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冯璐: 作品数：20 被引量：30H指数：3; 供职机构：郑州大学更多>>; 发文基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项国家自然科学基金河南省科技攻关计划更多>>; 相关领域：农业科学经济管理化学工程环境科学与工程更多>>

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品种和播期对麦套短季棉产量和纤维品质空间分布的影响被引量：1: 2023年; 【目的】研究不同短季棉品种与播期对棉花产量和纤维品质空间分布的影响,为黄河流域棉区麦棉两熟全程机械化适宜播期及品种的选择提供参考。【方法】于2019―2020年开展大田试验,采用裂区设计,以短季棉品种(锦科707和鲁棉2387)为主区,4个播期5月10日(SD1)、5月20日(SD2)、5月30日(SD3)、6月10日(SD4)为副区。调查棉花生物量、株式图、产量和产量构成要素等指标并测定主要纤维品质指标及纤维品质综合指标Q值。【结果】晚播(SD4)处理下棉花花铃期延长,而叶面积指数、果枝数和果节数均随着播期的推迟呈现逐渐降低的趋势。播期显著影响皮棉产量和棉铃分布,2019年和2020年SD1、SD2和SD3皮棉产量均无显著差异,但播期推迟至6月10日的SD4处理下2年2个品种平均皮棉产量较SD1、SD2和SD3分别降低38.7%、37.2%和32.7%。此外,随播期推迟,第1~3果枝的结铃数占比显著增加,第6果枝以上的结铃数占比显著减少。对比纤维品质综合指标Q值,SD1、SD2、SD3处理的中部和上部果枝棉铃的纤维品质优于SD4。2个品种在产量和品质上存在显著差异,2年均是鲁棉2387皮棉产量较高,锦科707的纤维品质较优。【结论】2个品种表现相似,在SD1、SD2、SD3播期下皮棉产量无显著差异且形成相对较优的纤维品质。因此,为避免产量大幅降低,黄河流域棉区麦套短季棉模式下棉花播种日期不应晚于5月30日。; 郭思梦刘太杰吴沣槭韩迎春王国平雷亚平王占彪王占彪杜文丽杜文丽辛明华李亚兵冯璐; 关键词：短季棉套作播期纤维

亏缺灌溉对中国棉花产量和灌溉水分生产力影响的元分析: 2023年; 【目的】亏缺灌溉是节水农业的一种有效灌溉方式。定量分析亏缺灌溉对我国棉花产量及灌溉水分生产力的影响,为亏缺灌溉在我国进一步推广应用提供参考。【方法】整合2010―2022年已发表的53篇文献,采用元分析方法,定量评估亏缺灌溉条件下不同因素对中国棉花产量和灌溉水分生产力的影响特征。【结果】与充分灌溉相比,亏缺灌溉下籽棉产量平均降低16.2%,而灌溉水分生产力平均增加32.2%。亚组分析表明,在亏缺灌溉条件下我国西北内陆棉区的灌溉水分生产力提升最高,其中新疆地区的减产幅度较小效果最好;降水量相对较少的地区及大田栽培条件下能更有效地利用亏缺灌溉的水分;年平均气温≥10℃的地区,采用干播湿出,适当增加灌溉次数能够有效降低亏缺灌溉导致的减产风险;土壤容重<1.5 kg·cm-3的土壤条件下,亏缺灌溉棉花的减产风险低于高容重的土壤环境;在灌水量为充分灌溉的80%~100%,氮、磷和钾施用量分别为200~300 kg·hm^(-2)、150~200 kg·hm^(-2)和100~150 kg·hm^(-2)的条件下能够有效促进水分利用且降低减产风险。【结论】建议在我国温度相对较高的西北干旱地区,采用干播湿出的棉花种植方式以节水稳产,实施轻度亏缺灌溉,适当增加灌水次数,适量施肥,降低亏缺灌溉对棉花生产的影响。; 贾耀宇黄伟斌杨北方李小飞王国平韩迎春王占彪王占彪冯璐; 关键词：亏缺灌溉中国棉花籽棉产量

