【目的】叶面积密度(leaf area density,LAD)反映作物在垂直方向上体积内叶面积总量的差异,体现作物冠层内叶面积随着高度变化的分布状况。本文旨在探索玉米叶面积密度对于倒伏胁迫强度的表征能力及其光谱响应规律。【方法】以抽雄期倒伏夏玉米为研究对象,获取倒伏后玉米多期LAD及冠层光谱数据,对倒伏玉米冠层光谱进行一阶微分和小波变换处理,根据LAD与冠层光谱一阶微分及小波分解系数的相关性分析,筛选LAD敏感波段和最佳小波分解尺度,采用偏最小二乘法构建倒伏玉米LAD光谱诊断模型,并利用实测样本验证模型精度。【结果】玉米LAD随着倒伏胁迫程度的增强而增大,LAD可有效表征玉米倒伏胁迫强度及其自身恢复能力;玉米倒伏后冠层结构发生较大变化,倒伏玉米冠层光谱反射率较正常玉米整体增高,近红外波段的增幅相比可见光波段更高,倒伏强度越强则光谱反射率越高;LAD敏感波段主要分布在蓝光波段354—442、472—495 nm和红光波段649—829 nm以及近红外波段903—1 195 nm和1 564—1 581 nm;同一阶微分处理相比,基于连续小波变换的玉米倒伏LAD诊断模型的验证R~2提高6.08%—9.11%,RMSE降低23.08%—31.63%;小波分解尺度对LAD诊断精度有一定的影响,中低尺度模型精度优于高尺度模型,其中第5尺度构建的模型对LAD的拟合效果最优(R~2=0.898,RMSE=1.016)。【结论】利用连续小波变换技术对玉米冠层高光谱解析,可有效诊断倒伏胁迫下的玉米叶面积密度,可以为玉米倒伏胁迫灾情遥感监测提供必要的先验知识。

云南为低纬度高海拔地区,玉米是云南主要的旱粮作物。据报道,滇中玉米最高产量可达15 t/hm~2以上。为充分利用该地区的光、温条件,挖掘玉米高产的潜力,1992年作者在云南省祥云县沙龙乡芮家村(海拔2003 m)进行试验,研究了不同种植密度玉米抽雄至成熟期群体和单株叶面积、叶绿素和光子通量密度(PFD)分布等影响群体光能利用的因素,旨在为该地区合理密植提供科学依据。

【目的】验证无人机机载高光谱传感器S185,并基于其获得的影像探讨无人机高光谱遥感反演叶面积指数的新方法。【方法】以东北玉米为研究对象,在吉林省公主岭市开展了玉米氮肥梯度试验,共设5处理,每个处理3次重复。分别在玉米的V5—V6,V11,R1—R2等生育期(Ritchie生育期)进行无人机飞行试验和地面光谱及叶面积指数测定,共获得数据45组。为验证S185影像数据,在相同尺度下提取S185影像信息与地面光谱信息,一方面从测定同一目标地物两者光谱反射率间的相关性进行分析,另一方面筛选15种常用的各类光谱指数,从整个生育期通过影像数据计算的各光谱指值与地面光谱仪计算的相应值变化趋势的一致性进行分析;将45组样品随机选择30组,基于人工神经网络算法利用S185数据建立反演叶面积指数的模型,剩下15组样品作为外部验证样品,用来验证神经网络模型的预测效果。另外,基于相同的分组数据,利用前面筛选的各光谱指数分别建立叶面积指数的反演模型,以与人工神经网络建模结果进行比较。【结果】在各个生育时期,同种目标地物S185测定数据与地面光谱仪测定数据间具有很强的相关性,相关系数在0.99以上;在玉米整个生育期,S185数据计算的各光谱指数与地面光谱仪计算的各光谱指数变化趋势相同,相关系数在0.88以上;在构建基于人工神经网络法反演叶面积指数的模型中,建模时的决定系数为0.96,均方根误差为0.42,相对均方根误差为13.15%;外部验证时的决定系数为0.95,均方根误差为0.54,相对均方根误差为16.74%,这一结果优于基于各光谱指数建立的叶面积指数反演模型。【结论】无人机搭载S185传感器可用于准确获取玉米冠层高光谱信息,且可利用人工神经网络法基于这一数据建立玉米叶面积指数的反演模型。

