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1.
基于WebGIS和知识模型的精确农作决策支持系统 总被引:2,自引:0,他引:2
在提炼和优化作物管理知识模型的基础上,以WebGIS为空间信息平台,运用软构件技术及B/S分布式网络结构,构建了网络化精确农作决策支持系统.系统实现了基本地图操作、信息查询、差异分析、决策支持、结果展示以及系统维护功能,其中决策支持功能可基于田区土壤肥力和苗情长势差异进行数字化管理方案生成和因苗动态调控.在水稻试验示范区的系统应用结果表明,根据系统推荐的方案进行水稻田间管理,可使该区整体产量水平提高12.16%,肥料施用量减少23.55%,产量变异度下降79.49%.研究结果为实现网络化、数字化、广适性的精确农作决策支持提供了基本平台. 相似文献
2.
在3个供氮水平和2个水稻品种(华粳2号和武香粳9号)的田间试验条件下,测试分析了不同处理水稻顶部4张完全展开叶片氮含量及对应的荧光参数。不同供氮水平的水稻叶片氮含量和荧光参数差异明显,均随施氮量的增加呈上升趋势。叶片荧光参数随生育期推迟呈抛物线型变化,以抽穗期为界先上升后下降,直到成熟期降为最低。叶片荧光参数随不同叶位的变化规律为:顶1叶>顶2叶>顶3叶>顶4叶。同一水稻品种各叶位叶片氮含量分别与荧光参数呈极显著相关,且华粳2号的相关性高于武香粳9号。综合水稻品种的不同叶位,叶片氮含量与荧光参数ΦPSⅡ、qP均呈良好的线性相关。基于ΦPSⅡ和qP宜采用不同的回归方程来反演不同叶位叶片氮含量。因此,荧光参数ΦPSⅡ和qP有可能用来估算水稻叶片氮含量。 相似文献
3.
基于临界氮浓度稀释曲线的小麦氮肥需求量估测研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为探究基于临界氮浓度稀释曲线估测小麦氮素需求量的可行性,基于不同生态区开展的不同品种及氮肥水平的小麦试验,结合小麦临界氮浓度曲线(N_c=4.16W~(-0.41)),构建了拔节期、孕穗期、抽穗期和开花期四个关键生育时期下,小麦氮营养指数(NNI)、氮素需求量(NR)及相对产量(RY)三者间的关系模型,并进行了验证。结果表明,在江苏地区,当总施氮量在120~180kg·hm~(-2)时,小麦的氮素需求量最接近于0,氮营养指数最接近于1,为最优的氮素施用量。氮营养指数与氮素需求量(NNI-NR)在小麦生长的各关键阶段存在极强的线性关系(R~2=0.93~0.97);相对产量与氮营养指数(RY-NNI)在各生育时期呈现线性加平台关系,在开花期表现最好,R~2=0.86;相对产量与氮素需求量(RY-NR)的拟合关系在抽穗期表现最好,R~2值为0.72。NNI-NR验证结果与建模结果一致,即在各时期均表现良好,其中拔节期相关关系最强;但RY-NNI和RY-NR验证结果显示两模型分别在开花期和抽穗期预测效果表现最佳。综上,所构建的NNI-NR、RY-NNI和RY-NR三种模型均具有良好的拟合优度和稳定性,运用基于临界氮浓度曲线的小麦氮营养指数和确立的相对产量水平,可以较好地估测当季的小麦氮素需求量,并进行小麦田间氮素精确管理。 相似文献
4.
提出一种根系可视化分析方法用于定量稻茬田环境的小麦根系构型。使用根系构型数字化仪测试稻茬麦苗期根系构型,将所测数据导入Pro/E平台进行根系构型的3-D重构,然后对可视化根系进行3向平面投影,计算小麦根系在不同平面的分形维数与分形丰度。结果表明,该方法可以真实反映出田间稻茬麦根系构型的动态变化状况,而根系分形维数与分形丰度随时间逐步递增,正视图面的分形维数和分形丰度总大于左视图面。从播后第98天开始,俯视图面的根系构型分形维数与分形丰度出现突增。在3个投影面上稻茬麦根系的分形维数与分形丰度都高度相关,二者与根总长也存在一定的相关关系。 相似文献
5.
