作物苗情监测原理与方法
农田作物生长监测技术的应用与效果
农田作物生长监测技术的应用与效果在农业领域，随着科技的不断进步，农田作物生长监测技术正发挥着日益重要的作用。
这些技术的应用，为农民提供了更精确、及时和全面的作物生长信息，有助于优化农田管理，提高农作物产量和质量，保障粮食安全，并推动农业可持续发展。
一、常见的农田作物生长监测技术1、遥感技术遥感技术是通过卫星、飞机或无人机等平台搭载的传感器，获取大范围的农田图像和数据。
这些传感器可以捕捉不同波段的电磁波，如可见光、近红外和热红外等，从而反映作物的生长状况、植被覆盖度、土壤水分等信息。
例如，通过分析近红外波段的反射率，可以评估作物的叶绿素含量和氮素水平，进而了解作物的营养状况。
2、无人机监测无人机在农田作物监测方面具有灵活性和高分辨率的特点。
它们可以携带各种传感器，如多光谱相机、高光谱相机和热成像仪等，对农田进行低空飞行监测。
无人机能够获取详细的作物生长图像，包括植株高度、密度、病虫害分布等，为精准农业提供了有力的支持。
3、传感器网络在农田中布置各种传感器，如土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器等，形成传感器网络。
这些传感器可以实时监测土壤和环境参数，将数据传输到中央控制系统，帮助农民及时了解农田的微环境变化，以便采取相应的灌溉、施肥等管理措施。
4、图像分析技术利用安装在农田中的固定摄像头或手持设备拍摄的作物图像，通过图像处理和分析算法，提取作物的形态、颜色、纹理等特征，评估作物的生长阶段、健康状况和产量预测。
例如，通过分析麦穗的图像，可以估算小麦的穗粒数和产量。
二、农田作物生长监测技术的应用1、精准施肥根据监测到的作物营养状况和土壤肥力信息，实现精准施肥。
避免了传统施肥方式中过度施肥或施肥不足的问题，提高肥料利用率，减少环境污染，同时降低生产成本。
2、灌溉管理实时监测土壤水分含量，结合作物的需水规律，制定合理的灌溉计划。
既能满足作物的水分需求，又能避免水资源的浪费，提高灌溉效率。
3、病虫害监测与预警及时发现病虫害的发生和蔓延，通过监测作物的形态变化、颜色异常等特征，提前采取防治措施，减少病虫害对作物的危害，保障作物的产量和质量。
农作物长势综合遥感监测方法
农作物长势综合遥感监测方法随着科技的不断进步，遥感技术已经成为现代农业中不可或缺的一部分。
农作物长势综合遥感监测方法能够快速、准确地获取农作物的生长状况，为农业生产的管理和决策提供了强有力的支持。
本文将详细介绍农作物长势综合遥感监测的原理、方法、优缺点及未来发展趋势。
遥感技术是一种利用卫星、飞机、无人机等遥感平台，通过传感器获取地球表面物体反射或辐射的电磁波信息，从而实现对物体进行远距离感知和识别的一种技术。
在农业领域中，遥感技术主要应用于土地资源调查、作物生长监测、农业灾害预警等方面。
其中，遥感图像处理技术是实现农作物长势综合遥感监测的关键手段。
农作物长势综合遥感监测需要采集多种来源的数据，包括卫星遥感数据、传统遥感数据、气象数据、土壤数据等。
其中，卫星遥感数据包括Landsat、Sentinel等卫星数据的接收和处理，传统遥感数据则包括高光谱、多光谱和近红外等数据。
这些数据经过采集、预处理和标准化等步骤后，将为后续的数据分析和处理提供重要的数据支持。
对于采集到的遥感数据，需要进行一系列的处理和分析，以提取出与农作物长势相关的信息。
这些处理和分析方法包括：图像处理：对原始遥感图像进行辐射定标、大气校正、地形校正等处理，以消除图像中的噪声和误差。
