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基于图像处理的叶片含水量的无损检测研究

3殖生长与营养生长之间的协调,从而间接影响棵间光照条件。黄瓜是强光照作物,如果盛花期以前土壤水分过大,则易造成旺长,棵间光照差,致使花、瓜大量脱落,降低了产量和品质。又如番茄,如果在头穗果实长到核桃大小之前水分过多,叶子过茂,则花、果易脱落,着色困难,上市时间推迟。由此可见,蔬菜生长发育与水分的田间管理关系十分密切。 1.1.2 水在植物生命活动中的作用水是植物体内含量最丰富的化合物,是生命的源泉[20]。水分在植物生命活动中的作用如下:(1)水是植物细胞原生质的重要组成成分。细胞原生质含水量为 70%~90%时,呈溶胶状态,是新陈代谢能正常进行的基本环境。一般说来,细胞原生质含水量较多呈溶胶状态时,细胞的新陈代谢比较旺盛;当细胞中含水量降低到一定程度,原生质就由溶胶状态变为凝胶状态,生命活动大大减弱,如休眠种子[21-23]。(2)水参与了植物体内的代谢[24]。生物体内所有的化学反应都是在水环境中进行的,而且水参与了大多数新陈代谢的化学反应,例如,光合作用[25]、呼吸作用以及有机物的合成和分解过程,都有水分子作为反应物或生成物。(3)水是植物体吸收和运输物质的溶剂。一般情况下,植物不能直接吸收固态的无机物[26]和有机物,这些物质只有溶解在水中才能被吸收。例如,植物的根主要吸收溶解在土壤溶液中的无机盐,这是农业上施肥和浇水相结合比在干燥的土壤中施肥效果好的原因。被根吸收的无机盐和植物自身制造的各种有机物,也必须溶解在水中才能被运输到植物体相应的器官和组织[27]。(4)水分能保持植物体固有的姿态[28]。细胞含有一定的水分才能维持膨胀状态,从而使植物体挺拔,使枝、叶挺立,叶面舒展,能更好地利用阳光进行光合作用;使花朵绽放,色泽鲜艳,保障生殖活动正常进行。通常水占植物体总质量的 75~90%。水对植物的影响通过水量、存在状态和持续时间三方面的变化对植物起作用。活细胞中绝大多数化学反应是在水环境中进行的。水分对植物产生极大的影响,水分亏缺影响植物的整个生长过程,不论是外部形态还是内部结构以及各种代谢过程均受到影响。水的表面张力可以维持植物导管中水流的连续性[29]。细胞的含水量与其生理活动是否活2生命的基本特征之一,有机体在生命活动中不断地与周围环境进行物质和能量的交换[9]。 而水是参与这些过程的介质与重要原料。在光合作用中,水则是主要原料,通过光合作用制造的碳水化合物[10],也只有通过水才能输送到蔬菜的各个部位。同时蔬菜的许多生物化学过程,如水解反应、呼吸作用等都需要水分直接参加。(3)水是输送养料的溶剂。蔬菜生长中需要大量的有机和无机养料。这些原料施入土壤后,首先要通过水溶解变成土壤溶液,才能被作物根系吸收[11,12],并输送到蔬菜的各种部位[13],作为光合作用的重要原料。同时一系列生理生化过程,也只有它的参与才能正常进行。如:黄瓜缺氮,植株矮化、叶呈黄绿色;番茄缺磷,叶片僵硬、呈蓝绿色;胡萝卜缺钾,叶扭转、叶缘变褐色。当施入相应营养元素[14]的肥料后,症状将逐渐消失,而这些生化反应,都是在水溶液或水溶胶状态下进行的[15]。(4)水为蔬菜的生长提供必要条件。水、肥、气、热等基本要素中,水最为活跃。生产实践中常通过水分来调节其他要素。蔬菜生长需要适宜的温度条件[16],土壤温度过高或过低,都不利于蔬菜的生长。 由于水有很高的比热容(4.184 J/℃)和气化热容(2.255×103 J/g),冬前灌水具有平抑地温的作用。在干旱高温季节的中午采用喷灌或雾灌可以降低株间气温,增加株间空气湿度。叶片能直接从中吸收一部分水分,降低叶温,防止叶片出现萎蔫。如中国农业科学院灌溉研究所在新乡塑料大棚内试验,中午气温高达 30℃时,雾灌黄瓜,株间温度降低 3~5℃,空气湿度提高 10%,叶片降温达 3~5℃,相对含水量增加 5%,比地面沟灌增产达 15%[17]。蔬菜生长需要保持良好的土壤通气状况[18],使土壤保持一定的氧气浓度。