首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 359 毫秒
1.
利用花生生物物理参数和冠层高光谱数据,基于光谱一阶微分技术,选取对生物量敏感的波段组成高光谱植被指数,建立花生叶鲜生物量的高光谱遥感估算模型。结果表明,花生叶鲜生物量在绿峰525~556 nm、红谷645~689 nm和近红外710~900 nm波段范围反射光谱与花生叶鲜生物量有极显著相关关系。高光谱反射率与叶鲜生物量在大部分可见光区和近红外波段呈显著相关,并且在可见光红光波段呈负相关,在近红外波段呈极显著正相关。花生光谱反射率与花生叶鲜生物量相关的近红外、红光波段的敏感波段分别为770、673 nm,用这2个波段构建植被指数,组成高光谱归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和再次归一化植被指数(RDVI),并构建生物量反演模型;相对于NDVI、DVI、RDVI建立的简单线性函数估测模型,RVI所构建的花生叶鲜生物量估测模型的预测精度较高。  相似文献   

2.
基于FY-3A/MERSI与Terra/MODIS的单波段反射率和NDVI差异性分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了实现FY-3A/MERSI数据产品与Terra/MODIS数据产品的衔接,利用统计方法,对FY-3A/MERSI与Terra/MODIS的红光、近红外波段反射率和NDVI的相关性进行了分析。结果表明:FY-3A/MERSI和Terra/MODIS数据中红光、近红外波段反射率和NDVI值具有极显著的相关性,相关系数均超过0.93;在不同的土地覆盖类型中,FY-3A/MERSI与Terra/MODIS的单波段反射率和NDVI值不同,但FY-3A/MERSI计算的NDVI值均小于Terra/MODIS计算的NDVI值,并且NDVI平均值的日变化大于红光和近红外波段反射率平均值的日变化。  相似文献   

3.
干旱区基于高光谱的棉花遥感估产研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
【目的】揭示棉花产量与冠层光谱植被指数相关关系,建立棉花高光谱估算模型,促进高光谱技术在棉花长势监测和估产中应用。【方法】结合棉花生长发育规律,对棉花各时期冠层进行高光谱反射率测定,根据光谱曲线特征构建高光谱植被指数,基于棉花盛蕾期至吐絮后期7次地面光谱和产量测定,对光谱反射率与产量进行统计分析。【结果】各生育期可见光波段、近红外波段及短波红外波段光谱反射率与产量间分别达显著负相关、显著正相关与显著负相关水平。根据棉花冠层光谱波形特征,利用植被红边波段560 nm反射峰、670 nm吸收谷、近红外波段890 nm反射峰、980 nm和1 210 nm两个弱水汽吸收谷、短波红外1 650 nm和2 200 nm反射峰,设计归一化差值光谱指数,并与棉花产量进行相关分析,利用上述波段组合定义的归一化差值光谱指数与产量在各生育期均达显著或极显著相关,而VARI_700抗大气植被指数在各生育期均达极显著相关。【结论】以VARI_700抗大气植被指数建立各生育期的产量预报模型,为实现棉花营养生长期长势监测与产量预报提供依据。  相似文献   