不同熟性棉花品种冠层温度分布特点被引量：4: 2021年; 【目的】明确不同类型棉花品种冠层温度的分布特点,探究冠层温度与光合特性之间的关系,寻求判断棉花熟性的可能指标。【方法】选择6个常用的供试棉花品种,利用搭载热红外测温仪的无人机获取棉花花铃期冠层温度的数字图像,同时测定同一时间段的蒸腾速率、气孔导度等光合指标。【结果】中棉所50不同部位气冠温差表现为上层>下层>中层,中棉所60则正好相反。在同一天中,6个棉花品种表现为13:30的冠层温度大于10:30的冠层温度。此外,不同类型品种叶片蒸腾速率与气孔导度呈正相关,冠层温度和蒸腾速率呈负相关。通过聚类分析得出,在欧式距离12.5处,6个品种可以聚类成2类。在欧式距离5处,每一类还可分为2个亚类,其中第Ⅰ类的第一亚类包括中棉所60和冀棉研228,第二亚类仅有中棉所3799;第Ⅱ类的第一亚类包括中棉所50和通骞一号,第二亚类仅有0式品系。【结论】不同棉花品种冠层温度的变化规律不同。结合冠层温度和光合指标对棉花品种进行聚类分组与其基于生育期长短的熟性分组大致相同。; 安杰韩迎春张正贵冯璐冯璐杨北方王国平王国平王占彪邢芳芳熊世武辛明华李亚兵; 关键词：棉花品种冠层温度光合指标熟性

基于无人机RGB图像的棉花产量估算被引量：3: 2022年; 目前,无人机系统已应用于作物产量估算,利用无人机搭载的RGB相机在花铃期和吐絮期从3个高度(10、20和30 m)分别采集棉花冠层图像,提取图像的颜色指数和纹理特征,进而对提取的特征分别进行逐步回归分析和因子分析,筛选出重要特征并构建棉花产量估算模型。通过对比分析2个生育时期和3个高度的产量估算模型,最终确定利用RGB图像对棉花进行产量估算的最佳生育时期和最佳高度。结果表明,20和30 m高度下花铃期图像建立的产量模型拟合度以及模型精度均比吐絮期好,而40 m高度下2个生育时期的模型拟合度接近,但花铃期的验证结果不显著;对比20和30 m高度下花铃期以及40 m高度下吐絮期的产量估算模型发现,30 m高度下花铃期通过SWR方法建立的模型拟合效果最佳,由此表明,棉花产量估算的最佳生育时期为花铃期,图像采集的最佳高度为30 m。综上,利用无人机RGB图像能准确快速估算棉花产量,为基于可见光图像的棉花产量估算提供了理论和技术参考,并为其他农作物估产模型的建立提供借鉴。; 张静郭思梦韩迎春雷亚平邢芳芳杜文丽李亚兵李亚兵; 关键词：无人机图像特征

基于红外传感器的棉花叶片温度变化特征及其影响因子分析被引量：2: 2022年; 【目的】叶片是对环境变化较敏感的植物器官,叶片温度是植物重要的生理指标。探究棉花叶片温度的昼夜变化特性、明确环境因子对叶片温度的影响。【方法】基于红外温度传感器对棉花叶片温度进行全自动实时监测,进而探究不同生育时期和不同天气条件下棉花叶片温度的昼夜变化特征,并通过相关性分析、逐步回归分析及通径分析方法探究叶片温度、叶气温差与环境因子的关系。【结果】不同天气条件和不同生育时期叶片温度的昼夜变化存在差异,叶片温度的变化幅度小于气温。环境因子(降水量除外)与棉花叶片温度、环境因子(水汽压除外)和叶气温差均显著相关(P<0.05),气温与叶片温度的相关性最高(r=0.890),空气相对湿度与叶气温差的相关性最高(r=0.825)。通径分析结果表明,对叶片温度的影响因子按决策系数排序依次为:气温>光合有效辐射>水汽压;光合有效辐射和水汽压均主要通过气温间接影响叶片温度的变化。对叶气温差的影响因子按决策系数排序依次为空气相对湿度>日照时间>水汽压;日照时间、水汽压都主要通过空气相对湿度间接影响叶气温差的变化。【结论】探究了棉花叶片温度的昼夜动态变化,初步分析了环境因素对叶片温度和叶气温差的综合影响,研究结果可以为棉花生产和智能化管理提供参考。; 王亚茹杨北方雷亚平熊世武韩迎春王占彪冯璐冯璐邢芳芳辛明华吴沣槭陈家乐李亚兵; 关键词：红外传感器实时监测环境因子棉花

受损混凝土路面面板的加固结构: 本实用新型提供受损混凝土路面面板的加固结构，包括表面刨毛的混凝土路面面板，凝土路面面板的断板裂缝处设有加固槽，加固槽的两槽壁上设置多对水平植筋孔，加固槽两侧的混凝土路面面板上设置多对竖向植筋孔，成对的水平植筋孔和成对的竖...; 冯虎赵军高丹盈陈刚冯璐杜冠宇赵昆鹏冯峰; 文献传递