一般而言,作物根系适宜的氧气浓度在 5%~10%以上,如果土壤水分过多,通气条件不好,则根系发育及吸水吸肥能力就会因缺氧和二氧化碳过多而受影响,轻则生长受抑制、出苗迟缓,重则“沤根”、“烂种”。蔬菜的生长需要大量的有机和无机肥料,如果土壤水分过少,有机肥料不易分解,养料不能以作物能吸收的离子状态存在[19]。 此时,化肥也往往使土壤溶液浓度过高而造成“烧苗”。因此,经常保持适宜的土壤水分,对肥料中氮素有效性提高有明显的作用,如喷灌地土壤硝态氮含量常常比同等施肥的畦灌地高。土壤水分状况不仅影响蔬菜的光合能力,也影响植株地上部与地下部、生4跃常常是密切相关的。当细胞含水量充足时其生理活动较活跃,而当含水量降低时细胞的生命活动也会减弱。植物细胞所具有的膨压也是通过水分的平衡建立起来的。一般认为,植物的不同程度水分亏缺都对其生长不利,但也有的研究表明,适度的水分亏缺能促进植物的生长[30],这主要是由于不同植物在不同程度水分亏缺条件下碳同化与水分利用机制间存在差异的结果,所以测量植物含水量并对植物是否缺水进行诊断是十分重要的。植物水分生理是一种复杂的现象。 作物水分亏缺必然会引起植物生理机能的变化,一方面植株通过根系吸收水分使地上部分各器官保持一定的膨压,维持正常的生理功能;另一方面水分作为植物体内营养元素的载体[31],其流动速度大小还会影响到微量元素的摄入和分配,并进而影响到果实的健康、品质和商品果率[32]。传统的灌溉都是根据土壤的含水量进行的,比如测量土壤水势,但是测量土壤水势受很多因素的影响,参数波动性很大,且监控比较冗繁,所以本人通过研究想寻找一种新型、简便、快速的检测方法。1.2 课题研究目的及意义1.2.1 课题研究目的最近几十年,计算机技术得到了迅猛发展。随着计算机硬件成本的下降和处理器速度的提高,其应用方面越来越广,已经涉及到了生物学、医学、航空学等领域。图像处理技术开始崭露头角[33,34],并且在农业上得到了一定的应用,获得了较好的效果。随着温室产业的不断发展,如何利用图像处理技术提高温室的计算机自动化控制水平,已经成为各国学者研究的重点。早在1989年,日本学者Hashimoto就提出了SPA(Speaking PlantApproach)的控制思想,其核心是利用图像传感器[35],对温室植物的生长进行无损测量,通过采集植物的实时生长信息并反馈给控制器,再结合人工智能的方法,从而实现温室的自动化与智能化控制[36,37]。 1.2.2 课题研究意义在温室系统中,灌溉是水分的唯一来源,灌溉时间和灌溉定额对水分的循 1.1 课题研究的背景随着农业现代化的发展和计算机技术的逐渐成熟,数字图像处理技术获得了飞跃的发展[1]。计算机控制系统已经逐渐开始用图像处理技术来满足生产过程自动化的要求。利用计算机或其它数字硬件,对从图像信息转换而来的电信号进行某些数学运算,以期提高图像的实用性,从而达到人们所要求的某些预期结果。目前,图像处理技术是当前信息处理中十分活跃的一个分支。计算机和大规模集成电路技术的发展,为图像处理技术的发展扫清了障碍[2]。在近三十年的时间内,图像处理技术不仅在理论上已成为各学科之间学习和研究的对象,而且它在各个领域[3]取得的成果也奠定了图像处理理论进一步发展的坚实基础。所以应用图像处理技术对获取的图像信息进行变换[4]、分析和加工,以来满足人的农业生产或其它实际用途的要求是一种必然的趋势。在农业生产自动化过程中,灌溉自动化是农业自动化生产中的一个重要控制过程[5]。 蔬菜是需水量较大的作物,与其他农作物相比,蔬菜对水分的反应尤为敏感。蔬菜生长期间灌水较为频繁,灌水及时与否对产量有明显影响。大棚蔬菜[6]等保护地种植,采用自动化灌水的先进技术,不仅有利于增产、节水,也有利于改善蔬菜的品质。与大田作物相比,蔬菜的灌溉更表现为现代化与科学化。1.1.1 水对蔬菜生长发育的影响(1)水是蔬菜的重要组成部分。蔬菜是含水量很高的作物,如大白菜、甘蓝、芹菜和茼蒿等蔬菜的含水量均达 93%~96%,成熟的种子含水量也占10%~15%[7]。任何作物都是由无数细胞组成,每个细胞由细胞壁、原生质和细胞核三部分构成。只有当原生质含有 80%~90%以上水分时,细胞才能保持一定的膨压,使作物具有一定形态,维持正常的生理代谢[8]。(2)水是蔬菜生长的重要原料。和其他作物一样,蔬菜的新陈代谢是蔬菜7容高度相关,很难找到一种适用于各种情况的通用方法。因此,图像处理按照处理的对象类别又可以分为遥感图像处理、医学图像处理等。另外,以下介绍的学科也和图像处理有着密切的关系:(1)计算机图形学:用计算机将由概念所表示的物体(不是实物)图像进行处理和显示。计算机图形学主要是根据给定物体的描述模型、光照及想象中的摄像机的成像几何来生成一幅图像,另外还包括称之为“计算机艺术”的艺术创作。 图形和图像本身有着非常密切的关系,因而计算机图形学与图像处理也是相互关联的,但两者的区别也很显著;前者是用点、线、面描述物体,多采用几何手段;后者基本上只和像素点打交道;(2)模式识别:图像处理的最重要目的之一就是识别[49,50],而模式识别技术也是图像技术重要性的体现,诸如指纹鉴别、人脸识别等,都要和模式识别打交道;(3)人工智能:可以说图像处理、模式识别和人工智能是三位一体的学科。目前模式识别技术遇到的最大困难就是自动化程度不够,即智能程度不高。例如,人眼可以很容易从人群中找到自己要寻找的目标,但对于计算机来说,就连判断图像中是否有人存在这样看似简单的问题都难以解决。神经网络技术给人工智能开辟了一个新的方向,但目前该技术还不够成熟[51];(4)计算机视觉:研究计算机视觉的目的是开发出能够理解自然景物的系统。在机器人领域中,计算机视觉[52]能够为机器人提供眼睛的功能,但是这门学科的难度很高。 1.3.2 图像处理技术的发展现状图像处理是人类视觉延伸的重要手段,可以使人们看到任意波长上所测得的图像。例如,借助伽马相机、X 光机,人们可以看到红外和超声图像;借助CT 可看到物体内部的断层图像;借助相应工具可看到立体图像和剖视图像。几十年前,美国在太空探索中拍回了大量月球照片,但是由于种种环境因素的影响,这些照片是非常不清晰的,为此,人们对这些照片应用了一些图像处理手段,使照片中的重要信息得以清晰再现。正是这一方法产生的效果引起了巨大的轰动,从而促进了图像处理技术[53]的蓬勃发展。总体来说,图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实8用化期四个阶段。初创期开始于 20 世纪 60 年代,当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示,大多采用中、大型机随其进行处理。在这一时期,由于图像存储成本高,处理设备造价高,因而其应用面很窄。20 世纪 70 年代进入了发展期,开始大量采用中、小型机进行处理,图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式,特别是出现了 CT 和卫星遥感图像,对图像处理技术的发展起到了很好的促进作用。到了 20 世纪 80 年代,图像处理技术进入普及期,此时的微机已经能担当起图形图像处理的任务。 VLSI 的出现更使得处理速度大大提高,其造价也进一步降低,极大的促进了图形图像系统的普及和应用。20 世纪 90 年代是图像技术的实用化时期,图像处理的信息量巨大,对处理速度的要求极高。21 世纪的图像技术要向高质量化方面发展,主要体现在以下几点:(1)高分辨率、高速度:图像处理技术发展的最终目标是要实现图像的实时处理,这在移动目标的生成、识别和跟踪上有着重要意义;(2)立体化:立体化所包括的信息最为完整和丰富,未来采用数字全息技术将有利于达到这个目的;(3)智能化:其目的是实现图像的智能生成、处理、识别和理解[54]。1.3.3 国内外图像处理技术的发展趋势目前国内外图像处理技术的发展趋势[55]主要表现在以下几个方面:(1)研究新的处理方法,构造新的处理系统;(2)提高速度和精度,趋向于用硬件模块来完成一些基本图像处理和计算功能。