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麦类作物学报 2018年第4期38卷 445-454页

作者：张明伟马泉丁锦峰李春燕朱新开封超年郭文善扬州大学江苏省作物遗传生理重点实验室/扬州大学小麦研究中心江苏扬州225009 粮食作物现代产业技术协同创新中心江苏扬州225009

为给稻茬晚播小麦高产、稳产栽培提供参考,以扬麦23为材料,在稻茬晚播(12月5日,较适播期晚约30~40d)条件下设置不同密度、氮肥施用量及运筹处理,按产量高低划分为不同产量水平群体(≥6 750kg·hm^(-2)高产;6 000~6 750kg·hm^(... 详细信息

为给稻茬晚播小麦高产、稳产栽培提供参考,以扬麦23为材料,在稻茬晚播(12月5日,较适播期晚约30~40d)条件下设置不同密度、氮肥施用量及运筹处理,按产量高低划分为不同产量水平群体(≥6 750kg·hm^(-2)高产;6 000~6 750kg·hm^(-2)中产;<6 000kg·hm^(-2)低产),研究了晚播小麦高产群体的产量及其结构、群体质量特征和光合特性。结果表明,稻茬晚播条件下,产量大于6 750kg·hm^(-2)小麦高产群体的平均穗数、穗粒数、千粒重分别为516×104·hm^(-2)、36粒、39.8g。通径分析表明,穗数对产量的影响最大,穗粒数与千粒重的影响较小。稻茬晚播小麦在以下条件下有利于达到6 750kg·hm^(-2)产量水平:拔节期、开花期茎蘖数在1 350×104·hm^(-2)、700×104·hm^(-2)左右,茎蘖成穗率为38%左右;开花期的干物质积累量为13 500kg·hm^(-2)左右,成熟期为18 500kg·hm^(-2)以上,花后干物质积累量大于5 300kg·hm^(-2);孕穗期、开花期、乳熟期LAI控制在7.5、5.5、3.5左右;提高花后旗叶SPAD值以及净光合速率,尤其是乳熟期。本试验条件下,稻茬晚播小麦实现高产的最佳组合为密度330×104株·hm^(-2)、施氮量225kg·hm^(-2)和氮肥运筹6∶0∶2∶2处理。

关键词：稻茬小麦晚播高产群体特征密度氮肥

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基于不同土壤表面结构的小麦出苗情况及其对产量的影响

基于不同土壤表面结构的小麦出苗情况及其对产量的影响

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2019年中国作物学会学术年会

作者：王瑞武威刘涛朱波孙成明江苏省作物遗传生理重点实验室/江苏省作物栽培生理重点实验室扬州大学农学院江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心扬州大学

【研究背景】小麦是我国主要的粮食作物,小麦的出苗情况对幼苗的后续生长和最终产量的形成具有显著影响。耕地表面结构是影响小麦幼苗生长的重要因素之一,与表层土壤的水分、通气性、温度、容重等因素关系密切。目前,前人关于小麦出苗... 详细信息

【研究背景】小麦是我国主要的粮食作物,小麦的出苗情况对幼苗的后续生长和最终产量的形成具有显著影响。耕地表面结构是影响小麦幼苗生长的重要因素之一,与表层土壤的水分、通气性、温度、容重等因素关系密切。目前,前人关于小麦出苗情况的研究大多以耕作措施、播种方式、秸秆还田等生产条件为主,对于何种耕地表面结构最有益于麦苗生长和高产创建仍缺乏系统性研究,亟需深入探究以期为构建小麦高产高效群体结构提供理论与技术依据。【材料与方法】试验于2017-2018年在扬州大学实验农牧场进行,采用二因素裂区试验设计,耕地表面结构为主区,根据ISO-25178-2标准设计了土块的评价标准,共分为8个耕地表面结构等级;播种密度为副区,设3个播种密度分别为150、225、300万·hm-2。选用扬麦23为实验材料,播种方式为随机撒播。【结果与分析】通过测定小麦出苗率,出苗速度,单株分蘖数,单株干重和最终产量,研究了不同耕地表面结构等级和播种密度对扬麦23出苗情况以及最终产量的影响效应。结果初步表明:(1)等级1～3的土壤表面结构下,小麦过密或过疏播种均不利于小麦籽粒产量的形成,均匀播种条件下,小麦产量最高,有利于小麦高产高效群体的构建。等级4～8的土壤表面结构下,小麦密播有利于小麦高产,过疏播种条件下,小麦产量最低。(2)在研究不同土壤表面结构下小麦出苗情况对产量的影响的过程中发现,根系活力、总茎蘖数、全田叶面积指数、SPAD、氮素积累量等指标随着土壤表面结构等级的提高呈现先升高后下降的趋势,在等级3～4的土壤表面结构下表现最佳;根系总长度、株高、单株干物重等指标则呈现先下降后升高的趋势,同样在等级3～4的土壤表面结构下到达谷底。(3)在等级1的土地上种植小麦时,可采取土壤耕翻,减少浇水等增加土壤渗透性的措施,有助于提高小麦出苗率。对于等级5～6的土地,小麦种植前进行简单的土壤破碎会有所帮助。等级为7～8的土地需要通过拖拉机进行多次反复的破碎以促进幼苗出苗和后续的生长。【结论】与其他等级耕地表面结构相比,等级为3～4的土地有利于小麦出苗及其后续生长,协调产量三要素,构建高产高效群体;相较于合理均匀播种,密播和疏播均不利于小麦正常生长发育,对最终产量的形成也有不利影响。

