【摘要】：糧食保質(zhì)保量的生產(chǎn)是國家長治久安的重要保證。及時獲取糧食作物的產(chǎn)量和品質(zhì)數(shù)據(jù),能夠及時調(diào)整田間管理,指導(dǎo)農(nóng)業(yè)工作的正常進行,實現(xiàn)糧食的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)。因此,對冬小麥產(chǎn)量和品質(zhì)的實時估測能夠指導(dǎo)科學(xué)施肥,對提高冬小麥產(chǎn)量和品質(zhì)具有一定的實踐意義。本研究通過對冬小麥不同生育時期冠層光譜的分析,利用連續(xù)投影算法(SPA)提取不同生育時期農(nóng)學(xué)參數(shù)(LAI、CHL、AGDB)、產(chǎn)量和籽粒蛋白質(zhì)含量的特征波段,通過“光譜參數(shù)-產(chǎn)量和品質(zhì)”、“光譜參數(shù)-農(nóng)學(xué)參數(shù)-產(chǎn)量和品質(zhì)”和“植被指數(shù)-產(chǎn)量和品質(zhì)”三種技術(shù)路線對冬小麥產(chǎn)量和蛋白質(zhì)含量進行實時估測。結(jié)果表明:1.同一生育時期的冠層光譜,不同施肥條件下冬小麥冠層光譜存在明顯差異。隨著施氮量的提高,冠層光譜反射率整體升高,在N2水平達到最大值,隨后開始下降。不同基追比氮肥和施磷量能夠影響冬小麥的長勢,基追比為7:3時冠層光譜反射率最高,施磷量越高,反射率越高。不同生育時期冠層光譜反射率也存在明顯差異,拔節(jié)期冠層光譜反射率最高可達0.5左右。2.“光譜-產(chǎn)量和品質(zhì)”、“光譜-農(nóng)學(xué)參數(shù)-產(chǎn)量和品質(zhì)”和“植被指數(shù)-產(chǎn)量和品質(zhì)”三種技術(shù)路線均能實現(xiàn)對冬小麥產(chǎn)量和品質(zhì)的估測,利用“光譜-農(nóng)學(xué)參數(shù)-產(chǎn)量和品質(zhì)”模式建立估測模型的精度和普適度更高。在農(nóng)學(xué)參數(shù)選擇方面,LAI適宜作為產(chǎn)量估測的中間變量,估測的最佳時期為開花期,估測模型的校正集R2和RMSE分別為0.81和1253,驗證集的R2和RMSE分別為0.76和1234。地上干物質(zhì)適宜作為冬小麥籽粒蛋白質(zhì)估測模型的中間變量,估測的最佳時期為開花期,估測模型的校正集R2和RMSE分別為0.80和1.43,驗證集R2和RMSE分別為0.78和1.52。3.“光譜-產(chǎn)量和品質(zhì)”的技術(shù)路線估測冬小麥產(chǎn)量和品質(zhì)的效果次之,不同生育時期的模型估測效果也不同,冬小麥產(chǎn)量的最佳估測時期為開花期,估測模型的校正集R2和RMSE為0.79和986,驗證集R2和RMSE分別為0.77和1026;冬小麥籽粒蛋白質(zhì)含量的最佳估測時期為開花期,校正集R2和RMSE為0.78和1.46,驗證集R2和RMSE分別為0.76和1.52。4.“植被指數(shù)-產(chǎn)量和品質(zhì)”的技術(shù)路線估測冬小麥產(chǎn)量和品質(zhì)的效果較差,主要是因為植被指數(shù)存在“光譜飽和”現(xiàn)象,對冠層光譜的信息提取不夠全面,且冬小麥的長勢越好,飽和現(xiàn)象就越為嚴(yán)重,導(dǎo)致模型的R2和RMSE相對于其他兩種技術(shù)路線較差。本研究選擇的植被指數(shù)與冬小麥產(chǎn)量和蛋白質(zhì)含量在拔節(jié)期、孕穗期、開花期、灌漿前期以及灌漿后期均呈現(xiàn)顯著相關(guān)(P0.01),為植被指數(shù)估測冬小麥產(chǎn)量和品質(zhì)提供了一定的基礎(chǔ),在后續(xù)研究中需要對植被指數(shù)的選擇以及數(shù)量做更進一步的研究。
【學(xué)位授予單位】：山西農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP79;S512.11
【圖文】：