图像处理的发展将向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展;(3)图形、图像相结合,朝着三维成像的方向发展;(4)图像处理技术正从实验阶段走向应用;(5)图像处理技术的应用从工业上的检测、焊接走向更广泛的应用。1.3.4 图像处理技术的应用领域早期的图像处理是由于通讯方面的要求而发展起来的[56],其后则是由于宇宙探索方面的要求,需要处理大量在宇宙探测器上拍摄下来的不清楚的其他天体(如月球、火星等)以及地球本身的照片[57]。然而,图像处理技术的发5环和流动速率起着重要的影响作用。而到目前为止,有关温室作物与水分关系的研究正处于试验阶段[38-39],并且我国温室蔬菜生产上尚没有形成合适的水分控制标准,多数日光温室、塑料大棚内仍沿用大田种植的灌水经验,即使是现代温室内也多采用定时定量的灌溉控制方式,不仅造成能源、水分的低效利用[40-41],还引发了许多病虫害,严重影响了产品品质和设施生产的持续发展。植物含水量作为影响植物生长发育的主要指标,缺水与否对作物生长发育、抗逆性及产量形成的影响很大,是生理生化、遗传育种、作物栽培等方面研究所经常考虑的内容。可见针对目前的研究现状和问题,快速、准确的测量植物含水量是非常重要的。测定活体植物叶片的含水量,可以快速准确反映植物活体水分变化及丰缺情况,对指导农、林、牧业经济、有效地利用水资源具有重要意义。因此建立方便、准确的测定植物含水量的方法,对指导作物灌溉水平,达到调整群体结构、充分利用水资源、合理进行灌溉以获得蔬菜高产具有重要的意义。 目前常用的测量植物含水量的方法主要有测量土壤水势等。这些方法各有利弊,本研究的目的在于寻找一种操作简便且可以活体测量叶片含水量的无损检测方法。通过测量活体叶片的含水量,实现对植物含水量的监测,针对植物的不同生长阶段和生长条件对温室植物实现更为精确的控制,从而提高作物产量和效益,这项研究符合国内外温室自动化[42]控制发展方向,推广应用前景广阔。 1.3 图像处理技术的发展现状、发展趋势及应用领域 1.3.1 图像处理的技术内容与相关学科图像处理就是将图像转换为一个数字矩阵存放在计算机中,并采用一定的算法对其进行处理。图像处理的基础是数学,最主要的任务就是各种算法的设计和实现。目前的图像处理技术已经在不同的应用领域中得到重视,并取得了巨大的成就。根据应用领域的不同要求,可以将图像处理技术划分为许多分支,其中比较重要的分支有:(1)图像数字化:通过采样与量化过程将模拟图像变换成便于计算机处理的数字形式。图像在计算机内通常用一个数字矩阵来表示,矩阵中的每一个元素9展,远远突破了这两个领域,到今天,它已经广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多领域。图像处理技术的实际研究与应用日益得到重视,并不断地在许多领域得到骄人的成果。国外图像处理系统应用于很多方面,如用于海底勘查的水下机器人、用于医疗外科手术及研究的医用机器人、帮助人类了解宇宙的空间机器人、完成特殊任务的核工业机器人等。虽然我国在图像处理技术方面的发展与世界先进水平相比还有一定差距,但图像处理系统的研制工作也取得了一定的成果[58]。 我国应用采用图像处理技术的视觉机器人主要用以代替人类从事危险、有害和恶劣环境、超净环境下的工作,从而把人从肮脏、繁重的劳动中解放出来,提高劳动生产率,改善产品质量,快速响应市场要求,加强在国际市场的竞争能力。目前图像处理技术主要的应用领域有:(1)通讯技术:图像传真,电视电话,卫星通讯,数字电视等;(2)宇宙探索:其他星体图像的处理;(3)遥感技术:农林资源调查,作物长势监视,自然灾害监测、预报,地势、地貌以及地质构造测绘,找矿,水文、海洋调查,环境污染检测等;(4)生物医学:X射线、超声、显微镜图像分析,内窥镜图、温谱图分析,CT及核磁共振图分析等;(5)工、农业生产:无损探伤,石油勘探,生产过程自动化(识别零件,装配,质量检查),农林植被分布调查、农作物估产、农业机器人视觉的应用与研究等;(6)气象预报:天气云图测绘、传输;(7)计算机科学:文学、图像输入的研究,计算机辅助设计,人工智能研究,多媒体计算机与智能计算机研究等;(8)军事技术:航空及卫星侦察照片的判读,导弹制导,雷达、声纳图像处理,军事伪真等;(9)侦缉破案:指纹识别,印鉴、伪钞识别,手迹分析等;(10)考古:恢复珍贵的文物图片、名画、壁画等的原貌。