关键词：耕地表面结构出苗情况作物根系播种密度

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小麦病虫害遥感监测研究进展

小麦病虫害遥感监测研究进展

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2019年中国作物学会学术年会

作者：孙瑞琳孙成明江苏省作物遗传生理重点实验室/江苏省作物栽培生理重点实验室扬州大学农学院江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心扬州大学

【研究背景】小麦病虫害的发生不仅会造成产量下降,病虫害防治农药的使用也会对环境造成污染。近年来,随着遥感技术的快速发展,小麦病虫害遥感监测预测逐渐成为研究的热门领域。【结果与分析】小麦产量每年都因病虫害造成巨大损失,而靠... 详细信息

【研究背景】小麦病虫害的发生不仅会造成产量下降,病虫害防治农药的使用也会对环境造成污染。近年来,随着遥感技术的快速发展,小麦病虫害遥感监测预测逐渐成为研究的热门领域。【结果与分析】小麦产量每年都因病虫害造成巨大损失,而靠田间人工测定、识别病虫害既费时费力又有滞后性,容易错过最佳防治时期。基于光谱的小麦病虫害监测则是一种快速、高效的无损监测方法能给决策者提供病虫害发生趋势,从而有针对性的提早防治病虫害,减少产量损失。【结论】目前,针对多种作物病虫害类型缺乏比较研究。大多数的研究都是针对某一单一病虫害的研究,实验环境相对简单,大都进行控制性试验,缺乏2种或多种病虫害及其他类型胁迫相结合的对比判别研究;对病虫害的光谱特征的专属性认识不足。田间的作物在受到病虫害的胁迫时,其外部特征可能会与水肥胁迫引起的症状相似,导致光谱的响应特征也极其相似。受到病虫害胁迫的同一作物用不同的传感器监测会出现不同的光谱,某种病虫害在危害同一作物时也可能会表现出不同的症状从而导致出现不同的光谱特征。也就是所谓的"同谱异物"和"同物异谱"的现象,给病虫害的区分带来了很大的困难;病虫害监测预测效率低,缺乏多源遥感信息的综合应用。作物在受到病虫害胁迫的初期,虽未表症,其内部生理结构已经发生变化,等到症状显现时已经受到较大损伤。而目前广泛应用的卫星遥感分辨率较低,而且受重访周期的影响,研究存在很大的滞后性。地面研究和低空无人机遥感虽然监测精度高,但是仅限于小范围的研究,普适性较差,所以目前的技术难以同时满足高空间、高光谱和高时相分辨率的要求;病虫害监测模型普适性差。近年来,随着遥感监测技术的不断发展,国内外研究者提出了不少病虫害的监测模型,但是由于受到作物品种、气候环境变化、栽培管理方式等众多因素的影响,模型的普适性难以得到保证。

关键词：小麦病虫害遥感监测光谱响应特征

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基于热红外图像的小麦花后氮含量估算研究

基于热红外图像的小麦花后氮含量估算研究

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2019年中国作物学会学术年会

作者：李瑞王敦亮刘涛张祖建孙成明江苏省作物遗传生理重点实验室/江苏省作物栽培生理重点实验室江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心扬州大学

