导读:本文包含了玉米冠层论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:玉米,叶面积,遥感,光谱,指数,叶绿素,密度。
玉米冠层论文文献综述
束美艳,顾晓鹤,孙林,朱金山,杨贵军[1]（2019）在《倒伏胁迫下的玉米冠层结构特征变化与光谱响应解析》一文中研究指出倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒3种强度的倒伏处理,基于田间多频次持续观测实验,分析生育期、倒伏类型对玉米冠层结构动态变化及其自我恢复能力的影响;采用传统光谱变换与连续小波变换方法对倒伏玉米冠层高光谱进行处理,选取叶面积密度(LAD)为玉米倒伏冠层结构特征指标,筛选叶面积密度最佳敏感波段和小波系数,基于随机森林法构建叶面积密度高光谱响应模型,利用未参与建模的实测样本验证模型精度,重点探讨小波分解尺度和光谱分辨率对LAD光谱响应能力的影响规律。研究结果表明:叶面积密度作为单位体积内叶面积总量的冠层结构表征指标,与倒伏胁迫强度具有较好的响应关系,灌浆期的倒伏玉米LAD普遍高于抽雄期,抽雄期LAD整体表现为茎折>根倒>茎倒>未倒伏,灌浆期LAD整体表现为根倒>茎折>茎倒>未倒伏;经连续小波变换后,玉米倒伏冠层光谱对玉米倒伏LAD的响应能力普遍优于传统光谱变换,随着小波分解尺度的增加, LAD与敏感波段的相关性越强,其中10尺度相关系数最高,达0.74;连续小波变换所构建的模型精度普遍优于传统光谱变换,其中由原始光谱小波变换后构建的LAD响应模型精度最高,检验样本的R~2为0.811, RMSE为1.763,表明连续小波变换技术可凸显和利用冠层光谱中的细微信息。因此,叶面积密度可有效定量表征不同倒伏胁迫程度的玉米冠层结构变化特征,连续小波变换能有效提升冠层光谱对倒伏玉米结构变化的响应能力,基于随机森林法构建的倒伏玉米叶面积密度诊断模型具有较高的精度和稳定性,可为区域尺度的夏玉米倒伏灾情遥感监测提供先验知识。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年11期）
薛华政,谷利敏,夏来坤,穆心愿,刘康[2]（2019）在《密度对粮饲通用型玉米新品种郑单901冠层结构和产量的影响》一文中研究指出为了明确粮饲通用型玉米品种郑单901的最佳种植密度,研究了种植密度对其冠层结构、籽粒产量和青贮产量的影响。结果表明,种植密度从4.5万株/hm~2增加到9.0万株/hm~2,郑单901穗位高和株高均呈增加趋势;种植密度超过9.0万株/hm~2后,穗位高和株高显着降低,穗位高对种植密度的敏感度高于株高。株高和穗位高的整齐度随种植密度增加呈先增加后降低的趋势,在9.0万株/hm~2时最高。种植密度显着影响郑单901的冠层结构,种植密度每增加1.5万株/hm~2,穗位层和底层叶面积指数分别增加0.18～0.27和0.14～0.35,透光率分别降低2.7%～4.1%和2.7%～4.0%,叶倾角分别增加3.1°～7.0°和6.1°～11.0°。籽粒产量、青贮干质量和青贮鲜质量随种植密度增加表现为先增加后降低。种植密度为7.5万株/hm~2时籽粒产量最高,4.5万～9.0万株/hm~2内增加密度,穗粒数降幅大于百粒质量降幅,种植密度高于9.0万株/hm~2时,百粒质量降幅高于穗粒数降幅。青贮干质量和青贮鲜质量在种植密度为9.0万株/hm~2时最高。综上所述,粮饲通用型玉米新品种郑单901在种植密度为7.5万株/hm~2时,株高和穗位高适中且整齐度最高,冠层分布合理,籽粒产量最高,而在种植密度为9.0万株/hm~2时青贮干质量和青贮鲜质量最高,生产中应该根据用途选择适宜的种植密度获得高产。(本文来源于《河南农业科学》期刊2019年12期）
