国家教育部博士点基金(20030307017)
- 作品数：12 被引量：358H指数：11
- 相关作者：朱艳曹卫星田永超李映雪姚霞更多>>
- 相关机构：南京农业大学江苏省信息农业高技术研究重点实验室更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 水稻不同叶位层物理结构与冠层反射光谱的定量研究被引量：17
- 2005年
- 研究了不同土壤水分、施氮条件下水稻冠层反射光谱与冠层生长特征(叶面积指数、叶片干质量和鲜质量)的量化关系。结果表明,不同层次叶面积指数、叶片鲜质量和叶片干质量与冠层光谱的相关性大小均为:L12345>L1234>L123>L12>L1,而顶部5张叶片的面积和生物量(干、鲜质量)对冠层特征反射光谱的贡献大小顺序为:L2>L1>L3>L4>L5,顶部2张叶片对冠层光谱作用最大。发现比值指数R (760, 710) 与水稻叶面积指数呈极显著线性相关;而比值指数R(1650,1100) 与水稻地上部鲜质量和干质量均呈极显著幂函数相关关系。因此,比值指数R(760,710) 和R(1650,1100)可分别用来定量反演水稻叶面积信息和地上部生物量信息。
- 田永超朱艳曹卫星
- 关键词：水稻鲜质量冠层反射光谱叶面积指数叶位
- 数字农作技术研究的若干进展与发展方向被引量：63
- 2006年
- 着重介绍数字农作技术研究的若干最新进展与发展方向。数字农作即通过综合运用数字化技术,研究农作物生产系统中信息获取、处理、管理和利用的关键技术及应用系统,从而对农作系统过程的信息流实现全面的数字化表达和整合。近年来,作者围绕数字农作的关键技术及应用系统,开展了较为深入和系统的研究工作,重点在作物生长模拟模型、作物管理知识模型、作物生长无损监测、农作空间信息管理、数字农作决策系统等5个领域取得了显著的研究进展。数字农作的未来发展将需要综合运用信息管理、自动监测、动态模拟、虚拟现实、知识工程、精确控制、网络通讯等现代信息技术,以农作物生产要素与生产过程的信息化与数字化为主要研究目标,发展农业资源的信息化管理、农作状态的自动化监测、农作过程的数字化模拟、农作系统的可视化设计、农作知识的模型化表达、农作管理的精确化控制等关键技术,进一步研制综合性数字农作技术软硬件系统,实现农作系统监测、预测、设计、管理、控制的数字化、精确化、可视化、网络化。农作生长与生产系统的数字化将带动农业产业的信息化和现代化。
- 曹卫星朱艳田永超姚霞刘小军
- 用冠层反射光谱预测小麦叶片糖氮量及糖氮比被引量：20
- 2005年
- 在不同土壤水氮条件下,研究了小麦中后期叶片碳氮状况及其比例与冠层光谱反射特征的关系。结果表明,叶片可溶性糖含量和积累量均随比值指数R(6 6 0 ,4 6 0 )的增加而降低,呈极显著负指数相关,而与其他植被指数相关不显著;叶片氮含量和氮积累量分别与比值指数R(95 0 ,710 )和R(95 0 ,5 6 0 )呈极显著正直线相关。发现小麦叶片糖氮比与所有比值、归一化和差值形式的植被指数相关均不显著,但与绿度调节植被指数(GSAVI)具有良好的相关性,呈极显著二次抛物线关系,模型的检验误差为0. 11,预测值和实测值的决定系数R2 为0 . 85。因此,绿度调节植被指数可用来评估小麦叶片糖氮比状况。
- 田永超朱艳曹卫星
- 关键词：小麦反射光谱植被指数
- 利用叶色特征监测小麦叶片的碳氮状况被引量：4
- 2005年
- 研究了不同土壤水氮条件下小麦(Triticumaestivum)抽穗后叶片碳氮状况及其比例与叶片叶色(SPAD值)的关系。结果表明,小麦中后期叶片氮含量和可溶性糖含量与顶部3张叶片叶色(SPAD值)均呈显著的指数正相关,其相关程度大小为L1>L2 >L3 ,但与不同叶位叶色间的差值或比值相关并不显著;而叶片碳氮比与各叶位叶色相关不显著,但与顶1叶和顶3叶的叶色差值呈极显著直线相关,据此建立了基于叶色特征的叶片氮含量、可溶性糖含量和碳氮比监测模型,检验结果显示,顶1叶叶色和顶1叶与顶3叶叶色的差值可用来有效地评估小麦叶片的碳、氮含量及碳氮比状况。
- 田永超朱艳曹卫星
- 关键词：小麦叶片碳氮比叶位碳素
- 稻麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系被引量：28
- 2006年
- 作物氮素积累动态是评价作物群体长势及估测产量和品质的重要指标,对于作物氮素的实时监测和精确管理具有重要意义.该文以5个小麦（Triticum aestivum）品种和3个水稻（Oryza sativa）品种在不同施氮水平下的3年田间试验为基础,综合研究了稻麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系.结果表明,不同试验中拔节后叶片氮积累量均随施氮水平呈上升趋势;稻麦冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异,可见光区（460～710 nm）反射率一般随施氮水平的增加逐渐降低,近红外波段（760～1 220 nm）反射率却随施氮水平的增加逐渐升高;就单波段而言,810和870 nm处的冠层光谱反射率均与稻麦叶片氮积累量具有相对较高的相关性;在光谱参数中,比值植被指数（Ratio vegetation index, RVI）（870,660）和RVI（810,660）均与稻麦叶片氮积累量具有高度的相关性,且相关系数明显高于单波段反射率,尤其是水稻作物;对于小麦和水稻,均可以利用统一的波段和光谱指数来监测其叶片氮积累量,并可以采用统一的回归方程来描述其叶片氮积累量随单波段反射率和反射光谱参数的变化模式,但若采用单独的回归系数则可以提高稻麦叶片氮积累量估测的准确性.
