智慧农业产业学院“1234”产教融合协同育人模式

智慧农业是近年来国内外的重点和热点研究领域,也是实现我国农业强国和解决“三农”问题的重要途径。未来,涉农行业、企事业单位对智慧农业人才的需求将呈快速增长态势,而当前智慧农业人才难以满足智慧农业产业的需求。同时,智慧农业是多学科交叉融合且实践性很强的专业,也是新型专业,尚未形成系统性的智慧农业专业人才培养体系。因而,加快推进智慧农业专业人才培养,显得尤为迫切和重要。该文在坚持“以本为本”和“四个回归”的教育理念基础上,围绕智慧农业发展目标,面向智慧农业产业需求,以山西农业大学省级智慧农业学院为例,探索出智慧农业产业学院“1核心、2导师、3平台、4体系”的“1234”产教融合协同育人模式,为我国智慧农业产业学院发展及人才培养模式提供参考和借鉴。

基于数据同化系统的作物产量预测研究进展

数据同化系统融合了遥感数据和作物生长模型的优势,是实时监测农业生产状况的有力手段。本文在简要介绍作物产量遥感估测方法的基础上,重点对数据同化算法的发展情况、多源遥感数据在数据同化上的应用潜力、数据同化系统的不确定性以及数据同化系统的尺度效应4方面进行论述。并且针对农业应用现状,提出未来应充分挖掘多源遥感数据、多作物生长模型集合和数据算法的优势,最终实现以机理模型为纽带的作物估产模式,并为制定田间管理策略、规划粮食产业布局和制定进出口贸易政策提供有力的数据和技术支撑。

干旱胁迫下冬小麦叶面积指数的高光谱监测

为实现干旱条件下冬小麦叶面积指数(LAI)的快速精准监测,为我国干旱半干旱地区的冬小麦安全生产提供理论和技术支持,为干旱条件下冬小麦LAI的快速精准监测提供参考,以不同干旱条件下的冬小麦为研究对象,测定关键生育时期冬小麦的LAI和冠层高光谱反射率,探索冬小麦LAI和高光谱反射率间的响应趋势,分别采用一阶微分(1ST)、标准正态变换(SNV)和对数变换(Log)3种方法对原始光谱反射率(R)进行预处理;对比分析不同预处理后光谱反射率与LAI的相关关系,采用偏最小二乘回归(PLSR)算法构建不同预处理下冬小麦LAI的监测模型。结果表明,在可见光区域和1100~1800 nm光谱区域,随着LAI的升高,光谱反射率呈现出逐渐增大的趋势;3种预处理方法均改善了光谱反射率与冬小麦LAI的相关性,其中1ST预处理后的光谱反射率与LAI的相关性最高,在1209 nm处相关系数达到了0.550。基于1ST预处理后光谱反射率,采用PLSR构建的冬小麦LAI监测模型表现最佳,相较R-PLSR模型,1ST-PLSR校正模型和验证模型的决定系数分别提高了42.974%和8.842%,均方根误差分别降低了33.710%和8.111%,相对分析误差分别提高了50.838%和8.813%。

基于TM和MODIS数据的水旱地冬小麦面积提取和长势监测

采用Mahalanobis Distance分类法提取了冬小麦种植面积,通过搭建决策树结构进行了不同灌溉类型冬小麦种植面积的提取,通过两个年份不同生育时期MODIS-NDVI的比较,分析了NDVI时间曲线与冬小麦长势的响应规律和水旱地冬小麦年同期长势。结果表明:2007年临汾地区冬小麦总种植面积为234778.5hm2,提取精度为96.96%,其中水地种植面积为107488.3hm2,提取精度为86.15%,旱地冬小麦为127290.2hm2,提取精度为86.16%。生育期内,水地冬小麦整体长势好于旱地冬小麦,通过NDVI变化斜率比较,表明随着生育期的推进,水地冬小麦NDVI达到峰值前的上升速度远大于旱地冬小麦,峰值后水地冬小麦NDVI下降速度小于旱地冬小麦。

