检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报（农业与生命科学版） 2023年第1期49卷 129-140页

作者：吕梦琪 Sunghwan JUNG 麻志宏万亮孙大伟岑海燕浙江大学生物系统工程与食品科学学院现代光学仪器国家重点实验室浙江杭州310058 农业农村部光谱检测重点实验室浙江杭州310058 康奈尔大学生物与环境工程系美国纽约14853 浙江省农业科学院农业装备研究所浙江杭州310021

针对传统水稻倒伏测量费时费力且对水稻植株具有破坏性的问题,本研究构建了一款操作简单且无损的力学平台用于水稻倒伏表型分析,可监测水稻在不同生育期的抗倒伏特性。本试验中水稻倒伏监测时间为2019年8月15日—9月21日,包含水稻生长... 详细信息

针对传统水稻倒伏测量费时费力且对水稻植株具有破坏性的问题,本研究构建了一款操作简单且无损的力学平台用于水稻倒伏表型分析,可监测水稻在不同生育期的抗倒伏特性。本试验中水稻倒伏监测时间为2019年8月15日—9月21日,包含水稻生长过程中的拔节期、孕穗期和抽穗期。通过无损力学平台中的力传感器获取水稻倒伏测量过程中的力与位移,从而计算水稻动态抗弯刚度系数(KEI),同时通过力学平台采集RGB图像用于计算水稻植株投影面积和受力中心(CoF)。结果表明:抗倒伏品种(北稻1号、神农9816)与倒伏品种(越光、秋光)的KEI存在差异,反映了水稻生育期内的抗倒伏特性。RGB图像中倒伏品种水稻的受力中心与植株底部的距离大于抗倒伏品种,易失稳。本研究为水稻倒伏监测和精准育种提供了技术支撑。

关键词：水稻倒伏作物表型力学平台可见光图像动态抗弯刚度系数

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基于黑土区水稻倒伏遥感提取的农田防护林整治对策研究

基于黑土区水稻倒伏遥感提取的农田防护林整治对策研究

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作者：官海翔东北农业大学

学位级别：硕士

耕地是人类社会赖以生存和发展的物质基础,是农业生产的载体,而农业是我国国民经济发展和国家粮食安全的重要保障,它支撑了整个社会系统的正常运转。随着全球气候的不断变化,极端天气发生的频率也随之增高,农业灾害对农作物的生长发育... 详细信息

