Báo cáo tốt nghiệp ngành khoa học môi trường nghiên cứu mối quan hệ giữa sinh khối và phản xạ, phục vụ chuẩn đoán nhanh

LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành chương trình đào tạo đại học trình thực tập tốt nghiệp xem khâu quan trọng giúp sinh viên củng cố kiến thức tiếp thu giảng đường đại học Và hội để chúng em thử sức với công việc, bớt bỡ ngỡ chúng em trường Được giới thiệu Ban giám hiệu Nhà trường, Ban chủ nhiệm Khoa Tài nguyên Môi trường, trường Đại học Nông Lâm Thái Nguyên, em thực tập Bộ môn Khoa học Đất, khoa Tài nguyên Môi trường từ ngày 06 tháng 02 năm 2012 đến ngày 30 tháng 04 năm 2012 Trong trình thực tập, để có kết ngày hôm nay, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy giáo PGS TS Nguyễn Thế Hùng người tận tình giúp đỡ em suốt trình thực tập thực khóa luận Em xin chân thành cảm ơn thầy, cô giáo Khoa Tài nguyên Môi trường nói chung Bộ môn Khoa học Đất nói riêng, trường Đại học Nông Lâm Thái Nguyên truyền đạt, trang bị cho em kiến thức, kinh nghiệm quý báu tạo môi trường thuận lợi bốn năm em học tập trường Em xin gửi lời cảm ơn tới anh chị, bạn sinh viên khoa Nông học, trường Đại học Nông lâm tận tình giúp đỡ em thời gian thực tập Cảm ơn gia đình, bạn bè người than động viên, giúp đỡ em suốt thời gian học tập thời gian thực khóa luận Trong trình thực khóa luận tốt nghiệp, kinh nghiệm kiến thức thực tế hạn chế nên không tránh khỏi sai sót khuyết điểm Em mong tham gia đóng góp ý kiến từ phía thầy cô giáo bạn để khóa luận em hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Sinh viên Đỗ Như Quỳnh DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Bộ NN&PTNT : Bộ Nông nghiệp Phát triển Nông thôn CNS : Các bon – Ni tơ – Lưu huỳnh FAPAR : Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation FOV : Fiel of View GIS : Hệ thống thông tin địa lý GPS : Hệ thống định vị toàn cầu LAI : Leaf Area Index NDVI : Normalized Difference Vegetation Index RS : Remote Sensing DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 3.1 Lượng đạm bón cho công thức qua thời kỳ Bảng 4.1 Tóm tắt thiết kế thí nghiệm thời gian lấy mẫu Bảng 4.2 Đặc điểm hai giống ngô LVN 14 LVN 99 Bảng 4.3 Ảnh hưởng giống khác tới sinh khối ngô Bảng 4.4 Ảnh hưởng mức bón đạm khác giai đoạn trước trỗ 10 ngày tới sinh khối ngô Bảng 4.5 Ảnh hưởng loại giống khác đến phản xạ tán ngô Bảng 4.6 Ảnh hưởng mức bón đạm khác đến phản xạ tán ngô Bảng 4.7 Phản xạ giống ngô V1 hai giai đoạn phát triển DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ Trang Hình 2.1 Thành phần Viễn thám Hình 2.2 Nghiên cứu liệu Viễn thám theo đa quan niệm Hình 2.3 Dải sóng quang phổ điện từ Hình 2.4 Phản xạ phổ đối tượng tự nhiên Hình 2.5 Các bước tiến hành tính toán bề mặt sinh khối rừng Hình 4.1 Sinh khối giống V1 V2 giai đoạn trước trỗ 10 ngày Hình 4.2 Ảnh hưởng mức bón đạm tới sinh khối ngô giai đoạn trước trỗ 10 ngày Hình 4.3 Phản xạ hai giống ngô V1 V2 bước sóng khác giai đoạn ngô trước trỗ 10 ngày Hình 4.4 Phản xạ bước sóng ngô bón mức đạm khác giai đoạn trước trỗ 10 ngày Hình 4.5 Phản xạ bước sóng khác giống ngô V1 hai giai đoạn phát triển Hình 4.6 Hệ số tương quan (r) phản xạ tán sinh khối tươi (fw), sinh khối khô (dw) giai đoạn trước trỗ 10 ngày MỤC LỤC Trang Phần MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Ý nghĩa đề tài Phần TỔNG QUAN TÀI LIỆU 2.1 Tổng quan Viễn thám 2.1.1 Giới thiệu chung Viễn thám 2.1.2 Cơ sở vật lý Viễn thám 2.1.3 Viễn thám số ứng dụng Viễn thám 2.2 Ứng dụng Viễn thám chuẩn đoán sinh khối thực vật 2.2.1 Khái niệm 2.2.2 Thành phần hóa học trồng tạo nên sinh khối 2.2.3 Ứng dụng Viễn thám chuẩn đoán sinh khối 2.3 Cơ sở khoa học để tài 2.4 Tình hình nghiên cứu nước