不同培育方式对橡胶树实生苗生理指标、养分及长势的影响

橡胶树(Hevea brasiliensis)种子催芽生长一般使用沙床培育,沙子是不可再生资源,为了选择一种适合橡胶树种子培育方式来替代对沙子的依赖,该研究通过水培、悬空培育和传统的沙培比较橡胶树实生苗第1蓬叶稳定时,苗木的生长势、生理指标及养分含量。结果表明,水培实生苗地上部株高、茎粗、叶面积的长势最佳,壮苗指数和生物量的含量最高,但其根太长,根相对较细。水培的叶、茎、根的可溶性糖、丙二醛、游离脯氨酸、超氧化物歧化酶的含量均较低;水培和悬空培育的叶片和茎的叶绿素、类胡萝卜素及根系活力的含量没有显著性差异,均高于沙培。水培的叶、茎、根中的氮和磷含量最低,沙培的最高;而水培实生苗根和茎中钾的含量较高,叶片中含量与悬空培育、沙培均没有显著性差异;悬空培育在叶、茎、根中钾的含量最低。水培促进了苗木的生长,降低干旱胁迫,提高养分利用率,但后续还需调控根系,建设良好根团。悬空培育的苗木长势较弱,还需进一步完善方法。

茄子与平菇、甘蓝、甘薯间作对其长势、产量及根际环境的影响

为避免因茄子连年种植导致的土传病害增加而对茄子生产造成影响,形成健康、生态的解决办法,以茄子不间作为对照,研究分析了茄子与平菇、甘蓝、甘薯3种作物分别间作后对其长势、产量及根际环境的影响。结果表明:与对照相比,茄子与3种作物间作对茄子株高日均生长量、茎粗、单株坐果数、单果质量、667 m^(2)平均产量以及根际土壤干质量、含水量、EC值、碳氮比、有机碳含量、无机碳含量、有机质含量、速效磷含量均未造成显著影响;茄子与甘蓝间作较与平菇、甘薯间作可显著降低土壤干质量和速效钾含量,且较对照分别降低了8.58%和11.11%,这有利于土壤孔隙度的增加,同时较对照极显著提高了茄子根际细菌总量,显著提高了根际真菌总量及根际细菌与真菌总量比值,分别较对照提高114.44%、42.18%和49.56%,这有助于茄子连作障碍的消减及土传病害的防治;茄子与平菇间作极显著降低了根际土壤的pH值,较对照降低5.36%,极显著降低了土壤全碳含量和全氮含量,分别降低16.99%和17.10%,但显著提高了土壤速效氮含量,增幅达36.10%,极显著提高了根际细菌总量和真菌总量,分别提高71.84%和156.98%;茄子与甘薯间作,极显著降低了根际土壤的pH值,降幅达7.39%,但显著提高了土壤速效钾含量和根际真菌总量,极显著增加了根际细菌总量,增幅分别达27.76%、56.98%和99.67%。综合上述分析认为,茄子与甘蓝间作有利于改善土壤团粒结构,丰富、稳定土壤生态系统,有助于作物植株健康生长,但间作时需要及时补充钾肥;而茄子与平菇、甘薯间作会降低土壤pH值,提高土壤肥力,可用于盐碱土或“生”土的改良。

基于熵权-模糊综合评价法的无人机多光谱春玉米长势监测模型研究

为实现春玉米长势的快速监测,实时掌握田间作物的生长状况,本文以新疆维吾尔自治区克拉玛依地区种植的春玉米作为研究对象,利用无人机多光谱影像对春玉米进行长势监测。基于地面采集的春玉米叶片叶绿素含量、叶面积指数、地上部生物量和株高等数据,结合熵权法(EWM)和模糊综合评价法(FCE)建立综合长势指标CGMI_(EWM)和CGMI_(FCE)。通过无人机遥感影像数据构建光谱指数,并利用皮尔逊相关性分析法和方差膨胀因子确定模型最佳输入变量。采用偏最小二乘法(PLS)、随机森林回归(RF)及粒子群算法(PSO)优化RF模型建立春玉米长势反演模型,结合模型精度评价指标,最终确定春玉米空间影像长势分布图。结果表明,以CGMI_(EWM)和CGMI_(FCE)构建综合长势指标的相关性均高于单一长势指标的相关性;利用CGMI_(FCE)长势指标结合PSO-RF模型反演春玉米长势的效果最优,其决定系数(R^(2))为0.823,均方根误差(RMSE)为0.084%,相对分析误差(RPD)为2.345;研究区春玉米长势集中在生长正常(ZZ)等级,说明全区春玉米长势较为稳定。研究结果可为春玉米的田间管理提供科学依据。

