版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、合理的氮素施用是精準(zhǔn)小麥生產(chǎn)的要求,對(duì)氮素的實(shí)時(shí)定量監(jiān)測(cè)是獲得小麥高產(chǎn)高效的關(guān)鍵措施之一。本文通過(guò)不同小麥品種的氮素水平實(shí)驗(yàn),構(gòu)建小麥生育期冠層光譜與氮素營(yíng)養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系,進(jìn)而建立小麥冠層氮素營(yíng)養(yǎng)診斷和生長(zhǎng)信息的估算模型,探索小麥氮素營(yíng)養(yǎng)監(jiān)測(cè)的新方法。利用石河子大學(xué)試驗(yàn)站2009-2010年測(cè)定的不同小麥品種不同氮素水平的小麥冠層光譜數(shù)據(jù)與農(nóng)學(xué)參數(shù),通過(guò)定性和定量地分析小麥光氮素營(yíng)養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)與小麥冠層光譜的相關(guān)性,建立相應(yīng)的回
2、歸模型;用回歸分析方法建立了小麥氮素營(yíng)養(yǎng)評(píng)價(jià)估測(cè)模型,并用均方根誤差、相對(duì)誤差和相關(guān)系數(shù)等對(duì)估測(cè)模型進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)。分析不同氮素和品種處理的小麥生育期氮素營(yíng)養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)與光譜參數(shù)的相關(guān)關(guān)系,建立小麥氮素營(yíng)養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的光譜參數(shù)估算模型,取得以下進(jìn)展:
(1)在拔節(jié)期小麥氮肥偏生產(chǎn)力與綠度植被指數(shù)(GREENNDVI)呈極顯著相關(guān),在分蘗期和開花期氮肥農(nóng)學(xué)效率與GREENNDVI呈極顯著相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.6404,0.6056和0
3、.4171。分別用GREENNDVI在拔節(jié)期建立小麥氮肥偏生產(chǎn)力估算模型和在分蘗期和開花期建立小麥氮肥農(nóng)學(xué)效率估算模型,均方根誤差分別為0.4597,0.6178和0.8853。研究表明利用光譜參數(shù)可以有效地估算小麥氮肥偏生產(chǎn)力和氮肥農(nóng)學(xué)效率。
?。?)在分蘗期、抽穗期和開花期小麥干氮比與綠度植被指數(shù)(GREENNDVI)和比值植被指數(shù)(RVI)呈極顯著相關(guān),在拔節(jié)期和抽穗期干物質(zhì)氮肥農(nóng)學(xué)效率與土壤調(diào)整比值植被指數(shù)(SAVI)和
4、歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)呈顯著相關(guān),相關(guān)系數(shù)(r)分別為0.5790,0.7585,0.6756,0.4203和0.7011。分別用這些光譜參數(shù)建立小麥干氮比估算模型和小麥干物質(zhì)氮肥農(nóng)學(xué)效率估算模型,均方根誤差(RMSE)分別為7.6445,17.6467,33.3118,7.7655和15.1977。研究表明利用光譜參數(shù)可以有效地估算小麥干氮比和干物質(zhì)氮肥農(nóng)學(xué)效率。
(3)通過(guò)多時(shí)相環(huán)境衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)獲得農(nóng)四師77團(tuán)作物
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 多源遙感信息融合研究.pdf
- 基于多源遙感信息的目標(biāo)立體信息恢復(fù)技術(shù).pdf
- 多源遙感信息融合技術(shù)及多源信息在地學(xué)中的應(yīng)用研究.pdf
- 多源遙感信息融合方法及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于網(wǎng)格的多源遙感信息資源快速檢索技術(shù)研究.pdf
- 多源遙感信息快速處理與巖性信息自動(dòng)提取方法研究.pdf
- 基于多源遙感信息的中國(guó)沿海地區(qū)人為熱空間化研究.pdf
- 不同水平油菜氮素含量遙感信息提取方法研究.pdf
- 10335.基于多源遙感信息技術(shù)的延吉地區(qū)深部地殼結(jié)構(gòu)特征研究
- 荒漠化評(píng)價(jià)遙感信息模型的研究.pdf
- 量子遙感信息機(jī)理研究.pdf
- 基于統(tǒng)計(jì)方法的遙感信息提取研究.pdf
- 多源遙感信息集成應(yīng)用系統(tǒng)綜合處理平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于遙感信息的森林蓄積量估測(cè).pdf
- 基于多源遙感數(shù)據(jù)的滑坡風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)價(jià)研究.pdf
- 基于無(wú)人機(jī)遙感的水稻氮素營(yíng)養(yǎng)診斷研究.pdf
- 土地退化評(píng)價(jià)中土壤因子的遙感信息提取研究.pdf
- 基于多源遙感數(shù)據(jù)的礦區(qū)植被信息監(jiān)測(cè)方法研究.pdf
- 長(zhǎng)江口地區(qū)多源星載遙感信息提取與專題應(yīng)用研究.pdf
- 遙感信息處理技術(shù)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論