基于遥感数据和气象数据的水旱地冬小麦产量估测

研究利用遥感数据进行了运城地区冬小麦不同生育时期归一化差值植被指数和产量关系的研究,利用气象数据和光谱数据构建了冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型。结果表明:运城地区水旱地冬小麦均以5月8日左右的NDVI值与产量相关性最好,且达极显著水平,因此该时期为建立冬小麦遥感估产模型的最佳时相。通过对冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型预测效果进行的F检验,表明各模型均达到极显著水平。与其他两种模型相比,光谱气象产量模型的决定系数(R2)有明显的提高,并且相对均方根误差(RRMSE)和相对误差(RE)降低,且降低幅度较大。说明光谱气象产量模型比气象产量模型和光谱产量模型有较好的预测效果。平均单产的遥感估产值略高于统计数据值,旱地估产精度为80.91%,水地估产精度为87.72%;总产量的估算值略高于统计值,旱地精度为99.20%,水地精度为80.54%。因此,利用遥感和气象数据建立模型进行单产和总产估测是可行的,且精度更高。

不同株型品种冬小麦NDVI变化特征及产量分析

冬小麦不同株型品种和灌溉类型是影响产量遥感估测的重要因素,对二者的实时监测可以提高产量的估测精度。结合遥感数据(MODIS数据)与非遥感数据(GPS数据和外业调查资料),研究了不同株型品种冬小麦在水、旱地条件下归一化差值植被指数(NDVI)的动态变化特征,分析了不同生育时期NDVI与产量之间的关系。结果表明:冬小麦不同株型品种间NDVI随生育时期的变化具有明显一致性,呈"小-大-小"变化趋势;拔节期至孕穗期不同株型品种冬小麦NDVI差异显著,披散型品种高于紧凑型品种,该时期为准确识别冬小麦株型的最佳时期。水、旱地同一种株型的冬小麦品种在整个生育时期NDVI均值差异较显著,均表现为水地冬小麦高于旱地冬小麦,尤以抽穗初期最为明显。水旱地冬小麦不同生育时期NDVI与产量相关性均以抽穗初期为最高,但用抽穗初期和灌浆期NDVI与产量的复合回归方程进行产量预测比用抽穗初期NDVI与产量的回归方程效果好,旱地冬小麦尤为明显。

农作物冷冻害遥感监测研究进展

当前全球极端天气气候事件发生的频率和强度增大,造成的灾害损失不断增加。其中,冷冻害是作物常见的灾害之一,农业部门及各地方政府等相关部门都对农作物灾害的实时监测极为关注。遥感技术的发展为作物冷冻害的监测和预报提供了快速、无损、大面积监测的手段。本文对作物冷冻害遥感监测的主要研究进展进行了综述,并归纳了作物冷冻害遥感监测的主要技术方法。目前国内外关于农作物冷冻害遥感监测,在监测机理、精度、实时性和实用化等方面还存在着较大的不足,还有待于深入研究。对此提出了进一步加强光谱响应机理研究、空基和地基相结合、多源多时相数据互补的解决对策,并进行了展望。

基于GIS的荞麦芦丁含量生态区划研究

分析了荞麦芦丁含量与气象因子的关系,结合荞麦地理分布信息,筛选出影响芦丁含量的主要气象因子,利用Arc GIS软件的空间分析功能,对荞麦芦丁含量进行生态区划,并进行评述。结果表明,品种和生态区域对芦丁含量具有明显的影响,而温度、降水、日照时数是影响芦丁含量的主要生态因子。芦丁含量与8月上旬均温、7月大于30℃天数具有负相关性,与8月降水量、生育期日照时数具有正相关性。利用GIS对芦丁含量进行区划,将晋中市分为3个区,即高、中、低芦丁含量荞麦种植区,与实际状况基本符合。研究结果可为高芦丁含量荞麦生产基地的确定和区域化、规模化种植提供参考。

