基于GreenSeeker主动遥感的大豆NDVI/RVI分析与籽粒产量估测的初步研究

【摘要】大豆是世界上最重要的农作物之一,在粮食作物构成和油料作物生产中占有重要地位。大豆高产一直是育种家最重要的目标,在育种过程中生长性状以及产量的鉴定是关键,如何快速无损地获得田间成百上千个小区大豆的产量性状,提高育种选择效率,从而实现大豆的规模化育种,这是目前亟待解决的问题。利用遥感技术可进行大豆生长监测和产量估测,主动传感器GreenSeeker是比较理想的作物生长快速诊断工具,已经在小麦、玉米和水稻中得到广泛应用。本研究以2011年和2012年黄淮海地区大豆育种品系和重组自交家系群体(NJRIKY)为研究对象,采用主动传感器GreenSeeker对大豆苗期、开花期、结荚期和鼓粒期冠层反射光谱进行监测,获得冠层归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),解析大豆植被指数与产量的变化规律,围绕预测产量的最佳生育期,寻找基于冠层NDVI和RVI的产量估算模型。主要研究结果如下：1.本文对2011年和2012年黄淮海地区大豆育种品系和重组自交家系群体(NJRIKY)不同试验的产量结果进行方差分析,结果表明,2011年大豆品系鉴定试验、2012年不同熟期组的大豆品系比较试验、2012年不同熟期组的大豆品系鉴定试验、2012年山东省大豆区域试验以及2012年NJRIKY群体试验的供试材料间产量均表现极显著差异(P<0.01),适合进行估产建模的研究。2.在大豆苗期、开花期、结荚期和鼓粒期,对2011年和2012年的5个试验采集大豆冠层NDVI与RVI,分析发现大豆冠层NDVI与RVI随生育期的推进均呈现“低-高-低”变化趋势。从开花期到结荚期大豆田间冠层完全封垄,群体结构稳定,郁闭度基本保持不变,冠层NDVI和RVI均维持在较高水平。该时期大豆植被覆盖度均较大,冠层NDVI和RVI变幅较小。苗期与鼓粒期大豆冠层NDVI与RVI变幅均较大,其中,苗期受土壤背景的影响,冠层植被指数不能准确反映材料间的生长情况；鼓粒期大豆植株的生长差异变化较大,且郁闭度有所降低,冠层植被指数的变幅较大。3.利用冠层NDVI和RVI估测大豆的产量,构建大豆产量估测的回归模型。基于单一生育期植被指数建立的产量估测模型大多数以线性关系为主,少数表现为指数关系。不同试验所建模型的检验结果达到显著(P<0.05)或极显著水平(P<0.01),然后基于模型的决定系数(R2)最大和标准误(SE)最小的原则,发现每个试验在大豆鼓粒期基于植被指数所建模型的效果明显优于其它三个生育期(苗期、开花期和结荚期),因此,确定鼓粒期是利用主动传感器进行大豆产量估测的最佳生育期。同时,本研究利用多生育期的大豆冠层植被指数与产量构建多元回归模型,然后筛选出最佳回归模型。基于多生育期植被指数建立的产量估测模型表现为线性或指数关系。基于结荚期和鼓粒期两个生育期冠层植被指数构建估产模型的决定系数有所提高,但提高幅度不大。而基于三个生育期(开花期、结荚期和鼓粒期)冠层植被指数建立的估产模型明显优于基于两个生育期(结荚期和鼓粒期)冠层植被指数建立的模型,模型的预测精度显著提高。综合比较大豆冠层NDVI和RVI所建估产模型,发现大部分基于NDVI所建模型的效果优于RVI。综合比较分析,本研究筛选出黄淮海地区大豆育种品系材料的产量最佳估测模型。其中,2011-2012年育种品系基于三个生育期(开花期、结荚期和鼓粒期)冠层NDVI所建的多元回归模型表现较好,其模型为y=e6.9-4.1×1+4.3×2+1.4×3(R2=0.66,SE=416.77),可估测的产量变异范围(749.96-4456.30kghm-2)较广,生育期变异范围是93.0-117.0d。利用NJRIKY群体试验对黄淮海地区育种品系所建的估产模型进行检验,发现大豆产量预测值与实测值之间的决定系数可达到0.59,且标准误较小(SE=438.13),所建模型具有一定的预测效果,这说明基于冠层植被指数估测大豆产量具有可行性。4.比叶重(SLW)是反映大豆光合作用的重要生理指标之一,与大豆田间长势及产量密切相关。分析2012年品系比较晚熟组试验,发现在鼓粒期基于冠层RVI和SLW两个变量所建模型y=946.6+199.3RVI+15.4SLW(R2=0.65,SE=208.73)表现较好,明显优于同一时期基于冠层RVI单变量所建模型的估测效果。本研究的主要目的是选择基于大豆关键生育期的NDVI和RVI建立大豆产量估测的最优回归模型,简化大豆产量的鉴定过程,提高大豆高产育种选择效率。研究结果表明基于主动传感器获得的NDVI和RVI进行大豆产量估测具有可行性,其结果对田间大豆育种工作高产品系的选择具有一定的指导意义。
【作者】张宁；
【导师】盖钧镒；
【作者基本信息】南京农业大学，遗传学，2013，硕士
【关键词】大豆；产量；归一化植被指数；比值植被指数；主动传感器；遥感估测；

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