地面高光谱和低空遥感监测小麦白粉病初探

利用手持式高光谱仪和基于数字技术的低空遥感系统，对不同严重度小麦白粉病冠层光谱反射率进行了测定，同时调查病情指数，分析不同时期地面平台光谱反射率与病情指数及低空遥感平台反射率与病情指数（disease index，DI）、归一化植被指数（normalized difference vegetable index，NDVI）相关性。结果表明，地面光谱测量冠层光谱反射率和低空遥感数字图像反射率与小麦白粉病病情指数在灌浆期有显著的相关关系，就地面测量结果而言，近红外波段的相关性高于绿光波段，相关系数分别为0．79和0．54；低空遥感数字图像红、绿、蓝三波段中，相关性依次降低，相关系数分别为0．79、0．75和0．62；而且低空遥感图像与归一化植被指数也存在较好的相关关系，蓝、红、绿波段，相关系数依次为0．70、0．68和0．54。这表明利用遥感非破坏性监测小麦白粉痛有着良好的应用前景，对于小麦白粉病发生面积监测有重要意义。     

小麦条锈病多时相冠层光谱与病情的相关性

通过田间接种诱发了不同等级的小麦条锈病,随着条锈病的传播,在不同的小区间形成病情梯度,利用ASD手持式地面非成像光谱仪(325～1075nm)测定不同生育期、不同病情指数的冬小麦冠层光谱反射率,并同步调查病情指数,进而对不同生育期、不同病情指数的小麦条锈病冠层光谱反射率进行相关分析。结果表明,不同病情指数的冬小麦植株在600～703、770～930nm波段的冠层光谱反射率存在显著差异,并在波段770～930nm间,病情指数(DI)与光谱反射率呈显著负相关,负相关系数达到极显著;而在600～703nm间,病情指数与光谱反射率呈显著正相关,相关系数达到极显著。构建了3个生育期病情指数与650和850nm波段处的光谱反射率的回归方程:拔节期,DI=13.03×R650nm-0.67×R850nm 10.22(R2=0.6570);灌浆期,DI=48.63×R650nm-2.41×R850nm-41.51(R2=0.8196);乳熟期,DI=24.42×R650nm-5.10×R850nm 67.77(R2=0.7336)。     

利用高光谱遥感估计白粉病对小麦产量及蛋白质含量的影响

为了明确小麦感染白粉病后,病害严重度和冠层光谱与产量、产量因子及其籽粒蛋白质含量的关系,采用不同用量的药剂控制田间小麦白粉病的发生程度,于灌浆期对不同严重度小麦冠层进行高光谱测量,并对产量、产量因子及蛋白质含量进行测定.结果表明,小麦白粉病主要是通过降低千粒重导致产量损失,同时病害对小麦品质因子蛋白质含量也有明显的影响;在各期病情中以抽穗期病情与产量、蛋白质含量相关性最高,相关系数分别为-0.8726和-0.7939,扬花期病情则与千粒重相关性最高.灌浆期的光谱参数与产量、千粒重及蛋白质含量之间均有显著相关性,其中差异植被指数(DVI)和近红外波段反射率(R760-850)与三者的相关系数均在0.7以上,因此分别建立了基于DVI和R760-850的产量预测模型.     

白粉菌侵染后田间小麦叶绿素含量与冠层光谱反射率的关系

 本文对白粉菌侵染后田间小麦叶片叶绿素含量与光谱反射率的关系进行了研究。用不同浓度的药液控制田间病害的发生梯度,于灌浆期对不同严重度小麦冠层的光谱反射率进行了测量,同时测定小麦叶绿素含量并调查病情指数,分析叶绿素含量与病情指数、冠层光谱反射率的关系。结果表明,药剂对叶绿素含量无显著影响;受白粉病危害后,小麦叶片叶绿素含量明显降低,抗性不同的品种之间下降速度存在差异,与病情指数之间也有极显著的相关性。绿光波段与叶绿素含量之间的相关性达到了显著水平;基于多波段建立的模型要优于单波段,可以利用绿光、红光波段的反射率估计叶绿素含量。红边参数与叶绿素含量之间也有较好的相关性,其中以红边面积的相关系数最大。     

