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冬小麦不同基因型的钼效率及其生理基础

采用土壤培养,营养液培养及微区试验,深入研究了冬小麦不同品种的钼效率差异及营养特征和生理生化基础,初步探讨了钼对叶绿素生物合成的调控,获得了以下主要结果:1 通过对34个冬小麦品种对钼营养反应的差异的筛选,在国内首次获得典型钼高效品种97003和钼低效品种97014。并利用这两个品种深入开展了冬小麦钼效率基因型差异营养特征及生理基础等的研究。2 研究阐明了冬小麦不同品种钼高效的营养特征。不施钼时高效品种在分蘖期钼含量显著大于低效品种,这是其钼高效的关键;不施钼时,各时期钼累积量高效品种为低效品种的1.9倍以上,钼累积速率高效品种也显著大于低效品种,表明高效品种钼吸收能力大于低效品种;不施钼时高效品种幼苗期钼运转系数大于低效品种,抽穗期穗中钼分配比例大于低效品种,茎中则小于低效品种,成熟期种子中钼含量和分配比例大于低效品种,颖壳中钼分配比例小于低效品种,这些表明高效品种对钼往生长中心运输、分配和再利用能力强。不施钼时高效品种与  (本文共120页) 本文目录 | 阅读全文>>

《农业科技通讯》2019年12期
农业科技通讯

冬小麦肥料利用率试验研究

冬小麦肥料试验研究结果表明,配方施肥的氮肥、磷肥、钾肥的利用率分别为37....  (本文共3页) 阅读全文>>

《河北农业》2019年12期
河北农业

冬小麦创高产综合管理技术

冬小麦是北方地区主要农作物,邯郸市邯山区冬小麦一般在10月下旬播种完毕,播种后,生长发育进程、速度和...  (本文共3页) 阅读全文>>

《光谱学与光谱分析》2020年03期
光谱学与光谱分析

基于长短期记忆网络的冬小麦连续时序叶面积指数预测

连续时序的叶面积指数(LAI)可反映冬小麦长势的变化情况,预测冬小麦未来时段的LAI对指导田间管理决策具有重要作用。以WOFOST(World Food Studies)为代表的作物生长模型可通过模拟冬小麦的生长发育过程对未来LAI曲线进行预测,但其预测过程依赖于未来的气象数据等难以获取的输入参数。由于冬小麦的LAI时序变化具有连续性和规律性的特点,可通过深度学习方法仅以历史LAI为输入参数对未来LAI进行预测,但深度学习方法需要大量样本参与训练,训练样本的稀缺性限制了其在LAI预测方面的实际应用。针对上述问题,通过数据同化方法将遥感数据与WOFOST模型相结合,采用SCE(Shu...  (本文共7页) 阅读全文>>

《国土资源遥感》2020年01期
国土资源遥感

时间序列低分影像修正中分遥感冬小麦分布

单期中等空间分辨率遥感影像(如Landsat8 OLI)进行冬小麦提取,易受到"异物同谱、同物异谱"影响,造成冬小麦识别结果的"错入、错出",降低冬小麦识别精度。低空间分辨率遥感影像(如MODIS)获取时间频率高,具有时间序列特征,能够准确地刻画出冬小麦生长周期内的特有物候特征,可以有效地消除单期遥感影像上存在的"异物同谱、同物异谱"现象。研究利用MODIS时间序列特征提取出的冬小...  (本文共8页) 阅读全文>>

《中国农业资源与区划》2020年04期
中国农业资源与区划

基于无人机影像的冬小麦深度学习分类

[目的]传统分类方法存在人为主观选择特征、模型无法在大范围泛化的问题,文章利用非监督特征学习的深度学习方法进行冬小麦识别,以解决传统分类方法无法在大范围进行自动化作物识别的不足。[方法]该文集成残差网络(Residual Nets,ResNets)和金字塔场景解析网络(Pyramid Scene Parsing Network,PspNets)构建Res.PspNet,进行冬小麦深度学习自动化分类。在山东全省获取80个村的无人机航拍影像,利用米级遥感影像和对应的标记样本作为"海量标记样本"...  (本文共9页) 阅读全文>>