归一化：将不同来源、不同波段的遥感数据进行归一化处理，以减小数据之间的差异，提高数据的质量和精度。
降噪：采用滤波算法对遥感图像进行降噪处理，以消除图像中的噪声和干扰，提高图像的清晰度和质量。
特征提取：从经过处理的遥感图像中提取出与农作物长势相关的特征信息，如叶面积指数、生物量等参数。
模式识别：利用提取的特征信息，结合机器学习和深度学习等技术，实现对农作物长势的分类和识别。
实际案例中，可以通过对农作物长势的综合遥感监测，预测作物的产量和生长状况，从而为农业管理和决策提供科学依据。
例如，美国农业部利用卫星遥感数据成功预测了玉米、大豆等作物的产量，为农业生产提供了重要的参考。
作物的长势和环境的检测方法并描述及优缺点
作物的长势和环境的检测方法1. 介绍作物的长势和环境的检测方法是农业领域的重要课题，它涉及到作物生长的各个阶段以及环境对作物生长的影响。
在现代农业中，了解作物的长势和环境的实时信息对于科学种植、实现高产高效具有重要意义。
本文将结合实际案例，探讨作物长势和环境检测方法的具体内容，并分析各种方法的优缺点。
2. 传统的作物长势和环境检测方法2.1 人工观测法优点： - 可以直接观察到作物的生长状况，包括株高、叶面积、叶色等。
- 料测单一指标时，精度较高。
缺点： - 费时费力，无法实现对大面积作物的实时观测。
- 受人为因素影响，存在主观性和误差性。
2.2 土壤检测法优点： - 可以分析土壤的养分含量、酸碱度等，为作物生长提供科学依据。
- 对土壤环境的影响较为直接。
缺点： - 无法全面反映作物的长势情况，只是间接因素之一。
- 需要实验室分析，不适合实时检测。
3. 现代的作物长势和环境检测方法3.1 遥感技术优点： - 可以对大面积作物进行全方位、实时的监测和分析。
- 可以获取更多的作物信息，如叶面积指数、叶绿素含量等。
缺点： - 对于一些微小的变化，遥感技术可能无法准确捕捉。
- 高精度的遥感技术设备价格昂贵，不适合一般农户使用。
3.2 无人机技术优点： - 可以根据需要进行实时监测，覆盖范围广。
- 可以搭载各种传感器，获取多样化的作物和环境信息。
缺点： - 对于操作技术要求较高，需要专业人员进行操作。
- 飞行过程中可能受到天气等外界因素的影响，不够稳定。
4. 个人观点和总结作物的长势和环境的检测方法在不断地进行技术革新和创新，传统的方法逐渐被现代技术所取代。
但在选择方法时，需要根据具体情况和需求进行权衡和选择。
希望随着技术的不断进步，能够有更加便捷、准确的作物长势和环境检测方法出现，为农业生产提供更科学的支持。
5. 结语作物的长势和环境的检测方法对于现代农业生产至关重要，传统的方法虽然有其局限性，但现代技术的应用为我们提供了更多的可能性。
农作物生长监测技术的研究与应用
农作物生长监测技术的研究与应用在农业领域，农作物生长监测技术的不断发展和应用正逐渐改变着传统的农业生产方式。
这些技术为农民提供了更精确、及时和全面的农作物生长信息，有助于优化农业资源的利用，提高农作物的产量和质量，增强农业的可持续性。
一、农作物生长监测技术的类型1、遥感技术遥感技术是通过卫星、飞机或无人机等平台搭载的传感器，获取大范围的农作物光谱信息。
不同的农作物在不同生长阶段具有独特的光谱特征，通过对这些光谱数据的分析，可以监测农作物的生长状况，如叶面积指数、生物量、植被覆盖度等。
同时，遥感技术还能够对农田的土壤湿度、温度等环境参数进行监测，为农业生产提供宏观的决策依据。