小麦条锈病高光谱近地与高空遥感监测比较研究

 小麦条锈病是我国小麦生产中的重要病害,对该病防治的关键是做好监测工作。本研究利用ASD手持野外光谱仪[ASD FieldSpec HandHeld FR(325~1 075 nm)]和热气球在近地与高空研究了发病小麦冠层的高光谱遥感数据特征,获得了近地和对应高空2个不同平台光谱数据。经比较分析,发现高空数据与近地数据之间存在明显而有规律的变异关系,即高空获得的光谱反射率在可见光谱区域明显大于近地获得的光谱反射率。进一步对差异最显著的绿峰580 nm和黄边610 nm处数据进行回归分析,获得了高空光谱反射率值与近地光谱反射率值之间的回归模型,为进一步研究利用高平台遥感监测小麦条锈病奠定了一定的理论基础。     

小麦条锈病卫星与近地光谱反射率的比较

通过人工接种诱发小麦条锈病,在病害大面积发生后,利用ASD手持式野外光谱仪(325～1075nm)测定小麦条锈病近地冠层高光谱数据,并获取该试验田同一时相SPOT-2卫星遥感数据,进而对卫星及近地小麦条锈病光谱反射率进行比较分析.结果显示,两者在SPOT-2卫星的3个波段上表现一致;1、2波段发病区的冠层光谱反射率分别为19.02%和15.40%,比对照区的18.61%和14.90%高,而在3波段中,发病区和对照区的反射率分别为34.65%和35.90%.由此可见,3波段发病区与对照区的光谱反射率差异更大,可用3波段进行小麦条锈病卫星遥感监测.     

林芝地区小麦条锈菌与气象因子的关系及流行动态模型的构建

为了解西藏林芝地区气象因子对小麦条锈病的影响及其流行动态,2016年采用五点取样法对林芝地区小麦条锈病的发病情况进行监测,通过相关性分析、逐步回归C(p)统计法和线性回归等方法,分析了病情指数与气象因子的关系,并结合时间和病情指数建立了病害预测模型。结果表明,在林芝地区,温度X_1、湿度X_2均与小麦条锈病病情指数Y呈极显著相关,降雨量X_3与病情指数Y呈显著相关;线性回归方程为:Y=-482.5991+19.7494X1+3.7974X2-0.8439X3。根据模拟情况选择的病害流行动态方程为Y=1/e~((0.914t+0.385)),决定系数为0.952,模型的拟合效果较好,表明该模型能够为林芝地区小麦条锈病的预测预报提供有效的参考依据。     

谷子叶绿素含量高光谱特征分析及其反演模型构建

基于高光谱数据综合分析不同施肥条件下谷子各生长期冠层叶绿素含量的高光谱特征,在分析各光谱特征参数与叶绿素相关性的基础上,基于偏最小二乘法和人工神经网络构建叶绿素含量的遥感反演模型.结果表明:NDVI(归一化植被指数)、GNDVI(绿色归一化植被指数)、PSNDa(特殊色素归一化指数a)、PSSRc(特征色素简单比值指数...     

不同氮水平下冬小麦农学参数与光谱植被指数的相关性

利用光谱仪通过大田试验测量不同氮素水平及不同生育期冬小麦冠层的光谱反射率,测算叶面积指数(LAI)、叶绿素含量(CHL)、叶绿素密度(CHL.D)、地上鲜生物量和地上干生物量等农学参数;在此基础上分析了不同氮素水平冬小麦生育期内的光谱植被指数的变化,并分析了农学参数与植被指数之间的相关性。结果表明:小麦叶面积指数、叶绿素密度与比值植被指数(RVI)和归一化差值植被指数(NDVI)在各生育期呈显著相关,小麦叶片的叶绿素含量与RVI、NDVI在抽穗期呈极显著相关,而地上鲜生物量、地上干生物量与RVI和NDVI从起身到孕穗期呈显著相关。     