【研究背景】小麦作为世界三大粮食作物之一,在我国种植面积广、种植比例大,小麦的高产稳产对保障粮食安全、发展国民经济具有重要意义。作物温度是作物对外界环境如光照强度、大气温度、相对湿度和空气流动性等响应的一个重要指标,也... 详细信息

【研究背景】小麦作为世界三大粮食作物之一,在我国种植面积广、种植比例大,小麦的高产稳产对保障粮食安全、发展国民经济具有重要意义。作物温度是作物对外界环境如光照强度、大气温度、相对湿度和空气流动性等响应的一个重要指标,也是表现作物一定生理过程的变化参数。冠层温度是作物温度的重要组成,具体是指作物冠层包括上部的茎、叶以及生育后期的穗等部分表面温度的平均值,是冠层与外界进行能量交换的结果。国内外众多研究表明,冠层温度变化与作物自身调节、环境因素影响有关,其差异不仅影响作物呼吸、光合、蒸腾等过程,而且对蛋白质和淀粉的合成也产生巨大影响。【材料与方法】本研究以扬麦23为供试材料,通过选用16种对小麦植株氮含量有较好预测性的图像特征参数,具体包括红光指数（R）、绿光指数（G）、蓝光指数（B）、绿红差值（G-R）、绿红比值（G/R）、超绿值（2*NGI-NRI-NBI）、超红值（1.4*NRI-NBI）、超绿超红差值（ExG-ExR）、归一化红光指数[R/（R+G+B）]、归一化绿光指数[G/（R+G+B）]、归一化蓝光指数[B/（R+G+B）]、归一化红绿差值指数[（NRI-NGI）/（NRI+NGI+0.01）]、归一化红蓝差值指数[（NRI-NBI）/（NRI+NBI+0.01）]、归一化植被指数[（G-R）/（G+R）]、叶片温度（LT）和穗部温度（PT）,运用Pearson相关分析计算小麦花后氮素含量与图像特征参数的相关系数并分析其相关性,应用多元线性回归（MLR）分析建立小麦花后叶片氮含量估测模型和穗部氮含量估测模型。【结果与分析】不同种植密度下施氮量处理对小麦花后冠层温度日变化的影响基本一致,均呈现先上升后下降的变化趋势,且日间温度最大值出现在12:00-16:00。小麦花后冠层温度与种植密度和氮肥水平显著相关,一般N0水平下的小麦冠层温度最高,N300的冠层温度最低。花后冠层温度与植株氮含量间的关系为极显著负相关（P<0.01）,具体表现为花后7d>花后14d>花后21d。利用图像处理技术提取小麦温度信息,通过分析图像特征参数和小麦植株温度与花后氮含量的相关关系,分别构建小麦花后叶片氮含量及穗部氮含量最佳估测模型,结果表明,应用多元线性回归分析构建的小麦花后叶片氮含量估测模型的R值在花后7d时最高,随生育期的推移R呈下降趋势,但在不同密肥处理下,建模过程中R均在0.82以上,RMSE较小,早期估测模型的R2在0.90以上;花后7d的叶片氮含量估测模型准确率最高,花后21d的准确率最低,但不同时期的估测模型R均在0.80以上。此外,相对于基于植株温度的单因素估测模型,应用多元线性回归构建的小麦叶片氮含量估测模型,其拟合效果更好。花后穗部氮含量估测模型结果表明,应用多元线性回归分析进行建模时,其模型R均超过0.74,且随着生育时期的推移,R呈上升趋势。不同花后生育时期下的估测模型RMSE较小,花后21d估测模型的R为0.872,花后7d穗部氮含量估测模型R为0.743,模型检验的R均在0.67以上。因此,小麦花后穗部氮含量回归模型较之单因素估测模型,其模型拟合效果更好,精度更高。【结论】利用温度和提取的图像颜色特征参数建立小麦花后叶片氮含量回归模型以及穗部氮含量回归模型,无论是叶片还是穗部氮含量模型,决定系数R均高于单因素估测模型,且模型检验效果良好,由此表明,利用热红外图像温度数据结合RGB图像颜色特征参数可以很好地实现小麦花后植株的氮含量估测。