2、图像监测技术利用高清摄像头、数码相机等设备获取农作物的图像，然后通过图像处理和分析算法，提取农作物的形态、颜色、纹理等特征。
例如，通过分析叶片的颜色变化可以判断是否存在病虫害，根据植株的高度和密度可以评估生长的旺盛程度。
图像监测技术可以实现近距离、高分辨率的监测，适用于小范围的农田和精细化农业生产。
3、传感器监测技术在农田中部署各种类型的传感器，如温度传感器、湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器等，实时采集农作物生长环境的参数。
这些传感器可以与物联网技术相结合，将数据传输到云端进行分析和处理，农民可以通过手机或电脑随时了解农田的环境状况，并采取相应的措施进行调控。
4、光谱分析技术光谱分析技术是基于农作物对不同波长光的吸收、反射和散射特性来监测其生长状况。
通过便携式光谱仪或在线光谱监测设备，可以快速测量农作物叶片的叶绿素含量、氮含量等生理指标，从而评估农作物的营养状况和生长态势。
二、农作物生长监测技术的工作原理以遥感技术为例，其工作原理主要基于电磁波与物体的相互作用。
当太阳光照射到农作物上时，农作物会吸收、反射和散射不同波长的电磁波。
传感器接收到这些反射和散射的电磁波后，将其转换为电信号，并记录下来。
这些电信号包含了农作物的光谱信息，通过对光谱信息的分析和处理，可以提取出与农作物生长相关的参数。
小麦苗情监测技术
小麦苗情监测技术一、监测内容将小麦监测点基本情况进行认真填写，以便于掌握小麦生产情况（见表1）。
1、叶蘖动态主要监测小麦主茎叶龄和亩茎蘖数。
监测内容（见表2）。
2、个体生长情况及群体状况主要监测主茎叶龄、单株茎蘖和次生根（条）数、总茎蘖数（万/亩）、缺苗（%）以及长势长相六项内容，监测内容（见表3）。
根据小麦个体生长情况及群体状况监测结果，参照安阳市小麦苗情分类标准，结合当地小麦长势情况，对本地区小麦各生育时期苗情进行综合评价。
调查情况及苗情分析填写（见表4）。
3、冻害和倒伏主要监测冻害和倒伏发生时间、品种、类型、程度及面积等，监测内容（见表5）。
4、灌浆速率测定灌浆速率是指每天每千粒小麦干物质的增长量，用克表示，主要测定小麦籽粒干物质的日增长量。
监测内容（见表6）。
5、预产和测产主要监测亩穗数、穗粒数，用监测品种常年千粒重进行预产，用预计千粒重进行测产，为判断小麦生产形势提供参考。
监测内容（见表7、表8）。
6、特殊气象灾害监测对小麦全生育期气象灾害发生时间、影响程度、危害特点进行监测和记录，以文字形式及时上报。
7、小麦实际千粒重通过监测实际千粒重，为进一步验证小麦产量提供依据。
监测内容（见表9）。
二、监测方法（一）时间和次数1、叶蘖动态从分蘖期开始对小麦叶蘖动态进行监测，分别于11月25日、12月5日、12月15日监测，共监测3次。
2、个体和群体消长状况在越冬期、返青期、拔节期对小麦个体生长情况和群体状况各监测1次，共监测3次，并进行苗情综合评价。
3、冻害和倒伏冻害调查：于冻害发生后5天进行观察记载；倒伏情况调查：倒伏发生后及时进行观察记载，并记录倒伏的恢复情况。
4、灌浆速率测定从5月10日开始监测，每隔5天监测1次，收获前监测最后一次，共监测5—6次。
5、预产和测产5月20日调查产量结构，进行预产，5月30日前后（乳熟末期）进行测产。
6、实际千粒重于收获时或收获晒干后调查实际千粒重。
（二）确立监测区和取样区采取对角线取样法，每个品种（播期）选3个有代表性的样段（点），每样段1m双行定点，作为亩基本苗、主茎叶龄、亩茎蘖数和亩有效穗数的固定监测区。
作物苗情监测原理与方法.
