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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

18 篇 期刊文献
5 篇 会议

馆藏范围

23 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

20 篇 农学
- 13 篇 作物学
- 10 篇 农业资源与环境
- 2 篇 植物保护
13 篇 工学
- 9 篇 农业工程
- 3 篇 测绘科学与技术
- 2 篇 控制科学与工程
- 2 篇 计算机科学与技术...
- 2 篇 环境科学与工程（可...
- 2 篇 软件工程
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 电子科学与技术（可...
- 1 篇 信息与通信工程
- 1 篇 地质资源与地质工...
- 1 篇 航空宇航科学与技...
2 篇 理学
- 1 篇 地球物理学
- 1 篇 生态学

主题

6 篇 水稻
5 篇 小麦
3 篇 光谱指数
3 篇 产量
2 篇 作物
2 篇 激光雷达
2 篇 冬小麦
2 篇 连续小波光谱分析
2 篇 wheatgrow模型
2 篇 诊断指标
2 篇 无人机遥感
2 篇 模型
2 篇 日光诱导叶绿素荧...
2 篇 作物生长模型
1 篇 方向半球反射
1 篇 叶位
1 篇 数学形态学
1 篇 ricegrow
1 篇 叶倾角分布
1 篇 遥感监测

机构

23 篇 南京农业大学
2 篇 智慧农业教育部工...
2 篇 农业农村部农作物...
2 篇 江苏省现代作物生...
2 篇 江苏省信息农业重...
2 篇 现代作物生产省部...
1 篇 数字科学研发部
1 篇 东京大学
1 篇 国家信息农业工程...
1 篇 国家信息农业工程...

作者

23 篇 朱艳
19 篇 曹卫星
17 篇 zhu yan
13 篇 姚霞
13 篇 程涛
13 篇 cao weixing
10 篇 cheng tao
10 篇 yao xia
9 篇 田永超
7 篇 郑恒彪
5 篇 zheng hengbiao
5 篇 tian yongchao
4 篇 刘兵
4 篇 王雪
4 篇 liu bing
4 篇 刘小军
4 篇 qiu xiaolei
4 篇 曹强
4 篇 wang xue
4 篇 邱小雷

语言

23 篇 中文

检索条件"机构=南京农业大学国家信息农业工程技术中心/智慧农业教育部工程研究中心/农业农村部作物系统分析与决策重点实验室/江苏省信息农业重点实验室/现代作物生产省部共建协同创新中心"

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详细简洁

排序：

基于无人机多光谱数据的水稻籽粒蛋白质积累动态监测

基于无人机多光谱数据的水稻籽粒蛋白质积累动态监测

引用

第二十届中国作物学会学术年会

作者：李婉钰吴文轩于明磊陶海玉何骄阳姚霞程涛朱艳曹卫星田永超南京农业大学国家信息农业工程技术中心农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室智慧农业教育部工程研究中心江苏省信息农业重点实验室江苏省现代作物生产协同创新中心

【研究背景】水稻作为人类主粮为世界一半以上的人口提供了20%左右的每日能量摄入和15%左右的人均蛋白质需求。水稻籽粒蛋白质含量不仅取决于蛋白质或非蛋白质组分的积累,还取决于蛋白质和非蛋白质积累的协调。水稻籽粒蛋白质积累动态... 详细信息

