基于高光谱遥感和集成学习方法的冬小麦产量估测研究

【目的】利用2种灌溉处理下不同发育阶段的冬小麦冠层高光谱信息,通过机器学习方法对小麦籽粒产量进行估测精度研究,明确产量最佳估测模型,对于育种工作有着重要应用价值。【方法】以黄淮麦区207个主栽小麦品种为材料,于2018—2019和2019—2020年度连续2个生长季在河南省新乡基地的正常灌溉和节水处理下种植,并调查开花期、灌浆前期和灌浆中期的冠层高光谱数据,分别以6种机器学习方法和集成方法建立光谱指数产量估测模型。【结果】2种灌溉处理下,3个生育期各光谱指数均与产量呈极显著相关（P<0.0001）,且表现出较高的遗传力（0.61-0.85）,主要受遗传因素控制。在正常灌溉处理下,与传统机器学习方法表现最佳的模型相比,集成学习方法在3个生育期的平均决定系数(R²) 分别由0.610、0.611和0.640提高至0.649、0.612和0.675,平均均方根误差 (RMSE) 分别降低至0.607、0.612和0.593 t·hm^-2;节水处理下,3个生育期的平均R²分别由0.461、0.408和0.452提高至0.467、0.433和0.498,平均RMSE分别降低至0.519、0.559和0.504 t·hm^-2。【结论】利用集成方法将不同模型估测结果进行结合,能够有效地提高产量估测精度,2种灌溉处理下均在灌浆中期估测精度最佳,可为冬小麦育种工作中产量估测提供参考。     

多光谱与热红外数据融合在冬小麦产量估测中的应用

为了解多光谱与热红外数据融合对冬小麦产量估测精度的影响,以30个黄淮麦区冬小麦品种为材料,利用三种灌溉处理（处理1、处理2和处理3灌水量分别为240、190和145 mm）下冬小麦拔节期、挑旗期、抽穗期与灌浆期的无人机多光谱和热红外动态数据,构造了多个光谱指数,以支持向量机构建冬小麦产量估测模型,并验证其精度。结果表明,植被指数与籽粒产量的相关性受溉水量影响,处理1下植被指数与籽粒产量均呈正相关,处理2下植被指数除土壤调整植被指数（SAVI）和转化叶绿素吸收反射指数（TCARI）外均与籽粒产量呈正相关,处理3下植被指数与籽粒产量均呈负相关。通过多光谱和热红外数据融合构建的冬小麦产量估测模型的预测精度比仅使用多光谱数据构建的模型提高8%。不同灌溉条件下,通过多光谱与热红外数据融合构建的模型的预测精度存在差异,在处理1、处理2和处理3下拔节期、挑旗期、抽穗期和灌浆期验证决定系数（R）最高值分别为0.63、0.68和0.56,均方根误差（RMSE）最低值分别为0.60、0.24和0.41 t·hm^-2,且在三种灌溉条件下灌浆期预测效果均最佳。因此,利用无人机光谱对小麦品种产量估测时应将多光谱与热红外数据融合,用支持向量机（SVM）算法构建产量估测模型,且模型在灌浆期具有较高预测  精度。     

北部冬麦区主栽品种光合产物贮运特性研究

为解析北部冬麦区小麦品种光合产物积累与转运遗传特性,以近20年内主要推广的7个小麦品种为材料,通过两年两点田间试验,研究不同品种的生长发育生理动态、不同营养器官干物质积累分配、收获指数及籽粒产量。结果表明,收获指数和生物量对产量有显著影响。中麦816和中麦175具有较高产量潜力,分别为4 923.0 kg·hm^-2和4 913.0 kg·hm^-2,主要与其较高的生物学产量和收获指数有关。苗期群体光截获面积、灌浆期光能利用效率对干物质积累有重要影响。研究发现,灌浆期叶绿素含量低、旗叶面积小、光合速率高的品种,干物质积累效率较高,叶片和茎秆中可溶性糖贮积较多,如中麦175。在营养器官干物质分配方面,开花期中麦816和中麦175的各营养器官干物质贮积与其他品种差异较小,但成熟期叶片、茎秆干物质转运效率较高,贮积物残余较少,开花前中麦175和中麦1062贮藏的光合同化物对籽粒贡献最高。通过育种选择可提高光能利用效率和产量潜力,开花前干物质积累量和灌浆期干物质转运效率的选择,可减少成熟期营养器官光合产物残余,从而提高干物质向籽粒的转化效率。本研究进一步明确了新品种选育的目标与方向。