水稻冠层叶的监测
水稻冠层叶：顶三叶，高效叶
与穗的距离最近； 空间上位于冠层最顶端； 与穗的发育同步。 与产量的关系最密切。
监测方法：测定顶三叶的长、宽与面积
叶片的生长速度与历期
出叶速度：每天抽出的叶片数。单位：叶/天。 出叶间隔：每抽出一片叶所需要的天数(历期，天/叶）。
植株主要性状的调查按如下方法： 1. 株高：从植株基部到穗顶部的长度（不包括芒的长度），逐 株测量。 2. 穗长：从穗颈节到穗顶部的长度（不包括芒的长度），逐穗 测量。 3. 着粒密度：每穗总粒数/穗长。 4. 顶1、顶2、顶3和顶4叶长度：从叶环到叶尖的长度，逐叶测 量。 5. 谷草比：晒干稻谷与晒干稻草重量之比。 6. 根系情况：主要观察根系的颜色与根系的数量等。
外颖
内颖
颖花
苞毛
第一护颖
副护颖
第二护颖
颖花原基分化期
单个颖花原基
外颖
雌蕊
雄蕊
内颖
雌雄蕊形成期：小花 出现雌雄蕊原基。此 时穗长约5 mm。雌雄 蕊进一步发育，雄蕊 原基分化为花药和花 丝，雌蕊分化出胚珠 原基，浆片明显，内 外颖已经相当发达， 可将内部器官完全包 住。这时幼穗长约在 5～10 mm左右，幼穗 的外部形态已初步形 成，故称“四期粒粒 现”。
10天左右）已伸出，但未完全展开，心叶丛生，上
平中空，形似大喇叭口状。
抽雄期：50%的植株雄穗坚端露出顶叶的日期。
吐丝期（抽丝期）：50％的植株株雌穗花丝抽出苞 叶3厘米的日期。 成熟期（收获期）：90％的植株果穗苞叶由绿变黄、 籽粒硬化的日期。
(二)作物生长质量的监测
1、水稻秧苗素质
苗高：由发根处量至最长叶叶尖。 叶龄：即秧苗的叶片总数(只计数完全叶)，未完全展开叶片用小数表示。 绿叶数：绿色叶片数。 单株叶面积：取秧苗10株，用长Х宽Х系数（0.73）法分别测定各株秧苗的 叶面积，然后计算单株秧苗的叶面积。 5. 假茎粗：取秧苗30株，每10株靠排列在一起，测量秧苗基部最宽处，计算 平均值。 6. 单株带蘖数：取秧苗10株，分株计数分蘖数，求出单株带蘖数。 7. 总根数：取秧苗10株，分株计数根数（根长小于0.5cm的不计），求出单 株总根数。 8. 白根数：指从根尖至根基均为白色的根。 9. 地上部干重：将５0株秧苗地上部放入烘箱中105℃杀青30min，然后80℃ 烘干至恒重，称重，并换算成100株干重。 10.充实度：秧苗地上部干重与秧苗高度之比，即秧苗单位长度的干物质重。 11.比叶重：秧苗叶片重量与叶片面积之比。 12.根冠比：秧苗根系干重与地上部干重之比。 1. 2. 3. 4.
