【目的】快速、准确监测覆膜玉米叶绿素含量，探明将影像地膜和阴影背景像元剔除能否提高光谱和纹理特征反演叶绿素含量的精度。【方法】以无人机多光谱遥感影像数据为基础，以覆膜玉米苗期、拔节期、抽雄期和灌浆期叶绿素含量为对象，使用监督分类分割影像背景像元和玉米像元，分析背景像元对玉米冠层光谱的影响，计算全像元和玉米像元影像的光谱特征和纹理特征并筛选较优变量输入，利用偏最小二乘、支持向量机和BP神经网络3种机器学习算法建立玉米叶绿素含量的反演模型。【结果】（1）苗期、拔节期、抽雄期和灌浆期多光谱影像中的背景像元对玉米冠层的光谱均有显著影响。（2）基于玉米像元影像提取的光谱特征、纹理特征和光谱特征+纹理特征为变量输入的反演精度均优于全像元影像(最佳模型建模R 2提高0.078,RMSE和MAE分别降低0.060和0.055 mg·g~(-1)，验证R 2提高0.109,RMSE和MAE分别降低0.075和0.047 mg·g~(-1))。（3）基于玉米像元影像的光谱特征+纹理特征为变量输入的建模精度比仅使用光谱特征或纹理特征为变量输入的建模精度提升显著；其中光谱特征+纹理特征为变量输入的BP神经网络模型精度最高（验证R 2、RMSE、MAE分别为0.690、0.468 mg·g~(-1)、0.375 mg·g~(-1)）。【结论】采用剔除背景像元的无人机多光谱影像光谱和纹理特征数据并结合BP神经网络可较好地实现覆膜玉米叶绿素含量的反演，研究结果可为无人机遥感快速、准确反演覆膜玉米叶绿素含量提供理论参考。

叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光谱反射率及其对应的叶绿素含量。首先采用一阶微分方法提取光谱特征,构建9种高光谱特征参数(Db、Dy、Dr、λb、λy、λr、SDb、SDy和SDr),并分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素含量间的相关关系,优选出与叶绿素含量相关性较高的3种特征参数作为自变量,分别为535nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分值Db、蓝边面积SDb,叶绿素含量实测值作为因变量,随后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立BP神经网络(BPNN)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)反演模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型进行比较。结果表明:叶绿素含量与一阶微分光谱在535nm处具有最大相关系数(R=-0.738),并且与特征参数Db、SDb呈显著相关,相关系数R分别为-0.732和-0.728;遗传算法可以有效地对BPNN初始权值随机化、易陷入局部极值等不足实现优化,并为其定位出理想的搜索空间;GA-BPNN模型的建模集与验证集R2分别为0.878和0.898,RMSE为0.731,与其他反演模型相比,GA-BPNN模型的稳定性和预测能力均表现最好,可为定量预测玉米叶片叶绿素含量提供一定的理论和技术依据。

在低氮胁迫条件下,对25个玉米自交系穗三叶叶绿素含量、光合速率等进行了研究。结果表明:不同玉米自交系穗三叶叶绿素含量的降低呈现相似的规律性,光合速率也出现不同程度的降低,不同自交系间降低的幅度存在较大差异。穗位叶叶绿素含量的降低可作为氮素利用效率的次级选择指标,以穗位叶叶绿素含量降低的百分率为指标,将供试材料分成4类,其中许178、辽5114等自交系叶绿素含量降低幅度较小,具有较高的氮素利用效率。

【目的】叶绿素含量与作物产量呈正相关。通过提高叶绿素含量来提高作物产量是作物育种的方向之一。因此,利用全基因组关联分析(genome-wide association study, GWAS)解析玉米叶绿素含量的遗传基础,可为玉米高光效理想株型设计育种提供理论指导。【方法】以538份玉米自交系构成的关联群体为研究对象,在5个环境下,通过对其授粉后5 d的棒三叶(穗位叶、穗上叶、穗下叶)叶绿素含量进行测定,并借助覆盖玉米全基因组的558 629个单核苷酸多态性标记(SNPs),利用3种模型(Q、K和Q+K)对叶绿素含量进行全基因组关联分析,随后选择最优模型的GWAS结果并结合eQTL(expression quantitative trait loci)分析对叶绿素含量的自然变异进行解析。【结果】5个环境下,棒三叶叶绿素含量均遵从正态分布且叶绿素含量间呈正相关;方差分析表明棒三叶叶绿素含量的环境效应、基因型效应、基因型与环境互作效应均达到了极显著水平;此外,穗上叶、穗位叶和穗下叶叶绿素含量的遗传力分别为0.66、0.66和0.67。比较3种模型发现K模型对假阳性(I型错误)控制最好,在此模型下共检测到29个与棒三叶叶绿素含量显著关联的SNP(P≤3.99×10-6),涉及到18个位点,共有76个候选基因落在这18个位点内,其中85.5%(65/76)的候选基因具有eQTL,11.8%(9/76)的候选基因与对应表型显著相关(P<0.05),说明这9个基因可能是通过表达量变化来调控表型变异。在这76个基因中,60个候选基因有功能注释,功能涉及到能量代谢、物质输送代谢途径和生物合成调节等过程。此外还发现2个可以在不同环境或不同叶片共定位的位点,其中,共定位位点内的基因GRMZM2G074759编码一种与AAE3高度相似的酰基活化酶,该基因通过提高α-酮戊二酸(ALA)和草酰乙酸含量进而影响氨基酸生物合成,提高籽粒赖氨酸含量,改善玉米品质。此外,ALA的合成会促使叶绿素含量升高,进而提高作物产量,推测该基因为最可能的候选基因。【结论】K模型对假阳性的控制效果最好,基于K模型,共检测到18个玉米叶绿素含量显著关联位点,发现多个参与叶绿素合成途径相关基因。

