文献类型: 中文期刊
作者: 宋晓宇 1 ; 王纪华 2 ; 杨贵军 1 ; 崔贝 3 ; 常红 1 ;
作者机构: 1.北京农业信息技术研究中心
2.北京市农林科学院
3.中国科学院遥感与数字地球研究所
关键词: 冬小麦;氮素含量;冠层氮素密度;籽粒蛋白质含量;SPAD;SFR
期刊名称: 光谱学与光谱分析
ISSN: 1000-0593
年卷期: 2014 年 07 期
页码: 1917-1921
收录情况: EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD
摘要: 小麦籽粒蛋白质含量是衡量小麦营养品质的重要指标,实现小麦品质快速的预测预报对于粮食收购部门和加工企业具有重要意义。研究基于作物叶绿素/氮素速测仪SPAD及Multiplex 3,获取冬小麦不同生育期叶片及冠层叶绿素参数,从小麦个体及群体参量两方面进行冬小麦收获期籽粒蛋白质含量及蛋白产量的预测研究。试验于2012年4—6月在国家精准农业研究示范基地开展,研究结果表明,冬小麦返青至灌浆初期,小麦冠层氮素密度与籽粒蛋白质含量的相关性优于叶片氮素含量与蛋白质含量的相关性,灌浆中期两者与籽粒蛋白质含量相关性差别不大;小麦叶片SPAD值与叶片氮素含量相关性总体优于其与冠层氮素密度的相关性,而叶绿素荧光参数SFR_G,SFR_R与冠层氮素密度的相关性优于其与叶片氮素含量的相关性;叶片SPAD与籽粒蛋白质含量的相关性在拔节期最弱,在灌浆中期最强,小麦冠层叶绿素荧光参数SFR_G,SFR_R与籽粒蛋白质含量相关性在返青至拔节期不显著,但孕穗期开始显著相关,在灌浆中期相关性最强且明显优于同期叶片SPAD与籽粒蛋白质含量的相关性;冬小麦籽粒蛋白产量与叶片SPAD值在小麦孕穗期至灌浆期显著相关,与SFR_G和SFR_R在小麦灌浆期显著相关;研究基于灌浆中期SPAD值及SFR_R值,构建了冬小麦籽粒蛋白质含量及籽粒蛋白产量的预测模型,其中,籽粒蛋白质含量预测模型复相关指数分别为0.426和0.497,模型标准误差分别为0.060%和0.055%,籽粒蛋白产量预测模型复相关指数分别为0.366和0.386,模型标准误差分别为125.367和123.454kg·ha-1。研究表明,利用叶片SPAD值及冠层叶绿素荧光信息,在小麦收获前进行品质的快速预测是可行的。
- 相关文献
[1]Winter Wheat GPC Estimation Based on Leaf and Canopy Chlorophyll Parameters. Song Xiao-yu,Yang Gui-jun,Chang Hong,Song Xiao-yu,Wang Ji-hua,Yang Gui-jun,Chang Hong,Wang Ji-hua,Cui Bei. 2014
[2]基于氮素和水分的冬小麦籽粒蛋白质含量监测. 王芊,李存军,王大成,周脚根,杨武德. 2008
[3]基于TM遥感的冬小麦籽粒蛋白质含量监测预报. 李卫国,王纪华,黄文江. 2009
[4]基于遥感数据的冬小麦长势监测和变量施肥研究进展. 梁红霞,马友华,黄文江,刘良云,王纪华,赵春江,薛绪掌. 2005
[5]基于TM影像的冬小麦苗期长势与植株氮素遥感监测研究. 李卫国,王纪华,赵春江,童庆禧,刘良云. 2007
[6]基于开花期氮素营养指标的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感预测. 屈莎,李振海,邱春霞,杨贵军,宋晓宇,陈召霞,刘畅. 2017
[7]基于NDVI和氮素积累的冬小麦籽粒蛋白质含量预测模型. 李卫国,王纪华,赵春江,刘良云,宋晓宇,童庆禧. 2008