甜椒后期长势弱 蓟马防治别忽略

近日,山东省潍坊市甜椒棚的一大茬甜椒已经进入生长后期,于是放松了管理,病虫害防治不及时,加之进入后期的植株长势逐渐衰弱,抗逆性降低,导致蓟马发生严重,特别是花朵上,虫体数量较多,不但影响甜椒的正常生长,而且蓟马虫体小,不易被察觉,如果防治不彻底,也容易导致下茬蔬菜受害。在此提醒菜农,当蔬菜进入生长后期,蓟马防治依然不能放松。

基于无人机遥感的作物长势监测研究进展

无人机遥感技术作为一种新型的农业技术,为精准农业领域的发展提供了重要的技术支持。与传统监测方法相比,无人机遥感具有成本低、时效性强、无大气干扰、分辨率高等优点,为农业信息采集提供了新的工具。无人机农业遥感技术能够高效、无损地精确采集农业遥感数据,对作物长势进行实时监测,为农业生产提供重要的获取空间数据途径。近年来,随着无人机技术和遥感技术的不断发展和成熟,无人机农业遥感技术的应用范围逐步扩大,涵盖了作物生长监测、精准施肥、精准灌溉、病虫害预警等多个领域。本文重点介绍无人机遥感技术在作物生长监测中的应用,主要介绍了无人机遥感系统的组成、无人机遥感平台和传感器的类型和特点、基于无人机遥感图像数据处理的关键步骤以及作物长势监测的重要指标,综合评估了无人机遥感技术在作物长势监测方面应用的研究现状和存在的问题旨在为后续的无人机遥感技术在作物长势监测中的研究提供参考。

结合变异系数法和机器学习模型的棉花长势监测

为了更加准确地获取棉花关键物候期的长势信息,本文首先通过棉花制图指数提取棉花种植区域;然后利用变异系数法将反映棉花长势的株高、SPAD值、叶片湿重、叶片干重与叶面积5种指标构建为一个综合长势指标,即棉花长势指数(FBCGI);最后选取最优特征变量,结合随机森林模型构建棉花长势反演模型。结果表明:①棉花总体分类精度达到81.65%;②与5种单一长势指标相比,构建的FBCGI与植被指数的相关性更高;③基于最优特征变量和随机森林模型构建的棉花长势监测模型,在建模集和验证集中的R 2和RMSE分别为0.74、0.07和0.51、0.10。研究结果可为棉花长势监测提供重要参考。

理化复合参数和神经网络结合的冬小麦长势遥感监测

准确、及时地监测区域作物长势状况对农业规划和政策的制定与调整具有重要的意义。遥感技术作为一种收集大面积作物长势信息的有效手段,正日益受到关注。为提高冬小麦长势遥感监测的准确性和全面性,该研究基于田间实测的冬小麦拔节期地上鲜生物量(aboveground fresh biomass,AFB)、叶面积指数(leaf area index,LAI)、叶片叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)和叶片氮含量(leaf nitrogen content,LNC)4种生长相关理化参数,利用熵值法获取各参数权重构建冬小麦理化复合参数(physico-chemical composite parameter,PCCP)。利用显著性检验和籽粒产量数据分析复合参数在量化冬小麦长势方面的性能。然后,以Sentinel-2A作为数据源,分析不同遥感指数与LAI、SPAD、AFB、LNC和PCCP的相关性。选取相关性较高的遥感指数作为反向传播(back propagation,BP)人工神经网络(artificial neural networks,ANN)的输入,建立冬小麦长势遥感监测模型,对PCCP进行估计。评价模型精度并用于监测研究区冬小麦长势分布特征。赋权结果表明,作物物理参数的权重大于生化参数,其中LAI的权重最大,为0.387,AFB和SPAD次之,LNC的权重最小,为0.105;PCCP性能评估结果表明,与单一理化参数相比,PCCP值能更好地揭示作物长势状况的差异,其与最终籽粒产量的相关性更好,决定系数提高0.035~0.468,均方根误差减少46.2~520.0 kg/hm^(2);在遥感监测过程中,PCCP比单一理化参数有更好的应用潜力,BP-ANN长势遥感监测模型模拟PCCP精度较高,在测试集中决定系数为0.830,均方根误差为0.080;研究区冬小麦总体长势稳定且分布集中,呈现"中部差,南北好"的空间分布特征。因此,构建作物理化复合参数用于量化作物长势是提高长势监测可靠性和准确性的一种有效方式,可为冬小麦田间管理提供科学依据,服务于发展智慧农业和建设农业强国的战略需求。