油菜产量目标设计与品种选择的知识模型 总被引:1,自引:1,他引:1
运用知识工程和系统建模方法,在综合考虑决策点光温生产潜力、历史平均产量水平、土壤肥力、肥水管理水平和生产技术水平等诸多因子对增产系数影响的基础上,通过动态量化增产系数,建立了具有时空适应性的油菜产量目标设计知识模型;通过定量计算油菜品种特征值与环境因子和生产需求之间的符合度,建立了适宜品种选择的量化知识模型。利用南京、郑州和保定3个不同生态点的常年逐日气象资料以及不同品种类型资料对产量目标设计模型进行了实例分析;利用南京、仪征、如皋、郑州和保定5个不同生态点常年逐日气象资料以及13个不同品种资料对品种选择知识模型进行了实例分析。结果表明,所建知识模型具有较好的决策性和广适性。 相似文献
6.
基于高光谱遥感的小麦叶片糖氮比监测 总被引:7,自引:1,他引:7
【目的】碳氮代谢反映植株生理状况和生长活力,是小麦籽粒产量与品质形成的生理基础,因而叶片糖氮比的实时无损监测对小麦生长诊断和氮素管理具有重要意义。本研究的主要目的是通过分析小麦叶片糖氮比与冠层高光谱参数的定量关系,确立小麦叶片糖氮比的定量监测模型。【方法】采用不同蛋白质含量的小麦品种在不同施氮水平下进行了连续3年大田试验,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定叶片糖氮比值,进而分析建立冠层高光谱参数与叶片糖氮比的回归模型。【结果】小麦叶片糖氮比随施氮水平的提高而下降,随生育进程呈“高-低-高”动态变化模式。利用高光谱对叶片糖氮比进行监测的适宜时期为拔节期至灌浆中期,其中开花期最好。水分特征参数FWBI和Area980与叶片糖氮比关系密切,指数方程拟合决定系数(R2)分别为0.762和0.768,估计标准误差(SE)分别为1.27和1.28。色素特征参数(R750-800/R695-740)-1和VOG2为变量,指数方程拟合决定系数(R2)分别为0.718和0.712,估计标准误差SE分别为1.87和1.95。经不同年际独立试验数据的检验表明,以参数FWBI、Area1190、(R750-800/R695-740)-1和VOG2参数为变量建立的叶片糖氮比监测模型表现很好,预测精度R2分别为0.627、0.618、0.691和0.795,预测相对误差RE分别为19.2%、18.7%、17.9%和18.3%。【结论】与色素指数和水分指数相关的特征光谱参数可以有效地评价小麦叶片糖氮比的变化状况,利用FWBI、Area1190、(R750-800/R695-740)-1和VOG2 4个参数可以对生长盛期的小麦叶片糖氮比进行可靠的监测。 相似文献
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不同类型土壤的光谱特征及其有机质含量预测 总被引:17,自引:1,他引:17
【目的】构建适合土壤有机质含量估测的高光谱参数及定量反演模型。【方法】系统分析中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本有机质含量与350~2 500 nm波段范围高光谱反射率之间的关系,利用特征光谱参数和BP神经网络建立土壤有机质的定量估测模型。【结果】光谱一阶导数构成的两波段光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱,尤其采用Norris平滑滤波后导数光谱效果更好。光谱参数构成形式以差值指数最好,其次为比值和归一化指数。与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数是由可见光区554 nm和近红外区1 398 nm两个波段的一阶导数组合而成的差值指数DI(D554,D1398),两者呈显著指数曲线关系,拟合方程为y= 184.2 ×exp[-1297×DI(D554,D1398)],决定系数为0.90。经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.84,均方根误差RMSE为3.64,相对分析误差RPD为2.98,显示估测模型具有较好的预测精度。另外,利用BP神经网络结合偏最小二乘法(PLS)对导数光谱进行分析,提取贡献率达到99.56 %的前6个主成分建立了三层BP 神经网络模型,模型决定系数为0.98,经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.96,RMSE为2.24,相对偏差RPD为4.83。比较利用DI(D554,D1398)和BP网络进行土壤有机质含量的预测结果,前者精度低于后者,但可以满足土壤有机质监测的需要。【结论】利用差值光谱指数DI(D554,D1398)和BP神经网络模型均可实现对土壤有机质的精确估测。 相似文献
8.