白丽,柏军华,肖青,柳钦火,张泽[3]（2019）在《玉米抽穗期雄穗对冠层反射率辐射传输特征的影响》一文中研究指出为分析玉米雄穗对冠层可见光、近红外波段辐射传输特征的影响,运用四维轨道塔吊系统获取连续2 a玉米抽穗期的冠层光谱,并在抽穗初期和末期分别进行了3个梯度的剪穗试验,分析玉米抽穗期冠层二向反射率特征以及雄穗干物质含量特征。结果表明:1)比较抽穗期不同时间冠层反射率的模拟值和实测值得出,在抽穗初期实测值高于模拟值,随着生育期的推进,模拟值逐渐高于实测值。但在可见光波段整个抽穗期实测值均高于模拟值,在近红外波段模拟值总体高于实测值。2)分析不同穗梯度冠层二向反射率特征发现,在可见光波段,太阳主平面和垂直太阳主平面方向上,2个散射方向的无穗反射率值在所有观测角度上均最高,1/2穗次之,全穗最低;近红外波段,在太阳主平面方向,3个穗梯度反射率差异不大,但在垂直太阳主平面方向,后向散射方向反射率值总体高于前向散射方向反射率值,且无穗反射率值依然总体高于1/2穗和全穗;在垂直观测条件下得到相同的结果。3)分析PROSAIL模型模拟值和农学参数相关性,得出模拟值与叶绿素含量、叶面积指数在全波段呈显着负相关,无穗实测值和模拟值分别与叶面积指数和叶绿素含量相关性表现一致。4)在玉米整个抽穗期雄穗鲜质量变化差异较大,而干质量变化差异不大。研究可为修正辐射传输模型、提高模拟精度,使之更好地应用于植被理化参数反演提供科学依据。(本文来源于《农业工程学报》期刊2019年20期）
顾生浩,王勇健,温维亮,卢宪菊,于泽涛[4]（2019）在《基于叁维冠层模型的玉米光合作用和光能利用模拟》一文中研究指出光线分布和叶片光合特征在冠层内部具有极强的时空异质性,基于叁维冠层模型的玉米光合模型是精确评估品种高光效的重要手段。该研究将作物叁维冠层模型、光线分布模型、光合模型与光能利用模型相耦合,建立了玉米冠层光合生产模型3DMaizeCaP,设置3个不同株型的玉米品种(矮单268、京科968和郑单958),2种不同光照条件(晴天和阴天),通过大田试验与模型模拟研究揭示了玉米冠层光合速率和光能利用效率对品种和环境的响应。结果表明,矮单268、京科968和郑单958的叶片最大光合速率和暗呼吸速率均随节位下降呈线性降低的垂直分布规律,各品种中矮单268的最大光合速率最大,而暗呼吸速率最小;冠层净光合速率日变化趋势明显,矮单268在阴天和晴天下的冠层最大净光合速率(以CO2计)为21.6和26.2μmol/(m2·s),均显着(P<0.05)高于京科968(20.8和24.9μmol/(m2·s))和郑单958(19.6和24.4μmol/(m2·s));矮单268的日CO2净同化量在阴天和晴天下均显着(P<0.05)高于郑单958,增幅分别高达14.8%和12.4%,各品种间株型虽有显着差异(P<0.05),但冠层日累积光截获并无显着差异(P>0.05);单叶尺度上,各叶片中第16节位的单叶日净同化量达到最大;矮单268的光能利用效率最大,在阴天和晴天下分别为3.22和3.03 g/MJ,比京科968分别高4.5%和5.6%,比郑单958分别高7.7%和7.8%;初始光量子效率对玉米冠层光能利用效率的敏感性显着高于最大光合速率(P<0.05)。从提高玉米冠层光能利用效率考虑,建议设计株型紧凑、叶片光合性能强的玉米品种。研究可为定量研究玉米冠层光合速率提供估算方法,也可为高光效品种选育提供评价依据和鉴定技术。(本文来源于《农业工程学报》期刊2019年20期）
张明政,苏伟,朱德海[5]（2019）在《基于PROSAIL模型的玉米冠层叶面积指数及叶片叶绿素含量反演方法研究》一文中研究指出农作物冠层叶面积指数(LAI)和叶片叶绿素含量(LCC)是农业定量遥感中的重要反演参数。该文以Sentinel-2影像为数据源,基于PROSAIL辐射传输模型,结合基于正则化的代价函数优化和基于光谱响应函数及高斯噪声的反演策略,反演夏玉米冠层LAI和LCC。与实测光谱对比分析可知,大气校正后的Sentinel-2影像反射率及PROSAIL模型具有较高的精度。验证结果表明,LAI、LCC的反演结果总体精度较高,与实测值相关性较好,其中,叁叶期LAI、LCC的R~2分别为0.62、0.49,拔节期LAI、LCC的R~2分别为0.53、0.59。基于PROSAIL模型改进反演策略可为农作物参数反演提供研究思路和理论依据,也能够为农作物生长过程监测提供数据支持。(本文来源于《地理与地理信息科学》期刊2019年05期）