基于物联网的甘蔗长势估计方法

针对现有农作物长势监测技术成本高、依赖特定传感器硬件等问题,本文在现有农业物联网技术的基础上,利用植物生长影响无线通信信号强度的特性,提出了一种利用物联网接收信号强度指示(RSSI)结合环境数据估计甘蔗长势的方法。基于ZigBee无线网络搭建物联网平台,将物联网平台部署于大田中监测甘蔗生长周期,获取RSSI、株高等实验数据,再利用机器学习方法构建株高估计模型及比较验证。结果显示:基于随机森林的回归模型的评价指标优于其他机器学习模型,决定系数(R^(2))为0.92,均方根误差(RMSE)为20.97 cm,该方法可满足农业株高监测的需要,为农作物长势监测提供了一种低成本方案。

基于合成孔径雷达数据的农作物长势监测研究进展

[目的/意义]农作物长势监测能及时提供农作物的生长状态信息,对于加强中国作物生产管理、确保国家粮食安全具有重要的意义。卫星遥感技术的发展为大面积的作物长势监测提供了契机。然而,在雨热同期的作物生长旺季,光学遥感数据的获取经常受到天气的限制。因此,近年微波雷达遥感技术受到了广泛重视。[进展]梳理了利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据进行农作物长势监测的国内外研究现状,从农作物长势SAR遥感监测指标、农作物长势SAR遥感监测数据和农作物长势SAR遥感监测方法3个方面对基于SAR数据农作物长势监测研究进展与标志性成果进行总结。在分析常用于农作物长势监测的方法及其适用性的基础上,对它们在长势监测中应用情况进行分析。[结论/展望]提出了4个国内外SAR监测农作物长势所存在的问题:1)基于SAR数据的农作物长势监测方法研究整体较少;2)微波散射特征挖掘不够,特别是对极化分解参数的长势监测应用研究还有待深入;3)针对农作物长势监测中的雷达植被指数相对较少,其应用尚未得到充分发挥;4)基于SAR散射强度的农作物长势监测主要采用经验模型,难以推广到不同地区和类型的农作物上。最后,展望未来的研究应聚焦于挖掘微波散射特征、利用SAR极化分解参数、发展和优化雷达植被指数以及深化散射模型来监测农作物长势。

即食沙拉各组分中单增李斯特菌和沙门氏菌的生长势研究

由即食沙拉引发的食源性疾病对民众的身体健康和生命安全构成了严重威胁。为应对此问题,文章重点研究了不同储存温度条件下,即食沙拉6种主要食品基材上单增李斯特菌和沙门氏菌的生长状况。结果表明,单增李斯特菌在5℃时能够在某些食品基材,尤其是熟鸡胸肉中实现存活和繁殖;而沙门氏菌在低温条件下的任何食品基材上均无法繁殖。同时,在10℃、15℃和20℃的温度条件下,在生菜、黄瓜、紫甘蓝和鸡胸肉中,两菌均表现出了显著的增殖趋势。此外,单增李斯特菌在15℃和20℃的胡萝卜中可良好生长,在10℃下增长受限;而沙门氏菌未表现出类似变化。沙拉酱在任何温度下均不支持两种致病菌生长。希望该研究结果可为后续即食沙拉的精准风险评估提供了重要的数据支持。

基于高光谱遥感技术的棉花长势监测研究进展

高光谱遥感技术的快速发展使得作物长势监测方法更加简单、便捷、准确,同时还可获得大范围的作物信息,这为实现棉花生长状态的快速、连续监测提供了重要技术支撑。综述高光谱遥感技术在棉花长势监测方面的研究进展,并对高光谱遥感技术在棉花长势监测方面的未来发展进行展望。

基于TRIZ理论解决立柱栽培蔬菜长势不均的问题

由于立柱基质栽培设施存在上下层水肥供应不均和阴阳面光照不均的问题,导致了蔬菜长势不均进而影响高产,为了解决这些问题,引入TRIZ理论,根据TRIZ一般解题流程,首先陈述具体技术问题,然后抽象为TRIZ通用问题模型,再运用TRIZ工具得到通用的解决方案模型,共获得16种解决方案,最后结合实际,通过方案评价进行选择和技术集成,最终优选出“立体水培(或气雾培)+动态旋转+周期性供水肥”的集成方案,解决了立柱基质栽培水肥供应不均和光照不均的问题,有望进一步实现蔬菜无土栽培提质增产。