以陕西省扶风县马席村、巨良农场和杨凌区揉谷乡种植的大田玉米为试验材料,分别测定玉米抽雄期、灌浆期和乳熟期的冠层光谱反射率和叶片叶绿素含量,分析冠层各光谱植被指数与叶片叶绿素含量之间的相关关系,建立玉米叶绿素含量估测模型。结果表明,以单变量光谱植被指数估算叶绿素含量,抽雄期的最佳模型由修正叶绿素吸收反射率指数(Modified chlorophyll absorption reflectivity index,MCARI)建立,灌浆期最佳模型由垂直植被指数(Perpendicular vegetation index,PVI)建立,乳熟期最佳模型由植被衰老反射率指数(Plant senescen...

以玉米幼苗刚好完全展开的1～5叶位叶片为材料,通过检测叶绿素含量和荧光参数特性,研究玉米不同叶位叶片的光化学活性。结果表明:随着叶位的上升,叶绿素含量逐渐增加;与第1,2位叶比,第4,5位叶具有更高的Fv/Fm和ETo/RC,即第4,5位叶具有更强的光化学活性。

采用朱军包括基因型×环境互作效应的加性-显性-母体效应遗传模型(ADM模型)分析方法,研究了不同环境条件下玉米吐丝期叶片叶绿素含量性状的遗传主效应及其与环境互作效应。结果表明,玉米叶片叶绿素含量的遗传表现除了受制于基因的加性效应、显性效应及母体效应等遗传主效应外,还会明显受到遗传主效应与环境互作效应的影响。遗传主效应中以显性效应(VD)为主,加性效应(VA)次之。互作效应中以显性效应×环境互作效应(VDE)为主,其次为母体效应×环境互作效应(VME)。叶片叶绿素含量性状在早代不同环境中选择均具有一定的成效。在遗传育种中需要注意各种基因效应在不同环境中的差异,根据各亲本的遗传效应预测值,选用遗传...

水培条件下研究不同浓度Cd2+胁迫对玉米幼苗生长、叶绿素含量和细胞超微结构的影响。结果表明:低浓度Cd2+(10-6mol/L)对玉米幼苗生长、叶绿素含量、叶绿体超微结构没有明显影响;当Cd2+浓度达到10-5mol/L时,幼苗生长及叶绿素含量均明显降低,叶绿体膨大,类囊体排列不规则,根细胞的膜系统破坏明显;高浓度Cd2+(10-4mol/L)处理后,玉米幼苗生长受到明显抑制,细胞器损伤严重甚至解体。简要讨论Cd2+毒害的作用机理。

为研究基于高光谱优化NDVI值在反演喇叭口期玉米叶片氮含量的可行性,使用Fiedspec3.0光谱仪和Greenseeker分别对不同施氮量下玉米叶片的光谱反射率和NDVI进行了测定,并对NDVI值进行了提取和优化,建立玉米叶片氮含量优化NDVI反演模型,对其反演精度进行验证。结果显示:优化NDVI值与NDVI测定值、玉米叶片氮含量均呈显著正相关(r=0.913 2,0.949 8),优化NDVI值对玉米叶片氮含量反演精度达到显著水平(r=0.908 1),反演精度高于NDVI测定值。优化NDVI值能通过群体的速测来决策玉米叶片的氮含量,为玉米进行氮营养诊断提供新的技术支持,具有重要的现实意义...