4.
关中地区小麦冠层光谱与氮素的定量关系   总被引:4,自引:0,他引:4  
【目的】分析不同生育期及整个生育期小麦叶片氮含量(LNC)与冠层光谱反射特征的关系,以实现对田间小麦活体氮素营养状况的监测,为小麦叶片氮素状况的精确诊断提供依据。【方法】以位于陕西关中地区杨凌揉谷镇、扶风马席村和巨良农场的3个小麦试验田为研究对象,测定不同长势及生育期小麦LNC及冠层光谱反射率,分析不同长势下小麦LNC和反射率的变化,并研究氮含量与冠层光谱反射率的相关性,以及小麦LNC与比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)的相关性,建立小麦LNC的敏感波段及光谱监测模型。【结果】在同一生育期,长势差的小麦叶片氮含量较低,长势较好的叶片氮含量高。与单波段相比,组合波段构成的植被指数RVI、NDVI与LNC的相关性明显提高,近红外波段(730~1 075nm)和红波段630,660,690nm组成组合波段的RVI、NDVI与LNC呈极显著正相关,其中LNC与RVI的相关性较高。利用独立的小麦田间试验数据,采用通用的均方根差(RMSE)、决定系数(R2)、准确度(斜率)3个指标对所建立的模型进行检验,最终选取RVI(970,690)为监测小麦LNC的最佳光谱参数,构建的最佳模型为LNC=0.176 3×RVI(970,690)0.775 6,R2为0.863,RMSE为0.137,准确度为0.979,接近于1。【结论】利用小麦冠层光谱反射率构建了预测小麦LNC的最佳模型,该模型具有较好的准确度和普适性,适用于整个生育期小麦叶片氮含量的监测。  相似文献   

5.
为利用中分辨率光谱成像仪FY3B/MERSI数据进行水稻种植面积信息提取及长势监测,首先对FY3B/MERSI与AQUA/MODIS单通道反射率进行对比分析;其次,通过目视解译和遥感监督分类方法提取了环鄱阳湖区双季早稻的空间分布;最后,基于面积识别结果,利用NDVI对环鄱阳湖区双季早稻长势进行监测。结果表明:(1) FY3B/MERSI与AQUA/MODIS水稻种植区红光和近红外通道反射率具有极显著相关性,且MERSI红光波段及近红外波段反射率都略小于对应MODIS反射率;(2)水稻的提取精度总体达到了92%,可以满足其生育期长势遥感监测的需求;(3) FY3B/MERSI和AQUA/MODIS计算的水稻区NDVI存在显著正相关,且二者测得的水稻长势均与实际苗情数据基本吻合,因此,由FY3B/MERSI遥感影像直接得到的水稻苗情分类基本可以满足业务化需要。  相似文献   

6.
通过田间试验研究了不同水分管理和遮阴处理对水稻株高、成熟期及冠层高光谱特征的影响,通过相关性分析、线性与非线性回归等统计方法,构建水稻株高和成熟期高光谱估算模型.水分管理设2个水平,节水灌溉(W,无水层)与常规灌溉(F,水深5 cm);遮阴处理设3个水平,对照(CK,无遮光)、轻度遮阴(S1,单层遮光)和重度遮阴(S2,双层遮光).结果表明,遮阴处理下,节水灌溉对水稻株高有抑制作用.水稻株高与冠层光谱反射率在近红外波段最为敏感,呈极显著正相关关系(P<0.01),在可见光波段达显著负相关关系(P<0.05).8种植被指数与水稻不同生育期株高均达极显著相关关系(P<0.01).在拔节期至成熟期统一估算株高模型中,估算水稻株高效果较好的为归一化植被指数(NDVI),准确率为71.6%;在拔节期和抽穗期分段估算水稻株高模型中基于增强型植被指数(EVI)模拟效果较好,成熟期基于重归一化植被指数(RDVI)模拟效果较好,准确率分别为72.9%、77.7%、73.6%,表明分生育期估算株高模型模拟准确率较统一估算株高模型有所提高.在使用单变量和多变量模拟水稻成熟期模型中,三变量非线性回归模型模拟准确率最高,其中EVI、NDWI和LAI三变量建模的模拟准确率为74.2%.以上结果为水稻株高及成熟期高光谱估算提供了试验依据.  相似文献   

