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有机液体肥对棉花冠层特征、产量和品质的影响: 2024年; 【目的】研究有机液体肥对新疆南疆膜下滴灌棉花冠层特征、产量和品质的影响。【方法】选用塔河2号为参试品种,以单施化肥棉田为对照(CK),设置有机液体肥处理(T_(1)、T_(2)、T_(3)、T_(4)、T_(5)),测定并分析不同处理下株高、主茎叶片数、叶面积指数、叶倾角、产量和品质的变化。【结果】与CK相比,施用有机液体肥提高了棉花株高、主茎叶片数、叶面积指数、叶倾角与地上部生物量。当籽棉产量达到6000 kg/hm^(2)以上时,棉花株高、主茎叶片数、叶面积指数和叶倾角较CK分别增加1.3~10.3 cm、2.0~2.3片、1.7~2.9、5.6~9.3°,营养和生殖器官干物质重较CK分别增加了1.3~25.7和0.1~44.5 g/株。且当籽棉产量超过6000 kg/hm^(2)时,籽棉产量、单铃重、总铃数较CK分别增加了17.2%~31.9%、15.5%~28.8%和3.5%~10.1%。此外,与CK相比,施用有机液体肥还提高了棉花上半部纤维平均长度、整齐度和断裂比强度。【结论】与单施化肥相比,施用有机液体肥能够改善棉花冠层结构,促进干物质积累,增产提质,且成本低,易操作,适合新疆南疆棉区推广应用。; 赵后秀郝先哲石峰李军宏梁琪王潭刚田立文罗宏海王军; 关键词：棉花冠层特征

一种基于优化氮素垂直衰减系数的棉花冠层氮素监测方法: 本发明公开了一种基于优化氮素垂直衰减系数的棉花冠层氮素监测方法，采集棉花冠层光谱反射信息，同步获取棉花冠层不同垂直层光合参数和不同氮组分，建立棉花冠层垂直尺度氮素营养监测光谱数据库；结合光合氮和非光合氮构建氮素分配模型；...; 王海江王金刚崔静史晓艳宋江辉张文旭

一种基于棉花冠层体积的无人机智能喷雾系统及方法: 本发明公开了一种基于棉花冠层体积的无人机智能喷雾系统及方法，其系统包括：棉花冠层体积获取模块、喷雾执行模块和控制模块，棉花冠层体积获取模块包括三维激光雷达扫描仪、雷达云台和计算设备，三维激光雷达扫描仪用于采集棉花冠层点云...; 文晟罗少勇陈小帅麦燕清黄高峰刘发港邓智尹李斯培

水氮耦合条件下棉花冠层养分的光谱特征响应研究: 氮、磷、钾是棉花的生长和发育中不可或缺的营养元素,在棉花的光合作用与生长发育中发挥着重要作用,而不同梯度的灌水量和施氮量对棉花氮磷钾的吸收利用具有不同影响,因此,探究不同水氮梯度下棉花的氮磷钾含量变化规律及监测不同生育时...; 高菊; 关键词：棉花冠层氮磷钾水氮耦合

追施氮肥对不同测定位置棉花冠层结构和产量的影响被引量：1: 2024年; 【目的】在(66+10)cm行距下,研究不同追氮量对机采棉的影响,为完善棉花高产栽培技术提供科学依据。【方法】2021年和2022年在新疆库尔勒市试验地开展追施氮肥试验,以巴43541为试验材料,设置4个纯氮追施水平:0、112.5、225.0和337.5 kg·hm^(-2),比较不同处理下棉花宽行中间、窄行中间、邻近棉株和相邻两膜交接行中间位置的冠层结构特征、产量性状及氮肥利用效率。【结果】总体来看,随着生育进程推进,在4个处理下4个测定位置的棉花叶面积指数(leaf area index,LAI)均呈先增大后减小的变化趋势,光合有效辐射(photosynthetically active radiation,PAR)均呈先降低后升高的变化趋势,平均叶倾角(mean leaf angle,MLA)和空隙透射系数(gap fraction transmission coefficient,GFTC)在不同处理下的变化趋势不一致。盛蕾期,相邻两膜交接行中间位置的棉花LAI较低,MLA、PAR和GFTC较高;花铃期至吐絮期,4个测定位置的LAI、PAR和GFTC差异减小;盛铃期至吐絮期窄行中间和邻近棉株位置的MLA较高。与其他3个处理相比,追施纯氮112.5 kg·hm^(-2)可在盛铃期获得适宜的LAI、MLA、PAR和GFTC,增加单位面积铃数,2年籽棉产量分别提高1.38%~16.50%和1.66%~11.57%、皮棉产量分别提高1.57%~16.37%和0.59%~12.40%,并且提高了氮肥偏生产力和氮肥农学利用率。关于棉花LAI和PAR,4个测定位置两两之间均呈极显著正相关;整体来看,邻近棉株与宽行中间、窄行中间位置测定的棉花冠层结构指标之间的正相关性最好。【结论】同一追氮量下,4个测定位置的棉花LAI和PAR的变化趋势基本一致,MLA和GFTC的变化趋势不一致。追施纯氮112.5 kg·hm^(-2)可促进巴43541高产,提高棉花氮肥利用率。; 姚青青孙绘健罗静杜珊珊何忠盛; 关键词：棉花追施氮肥冠层结构