融合无人机光谱信息与纹理特征的冬小麦综合长势监测

高效、及时获取作物长势信息对作物生产管理具有重要作用。目前针对小区域农作物长势监测多以无人机光谱信息反演来实现,但综合考虑农作物不同生育期阶段的表面特征信息进行小区域农作物长势监测的方法需进一步研究。本文以冬小麦为研究对象,基于冬小麦株高和叶面积指数(Leaf area index, LAI)按照变异系数法构建综合长势监测指标(Comprehensive growth monitoring indicators, CGMI),提出一种融合无人机光谱信息与纹理特征的冬小麦综合长势监测方法。以搭载多光谱镜头的无人机获取冬小麦4个生育期影像,得到12种植被指数和各波段的8类纹理特征。采用Person相关性分析方法,筛选出与CGMI相关性较好的植被指数与纹理特征,进而采用随机森林回归(Random forest, RF)、偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PLSR)、支持向量机回归(Support vector regression, SVR)3种机器学习方法分别构建基于植被指数和基于植被指数与纹理特征的2个长势监测模型,通过比较得到较优长势监测模型,最终获得研究区冬小麦长势空间分布信息。结果表明:3种机器学习方法中,基于植被指数与纹理特征的SVR长势监测模型精度最高(训练集R^(2)为0.789,MAE为0.03,NRMSE为4.8%,RMSE为0.04),与基于植被指数的SVR长势监测模型相比,该模型决定系数提高5.1%,平均绝对误差降低3.3%,标准均方根误差降低8.3%,均方根误差降低10%。研究结果证明该方法精确、可靠,可为冬小麦长势监测提供参考。

杀菌与苗龄协同作用对岩黄连假植苗成活率和生长势的影响

【目的】探明岩黄连假植过程中杀菌与苗龄协同作用对其成活率和生长的影响,为岩黄连高效假植生产提供理论依据。【方法】以岩黄连幼苗为试验材料,研究杀菌与不同假植苗龄(真叶数2片、3片、4片、5片和6片)对黄连假植苗成活率和生长势的影响。【结果】各苗龄试验组杀菌处理较未杀菌处理的假植苗成活率显著(P<0.05)提高7.10~42.75百分点,平均提高26.07百分点;是否杀菌处理对相同苗龄假植苗各生长指标的影响差异均不显著。真叶数与假植苗成活率呈显著正相关,幼苗真叶数为3~6片且经杀菌处理黄连假植苗的死苗率≤10%;杀菌处理下苗龄(真叶数)与假植苗的根重(0.63)、根粗(0.73)、叶绿素相对含量(0.55)和地上部分重量(0.69)呈显著正相关,适宜生长的真叶数为3~6片。通过全株相对生长势指数(RGI)分析,真叶数与岩黄连假植苗全株RGI呈显著正相关,进一步确定岩黄连幼苗最适宜假植苗龄为4片真叶期。【结论】4片真叶期岩黄连假植苗经杀菌处理后的成活率和生长最佳。

典型城市行道树立地环境改造对植物长势及根系的影响研究

为研究典型城市行道树立地环境改造对植物长势及根系的影响,以广州市南沙区柳园路行道树秋枫Bischofia javanica为研究对象,采用透气铺装、绿带种植对其立地环境进行改造。结果表明,采了透气铺装、绿带种植改造的秋枫地上部分长势得到改善,其中透气铺装改造对秋枫株高提升较明显,空白对照组株高差异最高达1.56 m,绿带种植改造对秋枫胸围提升较明显,和空白对照组差异最高达6.02 cm,绿带种植改造对东西冠幅、南北冠幅提升效果均优于透气铺装改造,和空白对照差异最高达5.33,5.14 m。在垂直方向上,透气铺装、绿带种植改造后秋枫的根系密度随着土壤深度的增加而增加,透气铺装改造在0~20 cm和>41 cm的土层深度中对秋枫根系密度影响较大,在20~41 cm土层深度中对秋枫根系密度影响较弱,而绿带种植在各个深度中对秋枫根系密度均有提升。在水平方向上,不同立地环境改造方式根系密度分布也不同,其中透气铺装改造秋分根系密度随着扫描半径的增大呈现“W”形态的趋势,根系集中分布在距离主干1.0,2.0 m处。绿带种植改造秋枫根系密度随着扫描半径的增大呈降低趋势,其中在距离主干0.5 m处根系密度最大为8.53 N/m。经过立地环境改造后,秋枫行道树根系密度和胸围呈显著正相关;行道树根系密度和株高呈正相关,但不显著;行道树根系密度和平均冠幅呈显著正相关。典型城市行道树立地环境改造对秋枫地上部分、地下部分长势促进效果明显,针对城市行道树立地环境差、根系生长空间不足、长势衰弱等情况,可优先采用行道树树穴改造的方法改善植物长势及其根系状况。

