~(15)N示踪的水稻氮肥利用率细分

以粳稻武运粳23和超级杂交籼稻Y两优2号为供试品种,应用15N示踪方法研究不同时期施肥对水稻不同阶段氮肥利用率的影响,以确定不同时期施肥的最佳阶段氮肥利用率。结果表明,基肥在基肥阶段(移栽后的8 d左右)的吸收利用较低,2012年水稻基肥氮(15N)吸收量不到5 kg hm–2,2013年最大为7.5 kg hm–2,回收利用率在1.5%~11.5%之间;基肥主要是在蘖肥阶段(分蘖肥与穗肥之间)被吸收,其回收利用率在6.6%~24.9%之间,平均为15.6%;穗肥阶段(穗肥后到成熟)基本不再吸收基肥。基肥氮的总体恢复利用效率不高,在9.1%~22.8%之间,品种及氮肥运筹对基肥氮的总体恢复利用效率影响不显著。蘖肥主要在蘖肥阶段发生作用,施穗肥后水稻基本不再吸收蘖肥。蘖肥的总体恢复吸收利用率和基肥相当,在17%~34%之间,Y两优2号高于武运粳23。穗肥的回收效率最高,在54.0%~82.1%之间,武运粳23低于Y两优2号。水稻在整个生育期的总体氮肥恢复效率随氮肥用量的增加而下降,变化在32%~64%之间。水稻一生中吸收积累的氮素中,基肥的贡献占4.13%~10.59%(平均6.92%),蘖肥占3.98%~11.75%(平均7.58%),穗肥占13.32%~37.56%(平均26.02%),土壤的贡献在45.71%~70.83%(平均59.91%)之间。基蘖肥用量越大,其损失也越大,总体氮肥利用率也越低。研究结果证明,在水稻氮肥管理中必须考虑水稻各阶段对不同时期施肥的吸收利用情况,从而提高水稻氮肥利用效率,保证产量的同时减少不必要的损失。     

马尾松林下不同套种模式的产流产沙与养分流失

为了筛选出能有效拦蓄径流和泥沙量以及减少养分流失的马尾松林下套种模式,以马尾松林下不同套种模式为研究对象,包括马尾松对照,马尾松林下套种油茶,马尾松林下油茶+花生以及马尾松林下油茶+大豆,对其产流产沙量和养分流失进行全年的定位监测。结果表明：产流产沙量与降雨量的分布规律基本一致,主要集中在春季和夏季,雨季的径流量和产沙量分别约占全年的84.47 %和86.08%。产流产沙还受到降水多寡的影响,在旱季比雨季对产流产沙的影响更为明显。径流量和产沙量均表现为显著相关(P<0.05)。与马尾松对照相比,套种油茶后年产流产沙和养分流失量均表现为略为增加,而在油茶林下套种花生和大豆后,产流产沙和养分流失量明显减少。表明在马尾松林下仅采取套种油茶的模式,可能会促进产流产沙,增加养分的流失,而在油茶林下增加种植绿肥的模式,能有效拦蓄径流泥沙量,减少养分流失。     

地下水埋深对夏玉米根冠生长和耗水量的影响

利用排水式蒸渗仪,借助自制的Mariotte瓶装置,通过设置6种地下水埋深控制处理(地下水位埋深分别为0.2、0.4、0.6、0.8、1.01、.2m),探讨了不同地下水埋深对夏玉米的地上部分、根系生物量及耗水量的影响。结果表明,夏玉米株高和冠层叶面积随地下水埋深减小有增加的趋势,但是当地下水埋深减小到一定程度时就会抑制株高、叶面积,地下水埋深0.6m处理株高和叶面积系数(LAI)最大。各土层根系及其总生物量随地下水埋深增大而增大;地上部总生物量与地下部根生物量的比值随地下水埋深的增大呈明显减少的趋势。夏玉米全生育期和各阶段耗水量分别与地下水埋深呈较好的负相关关系,达到极显著水平(P<0.01);地下水补给量占耗水量的比例随地下水埋深的增大而逐步降低。研究结果可为江淮丘陵区夏玉米灌溉制度的制定及农田排水工程的设计提供参考依据。     

基于平稳小波变换的冬小麦覆盖度高光谱监测

在2010与2011年度冬小麦生长季,通过大田小区试验,实测了冬小麦冠层的高光谱反射率与覆盖度。分析了不同覆盖度下的冬小麦冠层光谱特征以及不同生育期冬小麦冠层光谱反射率与覆盖度的相关性,建立了基于归一化植被指数(NDVI)与比值植被指数(RVI)、小波能量系数的不同生育期冬小麦覆盖度估算模型。结果表明:覆盖度越大,冬小麦光谱反射率在可见光波段越小,在近红外波段越大。在可见光波段,光谱反射率与覆盖度负相关,在"红边"处,由负相关变成正相关。在返青期、拔节期,NDVI估算效果好(R2为0.835 9、0.805 7);在抽穗期、灌浆期,RVI估算效果好(R2为0.803 1、0.829 4)。在返青期、拔节期、抽穗期、灌浆期,以高频、低频小波能量系数为自变量的冬小麦覆盖度估算模型的R2分别达到0.911 2、0.895 4、0.880 2、0.927 5。     