liên quan trực tiếp đến đề tài Phần ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1.1 Đối tượng nghiên cứu 3.1.2 Phạm vi nghiên cứu 3.2 Địa điểm thời gian nghiên cứu 3.3 Nội dung nghiên cứu 3.4 Phương pháp nghiên cứu 3.4.1 Phương pháp thu thập tài liệu 3.4.2 Phương pháp bố trí thí nghiệm đồng ruộng 3.4.3 Phương pháp đo phản xạ tán 3.4.4 Phương pháp lấy mẫu 3.4.5 Phương pháp tổng hợp xử lý số liệu 3.4.6 Chỉ tiêu nghiên cứu Phần KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 4.1 Tóm tắt 4.2 Giới thiệu chung ngô 4.2.1 Các giai đoạn sinh trưởng phát triển ngô 4.2.2 Giới thiệu hai giống ngô LVN14 LVN99 4.3 Ảnh hưởng nhân tố đến sinh khối ngô 4.3.1 Ảnh hưởng giống đến sinh khối ngô 4.3.2 Ảnh hưởng mức bón đạm đến sinh khối ngô 4.3 Ảnh hưởng nhân tố đến phản xạ ngô 4.3.1 Ảnh hưởng loại giống khác đến phản xạ ngô 4.3.2 Ảnh hưởng mức bón đạm đến phản xạ tán ngô 4.4 Phản xạ tán ngô qua giai đoạn sinh trưởng phát triển khác 4.5 Mối tương quan sinh khối phản xạ bước sóng khác ngô Phần KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận 5.2 Kiến nghị TÀI LIỆU THAM KHẢO -1- Phần MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề Ô nhiễm môi trường vấn đề nóng bỏng quan tâm hàng đầu giới Cùng với ô nhiễm môi trường đất, ô nhiễm môi trường nước…thì biến đổi khí hậu coi vấn đề nhức nhối cần có biện pháp phòng ngừa giảm nhẹ tác hại biến đổi khí hậu gây Có nhiều nguyên nhân gây biến đổi khí hậu toàn cầu nguyên nhân chủ yếu phát triển kinh tế, tác động người phát thải loại khí nhà kính CO2, CH4, SO2; NO2… vào không khí Ở Việt Nam lượng khí thải từ sản xuất nông nghiệp tăng chóng mặt Theo báo cáo Bộ NN&PTNT năm 2000, phát thải từ nông nghiệp 65 triệu CO2, chiếm 43,1% tổng lượng phát thải quốc gia đến số lên tới 110 triệu tấn, tăng 45 triệu Nguyên nhân việc sản xuất lương thực, thực phẩm theo phương pháp truyền thống tạo nhiều khí nhà kính: bón phân liều lượng từ gây tỷ lệ thất thoát phân cao, gây ô nhiễm môi trường phát thải khí nhà kính Qua việc tăng cường sử dụng phân bón nitơ, tăng với tỷ lệ tỷ năm với lượng nitơ phản ứng có sẵn khí quyền, nitơ ôxít (N 2O) trở thành loại khí nhà kính có mức độ tác động lớn thứ ba sau carbon dioxide methane Chính vậy, cần tính toán lượng phân bón cách xác để giảm lượng phân thất thoát Hàm lượng chất dinh dưỡng sở khoa học việc quản lý phân bón cho trồng Hiện nay, để tính toán lượng phân bón cho trồng, người ta thường dùng phương pháp phân tích hàm lượng chất Phương pháp thường cho kết xác lại phá hủy cấu trúc cây, chi phí cao thời gian phân tích kéo dài Gần nhiều tác giả nghiên cứu ứng dụng phản xạ thực vật việc phát sớm sinh trưởng tình trạng dinh dưỡng đa lượng vi lượng Các kết nghiên cứu cho thấy phản xạ trồng có liên quan mật thiết tới tình hình sinh trưởng dinh -2- dưỡng Đây phương pháp phân tích nhanh, chi phí thấp lấy mẫu trồng nên xác định trực tiếp đồng ruộng Xuất phát từ thực tế trên, đồng ý Ban Giám hiệu Nhà trường Ban Chủ nhiệm Khoa Tài nguyên Môi trường, hướng dẫn cúa thầy giáo PGS TS Nguyễn Thế Hùng, em tiến hành thực Đề tài: “Nghiên cứu mối quan hệ sinh khối phản xạ, phục vụ chuẩn đoán nhanh sinh khối ngô” 1.2 Mục tiêu đề tài - Xác định ảnh hưởng số yếu tố tới sinh khối phản xạ tán ngô - Xác định bước sóng có phản xạ liên quan chặt chẽ với hàm lượng N sinh khối hệ thống trồng - Xây dựng phương trình tính toàn sinh khối tích lũy hệ thống trồng 1.3 Ý nghĩa đề tài - Sự thành công đề tài mở hướng ứng dụng phản xạ tán việc xác định sinh khối trồng từ đưa khuyến cáo bón phân hợp lý, tránh tình trạng hướng dư thừa, góp phần giảm ô nhiễm môi trường, giúp tiết kiệm thời gian, công sức chi phí, kết thu có độ xác xác - Nâng cao kiến thức, kỹ kinh nghiệm phục vụ cho thực tế công việc - Giúp vận dụng trau dồi kiến thức học -3- Phần TỔNG QUAN TÀI LIỆU 2.1 Tổng quan Viễn thám 2.1.1 Giới thiệu chung Viễn thám 2.1.1.1 Khái niệm Viễn thám Viễn thám (Remote sensing) định nghĩa khoa học công nghệ mà nhờ tính chất đối tượng quan sát xác định, đo đạc phân tích mà không cần tiếp xúc với chúng (Lê Văn Nghinh,2006) [11] Sóng điện từ phản xạ xạ thường nguồn tài nguyên chủ yếu Viễn thám Tuy nhiên, lượng từ trường, trọng trường sử dụng Bộ cảm thiết bị dùng để cảm nhận sóng điện từ này, cảm lắp vật mang máy bay, vệ tinh, tàu thoi Loại cảm sử dụng nhiều Viễn thám loại máy chụp ảnh, ảnh quét đa phổ quang cơ, máy quét điện từ Các phương tiện để mang cảm gọi vật mang Công nghệ Viễn thám có ưu việt sau : - Độ trùm phủ không gian tư liệu diện tích lớn - Có khả giám sát biến đổi tài nguyên, môi trường Trái Đất - Sử dụng dải phổ khác để quan trắc đối tượng - Cung cấp nhanh tư liệu ảnh số có tốc độ phân giải cao siêu cao, liệu cho việc thành lập hiệu chỉnh hệ thống đồ quốc gia hệ thống sở liệu địa lý quốc gia Ở Việt Nam, Viễn thám ngành chưa phổ biến, thường nghe nhiều người hỏi Viễn thám gì? Nói cách nôm na “Viễn thám” có hai từ “viễn” “thám” “Viễn” có nghĩa xa, từ xa, không tiếp xúc với đối tượng “Thám” có nghĩa tìm hiểu, lấy thông tin đối tượng Ta hiểu cách đơn giản Viễn thám ngành khoa học nghiên cứu đối tượng mà không tiếp xúc trực tiếp với chúng Trong tiếng Anh, Viễn thám “Remote Sensing”, thường viết tắt RS -4- Nếu nói cách khoa học dùng định nghĩa sau:“ Viễn thám khoa học thu nhận thông tin bề mặt Trái Đất mà không tiếp xúc trực tiếp với bề mặt Điều thực nhờ vào việc quan sát thu nhận lượng phản xạ, xạ từ đối tượng sau phân tích, xử lý, ứng dụng thông tin nói ” 2.1.1.2 Phân loại Viễn thám a.Phân loại theo nguồn tín hiệu Có hai loại Viễn thám: - Viễn thám chủ động (active sensor): nguồn tia tới tia phát từ thiết bị nhân tạo, thường thiết bị đặt máy bay - Viễn thám bị động (passive sensor): nguồn tia tới tia phát từ mặt trời vật chất tự nhiên khác b Phân loại theo đặc điểm quỹ đạo - Vệ tinh địa tĩnh: vệ tinh có tốc độ góc quay tốc độ góc quay Trái Đất, nghĩa vị trí tương đối vệ tinh so với Trái Đất đứng yên - Vệ tinh quỹ đạo cực (hay gần cực): vệ tinh có mặt phẳng quỹ đạo vuông góc gần vuông góc với mặt phẳng xích đạo Trái Đất Tốc độ quay vệ tinh khác với tốc độ quay Trái Đất thiết kế riêng cho thời gian thu ảnh vùng lãnh thổ mặt đất địa phương thời gian thu lặp lại cố định vị vệ tinh c Phân loại theo dải phổ điện từ - Viễn thám quang học: Là hệ thống Viễn thám mà thiết bị hoạt động vùng phổ điện từ vùng vùng sóng nhìn thấy (Visible), vùng cận cận hồng ngoại (Near Infrared), vùng cận hồng ngoại (Middle Infrared) vùng cận hồng ngoại ngắn (Short Wave Infrared) Các thiết bị cảm biến hệ thống nhạy cảm với bước sóng từ 300 – 3000nm - Viễn thám cận hồng ngoại: hệ thống mà cảm hoạt động vùng cận hồng ngoại, hay cảm biến ghi lại lượng tỏa từ mặt đất dải phổ từ 3000nm đến 5000nm 8000nm đến 14000nm Dải sóng ngắn đề cập sử dụng trường hợp quan sát đối tượng phát nhiệt cao cháy rừng, dải sóng dài dùng cho việc quan sát -50- đỏ thấp phản xạ bước sóng cận hồng ngoại lại cao so với ngô bón với mức đạm N=75 (kg/ha) - Phản xạ tán ngô hai giai đoạn phát triển khác tất bước sóng Phản xạ giai đoạn ngô trước trỗ 10 ngày cao phản xạ tán ngô giai đoạn – - Phản xạ tán ngô thay đổi có thay đổi nhân tố có liên quan mật thiết tới sinh khối ngô  Về tương quan phản xạ bước sóng khác sinh khối trồng: - Sinh khối phản xạ bước sóng sinh khối ngô có tương quan với Qua bước xử lý, lựa chọn bước sóng quan trọng cho dự báo sinh khối ngô - Phương trình dự báo sinh khối khô ngô: Dw = 191,7 – 80,52.X1 +3,37.X2 +1,39.X3 – 2,54.X4 + 96,04.X5 5.2 Kiến nghị Từ kết luận trên, Đề tài xin đưa số kiến nghị sau: - Cần tiếp tục nghiên cứu đặc tính mối quan hệ phản xạ tán sinh khối để cung cấp liệu cho chuẩn đoán nhanh sinh khối ngô - Tiếp tục nghiên cứu mối quan hệ phản xạ nhân tố khác cacsbon, nito, lưu huỳnh ngô để phục vụ chuẩn đoán nhanh nhân tố này, từ xây dựng quy trình bón phân hợp lý - Mở rộng hướng nghiên cứu sang số hệ thống trồng nông nghiệp để có đầy đủ liệu phục vụ chuẩn đoán nhanh tình trạng dinh dưỡng trồng -51- TÀI LIỆU THAM KHẢO I Tiếng việt Nguyễn Đình Dương (2004), Viễn thám sở, Nxb Nông nghiệp, Hà Nội Nguyễn Đình Dương (2006), Phân loại lớp phủ Việt Nam tư liệu MODIS đa thời gian thuật toán phân tích đồ thị đường cong phổ phản xạ, Tuyển tập công trình khoa học, Nxb Tổng hợp Tp Hồ Chí Minh Nguyễn Như Hà (2006), Giáo trình bón phân cho trồng, Nxb Nông nghiệp, Hà Nội Bùi Lâm Hà, Lê Văn Trung, Bùi Thị Nga (2011), Ước tính sinh khối bề mặt tán rừng sử dụng ảnh vệ tinh Alos Avnir – 2, Hội thảo ứng dụng GIS toàn quốc 2011, Nxb Giáo dục, Hà Nội Bảo Huy (2007), GIS Viễn thám quản lý rừng tài nguyên môi trường, Nxb Tổng hợp Thành phố Hồ Chí Minh, TP Hồ Chí Minh Dương Văn Khảm, Bùi Đức Giang, Chu Minh Khu, Nguyễn Thị Huyền (2011), Sử dụng ảnh tư liệu Viễn thám đa thời gian để đánh giá số thực vật lớp phủ số phân tích thời vụ trạng thái sinh trưởng lúa Đông sông Cửu Long đồng song Hồng, Viện Khí tượng thủy văn, Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội Nguyễn Thị Lân (2009), Nghiên cứu bón đạm vào thời kỳ làm đòng cho lúa vụ xuân Thái Nguyên, Đại học Nông Lâm Thái Nguyên, Thái Nguyên Nguyễn Đức Lương, Dương Văn Sơn, Lương Văn Hinh (2000), Giáo trình ngô, Nxb Nông nghiệp, Hà Nội Đỗ Thị Ngọc Oanh, Hoàng Văn Thụ, Nguyễn Thế Hùng, Hoàng Thị Bích Thảo (2004), Phương pháp thí nghiệm đồng ruộng, Nxb Nông nghiệp, Hà Nội 10 Nguyễn Ngọc Nông (1999), Giáo trình nông hóa học, Nxb Nông nghiệp Hà Nội, Hà Nội -52- 11 Lê Văn Nghinh, Vũ Hoàng Hoa, Phạm Xuân Hoà, Hoàng Thanh Tùng (2006); Giáo trình kỹ thuật Viễn thám hệ thông tin địa lý, Nxb Nông nghiệp, Hà Nội 12 Nguyễn Ngọc Thạch (2005), Cơ sở Viễn thám, Trường Đại học Khoa học tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội II Tiếng Anh 13 Bausch W C, Lund D M and Blue M C (1990), Robotic Data Acquisition of Directional Reflectance Factors, Remote Sens Environ 14 Cassanova D, Epema G F and Goudriaan J (1998), Monitoring rice reflectance at field level for estimating biomass and LAI Field Crops Res 15 Cui and Lee B W (2002), “Spikelet number estimation model using nitrogen nutrition status and biomass at panicle initiation 16 De Datta S.K (1981), Principles and Practices of Rice Production John Wiley & Son, Inc, pp 146-172, 348-419 17 Hansen P M and Schjoerring J K (2003), Reflectance measurement of canopy biomass and nitrogen status in wheat crops using normalized difference vegetation indices and partial least squares regression, Remote Sens Environ 18 Hung The Nguyen, Byun Woo Lee (2004), Selection of the most sensitive waveband reflectance for normalized difference vegetation index (NDVI) calculation to predict rice crop growth and grain yield, Department of Plant Science, College of Agriculture and Life Science,Seoul National University 19 Hung The Nguyen, Byun Woo Lee (2006), Assesment of rice leaf growtha and nitrogen status by hyperspectral canopy reflectace and partial least square regression, Derparment of Plant Science, College of Agriculture and Life Science,Seoul National University 20 Kim M H (2004), Panicle nitrogen topdressing prescription based on nondestructive diagnosis of growth and