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小麦籽粒蛋白质含量高光谱预测模型研究 总被引：5，自引：0，他引：5
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SDr/SDb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、SDr/SDb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。 相似文献
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地上部氮浓度是准确诊断作物氮素丰缺进而评价其生长状况的重要指标。通过构建基于高光谱的滴灌棉花地上部氮浓度估测模型,实现棉花氮素含量的实时、无损、精确获取,为精准施肥提供理论依据和技术支撑。以新疆北部主栽棉花‘新陆早45号’和‘新陆早53号’为供试品种,设置6个施纯氮处理(0、120、240、348、360、480 kg/hm2),测量棉花冠层高光谱信息,利用函数变换去除冗余,一阶与二阶导数筛选结果相似,倒数的对数筛选结果较为分散。采用机器学习权重排序进行特征筛选,共选出359、371、751、752、746、739、755 nm等7个特征波段。同时遍历波长组合,优化前人研究与氮素高相关的植被指数,共选出RVI′810,460、NDVI′811,856、NDVI′750,705、RVI′740,720、RVI′851,852、DVI′359,360、NDVI′851,852等7个光谱指数。将筛选得到的特征波段与植被... 相似文献
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桃树叶片氮素含量的高光谱遥感监测 总被引：5，自引：1，他引：4
通过设计试验分析用桃叶片反射率光谱预测其氮素含量,以及用光谱特征值与氮素含量建立相关模型的可能性。探讨采用光谱分析手段预测果树氮元素含量的精度及应用潜力。对桃树鲜叶的光谱反射率（Rλ）以及叶片全氮（TN）含量进行测定,并对氮素含量与Rλ及其多种变式数据（1/Rλ、log Rλ、d Rλ）的相关性进行分析,找出与氮素含量相关性最强的光谱数据形式;采用逐步回归法,对氮素和与其相关性最强的光谱数据形式进行回归分析,得到入选波长;利用入选的波长,进行基于最小误差平方和的回归建模。结果表明,可以由叶片的精细光谱特征,特别是利用d Rλ作为因子,较好地反映出氮素含量,从而为进一步探讨利用高光谱遥感探测叶片化学组分提供参考。 相似文献
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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
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基于棉花冠层光谱的土壤氮素监测研究 总被引：5，自引：1，他引：4
通过连续2年小区氮肥试验,在棉花不同生育期采集冠层高光谱数据并同步测定土壤氮含量,分析棉花冠层高光谱参数与土壤氮含量间的关系,建立基于植株冠层光谱的土壤氮含量估算模型。结果表明:土壤全氮含量随着施氮水平的增加而增加,且差异显著;基于棉花不同时期冠层光谱构建的14种光谱参量与土壤氮含量间的相关性有显著差异。其中,利用冠层光谱参数P_Area1100、Depth980、Area672、PPR(550,540)建立的土壤氮含量监测模型分别在蕾期、花期、铃期、吐絮期4个关键生育期对土壤氮含量的预测均达到了较高的精度,能够很好地反映棉花土壤氮素营养状况。利用植株冠层光谱参数可以很好地监测土壤氮素营养,说明利用植株冠层光谱方法监测土壤氮含量是可行的。 相似文献
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于2003-2006年连续3个生长季, 利用不同小麦品种在不同施氮水平下进行大田试验,在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、生物量和籽粒蛋白质积累量(GPA)。通过定量分析小麦籽粒蛋白质积累量、冠层氮素营养指标及高光谱参数的相互关系,确立了能够准确预测小麦籽粒蛋白质积累动态的敏感光谱参数及定量模型。结果表明,在籽粒灌浆期间冠层氮素营养指标(CNNI)自开花期随时间进程的积分累积值与对应时期籽粒蛋白质积累状况存在显著的定量关系,其中植株氮积累量(PNA)表现最好。对冠层氮素营养指标的光谱估算,在不同品种、氮素水平、生育时期和年度间可以使用统一的光谱模型。根据特征光谱参数-冠层氮素营养指标-籽粒蛋白质积累量这一技术路径,以冠层氮素营养指标为交接点将两部分模型链接,建立高光谱参数与籽粒蛋白质积累量间定量方程。经不同年际独立数据的检验,基于SDr/SDb–PNA–GPA技术路径建立模型可以估算小麦籽粒生长过程中蛋白质积累动态,预测精度和相对误差分别为0.954和13.1%。因此,利用关键特征光谱参数可以实时监测小麦籽粒生长进程中蛋白质积累状况。 相似文献