基于偏最小二乘法的小麦条锈病潜育期冠层高光谱分析

为能够找到更快速、高效的监测早期小麦条锈病的方法,通过获得在0.2、0.1、0.05 mg/m L三种不同浓度小麦条锈菌胁迫下的潜育期小麦冠层光谱数据,利用定性偏最小二乘法建立小麦条锈病潜育期小麦叶片冠层光谱识别模型并分析在3类不同光谱特征(波段、变量、建模比)下的模型准确性及适应性。结果表明,在325~1 075 nm波段内,以伪吸收系数二阶导数[log10(1/R)_2nd.dv]为光谱特征所建模型的平均准确率最高,训练集为97.89%,测试集为92.98%,可优先作为建模时备选的变量参数;在不同波段范围所建模型中,在925~1 075 nm波段内,以伪吸收系数的一阶导数[log10(1/R)]为光谱特征所建模型的平均准确率最高,训练集为98.27%,测试集为94.33%,可优先作为建模时备选的波段范围。表明利用冠层高光谱特征可以实现对小麦条锈病潜育期的定性分析,是一种能早期监测小麦条锈病的无损高效方法。     

无人机遥感监测小麦条锈病初探

由条形柄锈菌小麦专化型(Puccinia striiformisf.sp.tritici)引起的小麦条锈病是我国重要的小麦病害之一,该病害是一种气传病害,在适宜条件下能够在短时间内大规模流行成灾[1].近年来,应用遥感技术进行植物病害监测的研究逐渐增多.Nilsson[2]综述了遥感技术在植物病害防控中的应用,认为多光谱测量、热红外、数码摄像、雷达、短波、激光、卫星等多种遥感监测技术,在植物病害和植物病害测量中具有很大潜力.无人机遥感也是遥感监测技术的重要组成部分,与一般的航空遥感相比,其具有成本低、分辨率高、受天气条件影响小的特点.     

基于Logistic、IBk以及Randomcommittee方法的条锈病潜育期小麦冠层光谱的定性识别

为寻求在小麦条锈病潜育期能探知和监测病害的简单便捷方法,通过人工接种不同品种小麦诱发条锈病,在小麦条锈病菌尚处于潜育期时,采集小麦冠层光谱数据,并利用双重Real-time PCR分子生物学技术检测条锈病菌潜育菌量,基于Logistic、IBK以及Randomcommittee三种方法,在不同建模比、不同参数变换下建立可识别潜育期小麦条锈病的数学模型。结果表明,在全波段范围内(325~1 075 nm),3种方法所建模型模拟识别潜育期小麦条锈病是可行的,但识别效果有一定差异,基于Logistic、IBK以及Randomcommittee方法所建模型的平均准确率分别为83.95%~84.51%、87.72%~88.98%、93.19%~93.46%。因此,基于Randomcommittee方法所建模型的识别准确率最高,效果最好,更适合小麦条锈病潜育期的定性识别。     

Models for predicting potential yield loss of wheat caused by stripe rust in the U.S. Pacific Northwest

Climatic variation in the U.S. Pacific Northwest (PNW) affects epidemics of wheat stripe rust caused by Puccinia striiformis f. sp. tritici. Previous models only estimated disease severity at the flowering stage, which may not predict the actual yield loss. To identify weather factors correlated to stripe rust epidemics and develop models for predicting potential yield loss, correlation and regression analyses were conducted using weather parameters and historical yield loss data from 1993 to 2007 for winter wheat and 1995 to 2007 for spring wheat. Among 1,376 weather variables, 54 were correlated to yield loss of winter wheat and 18 to yield loss of spring wheat. Among the seasons, winter temperature variables were more highly correlated to wheat yield loss than the other seasons. The sum of daily temperatures and accumulated negative degree days of February were more highly correlated to winter wheat yield loss than the other monthly winter variables. In addition, the number of winter rainfall days was found correlated with yield loss. Six yield loss models were selected for each of winter and spring wheats based on their better correlation coefficients, time of weather data availability during the crop season, and better performance in validation tests. Compared with previous models, the new system of using a series of the selected models has advantages that should make it more suitable for forecasting and managing stripe rust in the major wheat growing areas in the U.S. PNW, where the weather conditions have become more favorable to stripe rust.     

