简介：摘要 : 水稻叶片叶绿素含量遥感诊断是实现水稻精准施肥的核心要素。本研究通过分析寒地水稻关键生育期叶片高光谱反射率信息，同时结合 PROSPECT模型叶绿素含量吸收系数，参考借鉴现有高光谱植被指数的构造方法和形式，利用相关性分析、连续投影法、遗传算法优化的粗糙集属性简约法进行高光谱特征选择，提出了仅含有 695、 507和 465nm 3个高光谱特征波段的红边优化指数（ ORVI）。与 Index Data Base数据库中其他用于叶绿素含量反演植被指数，包括 ND528,587、 SR440,690、 CARI、 MCARI的反演结果进行了对比分析，结果表明： IDB数据库中的已有 4种植被指数叶绿素含量反演模型的决定系数 R2分别为 0.672、 0.630、 0.595和 0.574； ORVI植被所建立的叶绿素含量反演模型的决定系数 R2为 0.726，均方根误差 RMSE为 2.68，精度高于其他植被指数，说明了 ORVI在实际的应用中，能够作为快速反演水稻叶绿素含量的高光谱植被指数。本研究能够为寒地水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断及管理决策提供一定的客观数据支撑和模型参考。

简介：摘要 : 含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数，精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前，利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数，针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的 RGB图像和多光谱图像，通过提取植被指数和纹理特征，分析水稻的动态生长变化，并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明：（ 1）从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长，并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势；（ 2）与 RGB图像相比，多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力，其中归一化光谱指数 NDSI771,611实现了更好的预测精度（ R2=0.68， RMSEP=0.039， rRMSE =5.24%）；（ 3）融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果（ R2=0.86， RMSEP=0.026， rRMSE=3.51%），预测误差 RMSEP分别减小了 16.13%和 18.75%。上述结果表明，基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的，可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。

简介：摘要 : 纳米材料具有特殊的尺寸效应和优异的光电性质，已在传感分析中得到高度重视和广泛应用，大幅提高了传感分析技术的性能。近年来，智慧农业发展迅速，农产品质量安全作为农业生产的重要组成部分，对农业传感技术的灵敏度、稳定性和检测通量等指标要求越来越高。本综述简要阐述了几种常用的纳米材料的性质和特点，包括碳基纳米材料、金属纳米材料和金属 -有机框架材料等。重点论述了基于纳米材料的化学传感、生物传感、电化学传感和光谱传感等常用传感分析技术和器件，以及纳米传感分析技术在农产品质量安全，尤其在克伦特罗和三聚氰胺等危害物 ,甲硝唑、二噁英类化合物 ,违禁添加物 ,真菌毒素，锌、镉、铅等目标物，丙烯酰胺、呋喃类、硝基呋喃类抗生素监测等方面的应用。纳米材料的制备和修饰技术扔需要进一步提升，多目标、高通量纳米传感器件在实际应用中的价值广受关注，在线传感分析在农产品质量安全智慧监控方面有迫切需求需要快速、实时、在线监测。