高光譜遙感的冬小麥籽粒蛋白質(zhì)含量監(jiān)測.pdf

1、隨著科學的進步和經(jīng)濟的發(fā)展，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量問題得到重視的同時，品質(zhì)問題也越來越受關(guān)注。籽粒蛋白質(zhì)含量(Grain Protein Content，GPC)是作物品質(zhì)性狀之一，本研究針對GPC遙感監(jiān)測這一科學問題從兩方面展開分析:一方面，考慮到蛋白質(zhì)的形成是一個日積月累的形成過程，從簡單經(jīng)驗?zāi)Ｐ统霭l(fā)，建立基于多時相光譜參量的GPC估算模型。另一方面，從籽粒氮素運轉(zhuǎn)原理出發(fā)，結(jié)合籽粒氦素累積量(Grain Nitrogen Accumulati

2、on，GNA)與籽粒產(chǎn)量(Grain Yield，GY)的比值最終實現(xiàn)GPC的估算。得到的結(jié)論主要有:
　　(1)采用灰色關(guān)聯(lián)分析和偏最小二乘算法，發(fā)現(xiàn)多生育期的作物光譜估測籽粒蛋白質(zhì)含量精度更高。后三期（挑旗期、開花期、灌漿期）特征累積值構(gòu)建的GPC模型具有較高的可靠性，與單一生育期模型精度最高的時期（開花期）相比，估算決定系數(shù)明顯提高，均方根誤差明顯減小。
　　(2)利用典型植被指數(shù)累積值進行籽粒產(chǎn)量的研究。發(fā)現(xiàn)，開花期

3、的歸一化植被指數(shù)(744，784)與冬小麥產(chǎn)量的相關(guān)性最大;非線性模型精度高于線性模型，并且后三期預測模型精度與單生育期模型精度最高的時期（開花期）相比，決定系數(shù)明顯提高，均方根誤差明顯降低。因此，多生育期累積值反演精度高于單生育期，說明多生育期歸一化植被指數(shù)累積值預測籽粒產(chǎn)量具有一定的可行性。
　　(3)利用籽粒氮素運轉(zhuǎn)原理和波段深度分析方法對籽粒氮素累積量進行研究。GNA由開花前植株貯存向籽粒運轉(zhuǎn)的氮(Nitrogen Tra

4、nslocation Amount，NTA)和花后植株同化的氮(Nitrogen Assimilation Amount，NAA)組成。通過植株氮素運轉(zhuǎn)原理，將NTA的反演轉(zhuǎn)化為葉片氮素累積量的反演。經(jīng)計算發(fā)現(xiàn)，利用植被指數(shù)FD742反演開花期葉片氮素累積量最為理想，最終形成植被指數(shù)反演NTA的模型。另外，利用波段深度分析和偏最小二乘，分析開花期和灌漿期特征指數(shù)與NAA的相關(guān)性。發(fā)現(xiàn)，特征指數(shù)在兩個生育期與NAA決定系數(shù)均大于0.7，達