一、玉米群体内太阳光辐射垂直分布规律研究（论文文献综述）
王聪[1]（2020）在《不同大豆品种冠层光合有效辐射分布及光合特性的研究》文中研究表明大豆是重要的豆类作物,其生长发育代谢离不开光能,提高大豆群体的光能利用率是增加大豆产量的关键。大豆群体冠层结构发生改变,会直接影响冠层内光合有效辐射分布,从而影响大豆的光合作用等生理作用,导致产量发生改变。因此明确大豆合理冠层结构,提高大豆冠层内光能利用率和大豆产量具有重要意义。本试验于2018-2019年进行,选取适宜密度分别为15万株/hm2、30万株/hm2、45万株/hm2的东农豆252、垦丰16、合农60为试验材料,研究不同大豆品种冠层光合有效辐射分布规律,探究遮阴对大豆光合相关指标和叶绿素荧光参数的影响,并利用人工遮阴的方法探究光合有效辐射与光合速率的关系,拟合相关曲线,对田间大豆冠层光合速率进行估算。本试验结果表明:大豆冠层叶面积指数随着生育期的递增呈现先增后降的单峰曲线变化趋势,在R4达到最大,供试品种间差异显着。合农60叶面积分布主要集中在上层,垦丰16和东农豆252主要集中在中、上层,三个供试品种下层叶面积均分布较少。晴天中午垦丰16和东农豆252生长点处和茎秆中部的光合有效辐射显着高于合农60,子叶痕处品种间无明显的差异。供试品种冠层生长点处光合有效辐射明显高于茎秆中部和子叶痕处。随着大豆生育时期的推进,冠层内光合有效辐射呈现先降低后增加的趋势。晴田中午大豆冠层光合有效辐射（Y）与叶面积指数（x）关系符合方程:Y=116.0815+1377.64×0.37421x。光合有效辐射（PAR）与供试大豆品种的净光合速率（Pn）呈极显着正相关关系,东农豆252净光合速率Pn（Y）与光合有效辐射PAR（x）的关系符合方程:Y=2.73164+0.00478x,合农60:Y=2.18355+0.00711x,垦丰16:Y=2.99273+0.00639x。晴天中午供试大豆品种冠层上层、中层的平均净光合速率较高,下层较低。垦丰16冠层上层和中层平均净光合速率高于东农豆252和合农60,下层三者无明显差异。随着生育时期的递进,大豆冠层各层平均光合速率呈现先降低后升高的趋势。单位面积大豆冠层上层同化CO2速度最高,中层次之,下层最低。合农60上层同化CO2的速度显着高于垦丰16和东农豆252,垦丰16和东农豆252冠层中层和下层同化CO2的速度显着高于合农60。随着生育时期的递进,合农60上层同化CO2速度逐渐变大,中层和下层逐渐减小,垦丰16和东农豆252无明显变化。随着遮阴水平的增加,供试品种Phi2逐渐增加,Phi NO变化不明显,Phi NPQ和NPQ逐渐降低,Fm、Fv/Fm、F0逐渐增大。随着生育时期的递进,垦丰16和合农60相对叶绿素含量呈现增加趋势,在R6达到最大,东农豆无明显变化,各品种Fs、Fv/Fm呈现单峰曲线变化,在R4时期达到最大,且不同遮阴处理变化规律相同。供试品种粒重和粒数主要集中在上层,下层分布较少。各层粒重大小顺序为东农豆252>垦丰16>合农60。垦丰16上层的粒数显着高于东农豆252和合农60,供试品种下层粒数大小顺序为东农豆252>垦丰16>合农60。垦丰16、合农60两年产量和产量积累速度均显着高于东农豆252,垦丰16与合农60无明显差异。
王英俨[2]（2020）在《栽培模式对玉米生长发育及产量形成的影响》文中研究指明东北是我国重要的春玉米主产区,辽北地区地处东北南部的松辽平原,这一地区气候条件有利于玉米生长发育,是辽宁省玉米主产区。为了探究耕作栽培措施对该地区玉米产量和资源利用效率的影响,连续三年（20172019年）在辽宁铁岭县开展田间玉米栽培模式大区对比试验,玉米品种选用“先玉335”和“郑单958”,设置不施肥旋耕等行距（T1）、一次性施肥旋耕等行距（T2）、秸秆还田+氮肥分期翻耕等行距（T3）和有机肥+氮肥分期翻耕大小垄栽培（T4）四个栽培模式,种植密度分别为67500、52500、67500、82500株/hm2,研究了栽培模式对玉米生长发育及产量形成的影响,探究施肥方式、肥料种类、耕作栽培措施等对玉米产量形成的综合效应,为促进玉米高产高效栽培提供理论依据。主要研究结果如下:1.与T1、T2模式相比,T3、T4模式显着降低了1530 cm土层的土壤紧实度,T1、T2模式030 cm土层的土壤紧实度大于T3、T4模式。不同栽培模式间吐丝期土壤含水量在空间上的分布规律相近,整体上呈现随土层的加深而变大的趋势,且表层土壤含水量的分布表现为以植株为中心的“中间高、两边低”的对称状态,耕作方式而言,T1、T2模式各土层中土壤含水量均高于T3、T4模式。就种植方式来说,T4模式采用大小垄种植方式降低了3060 cm土层土壤含水量。2.与一次性施肥模式T2相比,分别采用秸秆还田和施用有机肥配合氮肥分次施用方式的T3、T4模式显着提高了040 cm土壤的铵态氮和硝态氮的含量,施用有机肥后的T4模式在040 cm土层硝态氮含量更高。3.种植密度最低的T2模式总根长和总根表面积高于T3、T4模式。与T1模式相比,T2、T3、T4模式均显着增加了030 cm土层中的根干重分布,而在3060 cm土层中则最低。4.T3、T4模式对玉米群体结构有显着调控作用,且具有更强抗逆抗旱能力。不同栽培模式下吐丝期叶面积指数大小依T4、T3、T2、T1次序递减,穗位消光系数的大小趋势为T2>T4>T3>T1,穗位透光率的大小表现为T1>T2>T3>T4。T3、T4模式与T1、T2模式相比提高了群体干物质积累量和叶面积指数,T4模式根系总干重和根表面积指数高于其他三个模式。T4模式提高了吐丝期叶面积指数和穗位消光系数,穗位光能截获能力的提高,加快了干物质的积累,为产量的形成奠定了基础。T4模式提高了玉米的物质运输和积累能力,且成熟期的干物质和氮素的积累量和转运量均为最高。氮肥偏生产力（20172019）、氮素吸收效率（20182019）、氮肥农学利用率（20182019）均呈T2<T3<T4的趋势。5.不同栽培模式间产量依T4、T3、T2、T1次序递减,与T1模式相比,T2、T3、T4模式产量分别增加了28.06%、44.24%、55.08%。
张丽丽[3]（2020）在《辽东春玉米产量形成对品种与密度互作的响应机制》文中指出东北春玉米产量占我国玉米总产的三分之一,东北南部辽东春玉米区降雨量大、光辐射不足、倒伏、空秆严重,限制玉米产量提高。品种和密度调控对减少产量差、实现高产稳产具有重要作用,合理增密已成为提高玉米产量的重要措施。本研究通过3年（20132015）田间试验,选用玉米株型差异较大的DY305、DY508、NH101、ZD958共4个品种,设置45000、60000、75000、90000株/hm2共4个种植密度,分析植株形态、干物质、透光率、光合作用、氮素积累等指标,阐述品种与密度对冠层结构、光分布及光能利用、物质生产、氮素吸收利用的影响,旨在揭示辽东春玉米产量形成对品种与密度互作的响应,明确辽东地区合理种植密度及适宜品种类型,为典型阴雨寡照生态区玉米育种及生产提供理论依据。主要研究结果如下:1.玉米适宜种植密度在52500株/hm267500株/hm2较为适宜,密度增加到90000株/hm2产量显着降低（P<0.05）。提高种植密度群体穗数增加,单穗粒数与粒重降低,在90000株/hm2条件下粒重显着降低（P<0.05）,从而使产量降低。相较于其他品种,密度增加DY508单位面积粒数显着降低（P<0.05）,因此产量最低。增加密度条件下NH101表现为空秆率低、单位面积粒数增加,从而产量显着提高（P<0.05）。抽雄吐丝期降雨量大、日照时数低是降低玉米产量水平的主要气象因素,提高单位面积粒数是实现增产的途径。2.库容大小是辽东地区玉米产量提高的主要限制因素,植株光合生产能力大小对其产量提升作用并不显着。随密度增加,单株叶面积减小、群体LAI、LAD与粒叶比增大。产量与穗位高、穗位比呈显着负相关（P<0.05）,与粒叶比呈显着正相关（P<0.05）,与光合势无显着相关性（P>0.05）。3.穗位比低可增加群体冠层内透光率,且透光率随密度增加显着降低（P<0.05）,其中DY305与DY508表现最为显着。密度增加,叶片SPAD值与Pn均降低。NH101冠层内透光条件较好,吐丝期叶片Pn较高,但ZD958、DY305、DY508冠层中上部光能截获率大,穗位以下透光率较低,叶片Pn较低。冠层内透光率与株高、穗位、穗位比、单株叶面积均呈负相关关系（P<0.05）。叶片净光合速率与株高、穗位高呈负相关（P<0.05）,与穗位比、透光率则呈正相关关系（P<0.05）。4.穗位比降低,可提高群体冠层内透光率,减少生长冗余,促进产量提高。随密度增加群体干物重升高,但产量并未同步增加,高密度显着提高空秆率与倒伏率（P<0.05）,导致产量降低（P<0.05）。吐丝期、成熟期及花后单位面积干重与产量、粒重、穗粒数、HI均呈负相关,与穗数与空秆率呈极显着正相关（P<0.05）。所有品种花后干重大于籽粒干重,表现为生长冗余,这与吐丝期茎叶比正相关,与HI、产量呈显着负相关（P<0.05）。5.穗位比低的品种表现为较高的氮素运转量、氮素利用效率。随密度增加,吐丝期与成熟期及花后单位面积氮积累量各品种均呈显着增加的趋势（P<0.05）,增幅表现为DY305>DY508>NH101>ZD958。氮收获指数（NHI）表现为NH101最高,DY305最低。随密度增加花后氮吸收量减少,运转量增加。DY305籽粒氮主要依靠花后根系吸收,DY508、NH101、ZD958籽粒氮来源主要靠营养器官氮素运转。各器官氮运转量对籽粒的贡献率,表现为叶片>茎鞘>苞叶+轴。NHI与穗位比及成熟期LAI呈显着负相关（P<0.05）。
