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。     

蒙脱土改性尿素醛肥料的制备及性能研究

[目的]研制氮缓释性能优异且制备工艺简单的缓控释肥料.[方法]采用溶液聚合法将具有纳米层状结构的蒙脱土(MMT)穿插在含有营养元素的聚合物缓释肥料尿素醛(UF)中,制备得到一种具有插层结构的新型生物降解高分子缓控释肥料.采用FTIR、XRD对制备肥料的结构进行表征,通过SEM观察肥料的表面形貌,研究原料配比对肥料加工性...     

面向对象多层次多尺度分割的农用大棚类型信息提取

为对不同农用大棚类型信息进行识别分类和精细化提取,以内蒙古河套灌区不同大棚类型为研究对象,基于Sentinel-2A卫星数据,采用面向对象结合多层多尺度分割技术和阈值分类方法,对大棚类型信息进行提取并对最终提取结果展开精度评价和分析研究。首先利用尺度参数估计（Estimation of Scale Parameter2, ESP2）方法进行了分层分割并优选出最佳分割尺度,在各层最优分割尺度上进行光谱、指数、几何、纹理等特征的提取与优化,获取最优特征组合;然后运用多层多尺度分割阈值分类方法提取不同大棚类型信息。结果表明不同大棚类型信息总体精度达94.8%,kappa系数达0.93。其中：塑料大棚的制图精度和用户精度分别为95.3%和96.6%;单屋面温室大棚制图精度和用户精度分别为88.5%和92.6%。基于多层多尺度分割分类的信息提取方法分别考虑了不同地物最优分割尺度,在不同地物各自的最优分割尺度上提取其信息,以抑制过度分割或亚分割现象,从而降低错分或漏分。因此,高分辨率卫星数据与面向对象多层多尺度分割分类的信息提取方法能够有效提高大棚类型信息提取精度,且能为地物信息精细提取技术体系提供一定参考思路。     

泡椒新品种黔辣10号的选育

黔辣10号是以胞质雄性不育系8719A为母本,以自交系87-22-3C为父本配制而成的圆珠椒三系杂交种.早熟,全生育期170 d(天)左右,植株生长势强,连续坐果能力强;果实单生向上、圆珠形,果长2.0 cm左右,果肩宽2.9 cm左右,平均单果质量11.2 g,VC含量1505 mg·kg-1,辣椒素含量114 mg...     

小麦直链淀粉-单甘酯-色氨酸三元复合物的制备及分析

将单甘酯、色氨酸与小麦直链淀粉进行复合,通过冷凝回流法制备小麦直链淀粉-单甘酯-色氨酸三元复合物,应用X-射线衍射仪、傅里叶红外光谱仪、拉曼光谱仪、差示扫描量热仪、扫描电子显微镜等研究复合物的结晶结构、有序性、热特性及微观结构的变化.以三元复合物结晶度为指标,通过单因素试验探究无水乙醇体积分数、色氨酸质量和单甘酯质量对...     

氯氟吡啶酯水解产物的鉴定及其检测方法的建立

本研究利用高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱鉴定了氯氟吡啶酯的主要水解产物氯氟吡啶酸.通过优化QuEChERS方法结合高效液相色谱串联三重四极杆质谱技术建立了同时检测稻田环境中氯氟吡啶酯及其代谢产物氯氟吡啶酸的检测方法.以0.1％甲酸水-乙腈(V/V)为流动相梯度洗脱,Poroshell 120 EC-C18色谱柱进行...