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麦秸全量还田下太湖地区两种典型水稻土稻季氨挥发特性比较
  • ISSN号:0250-3301
  • 期刊名称:《环境科学》
  • 时间:0
  • 分类:S126[农业科学—农业基础科学] TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院南京土壤研究所,南京210008, [2]中国科学院研究生院,北京100049
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金项目“水稻土肥力质量评价的酶学指标研究”(40871145);中国科学院知识创新工程重要方向基金项目“经济发达地区高产与环境协调的农田氮磷养分调控研究”(KZCX2-YW-440).
中文摘要:

作物叶片的颜色与其氮素营养状况密切相关,因此可以用叶片的绿色程度来反映其氮素水平。为了量化水稻叶片颜色特征并建立其与氮素营养状况间的关系,使用数码相机拍摄了不同品种、氮肥用量的水稻叶片图像,并比较了3个图像特征参数色相(H)、明度(V)、深绿色指数(DGCI)与SPAD值及水稻叶片含氮量的关系。结果表明,H、V、DGCI与SPAD值间存在良好的线性关系,拔节期、孕穗期DGCI和SPAD值间的决定系数分别为0.62**、0.60**。同时,3个特征参数和叶片含氮量间也存在良好的线性关系,孕穗期H、V、DGCI与叶片含氮量间的决定系数分别为0.53**、0.63**、0.59**。利用图像特征参数对水稻进行氮素营养诊断时选择孕穗期较好,3个特征参数中V较稳定,与水稻氮素营养间关系最好。

英文摘要:

Greenness of leaves can reflect nitrogen level of crops due to the close relationship between teat color and nitrogen (N) content. The objective of this study was to quantify rice leaf greenness and reveal its relationship with N status through digital camera and image processing technology. We utilized a digital camera to take rice leaf photos of different varieties and N rates, and then compared the image feature parameters like hue (H), value (V) and dark green color index (DGC1) with SPAD readings and leaf N content. Results showed good linear correlation between the H, V, and DGCI parameters and SPAD readings. The r2 between DGCI and SPAD readings was 0.62"" and 0.60"" at shooting and booting stage, respectively. The image feature parameters were also linearly correlated with leaf N content. The r2 between leaf N content and H, V, DGCI were 0.53**, 0.63**, 0.59** at booting stage, respectively. Booting stage was more proper than shooting stage while assessing the rice N status, and V was most stable among the three parameters, thus was optimal indicator.

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期刊信息
  • 《环境科学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院生态环境研究中心
  • 主编:赵进才
  • 地址:北京市2871信箱(海淀区双清路18号)
  • 邮编:100085
  • 邮箱:hjkx@rcees.ac.cn
  • 电话:010-62941102 62849343
  • 国际标准刊号:ISSN:0250-3301
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1895/X
  • 邮发代号:2-821
  • 获奖情况:
  • 在全国第一届和第二届优秀科技期刊评比中分别荣获...,二次荣获中国科学院优秀期刊评比一等奖,荣获中国期刊方阵双奖期刊荣誉
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国剑桥科学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:69962