温鹏飞[4]（2019）在《玉米单叶和冠层氮素营养参数垂直分布反演及遥感监测研究》文中研究说明玉米是世界上种植范围最广的农作物之一,是重要的粮食、经济作物和工业原料,该作物具有产量增长潜力高,地域性适应能力强等特点。氮素是植物光合能力强弱,养分亏缺状况的重要参数之一,综合使用精准农业技术对植株养分亏缺进行实时诊断,有助于精准农作管理和产量评估,减少环境污染,提高资源利用效率。现代遥感技术是精准农业的核心技术,可以快速无损监测作物目标参数,为实施精准田间管理提供技术支撑。本研究以陕西关中夏玉米和渭北旱塬春玉米为研究对象,从时间变异性（生育阶段）和空间变异性（不同垂直层次）角度,探讨了不同控制条件下的玉米叶片和冠层光谱反射率特征,筛选出了不同生育时期光谱响应敏感区域;综合运用不同的高光谱提取方法、光谱统计分析等方法,构建基于不同尺度玉米氮素营养状况最佳预测模型,并采用独立数据对预测模型进行验证;最后,基于Sentinel-2卫星多光谱影像数据进行大区域玉米氮素营养状况反演,为大区域玉米氮素营养指标诊断和掌握农作物生长状态提供重要理论依据。本研究主要基于以下四部分研究内容展开,第一部分基于高光谱技术估计夏玉米和春玉米不同步生长阶段的叶片氮浓度展开;第二部分围绕冠层/叶层氮素垂直分布反演问题展开;第三部分基于高光谱数据对氮营养指数（NNI）遥感估测的可行性展开;第四部分主要从区域尺度反演玉米氮素营养状况展开。主要结论如下:（1）以陕西关中夏玉米和渭北旱塬春玉米不同控制条件田间试验为基础,旨在确定估测玉米非同步生育时期叶片氮浓度最准确的光谱分析方法。结果表明,在所有光谱指数中,出版的植被指数CIred edge、新提出2-波段植被指数（归一化植被指数（NDSI）和比值植被指数（RSI））及其波段组合的敏感波段不同生育阶段是不一致的,但不受不同步生育时期的影响。研究发现,喇叭口期（V9期）植被指数（r2=0.76-0.78）与叶片氮浓度的相关关系略强于乳熟期（R3期）（r2=0.67-0.73）,夏玉米和春玉米呈现出类似的规律。在玉米四个生育时期,一阶微分光谱数据构建两波段NDSI、RSI与叶片氮浓度相关性大于原始光谱构建两波段NDSI、RSI与叶片氮浓度的相关关系,其中,喇叭口期（V9期）的NDSI（D528,D756）,吐丝期（VT期）的NDSI（D523,D758）,灌浆前期（R1阶段）的NDSI（D527,D754）和灌浆后期（R3阶段）的RSI（D614,D1112）构建的叶片氮素浓度预测模型具有较高的预测精度。与此同时,以原始（Raw）和一阶微分（FDR）全波段光谱参数为自变量,利用偏最小二乘回归方法（PLS）构建不同生育时期R-PLS和FDR-PLS预测模型。结果表明,较R-PLS回归模型,FDR-PLS模型具有更高的预测精度（平均值r2为0.87）,更低的RMSE（平均值RMSE为0.18%）。随即,基于一阶微分光谱数据进行敏感波段筛选,敏感波段主要位于可见光波段、红边波段和近红外波段区域。较最佳两波段植被指数相比,基于有效波段构建的FDR-PLS回归模型预测精度显着提高,平均r2val值增加2.40%,平均RMSEval值降低14.8%。本研究表明基于一阶微分数据构成的双波段组合植被指数（NDSI和RSI）和FDR-PLS回归模型可以很好的预测不同步生育时期玉米叶片氮素动态变化。（2）利用高光谱技术对不同叶位层的叶片氮浓度进行估测,特别是对中、下层叶片氮素营养状况的估测,从而提高对玉米养分诊断的及时性、有效性和准确性。本研究通过人工摘取叶片的形式,根据冠层相对高度将叶片平均分为三层,分析夏玉米和春玉米,不同生育时期,不同叶位层叶片氮浓度的垂直分布变化规律。研究表明,指示不同叶位层叶片氮素含量的敏感波段组合不同;此外,无论是原始波段还是一阶微分光谱数据构建的比值植被指数（RSI）和归一化植被指数（NDSI）,敏感波段组合主要为绿光波段和红边/近红外波段组合,其中,NDSI（D528,D756）能够很好地预测上层叶片氮浓度（r2=0.80）;RSI（D545,D759）预测中层氮素含量性能最优（r2=0.78）;而RSI（550,720）和NDSI（D700,D1150）预测下层氮素含量能力较优,r2分别为0.75和0.76。比较而言,上,中层的预测氮含量模型表现优于下层氮含量监测模型。此外,基于偏最小二乘（PLS）方法中变量投影重要性指标（variable importance in projection,VIP）对敏感波段进行筛选,不同叶位层氮素敏感光谱区域主要分布在绿光、红光、红边区域以及近红外区域,其中红边区域最为敏感。基于有效波段构建的FDR-PLS模型和FDR-SVM模型预测精度显着高于全波段的PLS和SVM预测模型以及植被指数预测模型。本研究结果为遥感估计玉米不同叶位层叶片氮浓度提供理论依据,为及时诊断玉米生长状况提供技术支撑。（3）本研究对玉米整个冠层、中+下层以及下层氮素营养状况进行遥感反演。研究表明春、夏两季玉米冠层内的垂直氮素分布均符合钟形分布曲线规律,中间层氮素含量最高,并且不受生育阶段的影响。由于玉米冠层内氮素分布的垂直非均匀性特性,突出了在高光谱遥感监测中考虑冠层垂直氮素分布的重要性。结果表明,在所有出版的植被指数中,mND705、G-M和MTCI分别与整个冠层、中+下层和下层的叶片氮密度具有很高的相关关系。根据红边吸收面积特征构建了新的优化红边吸收面积（OREA）指数,公式为:OREA≈15(3R760-R550)-20(R680+2R720);OREA指数对中+下层、整个层叶片氮密度具有较高的预测性能;与此同时,在不同品种、生育时期和种植制度下,OREA表现出较高的稳健性（AD值最低）,而无需对许多变量进行广泛校准。综上所述,我们基于红边吸收面积特征,开发了新的优化红边吸收面积（OREA）指数,并灵活地利用该参数来估算不同垂直层（整个冠层,中+下层和下层）的叶片氮密度。（4）氮素营养指数（NNI）是诊断作物氮素养分亏缺状况和施肥推荐的重要参数,高光谱技术为快速、无损地监测作物NNI提供可能性。本研究以陕西关中夏玉米和渭北旱塬春玉米为研究对象,分别获取玉米不同氮素水平下的冠层光谱数据和相应氮营养指数（NNI）,比较了光谱指数,偏最小二乘（PLS）和支持向量机（SVM）方法预测NNI的准确性。结果显示:本研究构建了夏玉米和春玉米综合临界氮浓度稀释曲线模型(Nc=3.63DM-0.403),并根据预测植株氮素浓度和地上部干物质的最佳植被指数间接构建NNI监测模型;采用直接方法,基于原始光谱和一阶微分光谱数据构建的比值植被指数（RSI）和归一化植被指数（NDSI）与NNI具有显着相关关系,其中以RSI（825,550）预测性能最优（r2=0.788）,检验精度r2val为0.774,RMSEval为0.139;基于变量投影重要性指标（variable importance in projection,VIP）方法可以筛选出有效波段,其有效波段主要集中在绿光、红光和近红外区域;基于有效波长构建的FDR-PLS和FDR-SVM回归模型预测效果具有较高的一致性,其建模精度(r2cal)分别为0.852和0.870,均方根误差(RMSEcal)分别为0.124和0.126,以及验证精度(r2val)分别为0.823和0.836,均方根误差(RMSEval)分别为0.130和0.129,具有比最优比值植被指数RSI（825,550）更高的预测精度和更低的均方根误差。因此,基于有效波长建立的FDR-PLS和FDR-SVM回归模型可以快速估测玉米NNI,同时大大减少了光谱变量和提高了模型精度。（5）根据Sentinel-2卫星波段参数特征,构建8类代表性光谱指数,并与玉米吐丝期和灌浆期氮素营养指标进行相关分析,进而确定了监测玉米吐丝期和灌浆期氮素营养指标的最佳预测模型;并制作相应的遥感分级专题图,为利用遥感影像数据进行大面积作物养分诊断提供依据。结果表明:选用CIred edge（705,842）为遥感敏感变量建立玉米吐丝期叶片氮素浓度（r2=0.728）和氮素密度（r2=0.708）预测精模型度最高,验证r2值分别为0.70,0.71,RMSE值分别0.34,0.30。比较而言,CIred edge（740,842）和CIred edge（705,842）分别是预测玉米灌浆期叶片氮素浓度和叶片氮密度的最佳植被指数,验证r2val值分别为0.72,0.67,RMSE值分别0.16,0.13。最后,基于CIred edge预测模型分别制作玉米吐丝期和灌浆期叶片氮浓度遥感监测专题图,为大区域诊断作物养分状况和实施精准田间管理提供依据。