【目的】探究我国玉米增密过程中地上部群体结构和功能变化,为合理密植提供理论依据。【方法】本文共收集了82篇公开发表的学术论文,获得1 338组产量-密度数据,其中包括1 200组最大叶面积指数(LAImax)-密度数据,475组穗位叶最大净光合速率(Pnmax)-密度数据。根据播种日期将总样本划分为春玉米和夏玉米2组,综合运用边界线分析和方程拟合等多种方法,对玉米产量、种植密度、光合速率三者之间的关系进行了分析。【结果】(1)我国玉米获得最高产量(11.5 t·hm~(-2))时,种植密度为10.0×10~4 plants/hm~2。获得最高产量时,春玉米和夏玉米种植密度相近,但春玉米产量较夏玉米高13.0%。(2)当密度达到11.0×10~4 plants/hm~2时,LAImax达到平台值,将不再随密度增加而增大。在LAImax达到6.4时,可获得最高产量。春玉米LAImax的平台值较夏玉米高17.6%。用对数函数分析穗位叶Pnmax-密度,穗位叶Pnmax-LAImax的变化关系时,发现密度和LAImax增大均导致Pnmax下降,在夏玉米表现尤为显著。(3)分析不同年代品种数据发现,随年代变化产量逐步提高,LAImax和穗位叶Pnmax不断增大。【结论】增加种植密度是提高玉米产量的重要途径之一。随密度进一步增加,玉米叶片光合特性等发生改变,限制了产量的进一步提高。本研究定量综合分析了玉米产量、种植密度、最大叶面积指数、穗位叶光合速率之间的关系,对构建玉米密植高产高效生产系统具有重要意义。

以机载ＬｉＤＡＲ离散点云数据为数据源，基于植被冠层孔隙率与叶面积指数的关系，提出一种反演大田玉米叶面积指数的方法。对反演ＬＡｉ和实测ＬＡｉ进行对比分析，结果表明：基于ＡｘｅＬｓｓｏｎ改进的不规则三角格网加密方法可以将地面点和非地面点分开，结合高分辨率影像能够提取出玉米冠层点云；基于孔隙率反演ＬＡｉ，尼尔逊参数的选择对结果影响很大，利用扫描天顶角模拟尼尔逊参数，ＬＡｉ反演结果接近于真实情况。利用机载ＬｉＤＡＲ点云数据能精确地反演大田玉米ＬＡｉ，该研究方法适用于中等高度的农作物，可以扩展到甜菜、甘蔗等其他中等高度农作物。

在干旱地区自然降水条件下,对4个大面积推广的玉米杂交种进行不同干旱处理,测定其叶面积及干物质积累与分配的变化。结果表明,拔节到灌浆初期是干旱影响玉米叶片生长及叶片功能发挥的重要时期;干旱影响玉米大喇叭口期至乳熟期的干物质积累,使玉米最大干物质积累时期推迟到开花期至乳熟期;苞叶和茎鞘中的干物质向籽粒的转运率较高,茎鞘中积累的干物质对玉米籽粒的贡献率最高。干旱条件下,玉米在大喇叭口期至乳熟期具有较大的叶面积、较强的光合能力和较长的光合功能期,对乳熟期获取较大的生物产量和提高籽粒产量都有很大的作用,玉米的耐旱性相应增强。

利用甘肃省西峰农业气象试验站1994—2008年玉米试验观测资料,对玉米的LAI变化规律,温度、光合有效辐射对LAI的影响,LAI对50 cm土层土壤贮水量、生物量及产量因子的影响进行了分析。结果表明,三叶期—乳熟期LAI随着出苗后的天数呈S曲线变化。缓慢增长期出现在8～28 d;快速增长期出现在28～74 d;缓慢下降期出现在74～103 d。叶片含水率以0.9%/10 d的速度线性下降。各试验年份间,降水差异较大,变异系数为31%～92%;其次为≥10℃有效积温;光合有效辐射比较稳定。从播种到乳熟期,各年份的气象要素值趋于平均值。LAI与≥10℃有效积温及光合有效辐射呈幂函数变化,有效积温...

以ASD FieldSpec-Vnir光谱仪实测不同生长季大豆的冠层反射率,同期采集对应大豆LAI,然后逐波段分析冠层光谱反射率、导数光谱与大豆LAI的相关关系;并采用单变量线性回归逐波段分析了冠层光谱反射率、导数光谱与大豆LAI确定性系数随波长的变化趋势,建立了以近红外与可见光波段冠层光谱反射率的比值植被指数RVI与大豆LAI的高光谱遥感估算模型。结果表明,冠层光谱反射率在350￣680nm、760￣1050nm波谱区与大豆LAI相关性较大,而在红边区680￣760nm的相关性变化较大;导数光谱在红边区与大豆LAI相关程度高。通RVI方式建立的遥感估算模型能较为准确估算大豆LAI,通过对红外...