项鑫[6]（2019）在《基于PROSAIL模型的华北平原地区玉米冠层含水量遥感定向反演》一文中研究指出华北平原是我国叁大平原之一,为我国重要的农业区。有效、准确、快速地监测华北平原地区农作物水分含量,能够为农业生产、灌溉提供主要辅助资料,有力推动农业现代化。基于PROSAIL模型构建模拟数据库,定量分析叶片生理参数和土壤背景对农作物冠层光谱响应的影响,并基于2015年地面实测玉米冠层含水量数据,构建华北平原地区玉米冠层含水量定量反演模型。(本文来源于《河南城建学院学报》期刊2019年04期）
柏延文,杨永红,朱亚利,李红杰,薛吉全[7]（2019）在《种植密度对不同株型玉米冠层光能截获和产量的影响》一文中研究指出为了明确密植栽培中不同株型玉米的冠层光能截获、物质生产与产量的关系,以不同株型玉米陕单609 (紧凑型)、秦龙14 (中间型)和陕单8806 (平展型)为试验材料,设置4个种植密度(4.5×104、6.0×104、7.5×104和9.0×104株hm–2),于2016—2017年开展大田试验,研究密度对形态特性、冠层光分布、灌浆参数以及干物质积累等的影响。结果表明,陕单609、秦龙14和陕单8806两年平均产量依次为12,176、9624和8533 kg hm–2,分别在9.0×104、7.5×104和6.0×104株hm–2达到高产,产量较低密度分别提高了26.9%、20.4%和19.7%;随着种植密度的增加,叶面积降低,LAI和叶向值增加,在高密度下陕单609中间层由于较大的叶片和叶向值能截获更多的光能,秦龙14次之;灌浆速率达到最大时的天数(Dmax)、粒重(Wmax)、籽粒最大灌浆速率(Gmax)、平均灌浆速率(Gave)、籽粒活跃灌浆期(P)均随密度的增加而降低,高密度下陕单609的Dmax分别较秦龙14和陕单8806早1.4 d和3.0 d, Wmax和P分别高于秦龙14 (0.3g和3.3 d)和陕单8806 (1.1 g和5.4 d);吐丝后干物质积累量、干物质转运量及其对籽粒的贡献率随密度的增加呈先升高后降低的趋势。在高密度下,陕单609花后干物质积累量、花后干物质转运量和干物质转移对籽粒的贡献高于秦龙14 (5.1%、36.0%、33.5%)和陕单8806 (26.6%、46.7%、59.1%)。穗位层光能截获与产量(r=0.631)显着正相关(P<0.05),与花后干物质积累量(r=0.661)和平均灌浆速率(r=0.859)极显着相关(P<0.01)。可见,与秦龙14和陕单8806相比,紧凑型品种陕单609密植下调控穗上部叶片直立,改善冠层中下部光分布,维持较高的光合绿叶面积,延缓冠层叶片衰老,增加花后营养器官光合产物的积累以及籽粒灌浆速率,实现了增产。(本文来源于《作物学报》期刊2019年12期）
乔浪,张智勇,陈龙胜,孙红,李莉[8]（2019）在《基于无人机图像的玉米冠层叶绿素含量检测与分布研究》一文中研究指出为了快速、无损地获取大田作物叶绿素含量空间分布,基于无人机遥感技术研究了大田玉米冠层叶绿素含量检测及分布图绘制方法。利用无人机遥感技术采集了150幅大田玉米的航拍图像,并通过Pix4dmapper软件对其进行了拼接;在实验田中,等距获取80株玉米叶片样本,通过化学法萃取叶绿素,并使用分光光度计测量叶绿素含量,形成了基础数据源。