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1.
利用高光谱技术估测大豆育种材料的叶面积指数 总被引：2，自引：0，他引：2
叶面积指数(LAI)是反映田间作物长势及产量潜力的重要参数,规模化育种要求及时、快速、无损地获取大量育种材料的田间生长信息。本研究利用52份大豆品种(系)的2年田间试验,在盛花期(R2)、盛荚期(R4)及鼓粒初期(R5)测定大豆冠层反射光谱,同步测定大豆LAI和地上部生物量(ABM)。结果表明,不同生育期LAI与冠层光谱在可见光波段(426~710 nm)均表现显著负相关(P0.05),在近红外波段(748~1331 nm)均表现为显著正相关(P0.05)。根据文献已报道的植被指数与LAI的线性相关性分析,NDVI和RVI类型的植被指数能够较好地指示大豆LAI,进而在全光谱250~2500 nm范围内涵盖上述两种类型的植被指数,经对建立的大豆LAI线性与非线性模型综合评价,遴选出不同生育期敏感植被指数的最优估测模型。其中,R2期RVI(825,586)所建模型(y=0.03x1.83)、R4期RVI(763,606)所建模型(y=0.38e0.14x)及R5期RVI(744,580)所建模型(y=0.06x1.79)的预测表现最好,决定系数(R2)分别为0.677、0.639和0.664,相对标准误(RRMSE)均小于20%;模型验证的决定系数(R2*)分别为0.643、0.612和0.634,均根方误差(RRMSE*)约20%。进而发现针对LAI和ABM的RVI共性核心波段组合为R2期的825 nm和586 nm、R4期的763 nm和606 nm以及R5期的744 nm和580 nm。本研究结果可望为大豆规模化育种中获取大量不设重复试验材料的田间长势信息提供快速无损预测的技术支持。 相似文献
2.
棉花叶面积指数和地上干物质积累量的高光谱估算模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
用ASD FieldSpec光谱仪实测棉花冠层不同生育时期的高光谱数据,同期获取棉花叶面积指数(LAI)和地上干物质积累量(Above-ground Dry Matter Accumulation,ADMA)。分析棉花冠层反射光谱与棉花LAI、地上部干物质积累量（ADMA）的相关关系,分析结果表明,反射光谱数据与棉花LAI、ADMA的相关系数的最高值分别发生在783 nm（r=0.6394**）和766 nm处(r=0.6287**);对反射光谱数据进行统计分析,建立了基于比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的5种函数形式的棉花LAI、ADMA估测模型。经检验,基于RVI的估测模型具有较高的精度;对一阶微分光谱数据与棉花LAI和ADMA的逐步回归相关分析表明,敏感波段分别发生在736 nm（r=0.6769**）和742 nm处(r=0.6847**)。由736 nm、742 nm波段处的微分数值建立的LAI和ADMA线性回归估测模型,R值均达到了1%极显著的检验水平,说明一阶微分光谱敏感波段的数值,对棉花LAI和ADMA具有一定的估算能力。 相似文献
3.
应用两种近地可见光成像传感器估测棉花冠层叶片氮素状况 总被引：7，自引：0，他引：7
作物叶片含氮量是作物长势监测、产量及品质估测的重要依据,实时、无损地监测植株体内氮素营养状况有助于棉花氮肥的正确施用。本研究比较2种近地可见光传感器的光谱和颜色信息用于监测棉花氮素营养的能力, 确定MSI200成像光谱仪和数码相机监测棉花冠层叶片氮含量最佳的波段、光谱指数和颜色参数并建立估测模型。结果表明,在可见光波段,冠层反射率随着冠层叶片氮素含量的增加而降低,且叶片含氮量的光谱敏感波段主要位于绿光和红光区域;与棉花冠层叶片含氮量的拟合效果最好的2种传感器的光谱指数为差值指数DI(R580, R680)和G–R,而颜色参数则分别为b*和H,同一传感器以光谱指数的拟合效果优于颜色参数,不同传感器以MSI200数据的拟合效果优于数码相机;利用独立试验资料检验所建模型的估测性能表明,差值指数对棉花冠层叶片氮素的预测能力优于比值指数和归一化差值指数,DI(R580, R680)和G–R所建模型的估测精度最高,分别为0.8131和0.7636。因此,利用数码相机和MSI200型成像光谱仪可以定量估测棉花冠层叶片氮素营养状况。 相似文献
4.