衡亚蓉[5]（2018）在《基于冠层空间差异的小麦生长及生产力监测研究》文中提出快速、准确监测作物长势和生产力评价是现代农业发展的迫切需求,这可为田间管理措施的制定和政府政策的决策实施提供理论依据和参考。作物冠层结构存在空间差异性,主要体现在不同叶片位置的理化特性、光合特性以及光合有效辐射的不均一分布。开展基于冠层空间差异特性的研究,有利于实现小麦生长监测与评价,对提高小麦田间管理技术水平以及生产竞争力具有重要的现实意义。本研究的目的是基于不同年份、品种、灌水和施氮水平的田间试验,系统分析不同叶片位置的光合特性和冠层内光辐射分布状况,确立植株空间差异性与小麦长势指标间的关系,预期结果将为小麦生长监测诊断与田间优化管理提供技术指导。首先,分析了不同品种和施氮水平条件下小麦净光合速率（Pn）与叶绿素荧光参数随生育时期和叶序位置的变化趋势,确立了净光合速率与叶绿素荧光参数间的相关关系,进而利用叶绿素荧光参数评价小麦生物量及产量状况。结果表明:Pn和荧光参数Fv/Fo随生育期呈现先升高后降低的趋势,而Fm’和Fv’/Fm’则呈现逐渐降低的规律。Pn随叶片位置的降低而降低,而荧光参数Fm’、Fv’/Fm’和Fv/Fo则呈先增加后降低的趋势。光适应下荧光参数与Pn相关性较好,且相关性随叶位的降低而降低（L1>L2>L3>L4）。顶部四片叶的光合累积量与生物量呈极显着的正相关关系,且在孕穗期至灌浆中期相关性较好。顶部两片叶的荧光累积量(AFm’12)与生物量和产量均呈较好的线性相关关系,且在灌浆前期最好,决定系数（R2）分别为0.826和0.755。总体而言,对于不同小麦品种及施氮处理而言,开花期和灌浆前期的荧光累积量AFm’12可以较好地预测评价小麦生物量和产量状况。其次,将小麦冠层划分为不同水平方向和垂直方向,分析了冠层内不同测定位点PAR截获率的空间分布,及其与小麦生长指标间的相关性。结果表明:越靠近小麦植株PAR截获率（Ir）越高,越靠近行间Ir越低。在冠层垂直方向,随着空间高度的增加,PAR截获率逐渐降低。叶片氮含量在孕穗-抽穗期较高,之后逐渐下降;叶面积指数自孕穗期随生育时期呈现先增加后降低的趋势。PAR在近地面层的空间差异指数(PAR1-3)与LNC呈良好的线性相关关系,但时期间存在较大的差异;PAR1-3与LAI相关性不仅在各个生育时期间相关关系均较好,而且综合不同的生育时期（拔节期至灌浆中期）数据,可以用统一的线性回归方程评价小麦LAI变化。叶面积氮指数综合了叶片大小和叶片氮含量两方面的信息,更能表征小麦生长状况,结果显示PAR1-3与叶面积氮指数LANI相关性好于LNC和LAI,这将有利于利用光辐射的空间差异实时监测小麦生长状况。光辐射是作物生长的物质基础,冠层内光辐射截获数量的多少对小麦生物量形成及产量的提高具有重要意义。结果表明,在小麦冠层垂直方向上,冠层底部的累计光截获高于顶部;在水平方向上,越靠近植株累计光截获越高,越靠近行间光截获降低;冠层垂直方向上近地层面和水平方向上行间界面的累计光截获量与产量、穗粒重和穗粒数相关性较好,其中,以冠层近地层面累计光截获(APAR123)表现最好。不同生育时期间比较,相关性存在较大差异。对于生物量而言,拔节期至成熟期APAR123与生物量相关系数为0.752,拔节期至开花期APAR123与该阶段生物量增加量的相关系数为0.806,开花期至成熟期APAR123与该阶段生物量增加的相关系数为0.694。这表明作物冠层近地面层累计光截获可以较好地评价小麦产量要素及生物量状况,为在小麦关键生育阶段加强田间管理与调控具有重要意义。综上所述,小麦叶片光合特性及冠层内光分布的差异与小麦生长关系密切,基于冠层空间差异特性可以实时、快速监测小麦生长状况,预测评价植株生产力,这将为精准农业的发展提供理论依据和技术参考。
周元刚[6]（2016）在《不同受旱条件下冬小麦和夏玉米冠层光截获特征研究》文中提出在农业生态系统中,太阳光是总的能量来源,其中光合有效辐射（Photosynthetically active radiation,PAR）是植物进行光合作用的主要能量来源,对作物的生长发育和产量形成起着至关重要的作用,是影响作物产量高低的重要因素。要提高作物群体的光能利用率,最主要的就是要保证作物冠层有较高的光截获效率。然而在生产实践中,冠层内部叶片实际上常常处于“光饥饿”状态。因此分析冠层内的光传输和光分布规律,特别是与光合作用紧密相关的PAR分布规律成为冬小麦和夏玉米生产研究领域的重要课题。计算冠层光传输和光截获的比尔定律被广泛使用。然而,以往有关作物冠层光截获特征的研究多集中于水肥充足条件下,而受旱条件下的规律却鲜有研究,特别是不同时段受旱下的作物冠层光传输和光截获规律更是未见报道。光在冠层中的传输会经过叶片的多次反射和透射作用,使光路改变,使得冠层中每一处的太阳辐射都具有较高的异质性,不同于他处。加之冠层内部叶片之间的变异性,冠层内部每一层叶片的光截获量都不同于其他层,尤其是夏玉米,其冠层各层叶片光截获量的变异性更大。为了分析探究受旱条件下冬小麦和夏玉米冠层的PAR传输和截获特征,本研究在遮雨棚内分别设置了冬小麦和夏玉米生育期内不受旱（WT1、MT1）、营养生长阶段受旱（WT2、MT2）、生殖生长阶段受旱（WT3、MT3）、全生育期受旱（WT4、MT4）等4个不同受旱情形。在作物冠层不同高度上安装PAR传感器,实时监测冬小麦和夏玉米冠层的光传输和光截获特征。此外,为了验证不同受旱处理下夏玉米冠层每一层叶片的光截获特征,在夏玉米灌浆期对不同层叶片的光截获能力进行模拟和验证。研究过程发现,为了计算不同层叶片的光截获,首先要知道每层叶片的叶面积指数（Leaf area index,LAI）,但夏玉米不同冠层叶片形状存在较高的空间变异性,因此本研究还在大田内开展了夏玉米叶片形状系数时间和空间变异性试验,分析了夏玉米不同生育阶段、不同叶位叶片的叶片形状系数,为计算不同层叶面积指数提供依据。最终本研究得到的主要结论如下:（1）全生育期内夏玉米叶片形状系数?表现出一定的时间和空间变异性。采用形状系数模型来估算夏玉米叶片面积和叶面积指数,应当在夏玉米的不同生长阶段、针对不同叶型,以及不同叶位采用不同的叶片形状系数,这样才能整体提高玉米叶面积的估算和预测精度。基于6个夏玉米品种全生育期内760片叶片的采样数据,通过线性回归分析所得的夏玉米整体叶片形状系数值?’约为0.78。推荐该值用于田间玉米叶片面积的估算,以取代目前常用的系数值0.75。综合分析不同类型玉米叶面积模型的模拟精度,发现基于叶片形状系数的二次模型误差最小精度最高,而且使用简便,推荐该模型用于田间夏玉米叶面积的估算。（2）作物冠层内PAR传输过程受冠层状态影响。当冠层矮小时,其内部的PAR传输过程主要受太阳高度角的影响波动变化,冠层顶部的PAR与太阳辐射变化一致,呈单峰曲线。在冬小麦拔节期和夏玉米苗期由于株高矮小,冠层内存在较大的漏光。随着生育期的推进冠层高度增加,冠层内部与顶部的PAR值的差异逐渐增大。正午时分,冠层内部的PAR会出现高于冠层顶部的现象,这与比尔定律阐述的冠层光传输规律相左。这是因为光在冠层传输的过程中,由于叶片的反射和透射作用,会在冠层内的局部形成一个高PAR区域。因此依据比尔定律,计算整个冠层的光截获时具有可行性,然而在计算单日某时刻冠层的光截获时就需要谨慎使用比尔定律。对于不同处理的下冬小麦和夏玉米冠层PAR透光率研究表明,冠层PAR透光率随生育期先减小后增大,冬小麦在灌浆20天后,夏玉米灌浆14天后达天到生育期内最小值,此后缓慢增大。而对于全生育期不灌水的冬小麦和夏玉米冠层,由于早衰导致了较为严重的冠层漏光。（3）由于冬小麦生育期内冠层较低,不同层叶片的光截获并不如玉米明显。冬小麦冠层对PAR的截获随天气变化明显,而呈现出波动变化。表现在晴天截获量大,阴雨天截获量小,不同天气条件下的最大差值可达到1.2 10 mol m-2以上。灌浆期夏玉米不同层叶片的光截获能力,相邻两天冠层PAR总截获量相差不大时,各层叶片的光截获量也不尽相同。不同处理下截获量相同时,各层的PAR截获量的差异则更为明显。采用比尔定律光截获模型对不同层叶片的光截获能力进行模拟,发现全生育期都灌水的处理冠层各层模拟较好,相对均方根误差（Relative Root Mean Square Error,RRMSE）和平均相对误差（Average Relative Error,ARE）分别为0.18和26.4%。对MT2各层叶片的光截获的模拟结果整体上层偏高而中下层偏低,RRMSE和ARE分别为0.05和58.8%;对于灌浆期受旱的处理各层叶片的模拟值整体偏高,RRMSE和ARE分别为0.16和483.2%;在全生育期受旱处理下,模拟值也整体偏高RRMSE和ARE分别为0.4和706.2%,模拟效果最差。这表明研究冠层光截获的比尔定律,只对叶片分布相对均匀的冠层适用性较好,而在受旱条件下会高估叶片的光截获能力。
