水氮耦合对黑土稻作产量与氮素吸收利用的影响

为探明不同水氮耦合模式下黑土区水稻产量形成和氮素吸收利用的规律,设置常规淹灌（F）、浅湿灌溉（W）和控制灌溉（C）3种灌溉模式,0、85、110、135kg/hm2（N0、N1、N2、N3）4个施氮量水平,共12个处理,研究不同水氮耦合模式对水稻干物质、产量、氮素吸收转运、水氮利用效率的影响。结果表明：常规淹灌和浅湿灌溉模式下,水稻地上部各器官干物质累积量随施氮量的增加而增大,而控制灌溉模式随施氮量的增加先增大后减小;水稻地上部不同器官氮素累积量随施氮量的增加而增大,相同施氮水平,控制灌溉模式的叶、茎鞘和穗氮素累积量较常规淹灌提高了27.80%~43.42%、18.32%~24.97%、13.85%~24.25%,较浅湿灌溉提高了0.96%~13.18%、10.73%~12.86%、10.53%~12.61%;3种灌溉模式下,水稻地上部干物质、氮素累积速率均随施氮量的增加而增大,且控制灌溉模式高于浅湿灌溉和常规淹灌模式,干物质、氮素累积始盛期随施氮量增加而提前;水稻植株平均氮素累积速率达到峰值时间比平均干物质累积速率达到峰值时间提前11.39d;相较于常规淹灌和浅湿灌溉模式,控制灌溉模式更有利于提高水稻产量,其中CN2处理产量最大,为10272.57kg/hm2;控制灌溉模式显著提升氮肥农学利用效率和氮肥偏生产力;相同灌溉模式下,叶、茎鞘氮素转运率以及穗部氮素转运贡献率随施氮量增加而减小。水稻产量与灌溉水分利用效率、水分生产效率、氮肥农学利用效率、百千克籽粒吸氮量之间呈极显著正相关（P<0.01）,与氮素籽粒生产效率之间呈极显著负相关（P<0.01）。适宜水氮耦合模式可提高水稻产量和氮素吸收利用,综合考虑CN2处理为最佳水氮耦合模式。     

不同喷灌定额下垄作沟播油葵根系生长及分布特征

垄作沟播喷灌技术是集垄作沟播与喷灌技术为一体的节水栽培技术.以不同灌水定额各设4个处理(灌水定额分别为24 mm、30 mm、36 mm、42 mm,灌水5次),以常规覆膜喷灌为对照(灌水定额42 mm,灌水5次).通过测定不同灌水处理下垄作沟播油葵根系生长及分布特征等指标,分析了不同灌水处理对油葵根系纵向、横向生长及...     

基于ST-LSTM的植物生长发育预测模型

提早预知植物生长发育是智能育种过程的重要组成部分,针对植物表型难以精准预测和模拟的问题,利用植物生长发育的空间和时间依赖性,提出了一种基于时空长短时记忆网络（Spatiotemporal long short-term memory, ST-LSTM）的植物生长发育预测模型,实现植物生长发育的预测。首先,通过微调Mask R-CNN模型实现识别、提取植物掩模,预处理具有时空相关性的植物生长发育图像序列,构建植物生长发育预测数据集。然后,基于ST-LSTM建立植物生长发育预测模型,利用历史生长发育图像序列,融合时空深度特征,预测植物未来的生长发育图像序列。研究结果表明,所提出模型预测的图像序列与生长发育实际图像序列具有较高的一致性和相似性,首个预测时间节点的结构相似度为0.874 1,均方误差为17.10,峰值信噪比为30.83,测试集的冠层叶面积、冠幅和叶片数预测R²分别为0.961 9、0.908 7和0.915 8。该研究实现了基于植物生长发育图像序列的生长发育预测,有效减少了田间反复试验的时间、土地和人力成本,为提高智能育种效率提供了参考。     