小麦遥感估产研究进展与发展趋势

对国内外小麦遥感估产研究进行了全面的回顾,探讨了遥感技术在小麦种植面积提取、长势监测和模型构建上的应用,并提出了今后的研究方向和发展趋势。

基于RS的冬小麦种植面积提取及最佳时相选择

为探求冬小麦种植面积提取的方法,本研究通过多种图像处理方法对TM数据进行处理,结合实地调查和研究区主要种植作物的物候历,利用TM数据提取了冬小麦的种植面积。同时为了提高解译精度,结合GIS进行了两次目视解译过程,消除了分类器分类会出现的多分和漏分现象。结果表明:通过分类后计算混淆矩阵与地面真实感兴趣区(ROI)进行比较,发现Mahalanobis Distance分类法阈值(最大误差距离)为2.9时分类效果最佳。得到2007年研究区域冬小麦遥感监测面积为560 650 hm2,提取精度达到了95.23%。三个地区以临汾地区提取精度最高,而晋中地区最低。因此利用该方法提取冬小麦种植面积是可行的。

不同糜子品种萌发期对干旱胁迫的响应及抗旱性评价

利用PEG-6000溶液模拟干旱胁迫,对16个糜子(Panicum miliaceum L.)品种萌发期与抗旱性相关的指标进行测定,比较其抗旱性,并采用隶属函数法对其抗旱性进行综合评价。结果表明:不同糜子品种抗旱性有显著性差异。干旱胁迫抑制糜子种子萌发活力,降低了萌发速度和发芽率;干旱胁迫对糜子胚根的抑制要强于胚芽;萌发抗旱指数、相对发芽率、相对发芽势、相对胚芽长、相对胚根长、相对萌发指数和相对活力指数均可作为糜子萌发期抗旱性鉴定的参考指标。河曲红黍子、伊选红糜、粘丰5号这3个品种抗旱性较强。

糜子氮、磷、钾肥的效应及优化研究

为揭示糜子氮、磷、钾肥效应,并提出最优推荐施肥量组合,本试验采用"3414"不完全正交回归设计,对糜子氮、磷、钾肥合理配比施肥效应进行研究,同时对糜子产量进行肥效模型拟合,得出最优经济效益氮、磷、钾推荐施肥量。结果表明,施用氮、磷、钾肥,糜子增产效果显著,最高增产率可达52.31%,缺氮和高氮处理增产率最低,说明适宜的氮肥施用量是影响糜子产量的关键因子。氮、磷、钾肥间存在明显的交互作用,配合施用能提高肥效,三因素对糜子产量的影响大小顺序为氮>磷>钾,任一因素过量施用均会导致产量显著降低。根据一元二次肥效模型得出糜子氮(N)、磷(P2O5)、钾(K2O)的最优推荐施肥量分别为121.61、78.09、24.23 kg/hm2,适宜的氮、磷、钾施肥比例为1∶0.64∶0.20。

不同糜子品种对低氮胁迫的生物学响应

采用溶液培养的方法,研究了低氮胁迫下不同糜子品种苗期生物学性状、氮素吸收利用效率差异及与根系形态生理指标之间的相关关系。结果表明,低氮胁迫下,糜子地上部生长受抑程度大于根部,植株氮累积量降低但氮利用效率明显提高。晋黍7号株高、叶面积、茎叶干重、根干重、总根数、总吸收面积和活性吸收面积下降幅度在所测试品种中均最小,其总氮累积量分别是晋黍1号、晋黍5号、晋黍8号的1.35、1.50、1.39倍,根系氮累积量/总氮量的百分率增加的幅度和地上部氮累积量/总氮量的百分率下降的幅度均最低,分别为9.75%和3.47%;植株氮利用效率比晋黍1号、晋黍5号、晋黍8号分别高20.92%、12.44%、14.83%。晋黍7号较其他品种更耐低氮胁迫。低氮胁迫下,糜子根系干重、总根长、总吸收面积与总氮累积量呈显著线性相关,表明低氮胁迫下,根系形态生理指标对氮素吸收效率起重要作用。

