基于冠层平行平面光谱特征的冬小麦籽粒蛋白质含量预测

摘　要: 通过2 个小麦品种4 个氮素水平的大田小区试验,及光谱仪传感器在冬小麦群体侧面水平测定不同叶层反射光谱,分析不同叶层光谱特征参量与冠层氮素分布、籽粒蛋白质含量的定量关系,建立籽粒蛋白质含量预测的分层光谱模型。结果表明,2 个小麦品种冠层内氮素分布特点不同,普通蛋白质含量小麦京冬8 号上、下叶层对不同氮素处理反应敏感,而高蛋白质含量小麦中优9507 反应不敏感。京冬8 号开花期叶层氮素含量梯度(ΔLNC) 与籽粒蛋白质含量( GPC) 极显著相关,在本文选择的6 个光谱特征参量中,叶层比值植被指数梯度ΔRVI [670 ,890 ]与籽粒蛋白质含量( GPC) 极显著相关;中优9507 乳熟期籽粒蛋白质含量和叶层光谱参量梯度ΔRVI [670 ,890 ]极显著负相关。籽粒蛋白质含量和分层光谱参量梯度ΔRVI[670 ,890 ]统计模型,决定系数高于传统垂直测定模型,京冬8 号模型RMSE 为017500 ,中优9507 模型RMSE 为016461 ,在不同生育时期建立的分层光谱模型可以对不同小麦籽粒蛋白质含量进行预测。