为明确不同种植密度对快菜生长,产量以及叶面积指数影响的差异性,为快菜适宜种植密度的选择提供理论依据和实践指导。以京研快菜6号为研究对象,设置666 672,500 000,444 438,333 328株/hm~24个密度水平,研究不同种植密度对快菜株高、茎粗、开展度、叶片数、单株质量、产量及叶面积指数的影响。结果表明,各种植密度下快菜的生长、产量和叶面积指数等指标在经过播种后21 d的缓慢增长期后极速增长,在播种36 d时到达峰值,其中,种植密度为444 438株/hm~2的峰值最高,相比于处理666 672株/hm~2,其株高、茎粗、开展度、叶片数分别提高了5. 26%,50. 19%,29. 77%,30. 00%,其单株质量、产量、单株叶面积、叶面积指数分别提高了137. 56%,11. 64%,100. 50%,33. 67%。相关分析表明,种植密度与单株质量、产量、叶面积指数呈回归方程为抛物线型的曲线相关,在峰值处存在较合理的种植密度,较适宜的叶面积指数为9. 21～11. 43。综合各密度处理下的快菜生长情况和产量,京研快菜6号种植密度在444 438株/hm~2时较为合理。

【目的】叶面积指数（leaf area index,LAI）是表征作物长势、光合、蒸腾的重要指标。论文旨在研究不同生育期、多生育期无人机多光谱数据棉花LAI估测模型，明确不同生育期间棉花LAI估测模型变化规律，为实时掌握棉花长势并因地制宜进行田间科学管理提供依据。【方法】利用大疆精灵4多光谱无人机获取棉花现蕾期、初花期、结铃期、吐絮期多光谱图像和RGB图像。选用归一化差植被指数（NDVI）、绿度归一化差植被指数（GNDVI）、归一化差红边指数（NDRE）、叶片叶绿素指数（LCI）、优化的土壤调节植被指数（OSAVI）5种多光谱指数和修正红绿植被指数（MGRVI）、红绿植被指数（GRVI）、绿叶指数（GLA）、超红指数（EXR）、大气阻抗植被指数（VARI）5种颜色指数分别建立棉花各生育期及棉花生长多生育期数据集合，结合打孔法获取地面LAI实测数据，使用机器学习算法中偏最小二乘（PLSR）、岭回归（RR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、神经网络（BP）构建棉花LAI预测模型。【结果】覆膜棉花LAI随着生育期的变化呈现先增长后下降的趋势，现蕾期、初花期、结铃期内侧棉花叶面积指数均值均显著大于外侧（P<0.05）；选择的指数在各时期彼此间均呈显著相关（P<0.05），总体而言，多光谱指数与颜色指数间的相关性随着生育期的进行而呈现下降趋势，选择的指数在各时期均与棉花LAI相关性显著（P<0.05），多光谱指数相关系数介于0.35—0.85，颜色指数相关系数介于0.49—0.71，相关系数绝对值较大的指数多为多光谱指数，颜色指数与棉花LAI的相关系数绝对值较小；估测模型性能结果显示棉花各生育期模型中多光谱指数优于颜色指数，且各指数模型预测性能随着生育期的变化呈现一定规律性，NDVI是预测棉花LAI的最优指数。从模型结果上看，RF模型和BP模型在各生育期下获得了较高的估计精度。初花期LAI反演模型精度最高，最优模型验证集R2为0.809,MAE为0.288,NRMSE为0.120。多生育期最优模型验证集R2为0.386,MAE为0.700,NRMSE为0.198。【结论】棉花内外侧LAI在现蕾期、初花期、结铃期存在显著差异。在各生育期中，RF和BP模型是预测棉花LAI较优模型。NDVI在各指数中表现最好，是预测棉花LAI的最优指数。多生育期模型效果较单生育期明显下降，最优指数为GNDVI，最优模型为BP。本研究中预测棉花LAI的最优窗口期是初花期。研究结果可为无人机遥感监测棉花LAI提供理论依据和技术支持。