应用主动传感器GreenSeeker估测大豆籽粒产量 总被引：2，自引：0，他引：2
主动遥感技术可以方便、快捷、无损伤性地监测大豆生长。以黄淮海地区圣丰种业2011年和2012年大豆育种品系和重组自交家系(NJRIKY)共1272个家系为材料,分组设置试验,分别采用随机区组、重复内分组以及格子设计,重复3次,使用主动传感器GreenSeeker监测苗期、开花期、结荚期和鼓粒期冠层反射光谱,获得冠层归一化植被指数(NDVI),搜索大豆冠层NDVI与产量的共变化规律,建立产量估算模型。结果表明,大豆冠层NDVI随生育期的推进呈"低—高—低"变化趋势;基于单一生育期冠层NDVI建立的产量估测模型大多为简单线性回归,鼓粒期效果最好;基于多生育期冠层NDVI建立的产量估测模型中,由育种家系试验建立的大豆产量最佳估测模型(y=e6.9-4.1x1+4.3x2+1.4x3)的决定系数(R2)可达到0.66;用此模型对NJRIKY估产,与实际产量的符合度可达0.59。所建模型具有一定的预测效果,在规模化育种中可用于育种中期无重复试验的产量预测和初步选择。 相似文献
5.
利用数码相机和成像光谱仪估测棉花叶片叶绿素和氮素含量 总被引：9，自引：1，他引：8
实时、无损监测棉花叶片的叶绿素和氮素含量对诊断棉花生理状况和氮肥精确管理具有重要意义。本研究基于MSI200成像光谱仪和数码相机两种可见光传感器,分析和比较了光谱和颜色参数与叶绿素、氮素浓度和SPAD读数的关系,并且确立了其定量预测模型。结果表明,不同传感器对叶绿素和氮素最敏感的波段分别为R710和R;光谱指数与叶绿素、氮素浓度和SPAD读数的相关性比原始光谱好,而且以蓝光和红光波段组成的差值指数(DI和R–B)的预测能力最佳;DI所建棉花叶片Chl a+b、Chl a、Chl b、N和SPAD读数的预测模型的预测误差分别为0.0058、0.0050、0.0018和2.3002 mg g–1和4.9736(分别为均值的18.39%、19.47%、30.33%、11.69%和8.45%),预测精度R2分别为0.7965、0.7582、0.6608、0.7019和0.7338;R–B所建模型的预测性比DI差,对Chl a+b的预测精度最高(R2=0.7400),而预测Chl b的精度最低(R2=0.5653)。基于CIE 1976 L*a*b*颜色模型的颜色参数b*和HSI颜色模型的S是两种传感器与叶绿素、氮素浓度和叶色关系较好的颜色参数;b*对叶绿素、氮素浓度和SPAD读数的预测能力稍逊于DI,预测误差和精度都与DI的比较接近;而饱和度S值的预测RRMSE最大,整体预测精度小于0.62。因此,可以利用可见光成像传感器的光谱和颜色参数估测棉花叶片叶绿素和氮素含量。 相似文献
6.
应用近红外光谱技术分析稻米蛋白质含量 总被引：24，自引：0，他引：24
以稻谷、米粒、米粉3种形态的样品，应用近红外光谱技术(NIRS)和偏最小二阶乘法(PLS)，建立了6个稻米蛋白质含量近红外光谱数学模型，并对模型预测结果的准确性进行了评价。结果表明，糙米蛋白质含量的稻谷、糙米粒和糙米粉近红外光谱预测模型校正决定系数(RC2)分别为0.893、0.971和0.987，校正标准差(RMSEC)分别为0.507、0.259和0.183；精米蛋白质含量的稻谷、精米粒和精米粉近红外光谱预测模型RC2分别为0.897、0.984和0.986，RMSEC分别为0.497、0.186和0.190。模型内部交叉验证分析表明，预测糙米蛋白含量的稻谷、糙米粒和糙米粉模型内部交叉验证决定系数(RCV2)分别为0.865、0.962和0.984，内部验证标准差(RMSECV)分别为0.557、0.290和0.205；预测精米蛋白含量的稻谷、精米粒和精米粉的模型RCV2分别为0.845、0.951和0.979，RMSECV分别为0.594、0.316和0.233。模型外部验证分析表明，预测糙米蛋白含量的稻谷、糙米粒和糙米粉近红外光谱模型外部验证决定系数(RV2)分别为0.683、0.801和0.939，外部验证标准差(RMSEV)为0.962、0.799和0.434；预测精米蛋白含量的稻谷、精米粒和精米粉近红外光谱的模型RV2分别为0.673、0.921和0.959，RMSEV为0.976、0.513和0.344。用米粉建立的近红外光谱预模型准确性最高，米粒次之，基于稻谷的预测模型准确性相对较低；内部交叉验证和外部验证表明，近红外光谱分析技术与化学分析方法一致性较好，且能保证样品的完整性，在水稻优质育种和稻米品质分析中具有广泛的应用价值。 相似文献
7.