农业遥感技术如何监测作物生长状况
农业遥感技术如何监测作物生长状况在当今的农业领域，遥感技术正逐渐成为监测作物生长状况的重要手段。
它就像一双“千里眼”，能够让我们从高空俯瞰大片农田，获取大量有关作物生长的信息，从而为农业生产提供科学、精准的指导。
遥感技术是什么呢？简单来说，它是一种不直接接触目标物，通过传感器接收来自目标物的电磁波信息，并对这些信息进行处理和分析，以获取目标物的特征和状况的技术。
在农业中，常用的遥感平台包括卫星、飞机和无人机等。
那么，农业遥感技术是如何监测作物生长状况的呢？这主要通过以下几个方面来实现。
首先是光谱特征分析。
不同的作物在不同的生长阶段，其叶片的颜色、形状、含水量等都会有所变化，这些变化会导致作物反射和吸收电磁波的能力发生改变。
遥感传感器可以捕捉到这些电磁波的变化，并将其转化为光谱信息。
例如，健康的绿色叶片在可见光波段反射绿光，而在近红外波段则有很强的反射。
当作物受到病虫害、干旱等胁迫时，叶片的光谱特征就会发生改变。
通过对这些光谱特征的分析，我们可以判断作物的生长状况，比如是否缺氮、是否缺水等。
其次是植被指数的计算。
植被指数是基于作物光谱特征构建的数学指标，用于反映作物的生长状况和生物量。
常见的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）等。
NDVI 是通过近红外波段和红光波段的反射率计算得到的，它的值在－1 到 1 之间。
当NDVI 值较高时，通常表示作物生长茂盛；而当 NDVI 值较低时，则可能意味着作物生长不良。
通过定期获取 NDVI 数据，并对其进行时间序列分析，我们可以了解作物的生长趋势，及时发现问题并采取相应的措施。
再者是多时相监测。
作物的生长是一个动态的过程，不同时期的生长状况会有所不同。
通过对同一地区进行多次遥感观测，获取不同时间的遥感图像，我们可以对比分析作物在不同生长阶段的变化。
比如，在播种初期，我们可以通过遥感图像查看作物的出苗情况；在生长中期，监测作物的生长速度和覆盖度；在收获前，预估作物的产量。
农作物生长智能监测技术构架
农作物生长智能监测技术构架随着全球气候变化、资源短缺和人口增长，农业生产正在面临前所未有的挑战。
在这种情况下，农作物生长智能监测技术成为了农业生产中的重要一环。
通过采用先进的技术手段来监测农作物的生长状态和环境条件，可以帮助农民们更加科学地管理农田，提高农作物的产量和质量，并最大限度地减少资源的浪费。
本文将从技术构架的角度探讨农作物生长智能监测技术，并着重分析该技术在农业生产中的应用和发展前景。
一、农作物生长智能监测技术的基本原理农作物生长智能监测技术是基于先进的传感器、数据分析和智能系统构建的一种监测技术。
其基本原理是通过传感器采集农田环境的相关数据，包括土壤湿度、温度、光照强度、二氧化碳浓度等，以及作物的生长状态，如生长高度、叶片颜色、果实大小等。
然后通过数据分析技术，将采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息，并将结果反馈给农民。
最后，通过智能系统来实现对农田和农作物的精细管理，包括自动灌溉、施肥、病虫害监测和预警等功能。
二、农作物生长智能监测技术的关键技术1. 传感器技术传感器是农作物生长智能监测技术的核心之一，其质量和性能直接影响到监测系统的准确性和稳定性。
目前，主要应用于农田监测的传感器包括土壤温湿度传感器、光照传感器、二氧化碳浓度传感器、作物生长监测传感器等。
这些传感器主要通过无线网络或者有线网络与监测系统连接，实现对农田环境和作物生长状态的实时监测。
2. 数据分析技术数据分析技术是农作物生长智能监测技术的核心之一，其主要任务是通过对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息，并进行模式识别和预测。