7.
【目的】研究猕猴桃叶片叶绿素含量的高光谱估算方法,为猕猴桃长势的遥感监测提供理论依据。【方法】以陕西杨凌蒋家寨村2018年不同生育期(初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期)的猕猴桃叶片为研究对象,分别测定其高光谱反射率和叶绿素含量(SPAD值),分析原始光谱和5个常见的植被指数(归一化植被指数、归一化叶绿素指数、改进的叶绿素吸收反射率指数、MERIS地面叶绿素指数、土壤调整指数)与叶绿素含量之间的相关关系,提取各生育期的特征波段,分别建立基于特征波段和植被指数的单波段叶绿素含量一元线性估算模型。利用主成分分析对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为随机森林模型的输入变量,建立基于多波段信息的叶绿素含量多元估算模型,并对模型进行精度验证和分析。【结果】不同生育期猕猴桃叶片光谱反射率变化趋势基本一致,整体趋势为可见光波段反射率低,近红外波段反射率高;在可见光波段,光谱反射率随着叶绿素含量的升高而降低;在近红外波段,光谱反射率则随着叶绿素含量的增加而升高。通过相关性分析可知,初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期原始光谱的特征波段分别为729,548,707,707和712 nm,估算模型决定系数(R~2)分别为0.18,0.85,0.54,0.85和0.82,其中初花期估算模型未通过显著性检验,其余生育期均通过极显著性检验。在5个常用植被指数中,初花期与叶绿素含量相关性最高的是归一化叶绿素指数(NPCI),但是估算模型决定系数R~2只有0.1,未通过显著性检验;其他生育期与叶绿素含量相关性最高的是MERIS地面叶绿素指数(MTCI),所建立的估算模型拟合效果好,预测精度高。基于主成分分析和随机森林回归建立的不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量估算模型的R~2在0.91~0.98,均通过极显著性检验,其拟合效果和预测精度远高于单波段一元线性回归和基于植被指数的一元线性回归模型,是估算猕猴桃叶片叶绿素含量的最优模型。【结论】基于主成分分析的随机森林模型包含了更完整的波段信息,对不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量具有较好的预测能力。  相似文献   

8.
利用高光谱技术估测小麦叶片氮量和土壤供氮水平   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
有效的监测作物氮素营养水平及土壤供氮能力可以为合理施用氮肥提供重要依据。本文以2 年3 点不同氮素水平下不同小麦品种的田间试验数据为基础,运用植被指数和偏最小二乘回归法,比较和分析小麦冠层光谱与叶片氮含量及土壤氮含量的关系。结果表明:小麦冠层光谱与叶片氮含量的相关性分析在可见光波段存在显著负相关,在近红外波段呈显著正相关,而与土壤氮含量的相关性呈相反趋势。基于光谱参数ND705 和GNDVI所建叶片氮含量估算模型的决定系数分别达到0.827 和0.826。基于光谱参数VOG2 所建土壤氮含量估算模型的决定系数达到0.646;与植被指数所建模型相比,综合350~1350 nm光谱波段反射率分别与小麦叶片氮含量、土壤氮含量建立偏最小二乘回归模型的预测精 度均有所提高,决定系数分别达到0.842 和0.654。本研究结果可为小麦氮素营养及土壤供氮水平的诊断监测与合理施肥管理提供了理论依据和技术支持。  相似文献   

9.
玉米光合有效辐射分量高光谱估算的初步研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
 【目的】光合有效辐射分量(FPAR)是各种生产力模型、作物估产模型等的重要参数,本文将对高光谱估算FPAR效果作初步探讨分析,为提高FPAR估算及遥感产品验证精度和各种生态模型模拟精度提供科学支持。【方法】本文基于地面实测玉米数据,详细分析了光合有效辐射分量与光谱反射率及其一阶导数之间的相关关系及FPAR估算机理,并利用反射率、一阶导数、植被指数方法研究了玉米冠层FPAR估算效果。【结果】玉米FPAR与整个可见光波段反射率相关性都相对较好,明显好于近红外波段;FPAR与一阶导数的相关关系曲线波动较反射率大,仅520、570、670、805、950和1 010 nm几个波长处一阶导数与FPAR相关性较好。FPAR与典型单波段反射率和一阶导数具有较好拟合关系,确定性系数分别高达0.791和0.882。总的来说,一阶导数法和植被指数法估算FPAR效果较反射率法好些,其中一阶导数的多波段逐步回归分析取得最优的估算效果,R2高达0.944。除红、绿和常用的近红外波段外,375nm附近紫色波段和950nm附近的近红外波段用于估算FPAR也可以得到较理想的结果,特别是水分强吸收的波段具有较好的提高FPAR估算精度的潜力。【结论】一阶导数法和植被指数法估算FPAR效果稍好,充分挖掘高光谱数据估算FPAR潜力,选择最佳波段能够较好得提高FPAR估算精度。  相似文献   