[8]基于冬小麦筋型修正系数的籽粒蛋白质含量遥感预测. 赵春奇,李振海,杨贵军,段丹丹,赵钰,杨武德. 2020
[9]基于ISODATA的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感分级监测. 李卫国,李正金,王纪华,黄文江,郭文善. 2009
[10]利用TM遥感进行冬小麦苗期长势监测研究. 李卫国,国家农业信息化工程技术研究中心,王纪华,赵春江,李秉柏. 2006
[11]基于Dualex氮平衡指数测量仪的作物叶绿素含量估算模型. 李振海,王纪华,贺鹏,张勇峰,刘海英,常红,徐新刚. 2015
[12]基于氮素运转原理和GRA-PLS算法的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感预测. 李振海,徐新刚,金秀良,张竞成,宋晓宇,宋森楠,杨贵军,王纪华. 2014
[13]结合HJ1A/B卫星数据和生态因子的籽粒品质监测. 王大成,张东彦,李宇飞,秦其明,王纪华,范闻捷,陈诗琳. 2013
[14]基于氮素叶绿素关系的冬小麦籽粒蛋白质含量高光谱反演. 王妍,徐新刚,郭文善,王芊,谭昌伟,李存军. 2013
[15]作物籽粒蛋白质含量遥感监测预报研究进展. 李振海,杨贵军,王纪华,徐新刚,宋晓宇. 2018
[16]Study On The Relationship Between The Winter Wheat Thermal Infrared Image Characteristics And Physiological Indicators. Chen Zi-long,Wang Cheng,Zhu Da-zhou. 2014
[17]基于高光谱数据的桃树叶片氮素含量估测研究. 王植,李红,贾劲松,周连第. 2010
[18]温室黄瓜氮素营养状况诊断效果研究. 郭建华,陈立平,杨月英,马伟. 2010
[19]SPAD计在黄瓜氮素营养诊断中的应用效果. 武新岩,郭建华,方正,张毅功. 2010
[20]无损测技术在番茄营养诊断中的应用研究. 武新岩,郭建华,张毅功,方正,张丽娟,毛思帅,赵斌. 2011
作者其他论文 更多>>
-
基于多层级特征筛选和无人机影像的冬小麦植株氮含量预测
作者:郭燕;王来刚;贺佳;井宇航;宋晓宇;张彦;刘婷
关键词:无人机;冬小麦;氮素;多层级特征筛选;LASSO回归;机器学习;最小二乘回归
-
利用光谱空间特征估算马铃薯植株氮含量
作者:樊意广;冯海宽;刘杨;边明博;赵钰;杨贵军;钱建国
关键词:无人机;马铃薯;植株氮含量;植被指数;高频信息
-
基于冠层光谱和覆盖度的马铃薯叶片钾含量估算方法
作者:马彦鹏;边明博;樊意广;陈志超;杨贵军;冯海宽
关键词:马铃薯;叶片钾含量;冠层覆盖度;RGB影像;冠层光谱特征
-
利用无人机高光谱影像的冬小麦氮含量监测
作者:冯海宽;樊意广;陶惠林;杨福芹;杨贵军;赵春江
关键词:无人机;冬小麦;高光谱;氮含量;逐步回归;光谱特征参数
-
基于无人机成像高光谱估算马铃薯植株氮含量
作者:樊意广;冯海宽;刘杨;龙慧灵;杨贵军;钱建国
关键词:无人机;马铃薯;高光谱;图像特征;植株氮含量
-
农业遥感学科群发展及展望
作者:吴文斌;余强毅;段四波;查燕;裴志远;李飞;黄健熙;杨贵军;张胜茂
关键词:农业遥感;学科群;重点实验室
-
融合无人机多源传感器的马铃薯叶绿素含量估算
作者:边明博;马彦鹏;樊意广;陈志超;杨贵军;冯海宽
关键词:马铃薯;叶绿素含量;图谱融合;Gabor纹理;机器学习