遥感技术在山西地区玉米生长监测中的应用策略

信息技术的快速发展极大地影响了人们的生活,信息技术已经深入到人们生活的各个领域,引领着人们生产生活方式的变革。农业作为人们生活的基础领域,也深受信息技术的影响,其中,遥感技术的应用逐渐成为提高农作物监测和管理效率的重要手段。针对山西地区玉米生长监测,提出了遥感技术在玉米植株生长动态变化、玉米水分监测、玉米病虫害防治等方面的应用策略,以期推广遥感技术在玉米生长监测中的应用,使遥感技术更好地为农业决策提供科学依据,进而提升山西地区玉米的产量和质量。

光谱技术在水稻生长监测中的应用分析

本文将围绕光谱技术的主要原理、特征开展分析讨论,阐述光谱技术在水稻生长监测中的应用路径,将水稻长势、水稻生化参数、水稻水分作为监测对象,为后续的水稻精细化管理提供参考依据。最终发现,光谱技术相较于传统的数据诊断技术来说,数据获取量更大,且监测效率高,具有省时省力的优势,能够更好地预估水稻单位面积产量,推动农业高质量发展。

基于深度学习的甘蔗生长监测模型设计

蔗糖作为重要的食用糖和再生能源,在世界糖产业链中占有举足轻重的地位。文章旨在通过设计一个准确、高效的模型来监测甘蔗生长状况,进而有效指导科学培育,这是提高甘蔗产量的重要途径。利用深度学习方法构建甘蔗生长监测模型,以解决传统监测方式存在的问题。通过调研了解蔗糖的重要性及传统的甘蔗生长监测方法,详细分析深度学习在计算机视觉等领域的应用,提出基于卷积神经网络(CNN)的甘蔗生长监测模型架构;设计基于CNN的图像分类模型监测甘蔗生长,并通过试验对比验证模型的有效性。最后总结基于CNN的深度学习模型监测甘蔗生长的有效性,并探讨如何进一步提高甘蔗生长监测的准确性。

基于遥感技术的柑橘生长监测研究进展

为了在定量监测与精确管理中充分利用遥感技术无损、实时、准确获取柑橘(Citrus reticulata Blanco)生长指标的优势特点,从柑橘生化参数、水分胁迫、病害、产量和品质5个方面着手,综述了以遥感技术监测的国内外研究现状,分析了目前监测中存在的主要问题,并提出了今后研究的设想,以期为未来相关研究提出参考方向,为提高柑橘精确管理水平和丰产高效栽培技术提供理论支持。

智能化农业技术在农作物生长监测与管理中的应用研究

农业一直是人类社会的支柱产业之一,而农作物的生长监测与管理对确保食品安全和农业可持续性具有至关重要的作用。近年来,随着智能化农业技术的不断进步,传感器、数据分析、自动化设备和机器人等技术的广泛应用,农田管理迎来了一场革命。这些技术设备的运用不仅可以提高农作物的产量和质量,还有助于减少资源的浪费。研究的主要目标是深入探讨智能化农业技术在农作物的生长监测与管理中的应用,其中包括土壤传感器、气象站、全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、自动播种机和智能化收割机器人等关键工具和设备。通过实时采集和分析这些关键数据,农民能够更准确地了解土壤和气象条件的变化,从而能够及时地调整种植策略,提高农业生产效率,降低成本,并最终实现可持续的农业发展。

基于遥感影像的作物生长监测系统的设计与实现

利用遥感监测技术实时快速地获取作物长势参数和氮素营养状况,可以为作物的精确管理提供决策支持。在已有作物(小麦和水稻)生长监测模型的基础上,采用GDAL和GDI+信息处理方法,使用EM算法对反演的作物长势参数进行聚类分析,在Microsoft.NET平台上构建基于聚类分析和遥感影像的网络化作物生长监测系统。系统具有常见格式遥感影像读取、遥感信息提取、作物长势参数反演、聚类分析、专题图制作以及信息发布等功能,并以江苏省方强农场为案例区,对系统的部分功能进行了测试与检验。结果表明,该系统能够准确的读取遥感影像信息,反演作物生长参数,并可根据聚类分析结果自动制作专题图,通过互联网予以发布,从而初步突破了用户无法直接参与遥感影像分析过程的瓶颈,为区域尺度的作物生长监测和精确管理调控提供了决策支持。

高光谱遥感技术在作物生长监测中的应用研究进展

精准农业是现代化农业生产中实现低耗、高效、优质与安全的重要途径,高光谱遥感技术可以快速准确地获取农田作物生长状态的实时信息,为实施精准农业提供重要的技术支撑。本文综述了以高光谱遥感技术监测作物长势(包括叶面积指数和生物量)、作物生物化学参数(包括植物的氮素营养、叶绿素含量、叶片碳氮比等)和籽粒品质(包括籽粒蛋白质含量、面筋含量、淀粉积累量等)的国内外研究进展,并提出了一些今后研究的设想,以期为未来精确农业快速发展提供参考。

