航天育种研究进展及其在果树上的应用前景

航天育种(SpaceflightBreeding)也称空间诱变育种,是指利用返回式卫星和高空气球将农作物种子或其它材料搭载到距地球20-40km的高空,在强辐射、微重力、高真空、超洁净等太空诱变因子的作用下,使其发生遗传性状变异,利用有益变异选育出农作物新品种的育种新技术。它是航天技术、生物技术和农业遗传育种技术相结合的产物。近年来,我国科学工作者探索利用空间环境条件来进行作物遗传改良,并取得了一些很有价值的研究资料和世界领先水平的研究成果。     

GPS与GIS在林业生产中的结合应用——GPS数据的获取及与GIS系统进行数据交换

利用手持GPS卫星定位仪的航迹记录功能及航点记录功能,对需要进行勾绘作业的公路、林班、小班等地块进行实地绕测或定点定位。通过相关软件的数据交换,实现GPS航迹、航点数据到GIS地理信息系统地图数据的转化,快速生成林班区划图,同时获得比传统的勾绘方法更高的精确度。再与传统勾绘方法相结合使用,修改个别转点圆滑,与传统勾绘方法互为参照对照,进一步提高工作标准。     

TRMM在海河流域南系的降水估算精度评价及其对SWAT模型的适用性

准确估算区域降水对水文过程评价和水资源管理意义重大。为评估TRMM 3B42V7降水产品在海河流域南系的估算精度及其在土壤和水评估模型(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)中的适用性,利用28个气象站降水观测数据(2007-2016年)和101个雨量站观测数据(2010-2016年)开展研究。研究表明:站点尺度上,3B42V7降水产品对月降水估算的均方根误差小于15 mm,平均误差小于8.5 mm;在湿润季节的估算精度更好。流域尺度上,日降水估算精度较差,相关系数小于0.6。分区尺度上,3B42V7能够很好地捕捉到不同等级降水强度,但对微量降雨有所低估;山区和平原的年降水量均出现高估现象,平原区较为突出;此外,3B42V7能够较好地捕捉到研究区内极端降水的时间和空间分布。分2种情景进行水文模拟,利用月平均流量对模型进行校准和验证,在情景Ⅰ中,验证期模拟结果较好,决定系数在0.56~0.96之间,纳什效率系数在-11.09~0.94之间。TRMM 3B42V7可为海河流域及其类似区域的水资源管理提供参考。     

基于GIS和RS的小流域土壤侵蚀时空变化研究——以三川河为例

快速获取和监测小流域土壤侵蚀的时空变化是综合治理和改善生态环境状况的重要研究内容。以三川河为研究区,结合遥感和地理信息系统为主要方法,采用RUSLE经验模型获取土壤侵蚀模数,并结合子流域和自然环境对小流域尺度下黄土高原区小流域土壤侵蚀状况进行研究。结果表明,1990—2010年,三川河流域整体土壤侵蚀状况逐步变好,土壤侵蚀强度正在沿着剧烈—极强烈—强烈—中度—轻度—微度的方向转变;子流域的研究结果表明,中度以下的土壤侵蚀主要分布在东川河和北川河流域的东部山区,强度以上的侵蚀主要分布在三川河的干流区域;土地覆盖分布的关系表明,1990—2010年土壤侵蚀主要发生在草地及未利用地区域。     

2007—2014年锡林浩特草原返青期变化的遥感监测

草原返青期是指在温度和水分条件达到适宜状态时,牧草开始萌发、变绿、生长的时间。通过监测草原返青期不仅可以预测年度草原植被长势及产量,还可为草原管理部门合理安排季节畜牧业生产的实施提供科学依据。本研究选取内蒙古锡林浩特市草原区作为典型的研究区,采用非对称高斯函数对2007—2014年该区NDVI时间序列滤波,采用动态阈值法对该地区返青期的变化和3—4月份平均气温和累计降水量的分析。结果显示:2007—2014年锡林浩特草原区各返青期总体为提前趋势,但受到地理区位的影响,东南部区域表现为提前,而西部返青期延后;相对于3—4月份累计降水量,返青期的变化更易受到该时间段平均气温的影响,温度越高越有利于返青期的提前。     