基于AIoT的小米椒植株长势监测系统

基于AIoT的小米椒植株长势监测系统融合了人工智能技术与物联网技术,以 STM32F407单片机作为控制核心,外接多种传感器实现对小米椒植株生长环境信息的测量与基于OpenCV的图像信息采集;再结合先进深度智能算法,对图像进行分析处理和特征提取。最后通过无线通信技术将采集到的数据同步上传至物联网云平台或微信小程序进行统计分析与存储,并结合小米椒生长发育数据判断小米椒植株最适宜的生长环境,提示种植者对温室大棚环境进行控制调节,实现精细化管理,使小米椒植株向更好的方向生长。

外源6-BA调控对茄子砧木嫁接番茄酶活性变化及生长势影响

为探究6-BA对番茄/茄子嫁接口愈合的影响,以茄子‘开拓者1号’为砧木,樱桃番茄‘22cr009’为接穗,嫁接时外源施用不同浓度的6-BA,对嫁接后砧穗间愈合过程中过氧化物酶(POD)、多酚氧化酶(PPO)活性变化规律及后期节瘤形成的大小进行研究。结果表明:茄子砧木嫁接番茄成活率达97%以上,嫁接亲和性好;不同浓度的6-BA对嫁接后POD和PPO酶活性升高幅度影响不同,6、8、10和12 mg/L 6-BA处理POD酶活性均呈逐渐升高的趋势,14mg/L处理呈先迅速升高后下降的趋势;6和8 mg/L处理PPO酶活性均呈先升高后降低的趋势,10、12、14 mg/L处理呈现逐渐升高的趋势;10 mg/L 6-BA处理的节瘤直径在开花期、结果期和成熟期均较小,分别比CK节瘤直径降低8.19%、11.91%和3.69%。

农作物长势遥感监测述评

自遥感技术应用于农业以来,农作物长势遥感监测一直备受关注。文章从农作物长势遥感监测的研究现状入手,梳理当前农业遥感卫星数据和多源遥感数据融合情况、植被指数发展应用情况、无人机平台及高光谱数据监测农作物长势状况,提出当前农作物长势遥感监测存在的问题,并展望未来农作物长势遥感监测的发展趋势,以期为农业遥感与传统农学融合提供有价值的参考依据。

作物长势信息获取技术发展现状分析

随着我国农业现代化、机械化及自动化水平的提高,智慧农业逐渐替代了传统的粗犷式农事管理方法,成为了农业生产的新主题。地物光谱特征识别技术的发展及无人机、无人车等智能平台在农业生产中的应用,进一步丰富了作物长势信息的高效感知手段。本文基于作物长势信息获取的重要性,综述了传统作物长势信息获取方法及存在问题,介绍了作物长势信息获取传感器的研究现状以及用于传感器搭载的各类农业智慧平台的研究现状,分析了各类传感器与不同测试平台结合的优势及存在问题,并对相关技术的未来发展进行了展望。

三江平原农作物长势遥感监测

农业遥感中非常重要的研究课题之一就是利用遥感技术对农作物的长势进行监测,农作物长势监测就是指在农作物的生长过程中监测其生长状况并且预测其发展趋势。这一研究课题不但可以给农田间的管理带来及时可靠的信息,还能在农作物生长的早期预估其最终的产量,给国家农业相关部门提供粮食管理和决策的依据。本文以三江平原大部分地区为研究区域,选取了三江平原地区2009年和2010年类型为MODIS13Q1的遥感影像和该地区的矢量数据文件,利用ENVI4.5和ArcMap10.2.2等基础软件工具得到研究区域的归一化植被指数NDVI图以及农作物长势信息图,通过对这两年的长势图进行对比和分析,得出三江平原2009年~2010年农作物长势在时间上和空间上的变化特点并且分析引起发生这些变化的主要原因。