采用盆栽试验研究了不同氮营养水平下的春玉米叶片叶绿素和全氮含量与叶片光谱反射率的相关性。结果表明,拔节期和喇叭口期是玉米氮素光谱营养诊断的敏感时期;利用绿峰处叶片最大光谱反射率反演玉米叶片氮素含量和叶绿素含量的精度为:喇叭口期>拔节期>开花吐丝期;不同生育时期诊断玉米叶片氮素含量和叶绿素含量时所采用的光谱波段也不同,拔节期和喇叭口期采用可见光波段的光谱反射率可靠性较高,而开花吐丝期采用近红外波段的光谱反射率可靠性较高;两波段组合光谱变量对叶片叶绿素和全氮含量的判别精度高于单一波段的判别精度。

通过研究不同浓度铅胁迫对糯玉米叶片叶绿素含量和抗氧化酶活性的影响,结果表明:糯玉米幼苗叶片中叶绿素a、叶绿素b及叶绿素(a+b)含量随铅胁迫浓度升高而逐渐降低;超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)活性随铅胁迫浓度的升高呈现先升高后降低的趋势;低浓度铅处理对糯玉米幼苗生长具有一定的刺激作用,而高浓度铅处理对糯玉米幼苗生长则表现为抑制作用。

以抗旱性不同的3个玉米品种京单28、郑单958、京科25为试材,研究干旱胁迫下玉米的叶绿素荧光参数及质膜透性的变化。结果表明:干旱胁迫对叶绿素荧光参数的影响非常显著,干旱胁迫会降低玉米PSⅡ的原初光能转化效率(Fv/Fm),使PSⅡ反应中心开放部分比例(qP)降低,用于光合作用电子传递的份额(qP)减少,而以热能的形式耗散,过量的光能不及时耗散会使光合器官受到损伤,导致玉米叶片原生质膜结构伤害,从而引起膜的透性增大,玉米叶片中丙二醛、脯氨酸含量变化。

高光谱遥感技术为水稻叶片叶绿素含量的高通量、无损、准确监测提供了有效途径,然而高光谱数据的降维或特征光谱参数的选择是叶绿素含量有效反演的关键环节。利用2017年辽宁省盘锦市大洼水稻氮高效品种筛选试验基地的水稻叶片叶绿素含量与叶片高光谱数据,探讨了高光谱数据的降维方法与叶绿素含量的反演建模。首先应用最优子集选择算法(best subset selection)对工程常用的水稻叶绿素反演特征光谱指数进行优选,筛选出最优组合,作为叶绿素多元回归模型的输入特征;同时应用没有在光谱领域得到有效应用的基函数展开算法,利用Gram-Schmidt正交变换寻找叶片高光谱数据的基函数空间,再将高光谱数据投影到基函数空间从而实现降维,最后利用降维后的数据进行多元回归建模,反演叶绿素。结果表明:最优子集选择算法优选出的mNDVI(445,705,750)、NDVI(705,750)、PSRI(500,680,750)、RD(505,705)、RI1dB(720,735)、MCARI(550,670,700)、PPR(450,550)共7个特征指数组合,回归模型反演精度最高,决定性系数R2为0.844,均方根误差RMSE为0.926;基于基函数展开算法对400～1000nm波段范围601维高光谱数据降至13维,叶绿素反演回归模型的决定性系数R2达到0.861,均方根误差RMSE为0.906。说明基于基函数展开的高光谱降维与叶绿素含量估测方法效果较好,可为水稻叶绿素含量估测与长势诊断提供技术支持。

洪湖是湖北省最大的湖泊,具有调蓄、灌溉、供水、渔业、物种保护、航运、旅游等多种功能,是长江中下游典型的大型浅水型湖泊。传统的设点监测费力、费时,随着遥感技术和手段的进步,遥感反演洪湖叶绿素a浓度成为技术上可能。利用2005年至2010年6年监测数据与同期MODIS数据进行统计分析,研究业务上进行洪湖叶绿素a含量反演的可能性,结果表明:当叶绿素a含量比较高时,它成为影响湖中NDVI指数的主要因素,当浓度较低时,它与NDVI指数相关性差,表明它不是主要要素;通过分析不同时段两者统计关系结果为:12～2月因藻类浓度比较小,叶绿素a浓度低,加上其它要素干扰湖中NDVI指数,监测数据与同期MODIS数据...

叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)是评价水稻健康状况的重要农学参数,为了解决传统监测方法工作量大,效率低的问题,以东北粳稻为研究对象,采用不同施肥处理开展小区试验,利用无人机低空遥感技术分别获取水稻分蘖期、拔节孕穗期、抽穗灌浆期水稻冠层高清数码影像,同时利用叶绿素仪测量水稻冠层SPAD值,并对无人机高清数码影像反演SPAD的可行性及方法进行研究。结合k-means聚类和阈值分割的方法去除背景提取出水稻叶片的RGB值,构建出R、G、B及G/R、