10.
夏玉米光谱特征对其不同色素含量的响应差异   总被引:1,自引:0,他引:1  
在不同施氮水平夏玉米的6个典型生育期,采用化学方法测定冠层叶绿素含量,利用叶绿素计测定的叶绿素读数以及光谱反射率,系统分析了单波段反射率、可见光和近红外波段组合而成的归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)等8种常见植被指数与相应时期2种方法测定的叶绿素含量的相关性。结果表明,随着施氮量的增加,叶绿素含量和冠层近红外波段反射率都随之增加;整个生育期中孕穗期在近红外区域反射率最高,与可见光波段反射率相差最大;6个生育期单波段510~1 100 nm反射率、NDVI、RVI等植被指数与叶绿素含量的2种测定结果显著相关或极显著相关,植被指数的表现较单波段更好,且从苗期到乳熟期,各波段反射率与叶绿素的相关性逐渐增强。整体来讲,可见光中560、660 nm和近红外760、810、590和1 300 nm组合的NDVI在各生育期与2个农学指标的相关性较好,选择NDVI(560,760)可以准确拟合夏玉米叶片叶绿素含量,其对化学方法测定的叶绿素含量拟合效果较佳。  相似文献   

11.
【目的】研究实时、快速估测冬小麦不同生育时期水分状况并构建模型,为冬小麦水分精准管理提供科学依据。【方法】以新疆典型滴灌冬小麦为研究对象,应用高光谱成像技术获取冬小麦冠层光谱信息,并对原始光谱反射率进行平滑和数据变换,利用一元线性回归(Simple linear regression,SLR)、主成分回归(Principal components regression,PCR)和偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)3种建模方法,对冬小麦冠层原始光谱及变换光谱分别构建植株水分含量估测模型。【结果】冬小麦冠层原始光谱反射率与植株水分含量相关性不高,对原始光谱反射率进行数据变换可以显著增强与水分含量的相关性和相关波段数,其中倒数一阶微分变换与冬小麦植株水分含量的相关系数最大,为-0.893 0,但不同变换最优相关系数所对应的波段位置并不固定。PLSR方法的模型精度最高,对数变换的PLSR模型估测精度最高,模型$R_{p}^{2}$、RMSEpRPD值分别为0.880 8、3.251 2%、2.934 3;冬小麦不同生育时期估测模型精度存在差异,拔节期、抽穗期估测模型精度较低,灌浆中期最高,其估测模型$R_{p}^{2}$、RMSEpRPD值分别为0.904 8、1.381 1%、3.454 7。【结论】利用高光谱成像技术对估测冬小麦植株水分含量是可行的,在灌浆中期的估测效果最佳。  相似文献   