平達到最大值，Ｎ３和Ｎ４水平的光譜反射率開始下降。主要是因為施氮量過多也到冬小麥長勢。逡逑圖１－Ｃ為試驗一中魯麥１４的開花期Ｎ３水平下不同基追比的冠層光譜反射率的律。由圖可知，當(dāng)基追比為７：３時，冠層光譜的反射率整體較高，５：５基追比的射率次之，６：４的基追比的冠層光譜反射率相對較低。逡逑圖１－Ｄ為試驗四中開花期Ｎ３水平下濟麥２２的不同磷處理的冠層光譜反射率的律。由圖可知，隨著磷肥施用量的增加，冠層反射率的整體水平有所升高。逡逑２不同栽培條件下冬小麥產(chǎn)量的光譜監(jiān)測逡逑．１冬小麥產(chǎn)量與冠層光譜的相關(guān)性分析逡逑ｉ．ｏｒ邐１．０邋［■逡逑＇

３．２．３“光譜一產(chǎn)量”模式下的監(jiān)測模型逡逑利用ＳＰＡ提取不同生育時期冬小麥產(chǎn)量估測的特征波段，特征波段的多少也是影響逡逑校正模型精度的重要因素，選擇合適數(shù)量的特征波段是保證模型精度的前提。圖３是不逡逑同波段個數(shù)下冬小麥產(chǎn)量的ＳＰＡ模型的均方根誤差，表４是不同生育時期提取的特征波逡逑段結(jié)果。逡逑根據(jù)圖３選取各個生育時期的最佳特征波段個數(shù)，由圖可知，各個生育時期的最優(yōu)逡逑波段個數(shù)不同，且模型的ＲＭＳＥ也不盡相同。逡逑由表４可知，在冬小麥整個生育期內(nèi)，提取的２９個特征波段中有１０個處于可見光逡逑波段（４００－７８０邋ｎｍ），占總特征波段的３４．４８邋％。不同生育時期的最優(yōu)變量個數(shù)是不同的，逡逑具體的波段也不盡相同，拔節(jié)期、孕穗期和成熟期的最優(yōu)波段數(shù)最多（６）。逡逑１５逡逑

為了能夠更直觀觀測不同技術(shù)路線建立的模型估測產(chǎn)量的效果，將三種技術(shù)路線中逡逑表現(xiàn)較好的模型建立實測值與預(yù)測值的１：１擬合圖，用以直觀的表示預(yù)測效果，結(jié)果如逡逑圖４所示。逡逑１００００邋－邐Ｚ邋１００００邋－邐／ｙ邐１００００邋－邐／逡逑§邐Ｒ＝－0．７７邐／ｙ／邐Ｒ＝２０．７６邐■邐／＂／邐Ｒ＝２０．７６逡逑ｒ邋６０００邋－邐■％邋＂邐＊邐６０００邋－邐＞－邋ｍｍ邐＿邋－邐．邐Ｂ逡逑｜邋．邋ｙｒ邋＼邐Ｘ邋－邋■邐少逡逑￡邋４０００邋－邐４０００邋－邐＾邐４０００邋－邐ｙｙ逡逑Ｍ邋２０００邋－邐Ａ邋２０００邋－邐Ｂ邋２０００邋－邐－邐ｒ逡逑／ｆ＾邐．／ｉ邋■逡逑／邋ａ邐／邐／逡逑Ａ邋１／邐．邐Ｉ邐．邋Ｉ邐．邐Ｉ邐．邋Ｉ邐■邐Ｉ邋Ｉ邋Ｑ邋Ｕ邐．邋Ｉ邐．邐Ｉ邐．邋Ｉ邐．邋Ｉ邋■邐Ｉ邋Ｉ邐（）邋１／邐．邐Ｉ邐．邐Ｉ邐．邐Ｉ邐．邐｜邐．邐｜逡逑０邐２０００邐４０００邐６０００邐８０００邐１００００邋０邐２０００邐４０００邐６０００邐８０００邐１００００邐０邐２０００邐４０００邐６０００邐８０００邐１００００逡逑實測值邋Ｍｅａｓｕｒｅｄ邋ｖａｌｕｅ邐實測值邋Ｍｅａｓｕｒｅｄ邋ｖａｌｕｅ邐實測值邋Ｍｅａｓｕｒｅｄ邋ｖａｌｕｅ逡逑圖４冬小麥產(chǎn)量實測值與預(yù)測值１：１圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋４邋Ｔｈｅ邋ｍｅａｓｕｒｅｄ邋ｖａｌｕｅ邋ｏｆ邋ｗｉｎｔｅｒ邋ｗｈｅａｔ邋ｙｉｅｌｄ邋ａｎｄ邋ｔｈｅ邋１：１邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ邋ｖａｌｕｅ逡逑注：Ａ、Ｂ、Ｃ：邋“光譜一產(chǎn)量”模式、“光譜一農(nóng)學(xué)參數(shù)—產(chǎn)量”模式、“植被指數(shù)－產(chǎn)量１莫式

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本文編號：2776084