基于冠层温度的温室葡萄CWSI模型试验研究

探讨并建立了适合于镇江丘陵地区温室葡萄水分状况监测的作物水分胁迫指数(CWSI)模型.通过田间实验和观测,得到了适合温室葡萄的CWSI经验模型中的经验关系.初步的检验和分析表明,这一模型是合理的,可以用于温室内葡萄基于冠层温度信息的水分状况监测.     

荒漠草原植被覆盖对土壤水分的影响

以希拉穆仁草原为研究对象,通过对不同植被覆盖下土壤水分进行测定,研究了荒漠草原植被覆盖对土壤水分的影响,结果表明:植被覆盖度与土壤水分之间具有显著的相关关系,尤其是10 cm深度范围内土壤水分随植被盖度呈二次抛物线性趋势增加(R2=0.904 9);由于根系层分布的差异使得土壤剖面不同深度上对这种影响的水分响应不尽相同,灌丛植被覆盖的土壤水分含量在剖面0～40cm范围内明显大于其他植被类型,以坡顶土壤含水量最低;荒漠草原植被覆盖状况变化不仅影响土壤水分含量大小,而且显著影响土壤水分的空间分布,退化较轻的河滩草甸植被有利于维持相对均匀的土壤水分空间分布.     

高黎贡山地区生态环境变迁状况与重建对策

20世纪中叶以前,高黎贡山森林植被茂密,生态良好.如今,大面积的原始森林被砍伐,滑坡、泥石流自然灾害不时发生,生态环境恶化.通过对高黎贡山地区的生态环境恶化的原因进行分析,提出了5个方面的生态环境建设对策:(1)恢复植被;(2)开发替代能源以降低薪材消耗;(3)调整土地利用结构以发展社区经济;(4)发展生态旅游;(5)借助保护区的优势,争取国内外支持援助.     

化学打顶对阿拉尔垦区主栽品种光合冠层的影响

化学打顶是指利用植物生长调节剂来打破作物顶端优势,进而保障作物的正常生长和生产。本文为探究化学打顶对作物的影响,利用摇钱素和棉花打顶剂处理新陆中70和新陆中82不同品种,同时测定不同化学打顶剂处理条件下,棉花的净光合速率、气孔导度、蒸腾速率、胞间CO₂浓度及棉花冠层叶面积指数指标。研究发现：不同化学打顶处理条件下,与人工打顶相比化学打顶的棉花的五种指标变化均不明显,但新陆中70和新陆中82品种的净光合速率平均值与对照相比分别高出3 μmol/(m2.s)和2 μmol/(m2.s),且冠层叶面积指数值比人工打顶的略高。试验结果表明化学打顶处理后没有造成棉花疯长,提高了光能利用率,进而增加作物群体的光合作用。     

冀东滦下灌区种植结构调整策略的研究

分析了冀东滦下灌区四县稻田土壤耕层的全盐含量和地下水矿化度,并依据我国盐渍土壤划分标准和不同作物的耐盐能力,将该稻区划分为宜稻区、盐生植物种植区、耐盐作物种植区和大田旱作物种植区,并提出了各个区域的种植技术方案及配套的工程技术措施。     

高产高效栽培下春玉米生育后期冠层结构及其光合特性的研究

以郑单958为供试品种,设高产高效栽培(GCGX)和农户传统栽培(CK)2个处理,于2012年和2013年连续2 a进行田间试验,测定春玉米生育后期冠层结构及其光合特性的变化规律。结果表明：吐丝期和乳熟期株高、穗位高产高效栽培略高于农户传统栽培。与农户传统栽培相比,高产高效栽培春玉米叶面积指数较大,在生育期上表现为吐丝之后更为明显,在叶位上表现为棒三叶以下叶片最为突出;不同叶位的叶倾角高产高效栽培显著小于农户传统栽培,而叶向值均显著大于农户传统栽培,在棒三叶表现最为明显;高产高效栽培生育后期净光合速率显著高于农户传统栽培,冠层光合能力极显著高于农户传统栽培。高产高效栽培下春玉米产量为14.009 t·hm^-2(2012)和13.255 t·hm^-2(2013),均极显著高于农户传统栽培。     

景谷县植物多样性调查

在分析景谷县的有关植物研究基础后,记载了景谷县森林植被,国家珍稀濒危保护植物,统计了全县植物种类数量,在此基础上分析了主要经济植物资源,并讨论了确定了景谷县森林植物区系敏感区的原则,根据其原则确定景谷县威远江流域、小黑江流域等７个地区为景谷县森林植物区系敏感区。     

植保无人机下洗气流对作物冠层作用规律研究

植保无人机作业过程中,旋翼下洗气流不仅会对雾滴沉积效果产生影响,还会对作物冠层产生扰动作用.揭示冠层扰动区域的特点,有助于理解无人机作业特征,可为优化雾滴沉积效果和施药系统提供理论依据.本文通过航拍方法和机器视觉技术研究了无人机下洗气流对作物冠层的影响.结果表明:单旋翼和多旋翼无人机下洗气流所引起的作物冠层扰动区域特征...     

准噶尔盆地绿洲-沙漠过渡带植被时空演变特征

通过对准噶尔盆地绿洲-沙漠过渡带的植被种群和覆盖度的调查,以及1989年和2000年两期TM影像景观格局的解译,运用时间动态度和Ripley's K函数的方法分析了准噶尔盆地绿洲-沙漠过渡带植被的时空变化特征.结果表明,1989～2000年,研究区内人为垦地幅度较大,农田面积增加,而天然植被区域被垦地利用或破坏,造成植被面积减少,总的覆盖度降低,同时沙化面积加大.     

基于无人机遥感与随机森林的荒漠草原植被分类方法

荒漠草原是草原中最旱生的类型,属于草原的极限生态状态,也是气候变化和生态系统演变的预警区。利用无人机高光谱遥感技术快速、准确地提取荒漠草原草地植被类型,对动态监测草原生态安全和合理开发草地畜牧业具有重要意义。以无人机搭载高光谱成像系统采集内蒙古荒漠草原遥感图像,获得具有高空间分辨率和高光谱分辨率的图像;通过光谱连续统去除变换,增强草地植被之间的光谱差异,并构建植被指数;采用分步波段选择法选择荒漠草原植被的特征波段,实现高光谱数据降维;构建融合光谱特征、植被特征、地形特征和纹理特征等24个变量的随机森林分类模型,并与支持向量机（SVM）、K-最近邻（KNN）和最大似然分类（MLC）法进行比较。结果表明,在4种分类方法中随机森林分类算法分类效果最好,总体分类精度达到91.06%,比SVM、KNN和MLC等机器学习算法分别高7.9、15.61、18.33个百分点,Kappa系数达到0.90,比SVM、KNN和MLC算法分别高0.13、0.23和0.26。无人机高光谱低空遥感和随机森林算法的结合为荒漠草原草地植被分类提供了新途径。