基于高光谱数据的棉花冠层FPAR和LAI的估算研究 总被引：5，自引：3，他引：2
通过非成像高光谱仪和光量子传感器,获取了棉花2品种4水平种植密度冠层关键生育时期的反射光谱数据和光合有效辐射值;利用光谱多元统计分析技术与微分处理,分析表明,反射光谱813 nm（ρ813）和758 nm（ρ758）处分别是光合有效辐射截获量（FPAR）和叶面积指数（LAI）的敏感波段。用反射率ρ813和ρ758分别与FPAR和LAI建立的线性相关模型方程估测FPAR和LAI,经检验,它们的实测值与估测值之间均呈极显著的线性相关（rFPAR=0.7199**,rLAI=0.6430**,α=1％,n=70）,模型方程的估算精度分别达96.5%、81.7%;而一阶微分光谱数据与FPAR在350 ~2500 nm波段范围相关不显著,与LAI的最大相关发生在734 nm波段处。基于一阶微分光谱ρ′734与棉花冠层LAI线性相关的模型方程,估测LAI,实测值与估测值之间呈极显著的线性相关（rLAI=0.6947**,α=1％,n=70）,估算精度为82.4%,与反射光谱758 nm估测LAI的精度接近。结果表明,棉花冠层光谱数据可以对光合有效辐射截获量FPAR和LAI进行实时、无损、动态、定量的估算。 相似文献
8.
春玉米叶面积系数动态特征的密度效应 总被引：17，自引：0，他引：17
为进一步明确春玉米不同密度群体叶面积系数(LAI)特征参数的密度效应,以吉单209和郑单958为材料,于2005年和2006年在东北春玉米区(吉林)分别设置4.5~10.5万株 hm-2 5个密度和3.0~12.0万株 hm-2 7个密度处理试验,应用作物高产群体相对LAI动态普适模型方程y= (a+bx)/(1+cx+dx2)模拟分析不同密度对LAI动态特征参数的影响。结果表明,春玉米群体最大LAI在3.0~12.0万株hm-2范围内随密度增加呈近似直线增大趋势,而最大LAI出现的时间随密度增加而提早;将LAI数据相对化处理后,不同密度群体的LAI差异在最大LAI之后较之前表现明显,高密度群体较低密群体LAI衰减迅速。全生育期平均LAI随密度增加呈显著线性增大趋势,而平均LAI与最大LAI的比率则随密度增加呈显著线性减小趋势。密度对模拟方程各参数均有不同程度的影响,相邻密度差异不明显,间隔3.0万株 hm-2的差异显著;不同参数变化趋势不同,其中参数a接近“0”,受密度影响不大;b、c均随密度的增加而减小,d随密度的增加而增大。全生育期群体LAI变化速率呈“N”形变化趋势,且与群体LAI变化及生育期对应,高密度群体LAI增加及衰减的速率均大于低密度群体,拔节期和大喇叭口期为密度响应敏感期。由此可见,密度对春玉米全生育群体LAI动态具有调节作用,尤其群体LAI变化速率、最大LAI及其到达的时间、平均LAI及其与最大LAI的比率等重要特征参数对密度响应较为敏感,可作为对春玉米群体密度调控的参考指标。 相似文献
9.
利用2019年长江中下游早籼稻早中熟组种质资源为材料,分析主要生育期冠层光谱反射率与籽粒粗蛋白含量的关系,筛选出可用于早籼稻籽粒粗蛋白含量预测的敏感生育期和敏感波长,建立了基于敏感波长和光谱参数的籽粒粗蛋白的一元线性、多元线性、指数和多项式预测模型,用决定系数（R 2）、均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）对模型精度进行评价,以期找到估测早籼稻籽粒粗蛋白含量的最适模型。研究发现,在孕穗期514、580、638和695nm波长处冠层一阶微分光谱反射率与籽粒粗蛋白含量相关性达到极显著水平;在基于敏感波长的估测模型中,四元线性模型估测效果最佳,其建模集R 2、RMSE和RE分别为0.566、0.342%和2.874%,验证集R 2、RMSE和RE分别为0.518、0.154%和1.303%;在基于光谱参数构建的估测模型中,DSI(R′514和R′638)为自变量构建的多项式模型估测效果较优,其建模集R 2、RMSE和RE分别为0.638、0.312%和2.639%,验证集R 2、RMSE和RE分别为0.581、0.230%和2.307%。 相似文献
10.
