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...

以湖北省第一大湖泊洪湖为研究对象，利用Sentinel-2遥感影像和现场监测数据，基于随机森林机器学习模型构建洪湖湿地叶绿素a和浊度遥感反演模型并揭示其时空变化规律。研究结果表明，叶绿素a与浊度反演模型均能较好地拟合数据，R~(2)的值分别为0.888和0.878；2020～2022年，洪湖叶绿素浓度均值分别为58.127 μg/L、61.847 μg/L和82.017 μg/L，浊度均值分别为50.180 NTU、47.379 NTU和85.377 NTU；洪湖湖区浊度和叶绿素a浓度在空间分布上呈现出显著的负相关性（R~(2)=0.9641）；三年间叶绿素a和浊度显著升高表明洪湖水质处于持续恶化趋势，长期围网围垸养殖过程的迟滞效应、极端气候事件的冲击影响、流域外源污染负荷的居高不下加之内源污染释放的显著增强可能是导致洪湖水质根源性变化的重要驱动因素。本研究揭示洪湖湿地叶绿素a和浊度时空变化规律并分析主要驱动因素，对洪湖水华风险预警和重点区域有效管理具有重要意义。

基于遥感的大面积水体监测技术为水环境监测提供了一种有效手段。以鄱阳湖为研究区,以反映水体营养状态的重要指标叶绿素a为研究对象,在测定研究区水体光谱及叶绿素a浓度和收集了相应时间的MODIS数据的基础上,采用浮游藻类指数法(Floating Algae Index,FAI)提取鄱阳湖水体范围,对鄱阳湖水体实测光谱数据进行剔除异常、归一化及光谱微分处理,构建波段差值、比值、归一化差值等光谱指数,利用最小二乘原理迭代分析水体叶绿素光谱响应特征,得出敏感波段范围:673～680nm与650～665nm、680～710nm与650～670nm、662～671nm与700～720nm光谱区间组合。选择最佳...

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。

采用Nipponbare(粳)/Kasalath(籼)//Nipponbare(粳)杂交衍生的98个株系所组成的回交重组自交系群体(backcross recombinant inbred lines,BILs)为试验材料,在生育前期(苗期-孕穗期),对水稻倒1叶和倒2叶的叶绿素含量进行数量性状基因位点(quantitative trait loci,QTL)分析,结果表明:共检测到12个非条件QTL和3个条件QTL,分布在第1,3,4,5,6和12号染色体上,单个QTL贡献率10.62%～34.41%之间。在苗期检测到的QTL位点相对较多,其中在第4号染色体上检测到一个从苗期到拔节期持续表达...

研究的主要目的是通过QTL分析对水稻叶片叶绿素含量进行遗传剖析。应用由247个株系组成的珍汕97B/密阳46重组自交系群体及其含207个分子标记的连锁图谱。分别在2002年和2003年考察亲本和重组自交系群体剑叶、倒二叶、倒三叶叶绿素a和b的含量,采用QTLMapper1.6统计软件进行QTL定位、上位性分析及其与环境的互作效应分析。在4个标记区间共检测到控制不同叶位叶绿素a、b含量的8个QTL,单个QTL的表型变异贡献率为1.96%～9.77%,其中2个QTL与环境之间存在显著互作;检测到9对影响叶绿素a、b含量的加性×加性上位性互作,其中1对具有显著的上位性×环境互作效应。与该群体产量性状...

【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。

【目的】本文剖析了水稻叶绿素在不同时期的表达规律。【方法】利用由2个籼稻品种岗46B和A232杂交构建的包含173个株系(F10)的重组自交系群体,其相应的包含130个SSR标记的遗传图谱,采用完备区间作图法,检测2年2个生长阶段(分蘖期和抽穗期)控制顶三叶叶绿素含量的QTL。【结果】2年共检测到30个QTL,分布在第1、2、3、4、5和7染色体上的16个标记区间上,单个QTL对表型的贡献率为5. 91%～38. 69%。位于第3染色体RM231～RM3392区间,2年中共有8次被检测到,说明该区间上的QTLs受环境影响较小,且在不同生长阶段也能稳定表达,有利于提高叶片叶绿素含量,增强光合作用。与其他研究比较发现,定位在第3染色体RM5625～RM1350区段和RM231～RM3392区段、第4染色体RM280～RM1113区段和RM5473～RM303区段和第7染色体RM21253-RM248区段的位点可以在不同群体和不同环境下稳定表达。【结论】这些QTL将为进一步了解水稻叶绿素含量的遗传机制提供理论依据,可用于水稻分子标记辅助育种。

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。

为了探究油茶叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性,采用SPAD-502叶绿素仪与分光光度法分别测定了油茶叶片的SPAD值与叶绿素含量。研究结果表明,油茶叶片SPAD值与叶绿素a、叶绿素b以及总叶绿素含量间均存在极显著正相关关系.通过线性回归得出了SPAD值与叶绿素a、叶绿素b以及总叶绿素含量间的回归方程。通过15个不同品种叶片SPAD值与叶绿素含量实测值与预测值的统计检验,叶绿素a与总叶绿素含量的实测值与预测值间不存在显著差异,可以通过回归方程利用SPAD值来预测油茶叶片叶绿素的绝对含量。

【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。

为了了解水稻叶片厚度对SPAD(土壤、作物分析仪器开发)值与叶绿素含量相关性的影响,通过研制厚度补偿式叶绿素仪和测定不同生育时期各20株水稻的叶片厚度、SPAD值和叶绿素含量,并分析水稻叶片经过厚度补偿前后SPAD值与叶绿素含量的相关性。结果表明:水稻叶片SPAD值在厚度补偿前后均与叶绿素含量呈显著相关,厚度补偿后的SPAD值与叶绿素含量的相关系数及显著性均得到提高,经过厚度补偿可以一定程度的消除叶片厚度差异带来的影响,且更能准确反映水稻不同生育时期叶绿素含量的变化趋势。

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...

为更好地指导矿区进行受损土地的微生物复垦,减少传统监测方法对植物的损害,需要运用快速有效的方法来监测菌根作用下植物的生长状况。对不同生长期的大豆叶片光谱、叶绿素含量、菌根侵染率和菌丝密度测定分析,结果表明:各生长期接菌组叶绿素含量均高于同期对照,其叶绿素含量与侵染率间具有显著正相关性,且叶片光谱反射率在550nm处显著低于对照组。同时根据叶片光谱可见光区域叶绿素敏感波段选择植被指数,然后建立以植被指数为变量的线性模型反演叶绿素含量,结果发现植被指数MCARI反演叶绿素含量的精度及稳定性(R2=0.67)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为2.504,相对误差为6.57%。该研究结果说明高光...

采用两种不同的遗传方法,分析弱光下黄瓜自交系M22、M14及其6个世代幼苗叶片总叶绿素含量的遗传效应,以期能从基因作用方面阐明黄瓜耐弱光遗传机制。6个世代联合遗传分析方法研究结果表明,弱光下总叶绿素含量遗传符合加性-显性-上位性多基因遗传模型,B1、B2、F2多基因遗传率分别为41.60%,43.68%和68.13%。应用世代平均数分析方法进行遗传效应估计,结果表明,叶绿素含量遗传符合加性-显性-上位性遗传模型,其中平均显性度为2.001,为超显性遗传。研究结果表明,控制黄瓜总叶绿素含量性状基因间为加性-显性-上位性作用,以微效多基因为主,受环境影响较大,不宜进行早代选择。