基于作物生长监测诊断仪的玉米LAI监测模型研究

为探索作物生长监测诊断仪（CGMD-402型）在作物长势监测应用中的精准性与适用性,连续2年在不同氮肥水平下进行不同玉米品种的实验。使用作物生长监测诊断仪采集冠层归一化差值植被指数（Normalized differential vegetation index,NDVI）、比值植被指数（Ratio vegetation index,RVI）,并同步以ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取冠层光谱反射率,构建NDVI、RVI高光谱植被指数;通过对比两种仪器获取的植被指数特征及其定量关系,评价CGMD-402型作物生长监测诊断仪监测精度;基于CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取的NDVI、RVI,建立叶面积指数（Leaf area index,LAI）监测模型,并对模型监测精度进行验证。结果表明：玉米冠层NDVI、RVI随施氮量增加而增加,增加幅度分别为8.20%~36.59%、4.40%~25.16%;CGMD-402型作物生长监测诊断仪与ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取的NDVI、RVI相关系数分别为0.991、0.985,决定系数分别为0.983、0.969,说明CGMD-402型作物生长监测诊断仪具有较高的监测精度,可替代ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取NDVI、RVI指数;利用CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取NDVI、RVI,建立LAI监测模型的决定系数分别为0.911、0.898;以独立数据对模型精度进行验证,模型预测值与田间实测值间决定系数分别为0.963、0.954,相对误差分别为6.65%、9.37%,表明二者具有高度一致性。研究表明,利用作物生长监测诊断仪能有效监测玉米不同品种LAI动态变化,可以替代AccuPARLP-80型植物冠层分析仪获取玉米LAI数据。     

发苗肥与发苗水层对再生稻发苗和产量的影响

【目的】探究再生稻发苗肥施量与发苗水层。【方法】以黄华占为试验材料,对发苗肥(头季收获后2 d撒施的肥料;尿素F0:0 kg/hm~2、F1:112.5 kg/hm~2、F2:225 kg/hm~2)和发苗水层(头季收割后15 d内田间的水层;W0:0 cm、W1:2 cm、W2:4 cm、W3:6 cm)进行裂区试验。【结果】F1、F2处理的苗桩比(再生苗数/稻桩数)、再生苗数、再生季产量均显著高于F0,涨幅分别为6.71%～9.40%、10.87%～15.33%、19.33%～20.20%。穗桩比(齐穗期穗数/稻桩数)表现为F2、F1处理均高于F0处理,其中F2处理显著高于F0处理。W2处理的穗桩比最高,W1、W2、W3处理的苗桩比、再生苗数、再生季产量均高于W0处理,其中W2处理的产量比W0处理高13.88%,达到显著水平。发苗肥和发苗水层均能改善再生季发苗环境,提高出苗速度和数量,但是发苗肥的作用更加显著。【结论】发苗水层对黄华占再生季发苗和产量均有一定程度的提高,发苗肥能显著提高黄华占再生季发苗和产量,水肥耦合效应下W2F1处理综合效益最佳。     

基于分区域特征点聚类的秧苗行中心线提取

为了准确检测水稻秧苗行中心线,提出了基于分区域特征点聚类的秧苗行中心线提取方法。采用2G-R-B特征因子和Otsu法分割秧苗和背景;通过分区域统计秧苗像素点分布提取秧苗行的候选特征点,利用特征点间近邻关系对特征点进行聚类,确定秧苗行数和各秧苗行的起始点;基于秧苗成行栽植特点引入“趋势线”,利用点到该直线的距离与距离阈值作比较,筛选出远离各行趋势线的点,并将其去除;对筛选后的每一行特征点用最小二乘法进行直线拟合,获取秧苗行中心线。实验结果表明,该算法具有较强的抗噪性能,提取秧苗行中心线的准确率达95.6%,与标准Hough变换和随机Hough变换算法相比,处理一幅分辨率为320像素×237像素的彩色图像平均耗时短,能够实现水田秧苗行中心线的准确提取,可为插秧机自主行走提供可靠的导航信息。     