利用叶片高光谱指数预测水稻群体叶层全氮含量 总被引：10，自引：1，他引：9
通过测定叶片高光谱来快速估测整个水稻叶层全氮含量对于水稻氮素诊断有重要意义。本文通过连续3年不同施氮水平和不同品种类型的4个大田试验,分生育期同步测定了不同叶位叶片的高光谱反射率及叶层全氮含量,并系统分析了叶片水平多种高光谱指数与水稻叶层全氮含量的定量关系。结果表明,不同叶位叶片的光谱反射率与叶层全氮含量的相关程度不同,顶二叶(L2)表现最好、顶三叶(L3)次之,而L2和L3的平均光谱(L23)有助于进一步提高光谱指数的敏感性,是估测叶层氮含量的适宜叶位组合。绿光560nm和红边705nm波段附近光谱反射率与叶层全氮含量呈极显著负相关关系,两者分别与近红外波段组合而成的光谱比值指数可较好地监测水稻叶层全氮含量,其中绿光、红边窄波段比值指数SR(R780,R580)和SR(R780,R704)表现较好,与叶层全氮含量的决定系数分别为0.887和0.884;独立试验数据检验的RMSE分别为0.216和0.235。将上述2个窄波段比值指数中的近红外、绿光波段和红边波段宽度分别扩展至100、20和10nm,从而构建的宽波段比值指数SR[AR(750-850),AR(568-588)]和SR[AR(750-850),AR(699-709)]与叶层全氮含量相关性仍具有较高水平,线性回归模型的拟合精度(R2)为0.886和0.883,检验RMSE值分别为0.218和0.237。从而在叶片水平,确立了适于叶层全氮含量估测的基于绿光、红边与近红外波段的比值组合和波段适宜宽度。 相似文献
11.
玉米和大豆LAI高光谱遥感估算模型研究 总被引：6，自引：2，他引：4
以ASD FieldSpec光谱仪实测了不同生长季的大田玉米、大豆的冠层高光谱与作物的叶面积指数LAI。采用单变量线性与非线性拟合和逐步回归分析的方式,建立了玉米、大豆LAI高光谱遥感估算模型,并对模型的估算结果进行了初步分析。分析结果表明,绿光波段反射峰区、红光波段以及近红外区的单波段反射率与作物的LAI有较强的相关性,而其他波段的反射率与作物的LAI的相关性相对较弱;以高光谱的窄波段构造的NDVI和RVI与作物的LAI的相关程度高,回归模型的预测水平高;而以多波段逐步回归方式构造的统计模型的预测效果最好。 相似文献
12.
基于冠层反射光谱的玉米LAI和地上干物重估测研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以cropscan多光谱辐射仪测定了玉米品种郑单958和浚单20的冠层光谱反射率,并对其相应的叶面积指数(LAI)和地上干物质量进行了同步测定。将由近红外波段和可见光红波段组成的不同的归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)分别与叶面积指数、地上干物质量进行回归分析,结果表明,NDVI与叶面积指数的相关性优于RVI与叶面积指数的相关性,且以NDVI(R950,R650)和叶面积指数的幂函数回归结果最优;RVI与地上干物质量的二项式回归效果显著,估算模型为:Y=-0.722 4(R800/R650)2 1.631 6(R800/R650) 271.49,R2=0.793 5。 相似文献
13.
14.
