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基于Logistic模型水稻地上部干物质与叶面积指数模拟与分析 被引量:8
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作者 石楠 高志强 +4 位作者 陈崇怡 文双雅 舒畅 汤洪 严玲玲 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期10-18,共9页
为研究“单本密植-大苗机插”技术下水稻地上部干物质积累量以及叶面积指数增长特性,以晶两优华占为材料,在3种大田种植密度(常规密度D0:16万穴·hm;、中密度D1:19万穴·hm^(-2)、高密度D2:24万穴·hm^(-2))和2种施肥(常规... 为研究“单本密植-大苗机插”技术下水稻地上部干物质积累量以及叶面积指数增长特性,以晶两优华占为材料,在3种大田种植密度(常规密度D0:16万穴·hm;、中密度D1:19万穴·hm^(-2)、高密度D2:24万穴·hm^(-2))和2种施肥(常规施肥处理N0、减施肥处理N1:常规施肥基础上减肥24.19%)下比较其产量形成差异,运用Logistic方程对群体叶面积指数和地上部生物学产量增长动态及其特征参数进行模拟,适当增加种植密度减少施肥量可增加产量。结果表明,D2N1处理产量较D0N0处理高2.53%,其主要通过增加单位面积穗数增加产量。通过Logistic模型拟合参数发现,不同种植密度及施肥量群体叶面积指数拐点集中于38.63~43.79 d,R;值为0.909~0.998;地上部干物质量拐点集中于63.80~82.14 d,R2值为0.960~0.996,通过实际观测值与拟合曲线估计值比较发现,群体叶面积指数实际观测值与拟合曲线估计值决定系数大于0.90,地上部干物质量实际观测值与拟合曲线估计值决定系数大于0.95,均较好模拟群体叶面积指数、地上部干物质量增长特性。采用“单本密植-大苗机插”技术,在常规施肥基础上减施肥料24.19%,增加33.30%移栽密度,可增产2.53%;不同种植密度及施肥量群体叶面积指数以及地上部干物质量增长特性符合Logistic模型,利用该模型可有效评价不同种植密度及施肥量水稻群体生长发育,为建立水稻高产群体提供参考。 展开更多
关键词 水稻 增密减肥 干物质积累 叶面积指数 产量 LOGISTIC模型
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两种新型机械移栽方式下不同肥密处理水稻生长及产量差异研究 被引量:1
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作者 石楠 陈崇怡 +6 位作者 文双雅 胡海燕 高志强 舒畅 严玲玲 颜妙珺 王小凤 《中国稻米》 北大核心 2023年第2期88-92,97,共6页
以晶两优华占为供试材料,比较研究了印刷播种无盘育秧大苗机插技术、机钵体育秧有序抛栽技术下不同肥密处理对水稻生长发育及产量的影响。结果表明,在水稻分蘖期,有序机抛移栽方式水稻茎蘖数比大苗机插移栽方式多,两种移栽方式下均是减... 以晶两优华占为供试材料,比较研究了印刷播种无盘育秧大苗机插技术、机钵体育秧有序抛栽技术下不同肥密处理对水稻生长发育及产量的影响。结果表明,在水稻分蘖期,有序机抛移栽方式水稻茎蘖数比大苗机插移栽方式多,两种移栽方式下均是减肥增密处理低于常肥常密处理;水稻各生育时期单位面积地上部干物质积累量表现为有序机抛移栽方式高于大苗机插方式,两种移栽方式下减肥增密处理高于常肥常密处理12.00%~14.00%。两种移栽方式下移栽密度为17 cm×25 cm、肥料减施24%时产量较高,比对照(常肥常密)提高4.54%~6.23%。 展开更多
关键词 水稻 印刷播种机插大苗技术 有序机抛秧技术 增密减肥 干物质积累 产量
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菜油兼用型油菜籽粒油酸含量的高光谱模型构建 被引量:4
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作者 金宇豪 石楠 +3 位作者 文双雅 陈崇怡 卢俊玮 高志强 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1674-1682,共9页
【目的】基于高光谱特征初步判别油菜摘薹情况,为实现高光谱反演籽粒油酸含量提供理论指导。【方法】使用FieldSpec 3地物光谱仪采集油菜盛花期叶片光谱数据,采用Agilent GC-MS 7980B气相色谱仪分析摘薹和未摘薹处理的籽粒油酸含量,比较... 【目的】基于高光谱特征初步判别油菜摘薹情况,为实现高光谱反演籽粒油酸含量提供理论指导。【方法】使用FieldSpec 3地物光谱仪采集油菜盛花期叶片光谱数据,采用Agilent GC-MS 7980B气相色谱仪分析摘薹和未摘薹处理的籽粒油酸含量,比较2组处理的平均原始光谱反射率特征,及其油菜叶片原始及一阶微分光谱反射率与籽粒油酸含量相关性,在此基础上构建基于原始光谱特征波长的支持向量机(SVM)判别模型、基于光谱参数的油酸含量二项式模型、基于一阶微分光谱特征波长的油酸含量多元线性逐步回归(MLSR)及偏最小二乘回归(PLSR)预测模型,并利用独立样本T检验对模型精度进行验证。【结果】发现未摘薹及摘薹处理的平均原始光谱反射率曲线在760~1080 nm波段存在一定差异。未摘薹及摘薹处理的原始光谱反射率与籽粒油酸含量相关性曲线存在一定差异,未摘薹处理的原始光谱反射率在484~956和1001~1146 nm波段与籽粒油酸含量呈正相关,摘薹处理的原始光谱反射率在1882~2111和2324~2499 nm波段与油菜籽粒油酸含量呈正相关,说明摘薹会影响油菜光谱反射率与籽粒油酸含量的相关性表现。选取位于760~1080 nm波段4个拐点波长(760、920、970和1080 nm)的原始光谱反射率作为自变量,用以构建SVM判别模型,经过多次随机取样比较构建所有SVM判别模型,发现最佳判别模型的训练集样本总体精度为86.1%,验证集样本总体精度为77.8%,说明利用高光谱技术判别油菜是否摘薹具有一定的可行性。光谱参数模型中RVI模型对未摘薹处理油菜籽粒油酸含量的反演效果最佳,且该模型与未摘薹处理籽粒油酸含量的相关系数(-0.705)最高。比较全部油菜籽粒油酸含量预测模型类型,PLSR模型对未摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R^(2)=0.590、RMSE=0.610,MLSR模型对摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R^(2)=0.773、RMSE=0.874。利用独立样本T检验对二者模型测试集样本进行验证,未摘薹样本P=0.839,摘薹样本P=0.858,二者样本实测值与预测值均无显著差异(P>0.05),模型合理,说明利用高光谱技术对油菜籽粒油酸含量进行预测可行。【建议】引入随机森林等机器学习算法,更好地选取特征波长(显著相关波长或全波段等),提高光谱数据对油菜籽粒油酸含量的预测能力。后期的试验应侧重于多品种油菜籽粒油酸含量估测研究,探索高光谱技术估测油菜籽粒油酸含量是否具备普遍的可行性。利用高光谱技术反演其他油菜籽粒品质指标,为高光谱遥感监测油菜品质提供理论依据。 展开更多
关键词 油菜 高光谱 摘薹处理 油酸含量 特征波长 判别模型 预测模型
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