在农作物生长监测中，数据分析技术可以通过建立数学模型来预测作物的生长趋势，实现对农田环境和作物生长状态的精准监测和预警。
3. 智能系统技术智能系统技术是农作物生长智能监测技术的核心之一，其主要任务是实现对农田和农作物的精细管理。
在目前的农业生产中，智能系统可以通过自动化设备来实现对农田的自动化管理，如自动灌溉、自动施肥等，从而提高生产效率和减少资源浪费。
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叶片生长与分蘖、拔节的关系
叶蘖同伸规律：主茎n叶与n-3节位分蘖同伸
拔节叶龄期：拔节的倒数叶龄期等于伸长节间 数减2。
有效分蘖临界叶龄期：等于拔节叶龄-3。
叶龄余数与幼穗发育进程的关系：叶龄余数是指
主茎尚未抽出的叶片数。根据叶龄余数可推断稻穗的
发育进程：
第1期：3.5-3.1， 第2期：3.0-2.6 第3期：2.5-1.6， 第4期：1.5-0.9 第5期：0.8-0.5， 第6期：0.4-0.3 第7期：0.2-0.0， 第8期：0-抽穗。
叶龄监测方法
确定调查对象与田块。
每对象或每田块定点10株，做好标记。 从播种或移栽起，每3－5天调查一次，只记录主 茎，用印泥等标记，标记尽量小但又要容易辨认 。每片全展叶记为1，没有全展的叶用小数表示， 精确到小数点后1位，单株计算累计值。然后计算 10片叶的平均数。 注意： 调查主茎、仅计算完全叶。
水稻冠层叶的监测
水稻冠层叶：顶三叶，高效叶
与穗的距离最近； 空间上位于冠层最顶端； 与穗的发育同步。 与产量的关系最密切。
监测方法：测定顶三叶的长、宽与面积
叶片的生长速度与历期
出叶速度：每天抽出的叶片数。单位：叶/天。 出叶间隔：每抽出一片叶所需要的天数(历期，天/叶）。
幼穗发育期 外观
第一期 第二期 第三期 第四期 第五期 第六期 第七期 第八期
看不见 苞毛现 毛丛丛 粒粒现 颖壳分 谷半长 穗色绿 即抽线
叶龄余数 3.5-3.1 3.0-2.6 2.5-1.6
经历时间 颖花长度 备注
1.5-0.9 0.8-0.5 0.4-0.3 0.2-0 0
2－3天 4－5天 6－7天 4－5天 2－3天 2天 7－8天 3－4天
有效分蘖与无效分蘖：能抽穗结实且实粒在5粒以上的称为有 效分蘖，不能抽穗结实或虽能抽穗，但实粒不够5粒的分蘖。
注意：有效分蘖和无效分蘖属于个体概念，有效分
蘖期与无效分蘖期属于群体概念
最高苗数 有效穗数 无效分蘖期
有效分蘖期
移栽期 有效分蘖 最高分蘖期 临界叶龄期
理论上，可以在拔节期判断分蘖 的有效性。拔节时，３叶以上时一般
作物的发育包括阶段发育和器官发育。 阶段发育是指受温光反应的驱动，植株 茎顶端发生质量性的变化，主要是一种生殖 生育过程，表现为穗发育期。 器官发育是植株发育过程中，不同器官的 发生和形态建成的过程，导致植株外部形态 学上的变化，构成物候期。
植株的发育阶段或根据茎顶端的阶段发育 时期来划分，称为发育期，或根据植株的外 部形态学变化来划分，称为物候期。
3、主要物候期的记载(玉米) 播种期：播种当天的日期，以月／日表示（下同）。
出苗期：50％的幼苗出土达2厘米高时的日期。
拔节期：60%以上的植株基部开始伸长，节间长度达
lcm的日期。此时，叶龄指数为30%左右，茎解剖观
察，雄穗生长锥开始伸长。
大喇叭口期：60%以上植株的棒三叶（穗位叶及上、
下各1叶，叶片尚余4片左右未伸出，一般在抽雄前
及时、准确。
定人、定期、定点观测。
标准与规范。
代表性。
三、作物苗情监测的主要内容与方法
作物生长发育进程的监测 作物生长质量的监测 灾害性天气及作物受灾情况监测