关键词：小麦颜色特征参数花后热红外图像冠层温度氮素含量

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基于Python爬虫和特征匹配的水稻病害图像智能采集

基于Python爬虫和特征匹配的水稻病害图像智能采集

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2019年中国作物学会学术年会

作者：杨天乐钱寅森武威刘涛孙成明江苏省作物遗传生理重点实验室/江苏省作物栽培生理重点实验室扬州大学农学院江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心扬州大学

【研究背景】我国有30多个地区种植水稻(Oryza glaberrima),水稻的病害是影响水稻稳产、高产的重要因素之一,其中水稻常见的病害有稻瘟病,纹枯病、白叶枯病等。早期农作物病害监测手段通常是由专业的植保人员通过田间取样从而来判断病... 详细信息

【研究背景】我国有30多个地区种植水稻(Oryza glaberrima),水稻的病害是影响水稻稳产、高产的重要因素之一,其中水稻常见的病害有稻瘟病,纹枯病、白叶枯病等。早期农作物病害监测手段通常是由专业的植保人员通过田间取样从而来判断病害的危害等级或者通过施药的方式来提前预防病害或是通过查询水稻病害图谱和互联网查询相关病害信息进行比较,近年来随着信息技术的高速发展,各类新兴技术开始广泛应用于农作物病害的监测,并且对多种作物的多项病害都已经能够成功的进行监测;【材料与方法】材料:Python爬虫技术、MatlabR2018a图像处理工具箱、百度图像网站;软件运行环境:本研究中使用的是Python3.7.0,MatlabR2018a版本,可以在绝大多数操作系统中运行。方法:利用爬虫技术批量获取水稻病害图像对于预防水稻病害及早期病害的识别提供更大的便利,相比于人力收集水稻病害图像,Python爬虫技术能够在短时间内获取更多的图像,在病害识别过程中,水稻病害数据库的内存量越大对于识别的精度越高,本研究基于此种目的,充分发挥Python爬虫技术对几种水稻常发病害图像进行收集。本研究基于此通过Matlab进行特征匹配,并计算图像间的相似度,筛选出同一病害的图像,去除其他干扰项,以提高水稻病害图像获取的准确性;【结果与分析】利用Python爬虫技术采集水稻病害图像能够快速获取目标数量图像,耗时主要受到网速和电脑配置的限制,但相较于手动获取速度优势明显。在只利用Python爬虫技术获取的水稻病害图像准确率在50%-70%之间,而通过特征匹配筛选后图像误检率在5%以下,极大的提高了数据采集的精度,也表明本研究提出的水稻病害图像智能采集方法是可行的;【结论】本研究则是利用Python爬虫技术进行水稻图像的采集,极大的提高了病害分类工作的效率。另一方面,研究更是针对爬虫爬取图像的不准确性,利用图像特征匹配进行改善,并达到了较为准确的水稻病害图像采集的效果。本研究利用结合了Python爬虫技术和图像特征匹配技术实现了水稻病害的快速采集,为水稻种类的快速判别提供一种新的技术手段,也为其他病害的研究提供了参考。

关键词：水稻病害 Python 特征匹配图像处理农业信息

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基于高光谱遥感的小麦叶片氮素积累量的研究

基于高光谱遥感的小麦叶片氮素积累量的研究

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2019年中国作物学会学术年会

作者：王敦亮李瑞刘涛谭昌伟郭文善孙成明江苏省作物遗传生理重点实验室/江苏省作物栽培生理重点实验室扬州大学农学院江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心扬州大学

【研究背景】叶片氮素积累量（Leaf nitrogen accumulation,LNA）不仅可以反映出植株个体叶片氮素含量,还可以反映出群体的植被覆盖率,是小麦育种和栽培工作中一项十分重要的测量内容,快速获取植株LNA有利于提高科研工作效率。传统上一... 详细信息

