CN112649392A - 一种快速鉴定小麦节水抗旱性的方法 - Google Patents
一种快速鉴定小麦节水抗旱性的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112649392A CN112649392A CN202011477571.6A CN202011477571A CN112649392A CN 112649392 A CN112649392 A CN 112649392A CN 202011477571 A CN202011477571 A CN 202011477571A CN 112649392 A CN112649392 A CN 112649392A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mndvi
- ndvi
- water
- wheat
- saving
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 241000209140 Triticum Species 0.000 title claims abstract description 63
- 235000021307 Triticum Nutrition 0.000 title claims abstract description 61
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 230000017260 vegetative to reproductive phase transition of meristem Effects 0.000 claims abstract description 18
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000009395 breeding Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 42
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 claims description 14
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 claims description 14
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 9
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 7
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 claims description 7
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 5
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 5
- 239000003621 irrigation water Substances 0.000 claims description 3
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 2
- 210000005069 ears Anatomy 0.000 claims 1
- 235000013339 cereals Nutrition 0.000 abstract description 9
- 239000000463 material Substances 0.000 abstract description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 abstract 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241001024327 Oenanthe <Aves> Species 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 241000711404 Avian avulavirus 1 Species 0.000 description 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 1
- 240000007594 Oryza sativa Species 0.000 description 1
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 1
- 240000008042 Zea mays Species 0.000 description 1
- 235000005824 Zea mays ssp. parviglumis Nutrition 0.000 description 1
- 235000002017 Zea mays subsp mays Nutrition 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 231100000481 chemical toxicant Toxicity 0.000 description 1
- 229930002875 chlorophyll Natural products 0.000 description 1
- 235000019804 chlorophyll Nutrition 0.000 description 1
- ATNHDLDRLWWWCB-AENOIHSZSA-M chlorophyll a Chemical compound C1([C@@H](C(=O)OC)C(=O)C2=C3C)=C2N2C3=CC(C(CC)=C3C)=[N+]4C3=CC3=C(C=C)C(C)=C5N3[Mg-2]42[N+]2=C1[C@@H](CCC(=O)OC\C=C(/C)CCC[C@H](C)CCC[C@H](C)CCCC(C)C)[C@H](C)C2=C5 ATNHDLDRLWWWCB-AENOIHSZSA-M 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 235000005822 corn Nutrition 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000004720 fertilization Effects 0.000 description 1
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 description 1
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
- 239000003440 toxic substance Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
- A01G22/00—Cultivation of specific crops or plants not otherwise provided for
- A01G22/20—Cereals
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
- G01N21/4738—Diffuse reflection, e.g. also for testing fluids, fibrous materials
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N2021/1793—Remote sensing
- G01N2021/1797—Remote sensing in landscape, e.g. crops
