作物长势和田间水分预测对于农业精准管理至关重要。为准确模拟宁夏玉米产量,利用2019-2020年田间观测数据,整合SWAP(soil-water-atmosphere-plant)模型和迭代集成平滑算法(iterative ensemble smoother,IES)构建了适用于宁夏干旱地区...作物长势和田间水分预测对于农业精准管理至关重要。为准确模拟宁夏玉米产量,利用2019-2020年田间观测数据,整合SWAP(soil-water-atmosphere-plant)模型和迭代集成平滑算法(iterative ensemble smoother,IES)构建了适用于宁夏干旱地区玉米的SWAP-IES作物同化模型。比较了同化叶面积指数(leaf area index,LAI)、土壤含水率(soil water content,SW)及其组合对宁夏干旱地区玉米种植区土壤含水率模拟和产量估算的影响。研究结果表明,当同时同化LAI和SW数据时,土壤含水率模拟的决定系数(R2)显著提升,从初始时的-0.07增加到0.71。这表明,将LAI和SW数据同时纳入模型显著增强了模型预测土壤含水率的准确性。而同时同化LAI和SW相比仅同化LAI或SW能更好的模拟土壤含水率,这表明2个观测变量之间并不是孤立的,二者的耦合能更好地提升模型的模拟精度。同时同化LAI和SW时估产精度最高,RMSE降低到914.113 kg/hm^(2),显著低于其他情景。说明所构建的SWAP-IES玉米同化模型,在同时同化LAI和SW的情况下,可以准确模拟土壤含水率变化过程和玉米产量,为干旱地区农田灌溉优化和玉米估产提供参考。展开更多
植物根系可以通过机械加固直接增加土壤强度,抑制其附近土壤开裂。基于三维土壤开裂模型,结合以趋势项和随机波动项为特征的非平稳随机场,建立了描述根系影响下三维土壤干缩开裂过程的数值模型。该模型通过引入三维根系密度分布函数,并...植物根系可以通过机械加固直接增加土壤强度,抑制其附近土壤开裂。基于三维土壤开裂模型,结合以趋势项和随机波动项为特征的非平稳随机场,建立了描述根系影响下三维土壤干缩开裂过程的数值模型。该模型通过引入三维根系密度分布函数,并利用临界应变与根密度的指数函数关系将根系对土壤的加固作用具现在非平稳随机场中。采用闵可夫斯基密度(即面积密度、长度密度和欧拉数密度)来量化裂纹模式。通过现场实验结果对模型参数进行率定和验证,并对模型的精度进行了评价。实验与模拟裂纹图像的闵可夫斯基密度及裂纹深度相对频率的决定系数在0.7697~0.9983之间,均方根误差在0.005~0.083之间,偏差在0.0148~0.0810之间,一致性指标大于0.9617,表明新构建的模型能够很好地模拟根系影响下的三维土壤干缩开裂。此外,敏感性分析表明,土壤表面裂纹分布随着根系三维径向分布密度函数(Radial Distribution Density Function,RDDF)的横向分布半径的增加而减少,裂纹深度相对频率则受极半径的影响更加明显。研究成果对于干旱条件下的土壤结构变化具有一定意义。展开更多
苗期作物三维结构的精准高效重建是获取表型信息的重要基础。传统的三维重建大多基于运动恢复结构-多视图立体视觉(Structure from motion and multi-view stereo,SFM-MVS)算法,计算成本高,难以满足快速获取表型参数的需求。本研究提出...苗期作物三维结构的精准高效重建是获取表型信息的重要基础。传统的三维重建大多基于运动恢复结构-多视图立体视觉(Structure from motion and multi-view stereo,SFM-MVS)算法,计算成本高,难以满足快速获取表型参数的需求。本研究提出一种基于神经辐射场(Neural radiance fields,NeRF)的苗期作物三维建模和表型参数获取系统,利用手机获取不同视角下的RGB影像,通过NeRF算法完成三维模型的构建。在此基础上,利用点云库(Point cloud library,PCL)中的直线拟合和区域生长等算法自动分割植株,并采用距离最值遍历、圆拟合和三角面片化等算法实现了精准测量植株的株高、茎粗和叶面积等表型参数。为评估该方法的重建效率和表型参数测量精度,本研究分别选取辣椒、番茄、草莓和绿萝的苗期植株作为试验对象,对比NeRF算法与SFM-MVS算法的重建结果。结果表明,以SFM-MVS方法重建点云为基准,NeRF方法重建的各植株点云点对距离均方根误差仅为0.128~0.395 cm,两者重建质量较接近,但在重建速度方面,本文研究方法相比于SFM-MVS方法平均重建速度提高700%。此外,该方法提取辣椒苗株高、茎粗决定系数(R^(2))分别为0.971和0.907,均方根误差(RMSE)分别为0.86 cm和0.017 cm,对各苗期植株叶面积提取的R^(2)为0.909~0.935,RMSE为0.75~3.22 cm^(2),具有较高的测量精度。本研究提出的方法可以显著提高三维重建和表型参数获取效率,从而为作物育种选苗提供更为高效的技术手段。展开更多
文摘作物长势和田间水分预测对于农业精准管理至关重要。为准确模拟宁夏玉米产量,利用2019-2020年田间观测数据,整合SWAP(soil-water-atmosphere-plant)模型和迭代集成平滑算法(iterative ensemble smoother,IES)构建了适用于宁夏干旱地区玉米的SWAP-IES作物同化模型。比较了同化叶面积指数(leaf area index,LAI)、土壤含水率(soil water content,SW)及其组合对宁夏干旱地区玉米种植区土壤含水率模拟和产量估算的影响。研究结果表明,当同时同化LAI和SW数据时,土壤含水率模拟的决定系数(R2)显著提升,从初始时的-0.07增加到0.71。这表明,将LAI和SW数据同时纳入模型显著增强了模型预测土壤含水率的准确性。而同时同化LAI和SW相比仅同化LAI或SW能更好的模拟土壤含水率,这表明2个观测变量之间并不是孤立的,二者的耦合能更好地提升模型的模拟精度。同时同化LAI和SW时估产精度最高,RMSE降低到914.113 kg/hm^(2),显著低于其他情景。说明所构建的SWAP-IES玉米同化模型,在同时同化LAI和SW的情况下,可以准确模拟土壤含水率变化过程和玉米产量,为干旱地区农田灌溉优化和玉米估产提供参考。
文摘植物根系可以通过机械加固直接增加土壤强度,抑制其附近土壤开裂。基于三维土壤开裂模型,结合以趋势项和随机波动项为特征的非平稳随机场,建立了描述根系影响下三维土壤干缩开裂过程的数值模型。该模型通过引入三维根系密度分布函数,并利用临界应变与根密度的指数函数关系将根系对土壤的加固作用具现在非平稳随机场中。采用闵可夫斯基密度(即面积密度、长度密度和欧拉数密度)来量化裂纹模式。通过现场实验结果对模型参数进行率定和验证,并对模型的精度进行了评价。实验与模拟裂纹图像的闵可夫斯基密度及裂纹深度相对频率的决定系数在0.7697~0.9983之间,均方根误差在0.005~0.083之间,偏差在0.0148~0.0810之间,一致性指标大于0.9617,表明新构建的模型能够很好地模拟根系影响下的三维土壤干缩开裂。此外,敏感性分析表明,土壤表面裂纹分布随着根系三维径向分布密度函数(Radial Distribution Density Function,RDDF)的横向分布半径的增加而减少,裂纹深度相对频率则受极半径的影响更加明显。研究成果对于干旱条件下的土壤结构变化具有一定意义。