计算机视觉技术在作物生长监测中的研究进展

该文从作物外部生长参数测量、果实成熟度检测、作物营养状态监测及作物形状描述与识别等几个方面介绍了国内外计算机视觉技术在作物生长监测中的研究进展,认为具有启发式、智能化特点的彩色图像处理技术将会成为计算机视觉技术应用于设施农业领域的研究热点。

基于便携式作物生长监测诊断仪的江西双季稻氮肥调控研究

建立基于便携式作物生长监测诊断仪的江西双季稻氮肥调控模型,利用模型推荐穗肥追氮量,实现江西双季稻氮肥追施的精确管理。基于不同株型品种和氮肥处理的田间试验资料,构建了双季稻叶面积指数光谱监测模型,利用拔节期的差值植被指数实时估测叶面积指数,进而结合江西双季稻高产栽培经验和建立的氮肥调控模型,对双季稻穗肥追氮量进行实时推荐,并和当地农户施肥方案和产量进行比较。双季稻关键生育期(分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期和灌浆期)的冠层差值植被指数DVI(810,720)与叶面积指数均呈显著正相关,线性函数拟合效果优于其他函数。利用独立试验资料对所建模型进行了检验,单生育期的模型预测效果优于全生育期模型;其中,拔节期的光谱监测模型表现最佳,早稻和晚稻叶面积指数的光谱监测模型的R2分别为0.880 6和0.878 8,模型预测早稻和晚稻叶面积指数的均方根误差、相对均方根误差、相关系数分别为0.30和0.25、7.28%和6.18%、0.923 2和0.926 9。氮肥调控模型推荐施肥应用表明,紧凑型品种的穗肥用量高于松散型品种;与农户方案相比,氮肥调控模型推荐施肥的调控方案在产量不降低的情况下减少氮肥用量6.58kg/hm2,提高氮肥农学利用率0.82个百分点、净收益103元/hm2和产投比0.9,而产量比农户方案略高或持平。与传统非定量农户施肥法相比,基于便携式作物生长监测诊断仪的双季稻氮肥调控方法可在保证产量的情况下,减少施氮量,提高氮肥农学利用率,获得更高经济效益,在江西双季稻生产中具有推广应用价值。

作物光谱分析技术及其在生长监测中的应用

概述了目前利用光谱分析技术估测作物生长状态及其生化组分含量的研究进展,介绍了作物产量预报和品质预测的研究概况,指出作物光谱监测的研究方向。

基于遥感的作物生长监测与调控系统研究

为了利用遥感技术快速无损实时地监测作物的生长、产量和品质状况,达到精确作物管理的目的,在集成作物光谱无损监测模型与作物管理知识模型的基础上,利用系统设计原理和组件化程序设计思想,构建了基于遥感的作物生长监测与调控系统,可实现从小尺度单点到大尺度农区的作物生长实时监测与调控。该系统具有文件管理、图像处理、地物分类与识别、植被指数计算、生长指标监测、生理指标监测、产量与品质预测、实时诊断与调控、工具管理以及系统帮助等功能。以江苏省泰州市的小麦为例对该系统进行实例分析,结果表明,该系统能有效实现作物生长监测与调控功能,从而为作物监测与管理的动态化和数字化奠定了基础。

图像分析在大田作物生长监测中的应用进展

数码影像分析技术已经发展成为廉价、快速的作物生长监测技术手段之一,综述了利用数码照片分析技术进行作物生长监测的研究进展,包括以下三个部分的内容:(1)图像分析进行作物生长监测的光学原理;(2)图像分析中经常采用的光学参数和计算方法;(3)图像分析技术用于作物生长监测的方法和研究进展。对采用图像分析进行作物生长监测的发展方向进行了展望,认为建立特异性的作物生长参数识别光谱学参数、具有人工智能和自学习功能的图像分析方法是采用图像分析进行作物生长监测的未来重要研究方向。提出获取定点多时相照片是提高图像分析准确性的重要手段。