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用高光谱数据诊断水分胁迫下棉花冠层叶片氮素状况的研究 总被引：5，自引：1，他引：5
利用ASD地物光谱仪,获取北疆棉花冠层关键生育时期的高光谱数据,应用一阶微分光谱,衍生出基于光谱位置变量的分析方法,以红边积分面积(SDr)为自变量,冠层全氮(TN)含量为因变量,做相关分析,结果表明:红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性,相关系数是0.7394(n=40),利用构建的相关模型可以较为精确地估测棉花两个品种新陆早6号与8号冠层叶片的全氮含量,均方差(RMSE)分别为0.3859和0.4272。研究认为面积变量具有预测棉花冠层全氮含量的应用潜力。 相似文献
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内蒙古地区甜菜临界氮浓度稀释模型的构建及应用 总被引：2，自引：0，他引：2
甜菜是我国两大主要糖料作物之一,然而氮素过量或者不足不仅会影响甜菜产量和含糖量,而且过量的氮素还会造成一定的环境风险,如何判别甜菜的氮素营养在一个合理的范围对于保障甜菜产量、品质和减少环境风险具有重要意义。临界氮浓度稀释曲线是作物氮素营养诊断的基础,本研究的主要目的是构建我国甜菜临界氮浓度稀释曲线模型,并利用相应的氮素营养指数进行甜菜氮素营养诊断。研究于2017—2018年在内蒙古呼和浩特市和赤峰市进行了2个甜菜品种、不同施氮量的田间试验。在甜菜的苗期、叶丛生长期、块根膨大期、糖分积累期和收获期5个关键时期进行地上部叶片和地下部块根取样测定生物量和氮浓度,并计算出甜菜全株生物量和全株氮浓度。根据全株生物量和全株氮浓度建立临界氮浓度稀释模型和相应的氮素营养指数。结果表明,甜菜地上部生物量和地上部氮浓度以及全株生物量和全株氮浓度都是随着生育时期的推进呈现出负幂函数关系,基于地上部生物量和地上部氮浓度建立的临界氮浓度稀释曲线决定系数平均在0.45,而以全株生物量和全株氮浓度建立临界氮浓度稀释曲线决定系数平均在0.94,较前者有显著提高。以全株生物量和全株氮浓度建立临界氮浓度稀释模型更为合理,... 相似文献
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基于高光谱的水稻叶片氮含量估计的深度森林模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感已经成为快速诊断作物水氮状态的一种有效手段。然而,传统的回归方法和机器学习往往难以挖掘高光谱的全部信息,深度神经网络又通常需要大量的训练数据,因此本研究试图探索在少量数据条件下构建深度学习模型并实现叶片氮含量的精准估计。通过在湖北省监利县开展了连续2年不同氮素胁迫水平的水稻试验,测量了作物全生育期内的216组冠层光谱和叶片氮含量。基于一阶导数光谱,本文构建了一种新的深度学习模型(深度森林DF)来进行叶片氮含量的反演,并与2种经典机器学习模型(随机森林RF和支持向量机SVM)和一种深度神经网络模型(多层感知器MLP)进行比较。结果表明,在基于少量高光谱数据的情况下,DF对水稻叶片氮含量的估算精度要高于MLP,其中预测精度最高的模型为全波段光谱反演的DF模型(R2=0.919,RMSE=0.327)。在2种经典机器学习模型中,RF的估计效果优于SVM,但2种模型结果都不够稳定。研究表明,深度森林可以提升高光谱反演叶片氮含量的精度和稳定性,并且可以通过多粒度扫描相对减轻过拟合程度。该研究结果可为少量数据条件下快速监测作物叶片氮含量提供参考。 相似文献
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小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征的关系 总被引：4，自引：0，他引：4