nitrogen nutrition status at panicle initiation stage of rice PhD thesis Seoul National University, Seoul, Korea, pp 42-69; 97-135 -53- 21 Lillesand (1986), Remote-sensing assessment of regional inland lake water clarity in northeast China, Oxford University Press 22 Mae T., Ohira K (1981), “The remobilisation of nitrogen related to leaf growth and senescence in rice plants (Oryza sativa L.)” Plant and Cell Physiology 22, pp 1067-1074 and heading stage of rice” Korean J Crop Sci 47, pp 390-394 23 Pons T.L and Pearcy R.W (1994), “Nitrogen reallocation and photosynthetic acclimation in response to partial shading in soybean plants” Physiol Plant 92, pp 621 – 627 24 Thenkabail P S, Smith R B and Pauw E D (2000), Hyperspectral vegetation indices and their relationships with agricultural crop characteristics, Remote Sens, Environ PHẦN PHỤ LỤC Một số hình ảnh đề tài: Ngô giai đoạn – Ngô giai đoạn – Ảnh chụp thí ngiệm ngô giai đoạn phát triển khác Cắt mẫu sau cân sinh khối tươi Cân 200g sinh khối tươi Trộn mẫu Các mẫu xử lý Tủ sấy PTN Khoa Nông Học Bố trí mẫu vào tủ sấy Chụp phản xạ tiêu chuẩn Đo phản xạ tán ngô từ 11h-13h: Phản xạ tán ngô hiển thị phần mềm SpecWiz Spertrometer Phản xạ tán ngô chụp phần mềm SpectraWiz Kết phân tích tương quan nhiều chiều SAS The SAS System 08:56 Sunday, May 27, 2012 318 Stepwise Procedure for Dependent Variable DW Step Variable COL68 Entered R-square = 0.29787511 C(p) = DF F Prob>F 123650.88757745 Regression 28.85 0.0001 4286.16093010 Sum of Squares Error Total 69 Mean Square 123650.88757745 68 291458.94324673 415109.83082418 Parameter Standard Type II Variable Estimate Error Sum of Squares F Prob>F 828813.50493660 193.37 0.0001 123650.88757745 28.85 0.0001 INTERCEP COL68 177.21365035 12.74391889 10.15076610 1.88988091 Bounds on condition number: 1, Step Variable COL602 Entered R-square = 0.34903085 C(p) = DF F Prob>F 72443.06844683 Regression 17.96 0.0001 4033.18946165 Sum of Squares Error Total 69 Mean Square 144886.13689365 67 270223.69393053 415109.83082418 Parameter Standard Type II Variable Estimate Error Sum of Squares F Prob>F 470935.34834798 116.76 0.0001 41952.30081524 10.40 0.0019 21235.24931620 5.27 0.0249 INTERCEP 158.92923490 14.70779133 COL68 7.21229850 2.23624876 COL602 2.94627104 1.28400976 Bounds on condition number: 1.48796, 5.951839 Step Variable COL499 Entered R-square = 0.38708188 C(p) = DF F Prob>F 53560.49805554 3854.97479784 F Prob>F Sum of Squares Regression 13.89 0.0001 Error Total 69 Mean Square 160681.49416662 66 254428.33665756 415109.83082418 Parameter Standard Type II Variable Estimate Error Sum of Squares 356621.31558731 92.51 0.0001 29261.46819279 7.59 0.0076 15795.35727297 4.10 0.0470 18378.51647004 4.77 0.0326 INTERCEP 147.89913984 15.37704095 COL68 6.18392080 2.24453630 COL499 1.72227039 0.85083898 COL602 2.74917143 1.25909172 Bounds on condition number: 1.568308, 12.55572 Step Variable COL317 Entered R-square = 0.44159772 C(p) = DF F Prob>F 45827.88848741 Regression 12.85 0.0001 3566.12733653 Sum of Squares Error Total 69 Mean Square 183311.55394964 65 231798.27687453 415109.83082418 Parameter Standard Type II Variable Estimate Error Sum of Squares F Prob>F 369218.98184557 103.53 0.0001 39471.15466516 11.07 0.0014 22630.05978303 6.35 0.0142 28871.03000396 8.10 0.0059 12988.07330334 3.64 0.0608 INTERCEP 164.09837659 16.12726409 COL68 7.34367649 2.20735429 COL317 -0.74955181 0.29754813 COL499 2.48125432 0.87204433 COL602 2.33255355 1.22224334 Bounds on condition number: 1.639634, 22.68418 Step Variable COL53 Entered R-square = 0.50664454 C(p) = DF F Prob>F 42062.62613473 69 Mean Square 210313.13067365 64 204796.70015053 