汪涛,董斌,黄文江,叶回春,黄华国[7]（2016）在《玉米冠层内光合有效辐射和叶面积指数垂直分布模拟》文中研究指明基于辐射度模型（RGM）,考虑冠层结构如垄宽、垄间距等建立玉米冠层内不同太阳高度角PAR垂直分布计算模型,结合指数递减光分布模型,考虑LAI与植被冠层内光分布的关系,运用Campbell椭球分布算法和Bonhomme&Chartier算法两种算法分别计算LAI垂直分布,并就模型的参数如太阳高度角等对PAR垂直分布结果的影响进行分析。结果表明,RGM模型不同太阳高度角对封垄前的玉米冠层内PAR垂直分布的模拟精度均较高,60°太阳高度角精度比较高,顺垄和垂直于垄方向的RMSE值分别为0.037 307和0.064 702;两种算法对LAI垂直分布估算能力均较好,不同入射光条件下估算精度不同,Campbell椭球分布算法60°太阳高度角模拟各层LAI垂直分布精度更高。
汪涛[8]（2015）在《不同植被冠层内光合有效辐射和叶面积指数垂直分布反演研究》文中提出遥感作为新型的综合性探测技术,具有客观、实时、无损的特性,结合地理信息系统和全球定位系统等现代高新技术,能实现信息收集及分析的定时、定量、定位。其客观性强,人为干扰少,使得农林业遥感监测的精度逐步提高,为及时、准确地获取大范围的农林情分布信息提供了数据支持能更及时更准确的决策。光合有效辐射（Photo-synthetically Active Radiation,PAR）是植物进行光合作用的能量来源,影响植物的生长、产量和质量。建立冠层内PAR垂直分布模型,分析其与冠层结构、太阳入射角度等之间的定量关系,有助于定量解析植被冠层内能量利用情况,为遥感定量反演冠层叶面积指数及其垂直分布提供模型基础。叶面积指数（leaf area index,LAI）是单位地表面积上的叶面积,是重要的植被结构参数。叶面积指数受植被种类、年龄、株行距等因子影响,控制着植被的生物物理过程,如光线的截获,冠层内光合有效辐射分布等。本文以玉米和森林为研究对象,针对当前LAI垂直分布遥感反演欠成熟等问题,研究了利用物理模型反演冠层LAI及其垂直分布的方法。本文的主要研究内容及试验结果如下:1.提出了基于考虑作物行垄结构、叶面积体密度分布函数、叶倾角分布函数等构建冠层内光辐射传输模型,结合PAR在冠层内的辐射传输规律模拟玉米封垄前抽雄期冠层内光合有效辐射透过率垂直分布,考虑了不同太阳入射条件对模型的影响。探究LAI垂直分布与PAR透过率垂直分布的关系,利用不同太阳高度角的光合有效辐射透过率垂直分布模型结合消光系数运用不同算法实现层叶面积指数反演,创造性的提出了LAI垂直分布的反演。结果显示:Bonhomme&Chartier算法反演不同高度层LAI精度较高,上层均方根误差（root mean square error,RMSE）为0.18,中层RMSE为0.55,下层RMSE为0.09。不同太阳高度角反演结果不同,30°和45°高度角均能较好地反演下层LAI,RMSE分别为0.11与0.09;30°高度角反演中层LAI精度较高,RMSE为0.30;45°高度角反演上层LAI精度较高,RMSE为0.18。结果表明基于不同太阳高度角构建的层LAI反演模型更适于实现夏玉米不同高度层LAI的遥感估算。2.提出了基于辐射度模型（Radiosity-Graphics Combined model,RGM）模拟LAI垂直分布的方法,使用玉米地面实测数据作为辐射度模型（RGM）的输入参数,对玉米三维场景进行模拟,通过计算场景内叶片的辐射通量值模拟玉米封垄前光在冠层内的垂直分布,并利用Bonhomme&Chartier算法和Campbell椭球分布算法反演不同太阳光入射条件的LAI垂直分布。结果显示:RGM模型能较好模拟封垄前玉米冠层内PAR透过率垂直分布。Campbell椭球分布算法60°太阳高度角模拟LAI垂直分布效果最好,均方根误差最低,第一层RMSE为0.078,第二层RMSE为0.162,第三层RMSE为0.136,第四层RMSE为0.093,可用于玉米LAI垂直分布模拟。Bonhomme&Chartier算法对LAI垂直分布也有一定的估算能力。3.提出了基于PROSAIL模型结合植被指数模拟森林冠层LAI的方法,使用生化参数等作为输入参数输入PROSAIL模型模拟森林冠层光谱反射率,建立NDVI-LAI、RVI-LAI预测模型,分别为指数模型、对数模型、线性模型。试验中使用了同步的TM7遥感影像数据,提取其光谱反射率计算NDVI与RVI输入预测模型反演LAI。结果表明:NDVI-LAI对数模型预测结果较好,决定系数为0.8942,RMSE值为0.492903。RVI-LAI线性模型预测结果较好,决定系数为0.8876,RMSE值为0.392869。综合比较,RVI-LAI线性模型反演森林冠层LAI精度最高。
张海红[9]（2015）在《行距配置对黄淮南部夏玉米群体资源利用效率的影响》文中研究指明黄淮海是我国玉米主产区之一,多样化种植方式与目前主流玉米收割机行距要求矛盾突出,严重制约该区玉米机械化收获技术的有效利用。因此,在黄淮海地区统一种植行距对玉米现代化生产有重要意义。为了建立既能够高效利用自然资源又能适宜机械化统一操作的行距配置方式,连续3年（2012-2014）在大田条件下以3个不同株高类型的玉米杂交种为材料（中秆品种郑单958,高秆品种先玉335和矮秆品种512-4（新单65））,设置2个种植密度（60000株·hm-2和75000株·hm-2）,研究了5种行距配置方式（50 cm、60 cm、70cm、80 cm等行距和80+40 cm宽窄行）对玉米资源利用的影响。主要结果如下:1行距配置方式对夏玉米产量的影响不同株高类型品种在60000株·hm-2密度下以60和70 cm行距处理具有相对较高的产量,且60 cm与70 cm行距处理间产量差异不显着;75000株·hm-2下,不同株高类型品种均以60 cm等行距处理时具有相对较高的产量。总的来看,不同株高类型品种和密度下,60 cm行距处理的平均产量最高,比50 cm、70 cm、80 cm等行距和80+40 cm宽窄行处理分别高2.86%、1.59%、5.71%和3.88%,与50 cm、70 cm等行距和宽窄行处理间差异不显着,但显着高于80 cm等行距处理。2行株距配置方式对玉米植株形态的影响不同株高类型品种在相同密度下,随行距扩大,株高、穗位高升高,株高系数和茎粗减小,叶片变长变窄,并向行间延伸,趋向与种植行垂直;穗部叶片茎叶夹角变大,叶向值减小,叶面积指数呈降低趋势;根重有增大的趋势,形态发生变化,向行间延伸增多。与其他行距处理相比,60 cm等行距处理具有相对较大的的叶面积指数、茎粗和根重,相对较小的株高系数和叶向值,基部茎节较短,有利于群体抗倒能力的提高,株型变得紧凑,叶片相互间遮挡减少,分布合理,在一定程度上有利于群体叶片持绿性和耐密性的提高。3行株距配置方式对玉米群体内微气象因子的影响不同株高类型品种在相同密度下,随行距扩大,冠层透光性逐渐变好,冠层内CO2浓度升高,温、湿度降低,中上部冠层光照截获率显着降低。与其他行距处理相比,60、70 cm等行距处理,中下部冠层受光较好,光能截获率相对较大,冠层光能分布相对合理,能够有效地促进中下部冠层利用和截获光能资源。4行距配置方式对玉米水肥资源吸收与积累的影响不同株高类型品种在两个密度下,随行距扩大,水分蒸发加快,土壤含水量呈降低趋势,土壤铵态氮和硝态氮积累量逐渐降低,地上部植株的氮、磷、钾养分吸收利用效率也呈降低趋势。其中,60 cm等行距处理与其他行距处理相比,养分吸收利用效率相对较高,有利于产量的提高。5行株距配置方式对群体抗性的影响不同株高类型品种在相同密度下,随行距扩大,虫害率和病株率逐渐降低,适当扩大种植行距能够使不同品种在不同种植密度下增强群体抗倒性,减轻群体病虫害的发生机率。其中,60 cm等行距处理具有相对较好的群体抗逆性。上述结果表明,60 cm等行距配置方式对能够协调高密度下地上部与地下部冠层形态和水肥及光能资源的吸收利用,为产量的形成提供良好的物质基础,使个体和群体增产潜力得以充分发挥,获得较高的产量,可作为目前和未来玉米机械化生产的种植行距推广应用。