冬小麦-夏玉米轮作区土壤养分时空变化特征

【目的】研究冬小麦-夏玉米轮作区土壤养分的时间和空间变化规律以及多年轮作对土壤养分的影响。【方法】以国家精准农业示范研究基地为例,利用GIS技术和地统计学方法,结合《北京土壤养分分等定级标准》,分析冬小麦-夏玉米轮作区土壤养分时空变异特征。【结果】从2000—2007年,研究区严重缺乏磷、钾养分,且含量等级呈下降趋势;土壤全氮含量虽在部分区域偏高,但盈亏等级也呈下降趋势;有机质含量略微增加,处于平衡状态。不同年度的各土壤养分的变异系数范围为11.00%—51.71%,属于中等程度的变异。随着时间的推移,有效磷、有机质、全氮和碱解氮空间分布稳定。速效钾在2001年空间分布规律与2000年和2007年不同,但2000年和2007年空间分布一致,说明土壤速效钾空间分布也具有一定的稳定性。【结论】整体上来说,研究区南部和东北部土壤养分含量偏高,中部含量偏低。当田块土壤物理特性有大的变动时,土壤养分的空间结构特征会受到一定影响;但当长时间田块耕作管理相对一致时,结构性因素(尤其土壤特性、气候)起主要作用。

基于多变量统计分析的冬小麦长势高光谱估算研究

利用高光谱分析技术实现冬小麦长势的准确、无损监测具有重要的实践意义。基于连续两年的氮素运筹试验,通过获取叶面积指数(LAI)、地上干生物量(AGDB)、地上鲜生物量(AGFB)、植株含水量(PWC)、叶绿素密度(CH.D)和氮素积累量(ANC)六个冬小麦长势指标及冬小麦冠层高光谱,引入主成分分析法(PCA)构建可表征冬小麦长势的综合长势指标(CGI),并结合偏最小二乘回归法(PLSR)构建CGI的高光谱估测模型。结果表明,除植株含水量外,其他长势指标与所构建的CGI都达到极显著水平,表明利用CGI可以表征各长势指标信息。对比CGI和其他各长势指标的PLSR模型表现可知,CGI光谱监测模型表现最优(R2=0.802,RMSE=1.268,RPD=2.015),也具有较高的预测精度和稳健度(R2=0.672,RMSE=1.732,RPD=1.489)。表明基于PCA方法所构建的CGI可以表征冬小麦长势,利用PLSR方法可以实现对冬小麦长势的准确监测,且监测效果要优于单一的冬小麦长势指标。

冬小麦冠层高光谱对低温胁迫的响应特征

在全球范围内,低温冻害已经成为了冬小麦减产的主要灾害之一,而高光谱遥感技术已成为一种有效的监测与预防手段。为了探究拔节期冬小麦冠层高光谱对低温胁迫的响应规律,通过低温胁迫试验,对同一品种拔节期冬小麦在-2,-4和-6℃等3个温度梯度下处理12h,并测定其冠层光谱反射率,提取红边参数,从而研究低温胁迫对冬小麦冠层光谱特征的影响。结果表明,冬小麦在遭受低温胁迫后,在近红外波段冠层光谱反射率随着低温胁迫程度的加大而升高,而在可见光波段则降低,并出现"绿峰"减弱,"红谷"抬升的现象。另外,对原始光谱进行一阶微分处理后,其一阶微分光谱随低温胁迫程度的加剧,出现向短波方向移动,红边位置也出现"蓝移"现象,红边面积与红边幅值也出现逐渐增大的趋势。研究表明冬小麦在拔节期遭受低温胁迫以后,其冠层光谱对其响应敏感,利用高光谱技术可以实现冬小麦冻害的有效监测。