气象要素
(一)作物生育进程监测
意义：
作物生长具有阶段性发育规律 各阶段的发育特征是田间管理的依据
阶段发育与物候期
剑叶原基
苞原基
第一苞分化期 ：
在剑叶原基的对面产生苞 原基。
“一期看不见”
第一次枝梗原基分化期： 第一苞原基增大后，在生 长锥上分化出第二苞原基、 第三苞原基等，不久在苞 的腋部便有新的生长点突 起形成，即第一次枝梗原 基，分化进一步发展，达 到了生长锥的顶端，第一 次枝梗的分化即结束。约 在这时起，在苞的着生处 开始长出苞毛，故称“二 期苞毛现”。
外颖
内颖
颖花
苞毛
第一护颖
副护颖
第二护颖
颖花原基分化期
单个颖花原基
外颖
雌蕊
雄蕊
内颖
雌雄蕊形成期：小花 出现雌雄蕊原基。此 时穗长约5 mm。雌雄 蕊进一步发育，雄蕊 原基分化为花药和花 丝，雌蕊分化出胚珠 原基，浆片明显，内 外颖已经相当发达， 可将内部器官完全包 住。这时幼穗长约在 5～10 mm左右，幼穗 的外部形态已初步形 成，故称“四期粒粒 现”。
植株主要性状的调查按如下方法： 1. 株高：从植株基部到穗顶部的长度（不包括芒的长度），逐 株测量。 2. 穗长：从穗颈节到穗顶部的长度（不包括芒的长度），逐穗 测量。 3. 着粒密度：每穗总粒数/穗长。 4. 顶1、顶2、顶3和顶4叶长度：从叶环到叶尖的长度，逐叶测 量。 5. 谷草比：晒干稻谷与晒干稻草重量之比。 6. 根系情况：主要观察根系的颜色与根系的数量等。
一般发育期分为营养生长期和生殖生长 期，以茎顶端显著伸长（穗）为发育标志。
物候期可分为出苗期、分蘖期、拔节期 、抽穗期、成熟期等。
1、叶片生长与叶 龄动态监测
同一作物品种的主茎总叶数在同一地点种植
基本保持不变，因此，准确掌握作物的叶龄 及其动态，是准确把握作物生育进行的最常 用方法。 作物器官生长具有相关性，因此，可以根据 叶片生长的动态，判断作物的其他器官生长---水稻叶龄模式。
秃尖长：测量果穗顶端不结实部分的长度，求其平均 值，以厘米表示。 单苞行数：计数果穗中部的籽粒行数，求其平均值。 行粒数：每穗对称数2行再除以2，为每行粒数，然后 求其平均值。 粒型：以多数果穗中部籽粒，分硬粒、半马齿、马齿 等三种。 粒色：分黄、白、紫等色。 千粒重：随机取干籽粒1000粒称重，重复3次，取相 近两个数的平均数，以克表示。 出籽率：普通玉米出籽率=(鲜籽粒干重／果穗干 重)×100，以％表示。
10天左右）已伸出，但未完全展开，心叶丛生，上
平中空，形似大喇叭口状。
抽雄期：50%的植株雄穗坚端露出顶叶的日期。
吐丝期（抽丝期）：50％的植株株雌穗花丝抽出苞 叶3厘米的日期。 成熟期（收获期）：90％的植株果穗苞叶由绿变黄、 籽粒硬化的日期。
(二)作物生长质量的监测
1、水稻秧苗素质
苗高：由发根处量至最长叶叶尖。 叶龄：即秧苗的叶片总数(只计数完全叶)，未完全展开叶片用小数表示。 绿叶数：绿色叶片数。 单株叶面积：取秧苗10株，用长Х宽Х系数（0.73）法分别测定各株秧苗的 叶面积，然后计算单株秧苗的叶面积。 5. 假茎粗：取秧苗30株，每10株靠排列在一起，测量秧苗基部最宽处，计算 平均值。 6. 单株带蘖数：取秧苗10株，分株计数分蘖数，求出单株带蘖数。 7. 总根数：取秧苗10株，分株计数根数（根长小于0.5cm的不计），求出单 株总根数。 8. 白根数：指从根尖至根基均为白色的根。 9. 地上部干重：将５0株秧苗地上部放入烘箱中105℃杀青30min，然后80℃ 烘干至恒重，称重，并换算成100株干重。 10.充实度：秧苗地上部干重与秧苗高度之比，即秧苗单位长度的干物质重。 11.比叶重：秧苗叶片重量与叶片面积之比。 12.根冠比：秧苗根系干重与地上部干重之比。 1. 2. 3. 4.