2002—2014年陕西省小麦条锈菌生理小种变化动态和小麦品种(系)的抗病性

为明确陕西省小麦条锈菌的群体结构、变异动态和新育成小麦品种(系)的抗病性,为病害流行预测、防治以及抗病育种提供依据,本研究于2002—2014年从陕西省8个市(区)的28个县(区)和毗邻的甘肃省、四川省和湖北省部分地区共采集鉴定小麦条锈菌标样2 779份,监测到条锈菌生理小种和致病类型45个,其中,CYR33和CYR32为目前陕西省小麦条锈菌主要流行小种,新致病类型G22-9和G22-14虽然目前出现频率不高,但对贵农系列、92R系列以及Moro均有毒性,且出现频率呈上升趋势。目前小麦条锈菌群体中Hybrid46致病类群和水源11致病类群占绝对优势,这与我国小麦品种抗病基因单一化有较大关系,应加强开发和利用新的、多元化的抗源材料。对2 952份陕西省新育成小麦品种(系)抗病性测试结果表明,其整体抗性水平呈上升趋势。综合条锈菌生理小种监测和抗病性分析结果,目前小麦抗条锈病育种应以抗CYR33和CYR32为主,同时注意对G22-9和G22-14的抗病性研究。     

小麦抗条锈病一致性数量性状位点(MQTL)图谱构建

 小麦条锈病是造成小麦减产和品质劣化的最重要病害,定位小麦染色体上一致性条锈病抗性基因/位点/区段是小麦条锈病抗性分子育种的重要基础。本研究对至今分子标记和遗传定位的342个条锈病抗性基因/位点/区段进行数据搜集整理,借助Maccaferr和Andrzej的参考图谱,基于元分析技术进行Meta-QTL(MQTL)检测,共获得194个小麦抗条锈病MQTL,包括74个与严重度(Disease severity, DS)相关,46个与反应型(Infection type, IT)相关、19个与病程曲线下面积相关(Area under disease progress curve, AUDPC)、28个与DS和IT共相关、6个与DS和AUDPC共相关、15个与IT和AUDPC共相关、6个与其他条锈病抗性性状相关。这些抗条锈病一致性QTL定位于小麦21条染色体上,呈非均匀分布,且部分MQTL集中成簇。通过与已发表的正式命名抗条锈病基因比较分析,发现大多数正式命名基因定位于MQTL簇区段,说明这些MQTL簇区段很可能是控制小麦条锈病抗性热点区域。控制小麦抗条锈病一致性QTL遗传图谱的构建为小麦条锈病抗性基因精细定位及抗病育种提供了遗传信息参考依据。     

小麦抗条锈病一致性数量性状位点(MQTL)图谱构建

 小麦条锈病是造成小麦减产和品质劣化的最重要病害,定位小麦染色体上一致性条锈病抗性基因/位点/区段是小麦条锈病抗性分子育种的重要基础。本研究对至今分子标记和遗传定位的342个条锈病抗性基因/位点/区段进行数据搜集整理,借助Maccaferr和Andrzej的参考图谱,基于元分析技术进行Meta-QTL(MQTL)检测,共获得194个小麦抗条锈病MQTL,包括74个与严重度(Disease severity, DS)相关,46个与反应型(Infection type, IT)相关、19个与病程曲线下面积相关(Area under disease progress curve, AUDPC)、28个与DS和IT共相关、6个与DS和AUDPC共相关、15个与IT和AUDPC共相关、6个与其他条锈病抗性性状相关。这些抗条锈病一致性QTL定位于小麦21条染色体上,呈非均匀分布,且部分MQTL集中成簇。通过与已发表的正式命名抗条锈病基因比较分析,发现大多数正式命名基因定位于MQTL簇区段,说明这些MQTL簇区段很可能是控制小麦条锈病抗性热点区域。控制小麦抗条锈病一致性QTL遗传图谱的构建为小麦条锈病抗性基因精细定位及抗病育种提供了遗传信息参考依据。     

