【摘 要】
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作物生产状况的无损实时监测和产量品质性状的准确预测预报是遥感和信息农学领域的一个重要研究课题.本研究综合应用作物光谱分析、生长分析、生理生化测试以及数理统计等方
【机 构】
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南京农业大学农业部作物生长调控重点开放实验室(江苏南京)
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作物生产状况的无损实时监测和产量品质性状的准确预测预报是遥感和信息农学领域的一个重要研究课题.本研究综合应用作物光谱分析、生长分析、生理生化测试以及数理统计等方法,探明了稻麦反射光谱特征与植株氮素营养及水分状况、生产特征、产量和品质指标的关系,表明,稻麦叶片含氮量和植株含氮量与冠层光谱反射率及大多数的比值指数和归一化指数均呈两段线性函数,比值指数R<,810>/R<,560>和R<,1220>/R<,660>可以很好地预测水稻和小麦的叶片氮积累量.比值指数R<,810>/R<,460>与水稻叶片含水率和植株含水率呈极显著的线性相关;而比值指数与归一化指数的比值与水稻叶片水势、相对含水率呈良好的线性相关.水稻和小麦叶面积指数预测的最佳植被指数分别为比值指数R<,810>/R<,560>和R<,810>/R<,710>;比值指数R<,1650>/R<,1100>与稻麦地上部生物量呈极显著指数相关关系.并构建了基于植株特征光谱的作物产量和品质监测模型及预测方法,为作物生长的无损监测与智能诊断提供了依据.
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