415109.83082418 Parameter Standard Type II Variable Estimate Error Sum of Squares 363182.15297883 113.50 0.0001 27001.57672401 8.44 0.0050 22568.77051668 7.05 0.0100 44970.38073888 14.05 0.0004 25879.39841616 Error Total F Prob>F 7503.63891200 Regression 13.14 0.0001 3199.94843985 Sum of Squares 2.34 0.1306 8.09 0.0060 INTERCEP 191.73813094 17.99772993 COL53 96.03765377 33.06118908 COL68 -80.52046766 30.31962522 COL317 -2.53560100 0.67637745 COL499 1.38968924 0.90751376 COL602 3.47844508 1.22314953 Bounds on condition number: 372.1798, 3636.385 -Step Variable COL246 Entered R-square = 0.52725736 C(p) = DF F Prob>F 36478.28549460 Regression 11.71 0.0001 3114.92250566 Error Total 353308.51527565 113.42 0.0001 18973.98196708 6.09 0.0163 14504.95280541 4.66 0.0348 51807.57736095 4712.01621178 10974.86163778 69 Mean Square 218869.71296760 63 196240.11785658 415109.83082418 Parameter Standard Type II Variable Estimate Error Sum of Squares F Prob>F 8556.58229395 Sum of Squares 2.75 0.1024 16.63 0.0001 1.51 0.2233 3.52 0.0651 INTERCEP 189.60836548 17.80344574 COL53 82.86196806 33.57373248 COL68 -66.93251380 31.01720065 COL246 0.94462802 0.56994675 COL317 -2.79587862 0.68555972 COL499 1.11936925 0.91010942 COL602 2.51453267 1.33961925 Bounds on condition number: 394.2855, 4674.359 Step Variable COL499 Removed R-square = 0.51590611 C(p) = DF F Prob>F 42831.53935116 Regression 13.64 0.0001 3139.87709482 Sum of Squares Error Total 69 Mean Square 214157.69675582 64 200952.13406836 415109.83082418 Parameter Standard Type II Variable Estimate Error Sum of Squares F Prob>F 426720.07994789 135.90 0.0001 29988.70831813 9.55 0.0030 23232.89014275 7.40 0.0084 11348.20499417 3.61 0.0618 65804.66128280 20.96 0.0001 13168.81150458 4.19 0.0447 INTERCEP 196.80438994 16.88183169 COL53 97.45290311 31.53350352 COL68 -79.76942087 29.32521089 COL246 1.07025186 0.56296154 COL317 -3.02860850 0.66156288 COL602 2.73063176 1.33335616 Bounds on condition number: 345.0568, 3427.877 Step Variable COL49 Entered R-square = 0.54159574 C(p) = F Prob>F DF Sum of Squares Mean Square 37470.28622559 Regression 12.41 0.0001 3020.44624557 Error Total 69 224821.71735352 63 190288.11347066 415109.83082418 Parameter Standard Type II Variable Estimate Error Sum of Squares F Prob>F INTERCEP 422095.74040248 139.75 0.0001 10664.02059770 3.53 0.0649 21220.13685904 7.03 0.0101 10014.17655374 3.32 0.0734 11029.20081788 3.65 0.0606 76468.56569520 25.32 0.0001 12695.50514099 4.20 0.0445 195.83090220 16.56575734 COL49 -235.41088883 125.28573207 COL53 307.69421308 116.08625307 COL68 -56.87620888 31.23622728 COL246 1.05521280 0.55220913 COL317 -3.51766627 0.69911516 COL602 2.68164402 1.30801188 Bounds on condition number: 5536.093, 64787.83 Step Variable COL185 Entered R-square = 0.56225576 C(p) = DF F Prob>F 33342.55607666 Error Total 69 Mean Square 233397.89253660 62 181711.93828758 415109.83082418 Parameter Standard Type II Variable Estimate Error Sum of Squares F Prob>F 391548.31875571 133.60 0.0001 11935.36132455 4.07 0.0479 21464.14374617 7.32 0.0088 5816.43486799 1.98 0.1639 8576.17518308 2.93 0.0922 12917.98550826 4.41 0.0399 73471.47393543 25.07 0.0001 5966.18849561 Regression 11.38 0.0001 2930.83771432 Sum of Squares 2.04 0.1587 INTERCEP 191.19502165 16.54168643 COL49 -249.61122634 123.69217156 COL53 309.47098495 114.35602180 COL68 -44.52389790 31.60535183 COL185 0.44326630 0.25912766 COL246 1.14761523 0.54663167 COL317 -3.45320078 0.68969700 COL602 1.93969838 1.35950748 Bounds on condition number: 5561.141, 75923.47 Step10 Variable COL68 Removed R-square = 0.54824396 C(p) = DF F Prob>F 37930.24294477 12.74 0.0001 Sum of Squares Regression