【研究背景】叶片氮素积累量（Leaf nitrogen accumulation,LNA）不仅可以反映出植株个体叶片氮素含量,还可以反映出群体的植被覆盖率,是小麦育种和栽培工作中一项十分重要的测量内容,快速获取植株LNA有利于提高科研工作效率。传统上一般用化学分析的方法来测量植株LNA,必须对植物组织进行化学分析,费时费力。相比之下,遥感则能快速、准确、无损地诊断作物营养状况。本文研究了高光谱变量与小麦LNA之间的相关性,确定了二者之间的定量关系,为作物氮素状况的无损检测和诊断提供了技术途径。【材料与方法】试验以扬麦6号、扬麦16号和宁麦9号为研究对象,设置N0（不施氮）、N1（7.5g N/m）、N2（15 g N/m）、N3（22.5 g N/m）和N4（30 g N/m）五个氮肥处理,每个处理分三次重复。用ASD光谱仪分别于小麦苗期、拔节期、孕穗期、开花期和灌浆期测定小麦叶片的高光谱反射率并计算一阶微分光谱反射率及相应的光谱特征参数,测定光谱的同时,每小区随机选取3至5株植株带回实验室进行氮含量的测定。【结果与分析】原始光谱反射率与小麦LNA在420-600nm的可见光范围内间没有明显的相关性,剩余可见光波段间均存在显著相关性。在近红外区域,原始光谱反射率随着LNA的增加而急剧下降,其中在790nm波段处,LNA与原始光谱反射率之间相关性最大（r=-0.874）。一阶微分光谱反射率与小麦LNA间没有显著差异,在大多数光谱波段内,相关系数均达到极显著水平,这说明小麦LNA与一阶微分光谱反射率间存在很高的相关性,其中在831nm波段处,小麦LNA与一阶微分光谱反射率之间相关性最大（r=0.864）。本研究选取了18个光谱特征变量探究其与小麦LNA间的关系。这些变量中9个是基于光谱位置的变量,其中红边内最大的一阶微分值（Dr）与小麦LNA相关性最高（r=-0.893）;3个是基于光谱面积的变量,其中红边内一阶微分总和（SDr）与小麦LNA相关性最高（r=0.911）;6个是基于植被指数的变量,其中（SDr-SDb）/（SDr+SDb）与小麦LNA相关性最高（r=0.941）。选取这三个变量分别为自变量,小麦LNA为因变量,采用线性、指数、对数、抛物线、幂函数和一元三次6种函数模式构建诊断模型,选取最优结果。相关系数（R）分别为0.813、0.847和0.935,均方根误差（RMSE）分别为2.02g·m、1.72 g·m和0.98 g·m与相对误差（RE）分别为25.97%、20.85%和11.25%。【结论】由此表明,与小麦LNA间存在显著或极显著相关的高光谱参数可用作诊断氮素营养水平,尤其以（SDr-SDb）/（SDr+SDb）诊断效果最为理想。

关键词：小麦高光谱遥感叶片氮素积累量

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密度与肥料运筹对迟播小麦产量和茎秆抗倒能力的影响

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麦类作物学报 2018年第5期38卷 584-592页

为给迟播小麦抗逆高产栽培提供参考,以扬麦23为材料,通过三因素裂区试验,设置2个密度水平(210×10~4和270×10~4株·hm^(-2))、3个施氮水平(180、225和270 kg·hm^(-2))和2个氮肥运筹比例(基肥∶壮蘖肥∶拔节肥∶孕穗... 详细信息

为给迟播小麦抗逆高产栽培提供参考,以扬麦23为材料,通过三因素裂区试验,设置2个密度水平(210×10~4和270×10~4株·hm^(-2))、3个施氮水平(180、225和270 kg·hm^(-2))和2个氮肥运筹比例(基肥∶壮蘖肥∶拔节肥∶孕穗肥分别为4∶2∶1∶3和6∶0∶2∶2),研究了密度、氮肥用量及运筹比例对小麦产量、茎秆形态特性、化学成分以及抗倒能力的影响。结果表明,高密度(270×104株·hm^(-2))处理的平均产量高于低密度(210×104株·hm^(-2))处理,平均增产2.7%;低密度条件下,随施氮量的增加,产量上升,而高密度条件下则先增后降。增加播种密度会增加茎秆基部节间长度和株高,降低茎秆基部节间单位长度干重以及木质素含量,从而影响小麦的抗倒性能。减少氮肥施用量、基肥施用量和控制拔节期施肥比例均能够有效降低株高及茎秆基部节间长度,增加茎秆基部节间充实度,增强木质素合成关键酶活性,提高基部第二节间木质素的含量,从而提升小麦抗倒能力。因此迟播小麦采用270×10~4株·hm^(-2)密度、225 kg·hm^(-2)施氮量、4∶2∶1∶3氮运筹比例有利于控制倒伏,同时获得较高的产量。