【目的】探究基于有效积温的不同氮磷钾处理夏玉米株高和叶面积指数(LAI)的生长动态预测模型及其特征参数,以期为利用有效积温定量模拟夏玉米生长发育动态提供理论依据。【方法】在河北廊坊两年大田试验(2019—2020年)基础上,以郑单958为试验材料,分为氮、磷、钾3个单因素肥效试验,每个因素设4个水平,分别为不施肥、低肥、适量肥和高肥处理。采用Logistic模型拟合不同氮磷钾营养水平下夏玉米株高和叶面积指数基于有效积温的动态方程,并利用增长速率曲线及其特征参数定量分析了夏玉米生长发育特征。【结果】(1)在本试验条件下,与其他处理相比,适量施肥处理(N2、P2和K2)夏玉米株高最大值均为最大。过量施用钾肥对夏玉米最大株高有显著的抑制作用。适量施肥处理夏玉米株高进入平台期所需积温为952.43—958.83℃·d。适量施肥能有效增加夏玉米叶面积指数,养分过量或过少均影响叶面积的形成。适量施肥处理夏玉米叶面积指数进入平台期所需积温为849.18—952.43℃·d。(2)各施肥处理条件下以有效积温为自变量建立的夏玉米株高和叶面积指数方程的拟合度R 2分别为0.9949—0.9970和0.9840—0.9939,方程均达到极显著水平,具有生物学意义。基于有效积温的株高拟合方程得出的模拟值和实测值的相关系数(r)在0.9961—0.9983;基于有效积温的叶面积指数拟合方程的模拟值和实测值的r在0.9815—0.9981。(3)各施肥条件下,夏玉米株高和叶面积指数增长速率均表现为"单峰曲线",适量施肥处理条件下,增长速率曲线呈现上升快下降也快的特点,不施氮肥、不施磷肥和不施钾肥处理增长速率曲线呈现上升慢下降也慢的特点。(4)适量施肥处理条件下夏玉米株高进入快增期积温、进入缓增期积温和达到最大增长速率积温分别为394.17、776.63和585.40℃·d,均与N0、P0和K0处理差异显著,株高最大增长速率和快增期平均增长速率分别为0.4907和0.4302 cm·(℃·d)-1,均与N0、P0和K0处理差异不显著。(5)适量施肥处理条件下夏玉米叶面积指数进入快增期积温、进入缓增期积温和达到最大增长速率积温分别为609.69、855.08和732.38℃·d,叶面积指数最大增长速率和快增期平均增长速率分别为0.0135和0.0118℃·d。【结论】养分供应不足能够增加夏玉米株高和叶面积指数进入平台期所需有效积温。基于有效积温的Logistic模型能够很好地模拟和预测不同氮磷钾处理下夏玉米株高和叶面积指数的动态变化。适量施肥条件下方程的拟合度和稳定性优于养分过量或过少的拟合方程。不施肥处理相比适量施肥处理,夏玉米株高和LAI达到关键期所需积温(进入快增期所需积温、进入缓增期所需积温、最大增长速率所需积温)明显增加,关键期增长速率(最大增长速率、快增期平均增长速率)明显减小。本研究为有效积温定量模拟夏玉米生长发育动态提供了理论依据。

为了探讨DSSAT软件在模拟玉米生长过程中的适用性,在田间试验的基础上,利用玉米生长模型DSSAT-CERES-Maize模拟了水分胁迫条件下辽宁地区玉米的生长发育和产量形成过程,并确定了参数估计和模型验证的最优方案。试验将玉米整个生育期划分为苗期、拔节、抽雄、灌浆和成熟5个主要生长阶段,选择其中的拔节期(J1、J2、JCK)和抽雄期(T1、T2、TCK)进行水分胁迫控制,分别采用田间持水量的60%65%(轻度水分胁迫)、45%50%(中度水分胁迫)和30%35%(重度水分胁迫)3个水分胁迫水平,共6个处

目的探索不同高光谱模型监测大豆叶面积指数LAI的精度。方法实测不同水肥耦合作用下,大豆冠层的高光谱反射率与叶面积指数(LeafAreaIndex)数据,对二者进行相关分析;采用敏感波段(801nm,670nm)构建RVI,NDVI,SAVI,OSAVI和MTVI2植被指数,建立大豆LAI估算模型;最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行大豆LAI的估算。结果大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关、近红外波段呈正相关、红边处相关系数由负变正;微分光谱在三边处与大豆LAI关系密切,在红边处取得最大回归确定性系数(R2=0.86)。植被指数可以较为精确反演大豆LAI,确定性系数R...

【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm...

以冬油菜为研究对象,2014-2015年度设计了不同施氮水平直播油菜小区试验,在不同生育时期测量冠层光谱、土壤背景光谱以及叶面积指数(leaf area index,LAI),通过相关分析选取了12个光谱特征参数和11个植被指数,建立6叶期至角果期LAI的5种线性和非线性定量反演模型。结果表明:二次多项式反演模型比较适合估算油菜LAI苗期时以红边参数为代表的光谱特征参数,可准确估算出LAI;6叶期时红边幅值预测模型R2为0.81,RMSEP为0.39,RPD为1.62;8叶期时红蓝边面积比归一化预测模型R