耕地是人类社会赖以生存和发展的物质基础,是农业生产的载体,而农业是我国国民经济发展和国家粮食安全的重要保障,它支撑了整个社会系统的正常运转。随着全球气候的不断变化,极端天气发生的频率也随之增高,农业灾害对农作物的生长发育和产量有着严重的负面影响,我国每年受农业灾害影响的耕地面积约有5000万公顷。风灾所诱发的作物倒伏是农业灾害的主要现象之一,在我国作物倒伏每年导致的粮食损失高达20亿公斤。准确、及时、快速地获取农作物的受灾信息对于政府调整农业种植结构,制定农业生产政策和法规,提高土地利用率,促进土地资源合理配置具有重要的参考价值。传统的作物倒伏信息获取依靠野外实地调查,该方法效率较低,成本较高,且不适用于大面积的作物受灾情况。遥感技术具有全天候、高精度监测地面目标的能力,近年来该技术在农作物长势、灾害监测,耕地退化及保护等方面有着广泛的应用。本文通过野外实地调查和室内解译,获取研究所需的分析样本,结合Planet和GF-1卫星影像,从农田防护林整治的角度,对黑龙江省友谊农场部分受风灾影响的水稻地块的倒伏信息及其防护林带进行提取。在倒伏水稻提取方面,本文使用了由Planet影像所构建的7种图谱特征组合（光谱、植被指数、纹理特征及三者的特征组合）,引入赤池信息准则（Akaike information criterion,AIC）筛选方法和指数筛选方法进行数据降维,并对其筛选结果精度进行对比,深入分析最优筛选方法的性能。利用最优的筛选方法,结合最大似然法、随机森林、二元Logistic回归及上述7种特征组合进行研究区倒伏水稻的识别。农田防护林的提取则利用了由GF-1影像所构建的光谱和植被指数特征,基于差异性分析结果,进行主成分分析（Principal component analysis,PCA）降维处理,最后通过最大类间方差法（Maximization of interclass variance,Otsu）图像分割和人工修正方法获取目标地块周边的防护林带。综合研究区风灾水稻倒伏识别结果和农田防护林带的空间分布,分析防护林带结构性指标与水稻倒伏信息的定量关系:林带间距与有效防护距离、林带宽度与倒伏面积占比、林带保有率与倒伏面积占比,明确近年主害风的主导风向及农田防护林所存在的其他问题,并提出农田防护林整治的对策及建议。研究结果如下:（1）Planet影像中倒伏水稻的光谱反射率整体高于未倒伏水稻,但倒伏水稻与未倒伏水稻-B在各波段的反射率差异仅为0.04,因此仅使用光谱特征进行分类可能会造成上述两者的错分。除了重归一化植被指数（Return-normalized difference vegetation index,RDVI）,倒伏水稻和未倒伏水稻在其他植被指数中的主要数值分布均具有一定的差异,可用于识别倒伏水稻,相比与未倒伏水稻-A,倒伏水稻与未倒伏水稻-B的数值差异更大。对比其他纹理特征,在GLDM＿B4＿Mean、GLDM＿B2＿Mean、GLDM＿B1＿Mean中倒伏与未倒伏水稻的差异最大,且标准差最小,因此适用于研究区倒伏水稻识别。（2）AIC筛选方法是一种有效的倒伏水稻识别特征筛选方法。在光谱特征、植被指数特征、纹理特征中,AIC筛选方法的平均Kappa系数比指数筛选法分别高0.05、0.07、0.06,平均总体精度比后者高2.47%、3.30%、3.31%。（3）光谱+植被指数特征组合结合AIC筛选方法及二元Logistic分类可得到最优的倒伏水稻识别结果,Kappa系数和总体精度分别为0.83、91.74%。对不同类型特征进行组合可提高倒伏水稻的识别精度,但特征类型丰度与分类精度并非正相关。（4）林带结构参数与水稻倒伏信息指标之间存在不同程度的相关性。在防护林带不垂直于主害风风向的地块,主林带间距与有效防护距离、主林带宽度与倒伏占比呈显著正相关,拟合模型R2分别为0.88、0.71。林带保有率与倒伏占比间呈显著负相关,拟合模型R2为0.57。在防护林带垂直于主害风风向的地块,主林带间距与有效防护距离呈极显著正相关关系,拟合模型R2为0.81,副林带宽度、林带保有率与倒伏占比均呈极显著负相关关系,拟合模型R2分别为0.81、0.53。（5）研究区防护林带主要存在以下问题:主林带间距、林带宽度和林带走向设置不合理,林带保有率低。针对上述问题本文提出的整治对策如下:在防护林带不垂直于主害风风向的地块,主林带间距应设置为400-450m,主林带宽度应设置为11-17m,林带保有率应至少为70-80%。在防护林带垂直于主害风风向的地块,主林带间距应设置为800-875m,副林带宽度应设置为24-30m,林带保有率应设置为90-100%。针对多年主害风风向,主防护林带方位角应设置为30.5°或210.5°,副防护林带方位角应

关键词：农田防护林带水稻倒伏特征组合光谱反射率

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基于语义分割的水稻倒伏区域识别研究

基于语义分割的水稻倒伏区域识别研究

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作者：王月东北农业大学

学位级别：硕士

水稻产量在世界联合国粮食产量中排第三位,同时也是我国主要的粮食作物。水稻发生倒伏是水稻植株在生长过程中的常见现象,对水稻的产量和品质都会产生负面影响,也会造成粮食采收时的困难,降低收割时机械化的效率。因此加强对水稻倒伏的... 详细信息