潜育期小麦条锈菌的高光谱定性识别

小麦条锈病的发生流行严重影响小麦的生产安全,其早期的监测预警对病害发生的防控具有重要作用。本研究利用Hand Held 2地物光谱仪获取不同浓度小麦条锈菌胁迫下的潜育期小麦冠层高光谱数据,基于定性偏最小二乘(discriminant partial least squares,DPLS)、人工神经网络(artificial neural networks,ANN)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种方法建立识别潜育期小麦条锈菌的模型,并分析接菌间隔日、建模比及光谱特征的差异对模型效果的影响。结果显示,在全波段(325~1 075 nm)建模,SVM识别效果优于ANN,而ANN优于DPLS,其中以一阶导数为光谱特征所建模型识别效果最优,在不同建模比下其识别准确率均可达到100.00%。     

林芝地区小麦条锈菌转主寄主小檗的鉴定与分布

西藏自治区是我国小麦条锈病发生与流行相对独立的一个区系,小麦条锈病是严重影响西藏小麦安全生产的重要病害之一,林芝地区是西藏自治区小麦条锈病重要的常发区和流行区。已有研究证实,小檗是小麦条锈菌的转主寄主之一,并在我国小麦条锈菌致病性变异产生新菌系和小麦条锈病的发生过程中起作用。林芝地区小檗种类较多,但目前对林芝地区小檗是否能作为小麦条锈菌的转主寄主缺乏相关的研究和报道。本文针对小麦条锈病常发区的西藏林芝地区小檗资源进行了调查,对小檗能否作为小麦条锈菌转主寄主进行了鉴定。结果表明6种小檗在林芝地区常见且分布广泛,均是小麦条锈菌的转主寄主。这对进一步研究西藏小麦条锈病的发生、流行与病原菌致变性变异起着重要作用。     

小麦条锈病抗病遗传及菌源基地基因布局研究进展

小麦条锈病是世界范围内严重影响小麦生产安全的重要病害。我国是世界上最大的小麦条锈病流行区,自成独立的流行体系。培育和种植抗病品种是防治病害最有效的措施。然而,小麦品种对条锈病的抗性常常由于病菌新小种的产生而丧失,这既是一个重大科学问题,也是一个亟待研究解决的生产实际问题。如何有效、合理地利用小麦的抗病性,植病学家和育种学家进行了一个多世纪的研究与探索,提出了各种理论与策略,开展了各种实践与探索。该文就小麦抗条锈病遗传及其基因布局研究进展进行综述,主要包括抗性鉴定评价、抗病基因发掘与利用、数量抗性位点定位、抗病基因克隆与功能解析、近等基因系创建与应用,以及抗源创制、抗病生态育种和大区基因布局等,并对深入开展抗条锈病基因发掘与利用和大区基因布局进行展望,以期为抗病育种和病害持续治理提供参考。     

湖北省小麦品种(系)对赤霉病、条锈病、白粉病和纹枯病的抗性评价

为了解湖北省小麦品种(系)的抗病性水平,对2001年以来湖北省审定的46个小麦品种和在湖北省进行区域试验的447份小麦品系进行赤霉病、条锈病、白粉病和纹枯病等4种主要病害的抗病性评价。结果表明:1)参试品系中有1份材料对赤霉病表现高抗,未发现对纹枯病表现高抗或免疫的材料;对赤霉病和纹枯病的平均抗性评价分值分别为14.30和3.49,介于中感和高感之间;对条锈病和白粉病的平均抗性评价分值分别为13.43和8.34,介于中抗和中感之间。2)审定品种的综合抗性水平不高,对条锈病的抗性评价分值为12.47,介于中抗和中感之间,对其他3种病害的抗性介于中感和高感之间;审定品种的单产呈增加趋势,株高在不断降低,生育期相应延长,综合抗病性也在增强。3)审定品种的综合抗病性与对条锈病抗性的相关系数最高,为0.738;对纹枯病的抗性与株高呈显著正相关,与单产呈显著负相关;对赤霉病的抗性与株高无显著相关。鉴于此,湖北省需加强抗病育种力度,同时应充分做好小麦病害的防控。