6称为像素。图像数字化的设备主要是各种扫描仪与数字化仪[43];(2)图像增强与复原:主要目的是增强图像中的有用信息,削弱干扰和噪声,使图像清晰或将其转换为更适合人或机器分析的形式[44]。图像增强并不要求真实地反映原始图像,而图像复原则要求尽量消除或减少在获取图像过程中所产生的某些退化,使图像能够反映原始图像的真实面貌;(3)图像编码:在满足一定的保真度条件下,对图像信息进行编码,可以压缩图像的信息量,简化图像的表示,从而大大压缩图像描述的数据量,以便于存储和传输;(4)图像分割与特征提取:图像分割是将图像划分为一些互不重叠的区域,通常用于将分割的对象从背景中分离出来。图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等;(5)图像分析:对图像中的不同图像进行分割、分类、识别、描述和解释[45];(6)图像隐藏:是指媒体信息的相互隐藏,常见的有数字水印和图像的信息伪装等。上述图像处理的内容往往是互相联系的,一个实用的图像处理系统往往需要结合应用几种图像处理技术才能得到所需要的结果。例如,图像数字化是将一个图像变换为适合计算机处理的形式,这是图像处理的第一步;图像编码技术可用于传输和存储图像;图像增强与复原一般是图像处理的最后目的,当然也可作为下一步图像分析的基础。图像处理技术涉及到的知识很广泛,也很复杂。例如,图像的编码理论基础是信息论和抽象数学的结合,进行图像识别需要掌握随机过程和信号处理方面的知识,不少课题还需要更加专业的知识,如小波变换、神经网络、分形理论等[46,47]。 另外,图像处理是一门应用性很强的学问,必须与计算机技术发展相适应。例如,傅立叶变换是图像处理常用的方法,到目前为止,库利-图基快速傅里叶变换一直是实际应用中的主要算法,该算法需要的乘法数目大大少于一般的傅里叶变换算法,而加法数目则大大增加,因而对于大部分 CPU来说总的运算速度提高了很多。但是,Intel 的 CPU 现在加入了 MMX 指令,用该指令计算乘法和加法所用的时间是一样的,所以在 MMX 指令面前,由于加法数目的增加导致快速算法反而显得更慢,因此也就产生了新的适应 MMX指令的快速算法[48]。图像处理的另一个特点,也是难点,就是其算法的优劣与被处理对象的内义,简要介绍了水分灌溉对蔬菜生长的重要影响,以及图像处理技术发展现状及应用领域,植物含水量测量的研究现状及趋势。第 2 章,叶片含水量图像采集系统的设计。 介绍了图像采集系统的构架设计、采集系统主要部件的选取以及图像获取技术。 第 3 章,含水量检测系统的设计及实验方法。设计了在实验室条件下,温室黄瓜叶片含水量无损检测计算机硬件系统的组成,阐述了该系统的工作原理。并设计了一套无损检测方案,包括缺水黄瓜叶片与富水黄瓜叶片含水量的对比试验;植物含水量的测定及可见光颜色的选择试验;最适背景光照射下,发光二极管个数的最优选择试验;最适背景光照射下,叶片含水量与图像特征参数关系的研究及临界点试验等五方面的试验,从而确定了试验的软硬件环境。第 4 章,叶片含水量检测系统图像处理与算法研究。首先介绍了图像预处理技术,接着研究了图像处理过程的主要算法,最终确定了将灰度算法作为本研究的图像处理算法,并对图像处理实现过程进行了介绍,并给出了一些重要操作页面。第 5 章,实验结果分析与回归模型的建立。通过对比试验、可见光颜色选择试验、发光二极管最适个数选择试验等一系列试验确定了该试验的光源条件:黄光为最适背景光,并且最适背景光照射下,最优组数为四组。