小麦条锈病气象预测方法及遥感监测研究进展

从影响小麦条锈病发生发展的大尺度气候背景、局地气象因子两方面,对小麦条锈病发生发展的气象预测研究进行了综述,指出了常规预测方法存在的问题和难点。概述了高光谱遥感在小麦条锈病监测中的应用,并对遥感与作物模型的结合进行了探讨,在此基础上展望了基于大气环流的小麦条锈病中、长期预测及G IS辅助的遥感技术在小麦条锈病监测方面的应用前景。     

基于夫琅和费暗线原理的太阳诱导叶绿素荧光

叶绿素荧光技术是探知植物生理状态及其与环境关系的理想方法.太阳诱导叶绿素荧光可以利用夫琅和费暗线原理进行提取.阐述了夫琅和费暗线探测自然光条件下光合作用荧光的基本原理和方法,以及波长760nm叶绿素荧光探测仪的光学系统、仪器硬件组成及其各部分功能、仪器的软件设计.通过与ASD地物光谱仪器的对比试验表明,研制的太阳诱导叶绿素荧光测量的数据与地物光谱仪测量的数据相关系数都大于0.9.基于夫琅和费暗线原理的太阳诱导叶绿素荧光探测仪器提供了一种低成本、实时测量作物冠层太阳诱导叶绿素荧光的方法和仪器.     

模拟多光谱卫星传感器数据的冬小麦白粉病遥感监测

为了解利用遥感技术快速大范围监测小麦白粉病病害情况的可行性,以Landsat5TM波段响应函数为基础,将地面实测冠层高光谱数据模拟为TM多光谱数据,从而分析卫星传感器多光谱波段对病害的响应情况,并构建多光谱指数(PMSI)估测白粉病严重度。在此基础上,采用2010年星-地配套数据对PMSI估测精度进行验证。结果表明,PMSI能够较准确地反映冬小麦白粉病发生的程度,获得较理想的病情严重度反演精度(r2=0.475,RMSE=0.129)。因此采用多光谱卫星遥感影像在小麦大面积种植区域进行病害监测具有应用潜力。     

冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析

为提高冬小麦花期长势遥感监测的精确性与普适性,在集丘陵地、河滩地及平原地为一体的冬小麦种植区域设计了田间试验,利用卫星影像信息结合地面GPS定点试验数据,在分析利用遥感技术监测冬小麦花期LAI和生物量两个主要群体长势指标可行的基础上,对卫星遥感光谱信息与冬小麦花期的主要生理生化指标(叶片叶绿素含量、叶片类胡萝卜素含量、叶片水分含量和叶片氮素含量)进行了综合分析.结果表明,NDVI(归一化植被指数)与LAI、叶片氮素含量和叶片水分含量的相关性较好,RVI(比值植被指数)与生物量和叶片类胡萝卜素含量的相关性较好,GVI(绿度植被指数)与叶片叶绿素含量的相关性较好,且均达到显著水平.说明NDVI、RVI及GVI是较为理想的可用于监测冬小麦花期生理形态指标的敏感遥感指数.进一步以这些敏感遥感指数作为因变量建立了冬小麦花期生理形态指标的遥感监测模型.利用本模型可以反演多个生理形态指标,便于对冬小麦花期的长势情况进行综合分析与判断.     

水稻旱作对产量和产量构成因素的影响

通过盆栽试验研究了水稻旱作对产量和产量构成因素的影响。结果表明：不同生育期干旱胁迫对产量影响程度依次为幼穗分化后期＞抽穗期＞幼穗分化前期＞有效分蘖期＞灌浆前期＞灌浆后期＞无效分蘖期，幼穗分化后期（花粉母细胞形成期）对干旱胁迫最敏感，无效分蘖期对水分最不敏感；水稻旱作条件下产量构成因素对产量影响程度为结实率＞单株成穗数＞千粒重＞单穗总颖花数。欲提高干旱胁迫情况下水稻产量应注意采取适当的调控措施来提高结实率、单株成穗数和千粒重。     

