【摘 要】
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该研究以系列田间试验为依托,综合运用现代遥感信息、生长分析、生理生化测试以及数理统计分析等手段,确立了水稻和小麦的光谱特征变化与植株氮素营养状况、生长特征、产量和
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该研究以系列田间试验为依托,综合运用现代遥感信息、生长分析、生理生化测试以及数理统计分析等手段,确立了水稻和小麦的光谱特征变化与植株氮素营养状况、生长特征、产量和品质指标的关系,进一步构建了基于植株特片光谱的作物氮素营养和生长特征监测及产量预测模型,并初步提出了籽粒品质的预测预报方法.研究结果为作物无损生物监测和精确农作管理提供理论基础和关键技术.首次系统分析了不同栽培技术对稻麦冠层反射光谱的影响,并对不同栽培条件下的稻麦群体光谱特征进行了模糊聚类分析.结果表明,水稻和小麦冠层光谱反射率在可见光区随施氮水平的增加而逐渐降低,在近红外波段则逐渐升高.水层灌溉、减小载插秧龄和增加密度都使水稻在近红外波段反射率增加,可见光波段反射率降低;水稻和小麦不同品种间的冠层反射光谱也存在一定的差异.以绿(560nm)、红(660nm)的近红外(810nm)三个波段的原始反射率和比值植被指数为指标,采用模糊聚类方法可以完全无误地区分开旺盛生长时期不同处理的水稻群体和小麦群体.说明通过光谱分析可以识别不同类型的稻麦群体,为进一步的稻麦氮素诊断和生长监测提供了理论依据.
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