建立了最适背景光下黄瓜叶片含水量与叶片特征区域图像的灰度梯度之间的关系曲线,并采用非线性最小二乘拟合方法运用 Log-Modified 模型建立了回归模型,得到了回归方程,利用该曲线即可判断作物水分丰缺情况、是否需要马上浇水。第 6 章,论文总结。对全文主要结论和创新点进行总结,并提出展望和需进一步研究解决的问题。11(5)南开大学的高玉葆等人(1999)模拟草地内黑麦草叶游离脯氨酸含量与叶含水量、土壤含水量之间的相互关系研究。 1.4.3 目前国内外主要研究方法及存在问题目前判定作物是否处于缺水状态的方法很多,如:(1) 通过测量土壤含水率或水势判定作物是否缺水;(2) 通过测量作物根系含水量判定作物是否缺水;(3) 通过冠层温度法作为诊断作物水分状况的一个重要手段;(4) 通过化学方法测定脯氨酸含量来判定作物是否缺水。上述方法各有利弊,由于不同土壤条件及栽培方式下作物对深层水的利用差别较大,采用土壤含水率作为灌溉的参考指标已难以满足栽培实践的需要。对植物根系含水量进行测量时,不能说明含水量过高或过低均对植株的生长发育造成的不良影响,将会使最终产量降低。尽管 Kramer 较早地认识到了测定冠层植株含水状况的重要性,自他提出以冠层温度指示植物水分亏缺以来,冠层温度法成为诊断作物水分状况的一个重要手段[59],但这类诊断方法仍受到环境状况的强烈影响,仅用温度差还不足以说明作物水分状况在时间和空间上随环境的巨大变化。 另外化学试验有局限性,不是适用于所有植物。可见,针对作物的水分亏缺状况和相关的灌溉控制技术在作物积水技术领域仍需要探讨。本文旨在应用可见光照射叶片从而采集图像,利用图像处理的办法对活体叶片进行无损检测研究诊断植株缺水状况至今未见报道。本研究的目的是通过图像处理技术应用不同波长的可见光对叶片从背面进行照射,从显示图像中确定叶片含水量,从而诊断作物水分状况,实现合理灌溉,以期为图像处理技术在作物节水栽培中的广泛应用提供依据。 1.5 本论文结构及研究内容本文在总结国内外有关文献的基础上,研究开发基于图像处理的叶片含水量的无损检测,从而实现温室灌溉的自动化控制。全文共六章,具体内容如下:第 1 章,绪论。在总结国内外文献的基础上,论述了课题研究的目的及意101.4 植物含水量测量的研究现状及趋势 1.4.1 国外含水量的测量研究现状国外在测量作物含水量等方面已经开展了许多研究,近年来代表性的研究成果有:(1) Kramer P J(1961)较早地认识到了测定冠层植株含水状况的重要性,明确提出应当用水势来描述植物的水分关系[59],植物水势的测定被认为是了解植物水分亏缺程度的最直接方法,Kramer 认为叶水势是植物水分状况的最佳度量,当植物叶水势和膨压降低到足以干扰正常代谢功能时,即发生水分胁迫。因此,叶水势作为作物水分亏缺程度的诊断手段,被较广泛地应用于指导灌溉。(2) Grimes 提出以冠层温度指示植物水分亏缺,以冠层温度法作为诊断作物水分状况的一个重要手段[60]。(3) Katten[61]等研究了抗热及热敏两种类型大白菜在高温胁迫下的水分潜势、汁液渗透势、汁液电导势、相对含水量,结果表明抗热品种压力势高且相对含水量较高,叶片厚,高温下保持直立,能达到结球的目的。 1.4.2 国内含水量的测量研究现状国内在此领域也开展了一些有益的尝试:(1) 雷水玲、孙忠富等人通过对温室黄瓜根际含水量进行测定得出不同水分处理植株的生长、蒸腾以及光合特性不同,并分析得出:为 80%~90%时植株的生长状态、光合特性、根系吸水速率以及产量均为最大,说明此含水量水平为温室黄瓜生长期的最优含水量。(2)刘启慎等人(1991)采用烘干法和田间张力计法分别测得土壤含水量和土壤水势值,用此来指导农作物灌溉系统[62]。(3)田有亮、朱美云(1995)做了一项关于三种针叶树种初始失膨渗透势、叶干重和含水量之间关系的研究。(4)常杰,刘珂,葛滢等(1999)作的杭州石荠苧的光合特性及其对土壤水分的响应。

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