冬小麦冠层氮素非均匀垂直分布的遥感方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41201421
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0113.遥感科学
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

The non-uniform leaf nitrogen distribution and its effects on canopy photosynthesis have been reported for many plants. However, it has not been given much attention in crop nitrogen remote diagnosis. This may be due to the current difficulties in directly capturing the spectral reflectance information of different vertical layers of crop canopy by remote sensing. The objectives of this study which will be carried out based on the field experiments of winter wheat, are as follows: (1) to investigate the vertical profiles and changing dynamics of leaf nitrogen distribution in canopies with different geometries, plant densities, nitrogen fertilization rates, and water conditions, and improve the quantitative description methods of canopy nitrogen distribution; (2) to clarify the contributions of different vertical layers to canopy hyperspectral reflectance, and the effective depths of canopy hyperspectral measurements as well as the ability of capturing canopy vertical structure information from multi-angle spectral data based on hyperspectral imaging spectrometer observations; (3) to establish an approach for estimating the non-uniform leaf nitrogen profile by coupling canopy nitrogen distribution model and hyperspectral imaging data. By this method,it can acquire the leaf nitrogen status of different vertical layers from the dataset that is relatively easy to access from satellite platforms. The expected outcomes of this study will be useful in comprehensively evaluating the effects of leaf nitrogen distribution on crop production, advancing crop modeling, and improving the accuracy and practical application values of crop nitrogen remote diagnosis, which is great significant to ensure both food and environment security in modern agriculture production.
植物冠层氮素非均匀垂直分布及其对光合生产的影响已引起许多关注,但在遥感作物氮素状况时尚未给予充分考虑,其面临的主要困境是遥感观测难以获取大面积作物冠层不同层次的光谱反射信息。本项目基于冬小麦田间处理实验,拟研究:(1) 不同株型品种、密度、施氮量、水分处理下冬小麦冠层氮素的非均匀垂直分布特征,深化完善其数学描述方法;(2)根据不同方式测得的冠层成像高光谱数据,阐明不同叶层对冠层高光谱反射信息的贡献率、冠层高光谱观测的有效深度及多角度成像高光谱对冠层垂直结构信息的获取能力;(3)建立耦合冠层氮分布数学模型与成像高光谱信息的作物冠层氮素垂直分布遥感方法,从而实现采用较易获取的常规或多角度高光谱遥感数据估算作物冠层氮素的垂直分布。研究结果有助于全面合理地评价冠层氮素垂直分布对作物生产的影响,为作物模型的改进提供依据;有助于提高作物氮素遥感精度及其实际应用价值,对维系粮食和环境安全具有重要意义。

