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基于主动作物传感器GreenSeeker的马铃薯氮素营养诊断及推荐施肥

摘要第3-4页
Abstract第4页
插图和附表清单第9-11页
缩略语表第11-12页
1 前言第12-26页
    1.1 马铃薯生产概况第12-14页
    1.2 马铃薯氮素营养诊断的研究进展第14-18页
        1.2.1 基于植株组织的诊断方法第14-15页
        1.2.2 基于叶片叶绿素浓度测试的诊断方法第15-16页
        1.2.3 基于遥感测试的诊断方法第16-18页
    1.3 GreeSeeker的工作原理第18-19页
        1.3.1 基于GreenSeeker进行氮肥营养诊断的植物生理基础第18-19页
        1.3.2 GreenSeeker的工作原理第19页
    1.4 GreenSeeker传感器的应用第19-21页
    1.5 主动作物传感器GreenSeeker的研发历史第21-23页
    1.6 本研究的目的第23-25页
    1.7 技术路线第25-26页
2 应用GreenSeeker进行马铃薯氮素营养诊断的可行性第26-51页
    2.1 试验材料与方法第26-30页
        2.1.1 试验地概况第26-27页
        2.1.2 试验设计第27-28页
        2.1.3 NDVI的测定及计算第28-29页
        2.1.4 植株样品的采集与测试第29-30页
        2.1.5 试验数据统计分析第30页
    2.2 结果与分析第30-48页
        2.2.1 不同氮水平下马铃薯的氮素吸收第30-36页
        2.2.2 马铃薯冠层NDVI值的变化第36-42页
            2.2.2.1 不同生育时期NDVI值的变化第36页
            2.2.2.2 不同品种马铃薯冠层NDVI值的变化第36-37页
            2.2.2.3 不同地点马铃薯植株冠层NDVI值的变化第37-38页
            2.2.2.4 不同年份马铃薯植株冠层NDVI值的变化第38页
            2.2.2.5 不同氮水平马铃薯植株冠层NDVI值的变化第38-42页
        2.2.3 NDVI值与植株地上部全氮浓度的关系第42-45页
        2.2.4 NDVI值与植株吸氮量的关系第45-47页
        2.2.5 NDVI值与产量关系第47-48页
    2.3 讨论与小结第48-51页
        2.3.1 讨论第48-50页
        2.3.2 小结第50-51页
3 基于NDVI值的马铃薯氮肥推荐算法的建立第51-58页
    3.1 试验材料与方法第51页
        3.1.1 试验材料第51页
        3.1.2 试验地概况第51页
        3.1.3 试验设计第51页
        3.1.4 测定内容与方法第51页
        3.1.5 试验数据统计分析第51页
    3.2 结果与分析第51-56页
        3.2.1 基于吸氮量的算法第51-55页
            3.2.1.1 马铃薯吸氮量与相对产量的关系第51-54页
            3.2.1.2 植株累积吸氮量临界值与出苗后天数的关系第54页
            3.2.1.3 NDVI值与植株吸氮量的关系第54页
            3.2.1.4 基于单位面积马铃薯累积吸氮量的氮肥推荐第54-55页
        3.2.2 基于产量算法的建立第55-56页
    3.3 讨论与小结第56-58页
        3.3.1 讨论第56-57页
        3.3.2 小结第57-58页
4 不同氮肥推荐算法的验证与评价第58-65页
    4.1 试验材料与方法第58-60页
        4.1.1 试验材料第58页
        4.1.2 试验地概况第58-59页
        4.1.3 试验设计第59页
        4.1.4 测定内容及指标计算方法第59-60页
    4.2 结果与分析第60-63页
        4.2.1 不同处理氮肥算法推荐量的计算第60页
        4.2.2 不同氮肥推荐算法的施肥量、产量和商品率比较第60-61页
        4.2.3 不同氮肥推荐算法的氮肥利用率比较第61-62页
        4.2.4 不同氮肥推荐算法的土壤硝态氮含量比较第62-63页
    4.4 讨论和小结第63-65页
        4.4.1 讨论第63-64页
        4.4.2 小结第64-65页
5 结论与展望第65-67页
    5.1 结论第65页
    5.2 展望第65-67页
致谢第67-69页
参考文献第69-80页
作者简介第80页

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