汪涛,黄文江,董斌,刘镕源,杨贵军[10]（2015）在《基于夏玉米冠层内辐射分布的不同层叶面积指数模拟》文中指出为了模拟夏玉米冠层内各层叶面积指数垂直分布,光合有效辐射（photosynthetically active radiation,PAR）是研究作物群体光合作用和长势的重要特征参数,阐明冠层内PAR的垂直分布规律与冠层结构等参数之间的相关关系,可为遥感定量反演冠层结构参数提供模型基础。该文基于PAR在冠层内的辐射传输规律结合冠层结构模拟不同太阳高度角的PAR透过率垂直分布模型,并用地面冠层分析仪测量值进行验证,结果表明模型对封垄前玉米抽雄期冠层内PAR透过率垂直分布模拟精度较高。通过不同太阳高度角PAR透过率的垂直分布模型结合消光系数运用不同算法分别反演层叶面积指数（leaf area index,LAI）,并与不同高度层LAI实测值进行比较。结果显示:Bonhomme&Chartier算法反演不同高度层LAI精度较高,上层均方根误差（root mean square error,RMSE）为0.18,中层RMSE为0.55,下层RMSE为0.09。不同太阳高度角反演结果存在差异,30°和45°高度角均能较好地反演下层LAI,RMSE分别为0.11与0.09;30°高度角反演中层LAI精度较高,RMSE为0.30;45°高度角反演上层LAI精度较高,RMSE为0.18。结果表明基于不同太阳高度角构建的层LAI反演模型更适于实现夏玉米不同高度层LAI的遥感估算。该研究可为模拟垄行结构冠层内LAI垂直分布提供参考。
二、玉米群体内太阳光辐射垂直分布规律研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、玉米群体内太阳光辐射垂直分布规律研究（论文提纲范文）
（1）不同大豆品种冠层光合有效辐射分布及光合特性的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 前言 |
| 1.1 研究的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 作物冠层光合有效辐射变化规律 |
| 1.2.2 冠层结构对作物冠层内光合有效辐射分布的影响 |
| 1.2.3 光合有效辐射对作物光合相关指标的影响 |
| 1.2.4 光合有效辐射对作物净光合速率及产量的影响 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验设计 |
| 2.1.1 试验材料 |
| 2.1.2 田间试验 |
| 2.1.3 盆栽试验 |
| 2.2 测定方法 |
| 2.2.1 冠层光合有效辐射测定 |
| 2.2.2 光合速率的测定 |
| 2.2.3 叶面积指数测定 |
| 2.2.4 大豆光合相关指标及叶绿素荧光参数的测定 |
| 2.2.5 考种测产 |
| 2.3 分析软件 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 大豆冠层结构变化规律 |
| 3.1.1 大豆冠层高度及宽度变化规律 |
| 3.1.2 大豆冠层叶面积指数变化规律 |
| 3.2 大豆冠层光合有效辐射及光合速率变化规律 |
| 3.2.1 大豆冠层光合有效辐射变化规律 |
| 3.2.2 大豆冠层透光率变化规律 |
| 3.2.3 光合有效辐射与大豆叶面积指数线性拟合 |
| 3.2.4 光合有效辐射与大豆净光合速率线性拟合 |
| 3.2.5 大豆冠层光合速率估算 |
| 3.2.6 大豆冠层同化CO_2速度估算 |
| 3.3 大豆光合特性相关指标变化规律 |
| 3.3.1 大豆光合相关指标及变化规律 |
| 3.3.2 大豆相对叶绿素含量及叶绿素荧光参数的变化规律 |
| 3.4 大豆冠层干重及产量的变化规律 |
| 3.4.1 大豆植株干重变化 |
| 3.4.2 大豆产量构成及产量积累速度变化 |
| 4 讨论 |
| 4.1 大豆冠层结构变化规律 |
| 4.2 大豆冠层光合有效辐射及其对光合速率的影响 |
| 4.3 遮阴对大豆光合特性相关指标的影响 |
| 4.4 大豆干重与产量变化规律 |
| 5 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（2）栽培模式对玉米生长发育及产量形成的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 耕作方式对土壤物理性质和玉米产量的影响 |
| 1.2.2 种植密度对玉米群体结构和产量的影响 |
| 1.2.3 施肥方式对土壤化学性质和玉米产量的影响 |
| 1.2.4 根系生长对玉米生长和产量形成的影响 |
| 1.3 科学问题的提出 |
| 1.4 研究思路与内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验区概况 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.3 观测指标及方法 |
| 2.4 数据分析方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 产量及产量构成因素 |
| 3.2 栽培模式对土壤环境的影响 |
| 3.2.1 土壤紧实度 |
| 3.2.2 土壤含水量 |
| 3.2.3 土壤速效氮 |
| 3.3 栽培模式对根系的影响 |
| 3.3.1 根系长度 |
| 3.3.2 根系表面积 |
| 3.3.3 根系干重 |
| 3.4 栽培模式对干物质积累特性的影响 |
| 3.4.1 干物质积累 |
| 3.4.2 干物质转运 |
| 3.4.3 干物质分配 |
| 3.5 栽培模式对氮素积累特性和利用效率的影响 |
| 3.5.1 氮素积累 |
| 3.5.2 氮素转运 |
| 3.5.3 氮素分配 |
| 3.5.4 氮素利用效率 |
| 3.6 栽培模式对群体结构的影响 |
| 3.6.1 冠层结构 |
| 3.6.2 吐丝期植株干重、叶面积指数、根干重和根面积指数的比较 |
| 4 讨论与结论 |
| 4.1 不同栽培模式对土壤理化性质的影响 |
| 4.2 不同栽培模式对玉米吐丝期根系生长的影响 |
| 4.3 不同栽培模式对玉米群体结构的影响 |
| 4.4 不同栽培模式对玉米干物质物质积累的影响 |
| 4.5 不同栽培模式对玉米氮素积累和氮素利用效率的影响 |
| 4.6 不同栽培模式对玉米产量及产量构成因素的影响 |
| 4.7 主要结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文 |
（3）辽东春玉米产量形成对品种与密度互作的响应机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 玉米密植的产量效应 |
| 1.2.2 密度对群体与个体发育的影响 |
| 1.2.3 品种特性与合理密植 |
| 1.2.4 合理密植与生态条件 |
| 1.3 研究目标、内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验区概况 |
| 2.3 试验设计 |
| 2.4 观测指标与方法 |
| 2.5 数据统计与分析 |
| 第三章 春玉米产量及穗部性状对品种-密度互作的响应 |
| 3.1 产量及产量构成 |
| 3.2 穗部性状 |
| 3.3 气象因子与产量构成的关系 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 春玉米冠层结构对品种-密度互作的响应 |
| 4.1 植株形态特征 |
| 4.2 叶面积指数消长动态 |
| 4.3 光合势 |
| 4.4 粒叶比 |
| 4.5 植株形态指标与产量相关性 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 群体光分布及光合特性对品种-密度互作的响应 |