关键词：迟播小麦密度肥料运筹抗倒能力高产

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开花期干旱胁迫对鲜食糯玉米产量和品质的影响

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作物学报 2018年第8期44卷 1205-1211页

作者：施龙建文章荣张世博王珏陆卫平陆大雷扬州大学江苏省作物遗传生理国家重点实验室培育点/粮食作物现代产业技术协同创新中心江苏扬州225009

为探明开花期(抽雄吐丝期)干旱胁迫对鲜食糯玉米(吐丝后23 d采收)产量和品质的影响,以苏玉糯5号和渝糯7号为试材,采用负水头供水控水盆栽装置控制土壤含水量,设置开花期正常供水(土壤相对含水量80%)和干旱胁迫(土壤相对含水量60%)2个处... 详细信息

为探明开花期(抽雄吐丝期)干旱胁迫对鲜食糯玉米(吐丝后23 d采收)产量和品质的影响,以苏玉糯5号和渝糯7号为试材,采用负水头供水控水盆栽装置控制土壤含水量,设置开花期正常供水(土壤相对含水量80%)和干旱胁迫(土壤相对含水量60%)2个处理,研究干旱胁迫对鲜食糯玉米产量(鲜果穗和鲜籽粒)、籽粒组分、糊化和热力学特性的影响。结果表明,开花期干旱胁迫减少籽粒数量、降低籽粒重量、缩小籽粒体积,导致鲜果穗和鲜籽粒产量损失。开花期干旱胁迫下鲜食期籽粒淀粉含量升高,但对于蛋白质含量渝糯7号降低,苏玉糯5号变化不显著。蛋白质组分中,对球蛋白含量影响不显著,清蛋白、谷蛋白和醇溶蛋白均显著降低。开花期干旱胁迫显著降低淀粉粒平均粒径。碘结合力2015年度显著下降,2014年度受干旱影响不显著。开花期干旱胁迫下籽粒峰值黏度、谷值黏度和终值黏度在苏玉糯5号中降低,在渝糯7号中升高。开花期干旱胁迫下两品种峰值温度降低,回生热焓值和回生值升高,而热焓值仅渝糯7号在2014年度升高。总之,开花期干旱降低糯玉米鲜果穗和鲜籽粒产量,增加籽粒淀粉含量,降低籽粒蛋白质含量、淀粉粒径和支链淀粉中长链比例,进而使籽粒回生增加,但糊化黏度两品种表现不同(渝糯7号升高,苏玉糯5号下降)。

关键词：鲜食糯玉米开花期干旱产量:品质

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基于无人机多源图像的水稻倒伏监测

基于无人机多源图像的水稻倒伏监测

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2019年中国作物学会学术年会

作者：周平刘涛武威杨天乐孙成明江苏省作物遗传生理重点实验室/江苏省作物栽培生理重点实验室扬州大学农学院江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心扬州大学

【研究背景】水稻是我国最主要的三大粮食作物之一,粮食安全会随着水稻产量的波动而受到一定的影响。而倒伏是水稻生长过程中常见的非生物逆境之一,也是限制水稻高产稳产的重要因素。培育抗倒伏品种和研究抗倒伏栽培手段在作物研究领域... 详细信息