结项摘要

植物冠层氮素非均匀垂直分布及其对光合生产的影响已引起许多关注,但在遥感作物氮素状况时尚未给予充分考虑。鉴于作物氮素状况的遥感监测对于现代农业生产的重要性以及作物不同层次叶片氮含量的差异分布和不同层次叶片对氮素胁迫的敏感性不同,根据研究计划,本项目基于冬小麦田间观测实验和情景模拟分析,主要开展了以下研究:(1)揭示了不同株型品种、密度、施氮量、水分处理下冬小麦冠层氮素垂直分布特征,建立了数学描述方法;(2)揭示了穗组分和不同叶层对冠层高光谱反射及其导出植被指数的影响和贡献,阐明了冬小麦高光谱和多角度光谱反射对冠层垂向信息的感知能力等;(3)结合冠层氮分布数学模型与高光谱信息,建立了冬小麦冠层氮素垂直分布遥感方法,从而可基于较易获取的常规高光谱数据估算作物不同层次叶片的氮素含量。上述研究结果不仅有助于深入理解作物吸收利用氮素的生理生态机制,而且有助于提高作物氮素状况遥感监测的精度和实际应用价值。. 在本项目的资助下,目前已发表学术论文5篇,其中SCI收录4篇,EI收录1篇;相关研究成果还在整理中,后续还会产出。本项目培养博士后1名(即本项目负责人),协助培养博士研究生1名,培养副研究员1名(即本项目负责人),培养科技部国家遥感中心遥感青年科技人才1名(即本项目负责人)。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Non-uniform vertical nitrogen distribution within plant canopy and its estimation by remote sensing: A review
植物冠层内非均匀垂直氮分布及其遥感估算:综述
  • DOI:
    10.1016/j.fcr.2012.11.017
  • 发表时间:
    2013-02-20
  • 期刊:
    FIELD CROPS RESEARCH
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Li, Heli;Zhao, Chunjiang;Yang, Guijun
  • 通讯作者:
    Yang, Guijun
Remote sensing of regional crop transpiration of winter wheat based on MODIS data and FAO-56 crop coefficient method
基于MODIS数据和FAO-56作物系数法的冬小麦区域作物蒸腾遥感
  • DOI:
    10.1080/10798587.2013.824150
  • 发表时间:
    2013-09
  • 期刊:
    Intelligent Automation and Soft Computing
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Heli Li;Yi Luo;Chunjiang Zhao;Guijun Yang
  • 通讯作者:
    Guijun Yang
Comparison of spectral indices and wavelet transform for estimating chlorophyll content of maize from hyperspectral reflectance
从高光谱反射率估算玉米叶绿素含量的光谱指数与小波变换的比较
  • DOI:
    10.1117/1.jrs.7.073575
  • 发表时间:
    2013-01
  • 期刊:
    Journal of Applied Remote Sensing
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Liao Qinhong;Wang Jihua;Yang Guijun;Zhang Dongyan;Li Heli;Fu Yuanyuan;Li Zhenhai
  • 通讯作者:
    Li Zhenhai
Variations in crop variables within wheat canopies and responses of canopy spectral characteristics and derived vegetation indices to different vertical leaf layers and spikes
小麦冠层内作物变量的变化以及冠层光谱特征和衍生植被指数对不同垂直叶层和穗的响应
  • DOI:
    10.1016/j.rse.2015.08.021
  • 发表时间:
    2015-11-01
  • 期刊:
    REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT
  • 影响因子:
    13.5
  • 作者:
    Li, Hell;Zhao, Chunjiang;Feng, Haikuan
  • 通讯作者:
    Feng, Haikuan
基于冠层光谱植被指数的冬小麦作物系数估算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    农业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李贺丽;罗 毅;赵春江;杨贵军
  • 通讯作者:
    杨贵军

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其他文献

基于随机森林算法的冬小麦叶面积指数遥感反演研究
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水分再分布过程中指流特性及影响因素的实验研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    地理科学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李贺丽;李怀恩;胥彦玲;LI Heli1,2,3,LI Huaien2,XU Yanling4 (1. Institute;2. Key Laboratory of Water Resources,Environmental;3. Graduate University of Chinese Academy of Scien;4. Beijing Municipal Institute of Science;Tech
  • 通讯作者:
    Tech
土壤介质特征对水分再分布过程中指流发育的影响
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    农业工程学报
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    --
  • 作者:
    李贺丽;李怀恩;Li Heli 1,2,3,Li Huaien 1※(1.Key Laboratory of Wat;2.Institute of Geographical Sciences;Natural R;3.Graduate School of the Chinese Academy of Scienc
  • 通讯作者:
    3.Graduate School of the Chinese Academy of Scienc
作物光能利用效率和收获指数时空变化研究进展
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    李贺丽;罗毅
  • 通讯作者:
    罗毅
基于Landsat 8地表温度反演——以淮河上游为例
  • DOI:
    10.16119/j.cnki.issn1671-6876.2019.01.007
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    淮阴师范学院学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨茹;彭鹏;马松根;李贺丽;高超
  • 通讯作者:
    高超

其他文献

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李贺丽的其他基金

冠层垂向异质性对冬小麦反射光谱及理化参数遥感估算的影响研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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