特性研究

黄花草木樨是广泛分布于我国的一种外来入侵植物,对被入侵地的生物多样性造成严重威胁。通过样方调查和种子萌发实验,对黄花草木樨的生殖构件特性和种子休眠萌发特性进行研究,并探讨其繁殖能力。结果表明,密度对黄花草木樨各生殖构件性状影响各不相同,单枝种子量、总种子量和百粒重与密度成反比,而分枝数在中密度下达到最大,高密度和低密度的株高和分枝数均比中密度下的小;在生殖构件性状相关性方面,总种子量与单枝种子量(r=0.946)呈极显著正相关,百粒重与单枝种子量(r=0.178)呈显著正相关;在萌发特性方面,冷藏对黄花草木樨种子的萌发有促进作用,萌发率提高了约10%,而冷冻对黄花草木樨种子的萌发有抑制作用,萌发率降低约30%;在常温条件下,黄花草木樨种子休眠特性表现为前7个月波动变化很大,7～20个月之间变化基本平稳,萌发率保持80%左右,之后开始逐渐下降,5年后下降至10%以下。研究表明,黄花草木樨具有较高的种子产量和持久的高萌发率,有利于其种群的扩散和定殖。     

基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法

快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks)网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型。结果表明:1)无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2)同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性,拟合决定系数R2达0.871;3)结合线性回归和K最邻近构建的模型估产精度均较高,拟合决定系数R~2和标准均方根误差NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)分别在0.892～0.913和28.01%～31.00%之间,表明基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产是一种切实可行的方法。研究结果可为油茶快速估产和智能监测提供参考。     

基于无人机影像的冠层光谱和结构特征监测甜菜长势

甜菜是中国北方地区重要的经济作物。快速、准确、高通量的获取甜菜的地上部和块根鲜质量、块根含糖率、叶绿素含量对甜菜生产具有重要意义。该研究采用无人机搭载数码和多光谱相机,获取甜菜叶丛快速生长期、块根及糖分增长期和糖分积累期的数码影像和多光谱影像,提取了冠层的结构特征和光谱特征。选择随机森林回归（Random Forest Regression,RFR）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）2种建模方法基于获取的冠层特征,构建甜菜全生育期的地上部和块根鲜质量、块根含糖率和SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值估算模型。研究结果表明,随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.9～0.94、0.88～0.9,rRMSE范围分别为7.6%～17%、8.8%～20%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.66和0.67。为了减小输入变量集的大小以及去掉对预测不敏感的变量,该研究采用置换重要性（Permutation Importance,PIMP）来筛选冠层光谱特征和结构特征中对预测有重要影响的变量。结果表明基于筛选出的重要性特征构建的随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.89～0.94、0.74～0.91,rRMSE范围分别为7.3%～19%、7.6%～19%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.65和0.68。进一步表明随机森林回归模型在精度上略好于偏最小二乘回归模型。同时基于PIMP筛选变量的方法在保持原有精度的同时能实现降低数据收集复杂性的目的。研究结果为基于无人机遥感技术快速、准确监测甜菜长势和估测块根类作物的根部活性物质提供了参考。     

基于深度学习的玉米拔节期冠层识别

为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求,针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别方法,比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型,并研制了玉米植株快速识别和定位检测装置。首先拍摄玉米苗期和拔节期图像共计3 000张用于训练深度学习模型,针对拔节期玉米叶片交叉严重的问题,提出了以玉米株心取代玉米整株对象的标记策略。其次在Google Colab云平台训练SSDLite-MobileDet网络模型。为了实现田间快速检测,开发了基于树莓派4B+Coral USB的玉米冠层快速检测装置。结果表明,田间玉米冠层识别模型精度达到91%,检测视频的帧率达到89帧/s以上。研究成果可为田间玉米高精度诊断和精细化作业管理奠定基础。     

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。