【研究背景】水稻作为人类主粮为世界一半以上的人口提供了20%左右的每日能量摄入和15%左右的人均蛋白质需求。水稻籽粒蛋白质含量不仅取决于蛋白质或非蛋白质组分的积累,还取决于蛋白质和非蛋白质积累的协调。水稻籽粒蛋白质积累动态可很好的衡量有关氮营养的籽粒同化营养物质的潜力。因此利用遥感技术(Remote sensing, RS)快速准确地估测花后水稻籽粒蛋白质积累(Grain protein accumulation,GPA)动态对于稻米品质评价十分重要。然而,由于缺乏相应的敏感特征波段,直接使用多光谱数据估算GPA会面临挑战。【材料与方法】本研究的目的是建立一个能够监测水稻花后籽粒蛋白质积累动态的估算模型。为了在GPA监测方面取得进展,必须考虑将与GPA密切相关的生理参数作为RS与GPA之间的中间桥梁。本研究采用"光谱参数-生理参数-蛋白质积累动态"的间接模型,基于机器学习方法开发了一种监测GPA动态的RS方法。以叶片氮含量(Leaf nitrogen content, LNC)、叶片氮积累(Leaf nitrogen accumulation, LNA)和氮收获指数(Nitrogen harvest index, NHI)三个生理参数为中间参数,结合遥感信息,建立了GPA三参数估计模型。【结果与分析】本研究探讨了水稻LNC、LNA和NHI的变化对水稻开花后GPA动态变化的影响。通过考虑水稻植株的氮状况和氮分布,建立了估算GPA动态的单参数和多参数模型。结果表明,GPA与近红外波段的光谱反射率有很好的相关性,而氮参数与红外波段和近红外波段有很好的相关性。在水稻开花后,NDVI和MTCI与氮参数(LNC和NHI)密切相关,同时,NHI与GPA也有很好的相关性,利用N参数作为水稻的中间参数可有效提高GPA的估算精度。进一步对植被指数和氮参数以及GPA进行拟合,结果显示拟合结果多为非线性模型。表明使用植被指数可较好的对氮营养参数进行拟合,但仅使用植被指数并不能很好的反映GPA的变化状况。进一步通过机器学习算法建立GPA间接估测模型,选择不同的N营养参数作为中间参数建立单参数模型(初级模型),双参数和三参数模型通过组合不同的初级模型建立。在预测结果方面,本文建立的间接模型优于基于植被指数的蛋白质积累直接估算模型。此外,利用不同多光谱相机(Mini-MCA6和AIRPHEN)的数据集对GPA三参数估算模型进行了测试,结果表明该模型性能良好,R2和RMSE分别为0.71和14.86 g/m2。【结论】本研究表明将氮素状况和氮素分配纳入GPA遥感估算模型可提高水稻谷粒蛋白质积累动态的估算精度,该结果将推动对谷物形成过程中不同作物品质形成动态指标的实时监测。

关键词：水稻籽粒蛋白质积累动态氮收获指数无人机遥感 XGBoost

来源：评论

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基于地面激光扫描数据量化小麦冠层叶片角度分布

基于地面激光扫描数据量化小麦冠层叶片角度分布

引用

第二十届中国作物学会学术年会

作者：王永清谷洋洋唐金昕郭彩丽郑恒彪程涛朱艳曹卫星姚霞南京农业大学国家信息农业工程技术中心农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室智慧农业教育部工程研究中心江苏省信息农业重点实验室江苏省现代作物生产协同创新中心

【研究背景】叶片角度分布（Leaf angle distribution, LAD）是作物冠层重要的结构表型指标,影响作物的光合作用和冠层内的辐射传输过程。直接和间接获取LAD都具有一定的局限性,因此亟需建立量化作物LAD的新方法。地基激光雷达（Terrest... 详细信息

【研究背景】叶片角度分布（Leaf angle distribution, LAD）是作物冠层重要的结构表型指标,影响作物的光合作用和冠层内的辐射传输过程。直接和间接获取LAD都具有一定的局限性,因此亟需建立量化作物LAD的新方法。地基激光雷达（Terrestrial lidar scanning, TLS）已经被证明是一种量化LAD很有前途的手段。但是小麦等作物的叶片具有一定曲率,植株间相互遮挡严重导致冠层的点密度不均,因此基于TLS高效精准获取作物冠层LAD极具挑战。【材料与方法】本研究综合考虑小麦叶片形状特征开发了一种反演冠层LAD的方法,我们定义为体素分割法向量（Voxel segmentation normal vector,VSNV）。该方法在法向量方法（Normal vector,NV）估算LAD的基础上引入体素,将具有曲率的小麦叶片分成多个部分并分别计算倾角,LAD统计所有小部分的倾角。【结果与分析】结果表明,TLS反演的平均叶倾角和LAI2200C获取的平均叶倾角总体相关性较好,尤其在孕穗期具有较高的相关性（R=0.76,RMSE=1.40°）;基于TLS反演的小麦冠层LAD呈负偏态分布;随着生育期往后推移和氮素水平的降低,小麦冠层的平均叶倾角增大,叶片更加趋于直立方向生长;冠层下层具有更多的水平方向生长的叶片,中层和上层有更多直立方向生长的叶片。【结论】本研究开发的VSVN方法可以高效定量反演小麦冠层LAD。量化作物叶倾角的物种差异和时空变异性,从整体上消除冠层的点密度不均对LAD估算带来的影响,达到LAD高效精准反演的目的。能够为高通量表型提供了有力的技术支持,突破作物冠层LAD获取困难的问题,也为其他作物LAD反演提供了有力支撑。