在数据处理方面,采用Arc GIS软件对样本点的POS(Position and orientation system)数据与无人机图像进行匹配;对无人机拍摄的RGB图像,首先进行R、G、B叁通道分量值提取,构建了绿红比值、绿红差值、归一化红绿差值、超绿等10种颜色特征,并计算了均值、标准偏差、平滑度、叁阶矩等6种纹理特征,然后建立了基于BP(Back propagation)神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型。实验结果表明,基于BP神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型的均方根误差RMSE为4. 465 9 mg/L,决定系数R~2为0. 724 6。通过BP神经网络检测模型计算出大田玉米图像每个像素点的叶绿素含量,基于伪彩色技术绘制大田玉米叶绿素含量可视化分布图,分析田间玉米冠层叶绿素含量分布图可以直观区分田间道路与冠层区域,显示地块叶绿素分布差异。通过无损检测大田玉米冠层叶绿素含量及叶绿素分布可视化,可为田间作物长势评价和精细化管理提供技术支持。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年S1期）
宗泽,赵硕,刘刚[9]（2019）在《苗期玉米冠层识别与质心定位方法研究》一文中研究指出为了快速定位玉米植株位置,以苗期4～6叶玉米为研究对象,提出了一种苗期玉米冠层识别与质心定位方法。首先,在大田环境下获取农田作物视频数据,基于Faster R-CNN对玉米冠层进行识别;其次,用差分内积线性特性改进质心检测算法,对玉米冠层和杂草进行分割,并对玉米冠层识别区域进行质心定位计算,得到玉米苗质心的像素坐标;最后,通过农田实验对本文冠层识别与质心定位方法进行验证。结果表明,苗期玉米冠层识别方法的平均识别率达92. 9%,检测一帧图像的平均时间为0. 17 s,玉米冠层质心定位误差不超过1像素。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年S1期）
孙奇,焦全军,戴华阳[10]（2019）在《基于光谱指数的不同叶倾角分布下玉米冠层叶绿素含量反演》一文中研究指出遥感是开展地面/近地面、航空及航天层次无损伤探测植物叶绿素信息的主要手段。目前多波段计算光谱指数方法已被广泛地应用于植被冠层叶绿素含量的经验/半经验反演及应用中。考虑不同作物及同种作物不同品种间存在着一定的植被叶倾角分布(LAD)特征差异,针对叶倾角分布对光谱指数反演冠层叶绿素含量(CCC)的影响进行分析,并开展针对叶倾角分布变化不敏感的叶绿素相关光谱指数优选和冠层叶绿素反演建模研究。基于PROSAIL辐射传输模型模拟了不同叶片叶绿素含量(LCC)、叶面积指数(LAI)和LAD对应的冠层反射率数据。模拟结果显示,在相同LAI和LCC条件下,不同LAD对应的冠层反射率有明显差异,冠层反射率随着平均叶倾角的增加而降低。通过计算12个常用的叶绿素相关光谱指数与CCC的相关性指标,来评估光谱指数在不同LAD下反演叶绿素含量的敏感性差异,并依次优选出MTCI, MNDVI8, MNDVI1和CI_(red-edge)4个对LAD变化较不敏感的叶绿素相关光谱指数。利用玉米实测数据对光谱指数进行冠层叶绿素估测的建模和模型检验,模型的建立和验证结果显示, MNDVI8对LAD变化最不敏感,反演模型的精度最高,决定系数R~2=0.70,均方根误差RMSE=22.47μg·cm~(-2)。CI_(red-edge)(R~2=0.63, RMSE=24.06μg·cm~(-2)), MNDVI(R~2=0.66, RMSE=24.07μg·cm~(-2))和MTCI(R~2=0.65, RMSE=26.76μg·cm~(-2))反演模型的精度较为接近并稍弱于MNDVI8。通过对反演结果分析得出结论,不同的光谱指数对LAD变化的敏感性不同,优选的光谱指数普遍对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,其中MNDVI8受LAD影响最小,能较高精度的反演LAD变化下的玉米冠层叶绿素含量。