12.
基于SPOT-5影像的冬小麦拔节期生物量及氮积累量监测   总被引:8,自引:0,他引:8  
王备战  冯晓  温暖  郑涛  杨武德 《中国农业科学》2012,45(15):3049-3057
【目的】建立基于SPOT-5遥感信息的冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的遥感监测模型,为利用SPOT-5影像进行大面积小麦生产力预测和氮素调控提供依据。【方法】分析冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量与同期SPOT-5光谱参数之间的定量关系,筛选出适宜的光谱参数,建立并评价冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的遥感监测模型。【结果】绿光、红光和近红外波段反射率与冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的相关系数均达到极显著水平。其中,近红外波段反射率对地上部生物量反应最敏感,绿光波段反射率则对地上部氮积累量反应最敏感。利用归一化植被指数(NDVI)为变量建立地上部生物量指数函数遥感监测模型表现最优,决定系数(R2)达到0.696**,均方根误差(RMSE)达到258.92 kg•hm-2。利用近红外和绿光波段反射率的比值为变量建立地上部氮积累量线性函数遥感监测模型表现最优,R2达到0.717**,RMSE达到19.24 kg•hm-2。依据上述模型,制作了研究区冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量遥感监测专题图。【结论】SPOT-5影像在冬小麦拔节期小麦长势监测中能够获得较高精度,具有广泛的应用前景。  相似文献   

13.
北方春小麦抗蚜水平与形态特征的相关性研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
选用田间蚜量比值法评价抗蚜水平不同的12个春小麦品种,对其叶色、叶毛长度、叶毛密度、叶面积、蜡质、株高、芒长、穗密度、分蘖9个形态指标与抗蚜水平关系进行了研究.结果表明:在麦蚜发生的高峰期,小麦叶色、叶毛长度、叶毛密度、蜡质含量和穗密度都与抗蚜性呈显著负相关,旗叶面积和株高分别与抗蚜性呈极显著和显著正相关,芒长和分蘖与抗蚜性无显著相关性.相关系数分析表明:蜡质含量、旗叶面积、穗密度和株高与小麦抗蚜性的关系密切.  相似文献   

14.
【目的】作物品种选育是在气候变化背景下的自然选择和人工选择的结果。黄淮麦区是中国最大的麦区,在保障中国小麦生产和粮食安全中有重要作用。研究过去30年黄淮旱地冬小麦品种农艺性状和气温要素变化规律,为旱地小麦育种适应未来气候变化提供理论依据和技术支撑。【方法】利用近30年来国家黄淮旱地冬小麦区域试验典型代表临汾点的对照品种农艺性状及该市的气温资料,研究对照品种农艺性状、生育期平均气温和≥0℃积温的变化规律,并进行农艺性状和气象要素的相关、多元回归和通径分析。【结果】小麦生育期的平均气温、≥0℃积温、最低和最高温度在逐年呈缓慢增加。小麦生育期平均气温平均每年上升0.05℃,≥0℃积温平均每年上升21.9℃,且二者呈正相关关系。≥0℃积温变化更能深入反映小麦生育期的温度变化情况。小麦生育期最高气温平均每年上升0.02℃、最低气温平均每年上升0.16℃。播种至越冬前的平均气温和≥0℃积温增加最多,营养生长阶段平均气温和≥0℃积温增加明显,生殖生长阶段平均气温增加较少且≥0℃积温有下降趋势。随着气候变暖,分蘖多的强冬性品种逐渐被分蘖适中的冬性和弱冬性品种替代。1986-1996年对照品种农艺性状变化幅度不大,1997-2007年期间变化较大,2007-2014年变化幅度最大;这和小麦生育期平均气温变化趋势基本相同。黄淮旱地对照品种千粒重和穗粒数逐年缓慢上升,分别每年平均增加1.57%和3.39%。有效穗数和产量及株高缓慢下降,分别每年平均下降0.16%和1.29%。产量与株高(0.684**)、有效穗(0.531**)和千粒重(0.541**)均极显著正相关。株高、起身至拔节期≥0℃积温和平均气温是决定小麦产量的3个主要因子,分别决定了小麦产量的46.73%、26.17和3.26%的变异。在黄淮旱地小麦适应气候变化中,起身至拔节期≥0℃积温和株高对产量贡献较大且为正效应;起身至拔节期平均气温为负效应。【结论】气候变暖对黄淮旱地冬小麦农艺性状变化趋势有较强的影响,选育株高和有效穗数适中、穗粒数较多、千粒重较大的中高产抗旱品种是黄淮旱地小麦适应未来气候变化的育种改良方向。  相似文献   

