基于冠層平行平面光譜特征的冬小麥籽粒蛋白質含量預測

摘　要: 通過2 個小麥品種4 個氮素水平的大田小區試驗,及光譜儀傳感器在冬小麥群體側面水平測定不同葉層反射光譜,分析不同葉層光譜特征參量與冠層氮素分布、籽粒蛋白質含量的定量關系,建立籽粒蛋白質含量預測的分層光譜模型。結果表明,2 個小麥品種冠層內氮素分布特點不同,普通蛋白質含量小麥京冬8 號上、下葉層對不同氮素處理反應敏感,而高蛋白質含量小麥中優9507 反應不敏感。京冬8 號開花期葉層氮素含量梯度(ΔLNC) 與籽粒蛋白質含量( GPC) 極顯著相關,在本文選擇的6 個光譜特征參量中,葉層比值植被指數梯度ΔRVI [670 ,890 ]與籽粒蛋白質含量( GPC) 極顯著相關;中優9507 乳熟期籽粒蛋白質含量和葉層光譜參量梯度ΔRVI [670 ,890 ]極顯著負相關。籽粒蛋白質含量和分層光譜參量梯度ΔRVI[670 ,890 ]統計模型,決定系數高于傳統垂直測定模型,京冬8 號模型RMSE 為017500 ,中優9507 模型RMSE 為016461 ,在不同生育時期建立的分層光譜模型可以對不同小麥籽粒蛋白質含量進行預測。