| 5.1 群体冠层透光率 |
| 5.2 净光合速率 |
| 5.3 叶片SPAD值 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 春玉米物质生产与氮素利用对品种-密度互作的响应 |
| 6.1 干物质积累、分配与运转 |
| 6.2 氮积累量与分配 |
| 6.3 氮素运转效率 |
| 6.4 籽粒氮素来源 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 结论、创新点与展望 |
| 7.1 讨论 |
| 7.2 结论 |
| 7.3 创新点 |
| 7.4 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表学术论文目录 |
（4）玉米单叶和冠层氮素营养参数垂直分布反演及遥感监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 高光谱遥感提取技术 |
| 1.2.1 植被光谱反射特性 |
| 1.2.2 遥感提取技术 |
| 1.3 作物氮素营养光谱遥感监测技术研究进展 |
| 1.3.1 基于不同研究尺度的氮素状况监测进展 |
| 1.3.2 基于氮素垂直分布光谱遥感监测研究进展 |
| 1.4 文献总结 |
| 第二章 研究方法与技术路线 |
| 2.1 主要研究内容 |
| 2.2 技术路线 |
| 2.3 试验设计与数据测定 |
| 2.3.1 研究区域概况 |
| 2.3.2 试验设计 |
| 2.3.3 测定指标及方法 |
| 2.4 数据分析与应用 |
| 2.4.1 高光谱数据预处理 |
| 2.4.2 归一化植被指数(NDSI)和比值植被指数(RSI)的构建 |
| 2.4.3 优化红边吸收面积(OREA)指数的构建 |
| 2.4.4 出版植被指数 |
| 2.4.5 偏最小二乘回归(PLSR) |
| 2.4.6 支持向量机 |
| 2.5 模型精度验证 |
| 第三章 基于高光谱技术对不同步生育阶段叶片氮素状况估测 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验设计 |
| 3.1.2 测试指标及方法 |
| 3.1.3 植被指数构建与敏感波段选择 |
| 3.1.4 PLS分析方法 |
| 3.1.5 数据分析与利用 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 不同试验条件下不同生育时期玉米叶片氮浓度的变化 |
| 3.2.2 玉米冠层高光谱反射率的动态变化 |
| 3.2.3 叶片氮浓度与原始光谱和FDR光谱之间的相关关系 |
| 3.2.4 使用出版植被指数和新开发植被指数的叶片氮浓度估算 |
| 3.2.5 评估PLS回归模型 |
| 3.2.6 两种估算叶片氮浓度方法的综合评估 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 基于出版植被指数的叶片氮浓度估算小结 |
| 3.3.2 基于新构建的2 波段植被指数的叶片氮浓度估算小结 |
| 3.3.3 基于PLSR的叶片氮浓度估算小结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 玉米叶片尺度的氮素垂直分布反演 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 试验设计 |
| 4.1.2 不同叶位层的叶片光谱测定 |
| 4.1.3 叶片氮素浓度测定 |
| 4.1.4 数据分析与利用 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 夏玉米和春玉米叶片氮浓度垂直变化规律 |
| 4.2.2 不同叶位层玉米光谱反射率随生育时期变化规律 |
| 4.2.3 原始、一阶微分光谱曲线与不同叶位层叶片氮浓度相关性分析 |
| 4.2.4 不同叶位层叶片氮浓度与归一化植被指数之间关系 |
| 4.2.5 不同叶位层叶片氮浓度与比值植被指数之间相关关系 |
| 4.2.6 已有出版植被指数与不同叶位层叶片氮浓度的相关关系 |
| 4.2.7 基于光谱指数叶片氮浓度垂直分布反演模型验证 |
| 4.2.8 基于PLSR与 SVM预测模型构建 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 不同叶位层叶片氮浓度变化规律小结 |
| 4.3.2 基于高光谱遥感的叶片氮浓度估算小结 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 玉米冠层尺度的垂直氮素分布反演研究 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 试验设计 |
| 5.1.2 不同垂直层冠层光谱数据测定 |
| 5.1.3 叶片氮素密度测定 |
| 5.1.4 基于优化红边吸收面积(OREA)指数构建 |
| 5.1.5 数据分析与利用 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.2.1 不同光热环境下不同垂直层氮分布变化规律 |
| 5.2.2 出版的植被指数与不同垂直层N含量的相关关系 |
| 5.2.3 优化红边吸收面积(OREA)指数与不同垂直层叶片氮密度的相关关系 |
| 5.2.4 不同试验条件下前5 个出版最优植被指数与OREA指数的比较 |
| 5.2.5 五个最佳植被指数和最新开发的OREA指数预测模型验证 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 不同垂直层氮素分布特性小结 |
| 5.3.2 基于植被指数对不同垂直层氮含量估测小结 |
| 5.3.3 不同控制条件下植被指数稳健性小结 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于高光谱数据的玉米氮营养指数的反演 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 试验区概况 |
| 6.1.2 试验设计 |
| 6.1.3 测定指标及方法 |
| 6.1.4 数据分析与利用 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 玉米临界氮素浓度变化曲线构建 |
| 6.2.2 NNI值变化动态 |
| 6.2.3 基于间接方法遥感估测氮营养指数 |
| 6.2.4 基于直接方法遥感估测氮营养指数 |
| 6.2.5 有效波长的筛选 |
| 6.2.6 PLS和 SVM模型的建立与验证 |
| 6.2.7 模型验证效果比较 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 临界氮浓度稀释曲线模型构建小结 |
| 6.3.2 基于高光谱遥感的氮素营养指数估测小结 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 基于Sentinel-2 卫星数据的玉米氮素营养状况的反演 |
| 7.1 试验数据和方法 |
| 7.1.1 研究区域概况和地面调查 |
| 7.1.2 测定指标及方法 |
| 7.1.3 Sentinel-2 卫星数据介绍 |
| 7.1.4 植被指数选取和构建 |
| 7.1.5 数据分析与利用 |
| 7.2 结果与分析 |
| 7.2.1 卫星影像光谱参数与玉米氮素状况相关性分析 |
| 7.2.2 玉米氮素状况模型验证与构建 |
| 7.2.3 基于Sentinel-2 数据玉米氮素浓度%遥感制图 |
| 7.3 讨论 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 研究结论、创新点与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 本研究的特色和创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（5）基于冠层空间差异的小麦生长及生产力监测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1 作物冠层光分布的空间性 |