基于光谱变换的低温胁迫下冬小麦叶绿素含量估测研究

近年来,冻害已成为影响我国冬麦区的农业气象灾害之一,及时、快速、准确地获取冬小麦叶绿素含量对于监测冬小麦冻害发生具有极其重要的意义。本研究通过低温胁迫试验,在拔节期对两个冬麦品种进行-6℃,4 h、8 h和12 h的胁迫处理后,测定其冠层光谱反射率,并对原始光谱数据进行15种典型变换处理,分析比较不同光谱变换下冬小麦叶绿素含量的PLSR模型,筛选出能够表征低温胁迫下冬小麦叶绿素含量的最佳光谱变换方式。结果表明,随低温胁迫时间的延长,两个冬小麦品种叶绿素含量呈降低趋势,随着低温胁迫后天数的增加,各处理与对照的差异逐渐减小。胁迫后5 d,近红外区域反射率有较大升高,并随低温胁迫后时间的延长而升高;在可见光区域,短期内差异不明显。胁迫后10 d、20 d、35 d,黄、红波段逐渐趋于水平,同时近红外区域反射率差异逐渐缩小,可见光区域光谱反射率出现不同程度的上升。对原始光谱数据进行15种典型变换处理,发现原始光谱的倒数、对数、幂、平方根等变换难以提高与叶绿素含量的相关性,且建模效果较差。除原始光谱对数的一阶微分(T6)外,其他微分变换处理的叶绿素含量诊断模型都优于原始光谱。综合考虑模型的校正、验证效果、模型最佳因子数以及相对分析误差的大小,二阶微分变换处理(T15)叶绿素含量校正模型的R2和RMSE分别为0.930、0.340,验证模型的R^2为0.753,表明基于T15的光谱变换数据可实现低温胁迫下叶绿素含量的准确估算,为最佳光谱变换方式。

不同播期冬小麦叶绿素含量的冠层光谱响应研究

为了探究不同播期条件下冬小麦叶绿素含量的冠层光谱响应规律,依据本区域的推广种植播期,本试验设置4个播期,获取其冠层光谱及相关数据,并利用统计学方法对4个播期试验数据进行融合分析,模拟一个具有普适性的混合播期。结果表明,在4个播期和模拟混合播期下所建立的叶绿素含量光谱监测模型中,以播期10月6日的DVI(780,670)所建立的叶绿素含量光谱模型最好,其R2可达0.7835。利用同年的试验数据对模型进行检验,其预测值和实测值的R2可达0.8617,且RE和RMSE最小,表明播期10月6日是对冬小麦叶绿素含量进行预测的最佳播期,依此所建立的冬小麦叶绿素含量光谱监测模型是可行的。同时,所建立模拟混合播期模型的决定系数可达0.6713,实测值和预测值的验证R2可达0.8342,RE和RMSE也较小,说明该模拟混合播期模型能够较准确地预测各种播期条件下的叶绿素含量,因此,模拟混合播期模型在现实的应用中具有较好的适用性和普适度。研究结果可为冬小麦品质的大尺度遥感监测和小麦生产的宏观管理调控提供一定的理论依据。

冬小麦产量与籽粒蛋白质含量协同变化特点及水肥调控

目的揭示冬小麦产量与籽粒蛋白质含量协同变化特点,为小麦高产优质栽培决策提供依据。方法根据盆栽水肥和田间肥料试验数据建立冬小麦产量和籽粒蛋白质含量关于土壤水分含量及氮磷肥的单因素和两因素效应函数,通过对函数曲线变化状态及其特点的分析,揭示小麦产量和蛋白质含量在不同水肥条件下的协同变化特点及其条件,并据此确定各种条件下高产优质的水肥管理方案。结果低肥和中肥(或土壤水分含量为田间最大持水量的50%和60%)条件下,产量和籽粒蛋白质含量随土壤水分含量(或施氮量)增加的曲线分别为凸型和凹型。蛋白质含量最低值和产量最高值之间对应的施氮量为产量和蛋白质含量在土壤水分含量为田间最大持水量的50%和60%条件下协同变化的施氮量区间。在高肥和土壤水分含量为田间最大持水量的70%和80%条件下,产量和蛋白质含量曲线均为凸型,蛋白质含量达到最大值之前对应的土壤水分含量为高肥条件下产量和蛋白质含量协同变化区间;产量达到最大值之前对应的施氮量为土壤水分含量为田间最大持水量的70%和80%条件下产量和蛋白质含量协同变化区间。结论在一定的水肥条件下,小麦产量和蛋白质含量协同变化是可能的。用极差变换将产量和蛋白质含量理论值标准化,其标准值曲线的交点即为二者的最佳结合点。用等值线图描述产量和蛋白质含量的水氮和氮磷两因素效应,分析产量和蛋白质含量变化规律及其关系,确定实现一定生产目标的水肥管理方案。这为小麦高产优质水肥调控提供了一种行之有效的方法。