本文選題：監(jiān)測診斷儀　切入點(diǎn)：農(nóng)學(xué)參數(shù)　出處：《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：作物生產(chǎn)過程的精確管理是精確農(nóng)業(yè)的重要內(nèi)容之一,其核心思想是針對作物群體的差異實(shí)施動態(tài)調(diào)控、精確投入,以最少量的生產(chǎn)投入,產(chǎn)生最大化生產(chǎn)效益。其中作物生長信息實(shí)時(shí)獲取與在線診斷是作物精確管理的依據(jù),對作物的生長發(fā)育、品質(zhì)、產(chǎn)量起著決定性的作用�；诠趯臃瓷涔庾V的作物生長信息無損監(jiān)測技術(shù)是目前作物生長精確管理的關(guān)鍵技術(shù),傳感器作為感知信息的重要裝備,成為獲取作物冠層光譜信息的主要途徑和手段。但是,目前我國作物生長信息的監(jiān)測主要依賴于國外進(jìn)口光譜儀集中在某一地區(qū)某一生育期建立作物光譜特征和生物理化參數(shù)的模型,尚未有利用監(jiān)測儀進(jìn)行系統(tǒng)性的推廣田間試驗(yàn)測試與評價(jià),難以有效滿足作物生產(chǎn)精確管理需要。本研究運(yùn)用CGMD302作物生長監(jiān)測診斷儀進(jìn)行了稻麥田間測試,并評價(jià)了儀器的性能。主要完成以下工作:(1)利用CGMD302作物生長監(jiān)測診斷儀在蘇州吳江、江西及如皋、徐州對不同施氮水平的稻麥冠層光譜進(jìn)行了測試,研究發(fā)現(xiàn)兩個波段的反射率的大小為R815R730,且紅邊波段730nm的光譜反射率隨施氮水平的增加而降低,而近紅外波段815nm的光譜反射率則隨著施氮水平的增加呈上升趨勢。在同一波段的相同氮素處理下,稻麥品種間冠層光譜反射率在5%水平下無顯著差異。通過不同稻麥品種冠層反射光譜隨生育時(shí)期和施氮量的差異分析的結(jié)果表明,在近紅外波段815nm,稻麥品種間的冠層光譜反射率差異很大,而在紅邊波段730nm的反射率差異較小;稻麥冠層光譜植被指數(shù)隨著生育進(jìn)程逐漸增大,到抽穗期達(dá)到最大值,之后逐漸減小。通過不同氮素處理稻麥冠層反射光譜隨生育時(shí)期變化的差異分析的結(jié)果表明,稻麥冠層光譜反射率在近紅外波段815nm隨著施氮量的增加表現(xiàn)出較大差異,在抽穗期達(dá)到最大值,而在紅邊波段730nm的反射率差異較小,在抽穗期達(dá)到最小值;稻麥冠層光譜植被指數(shù)在不同氮素處理下隨著生育進(jìn)程逐漸增大,在抽穗期達(dá)到最大值,之后逐漸減小。表明監(jiān)測儀有助于實(shí)現(xiàn)稻麥不同株型和葉色品種的識別與分類。(2)通過兩年蘇州吳江水稻田間小區(qū)試驗(yàn),得到基于CGMD302作物生長監(jiān)測診斷儀的水稻冠層光譜歸一化植被指數(shù)與3個農(nóng)學(xué)參數(shù)LNC、LAI、LDW之間的擬合方程的決定系數(shù)(R2)分別為0.7665、0.7918、0.8181;比值植被指數(shù)與3個農(nóng)學(xué)參數(shù)LNC、LAI、LDW之間的擬合方程的決定系數(shù)(R2)分別為0.7218、0.7799、0.8222;差值植被指數(shù)與3個農(nóng)學(xué)參數(shù)LNC、LAI、LDW之間的擬合方程的決定系數(shù)(R2)分別為0.6548、0.7849、0.8466。并用第二年的獨(dú)立試驗(yàn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了試驗(yàn)1所提出的由歸一化植被指數(shù)和農(nóng)學(xué)參數(shù)擬合的方程,發(fā)現(xiàn)葉片氮含量、葉片干重、葉面積指數(shù)的預(yù)測值與實(shí)測值之間的決定系數(shù)(R2)分別達(dá)到了 0.7361、0.67、0.7656,均方根誤差(RMSE)分別為0.2635、0.0464、0.5554,平均相對誤差(RE)分別為0.0943、0.1625、0.1012,經(jīng)獨(dú)立試驗(yàn)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)表明其具有較好的檢驗(yàn)結(jié)果。表明CGMD302作物生長監(jiān)測診斷儀對水稻農(nóng)學(xué)參數(shù)具有良好的監(jiān)測性能,可行性較好。(3)通過江西和蘇州吳江兩個示范點(diǎn)的水稻田間試驗(yàn),綜合起來分析得到冠層光譜歸一化植被指數(shù)與4個農(nóng)學(xué)參數(shù)LNC、LNA、LAI、LDW之間的擬合方程的決定系數(shù)(R2)分別為0.6497、0.8394、0.6964、0.7014;比值植被指數(shù)與4個農(nóng)學(xué)參數(shù)LNC、LNA、LAI、LDW之間的擬合方程的決定系數(shù)(R2)分別為0.6299、0.7477、0.6451、0.6858。同時(shí)將這兩個示范點(diǎn)的水稻品種按照株型類別不同進(jìn)行分類,分析了不同株型水稻品種葉片農(nóng)學(xué)參數(shù)與植被指數(shù)之間的關(guān)系,結(jié)果表明歸一化植被指數(shù)與農(nóng)學(xué)參數(shù)建立的擬合方程的決定系數(shù)比不同示范點(diǎn)建立的決定系數(shù)要高,比值植被指數(shù)與農(nóng)學(xué)參數(shù)建立的擬合方程的決定系數(shù)反而比不同示范點(diǎn)建立的決定系數(shù)要低。因此,對于建立不同示范點(diǎn)的光譜監(jiān)測模型采用分不同株型的方法具有一定的應(yīng)用價(jià)值和可行性。顯示了監(jiān)測儀良好的田間測試能力和多指標(biāo)預(yù)測能力,研究結(jié)果說明監(jiān)測儀具有較高的穩(wěn)定性和精確性。(4)通過如皋和徐州兩地小麥田間試驗(yàn),不僅建立了基于CGMD302作物生長監(jiān)測診斷儀的兩波段光譜植被指數(shù)與小麥農(nóng)學(xué)參數(shù)之間的光譜估算模型,還用試驗(yàn)5的試驗(yàn)資料對試驗(yàn)4所提出的由歸一化植被指數(shù)和農(nóng)學(xué)參數(shù)擬合的方程進(jìn)行測試及檢驗(yàn),驗(yàn)證結(jié)果顯示,LNC、LDW、LAI的預(yù)測值與實(shí)測值之間的決定系數(shù)(R2)分別達(dá)到了 0.6382、0.763、0.7205,均方根誤差(RMSE)分別為 0.7754、0.1309、0.7383,平均相對誤差(RE)分別為0.3518、0.1413、0.1845。說明該監(jiān)測儀能夠很好地對小麥的農(nóng)學(xué)參數(shù)進(jìn)行定量估測,為實(shí)現(xiàn)小麥生長信息的快速獲取和定量診斷提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)途徑。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：S311;S126

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本文編號：1606789