张学治
- 作品数：5 被引量：27H指数：3
- 供职机构：河南省农业科学院农业经济与信息研究所更多>>
- 发文基金：河南省杰出人才创新基金国家高技术研究发展计划河南省科技成果转化计划项目更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 基于冠层反射光谱的夏玉米叶片碳氮比监测被引量：1
- 2012年
- 基于不同夏玉米品种在2个年份不同施氮水平下的田间试验,研究夏玉米叶片碳氮比随生育期的变化模式及其与冠层反射光谱的定量关系,建立玉米叶片碳氮比的定量监测模型。结果表明,夏玉米叶片碳氮比随施氮量的增加而降低,随生育进程呈"高-低-高"动态变化趋势。利用冠层反射光谱监测叶片碳氮比的适宜时期为孕穗期至吐丝期。13个光谱参数与2个品种叶片碳氮比有较好的相关性。通过比较模型的拟合决定系数(R2)和预测标准误(SE),确定转换型植被指数(TVI)与叶片碳氮比的线性回归方程为最佳监测模型。经不同年际独立试验数据的检验,叶片碳氮比监测模型的预测精确,相关系数(r)为0.682 4,根均方差(RMSE)为0.405 2,表明夏玉米冠层反射光谱可用来定量估测叶片碳氮比的变化状况。
- 李国强张学治郑国清冯晓赵巧丽张杰胡峰
- 关键词：夏玉米冠层反射光谱
- 基于冠层反射光谱的夏玉米氮素营养与生长监测研究
- 夏玉米是黄淮海地区最主要的夏季粮食作物,通过光谱技术进行作物长势及氮素营养状况的实时监测,可以为黄淮海地区夏玉米种植区玉米生长无损监测和精确农作管理提供理论基础和关键技术。本研究以黄淮海地区麦茬夏玉米为研究对象,综合运用...
- 张学治
- 关键词：夏玉米冠层反射光谱氮素营养
- 文献传递
- 灌溉方式对不同筋力型小麦品种品质性状的影响被引量：3
- 2011年
- 为给专用型小麦优质高产栽培提供理论依据和指导,以强筋小麦品种郑麦9023、豫麦34和弱筋小麦品种太空5号、豫麦50为材料,研究了灌溉方式对小麦籽粒蛋白质和面筋含量、面团流变学特性和拉伸参数的影响。结果表明,不同灌溉方式对4个小麦品种的容重、沉降值、湿面筋含量、出粉率、面团粉质参数和拉伸参数均有显著影响,但4个品种表现有所不同。随浇水量的增加,4个小麦品种容重均逐渐降低,而湿面筋含量均逐渐升高;太空5号沉降值逐渐降低,而其他3个品种的差异不显著;郑麦9023、太空5号和豫麦50出粉率呈增加趋势,而豫麦34出粉率逐渐降低。灌溉方式对豫麦34和豫麦50面团粉质参数的影响均显著,而仅对郑麦9023的形成时间、稳定时间和弱化度以及太空5号的弱化度影响显著。除豫麦34的延伸性和拉伸面积之外,灌溉方式对4个小麦品种的拉伸参数影响显著。在本试验条件下,W4(浇越冬水+拔节水)是郑麦9023获得优质的最佳处理,W4和W5(浇越冬水+灌浆水)是豫麦34获得优质的最佳处理,而W3(浇灌浆水)和W5是太空5号和豫麦50获得优质的最佳处理。在实际生产中,应结合品种的需水特性,并统筹考虑水氮交互,制定优质专用型小麦品种的灌水方案。
- 李国强郑国清冯晓胡峰张学治
- 关键词：小麦灌溉方式
- 基于冠层反射光谱的夏玉米叶片色素含量估算模型研究被引量：19
- 2010年
- 通过分析不同施氮水平下夏玉米叶片色素含量与冠层光谱反射率及其衍生的比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、正交植被指数(MTVI2、MCARI2、SAVI、MSAVI)以及叶绿素吸收比值指数(CARI)之间的关系,建立夏玉米叶片叶绿素a(Chla)、叶绿素b(Chlb)、叶绿素a+b(Chl a+b)和类胡萝卜素(Car)含量估算模型。结果表明:NDVI与夏玉米叶片色素含量的相关性最好,RVI、RVI、CARI位居其次。通过逐步回归分析确立的夏玉米叶片Chla、Chlb、Chl a+b及Car含量的估算模型R2分别为0.790 8、0.832 4、0.808 8和0.761 7,说明利用冠层NDVI可以对夏玉米叶片Chla、Chlb、Chl a+b和Car含量进行可靠的监测。
- 张学治郑国清戴廷波李国强胡峰
- 关键词：夏玉米冠层反射光谱叶片色素含量
- 基于冠层反射光谱的夏玉米叶片氮积累量估测被引量：4
- 2014年
- 为实现夏玉米冠层氮素状况的实时无损监测,于2009—2010年连续2个生长季,通过不同玉米品种和施氮水平下的田间试验,研究夏玉米叶片氮积累量与冠层反射光谱的相关关系,提出叶片氮积累量的敏感光谱参数,并建立叶片氮积累量的定量估算模型。结果表明,夏玉米叶片氮积累量随施氮水平的提高而增加;可见光波段的460~670 nm和近红外区的780~1100 nm是监测玉米叶片氮积累量变化差异的敏感波段;归一化植被指数（NDVI）、优化的简单比值指数（MSR）、优化土壤调节植被指数（OSAVI）、修正土壤调整植被指数（MSAVI）和土壤调整植被指数（SAVI）与叶片氮积累量相关性较好。利用不同年际独立试验数据对监测模型进行检验,以OSAVI为自变量构建的叶片氮积累量监测模型效果最优,相关系数（r）为0.6745,均方根差（RMSE）为1.2368。利用本研究确立的玉米叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系,可用来定量估测叶片氮积累量的变化状况。
- 李国强吴士文郑国清张学治冯晓张杰胡峰
- 关键词：夏玉米冠层反射光谱叶片氮积累量