基于无人机多光谱棉花冠层氮素、叶绿素和Na+含量反演: 南疆是我国棉花的主产区,土壤盐渍化是威胁南疆棉花产业可持续发展的关键因素。棉花叶片氮素、叶绿素和Na+含量状况的精准监测,对于棉花健康生长及产量品质提升与预防盐碱危害具有重要意义。本研究于2023年4至10月在阿拉尔第一...; 赵鑫; 关键词：棉花氮素叶绿素机器学习模型无人机遥感

旱区地膜与种植密度对棉花冠层光分布及产量的影响被引量：1: 2024年; 棉花冠层光合有效辐射截获率(PARI)是影响干物质积累和产量形成的重要因素,然而对于不同覆膜方式下种植密度对棉花冠层光分布的影响尚未明确。在旱区一膜三行的机采种植模式下,设2种覆膜方式(有膜和无膜)与5种种植密度(D1:9×10^(4)株/hm^(2),D2:13.5×10^(4)株/hm^(2),D3:18×10^(4)株/hm^(2),D4:22.5×10^(4)株/hm^(2),D5:27×10^(4)株/hm^(2)),研究不同覆膜方式下种植密度对棉花冠层PARI的影响。结果表明,在全生育期,有膜处理下棉花冠层光合有效辐射(PAR)的截获能力较强;冠层PARI与种植密度呈显著正相关关系,不同种植密度之间PARI存在差异;叶面积指数(LAI)随生育进程推进呈单峰曲线。有膜处理下,不同种植密度LAI在第94~98天达到峰值;无膜处理下,不同种植密度LAI在第109~113天达到峰值;随着种植密度的增加干物质积累量减少,其生殖器官生物量有所下降。种植密度为18×10^(4)株/hm^(2)下的产量显著高于其他处理(有膜为5805.07 kg/hm^(2),无膜为5436.96 kg/hm^(2)),研究结果为旱区合理密植、构建合理的冠层结构提供理论依据。; 候金枚王娟王有武陈国栋曹楠林皎万素梅; 关键词：光合有效辐射冠层结构种植密度

基于无人机热红外遥感图像提取滴灌棉花冠层温度及精度评价: 2024年; 【目的】提高基于热红外遥感图像滴灌棉花冠层温度提取精度,为棉花水分状况精准监测提供技术支撑。【方法】以不同水分处理的苗期、蕾期棉花为研究对象,利用无人机获取试验小区热红外遥感图像,使用便携式手持测温仪测量田间辐射校正板及水桶中的水温,对热红外影像进行温度校正。采用Otsu算法、Canny边缘检测算法对热红外遥感图像进行掩膜处理剔除土壤背景,通过波段运算提取棉花冠层温度,绘制棉花冠层温度频率直方图并对其进行优化。利用便携式手持测温仪同步测量棉花冠层温度,与提取的冠层温度进行一致性分析,验证热红外遥感图像提取棉花冠层温度的精度。【结果】Canny边缘检测算法剔除土壤背景提取冠层图像准确率大于Otsu算法(91.90%>82.52%、92.76%>80.60%),剔除土壤背景效果最优。Otsu算法和Canny边缘检测算法剔除土壤背景后构建的冠层温度直方图均呈偏态分布,但Canny边缘检测算法剔除土壤背景后构建的冠层温度直方图形状比Otsu算法光滑,噪声少,并且Canny边缘检测算法2年冠层平均温度最低(29.95、30.54℃),与实测温度差值最小(2.78、3.43℃)。去除Canny边缘检测算法的温度直方图两端1%温度信息后,提取的冠层温度与实测温度相关性最高(2年试验r由0.88、0.93提高到了0.94、0.95),RMSE最低(2年RMSE由2.78、2.87℃下降到1.59、1.43℃)。【结论】Canny边缘检测算法提高了无人机热红外遥感图像棉花冠层温度提取精度,且温度直方图两端1%温度优化后有助于提高棉花冠层温度提取精度。; 党旭伟林馨园贺正陈燕慈宝霞马学花郭晨荔贺亚星刘扬马富裕; 关键词：滴灌棉花无人机冠层温度

