基于优化面积光谱指数的玉米叶片叶绿素值估测

综合使用光谱技术对作物养分进行实时、有效诊断,有助于作物的精准管理、保障产量和减少环境污染,提高肥料利用率,并且为定量估测作物生化组分状况提供了一种新的途径.光谱指数是进行作物叶片叶绿素实时估测的重要指标,然而由于受到环境条件及内在生化成分的影响,估测结果不尽满意.为了进一步提高光谱指数在估测作物叶片叶绿素含量时的抗干...     

基于高光谱分析的玉米叶片氮含量分层诊断研究

为了明确不同生育时期进行玉米氮素营养诊断的叶片层位,建立准确稳健的玉米氮素营养诊断模型,以达到合理追施氮肥,提高氮肥利用率的目的。试验采用单因素盆栽试验设计,以玉米（郑单958）为研究对象,应用高光谱技术,分析了不同氮营养水平下不同生育时期不同层位玉米叶片的氮含量分布和变化规律及光谱响应特征;并依据叶片氮含量与光谱反射率的相关关系,叶片氮含量与全波段(400～2 000 nm)任意两两波段组合构建的比值光谱指数(RSI)的回归关系,初步确定了不同生育时期进行氮素营养高光谱诊断的目标叶片,筛选出最优的比值光谱指数,建立了叶片氮素含量估算模型。结果表明：玉米叶片氮含量：上层>中层>下层;随着玉米的生长,在低氮条件下上层叶片氮含量呈先减少后增加（追肥）再减少趋势,在高氮条件下呈减少趋势,中下层叶片氮含量呈递减趋势。六叶期下层玉米叶片光谱反射率敏感范围较大,相关性较强;九叶期和灌浆期上层玉米叶片的光谱反射率敏感范围较广,相关性较强;开花吐丝期中层叶片的光谱反射率敏感范围较大,相关性较强。六叶期选取下层叶作为诊断目标叶,选取最佳比值光谱指数RSI(1 811, 1 842)建立线性估算模型,九叶期和灌浆期选取上层叶片作为诊断目标叶,选取的最佳比值光谱指数分别为RSI(720, 557),RSI(600, 511)建立线性估算模型,开花吐丝期选取中层叶片作为诊断目标叶,选取比值光谱指数RSI(688, 644)建立线性估算模型。研究结果可为快速准确地利用光谱技术进行玉米叶片氮素营养诊断提供理论依据。     

倒伏胁迫下的玉米冠层结构特征变化与光谱响应解析

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R2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。     

生物质秸秆热重分析及几种动力学模型结果比较

利用热重分析在不同升温速率和氮气气氛下对两种生物质（玉米秸秆和稻秆）的热失重行为进行了研究。根据热重实验数据，采用四种利用热分析获取动力学参数的方法（Coats-Redfern法，Doyle法，最大速率法和分布活化能模型(DAEM)），计算生物质秸秆热分解反应活化能E、反应级数n及频率因子A，并进行比较。结果表明，采用不同的处理方法，得出的热分解动力学参数不同。利用Coats-Redfern法，玉米秸秆和稻秆在热解主要阶段（失重约5 w%～80 w%时）可由一段一级反应过程描述，升温速率10 K/min时活化能值分别为68.8 kJ/mol和70.0 kJ/mol。Doyle法和DAEM模型得到的结果较为接近，可以得到生物质热解过程中的活化能随失重率的变化曲线。生物质秸秆热解包含分子键能断裂的一系列复杂、连续反应过程。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆NDF与ADF含量

应用主成分空间和傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),在国内首次建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆中性洗涤纤维(NeutralDetergentFiber,NDF)和酸性洗涤纤维(AcidDetergentFiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用一阶导数 矢量归一化预处理和一阶导数 多元散射校正预处理,谱区均为7502～5450cm-1和4601～4247cm-1,所建立的NDF与ADF校正模型,其校正和预测效果最佳。其校正决定系数(R2cal)均大于094,交叉验证和外部验证决定系数(R2cv,R2val)为092～096,各项误差(RMSEE,RMSECV和RMSEP)为149%～181%。该结果对青贮玉米秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

增敏光度法测定粮食中微量碘

研究了NaCl增敏碘 淀粉显色反应。NaCl用量为0 24g mL,H3PO4(3 97)为0.5mL的酸度条件下以KI还原KIO3与淀粉显色,λmax=483nm,λmax=2 7×105L·mol-1·cm-1。在483nm处,测得碘在大米、小麦和玉米中的回收率在96.3%～99.1%,RSD<2.5%。该法已用于大米、小麦、玉米等食品中微量碘的分析。     

