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利用冠层光谱监测小麦籽粒蛋白质积累动态

         

摘要

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)白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.根据特征光谱参数一冠层氮素营养指标一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.

著录项

  • 来源
    《作物学报》 |2009年第7期|1320-1327|共8页
  • 作者单位

    南京农业大学/江苏省信息农业高技术研究重点实验室,江苏南京,210095;

    河南农业大学/国家小麦工程技术研究中心,河南郑州,450002;

    南京农业大学/江苏省信息农业高技术研究重点实验室,江苏南京,210095;

    南京农业大学/江苏省信息农业高技术研究重点实验室,江苏南京,210095;

    河南农业大学/国家小麦工程技术研究中心,河南郑州,450002;

    河南农业大学/国家小麦工程技术研究中心,河南郑州,450002;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 农作物;
  • 关键词

    小麦; 光谱信息; 籽粒蛋白质; 积累动态; 监测模型;

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