发布时间:2009-01-07 14:21 原文链接: 小麦籽粒蛋白质含量高光谱预测模型研究

摘 要: 为定量分析小麦籽粒蛋白质含量、叶片氮素营养指标、冠层高光谱参数的相互关系,确立能够准确预测小麦籽粒蛋白质含量的敏感光谱参数和定量模型,2003 —2006 年在连续3 个生长季不同小麦品种和不同施氮水平的4 个大田试验条件下,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定植株氮素含量和籽粒蛋白质含量。试验1 以低蛋白质含量的宁麦9 号和高蛋白质含量的豫麦34 为材料,试验2 以低、中、高蛋白质含量的宁麦9 号、扬麦12 和豫麦34 为材料,试验3 以低蛋白质含量的宁麦9 号、中蛋白质含量的扬麦10 号和淮麦20 以及高蛋白质含量的徐州26 为材料,试验4以低蛋白质含量的宁麦9 号和中蛋白质含量的扬麦10 号为材料。结果显示,不同品种小麦的籽粒蛋白质含量随施氮水平的提高而增加,可以通过开花期叶片氮含量和氮积累量进行可靠的估测。而不同试验条件下的叶片氮含量和氮积累量可以基于统一的光谱参数进行定量反演,其中基于REPle 和mND705 的叶片氮含量监测模型及基于SDrPSDb 和FD742的叶片氮积累量监测模型,具有可靠的预测性和适用性。根据特征光谱参数—叶片氮素营养—籽粒蛋白质含量这一技术路径,以叶片氮素营养为交接点将两部分模型链接,建立了基于开花期高光谱参数的小麦籽粒蛋白质含量预测模型,经独立资料检验表明,以参数mND705、REPle、SDrPSDb 和FD742 为变量,建立成熟期籽粒蛋白质含量预报模型均给出较好的检验结果。因此,利用开花期关键特征光谱指数可以直接评价小麦成熟期籽粒蛋白质含量状况,其中基于mND705参数的预测模型更为准确可靠。
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