水稻产量在世界联合国粮食产量中排第三位,同时也是我国主要的粮食作物。水稻发生倒伏是水稻植株在生长过程中的常见现象,对水稻的产量和品质都会产生负面影响,也会造成粮食采收时的困难,降低收割时机械化的效率。因此加强对水稻倒伏的研究以及增强水稻的抗倒伏性进而培育优良品种显得至关重要。近年来,随着无人机遥感技术以及深度学习的发展,使用无人机获取近地遥感影像并对其进行深度学习的相关研究正迅速发展,但在水稻倒伏研究方面的语义分割算法研究相对较少,因此本文基于语义分割算法对研究区使用无人机获取遥感影像数据集进行开展研究。本文主要研究内容如下:(1)使用无人机获取研究区遥感影像,对数据集进行处理得到水稻倒伏数据集,该数据集可为后续农业保险理赔工作、农业领域系统应用提供数据资源。对研究区原始数据进行数据裁剪拼接和数据增强操作构建本次研究的水稻倒伏数据集,随后通过深度学习的方法,对水稻倒伏区域提取效果进行了研究,并通过提取水稻倒伏区域,为基于无人机平台的农作物倒伏研究提供了数据支持。(2)针对水稻倒伏影像识别准确率低的问题,本文提出一种端到端的语义分割网络模型,该网络对U-Net网络模型结构进行改进,使用带有带孔卷积的Dense Net模型来提取遥感影像的浅层特征,U-Net提取深层特征,在跳跃连接处加入注意力模块,从而把注意力放到目标区域,使用转置卷积恢复至原来大小,以此提升水稻倒伏识别效果。通过对无人机影像高分辨率水稻倒伏分割的研究,扩大了深度学习语义分割的应用领域范围。(3)本文通过对常见语义分割网络模型以及本文提出的网络模型进行对比实验分析,本文提出的网络在识别水稻倒伏研究区域具有综合性较高的效果。模型的精确度达到97.3%,像素准确率PA为0.9532,平均交并比m Io U达到0.9009。为对预测结果图的标签像素点值进行进一步优化,本文使用全连接条件随机场对lodge Net网络模型预测的结果进行像素点值的修正,修正之后各个类别的精确率precision、召回率recall、F1分数值均有所改善。(4)在实际倒伏场景的应用中,通过使用无人机拍摄的遥感影像图输入到网络模型中,输出与原图像同样尺寸的标签图,统计计算出农场中每一个地块的像素点进行计算每个类别的面积,从而计算出倒伏水稻区域、半倒伏水稻区域、正常水稻区域的面积。本文提出的网络在提取图像的特征时利用先提取浅层特征再对深层特征提取,并在上采样时加入注意力机制,使注意力放在当前任务所关注的区域,在提取水稻的倒伏区域上有较好的效果。通过对无人机影像高分辨率水稻倒伏分割的研究,可为水稻育种及农业灾害保险理赔领域提供参考。

关键词：水稻倒伏倒伏区域识别图像处理农业信息化语义分割

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多源遥感水稻倒伏目标识别及面积提取研究

多源遥感水稻倒伏目标识别及面积提取研究

引用

作者：张慧馨上海第二工业大学

学位级别：硕士

当水稻遇到台风、暴雨等自然灾害的胁迫时会发生倒伏。水稻倒伏改变了个体发育和种群结构。水稻倒伏监测是水稻倒伏研究的重要组成部分。快速、准确、高效地获取水稻倒伏面积等信息,对于灾害评估、保险理赔、优化灾后农业生产的田间管... 详细信息

当水稻遇到台风、暴雨等自然灾害的胁迫时会发生倒伏。水稻倒伏改变了个体发育和种群结构。水稻倒伏监测是水稻倒伏研究的重要组成部分。快速、准确、高效地获取水稻倒伏面积等信息,对于灾害评估、保险理赔、优化灾后农业生产的田间管理具有重要意义。针对小范围水稻倒伏,目前已有的基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)影像的水稻倒伏监测研究大多都是针对单一传感器拍摄的单一水稻田建立水稻倒伏分类模型,获得的模型对不同环境、不同拍摄设备、不同时间、不同飞行高度、不同田块的水稻倒伏监测是否具有通用性尚属未知。因此,亟需探索在多场景、多传感器条件下都具有良好泛化能力的水稻倒伏自动提取模型,直接应用于发生水稻倒伏后及时、有效、准确地提取水稻倒伏信息。针对大范围水稻倒伏,因为无人机平台的作业面积有限,卫星平台拍到的遥感数据覆盖范围更宽广,所以卫星平台适用于大范围水稻倒伏的监测。Planet卫星拍摄到的多光谱遥感影像包括13个波段,Planet卫星的空间分辨率为3m;Sentinel-2卫星拍摄到的多光谱遥感影像包括4个波段,Sentinel-2卫星的空间分辨率为10m。两种卫星相比来说,Sentinel-2卫星虽具有较强的光谱优势,但分辨率低于Planet卫星;Planet卫星具有空间分辨率高的优势,但光谱分辨率低于Sentinel-2卫星。本研究的主要成果如下: (1)针对小范围水稻倒伏,使用三个不同型号的航拍无人机(DJI Phantom 3Advanced、DJI Mavic 2 Pro和DJI Phantom 4 RTK)分别获取四块发生倒伏的水稻田的RGB图像,提出一个适用于不同传感器拍摄的不同水稻田的通用模型U-net识别水稻倒伏信息。实验结果表明与FCN、Deep LabV3、LR-ASPP等模型相比,U-net具有更高的全局准确率和平均交并比,泛化能力以及鲁棒性也更强,可为基于无人机RGB影像的小范围水稻倒伏监测提供技术支持。 (2)针对大范围水稻倒伏,将Planet卫星和Sentinel-2卫星获取的多光谱数据进行融合,提出一个融合模型快速地监测水稻倒伏情况,可以综合不同种类遥感影像的优势,实现更加精准、更加全面地对大范围水稻倒伏信息提取。实验采用神经网络分类对卫星监测水稻倒伏情况进行分类统计。实验结果表明与Planet卫星和Sentinel-2卫星单独的水稻倒伏分类情况相比,基于Planet卫星和Sentinel-2卫星融合影像水稻倒伏分类具有更高的总体分类精度(Overall Accuracy)和Kappa系数,泛化能力以及鲁棒性也更强,为卫星监测大范围监测水稻倒伏情况提供了数据和技术支持。