采用热红外和可见光图像无损测定棉花苗期叶面积被引量：1: 2022年; 叶面积是影响植物光合作用、蒸腾作用、呼吸作用及产量形成的重要形态指标之一,为实现作物叶面积准确、稳定和无损化测量,该研究基于红外线成像设备,提供了一种利用热红外和可见光图像测定棉花叶片面积的方法。以苗期棉花作为研究对象,通过红外成像相机T660获取棉花的热红外和可见光波段的图像,分别使用GrabCut算法和Hough圆检测提取红外图像中叶片和可见光图像中已知实际面积的圆状参照物(五角硬币)的像素面积,进而根据叶片区域和圆状参照物区域的像素倍数关系计算棉花的真实叶面积,将通过该研究所提方法计算的叶面积结果与传统的剪纸称重法、Image Pro Plus软件图像法进行皮尔逊相关性分析,检验该方法的可行性。分析表明,基于所提方法的测量值与剪纸称重法、Image Pro Plus软件图像法的结果之间均存在显著的线性相关关系(P<0.01)(相关系数分别为0.992,0.996)。3种方法对5盆棉花进行8次测量,结果显示,该研究所提方法测量值的平均变异系数为0.78%,在测量工作中表现稳定,为快速获取棉花苗期叶面积提供了一种准确稳健的理论方法。; 陈家乐吴沣槭韩迎春李小飞王占彪冯璐冯璐王国平杨北方辛明华李亚兵; 关键词：叶面积棉花 GRABCUT

供应商选择风险因素与评价方法研究: 随着经营环境的竞争加剧和信息技术的不断进步，产品的生命周期也相应缩短。为了开发出满足消费者的需求和在质量和成本上有竞争力的新产品，企业必须重点规划采购运作，选择和寻找合适的供应商。此外，市场和环境的剧烈变化带给供应体系的...; 冯璐; 关键词：供应商选择风险管理供应商评价评价指标; 文献传递

基于机器学习和无人机图像的棉花密度识别研究被引量：2: 2021年; 随着人工智能的发展,机器学习正逐渐应用于大田信息化管理,可以节约时间、减少劳动用工。利用无人机获取6个密度(1.5万株·hm^(-2)、3.3万株·hm^(-2)、5.1万株·hm^(-2)、6.9万株·hm^(-2)、8.7万株·hm^(-2)、10.5万株·hm^(-2))棉田的RGB图像,以数据增强技术扩大数据集,通过机器学习算法的不同模型(支持向量机、VGGNet16、GoogleNet、MobileNetV2)实现不同密度棉田图像的识别分类,并对比了不同模型的图像识别效果。基于支持向量机模型的方法是利用尺度不变特征变换对数据集进行特征提取,将其作为分类器的输入向量进行图像分类;该模型的平均分类识别准确率为74.18%。基于3种卷积神经网络模型(VGGNet16、GoogleNet、MobileNetV2)的方法是结合迁移学习并搭配Adam优化算法对模型进行微调,自动提取数据集特征并重新训练;其分类识别准确率均在90%以上。结果表明,相较于传统机器学习,3种卷积神经网络模型训练对不同密度棉田图像的分类识别准确率更高。比较4种神经网络模型的测试集验证结果,GoogleNet和MobileNetV2模型的平均分类识别准确率达到98%;结合模型评估指标精确率、召回率、F1分数可知,这2种模型的性能较好。该研究表明了深度学习算法对不同密度棉田图像分类的有效性,探索的图像识别方法和优选模型可为棉花大田信息化管理提供技术支持。; 张静王清茹雷亚平王占彪韩迎春李小飞邢芳芳范正义李亚兵李亚兵; 关键词：图像分类棉花密度卷积神经网络

数字图像监测作物生长特征的研究进展被引量：2: 2021年; 为对作物进行田间数量化管理以及长势监测,从数字图像监测作物长势的基本原理、数字图像获取方法、图像分析处理技术以及数字图像在作物长势监测方面的应用4个方面进行概述,简要归纳了数字图像基本原理、获取及分析方法,总结出可以利用数字图像实现作物覆盖度、叶面积指数、生物量、氮素营养诊断进行监测,认为对于数字图像的获取应明确获取标准,要根据具体情况选取分析方法,同时在今后可以利用专家模型,多角度评判作物长势,以期为实现作物的精确管理提供参考。; 赵欣欣陈焕轩韩迎春李亚兵李亚兵; 关键词：数字图像作物特征参数

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