科研产出
北京地区耕地土壤有机质空间变异分析
《土壤通报 》 2010 北大核心 CSCD
摘要:以北京地区耕地为研究对象,应用地统计学方法对该区296个耕层(0~20cm)土样的有机质含量进行了空间变异分析。有机质空间自相关范围为70.80km,块金效应为50%,表明其空间变异受结构性因素和随机性因素共同作用的影响;不同方向上变异性比较,南北方向上的变异特征最为明显;Kriging插值显示,该区的有机质平均含量为15.21gkg-1,与第二次全国土壤普查养分分级标准相比处于中等偏下的水平,含量较高的耕地主要位于门头沟,而大兴、顺义和延庆3区县耕地有机质含量最低,已接近缺乏等级,应给予足够重视;插值精度评价表明,本次插值精度不高的区域位于采样区的周边,主要与采样点设置以及样点密度有关。


稻干尖线虫病胁迫水稻叶片波谱响应特征及识别研究
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要:对植被病害的精确识别是采取植保措施的前提,同时对喷施农药也具有积极的指导作用。比较了受稻干尖线虫胁迫水稻叶片和健康叶片色素含量、光谱反射率、高光谱特征参数,受害水稻叶片与健康叶片相比,叶绿素和类胡萝卜素含量分别降低18%和22%;光谱反射率在蓝紫光、绿光和红光谱段分别增加1.5,1和2.3倍,在近红外和短波红外区域分别降低约28.9%和26.3%,红边和蓝边分别蓝移约8和10nm,绿峰和红谷分别红移约8.5和6 nm。以红边面积和红边位置作为C-SVC(非线性软间隔分类机)的输入向量,对受害和健康叶片进行识别,精度为100%。研究表明,水稻叶片光谱对病害胁迫具有显著的响应特征,利用C-SVC对受害和健康叶片进行辨别的方法是可行的。
关键词: 波谱响应特征 稻干尖线虫病 微分光谱 支持向量分类机


基于MODIS与TM时序插补的省域尺度玉米遥感估产
《农业工程学报 》 2010 EI 北大核心 CSCD
摘要:针对省域尺度作物估产中的TM影像时相不一致和覆盖能力不足的问题,以山东省2008年玉米产量为研究对象,在6景不同玉米物候期的TM影像和长时间序列的MODIS全覆盖影像的支持下,构建基于玉米生长过程的时序插补模型,将不同物候期的TM影像插补为玉米乳熟期的同期数据集,并通过地面实割实测样本数据,建立地面-TM、TM-MODIS的两阶段遥感估产模型,开展省域尺度玉米产量全覆盖遥感估测方法研究。结果表明,基于时序插补的省域尺度玉米遥感估产方法能充分发挥TM和MODIS影像的各自优势,有效地避免TM影像时相不同所造成的归一化植被指数(NDVI)区域差异,获得较高精度的省域尺度玉米单产估测结果,为开展省级作物遥感估产提供了一种新的技术方法。
关键词: 遥感 估产 作物 玉米 MODIS TM 省域尺度 时序插补


基于高光谱和PLS-LS-SVM的冬小麦叶绿素含量检测
《农机化研究 》 2010 北大核心
摘要:定量测定小麦叶片叶绿素含量在小麦估产、农情监测等方面具有重要意义。本研究验证高光谱成像技术结合偏最小二乘—最小二乘支持向量机(PLS-LS-SVM)建模方法预测大田冬小麦叶绿素含量的可行性。首先利用所搭建高光谱成像系统以线扫描方式获取大田冬小麦叶片反射光谱,进而得到其立方体图像数据,并在小麦叶片光谱图像上选择感兴趣区域计算出光谱平均反射率值。为保证PLS-LS-SVM模型的鲁棒性和预测稳定性,首先通过PLS方法解决多重共线性问题并将输入变量维数减至4维,然后利用LS-SVM进行训练建模。所建叶绿素含量预测模型的决定系数达R2=0.8459,预测均方根误差RMSEV=0.4370。研究结果表明,基于高光谱成像系统,采用PLS-LS-SVM建立模型用来预测大田冬小麦叶绿素含量是完全可行的。
关键词: 冬小麦 叶绿素含量 高光谱成像 偏最小二乘 最小二乘支持向量机


快速获取技术在小麦推荐施肥中的应用
《土壤通报 》 2010 北大核心 CSCD
摘要:田间条件下通过用叶绿素计(SPAD)和手持式传感仪Greenseeker对小麦个体营养状况和小麦群体生长状态进行诊断,结果表明:返青拔节期间SPAD读数值与氮肥施用量有关,在施肥量小于300kgm-2的范围内随氮肥用量的增加SPAD读数值也在增加;小麦返青期叶片SPAD测定值与施肥量符合线性加平台的模型;返青-拔节期间的小麦叶片含氮量与叶绿素成正相关。氮肥的施用量影响小麦群体植被指数的变化,拔节期间的小麦叶片中的叶绿素含量和全氮含量与归一化植被指数(NDVI值)成正相关,施氮量与小麦NDVI值符合线性加平台的模型关系。田间可以通过监测群体和个体相结合的方法,对小麦的氮素营养状况进行快速诊断。