Error Mean Square 227581.45766861 63 187528.37315557 2976.64084374 Total 415109.83082418 Parameter Standard Type II Variable Estimate Error Sum of Squares F Prob>F INTERCEP 444304.37095775 149.26 0.0001 22979.48394299 7.72 0.0072 24885.67865827 8.36 0.0053 12773.91686883 4.29 0.0424 21613.17303225 7.26 0.0090 72677.63788702 24.42 0.0001 2440.70022454 69 0.82 0.3686 180.37279754 14.76365767 COL49 -318.30317810 114.56027763 COL53 330.40097126 114.26935847 COL185 0.52666955 0.25423737 COL246 1.40145697 0.52009625 COL317 -2.96082433 0.59920504 COL602 1.12181495 1.23887423 Bounds on condition number: 4779.605, 56928.33 Step11 Variable COL602 Removed R-square = 0.54236431 C(p) = DF F Prob>F 45028.15148881 Regression 15.17 0.0001 2968.26677156 Sum of Squares Error Total 69 Mean Square 225140.75744407 64 189969.07338011 415109.83082418 Parameter Standard Type II Variable Estimate Error Sum of Squares F Prob>F 590734.23608813 199.02 0.0001 21233.24666955 7.15 0.0095 23196.09978983 7.81 0.0068 16801.20386761 5.66 0.0203 32606.03527301 10.98 0.0015 79919.19955781 26.92 0.0001 INTERCEP 186.31415511 13.20691084 COL49 -302.31360417 113.03188067 COL53 315.79280585 112.96559991 COL185 0.58458637 0.24571403 COL246 1.58509617 0.47825342 COL317 -3.05634155 0.58901694 Bounds on condition number: 4684.339, 46393.38 All variables left in the model are significant at the 0.1500 level No other variable met the 0.1500 significance level for entry into the model Dependent Variable DW C(p) F Prob>F 28.8489 0.0001 5.2651 0.0249 Summary of Stepwise Procedure for Variable Number Partial Model Step Entered Removed In R**2 R**2 COL68 0.2979 0.2979 COL602 0.0512 0.3490 COL499 0.0381 0.3871 4.0974 0.0470 6.3458 0.0142 8.4381 0.0050 2.7470 0.1024 1.5127 0.2233 3.5306 0.0649 2.9262 0.0922 1.9846 0.1639 0.8200 0.3686 COL317 0.0545 0.4416 COL53 0.0650 0.5066 COL246 0.0206 0.5273 0.0114 0.5159 COL49 0.0257 0.5416 COL185 0.0207 0.5623 10 COL68 0.0140 0.5482 11 COL602 0.0059 0.5424 COL499 The SAS System 08:56 Sunday, May 27, 2012 319 Model: MODEL1 Dependent Variable: DW Analysis of Variance Value Prob>F 13.145 0.0001 Source Sum of DF Model Error C Total Mean Squares Square 210313.13067 42062.62613 64 204796.70015 3199.94844 69 415109.83082 Root MSE 56.56809 R-square Dep Mean 231.23985 0.4681 C.V F 0.5066 Adj R-sq 24.46295 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| 10.653 0.0001 -2.656 0.0100 2.844 0.0060 1.531 0.1306 -3.749 0.0004 2.905 0.0050 INTERCEP 191.738131 17.99772993 COL68 -80.520468 30.31962522 COL602 3.478445 1.22314953 COL499 1.389689 0.90751376 COL317 -2.535601 0.67637745 COL53 96.037654 33.06118908 [...]... dung nghiên cứu - Giới thiệu chung về cây ngô - Ảnh hưởng của các nhân tố đến sinh khối của ngô - Ảnh hưởng của các nhân tố đến phản xạ tán của ngô - Ảnh hưởng của các giai đoạn sinh trưởng và phát triển khác nhau đến phản xạ tán của ngô - Mối tương quan giữa phản xạ tán và sinh khối của ngô 3.4 Phương pháp nghiên cứu 3.4.1 Phương pháp thu thập tài liệu -27- - Thu thập các tài liệu về phản xạ của thực... với cây trồng - Phân bón: Phân đạm, phân lân và phân Kali để phục vụ cho thí nghiệm  Quy mô nghiên cứu thí nghiệm của đề tài: - Mục đích của nghiên cứu thí nghiệm là nghiên cứu về sự ảnh hưởng của các nhân tố (giống và đạm) đến sinh khối và phản xạ của cây trồng Từ đó, tìm ra mối tương quan giữa sinh khối và phản xạ của ngô - Đề tài tiến hành nghiên cứu và theo dõi thí nghiệm hai nhân tố: hai mức bón... vi nghiên cứu Nghiên cứu ứng dụng phản xạ của thực vật vào xác định sự tích lũy sinh khối trong cây ngô bằng các số liệu về sinh khối và ảnh chụp phản xạ tán của ngô được thực hiện tại trường Đại