小麥長(zhǎng)勢(shì)與產(chǎn)量信息空間變異性及相關(guān)性研究.pdf

1、21世紀(jì)將是高度信息化的時(shí)代，以生物技術(shù)和信息技術(shù)為代表的農(nóng)業(yè)高新技術(shù)的廣泛應(yīng)用，將使農(nóng)業(yè)的傳統(tǒng)思想觀(guān)念和技術(shù)發(fā)生巨大的變革，為人類(lèi)提供更豐富的農(nóng)業(yè)產(chǎn)品和更有效的管理手段。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的方向，是近年來(lái)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究與應(yīng)用的熱點(diǎn)領(lǐng)域。 本文根據(jù)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的需要，在對(duì)農(nóng)田空間信息處理技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，對(duì)丹陽(yáng)市練湖農(nóng)場(chǎng)試驗(yàn)田小麥長(zhǎng)勢(shì)和產(chǎn)量信息的空間變異性和相關(guān)性進(jìn)行了研究。利用VMS200系統(tǒng)建立了試驗(yàn)田邊界的電子地圖，并

2、采集到具有小麥長(zhǎng)勢(shì)位置信息的圖像和視頻信息。依據(jù)采集到的農(nóng)田電子地圖，劃分采樣網(wǎng)格，運(yùn)用GPS導(dǎo)航采樣，分別在小麥的拔節(jié)期和抽穗期測(cè)定了葉綠素含量、葉面積指數(shù)、株高、莖孽數(shù)、地上鮮重等小麥長(zhǎng)勢(shì)信息和穗數(shù)、穗粒數(shù)等小麥產(chǎn)量數(shù)據(jù)。利用克里格插值法繪制了小麥長(zhǎng)勢(shì)和產(chǎn)量信息的空間分布圖，并對(duì)它們的空間分布情況進(jìn)行了分析。采用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法和地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)小麥長(zhǎng)勢(shì)和產(chǎn)量信息空間結(jié)構(gòu)性進(jìn)行了分析。應(yīng)用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法，獲得葉綠素含量、株高、穗數(shù)和穗粒數(shù)的

3、變異系數(shù)范圍為3％-8％，屬于弱變異強(qiáng)度：地上鮮重、莖孽數(shù)和葉面積指數(shù)和產(chǎn)量的變異系數(shù)在13％-27％之間，屬于中等變異強(qiáng)度。利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建立了小麥長(zhǎng)勢(shì)和產(chǎn)量信息半方差函數(shù)模型，結(jié)果表明，小麥長(zhǎng)勢(shì)和產(chǎn)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(qiáng)的空間自相關(guān)性。該模型的建立彌補(bǔ)了單純采用經(jīng)典概率統(tǒng)計(jì)法分析的不足。引入小麥拔節(jié)期和抽穗期的長(zhǎng)勢(shì)信息參數(shù)，利用模糊綜合評(píng)價(jià)的方法，對(duì)小麥拔節(jié)期

4、和抽穗期的綜合長(zhǎng)勢(shì)情況進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并利用相關(guān)分析的方法對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。分析結(jié)果表明，小麥抽穗期的綜合長(zhǎng)勢(shì)分布情況與產(chǎn)量分布情況的相關(guān)系數(shù)為0.676，表現(xiàn)出了顯著的相關(guān)性，表明小麥抽穗期長(zhǎng)勢(shì)模糊評(píng)價(jià)結(jié)果與小麥實(shí)際長(zhǎng)勢(shì)情況基本相符。對(duì)小麥長(zhǎng)勢(shì)信息與產(chǎn)量進(jìn)行了相關(guān)分析，得出小麥抽穗期葉面積指數(shù)與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)為0.694，具有顯著的相關(guān)性，而其他長(zhǎng)勢(shì)信息與產(chǎn)量沒(méi)有明顯的相關(guān)性，經(jīng)回歸分析，得到了它們的回歸方程。在軟件Mediamapp