基于近红外高光谱图像的黄瓜叶片色素含量快速检测

利用高光谱图像技术和高效液相色谱法(HPLC)快速检测了新鲜黄瓜叶中叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素含量。采集了120片黄瓜叶的近红外高光谱图像数据以及用HPLC精确测定黄瓜叶中色素含量;提取高光谱图像中50×50像素感兴趣区域(ROI)的平均光谱与4种色素含量分别建立偏最小二乘(PLS)预测模型;为了提高模型的稳定性和预测精度,分别采用区间偏最小二乘(iPLS)、向后区间偏最小二乘(BiPLS)和联合区间偏最小二乘(SiPLS)对各种色素对应的特征波段进行优选,同时对光谱划分数进行了优化。结果表明BiPLS和SiPLS对应模型的预测效果较好,对叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素的预测集相关系数RP分别为0.825 7、0.813 4、0.811 6、0.826 2。     

基于高光谱图像技术预测苹果大小

以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。     

基于激光诱导荧光高光谱技术无损检测脐橙表面敌敌畏残留

常规化学方法检测农药残留不仅对样品具有破坏性,而且费时费力。本文以激光诱导荧光结合高光谱图像技术为手段,对脐橙表面的敌敌畏农药残留进行光谱无损检测;实验方法是在脐橙表面,喷施用自来水配制的不同浓度的敌敌畏农药溶液,在实验室条件下风干后,采集激光诱导荧光高光谱图像,再用气相色谱法检测脐橙表面的农药残留量,应用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)方法建立农药残留的预测模型,并找出最佳光谱区间,然后应用支持向量机(Support vectormachine,SVM)方法在最佳光谱区间的基础上建立农药残留的预测模型;所建模型结果其预测集样品的农药残留量实测值(0.4862~10.3791mg/kg)和预测值之间的相关系数为0.8101;实验结果说明,以激光诱导荧光结合高光谱技术为手段的无损检测技术,在检测脐橙农药残留方面是有可行性的。     

2010年国家动物疫病监测计划

一、指导思想全面掌握和分析高致病性禽流感、口蹄疫、高致病性猪蓝耳病等主要动物疫病病原分布和流行规律,评估重大动物疫病免疫效果,及时掌握疫情动态,消除疫情隐患,发布预警预报,科学开展防控工作。二、基本原则     

基于高光谱和PLS-LS-SVM的冬小麦叶绿素含量检测

定量测定小麦叶片叶绿素含量在小麦估产、农情监测等方面具有重要意义.本研究验证高光谱成像技术结合偏最小二乘-最小二乘支持向量机(PLS-LS-SVM)建模方法预测大田冬小麦叶绿素含量的可行性.首先利用所搭建高光谱成像系统以线扫描方式获取大田冬小麦叶片反射光谱,进而得到其立方体图像数据,并在小麦叶片光谱图像上选择感兴趣区域计算出光谱平均反射率值.为保证PLS-LS-SVM模型的鲁棒性和预测稳定性,首先通过PLS方法解决多重共线性问题并将输入变量维数减至4维,然后利用LS-SVM进行训练建模.所建叶绿素含量预测模型的决定系数达R2=0.8459,预测均方根误差RMSEV=0.4370.研究结果表明,基于高光谱成像系统,采用PLS-LS-SVM建立模型用来预测大田冬小麦叶绿素含量是完全可行的.     

油桃外部缺陷的高光谱成像检测

采用高光谱(420~1 000 nm)成像技术对"中油9号"油桃的4种外部缺陷(裂纹果、锈病果、异形果和暗伤果)进行检测判别。对400个样本(4种外部缺陷样本和完好样本)运用偏最小二乘回归(PLSR)从全波段中分别提取了10条特征波长,分别为497、534、657、677、696、709、745、823、868、943 nm。缺陷样本的高光谱图像经过主成分分析后,对876 nm下的单波段图像通过掩膜、Sobel算子处理,并对主成分图像经过区域生长算法实现缺陷样本的缺陷区域分割。对光谱数据进行主成分分析得到前10个主成分值,并对图像数据采用灰度共生矩阵(GLCM)提取得到6项图像纹理指标(均值、对比度、相关性、能量、同质性、熵值)。将主成分值和纹理值融合建立极限学习机(ELM)模型对油桃外部缺陷进行检测判别。结果表明,该模型对缺陷样本的判别正确率为91.67%,完好样本的正确率为100%。