行星轮系水稻钵苗移栽机构正反求设计方法研究

为了解决现有行星轮系水稻钵苗移栽机构较难同时具备理想的移栽轨迹和姿态的问题,提出了正向设计与局部轨迹微调的反求设计相结合的设计方法。以非圆齿轮行星轮系水稻钵苗移栽机构的设计为例,阐述该方法的实现过程。建立行星轮系水稻钵苗移栽机构设计要求,并分析其工作原理,在前期正向设计的基础上,局部调整其移栽静轨迹,通过反求设计进一步优化设计移栽机构。进行局部反求设计的运动学分析和运动学建模,基于Matlab平台开发计算机辅助设计软件,通过人机交互的方式得到移栽机构的机构参数,使其不仅满足移栽臂移栽的姿态要求,同时获得更理想的移栽工作轨迹。根据最终得到的机构参数设计移栽机构结构,完成三维建模、虚拟仿真试验,加工、装配移栽机构物理样机,完成了高速摄像运动学试验。将移栽机构理论计算、虚拟仿真、样机试验得到的移栽静轨迹比较,同时逐一将轨迹相关参数、取秧角、推秧角、角度差等设计目标参数与相应数值化目标进行对比,结果显示,均满足要求,验证了设计方法的正确性。与以往单一的正向设计、反求设计方法相比,该方法设计的移栽机构不仅具有更优的移栽工作轨迹,也可满足较好的移栽姿态要求。     

黑土区田块尺度下地形影响作物长势机理分析

为揭示作物长势及水肥运移的空间分异规律,探究田块尺度内作物长势与地形变化的关系,以东北典型黑土区东兴农机合作社为研究区,沿南北垄向提取高精度数字高程模型(Digital elevation model,DEM)与归一化植被指数(Normalized differential vegetation index,NDVI)信息,构建地形指标,分析NDVI的空间变异性。结果表明,坡型凸凹程度越明显,NDVI的空间变异性越大;同类坡型中阴坡NDVI的空间变异性与坡型凸凹程度呈负相关;坡度在±0.03范围内,作物长势好,空间变异性低;以坡度绝对值高于0.04的坡度均值与其对应直线距离所占整条直线的比值作为自变量,构建多元逐步回归模型,进行回归分析,可以解释大豆NDVI决定系数为0.965 2、高粱NDVI决定系数为0.888 3的空间变异性。不同地理空间的地形与成土母质差异显著,通过分析研究区内地形对作物长势的影响规律,可为田块尺度地形的分析提供借鉴,有助于指导农户合理地进行水肥分配。     

不同填充颗粒半径水稻种子离散元模型参数标定

气固两相流耦合仿真被广泛运用在气力式排种器工作过程的研究中,因确定性颗粒轨道数值计算模型的需求,种子多采用颗粒聚合的方法建模,该方法采用的填充球颗粒半径越小、数量越多就越能接近种子的真实形态,但会造成仿真计算资源过度消耗、仿真时间增长。为研究不同填充球半径的水稻种子模型对颗粒间的动力学响应特性的影响,寻找种子模型最佳的填充球颗粒数量,本文以水稻种子为研究对象,借助三维扫描与逆向拟合的方法获取种子外形轮廓,分别采用不同半径（0.30、0.21、0.18、0.16、0.15mm）的球颗粒对其进行填充,形成气固耦合的水稻颗粒粘结聚合模型。采用无底圆筒提升、滑落堆积的真实试验与仿真测定,采用曲面响应法,以休止角为指标,标定出不同填充球颗粒半径种子模型的种间静摩擦因数和动摩擦因数;通过圆筒提升和滑落堆积试验对参数进行验证,以仿真试验休止角的变异系数为指标,结果表明随着填充球半径的减小,仿真结果越接近真实值;通过水稻正压式排种器气固两相流耦合仿真进行验证,以充种率为指标,结果表明填充颗粒半径为0.21mm,仿真时长与仿真精度最优。     

基于Random Forest的水稻细菌性条斑病识别方法研究

为了快速、准确、有效地识别发病早期的细菌性条斑病,提出基于随机森林(Random forest,RF)算法的水稻细菌性条斑病识别方法,利用光谱成像技术获取该病害的高光谱数据,通过多元散射校正减少和消除噪声及基线漂移对光谱数据的不利影响。利用随机森林特征重要性指标,选取逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量分类机(SVC)、k最近邻(KNN)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法进行对比试验。同时筛选出12个位于450~664 nm范围内对识别模型有重要影响的光谱波段,并与全波段进行分类结果比较。试验结果表明:RF算法的分类准确率为95.24%,与试验选取的其他算法相比,效果最优,比NB准确率提高了20.97个百分点;与全波段分类结果相比,利用RF算法基于12个波长的识别,波长数减少了98.05%,识别精确率为94.66%,召回率为99.55%,F1值为97.04%,准确率为94.32%。虽然精确率减少了2.97个百分点、准确率减少了0.85个百分点,但召回率增加了4.4个百分点、F1值增加了0.67个百分点,模型精度满足要求。