小麥籽粒蛋白質含量高光譜預測模型研究

摘　要: 為定量分析小麥籽粒蛋白質含量、葉片氮素營養指標、冠層高光譜參數的相互關系,確立能夠準確預測小麥籽粒蛋白質含量的敏感光譜參數和定量模型,2003 —2006 年在連續3 個生長季不同小麥品種和不同施氮水平的4 個大田試驗條件下,于小麥不同生育期采集田間冠層高光譜數據并測定植株氮素含量和籽粒蛋白質含量。試驗1 以低蛋白質含量的寧麥9 號和高蛋白質含量的豫麥34 為材料,試驗2 以低、中、高蛋白質含量的寧麥9 號、揚麥12 和豫麥34 為材料,試驗3 以低蛋白質含量的寧麥9 號、中蛋白質含量的揚麥10 號和淮麥20 以及高蛋白質含量的徐州26 為材料,試驗4以低蛋白質含量的寧麥9 號和中蛋白質含量的揚麥10 號為材料。結果顯示,不同品種小麥的籽粒蛋白質含量隨施氮水平的提高而增加,可以通過開花期葉片氮含量和氮積累量進行可靠的估測。而不同試驗條件下的葉片氮含量和氮積累量可以基于統一的光譜參數進行定量反演,其中基于REPle 和mND705 的葉片氮含量監測模型及基于SDrPSDb 和FD742的葉片氮積累量監測模型,具有可靠的預測性和適用性。根據特征光譜參數—葉片氮素營養—籽粒蛋白質含量這一技術路徑,以葉片氮素營養為交接點將兩部分模型鏈接,建立了基于開花期高光譜參數的小麥籽粒蛋白質含量預測模型,經獨立資料檢驗表明,以參數mND705、REPle、SDrPSDb 和FD742 為變量,建立成熟期籽粒蛋白質含量預報模型均給出較好的檢驗結果。因此,利用開花期關鍵特征光譜指數可以直接評價小麥成熟期籽粒蛋白質含量狀況,其中基于mND705參數的預測模型更為準確可靠。