关键词：水稻倒伏 U-net 数据融合卫星无人机

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水稻倒伏在丰产栽培中与肥、密、水、种的关系

引用

广西农业科学 1964年第2期 39-46页

作者：余佩珍吴妙燊广西农科院植物生理系

水稻丰产栽培中出現的倒伏,往往由于栽培措施不当所引起,其中尤以肥、水、密、种等关系更为密切。三年来,我們从这些方面进行了試驗研究,現将結果討論于后: 一施肥与倒伏的关系据报道,过量的氮肥是引起

关键词：水稻倒伏下弯植株抗弯能力基部晒田抗倒性能分化期丰产栽培高产栽培

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水稻倒伏的原因及预防措施

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安徽农学通报(下半月刊) 2006年第2期 26-27页

作者：石永华

影响水稻单产的因素较多,倒伏是其中一项重要因素。下面结合我地近年来水稻生产情况及多年的农业生产实践,浅谈水稻倒伏的原因及预防措施。

关键词：水稻倒伏晒田稻田水田预防措施

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水稻倒伏调查

引用

新疆农业科学 1957年第20期 9-12页

作者：王育弼

群众说:“一倒欠三成”,事实也是如此。尤其是前期倒伏危害性更大。现将今年在米泉县所作的一些调查,整理如下。

关键词：水稻倒伏晒田米泉

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水稻倒伏原因与预防策略

引用

农家顾问 2010年第1期 33-34页

作者：杨利湖北省农科院植保土肥研究所

去年秋季有许多湖北的读者来电来信询问,受天气、栽培等一些原因的影响,水稻有一定面积的倒伏,询问水稻出现倒伏是由什么原因引起?有哪些措施可以预防?现邀请湖北省农科院植保土肥研究所杨利专家对此作答复。

关键词：水稻倒伏预防策略茎秆基部湖北省农科院研究所土肥晒田抗倒伏能力

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水稻倒伏原因及其预防方法

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江西农业 2020年第24期 2-3页

作者：肖建华江西省新干县潭丘乡农业综合服务站江西新干331313

水稻是我国重要的粮食作物,在生长过程中极易受诸多因素影响而减产,而水稻倒伏就是导致水稻减产的重要原因。据调查发现,若水稻出现倒伏状况,轻则减产10%,重则会使水稻颗粒无收。然而,使水稻倒伏的因素诸多,除了天气因素外,还有可能是... 详细信息

水稻是我国重要的粮食作物,在生长过程中极易受诸多因素影响而减产,而水稻倒伏就是导致水稻减产的重要原因。据调查发现,若水稻出现倒伏状况,轻则减产10%,重则会使水稻颗粒无收。然而,使水稻倒伏的因素诸多,除了天气因素外,还有可能是水稻本身的品种问题或是管理者管理不当所致。为此,结合相关内容,对防御和治理水稻倒伏的技术内容进行研究。

关键词：水稻倒伏预防治理

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水稻倒伏的类型及防治措施

引用

现代化农业 2013年第5期 37-38页

作者：宋文生纪桂姮金峰黑龙江省红旗岭农场黑龙江饶河155712

倒伏使水稻光合产物的形成、运输和储存受阻，结实率明显降低，限制产量潜力的发挥，同时收获损失加重，导致水稻品质及产量下降。

关键词：水稻倒伏防治类型产量潜力光合产物水稻品质结实率

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