【研究背景】水稻是我国最主要的三大粮食作物之一,粮食安全会随着水稻产量的波动而受到一定的影响。而倒伏是水稻生长过程中常见的非生物逆境之一,也是限制水稻高产稳产的重要因素。培育抗倒伏品种和研究抗倒伏栽培手段在作物研究领域从未被忽视,而倒伏监测是选种、育种以及制定田间计划的重要前提。遥感技术因其能够快速捕捉信息的特点在农业上的应用越来越广泛,其中无人机在安全性能、操作环境与方法、时空分辨率、价格等方面都表现出了一定的优势。利用无人机搭载多源相机为倒伏监测提供了新的方向,在智慧农业方面有巨大的发展空间。【材料与方法】本研究在扬州大学实验农牧场进行,选择南粳9108,淮稻5号,扬粳805,和汕优63号4个品种作为研究对象,设置了三个种植密度。在灌浆期使用无人机进行图像获取,成熟期取样进行田间农学数据获取。通过分析倒伏区与非倒伏区的相关参数,为倒伏监测提供技术支持。取得的主要结果如下:【结果与分析】(1)倒伏水稻的高光谱反射率在400nm至1000nm波段之间始终高于非倒伏水稻反射率。在850nm波段,两者反射率达到峰值且差值最大,倒伏水稻的光谱反射率在0.78与0.82之间,而非倒伏水稻的光谱反射率在0.50与0.56之间。同时利用ASD监测两者的地面叶片光谱反射率没有显著差异,因此发现造成高光谱反射率差异的原因是倒伏之后水稻冠层组成部分的改变。植株直立时,光谱主要贡献为叶片,倒伏后,主要贡献为茎秆。(2)利用无人机搭载ZENMUSE X7相机监测水稻热红外图像发现,倒伏区域的温度明显高于非倒伏区域。倒伏区域的平均温度是25.6℃,非倒伏区域的平均温度是17.9℃。(3)农学形状差异还有待后续实验证明。【结论】本研究以水稻植株为基础,利用无人机搭载多源相机监测倒伏水稻与非倒伏水稻,通过对两者图像的差异分析,并结合倒伏水稻与非倒伏水稻农学形状进行特征参数相关性分析,为快速准确地进行水稻倒伏监测奠定基础。

关键词：水稻无人机倒伏监测

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虚拟作物模型的应用研究

虚拟作物模型的应用研究

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2019年中国作物学会学术年会

作者：吴峰峰武威刘涛孙成明江苏省作物遗传生理重点实验室/江苏省作物栽培生理重点实验室扬州大学农学院江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心扬州大学

【研究背景】随着以信息学为基础的现代计算机技术、通信技术和传感技术的发展,计算机在农业上的应用的范围也日趋广泛,计算机建模理论和技术的发展已使作物生长发育模型由简单的系统发展为综合、复杂的人工智能系统。特别是虚拟现实技... 详细信息

【研究背景】随着以信息学为基础的现代计算机技术、通信技术和传感技术的发展,计算机在农业上的应用的范围也日趋广泛,计算机建模理论和技术的发展已使作物生长发育模型由简单的系统发展为综合、复杂的人工智能系统。特别是虚拟现实技术的发展为农业信息的提取加工和可视化提供了强有力的工具,为农业走向智能化、精确化、数字化和可持续的方向发展奠定了基础。虚拟作物模型是目前作物模拟研究的前沿,是计算机信息技术与农业科学相互渗透应用的新发展,是对作物生长模型研究的提高。【结果与分析】虚拟作物模型的研究难点和存在的问题,主要包括如何快速三维动态建模、作物根系模拟研究和植物形态模型与生理生态模型的耦合,虚拟作物模型在相关领域的应用继续深化。虚拟作物模型能定量、动态地描述作物生长、发育和产量形成的过程及其对环境的反应。它采用系统分析的方法,综合作物生理、农业气象、土壤和农学等学科的知识和研究成果,对作物生育和产量形成的试验结果加以理论概括与数据量化,建立作物生育动态及其环境之间关系的动态数学模型,应用计算机数值计算与模拟技术,实现描述和表达作物生产系统的运行状态和结果。我国在此领域的研究虽然起步相对较晚,但是吸引了许多研究人员参与,并在生长模型和形态结构模型等方面均取得了一定的成绩。【结论】随着对作物生理机制研究的不断深入和当代计算机的快速发展,世界各地越来越多的科学家在对作物生长、模型构建和应用研究上进行了大量的研究,并且能够运用所构建的虚拟作物模型对作物的形态发生及生理生态变化、不同环境条件下的作物生长发育、作物群体内部竞争等进行虚拟仿真,并利用模拟实验结果为深入分析和预测作物生长变化趋势提供直观的科学依据。把农业的基本数据(土地类型、栽培品种、气象条件、灌溉方式等)全部输入计算机作为基础资料,进行施肥、灌溉、病虫害防治、田间作业等技术的智能化管理,是现代农业信息技术的发展方向。虚拟作物模型的研究随着不同专业领域及技术的发展应用和研究的深化,将会促进其理论、方法和技术的发展。以虚拟作物模型为基础的农作生产方式必将推动农业信息化进程。

关键词：虚拟作物模拟模型 L-系统 AMAP 展望

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