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高温胁迫下水稻产量的高光谱估测研究
引用本文:谢晓金,李映雪,李秉柏,申双和,程高峰.高温胁迫下水稻产量的高光谱估测研究[J].中国水稻科学,2010,24(2):196-202.
作者姓名:谢晓金  李映雪  李秉柏  申双和  程高峰
作者单位:1. 南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044;江苏省农业科学院资源与环境研究所,江苏南京210014
2. 南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京,210044
3. 江苏省农业科学院资源与环境研究所,江苏南京,210014
基金项目:国家科技支撑计划资助项目 
摘    要:为了定量分析不同生育期冠层反射光谱参数与水稻产量及产量构成要素的相互关系,确定能够准确预测高温胁迫下水稻籽粒产量的敏感光谱参数,通过盆栽试验,测定了孕穗期4种温度胁迫处理后的2个水稻品种不同生育期冠层高光谱反射率以及成熟后的理论产量、实际产量、穗数、每穗粒数、千粒重、穗长、穗干质量和结实率。结果表明,相对于蜡熟期的光谱参数,抽穗期和灌浆期的光谱参数与理论产量、实际产量、穗数、每穗粒数、千粒重、穗长、穗干质量以及结实率的相关性都较高,均达到显著水平。此两个时期可以作为预测水稻产量的关键时期。其中,差值植被指数DVI810,A(450,560,680)]、垂直植被指数PVI(810,680)、红边幅值Dλred和红边峰值面积可以同时预测成熟水稻的理论产量和实际产量。而差值植被指数DVI(810,450)和DVI(810,560)、垂直植被指数PVI(810,680)和Dλred可以同时预测成熟水稻的穗数、每穗粒数和千粒重。相对于灌浆期的模型,抽穗期的模型能较可靠地监测水稻产量。

关 键 词:水稻  高温胁迫  冠层高光谱反射率  产量预测  产量构成因素
收稿时间:1900-01-01;

Estimation of Rice Yield under High Temperature Stress by Hyper-spectral Remote Sensing
XIE Xiao-jin,LI Ying-xue,LI Bing-bai,SHEN Shuang-he,CHENG Gao-feng.Estimation of Rice Yield under High Temperature Stress by Hyper-spectral Remote Sensing[J].Chinese Journal of Rice Science,2010,24(2):196-202.
Authors:XIE Xiao-jin    LI Ying-xue  LI Bing-bai  SHEN Shuang-he  CHENG Gao-feng
Institution:XIE Xiao-jin1,2,LI Ying-xue1,LI Bing-bai2,SHEN Shuang-he1,CHENG Gao-feng2(1College of Applied Meteorology,Nanjing University of Information Science , Technology,Nanjing 210044,China,2Institute of Resources , Environment,Jiangsu Academy of Agricultural Sciences,Nanjing 210014,China)
Abstract:To determine the relationships between the canopy spectral reflectance indices during different growth stages and grain yield and its components of rice,and to seek the sensitive spectral parameters for exactly estimating rice grain yield under high temperature stress,a pot experiment was conducted with two rice cultivars under four high-temperature stresses at the booting stage.The canopy hyper-spectral reflectance at different growth stages after heading,theoretical yield,actual yield,grain number per pan...
Keywords:rice  high temperature stress  canopy hyper-spectral reflectance  yield forecast  yield components  model  remote sensing  
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