- 朱艳姚霞田永超周冬琴李映雪曹卫星
- 关键词：小麦水稻叶片氮积累量植被指数
- 小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱指数的定量关系被引量：50
- 2006年
- 利用不同小麦品种在不同施氮水平下的3年田间试验数据,研究了小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱间的定量关系。结果显示,不同试验中拔节后叶片氮积累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、高蛋白质含量的品种类型,近红外区域若干相邻波段和可见光波段组成的比值植被指数与单位土地面积上叶片氮素积累量的相关关系均表现较好,因此可用760、810、870、950和1 100 nm反射率的平均值与660nm组成的比值植被指数对不同蛋白质类型小麦品种的叶片氮素积累量进行定量监测,但回归方程的斜率在不同类型品种之间存在显著差异。本研究确立的小麦叶片氮积累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。
- 李映雪朱艳田永超姚霞秦晓东曹卫星
- 关键词：小麦叶片氮积累量冠层反射光谱光谱指数
- 小麦冠层反射光谱与籽粒蛋白质含量及相关品质指标的定量关系被引量：45
- 2005年
- 研究了不同施氮水平下小麦籽粒蛋白质含量及相关品质性状与冠层反射光谱、植株氮素状况之间的定量关系。结果表明,小麦灌浆期冠层反射光谱可以用来直接预测籽粒蛋白质含量、沉降值和降落值,成熟期冠层反射光谱对籽粒醇溶蛋白和谷蛋白含量的监测具有较高的可靠性;籽粒蛋白质含量与花后14d叶片含氮量的相关性较好,并且花后14d比值指数RVI(1220,710)能准确反演叶片含氮量,进而可以间接地预测籽粒蛋白质含量。据此提出了小麦籽粒蛋白质含量及相关品质指标的两种监测技术途径:基于灌浆期反射光谱的直接预测和基于花后14d(灌浆中期)叶片含氮量的间接估测。
- 李映雪朱艳田永超尤小涛周冬琴曹卫星
- 关键词：籽粒蛋白质含量冠层反射光谱小麦叶片含氮量氮素状况沉降值
- 小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱指数的定量关系
- 利用不同小麦品种在不同施氮水平下的3年田间试验数据,研究了小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱间的定量关系。结果显示,不同试验中拔节后叶片氮积累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、...
- 李映雪朱艳田永超姚霞曹卫星
- 关键词：小麦叶片氮积累量冠层反射光谱光谱指数
- 不同施氮条件下小麦冠层的高光谱和多光谱反射特征被引量：39
- 2006年
- 为了更好地利用冠层反射光谱特征监测小麦生长及氮素营养状况。以宁麦9号、淮麦20、徐麦26和扬麦10号四个小麦品种为材料，通过田间小区试验，研究了不同小麦品种在不同生育时期和不同氮素水平下冠层反射光谱的变化规律。结果表明，相同氮素水平下不同小麦品种冠层反射光谱的反射率有差异，且近红外部分差异较明显。小麦从拔节开始，随生育期的推进，冠层反射光谱在可见光波段的反射率先降低然后升高，以孕穗期反射率最低。随着叶片的逐渐变黄。反射率又增大，并且绿光波段的反射峰也逐渐消失。而近红外区反射率则表现出相反的趋势，以开花期为分界，先上升然后下降，直到成熟前降为最低。随着施氮水平的提高，冠层反射光谱在近红外反射平台（750-1300nm）的反射率呈上升趋势，而可见光部分反射率则下降，并且反射光谱的绿峰和红边位置也随着施氮水平的提高分别向蓝光方向（波长变短）和红光方向（波长变长）移动。
- 李映雪朱艳曹卫星
- 关键词：小麦施氮多光谱
- 水稻叶片气孔导度与冠层反射光谱的定量关系分析被引量：13
- 2006年
- 研究了不同土壤水氮条件下水稻(Oryza sativa)叶片气孔导度与冠层光谱反射特征的量化关系。结果表明,不同水分处理下,水稻不同叶位气孔导度变化趋势为:GsL1>GsL2>GsL3>GsL4。高于W3水分条件下,高氮处理的叶片气孔导度高于低氮处理,而低于W3水分条件下,高低氮处理条件下叶片气孔导度差异不显著。发现比值指数R(1650,760)与不同叶位叶片及不同层次叶片气孔导度的相关性大小为:GsL1>GsL12>GsL123>GsL1234>GsL2>GsL3>GsL4(水稻顶部自上而下第一、二、三、四叶以及自上而下顶部2张、3张、4张叶片的气孔导度值分别表示为:GsL1、GsL2、GsL3、GsL4、GsL12、GsL123和GsL1234),而顶1叶气孔导度与叶面积指数的乘积(冠层叶片气孔导度)同比值指数R(1650,760)相关程度更高。R(1650,760)与顶1叶和冠层叶片气孔导度之间皆呈极显著的幂函数负相关。利用不同年份的不同水稻试验对两者的监测模型进行了检验,模型的检验误差RMSE分别为0.05和0.24,表明比值指数R(1650,760)可以较好地监测不同水氮条件下水稻叶片的气孔开闭特征。
- 田永超朱艳姚霞周昌俊曹卫星
- 关键词：水稻气孔导度反射光谱植被指数