基于HJ-1A/1B CCD数据的雹灾监测与评价

由于雹灾的突发性、灾后影响的显著空间异质性,雹灾监测与灾后评价的研究相对较少。以黑龙江甘南县典型雹灾为研究对象,利用HJ-1A/1B CCD等遥感影像与地面实测高光谱数据,进行雹灾遥感监测与评价研究。基于实测光谱数据分析了不同灾害程度农作物的反射光谱特征及植被指数变化;利用2个时相的遥感影像数据,结合地面调查,通过对植被指数分级进行雹灾监测与评价,并结合另一个时相的数据做了验证。结果表明：不同灾害程度作物的反射光谱特征差异显著;运用植被指数分级进行雹灾监测是可行的,基于归一化差分植被指数差值图分级得到的不同雹灾程度范围与实际情况相符,而基于比值植被指数差值图的分级结果则与实际结果差距较大;根据雹灾遥感分级结果分析了雹灾空间分布特征。研究结果可对雹灾监测与评价提供理论与技术支持。     

基于夏玉米冠层内辐射分布的不同层叶面积指数模拟

为了模拟夏玉米冠层内各层叶面积指数垂直分布,光合有效辐射（photosynthetically active radiation, PAR）是研究作物群体光合作用和长势的重要特征参数,阐明冠层内PAR的垂直分布规律与冠层结构等参数之间的相关关系,可为遥感定量反演冠层结构参数提供模型基础。该文基于PAR在冠层内的辐射传输规律结合冠层结构模拟不同太阳高度角的PAR透过率垂直分布模型,并用地面冠层分析仪测量值进行验证,结果表明模型对封垄前玉米抽雄期冠层内PAR透过率垂直分布模拟精度较高。通过不同太阳高度角PAR透过率的垂直分布模型结合消光系数运用不同算法分别反演层叶面积指数（leaf area index, LAI）,并与不同高度层LAI实测值进行比较。结果显示：Bonhomme& Chartier算法反演不同高度层LAI精度较高,上层均方根误差（root mean square error,RMSE）为0.18,中层RMSE为0.55,下层RMSE为0.09。不同太阳高度角反演结果存在差异,30°和45°高度角均能较好地反演下层LAI,RMSE分别为0.11与0.09;30°高度角反演中层LAI精度较高,RMSE为0.30;45°高度角反演上层LAI精度较高,RMSE为0.18。结果表明基于不同太阳高度角构建的层LAI反演模型更适于实现夏玉米不同高度层LAI的遥感估算。该研究可为模拟垄行结构冠层内LAI垂直分布提供参考。     

基于PROBA/CHRIS遥感数据和PROSAIL模型的春小麦LAI反演

大面积区域作物叶面积指数（LAI）遥感反演,对指导作物管理具有重要的意义。该文基于2008年5－7月在黑河流域开展的大型星－机－地遥感综合试验获取的多角度高光谱PROBA/CHRIS数据及地面同步观测数据,利用PROSAIL辐射传输模型和神经元网络方法反演春小麦LAI,并利用地面实测LAI进行验证和分析,结果表明：PROBA/CHRIS数据的最佳组合波段为band 4（555.1 nm）、band 9（696.9 nm）和band15（871.5 nm）,利用PROBA/CHRIS数据反演LAI时,3角度组合（0°、36°、55°）反演LAI精度最高（R2=0.854,RMSE=0.344;MAE=0.213）。随着观测角度增加LAI反演精度相应提高,但超过3个角度后,多观测角度数据会带来较大不确定性,影响神经元网络建模,导致LAI反演精度下降。     

樱桃离体叶片高效再生的影响因素

利用基因工程技术将外源的抗病基因导入受体植物,使受体获得抗病性,已成为抗病育种的一个新途径。叶片是基因工程操作中常用的受体材料,本实验以几个樱桃树种、品种为试材,系统研究了影响樱桃叶片再生的几个因素,旨在为基因转化提供一个高效、稳定的植株再生体系。1材料和方法1     

基于红边参数的夏玉米长势监测及其营养诊断研究

分析了夏玉米各组分含量、红边参数以及两者间的相关性。结果表明,可利用FD-Max反演叶面积指数,利用Depth672反演茎秆全N含量,利用Lwidth反演叶片全N含量、叶片和茎秆的含水量以及可溶性糖含量。构建了以红边参数为自变量的各组分的反演模型,对反演模型预测性分析表明,利用上述红边参数预测农学组分是可行的。