利用高光谱遥感预测小麦籽粒蛋白质产量冯伟.pdfVIP

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2017-05-23 发布于北京
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利用高光谱遥感预测小麦籽粒蛋白质产量冯伟.pdf

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DO I :10.13292/j .1000 -4890.2008.0204 ChineseJournalofEcology　200 8, 2 7 (6 ):903-9 10 　　　　　　　　　　　　　＊ 1, 2 ＊＊ 2 2 2 1 1 冯　伟　朱　艳　田永超　曹卫星　郭天财　王晨阳 1 2 (河南农业大学国家小麦工程技术研究中心, 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 , 南京 2 10095 ) 　　200 3—200 6年连续 3 年采用不同小麦品种在不同施氮水下进行大田试验, 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。根据特征光谱参数-叶片氮素营养-籽粒蛋白质产量这一技术路径, 以叶片氮素营养为连接点将模型链接, 建立基于开花期高光谱参数的小麦籽粒蛋白质产量预报模型。结果表明:开花期叶片氮含量、氮积累量以及花后叶片氮转运量均能够较好地反映成熟期籽粒蛋白质产量状况;对叶片氮含量和氮积累量的光谱反演,在不同品种、氮素水和年度间可以使用统一的光谱参数, 其中利用红边位置(REPle)和修正型 ND705 (mND705 )可以较好表达叶片氮含量的动态变化, 以红蓝边面积比 (SDr/SDb)和 742 nm处一阶微分 (FD742 )为变量建立叶片氮积累量监测模型效果较好;经独立试验数据的检验表明, 以参数 REPle、SDr/SDb和 FD742 为变量建立成熟 2 期籽粒蛋白质产量预报模型均给出理想的检验结果,模型测试精度 R分别为 0.854、0.803 和 0.795, 相对误差 RE分别为 16.4%、18.2%和 14.9%;利用开花期关键特征光谱指数可以有效地评价小麦成熟期籽粒蛋白质产量状况。　小麦;氮素营养;籽粒蛋白质产量;高光谱遥感;预报模型　S512　　A　　1000-4890 (200 8 )06-0903-08 Predictionofwheatgrainproteinyieldbycanopyhyperspectalremotesensing.FENG 1, 2 2 2 2 1 1 Wei, ZHUYan, TIANYong-chao, CAOWei-xing, GUOTian-cai, WANGCheng-yang 1 (NationalEngineeringResearchCenterforWhea,tHenanAgriculturalUniversity, Zhengzhou 2 450002, China; Hi-TechKeyLaboratoryofInformationAgricultureofJiangsuProvinc,eNanjing AgriculturalUniversity, Nanjing210