15.
外源DNA导入小麦变异后代主要性状遗传力和相关性研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
用花粉管通道法将几种植物总DNA片段导入小麦,对变异后代5个农艺性状的遗传力、遗传变异系数及性状间的相关系数进行了估算。结果表明:株高的遗传力最大,其次为千粒重和穗长。每穗粒数和每株穗数的遗传力最小。遗传变异系数以每株穗数和千粒重最高。在相关系数方面,株高与千粒重、株高与每株穗数、穗长同每穗粒数都有极显著的遗传型正相关;株高与每穗粒数、穗长与每株穗数、每株穗数与生产粒数、每株穗数与千粒重4对性状间  相似文献   

16.
基于成像高光谱的小麦叶片叶绿素含量估测模型研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了探索小麦叶片的光谱特征和敏感波段,建立小麦叶绿素含量与光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在小麦精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。采用相关分析法分析了叶绿素含量与光谱反射率及其一阶导数的关系,建立了叶绿素含量监测模型。经筛选验证确定小麦叶绿素含量的最佳估测模型为SPAD=36.75+188.168R387和SPAD=2 094.242R'7153+112 646.744R'7152-1.561E7R'715+42.991。这2个模型均可较好地估测小麦叶片的SPAD值,相比较而言,基于波段R387建立的SPAD估测模型精确度更高。  相似文献   

17.
小麦抗赤霉病性与产量性状的相关分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
对1975、1976、1979和1984年小麦品种资源进行了抗赤霉病性与产量性状的简单相关分析,并对1984、1985年小麦中抗—抗赤霉病品种(系)进行了表型相关、遗传相关和环境相关分析。小麦抗赤霉病性与株高、每穗粒数、穗中部最大小穗粒数表现正相关;与穗长关系不密切;与每穗小穗数和单株有效穗数没有相关;与小穗密度及千粒重的相关性较复杂,表现为正相关或负相关。小麦抗赤霉病新品种(系)的丰产性状已有改进,植株高度明显降低,每穗粒数和千粒重有所提高。  相似文献   

18.
植物生长调节剂“立多”对小麦产量的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
胡柯  刘艳侠 《安徽农业科学》2007,35(21):6402-6402
为研究植物生长调节剂"立多"对小麦产量的影响。通过田间试验及生产示范,分析了喷施不同浓度(100、2003、004、005、00 mg/kg)的新型植物生长调节剂"立多"450 kg/hm2与小麦产量的相关性。喷施"立多"的浓度为100~300 mg/kg时,其浓度与小麦产量呈比较强的正相关;喷施"立多"的浓度为300~500 mg/kg时,其浓度与小麦产量呈负相关。喷施不同浓度的"立多"均引起了小麦株高的下降,"立多"浓度与小麦株高呈明显的负相关关系。在河南省商丘地区施用"立多"有明显的增产作用,以300 mg/kg效果最为突出。  相似文献   