区域总量控制下的冬小麦种植面积空间分布优化

【目的】利用传统遥感与抽样相结合的方法进行农作物种植面积测量,只能获得区域总量,无法有效获取农作物种植面积空间分布信息。针对以上不足,开展区域总量控制下的冬小麦种植面积空间分布优化研究,从而提高冬小麦种植面积测量的空间分布精度。【方法】将整个遥感影像像元划分为3部分:"纯净冬小麦像元"、"混合冬小麦像元"和"典型非冬小麦像元"。综合软、硬分类方法各自的优势,在区域冬小麦总量面积一定的前提下,设定阈值确定混合冬小麦像元的空间分布范围。【结果】传统遥感与抽样相结合的方法提取出的冬小麦结果RMSE为0.13,优于硬分类方法(RMSE为0.16)和软分类方法(RMSE为0.20)。【结论】区域总量控制下的软、硬分类方法能够有效地对冬小麦种植面积空间分布进行优化,既保证了区域测量精度,又提高了空间分布的准确性。     

农村土地利用与遥感动态监测技术初探

本研究是动态遥感在代数法或图像法的基础上,探讨一种用多维信息表达,以获得农村土地使用变更信息的方法。     

基于CNN卷积神经网络和BP神经网络的冬小麦县级产量预测

冬小麦是中国重要的粮食作物,开展县级冬小麦产量预测对粮食宏观调控和农业精准化发展具有重要指导意义。该研究从县级产量预测角度出发,结合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）和反向传播神经网络（Back Propagation Neural Networks,BP）技术提出了冬小麦县级产量预测方法,使用CNN卷积神经网络对Sentinel-2遥感数据进行冬小麦种植区的分析和提取,将得到的种植区分布数据与MODIS EVI数据和耕地分布数据进行了融合,利用BP神经网络对融合后的数据进行产量特征提取和预测并选取均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）和样本决定系数（Coefficient of Determination,R2）作为精度指标对试验结果进行分析和评价。结果表明,基于CNN卷积神经网络和BP神经网络的冬小麦县级产量预测方法在山东省2014－2016年冬小麦县级产量验证集中R2达到0.87以上,MAE低于269.48 kg/hm2,RMSE低于346.56 kg/hm2,93%的县单产相对误差小于9%,试验结果平均值与中位数的偏差小于1.2%;在河南省2015－2019年冬小麦县级产量验证集中R2达到0.96以上,MAE低于304.84 kg/hm2,RMSE低于418.14 kg/hm2,91%的县单产相对误差小于9%,试验结果平均值与中位数的偏差小于1.6%,方法所构建模型具有良好的预测准确率、鲁棒性和泛化性,可以实现县级尺度下的冬小麦产量预测。     

江苏省小麦空间分布动态变化监测

为了揭示江苏省小麦空间分布动态变化以及地域格局特征,采用遥感、格网和Morans Ⅰ指数等方法对江苏省近年小麦生产地域空间分布格局以及变化进行分析。结果表明：2011年、2013年、2015年和2017年江苏省小麦种植面积都存在很强的地域聚集效应,且聚集和连片程度逐年增强。至2017年,小麦面积高聚集区集中分布在淮河和灌溉总渠以北,徐州以东,低密度区主要分布在长江以南,苏州以西; 2013年以来,江苏省苏南地区大幅度压縮了小麦生产规模,苏中地区较大幅度削减了小麦生产规模,苏北小麦生产规模基本保持稳定;苏南地区小麦调减范围主要集中在宁镇扬丘陵区,苏中调减的是里下河养殖区,苏北调减的是徐州、连云港丘陵山区。2013年以来江苏省小麦面积呈现下降趋势,已经基本形成了适宜江苏小麦生产的地域空间格局。上述结果可为种植业结构调整和供给侧结构性改革提供科学依据。     

航天诱变育种种子变异对人体无害

航天育种准确来讲叫航天诱变育种，就是利用高空气球、返回式卫星、飞船等航天器，将作物种子、组织、器官或生命个体搭载到宇宙空间，通过空间环境中高能粒子辐射、微重力、高真空等综合因素的作用，使生物基因产生变异，再返回地面进行选育，培育高产、优质、早熟、抗病良种的作物育种新技术。从1987年到现在进行的21次航天育种试验表明，航天诱变育种具有变异频率高、