小麥長勢與產量信息空間變異性及相關性研究.pdf

1、21世紀將是高度信息化的時代，以生物技術和信息技術為代表的農業(yè)高新技術的廣泛應用，將使農業(yè)的傳統(tǒng)思想觀念和技術發(fā)生巨大的變革，為人類提供更豐富的農業(yè)產品和更有效的管理手段。精準農業(yè)作為現(xiàn)代農業(yè)發(fā)展的方向，是近年來農業(yè)科學研究與應用的熱點領域。 本文根據精準農業(yè)發(fā)展的需要，在對農田空間信息處理技術研究的基礎上，對丹陽市練湖農場試驗田小麥長勢和產量信息的空間變異性和相關性進行了研究。利用VMS200系統(tǒng)建立了試驗田邊界的電子地圖，并

2、采集到具有小麥長勢位置信息的圖像和視頻信息。依據采集到的農田電子地圖，劃分采樣網格，運用GPS導航采樣，分別在小麥的拔節(jié)期和抽穗期測定了葉綠素含量、葉面積指數、株高、莖孽數、地上鮮重等小麥長勢信息和穗數、穗粒數等小麥產量數據。利用克里格插值法繪制了小麥長勢和產量信息的空間分布圖，并對它們的空間分布情況進行了分析。采用經典統(tǒng)計方法和地統(tǒng)計學方法對小麥長勢和產量信息空間結構性進行了分析。應用經典統(tǒng)計方法，獲得葉綠素含量、株高、穗數和穗粒數的

3、變異系數范圍為3％-8％，屬于弱變異強度：地上鮮重、莖孽數和葉面積指數和產量的變異系數在13％-27％之間，屬于中等變異強度。利用地統(tǒng)計學方法建立了小麥長勢和產量信息半方差函數模型，結果表明，小麥長勢和產量信息的變程分別在5.4～10.35m之間，C0/(C0+C)值都小于0.25，它們都具有較強的空間自相關性。該模型的建立彌補了單純采用經典概率統(tǒng)計法分析的不足。引入小麥拔節(jié)期和抽穗期的長勢信息參數，利用模糊綜合評價的方法，對小麥拔節(jié)期

4、和抽穗期的綜合長勢情況進行了評價，并利用相關分析的方法對評價結果進行了驗證。分析結果表明，小麥抽穗期的綜合長勢分布情況與產量分布情況的相關系數為0.676，表現(xiàn)出了顯著的相關性，表明小麥抽穗期長勢模糊評價結果與小麥實際長勢情況基本相符。對小麥長勢信息與產量進行了相關分析，得出小麥抽穗期葉面積指數與產量的相關系數為0.694，具有顯著的相關性，而其他長勢信息與產量沒有明顯的相關性，經回歸分析，得到了它們的回歸方程。在軟件Mediamapp