翟清云
- 作品数：4 被引量：46H指数：3
- 供职机构：河南农业大学农学院更多>>
- 发文基金：公益性行业(农业)科研专项河南省科技攻关计划国家现代农业产业技术体系建设项目更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 基于归一化法的小麦干物质积累动态预测模型被引量：29
- 2012年
- 为探讨基于归一化法的不同分蘖力小麦品种干物质积累动态预测模型和参数特征,实现不同小麦品种干物质积累的有效预测,以3个分蘖力不同的小麦品种(豫麦49-198、兰考矮早8和偃展4110)为材料,对3个密度(75、225和375万株/hm2)下的干物质积累动态进行了研究。结果表明,高成穗率小麦品种(豫麦49-198和偃展4110)的干物质重均以375万株/hm2密度最高,而分蘖力高成穗率低的小麦品种(兰考矮早8)以225万株/hm2最高。建立的基于相对干物质积累量和相对积温的干物质积累预测模型中最佳模型方程式为y=1.1435/(1+e0.2776-4.6558 x)1/0.1130,r=0.9927,可较好地对小麦干物质积累动态进行模拟。通过对小麦干物质积累模型的特征参数分析发现,干物质积累过程可划分为前、中和后期3个阶段,且干物质积累平均速率与最终干物质重呈极显著正相关,较高的干物质积累平均速率对小麦干物质重的稳定和提高都有十分重要的作用。
- 刘娟熊淑萍杨阳翟清云王严峰王静马新明
- 关键词：小麦分蘖力干物质积累
- 基于不同土壤质地小麦冠层高光谱差异及监测模型研究
- 利用高光谱遥感技术获取作物冠层光谱信息，系统分析农学参数与冠层光谱之间的关系，从中找出敏感波段和特征指数，进而建立二者之间的定量关系，以此可以实现利用高光谱技术对作物长势及氮素营养等信息的实时诊断及快速监测。本研究以3种...
- 翟清云
- 关键词：小麦高光谱遥感土壤质地氮营养籽粒产量蛋白质含量
- 文献传递
- 不同土壤质地小麦叶片叶绿素的高光谱响应及估测模型被引量：3
- 2014年
- 为给小麦生长过程中叶绿素的实时监测和氮肥调控提供参考,设置3种不同土壤质地（沙土、壤土和粘土）、5种不同施氮水平（0、120、225、330和435kg·hm^-2）和3个河南省主栽小麦品种（矮抗58、周麦22和郑麦366）,同步测定小麦主要生育时期冠层光谱反射率和叶绿素（Chla＋b）含量,系统分析了3种土壤质地条件下小麦Chla＋b含量与350-1 050nm波段范围内冠层光谱参数的相关关系。结果表明,3种土壤质地下小麦叶绿素的冠层光谱响应趋势基本一致。光谱指数REPIG和mND705对叶片Chla＋b含量的监测效果较好,建模决定系数分别为0.76和0.75。利用独立样本数据对用于建模的此二光谱参数进行检验,其预测效果表现较为稳定,预测决定系数分别为0.87和0.85,均方根偏差分别为0.46和0.48。说明利用光谱指数REPIG和mND705为自变量建立的估测模型可以较好地预测当地生产条件下小麦叶片叶绿素,同时为氮肥施用及调控提供技术依据。
- 张娟娟熊淑萍翟清云张钰洋马新明
- 关键词：小麦土壤质地施氮量叶绿素含量高光谱遥感
- 基于不同土壤质地的小麦叶片氮含量高光谱差异及监测模型构建被引量：15
- 2013年
- 【目的】叶片氮素状况是小麦生产中精确施氮管理与调控的前提,实时无损监测叶片氮素状况对小麦生产管理具有重要意义。本文旨在综合分析不同环境下小麦冠层光谱响应差异,进而构建其估测模型,为小麦氮肥合理运筹提供技术支持。【方法】本研究基于3种不同土壤质地(砂土、壤土和黏土)、5种不同施氮水平(0、120、225、330和435 kg.hm-2)及3种河南省主栽小麦品种(矮抗58、周麦22和郑麦366)连续2年的大田试验,于小麦主要生育时期同步测定冠层光谱反射率和叶片氮含量,对3种不同土壤质地条件下小麦冠层叶片氮含量的高光谱响应差异进行比较,系统分析350—1 050 nm波段范围内任意两波段组合而成的差值(DSI)、比值(RSI)及归一化差值(NDSI)光谱指数与叶片氮含量的量化关系,并建立估算模型。【结果】冠层光谱反射率在不同施氮水平和不同生育时期下存在明显差异,但趋势基本一致;比较3种土壤质地小麦冠层光谱反射率大小表现为:黏土>壤土>砂土,可以反映小麦实时田间长势。通过系统分析3种土壤质地小麦冠层反射光谱与对应叶片氮含量间的定量关系,表明在可见光和近红外区域均有较好的相关性,但敏感波段区域有所不同。对3种质地获取的样本进行系统分析表明,砂土、壤土和黏土质地小麦叶片氮含量分别以光谱指数NDSI(FD710,FD690)、DSI(R515,R460)和RSI(R535,R715)建模结果表现最好,决定系数分别达到0.88、0.87和0.87。经不同年份独立资料检验结果显示,基于上述光谱指数估测小麦叶片氮含量的预测决定系数分别为0.87、0.85和0.77,预测均方根误差分别为0.31、0.32和0.26。【结论】利用光谱参数NDSI(FD710,FD690)、DSI(R515,R460)和RSI(R535,R715)为自变量建立的估测模型分别可以较好地预测砂土、壤土和黏土3种质地小麦叶片氮含量。
- 翟清云张娟娟熊淑萍刘娟杨阳马新明
- 关键词：小麦土壤质地叶片氮含量高光谱遥感