19.
唐娜  姜莹  何蓓如  胡银岗 《中国农业科学》2009,42(11):3774-3784
 【目的】明确赤霉素敏感性不同的矮秆基因对小麦株高和胚芽鞘长度的效应,促进小麦不同矮秆基因的合理利用。【方法】利用分子标记和系谱分析相结合,对中国小麦主产区部分小麦品种及品系中所含的矮秆基因Rht-B1b、Rht-D1b和Rht8进行分类,结合田间株高和室内胚芽鞘长度调查,比较赤霉素(GA3)敏感性不同的矮秆基因对胚芽鞘长度和株高的效应。【结果】分子标记检测结合系谱分析对129份供试品种进行分类,含有矮秆基因Rht-B1b的小麦品种58份,含有Rht-D1b的24份,含有Rht8的73份。其中35份品种含有2个矮秆基因Rht-B1b和Rht8,16份品种含有Rht-D1b和Rht8。赤霉素敏感性检测发现含有矮秆基因Rht-B1b或Rht-D1b的小麦品种多对赤霉素反应不敏感,含有矮秆基因Rht8的小麦品种多对赤霉素反应敏感,而同时含有2个矮秆基因Rht-B1b+Rht8或Rht-D1b+Rht8的小麦品种绝大多数对赤霉素反应不敏感。赤霉素不敏感的矮秆基因Rht-B1b和Rht-D1b以及同时含有赤霉素不敏感和赤霉素敏感2个矮秆基因的小麦品种(Rht-B1b+Rht8和Rht-D1b+ Rht8)降低株高的效应较大,分别为24.6%、30.4%、28.2%和32.2%,而赤霉素敏感的矮秆基因Rht8降低株高的效应为14.3%。赤霉素不敏感的矮秆基因Rht-B1b、Rht-D1b以及Rht-B1b+Rht8和Rht-D1b+Rht8在降低株高的同时,也缩短了胚芽鞘长度,其效应分别为25.4%、31.3%、28.4%和31.3%,而赤霉素敏感的矮秆基因Rht8缩短胚芽鞘长度的效应较小,仅为6.0%。【结论】以上分析结果表明,赤霉素不敏感的矮秆基因Rht-B1b和Rht-D1b在降低株高的同时也限制了胚芽鞘的伸长,不适于旱地小麦改良利用,而赤霉素敏感的矮秆基因Rht8既降低了株高又不影响胚芽鞘长度,是旱地小麦改良中比较理想的矮秆基因。  相似文献   

20.
Understanding the effects of wheat dwarfing genes on the coleoptile length and plant height is crucial for the proper utilization of dwarfing genes in the improvement of wheat yield. Molecular marker analysis combined with pedigree information were used to classify wheat cultivars widely planted in major wheat growing regions in China into different categories based on the dwarfing genes they carried. The effects of the dwarfing genes with different sensitivity to gibberellins (GA3) on the coleoptile length and plant height were analyzed. Screening of 129 cultivars by molecular marker analysis revealed that 58 genotypes of wheat contained the dwarfing gene Rht-B1b, 24 genotypes of wheat contained Rht-D1b gene and 73 genotypes of wheat possessed Rht8 gene. In addition, among these 129 cultivars, 35 genotypes of wheat cultivars contained both Rht-B1b and Rht8 genes and 16 genotypes of wheat cultivars contained both Rht-D1b and Rht8 genes. Wheat cultivars with the dwarfing genes Rht-B1b or Rht-D1b were insensitive to GA3, while the cultivars with the dwarfing gene Rht8 were sensitive to GA3. Most of the wheat genotypes containing combination of Rht8 gene with either Rht-B1b or Rht-D1b gene were insensitive to GA3. The plant height was reduced by 24.6, 30.4, 28.2, and 32.2%, respectively, for the wheat cultivars containing Rht-B1b, Rht-D1b, Rht-B1b + Rht8, and Rht-D1b + Rht8 genes. The plant height was reduced by 14.3% for the wheat cultivar containing GA3-sensitive gene Rht8. The coleoptile length was shortened by 25.4, 31.3, 28.4 and 31.3%, respectively, in the wheat cultivars containing Rht-B1b, Rht-D1b, Rht-B1b +Rht8 and Rht-D1b + Rht8 genes, while the coleoptile length was shortened only by 6.2% for the wheat cultivar containing Rht8 gene. We conclude that GA3-insensitive dwarfing genes (Rht-B1b and Rht-D1b) are not suitable for the wheat improvement in dryland because these two genes have effect on reducing both plant height and coleoptile length. In contrast, GA3- sensitive dwarfing gene (Rht8) is a relatively ideal candidate for the wheat improvement since it significantly reduces the plant height of wheat, but has less effect on the coleoptile length.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号