杂交大豆生殖生长期冠层生理及产量构成特征 总被引：1，自引：0，他引：1
以吉林省审定的杂交豆1号、杂交豆2号2个杂交大豆品种和同熟期常规品种吉育72和吉林30为材料,探讨生殖生长期杂交大豆高产冠层生理,分析产量构成特性,明确杂交大豆增产部分生理机制。结果表明,2010-2011年,杂交大豆比常规品种分别增产13.9%和16.7%。杂交大豆R6期以后叶片叶绿素含量,R2(始花期)~R7(成熟初期)期光合速率和R2~R4 (盛荚期)期叶面积指数均显著高于常规品种,2010年杂交豆1号和杂交豆2号最大叶面积指数分别为8.09和8.30,远高于常规大豆最大适宜叶面积指数,且生育后期叶面积指数没有陡然下降。杂交大豆品种R2~R7期生物产量均显著或极显著高于常规品种,生物产量平均积累速度和最大积累速度分别比常规品种高0.06 g d–1和0.20 g d–1,干物质积累速率加快时间和积累速率开始减缓时间分别比常规品种提前3.09 d和5.85 d,干物质积累早发优势显著。杂交大豆百粒重、主茎荚、粒重与常规大豆差异不显著,但分枝荚、粒重极显著增加。而杂交大豆R7期籽粒占生物产量比例和粒茎比与常规品种差异不显著。表明强大的冠层优势,快速的干物质积累和较高生物产量,是杂交大豆高产的生物学基础。 相似文献
15.
以超高产大豆品种吉育86为试验材料,采用垄上双行的种植模式,研究花后水肥一体化与化控措施对大豆产量及生理特征的影响。结果表明：水肥一体化显著提高大豆产量,R2（盛花期）+R4（盛荚期）（T3）、R4+R5（始粒期）（T4）、R2+R4+R5处理（T5）的增产幅度最大,但3个处理间差异不显著;水肥一体化+化控进一步提升大豆产量,R2+R4+R5结合化学调控处理（T9）的产量最高,达3 780.4kg/hm 2,比对照增产19.25%。通过T5、T9与对照高产生理特征比较表明,T5显著增加了SPAD值、光合参数、叶面积指数、单株生物产量、株高、茎重和百粒重;与T5相比,T9提高了SPAD值和光合参数,并且降低了株高、最大叶面积指数,有效地控制了倒伏,使叶面积指数动态更合理,促进茎、叶、叶柄干物质向籽粒转移,最终增加单株粒重和百粒重,显著增加了产量。说明水肥一体化+化控是提升大豆产量潜力的有效措施,水肥一体化显著增加了单株荚重、单株粒重和百粒重,化控措施对百粒重影响不显著,进一步增加了单株荚重和单株粒重。R2期后进行2~3次水肥处理,并在始花期（R1）化控处理为提高大豆产量的最优措施。 相似文献
16.
单作套作大豆叶片氮素积累与光谱特征 总被引：1，自引：0，他引：1
种植模式和氮肥水平直接影响作物的生长和氮素的吸收,无损、即时监测大豆叶片氮素水平对大豆生产中的氮肥精确管理十分重要。本研究设置4个氮肥水平,分析单作套作下大豆在不同生育时期叶片氮素动态和光谱特征,明确对叶片氮素敏感的光谱特征参数,构建单作套作大豆通用的叶片氮素积累量估测模型。结果表明,随大豆生育时期的推进,单作套作种植模式下的大豆冠层叶片氮素积累量均呈现单峰变化趋势,最大值出现在N3处理下的结荚期,两种模式两年最大值平均分别为8.70 g m~(–2)和8.38 g m~(–2);不同生育时期和种植模式的大豆冠层原始反射光谱的变化规律与冠层叶片氮素变化规律均为先增加后降低,原始反射光谱在700~1000 nm波段的反射率以结荚期为拐点先增大后减小,最大反射率达到60%~70%左右;通过对单作套作大豆冠层光谱一阶导数变换,红边幅值呈现先增加后降低的趋势,同时红边位置随叶片氮积累量的增加和减小出现"红移"与"蓝移"现象。经波段自由组合和回归分析表明,以DSI(771、755)构建的线性(y=–1.249+3.209x,R~2=0.847)和乘幂(y=–1.470x~(1.676),R~2=0.872)模型能较精确地估测不同生育时期大豆冠层叶片氮素状况。 相似文献
17.
棉花冠层高光谱指数与叶片氮积累量的定量关系 总被引：3，自引：0，他引：3
利用冠层高光谱反射率及演变的多种高光谱植被指数(VI),分析了不同施氮水平下不同棉花品种叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系,建立了棉花叶片氮积累量的敏感光谱参数及预测方程。结果显示,棉花叶片氮积累量和冠层高光谱反射率均随不同施氮水平显著变化;棉花叶片氮含量的敏感光谱波段为600~700 nm的红谷波段和750~900 nm的近红外波段,叶片氮积累量与光谱指数NVD672有密切的定量关系,且不同品种可以用统一的方程来描述,从而为棉花氮素营养的监测诊断与精确施肥提供了技术支持。 相似文献