2、水稻穗粒结构
1. 水稻产量由有效穗数、每穗总粒数、结实率和千粒重四个因素 构成。 2. 有效穗数：将每点所割稻株按有效穗和无效穗分开，然后计数 有效分蘖数量，并计算单位面积的有效穗数。 3. 每穗总粒数和结实率：先计数每点园内的禾蔸数，按每点有效 穗数/每点禾蔸数计算各点每穴的平均有效穗数。以此为标准， 在每点的相邻位置，各取1穴其有效穗数与该点的平均有效穗 数相等的稻株。先进行植株主要性状的调查，然后将稻穗取下 来，分别计数每穗总粒数和实粒数，按实粒数/总粒数计算结 实率。 4. 千粒重：从每点晒干的稻谷中，随机取1000粒，每点连续取3 次，然后称其重量。若3次取样的误差超过5%，应取第4次， 以保证每次取样的误差控制在5%以内。
作物苗情监测原理与方法
江立庚 广西大学农学院 2012 .5.15
作物苗情监测的意义 作物苗情监测基本要求
作物苗情监测的主要内容与方法
一、作物苗情监测的意义
及时准确掌握作物生长发育动态、生产特点； 总结作物高产规律 因苗管理，分类指导的依据； 作物生产宏观预测和决策的依据
二、作物苗情监测的基本要求
拔节期：50%植株主茎拔节高度早稻1cm以上、晚稻2cm以上 的日期。
分蘖始期—10%的植株开始分蘖的时期； 分蘖期—50%的植株开始分蘖的时期；
分蘖盛期—分蘖发生速度最快的时期；
分蘖高峰期—单位面积分蘖数最多的时期（最高分蘖期）；
有效分蘖期—生产上常指分蘖数与有效穗数相等的时期；
无效分蘖期－发生无效分蘖的时期。
45%时开 始减数分 裂， 3mm， 55－60% 达盛期， 4mm， 80－90% 达末期， 6mm。
叶龄余数：主茎尚未抽出的叶片数。
3、主要物候期的记载(水稻)
播种期：播种的日期（用日/月表示）。
现青期：播后当不完全叶抽出来时称现青（用日/月表示）。
移栽期： 秧苗移栽的日期（用日/月表示）。 返青期：水稻秧苗移栽后，由于植伤的影响，地上部在一定时 间内停止生长，经过一定时间后才能恢复正常生长的现象。现青 的判断标准：出现“吐水”现象，或地上部有新的叶片出现。用 日/月表示。
为有效分蘖，２叶以下为无效分蘖， ２叶分蘖为动摇分蘖。
幼穗分化始期：即幼穗开始分化的日期，叶龄余数为3.5。 孕穗期：一般指50%植株的剑叶全部露出叶鞘的时期。 抽穗期：稻穗从剑叶叶鞘内抽出1cm以上时叫抽穗，有 10%的植株抽穗叫抽穗始期，有50%的植株抽穗叫抽穗期， 有80%的植株抽穗叫齐穗期。 乳熟期：50%以上稻穗中部籽粒内容物充满颖壳，其内容 物为乳浆状的时期。 腊熟期：50%以上稻穗中部籽粒内容物浓粘，无乳浆状物 的时期。 成熟期：适于收割的时期，早稻有70－80%籽粒黄熟，晚 稻有95%以上籽粒黄熟。