玉米须提取液对尿液中草酸钙晶体形成的影响

本文采用X射线衍射(XRD)、红外光谱(FTIR)、扫描电子显微镜(SEM)等方法分析了玉米须提取液对正常人尿液中草酸钙晶体形成的影响,通过电导率法研究了草酸钙晶体生长的动力学过程,以及从生物矿化的角度对玉米须提取液影响尿液中草酸钙晶体的可能机理进行了探讨。由于玉米须提取液中有机酸或多糖的羟基、羰基等通过配位作用与Ca²⁺结合形成可溶性配位化合物,减少了Ca²⁺与Oxa^2-的结合能力,从而抑制了CaOxa的成核和生长。同时,可能由于玉米须提取液中有效成分与二水草酸钙(COD)的吸附点键合,增强了COD晶体在溶液中的热力学稳定性,进而抑制了COD晶体向热力学更稳定态的一水草酸钙(COM)晶体转变。结果显示,这种抑制作用随玉米须浓度增大而增大,且COD晶体尺寸随着玉米须浓度的增大而减小。玉米须抑制COD晶体向COM晶体转变的作用为开发预防和治疗尿结石的药物提供了启示。     

非离子型表面活性剂辅助酶水解玉米秸杆蒸爆渣

研究纤维素酶对蒸汽爆破预处理玉米秸杆的水解过程. 实验结果表明,玉米秸杆蒸爆渣中的木质素对纤维素酶存在非生产性吸附,降低了纤维素酶对玉米秸杆蒸爆渣的水解率;通过添加非离子型表面活性剂PEG 6000,减少纤维素酶的非生产性吸附,改善纤维素酶对玉米秸杆蒸爆渣的水解性能;在pH值为4.8,温度为50℃,PEG 6000浓度为3.5g/L的优化条件下,纤维素酶水解玉米秸杆蒸爆渣48h,还原糖水解率和葡萄糖水解率分别为83.61%和64.15%.     

鉴别玉米杂交种纯度的近红外光谱分析技术研究

以不同产地和年份的农华101(NH101)玉米杂交种和母本种子为对象,研究了鉴别玉米杂交种子纯度的近红外光谱分析方法。 光谱采集时间跨度达10个月,运用傅里叶变换(FT)近红外光谱仪器,在不同季节用23天(分五个时间段)采集了这些样品共920条玉米单子粒近红外漫反射光谱。 全部原始光谱用移动窗口平均、 一阶差分导数和矢量归一化进行预处理,使用主成分分析(PCA)方法和线性判别分析(LDA)方法降维,采用仿生模式识别(BPR)方法建立模型。 通过对光谱预处理校正光谱失真,使样品光谱集在特征空间分布的范围收缩,相对距离增大了近70倍,实现了母本和杂交种子的鉴别。 通过代表性样品的选择,提高了模型对光谱采集时间、 地点、 环境等条件变动的应变能力,也提高了模型对样品种子制种时间与地点变动的应变能力,增强了模型的稳健性,使测试集玉米单子粒杂交种和母本种子的平均正确识别率达到95%以上,而平均正确拒识率也达到85%以上。     

基于DS算法的玉米近红外定性分析光谱校正方法研究

从校正的角度出发,研究了近红外定性分析中模型稳定性问题。以13个玉米品种为研究对象,针对数据采集时间不同带来的模型失效问题,借鉴近红外光谱定量分析中两台仪器间模型传递的思想,将直接模型传递(Direct Standardization)算法用于校正同一仪器不同时间采集的光谱, 使得一次建立的品种鉴别模型,能用于其余时间测试数据的鉴别。首先采用Kennard/Stone算法在主光谱集中选取校正样品集,按照对应的编号从从光谱集中取出对应的数据,然后对校正样品集采用DS算法求取两组数据间的变换关系,再对剩余的从光谱集进行相应的变换得到适用于模型的光谱。实验中对比了校正样本数和模型校正位置对校正结果的影响,分别从品种定性鉴别准确性和校正前后主光谱数据和从光谱数据分布距离两方面分析了实验结果。结果表明,该方法能有效地解决同一仪器随着采样时间推移产生的光谱偏移现象,对采样时间不同的测试集均得到较高的识别率,提高了模型的鲁棒性和适用范围,由实验结果可见,校正位置处于特征提取之后时,校正效果最佳。