以宁麦9号(低蛋白质含量)、淮麦20(中蛋白质含量)和豫麦34(高蛋白质含量)为试材,设0~300 kg hm-2不同施氮水平,经2003—2004年和2004—2005年田间试验,对小麦顶部4张叶片叶绿素荧光参数和反射光谱特征的变化规律及其相互关系进行了分析。结果表明,小麦叶片叶绿素荧光参数Fv/Fm和Fv/Fo随施氮水平提高呈上升趋势,同时叶片光谱反射率在不同施氮水平、叶位和生育期均有明显差异。小麦植株顶1叶和顶2叶反射光谱在可见光区（520~680 nm）和近红外区（750~850 nm）与叶绿素荧光参数稳定相关。顶端2张叶片的植被指数DVI(750, 550)、DVI(735, 690)和TVI(750, 670, 550)与荧光参数Fo、Fm、Fv、Fv/Fm、Fv/Fo、Fs、Fm’、Fo’、Fv’、Fv’/Fm’的相关性均较好,其中DVI(750, 550)的相关性最好,且回归系数在不同品种和不同生育期之间没有显著差异。表明利用小麦叶片反射光谱监测其叶绿素荧光参数是可行的。 相似文献
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稻瘟病胁迫下水稻叶片叶绿素含量与光谱特征参数的相关性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现受稻瘟病侵染水稻叶片叶绿素含量的高光谱反演,以‘陵两优268’为研究对象,测定受稻瘟病侵染的85个水稻叶片样品的叶绿素含量和高光谱反射率,分析受稻瘟病侵染的水稻叶片高光谱反射率与叶绿素含量间的相关关系,使用线性与非线性回归技术建立叶绿素含量反演模型。结果显示:叶绿素含量与原始光谱及一阶导数光谱的敏感波段分别发生在700 nm和752 nm,基于光谱特征参数SDr的回归模型均方根误差为1.27,平均相对误差为10.2%。研究表明受稻瘟病侵染水稻叶片光谱反射率差异明显,基于光谱特征参数SDr的回归模型预测叶绿素含量具有较高的精度。 相似文献
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生物质炭配施蚯蚓粪（BEC）可增加土壤碳氮投入,促进作物增产及营养元素的吸收利用。设置3个生物质炭用量梯度（B0：0.0g/kg,B1：6.0g/kg,B2：30.0g/kg）和3个蚯蚓粪用量梯度（M0：不施蚯蚓粪,M1：1%蚯蚓粪,M2：5%蚯蚓粪）,于2018和2019年进行盆栽试验,以研究BEC对水稻产量和营养元素吸收的影响。结果显示,2019年不同处理水稻各部位生物量均高于2018年,籽粒的氮和磷吸收量增加,但吸钾量在B2和M2处理中降低;2018和2019年籽粒生物量与BEC的碳投入量间呈极显著相关（P<0.01）;2019年籽粒生物量与氮投入量显著相关（P<0.05）;BEC产生的碳、氮投入量与氮素收获指数呈正相关,与2018年磷素收获指数间呈不显著负相关,与2019年钾元素收获指数呈显著负相关（P<0.05）,BEC对不同元素吸收利用的影响存在差异。生物质炭配施蚯蚓粪促进了水稻生长,有利于提高化学元素利用率,是培肥中低产田、提高作物产量和养分利用率的有效措施。 相似文献
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为研究不同氮素粒肥水平下水稻精米矿质元素含量及蒸煮食味品质的变化,明确蛋白质及蒸煮食味品质与矿质元素间的相关性,以扬稻6号和南粳9108为供试材料,设置3个氮素粒肥水平,分别为对照（N1,0kg/hm 2）、中氮素粒肥（N2,90kg/hm 2）和高氮素粒肥（N3,150kg/hm 2）,并对精米中矿质元素含量和稻米蒸煮食味品质进行了测定分析。结果表明,随着氮素粒肥水平的提高,精米中含氮量提高,大量元素P、K含量和中量元素Ca、Mg含量显著降低,微量元素Fe、Mn、Zn、Cu含量显著增加,Mg/K和Mg/（N·AC·K）表现为降低趋势,蛋白质含量显著增多,直链淀粉含量有所减少,RVA谱特征值中最高粘度、热浆粘度和崩解值逐渐降低,回复值和消减值则呈现出上升的趋势,食味值显著变差。相关分析发现,蛋白质含量与微量元素含量间呈显著或极显著正相关,与大、中量元素含量和食味值呈显著或极显著负相关;Mg/K和Mg/（N·AC·K）与RVA谱特征值关系密切,有利于蒸煮食味品质的改善。由此可见,生产中应因地制宜地控制后期氮肥在适宜范围内,以提高稻米矿质营养元素含量和蒸煮食味品质。 相似文献
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基于水稻冠层光谱特征构建粳型水稻籽粒蛋白质含量预测模型 总被引：7，自引：0，他引：7