关键词：激光雷达小麦叶倾角分布平面重建体素分割

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基于多角度高光谱数据的小麦群体穗参数监测研究312

基于多角度高光谱数据的小麦群体穗参数监测研究312

引用

第二十届中国作物学会学术年会

作者：陶海玉周睿衡唐一宁李婉钰姚霞程涛朱艳曹卫星田永超南京农业大学国家信息农业工程技术中心农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室智慧农业教育部工程研究中心江苏省信息农业重点实验室江苏省现代作物生产协同创新中心

【研究背景】小麦是我国重要的粮食作物之一,麦穗是小麦产量形成的重要器官。越来越多的研究表明麦穗不仅具有"库"的作用,还是重要的光合源,但是对于麦穗光合指标的构建及其遥感监测还鲜有涉及。麦穗位于冠层顶部,现有的研究... 详细信息

【研究背景】小麦是我国重要的粮食作物之一,麦穗是小麦产量形成的重要器官。越来越多的研究表明麦穗不仅具有"库"的作用,还是重要的光合源,但是对于麦穗光合指标的构建及其遥感监测还鲜有涉及。麦穗位于冠层顶部,现有的研究表明多角度观测能够反映冠层不同高度的信息,因此假设多角度光谱信息更好地对穗型参数进行遥感监测。据此提出本文的研究目的:1)构建考虑麦穗光合作用的群体穗参数指标;2)建立并评估基于近地面多角度高光谱数据的小麦群体穗参数监测模型。【材料与方法】研究基于2019-2021两年大田小麦栽培试验,获取了不同品种、氮素水平、生育期下麦穗的几何参数数据集,并同步收集了太阳主平面上7个角度的冠层高光谱信息。在此基础上构建群体穗参数指标:穗面积指数（SAI）、绿色穗叶面积指数（GSLI）和穗叶综合指标（SLI）。进一步,分析并筛选群体穗型参数的最佳波段组合,最终构建角度不敏感指数（PAVI）用于监测群体穗参数。【结果与分析】相比于麦穗几何参数:穗长、穗宽、穗厚以及传统的农学参数:叶面积指数（LAI）、地上部生物量（AGB）等,群体穗参数和籽粒产量的相关性更高,尤其在抽穗-灌浆期,其中SLI的表现最好。接着,根据SLI结合k-mean聚类将选用的品种分为两类,两类品种之间的SAI、LAI、GSLI、籽粒产量都具有显著性差异（P <0.01）。最佳波段组合结果显示,群体穗型参数的敏感性波段主要集中在可见光和近红外区域,进入灌浆期后出现双近红外区域的敏感波段组合。其中,抽穗-灌浆期最佳监测模型分别为:SAI～RSI （774,778）,R=0.47,RMSE=0.16;GSLI～mRSI （1001, 1099,984）,R=0.43,RMSE=0.67;SLI～RSI （753,767）,R=0.61,RMSE=0.16),且在不同年份、不同品种之间表现良好。进一步评估了最优植被指数的角度敏感性,发现单生育期群体穗参数的最优植被指数存在明显的角度效应。构建的PAVI指数由于红边波段的引入,在一定程度上消除了角度效应的影响,提升了单生育期穗参数的光谱监测精度（RSAI～PAVI=0.54,RGSLI～PAVI=0.57,RSLI～PAVI=0.68）。此外,研究发现后向散射-30°～-45°为最佳小麦穗参数光谱监测范围。【结论】本文构建了考虑麦穗光合作用的小麦群体穗参数指标,建立了基于多角度的群体小麦穗参数的光谱监测模型,研究结果有助于更全面的了解小麦籽粒产量的形成过程,为提高抽穗后籽粒产量的光谱预测精度提供了一定的理论参考和技术支持。

关键词：小麦麦穗光合指标多角度高光谱监测产量估测

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