基于作物生长监测诊断仪的双季稻叶面积指数监测模型

为探索作物生长监测诊断仪(Crop Growth Monitoring and Diagnosis Apparatus,CGMD)在不同株型双季稻长势指标监测应用的准确性和适用性,该研究开展了不同株型品种和施氮量的田间试验,采用CGMD获取冠层差值植被指数(Differential Vegetation Index,DVI)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和比值植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI),并同步采用高光谱仪(Analytical Spectral Devices,ASD)获取冠层光谱反射率,构建DVI、NDVI和RVI;通过比较2种光谱仪获取的植被指数变化特征及相互定量关系,评价CGMD的监测精度,建立基于CGMD的不同株型双季稻叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)监测模型,并用独立数据对模型进行检验。结果表明:不同株型品种的LAI、DVI、NDVI和RVI随施氮量增加而增大,随生育进程推进呈“低—高—低”的变化趋势;基于CGMD与ASD的DVI、NDVI和RVI间的决定系数(Determination Coefficient,R2)分别为0.959~0.968、0.961~0.966和0.957~0.959,表明CGMD具有较高监测精度,可替代价格昂贵的ASD获取DVI、NDVI和RVI。基于CGMD植被指数的单生育期LAI监测模型的预测效果优于全生育期,基于CGMD植被指数的松散型品种LAI监测模型的预测效果优于紧凑型品种;基于DVICGMD的线性方程可较好地预测LAI,模型R2为0.857~0.903,模型检验的相关系数(Correlation Coefficient,r)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和相对均方根误差(Relative Root Mean Square Error,RRMSE)分别为0.950~0.984、0.18~0.43和3.95%~9.40%;基于NDVICGMD的指数方程可较好地预测LAI,模型R2为0.831~0.884,模型检验的r、RMSE和RRMSE分别为0.906~0.967、0.24~0.38和5.73%~9.16%;基于RVICGMD的幂函数方程可较好地预测LAI,模型R2为0.830~0.881,模型检验的r、RMSE和RRMSE分别为0.905~0.954、0.25~0.56和7.37%~9.99%。与传统人工取样测定LAI法相比,利用CGMD可实时无损监测双季稻LAI动态变化,可替代SunScan植物冠层分析仪获取双季稻LAI,在双季稻生产中具有推广应用价值。

广义估计方程GEE1在婴儿生长监测回归分析中的应用

广义估计方程ＧＥＥｓ代表了纵向资料统计方法的一个划时代突破。本文把广义估计方程ＧＥＥ１应用于生长监测资料的分析领域，在进行母乳喂养与婴儿体重发育回归分析的同时，较好地解决了困扰生长监测资料分析的数据相关性问题。

光谱技术在水稻生长监测中的应用研究进展

光谱技术可以快速、准确、无损地获取水稻生长状态的实时信息,是水稻生长监测和精确管理中实施变量投入不可或缺的关键技术。综述了以光谱技术监测水稻长势(包括叶面积指数和生物量)、水稻生物化学参数(包括氮素营养和叶绿素含量)和水分的国内外研究进展,并提出了一些今后研究的设想,以期为提高水稻精确管理水平和单位面积产量提供技术支撑。

利用计算机视觉技术进行作物生长监测的研究进展

该文从土壤和杂草等背景的识别、叶面积和株高测量、叶片的形态识别、作物营养信息监测等几个方面,对国内外计算机视觉技术在作物生长监测中的应用进行了综述,分析了该研究领域面临的技术难题,对未来的发展进行了展望,认为复杂背景的识别是前提,高效的图形图像算法是关键,作物的长相长势监测是重点,同时应注重网络化平台及系统的开发研究。

图像处理技术在水培蔬菜生长监测中的应用

为了量化营养液浓度对植物生长的影响,在3组不同浓度的营养液环境下,连续观测并采集蔬菜生长过程的图像,通过图像分割和边缘检测技术提取出蔬菜的总根长、株高和叶冠投影面积等外部形态特征数据。结果表明,运用计算机图像处理技术测量的根长、株高数据与人工测量结果之间的误差在5%范围内,而且对3组不同营养液浓度下油菜幼苗冠层叶面积的连续测量后发现,蔬菜生长过程中的叶冠投影面积的方差与其营养液浓度具有明显的一致性。

遥感技术在作物生长监测与估产中的应用综述

概括了遥感技术在作物生长监测与估产中的应用情况;分析了目前我国在该领域中存在的问题,针对我国作物生产的实际情况,提出一些可行的方案以使该技术得以更好地应用。

新疆艾比湖地区胡杨林生长监测方法研究

文章主要依据德国柏林工业大学生态学院景观与林业研究中心长期的实践经验监测形成的一套成熟的研究方法,对新疆艾比湖地区9个标准样地的胡杨林的生长情况进行准样地数据和树木数据监测,并提出其保护措施和方案。

基于时序巡航图像的茶树生长监测研究

茶树在生长过程会发生各种变化,对茶树进行实时监测有助于及时发现其生长异常状况,并采取有效手段减少经济损失、提高茶叶品质和产量。该研究设计了1个茶树生长图像监测系统,在茶园中架设1台可变焦云台摄像机,将茶园划分为若干监测区域,利用摄像机的变焦和转动获取监测区域的视频流,实现茶树生长的实时监测。定时对各监测区域进行图像抓拍,并按监测区域和时间保存到茶树生长图像库。通过对茶树生长图像库的分析,可以得到茶树的嫩芽萌发情况、病害发生过程、营养缺失情况等生长信息,以及光照、天气变化等环境信息。通过茶树图像的颜色特征参数与含氮量之间的回归分析,得到茶树含氮量的快速监测模型,平均相对误差在6%以内。本系统为获取茶树生长信息提供了一种快捷、简便、经济的技术手段,同时也适用于其他作物的生长监测。