为构建冬小麦冠层临界植被指数时序模型,探究实时、无损诊断冬小麦全生育期氮素营养状况的可能性,基于冬小麦不同生育时期氮营养指数(nitrogen nutrition index,NNI)与相对产量的关系确定NNI临界值,并利用归一化红边植被指数(normalized difference red edge,NDRE)与NNI的定量关系确定临界NDRE值,进而以累积生长度日为时间驱动因子,利用双Logistic函数构建临界NDRE时序模型并用于诊断,且对诊断结果进行了验证。结果表明,NNI与冬小麦相对产量在不同生育时期均呈现明显的线性加平台关系(R2在0.76以上),在开花—灌浆期表现最好;NNI与NDRE呈显著的幂函数关系(R2在0.76以上),在孕穗—开花期表现最好;临界NDRE时序诊断模型在拔节后期、孕穗期、开花期的诊断精度较高;适期播种时冬小麦在180 kg·hm-2施氮水平下整个生育期均处于轻微氮亏缺或氮适宜状态,为较优施氮量。适期播种时冬小麦氮素营养状况主要受施氮水平的制约;过晚播时受播期的影响,不同施氮水平下冬小麦全生育期均处于氮亏缺状态。综上,依据氮营养指数与相对产量所构建的临界NDRE时序模型能够较准确地实时诊断冬小麦不同生育时期的氮素营养状况,并为作物氮肥精确管理提供技术方法。 相似文献
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小麦叶片氮含量与冠层反射光谱指数的定量关系 总被引:15,自引:0,他引:15
本文以3种蛋白质类型的小麦品种在不同施氮水平下的3年田间试验为基础,研究了小麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系。结果显示,不同试验中拔节后叶片氮含量均随施氮水平呈上升趋势,同时冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异。对于低、中、高籽粒蛋白质含量的品种,叶片氮含量与冠层反射光谱的归一化植被指数NDVI (1 220, 710)和红边位置均有密切的定量关系,决定系数在0.80左右。对于不同品质类型小麦品种,均可利用统一的回归方程描述其叶片氮含量随反射光谱参数的变化,对于低蛋白类型品种,采用单独的回归系数即可提高叶片氮含量估测的准确性。本研究确立的小麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系可用于不同的小麦品种、生育时期和施氮水平,为小麦氮素营养的监测诊断与精确施肥等提供理论依据和技术途径。 相似文献
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小麦栽培管理动态知识模型的构建与检验 总被引:5,自引:1,他引:5
将系统分析方法和数学建模技术应用于小麦管理知识表达体系,通过解析和提炼小麦生育及管理指标与环境因子及生产水平之间的基础性关系和定量化算法,创建了小麦管理动态知识模型WheatKnow;充分利用软构件的技术特点,在Visual C++和Visual Basic平台上研制了数字化和组件化小麦管理动态知识模型系统,实现了播前栽培方案的设计和产中适宜调控指标动态的预测2大功能。其中,播前栽培方案包括产量目标、适宜品种、播期、基本苗及播种量、肥料运筹和水分管理;产中调控指标包括适宜生育期、穗分化进程、生长指标、源库指标和营养指标动态。利用不同生态点、不同品种、不同土壤等资料及大田对比试验对所建知识模型进行实例分析和检验的结果表明,所提出的小麦管理动态知识模型总体上具有较好的广适性和决策性。本研究克服了传统作物栽培模式与专家系统地域性强和广适性弱的不足,从而为实现作物栽培管理的精确化和数字化奠定了基础。 相似文献