优选的其他光谱指数MTCI, CI_(red-edge)和MNDVI1反演能力虽然稍弱于MNDVI8,但受LAD影响较小,同样具有较好的反演能力。该工作开展LAD对光谱指数叶绿素反演的敏感性分析和光谱指数优选研究,其实测数据的检验结果和模拟数据的分析结果一致;基于优选光谱指数的冠层叶绿素含量反演建模结果及精度分析结论,对开展缺乏叶倾角分布差异先验知识下的大范围作物叶绿素含量遥感估测和应用具有借鉴意义。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年07期）
玉米冠层论文开题报告
（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：
为了明确粮饲通用型玉米品种郑单901的最佳种植密度,研究了种植密度对其冠层结构、籽粒产量和青贮产量的影响。结果表明,种植密度从4.5万株/hm~2增加到9.0万株/hm~2,郑单901穗位高和株高均呈增加趋势;种植密度超过9.0万株/hm~2后,穗位高和株高显着降低,穗位高对种植密度的敏感度高于株高。株高和穗位高的整齐度随种植密度增加呈先增加后降低的趋势,在9.0万株/hm~2时最高。种植密度显着影响郑单901的冠层结构,种植密度每增加1.5万株/hm~2,穗位层和底层叶面积指数分别增加0.18～0.27和0.14～0.35,透光率分别降低2.7%～4.1%和2.7%～4.0%,叶倾角分别增加3.1°～7.0°和6.1°～11.0°。籽粒产量、青贮干质量和青贮鲜质量随种植密度增加表现为先增加后降低。种植密度为7.5万株/hm~2时籽粒产量最高,4.5万～9.0万株/hm~2内增加密度,穗粒数降幅大于百粒质量降幅,种植密度高于9.0万株/hm~2时,百粒质量降幅高于穗粒数降幅。青贮干质量和青贮鲜质量在种植密度为9.0万株/hm~2时最高。综上所述,粮饲通用型玉米新品种郑单901在种植密度为7.5万株/hm~2时,株高和穗位高适中且整齐度最高,冠层分布合理,籽粒产量最高,而在种植密度为9.0万株/hm~2时青贮干质量和青贮鲜质量最高,生产中应该根据用途选择适宜的种植密度获得高产。
（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。
玉米冠层论文参考文献
[1].束美艳,顾晓鹤,孙林,朱金山,杨贵军.倒伏胁迫下的玉米冠层结构特征变化与光谱响应解析[J].光谱学与光谱分析.2019
[2].薛华政,谷利敏,夏来坤,穆心愿,刘康.密度对粮饲通用型玉米新品种郑单901冠层结构和产量的影响[J].河南农业科学.2019
[3].白丽,柏军华,肖青,柳钦火,张泽.玉米抽穗期雄穗对冠层反射率辐射传输特征的影响[J].农业工程学报.2019
[4].顾生浩,王勇健,温维亮,卢宪菊,于泽涛.基于叁维冠层模型的玉米光合作用和光能利用模拟[J].农业工程学报.2019
[5].张明政,苏伟,朱德海.基于PROSAIL模型的玉米冠层叶面积指数及叶片叶绿素含量反演方法研究[J].地理与地理信息科学.2019
[6].项鑫.基于PROSAIL模型的华北平原地区玉米冠层含水量遥感定向反演[J].河南城建学院学报.2019
[7].柏延文,杨永红,朱亚利,李红杰,薛吉全.种植密度对不同株型玉米冠层光能截获和产量的影响[J].作物学报.2019
[8].乔浪,张智勇,陈龙胜,孙红,李莉.基于无人机图像的玉米冠层叶绿素含量检测与分布研究[J].农业机械学报.2019
[9].宗泽,赵硕,刘刚.苗期玉米冠层识别与质心定位方法研究[J].农业机械学报.2019
[10].孙奇,焦全军,戴华阳.基于光谱指数的不同叶倾角分布下玉米冠层叶绿素含量反演[J].光谱学与光谱分析.2019
论文知识图