| 2 作物生长监测的研究进展 |
| 2.1 作物氮素营养监测 |
| 2.2 叶面积指数的监测 |
| 3 小麦生产力的评价 |
| 4 光对作物生长的影响 |
| 5 本研究目的和意义 |
| 参考文献 |
| 第二章 技术路线和研究方法 |
| 1 研究思路和技术路线 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验设计 |
| 2.2 田间数据获取方法 |
| 2.3 数据处理与分析 |
| 参考文献 |
| 第三章 基于上部叶片叶绿素荧光参数的产量及生物量估测 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验设计 |
| 1.2 叶片叶绿素荧光参数测定 |
| 1.3 生物量和籽粒产量测定 |
| 1.4 数据分析和利用 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 不同生育时期旗叶净光合速率和叶绿素荧光参数的变化 |
| 2.2 不同叶片位置及施氮水平对净光合速率和叶绿素荧光参数的影响 |
| 2.3 小麦净光合速率与叶绿素荧光参数间定量关系 |
| 2.4 小麦叶片净光合速率与生物量间的定量关系 |
| 2.5 小麦顶部四张叶片的光合累积量与荧光累积量间的定量关系 |
| 2.6 叶绿素荧光参数与生物量和籽粒产量间关系 |
| 3 结论与讨论 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于冠层光辐射空间差异的小麦叶片生长特征研究 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验设计 |
| 1.2 冠层光合有效辐射测定 |
| 1.3 叶片氮含量和叶面积指数的测定 |
| 1.4 数据分析和利用 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 叶片氮含量、叶面积指数、叶面积氮指数与籽粒产量间关系 |
| 2.2 施氮水平和灌水处理对小麦叶片氮含量和叶面积指数的影响 |
| 2.3 施氮水平和灌水处理对小麦冠层内PAR截获率空间分布的影响 |
| 2.4 小麦冠层PAR截获量与叶片氮含量、叶面积指数和叶面积氮指数间相关关系 |
| 2.5 小麦冠层PAR截获量空间差异与叶片氮含量的相关关系 |
| 2.6 小麦冠层PAR截获量空间差异与叶面积指数的相关关系 |
| 2.7 小麦冠层PAR截获量空间差异与叶面积氮指数间的相关关系 |
| 3 结论与讨论 |
| 参考文献 |
| 第五章 基于冠层光辐射特征的小麦生物量及产量估测 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验设计 |
| 1.2 冠层光合有效辐射测定 |
| 1.3 生物量和籽粒产量的测定 |
| 1.4 数据分析和利用 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 不同氮素水平对冠层光截获空间分布的影响 |
| 2.2 冠层累计光截获与籽粒产量要素间的关系 |
| 2.3 冠层内累计光截获与生物量间的关系 |
| 2.4 冠层累计光截获量与产量及生物量间定量关系 |
| 3 结论与讨论 |
| 参考文献 |
| 第六章 讨论与结论 |
| 1 讨论 |
| 1.1 小麦生长的冠层空间特征 |
| 1.2 小麦生长参数的监测 |
| 1.3 小麦生产力评价 |
| 2 结论 |
| 3 本研究的创新之处 |
| 4 研究展望与设想 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）不同受旱条件下冬小麦和夏玉米冠层光截获特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.2 国内外研究进展及存在的问题 |
| 1.2.1 冠层光分布与光截获研究进展 |
| 1.2.2 不同层叶片光截获研究进展 |
| 1.2.3 光截获与叶面积指数 |
| 1.2.4 叶面积指数的测量计算方法 |
| 1.2.5 存在问题 |
| 1.3 研究思路及内容、方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 冬小麦和夏玉米叶片形状系数变异性研究 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 试验区概况 |
| 2.1.2 试验处理 |
| 2.1.3 测定项目与方法 |
| 2.1.4 叶片面积估算模型的建立和评价 |
| 2.1.5 统计分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 全生育期叶片形状系数的变异性 |
| 2.2.2 植株内叶片形状系数的变异性 |
| 2.2.3 叶片形状系数模型的验证 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 叶片形状系数变异性 |
| 2.3.2 叶片形状系数模型的验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 冬小麦和夏玉米冠层光合有效辐射的传输特征 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验区概况 |
| 3.1.2 试验设计 |
| 3.1.3 测定项目与方法 |
| 3.1.4 数据分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 冬小麦冠层PAR传输特征 |
| 3.2.2 夏玉米冠层PAR传输特征 |
| 3.2.3 日平均冠层PAR透光率 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 冬小麦和夏玉米冠层PAR传输特征 |
| 3.3.2 冬小麦和夏玉米冠层PAR传输特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 冬小麦和夏玉米冠层光截获特征 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 试验区概况 |
| 4.1.2 试验设计 |
| 4.1.3 测定项目与方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 冬小麦拔节后冠层光截获 |
| 4.2.2 灌浆期夏玉米不同层叶片光截获 |
| 4.2.3 夏玉米冠层不同层叶片光截获的模拟 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.1.1 冬小麦和夏玉米叶片形状系数时间和空间变异性研究 |
| 5.1.2 冬小麦和夏玉米冠层光传输特征 |
| 5.1.3 夏玉米灌浆期冠层不同层叶片光截获特征 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）玉米冠层内光合有效辐射和叶面积指数垂直分布模拟（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究区概况与试验方案 |
| 1.2 数据采集与测定方法 |
| 1.2.1 玉米结构参数 |
| 1.2.2 光谱数据 |
| 1.2.3 冠层内不同高度处光合有效辐射 |
| 1.2.4 天空散射光比例因子 |
| 1.3 反演方法 |
| 1.3.1 辐射度模型原理与算法 |
| 1.3.2 PAR算法 |
| 1.3.3 FPAR算法 |
| 1.3.4 不同高度层叶面积指数的计算 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 基于地面实测光分布的误差分析 |
| 2.1.1 PAR透过率垂直分布模拟 |
| 2.1.2 FPAR垂直分布模拟 |
| 2.2 基于地面实测LAI垂直分布误差分析 |
| 2.2.1 不同高度角计算冠层内LAI垂直分布模拟与实测值比较 |
| 2.2.2 不同算法计算冠层内叶面积指数垂直分布模拟与实测值比较 |
| 3 结论与讨论 |
（8）不同植被冠层内光合有效辐射和叶面积指数垂直分布反演研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 叶面积指数反演方法国内外研究进展 |