水稻籽粒蛋白质含量是评价稻米品质的主要指标之一。本文以不同施氮水平下的4年田间试验为基础,系统分析了水稻成熟籽粒蛋白质含量与不同时期冠层反射光谱的相关性。结果显示,籽粒蛋白质含量与可见光波段(460~710 nm) 反射率呈负相关,与近红外波段(760~1 220 nm) 反射率呈正相关,其中孕穗期冠层单波段反射率与成熟籽粒蛋白质含量的相关性最高,在16个波段中以760 nm波段反射率与籽粒蛋白质含量的拟合效果最好,复相关系数达0.795。进一步分析比值植被指数、差值植被指数、归一化植被指数和红边参数等光谱参数与成熟籽粒蛋白质含量的相关性,运用线性逐步回归分析方法对相关拟合较好的16个参数进行筛选,建立了水稻成熟籽粒蛋白质含量（GPC）监测模型,GPC=－0.15× DVI(1 500, 950) + 3.00。利用不同年份不同品种及不同施氮水平下的观测数据对模型进行检验,预测值和实测值的精确度为0.56~0.86,准确度为0.85~1.18,根均方差（RMSE）为3.51%~19.91%,表明模型预测值与实测值之间符合度较高,对水稻成熟籽粒蛋白质含量具有较好的预测性。 相似文献
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基于碳氮代谢的水稻氮含量及碳氮比光谱估测 总被引：21，自引：0，他引：21
碳氮代谢为植物生长发育提供物质基础，因此碳氮含量及碳氮比的无损快速估测对植物的生长调控有着极其重要的作用。本文系统研究了水稻7个不同氮肥水平下的碳氮代谢特征及其与冠层反射光谱特征之间的关系。结果表明，植株碳氮含量及碳氮比与大多数比值植被指数、归一化植被指数及差值植被指数关系密切，比值植被指数与归一化植被指数的表现一致，差值植被指数略有不同，其中碳氮比的相关性与氮含量类似。氮含量与510 nm和460 nm构成的比值和归一化植被指数的关系最佳，不受生育期的影响，可用统一的方程来预测；碳氮比则需分阶段建模较好，生育后期（抽穗期和灌浆盛期）以ND(1650,710)最好。经其它独立数据的验证表明，模型对氮含量的估测精度在叶片水平上为80.51%，在植株水平上为76.36%，预测的RMSE分别为0.20和0.26，叶片和植株碳氮比的估测精度分别为81.09%和70.70%，预测的RMSE分别为1.64和3.95。表明通过植被指数的计算可以定量地评估水稻氮含量及碳氮比。 相似文献
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秸秆还田对水稻光合物质生产特征、稻米品质和土壤养分的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
为充分利用秸秆资源,减少秸秆焚烧带来的环境污染,采用大田试验,以水稻品种盐丰47为试验材料,设置秸秆还田（S）和不还田（CK）处理,对水稻干物质积累、分配及转运、产量、稻米品质、土壤全量养分和速效养分含量进行比较研究。结果表明,S处理水稻产量低于CK,差异不显著。与CK相比,S处理显著增加了水稻成熟期叶、茎和鞘的干重及占总干重比例,但各部分干物质输出率和转运率显著降低。S处理极显著地降低了稻米的垩白粒率、垩白大小、垩白度和直链淀粉含量,提高了稻米的食味值,对稻米的糙米率、精米率和整精米率无显著影响。S处理显著提高了水稻主要生育时期土壤的有机碳、全氮、全磷、有效磷和速效钾含量,对土壤的全钾含量和C/N无显著影响。S处理水稻抽穗期土壤铵态氮含量、乳熟期和成熟期土壤铵态氮和硝态氮含量均显著低于CK。说明辽宁地区推广秸秆还田有利于培肥土壤,改善稻米品质,不会显著影响水稻产量。 相似文献
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不同氮收获指数水稻基因型的氮代谢特征 总被引：4，自引：0，他引：4
采用土培盆栽试验,以3个氮收获指数(NHI)有显著差异的水稻基因型4434(低NHI)、滇瑞302(中NHI)和余赤23(高NHI)为材料,研究了灌浆期叶片、穗颈和籽粒的氮代谢特点及与NHI的关系。结果表明,各基因型的籽粒产量、收获指数和籽粒氮积累量与NHI的变化一致,均以余赤231最大。花后植株氮素转运量表现为4434<滇瑞302<余赤231,基因型间差异极显著,而氮素转运率和转运氮的贡献率差异较小。成熟期水稻茎叶和籽粒的全氮含量、蛋白氮和非蛋白氮含量均表现为4434<滇瑞302<余赤231,全氮含量和蛋白氮含量存在显著差异,而非蛋白氮无显著差异;余赤231茎叶蛋白氮积累量显著低于4434和滇瑞302,而籽粒蛋白氮积累量显著升高,是高NHI水稻氮积累的主要特征。余赤231灌浆期叶片和籽粒谷氨酰胺合成酶(GS)和谷氨酸合成酶(GOGAT)活性显著高于4434和滇瑞302,有利于叶片游离氨基酸合成及外运,使得穗颈节伤流强度和游离氨基酸含量升高,为籽粒氮素积累提供了物质基础;同时,较高的籽粒GS和GOGAT活性促进了籽粒蛋白质合成,提高了NHI。逐步回归表明,灌浆期较高的穗颈伤流游离氨基酸含量是高NHI水稻氮代谢的主要生理特征,与较高的花后氮转运量和籽粒蛋白氮积累量可共同作为水稻氮素高效管理和遗传改良的可靠指标。 相似文献