植保无人机喷施化学封顶剂不同作业参数对棉花冠层雾滴沉积的影响被引量：1: 2024年; 为探索植保无人机化学封顶作业的雾滴沉积特征,本研究开展了添加助剂和无助剂的植保无人机不同作业参数的两组田间试验,每组采用两因素裂区试验设计,无人机作业高度为主区(2.0 m、2.5 m、3.0 m、3.5 m,以H1、H2、H3、H4表示),无人机飞行速度为副区(3 m s、5 m s、7 m s,以V1、V2、V3表示),测定棉花冠层上、中、下部叶片雾滴密度、雾滴沉积量和雾滴粒径特征,评价飞喷作业效果。结果表明1)上部冠层中,H2V2的雾滴密度最大,其次是H1V1,平均雾滴密度助剂组较无助剂组高21.78%;雾滴沉积量以H2V2最大,助剂组达0.3833μL cm^(2),无助剂组达0.2667μL cm^(2);H3V2、H4V1和H2V2的雾滴相对粒径谱宽度显著小于其他处理,且其助剂组的明显低于无助剂组;2)中部冠层中,H2V2的雾滴密度及雾滴沉积量最大,其次是H3V1,平均雾滴密度及助剂组雾滴沉积量较无助剂组高52.80%和123.12%;雾滴相对粒径谱宽度助剂组以H3V1最低,无助剂组以H4V3最低,其平均值助剂组较无助剂组低7.62%;3)下部冠层中,H2V2的雾滴密度最大,其次是H1V1,平均雾滴密度助剂组较无助剂组高69.10%;雾滴沉积量助剂组以H2V2最大,其次是H3V1,无助剂组以H1V1最大,其次是H2V2,其平均值助剂组较无助剂组低93.73%;雾滴相对粒径谱宽度助剂组以H2V1最低,无助剂组以H4V1最低,其平均值助剂组较无助剂组低9.10%;4)雾滴密度和雾滴沉积量随冠层加深而降低,雾滴相对粒径谱宽度则差异不大。冠层雾滴沉积总量以H2V2最大,助剂组达0.8343μL cm^(2),无助剂组为0.4221μL cm^(2),各部分雾滴沉积量CV值,助剂组以H2V2最小,无助剂组以H1V2和H2V2较小。综上所述,添加助剂且无人机作业高度为2.5 m、速度为5 m s时群体雾滴沉积量及均匀性最大,雾滴穿透性最强,可作为实际应用的参考。; 邢植贾梦梦崔建强孔松王冀川马丽胡宝林熬; 关键词：棉花飞行参数

基于无人机多光谱影像与机器学习算法的棉花冠层叶绿素含量估算研究: 2024年; 【目的】利用无人机多光谱技术监测棉花冠层叶片的叶绿素含量。【方法】通过无人机获取新疆南疆地区棉花冠层的多光谱图像,选取7种植被指数,利用7种不同的反演方法估算棉花关键生育时期花铃期的叶绿素含量,包括基于线性回归(linear regression,LR)的一元线性回归、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、岭回归(ridge regression,RR)、最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归,以及支持向量回归(support vector regression,SVR)、K近邻回归(K nearest neighbors regression,KNNR)、随机森林回归(random forest regression,RFR)。【结果】与线性回归模型相比,RFR、SVR和KNNR算法提高了棉花冠层叶绿素含量估算模型精度,尤其是RFR算法,其模型验证集的决定系数为0.742,均方根误差为1.158 mg·L^(-1),相对分析误差为1.969。【结论】利用RFR机器学习方法构建的基于无人机多光谱影像的棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型可及时、准确地判断棉花的生长状况,为棉田精准管理提供技术支撑。; 赵鑫李朝阳王洪博刘江凡江文格赵泽艺王兴鹏王兴鹏; 关键词：无人机多光谱叶绿素含量遥感反演棉花

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