| 1.2.2 目前存在的问题 |
| 1.2.3 作物冠层内光合有效辐射分布国内外研究进展 |
| 1.3 引言 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 研究区域概况与数据获取 |
| 2.1 基于夏玉米冠层内辐射分布的不同层叶面积指数模拟 |
| 2.1.1 研究区和试验方案 |
| 2.1.2 试验数据获取 |
| 2.2 基于辐射度模型的PAR与LAI垂直分布模拟 |
| 2.2.1 研究区和试验方案 |
| 2.2.2 试验数据获取 |
| 2.3 基于PROSAIL模型的森林LAI反演 |
| 2.3.1 研究区和试验方案 |
| 2.3.2 试验数据获取 |
| 2.3.3 遥感数据预处理 |
| 2.4 不同高度层叶面积指数的计算方法 |
| 3 基于夏玉米冠层内辐射分布的不同层叶面积指数模拟 |
| 3.1 垄行结构冠层内PAR垂直分布模拟 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 模型模拟分析 |
| 3.2.2 夏玉米冠层内PAR透过率垂直分布模拟与实测数据的比较 |
| 3.2.3 夏玉米冠层内LAI垂直分布模拟与实测数据的比较 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于辐射度模型的PAR与LAI垂直分布模拟 |
| 4.1 辐射度模型 |
| 4.2 PAR算法 |
| 4.3 FPAR算法 |
| 4.4 结果分析与讨论 |
| 4.4.1 基于辐射度模型的冠层内PAR透过率垂直分布的误差分析 |
| 4.4.2 基于地面实测LAI垂直分布误差分析 |
| 4.4.3 FPAR垂直分布影响因子分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于PROSAIL模型结合植被指数的森林LAI反演 |
| 5.1 PROSAIL模型 |
| 5.2 植被指数选取 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 PROSAIL模型参数选取及敏感性分析 |
| 5.3.2 PROSAIL预测模型 |
| 5.3.3 叶面积指数反演与验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究内容总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在读期间发表的学术论文 |
（9）行距配置对黄淮南部夏玉米群体资源利用效率的影响（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| 1. 文献综述 |
| 1.1 行距配置方式对作物形态及冠层结构的影响 |
| 1.1.1 株高、茎粗的变化 |
| 1.1.2 冠层结构的变化 |
| 1.1.3 根系分布的变化 |
| 1.2 行株距配置方式对作物群体内微气象因子的影响 |
| 1.2.1 温湿度和CO_2浓度变化 |
| 1.2.2 光能分布与截获变化 |
| 1.2.3 光合生理与个体发育的变化 |
| 1.3 行距配置方式对水肥资源吸收与利用的影响 |
| 1.4 行株距配置方式对群体抗逆性的影响 |
| 1.5 行距配置方式对产量的影响 |
| 1.5.1 生物产量的变化 |
| 1.5.2 经济产量的变化 |
| 2 前言 |
| 3 材料与方法 |
| 3.1 试验地概况 |
| 3.2 试验设计 |
| 3.3 测定项目与方法 |
| 3.3.1 耕层（0-20cm）基础肥力 |
| 3.3.2 田间小气候测定 |
| 3.3.3 物质生产与分配 |
| 3.3.4 叶片SPAD测定 |
| 3.3.5 叶面积指数测定 |
| 3.3.6 茎叶夹角和叶向值的测定 |
| 3.3.7 叶片空间分布 |
| 3.3.8 根系干重密度测定 |
| 3.3.9 土壤水分和速效氮含量测定 |
| 3.3.10 植株养分测定 |
| 3.3.11 产量和穗部性状 |
| 3.3.12 农艺性状考察 |
| 3.3.13 群体抗逆性 |
| 3.4 数据处理 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 行距配置方式对玉米形态及冠层结构的影响 |
| 4.1.1 株高、茎粗的变化 |
| 4.1.2 茎节粗与节间长变化 |
| 4.1.3 叶片长度与宽度变化 |
| 4.1.4 叶面积指数 |
| 4.1.5 茎叶夹角的变化 |
| 4.1.6 叶向值的变化 |
| 4.1.7 叶片空间分布的变化 |
| 4.1.8 根系分布变化 |
| 4.2 行距配置方式对玉米群体内微气象因子的影响 |
| 4.2.1 温湿度和CO_2浓度变化 |
| 4.2.2 光能分布与截获变化 |
| 4.2.3 叶片SPAD变化 |
| 4.3 行距配置方式对玉米田水氮含量的的影响 |
| 4.3.1 土壤含水量变化 |
| 4.3.2 土壤氨态氮变化 |
| 4.3.3 土壤硝态氮变化 |
| 4.4 行距配置方式对玉米养分吸收利用的影响 |
| 4.4.1 植株氮积累量的变化 |
| 4.4.2 籽粒氮积累量的变化 |
| 4.4.3 氮素收获指数的变化 |
| 4.4.4 氮肥偏生产力的变化 |
| 4.4.5 植株磷积累量的变化 |
| 4.4.6 植株磷收获指数的变化 |
| 4.4.7 植株钾素积累量 |
| 4.4.8 植株钾收获指数的变化 |
| 4.5 行距配置方式对群体抗逆性的影响 |
| 4.6 行距配置方式对玉米产量的影响 |
| 4.6.1 生物产量的变化 |
| 4.6.2 经济产量的变化 |
| 5. 结论与讨论 |
| 5.1 行距配置方式对玉米植株形态的影响 |
| 5.2 行距配置对玉米田间小气候与光资源利用的影响 |
| 5.3 行距配置对玉米水肥资源吸收利用的影响 |
| 5.4 行距配置对玉米抗逆性的影响 |
| 5.5 行距配置对玉米产量的影响 |
| 参考文献 |
| Abstract |
（10）基于夏玉米冠层内辐射分布的不同层叶面积指数模拟（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验概况 |
| 1.2 数据采集 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 垄行结构冠层内 PAR 垂直分布模拟 |
| 1.3.2 不同高度层叶面积指数的计算 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 模型模拟 |
| 2.2 夏玉米冠层内光合有效辐射透过率垂直分 布模拟与实测数据的比较 |
| 2.3 夏玉米冠层内叶面积指数垂直分布模拟与 实测数据的比较 |
| 2.3.1 不同算法计算冠层内叶面积指数垂直分布 模拟与实测值比较 |
| 2.3.2 不同高度角计算冠层内 LAI 垂直分布模拟 与实测值比较 |
| 3 结论与讨论 |
四、玉米群体内太阳光辐射垂直分布规律研究（论文参考文献）
- [1]不同大豆品种冠层光合有效辐射分布及光合特性的研究[D]. 王聪. 东北农业大学, 2020(04)
- [2]栽培模式对玉米生长发育及产量形成的影响[D]. 王英俨. 沈阳农业大学, 2020(08)
- [3]辽东春玉米产量形成对品种与密度互作的响应机制[D]. 张丽丽. 沈阳农业大学, 2020(08)
- [4]玉米单叶和冠层氮素营养参数垂直分布反演及遥感监测研究[D]. 温鹏飞. 西北农林科技大学, 2019
- [5]基于冠层空间差异的小麦生长及生产力监测研究[D]. 衡亚蓉. 河南农业大学, 2018(02)
- [6]不同受旱条件下冬小麦和夏玉米冠层光截获特征研究[D]. 周元刚. 西北农林科技大学, 2016(11)
- [7]玉米冠层内光合有效辐射和叶面积指数垂直分布模拟[J]. 汪涛,董斌,黄文江,叶回春,黄华国. 玉米科学, 2016(02)
- [8]不同植被冠层内光合有效辐射和叶面积指数垂直分布反演研究[D]. 汪涛. 安徽农业大学, 2015(05)
- [9]行距配置对黄淮南部夏玉米群体资源利用效率的影响[D]. 张海红. 河南农业大学, 2015(08)
- [10]基于夏玉米冠层内辐射分布的不同层叶面积指数模拟[J]. 汪涛,黄文江,董斌,刘镕源,杨贵军. 农业工程学报, 2015(S1)