học Nông Lâm từ tháng 2 năm 2012 đến tháng 4 năm 2012 3.2 Địa điểm và thời gian nghiên cứu - Địa điểm nghiên cứu: Đề tài được thực hiện tại Trường Đại học Nông Lâm Thái Nguyên - Thời gian nghiên cứu: từ ngày... phản xạ của cây sẽ giúp cho việc đánh giá được sự tích lũy CNS trong cây, từ đó tính toán phương trình bón phân hợp lý, giúp giảm biến đổi khí hậu -26- Phần 3 ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3.1.1 Đối tượng nghiên cứu Đề tài thực hiện nghiên cứu: - Cây ngô: các nhân tố ảnh hưởng đến sinh khối của ngô - Phản xạ tán của cây ngô 3.1.2 Phạm vi nghiên cứu. .. trong chuẩn đoán sinh khối thực vật 2.2.1 Khái niệm cơ bản - "Sinh khối là tổng trọng lượng của sinh vật sống trong sinh quyển hoặc số lượng sinh vật sống trên một đơn vị diện tích, thể tích vùng" Khối lượng sinh khối trong sinh quyển ước tính là n.10 14 - 2.1016 tấn Trong đó, riêng ở các đại dương hiện có 1,1 10 9 tấn sinh khối thực vật và 2,89 1010 tấn sinh khối động vật Phần chủ yếu của sinh khối. .. thấy phản xạ của cây trồng có liên quan mật thiết tới tình hình sinh trưởng và dinh dưỡng của cây Ảnh hưởng của nguyên tố CNS tới phản xạ thực vật đã được nghiên cứu bước đầu Kết quả nghiên cứu bước đầu cho thấy thực vật tích lũy CNS khác nhau thì thường có phản xạ khác nhau, đặc biệt là ở bước sóng cận hồng ngoại Chính vì vậy, nghiên cứu ảnh hưởng của nguyên tố CNS và sinh khối tới đặc tính phản xạ của. .. phản xạ của thực vật và khả năng tích lũy sinh khối trong cây trồng từ các báo cáo, khóa luận, các bài báo, tạp chí và các giáo trình đã có - Thu thập số liệu về sinh khối và phản xạ tại các bước sóng khác nhau của ngô qua các lần lấy mẫu và chụp ảnh thí nghiệm - Kế thừa tài liệu, số liệu về quy trình bón phân, bố trí thí nghiệm ngô tại Khu công nghệ cao – Khoa Nông Học – Trường Đại học Nông Lâm Thái... lấy phản xạ từ bước sóng 400nm – 823nm Qua quá trình xử lý, thu được 69 phản xạ tán qua hai lần đo - Tính toán phản xạ trung bình của mỗi ô thí nghiệm, của các loại giống khác nhau bằng phần mềm Excel - Tính trung bình phản xạ tán của ngô ở bốn bước sóng cơ bản (Blue, Green, Red, Near – Infrared) phục vụ tính toán các chỉ số NDVI Red 3.4.6 Chỉ tiêu nghiên cứu - Sinh khối (sinh khối tươi và sinh khối. .. dụng trong khai khoáng và khai thác dầu * Điều tra khảo sát nước ngầm, điều tra địa chất công trình - Nghiên cứu môi trường: Viễn thám là phương tiện hữu hiệu để nghiên cứu môi trường đất liền (xói mòn, ô nhiễm), môi trường biển (đo nhiệt độ, màu nước biển, gió sóng) -18- - Nghiên cứu khí hậu và quyển khí: đặc điểm tầng ozon, mây, mưa, nhiệt độ quyển khí, dự báo bão và nghiên cứu khí hậu qua dữ liệu... thí nghiệm là do có sự khác nhau về sinh khối giữa các ô thí nghiệm Đây là thí nghiệm được bố trí trước từ tháng 2 năm 2012 nhằm mục đích đánh giá ảnh hưởng của các giống ngô và đạm đến sinh trưởng và phát triển của ngô Thí nghiệm được bố trí tại Khu Công nghệ cao – Khoa Nông học – Trường đại học Nông Lâm Thái Nguyên  Vật liệu thí nghiệm: - Cây trồng: Cây ngô - Môi trường đất thí nghiệm: pH = 6,0; Mùn ... tài: Nghiên cứu mối quan hệ sinh khối phản xạ, phục vụ chuẩn đoán nhanh sinh khối ngô 1.2 Mục tiêu đề tài - Xác định ảnh hưởng số yếu tố tới sinh khối phản xạ tán ngô - Xác định bước sóng có phản. .. DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1.1 Đối tượng nghiên cứu Đề tài thực nghiên cứu: - Cây ngô: nhân tố ảnh hưởng đến sinh khối ngô - Phản xạ tán ngô 3.1.2 Phạm vi nghiên. .. tán ngô 3.1.2 Phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu ứng dụng phản xạ thực vật vào xác định tích lũy sinh khối ngô số liệu sinh khối ảnh chụp phản xạ tán ngô thực trường Đại học Nông Lâm từ tháng năm 2012