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Botany (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Breeding Of Plants And Reproduction By Means Of Culturing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种利用遥感植被指数NDVI快速鉴定小麦节水抗旱性的方法。所述方法包括以下步骤:品种比较试验、花后冠层NDVI值获取、NDVI指标构建,基于NDVI相关指标计算评价小麦品种节水抗旱性的指标。本发明以不同小麦品种抗旱性评比试验为基础,通过获取不同品种冠层NDVI信息并构造指数来替换产量计算抗旱性指标,以达到鉴选品种的目的。新方法克服了传统测产费时、费力的缺点,能够快速无损满足小麦品种抗旱性鉴定的需求。本发明提供的方法可用于小麦品种抗旱性鉴定以及抗旱节水新品种的选育,对于保障粮食安全、满足人们日益增长的物质需求有重要作用。
Description
技术领域
本发明涉及冬小麦品种节水抗旱性鉴定领域,尤其涉及一种利用遥感植被指数NDVI快速鉴定小麦节水抗旱性的方法。
背景技术
水分在干旱和半干旱生态环境中,是限制粮食产量的主要因素,严重威胁着全球粮食安全和社会稳定。据有关统计,全球有大约三分之一的可耕种土地位于干旱和半干旱地区,涉及20多个国家和地区(Sivakumar et al.2005)。在中国,干旱区域的总面积接近3百万平方公里,约占陆地面积的近4成,其中极度干旱的国土面积约有70万平方公里,毫无疑问,干旱已成为中国最主要自然灾害。小麦是世界分布范围最广、栽培面积最大的口粮作物,在口粮消费中占比超过60%,具有难以替换的优势地位(王一杰2018)。在中国,小麦是仅次于水稻和玉米的第三大粮食作物,种植区域主要集中于北方干旱半干旱地区。常年依靠灌溉维持干旱半干旱地区的作物产量,一段时间内,确实起到了保障了国家粮食安全,实现了由“南粮北调”向“北粮南运”的历史性转变。然而,深层土壤水的过度抽取使得北方地下水漏斗区不断加深和扩大,严重破坏自然生态,不可持续,地下水超采综合治理已刻不容缓,大幅度降低灌溉量甚至休耕都可能是各区域因地制宜的备选方案。因此,在未来有限灌溉甚至雨养条件下,确保有限土地生产更多粮食是唯一必走之路。研究小麦的节水抗旱性规律,快速挖掘和筛选优良种质资源并推广应用将是未来粮食生产的重要保障之一。
小麦的抗旱性可以从植株形态性状,生理生化性状以及产量性状这三个角度来鉴定(陈晓杰2013)。基于产量的抗旱性鉴定是一种综合性的鉴定方法,是小麦植株安全度过生命周期完成其生活史的总体性评价。目前,基于产量的抗旱系数(Fischer and Maurer1978)和抗旱指数(Sio-Se Mardeh et al.2006)得到广泛采纳和应用并取得了较好的效果。但是在获取抗旱信息时,需要实地测量小麦的产量等数据,比较费时费力,这就限制了品种筛选的规模和速度。因此,寻求可以替代产量的抗旱性鉴定指标是一个较好的突破口。
NDVI作为遥感无损监测领域常用的植被指数,最早由Rouse等人于1973年提出,在作物干物质(Hansen and Schjoerring 2003),叶面积(Qiu et al.2018),叶绿素(Gonzalez-Dugo et al.2015),叶片氮素(Shi et al.2015)等生理生化指标预测上,在作物营养诊断(Lu et al.2017),推荐施肥(Maes and Steppe 2019),产量预估(Nagy etal.2018)等实际应用中,都能找到NDVI的身影。但是利用NDVI指标来代替小麦产量来进行抗旱性鉴定还未见报道。
发明内容
本发明的目的是通过获取小麦群体NDVI值来提供一种简单、快速、实用的小麦节水抗旱性鉴定的方法。本发明的方法与其它鉴定小麦节水抗旱性方法的显著区别在本发明是一种无损节水抗旱性鉴定。
本发明所提供的鉴定小麦节水抗旱性的方法,包括如下步骤:
1)在干旱或半干旱地区设置小麦处于雨养环境、限水灌溉环境以及水分充足灌溉环境下的品种节水抗旱性比较试验;
2)通过田间调查,记录不同小麦群体的具体开花日期,精确到某一自然日;
3)获取小麦群体开花后NDVI值时间序列动态;
4)构造NDVI相关指标
基于步骤3)构造NDVI相关指标mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d或者mNDVIx;
其中,mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d分别表示花后0-20天内的每隔1天、2天、4天、5天、10天测一次NDVI并求平均值,mNDVIx表示花后籽粒形成期(花后0-6天)某一天的NDVI值和灌浆中期(花后15-20天)某一天的NDVI值的平均值;
5)基于NDVI相关指标计算评价小麦品种节水抗旱性的指标:抗旱系数DRC(Drought Resistance Coefficient)、抗旱指数DI(Drought Resistance Index)和节水指数WSI(Water-saving Index);
其中,Na是参试品种0水处理(雨养环境)的NDVI指标;Nm是参试品种丰水处理(水分充足灌溉环境)的NDVI指标;
NA是对照品种0水处理的NDVI指标;NM是对照品种丰水处理的NDVI指标;
Nb是参试品种节水处理的NDVI指标;NB是对照品种限水处理(限水灌溉环境)的NDVI指标;
所述NDVI指标可为mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d或mNDVIx;具体可为mNDVIx;
6)以某一节水抗旱性能已知的小麦品种(系)为对照,基于NDVI计算得到的抗旱系数DRC、抗旱指数DI、或节水指数WSC,将待测品种基于相同的NDVI指标计算得到的抗旱系数DRC、抗旱指数DI或节水指数WSI与之进行比较,确定待测品种的节水抗旱性能。
上述方法步骤1)中,所述雨养环境、限水灌溉环境以及水分充足灌溉环境分别为:小麦足墒播种后,至收获前不再补充灌溉;小麦足墒播种后,春季灌拔节水;小麦足墒播种后,春季灌拔节水和开花水,每次补充灌溉水75mm;
小麦品种由育种单位提供或者由试验单位通过商业途径收集;试验地土壤养分均匀,地势平坦,灌溉水盐碱度较低;
上述方法步骤2)中,开花日期的确定标准为:开花期为麦田50%麦穗的中部花开放,花药开始露出的日期;
上述方法步骤3)中,使用双波段光谱仪GreenSeeker(Trimble,USA)测定冠层群体的NDVI值;
NDVI值由红光波段的反射率和近红外光波段反射率计算得出,计算公式为:NDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red),NIR为近红外光波段反射率,Red为红光波段反射率。
NDVI相关指标在小麦节水抗旱性快速鉴定中的应用也属于本发明的保护范围。
NDVI相关指标为:mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d或mNDVIx;具体可为mNDVIx;
其中,mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d分别表示花后0-20天内的每隔1天、2天、4天、5天、10天测一次NDVI并求平均值,mNDVIx表示花后籽粒形成期(花后0-6天)某一天的NDVI值和灌浆中期(花后15-20天)某一天的NDVI值的平均值;
利用NDVI相关指标进行小麦节水抗旱性快速鉴定在小麦品种筛选和育种中的应用也属于本发明的保护范围。
NDVI相关指标为:mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d或者mNDVIx;
其中,mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d分别表示花后0-20天内的每隔1天、2天、4天、5天、10天测一次NDVI并求平均值,mNDVIx表示花后籽粒形成期(花后0-6天)某一天的NDVI值和灌浆中期(花后15-20天)某一天的NDVI值的平均值。
本发明提供了一种基于NDVI相关指标对小麦节水抗旱性进行快速鉴定的方法,与现有的测定方法相比,具有以下明显的优点:
1)本发明具有操作简单、快速、成本低、效率高等优点;无需实测小麦产量;
2)本发明在操作过程中不使用有毒化学试剂,对环境无污染且无需破坏性取样,可以做到对小麦冠层无损害;
3)本发明在获取小麦群体NDVI的时间上较为灵活,可以避免阴雨天等不利环境对小麦冠层测试的影响。
附图说明
图1为本发明的利用遥感植被指数NDVI快速鉴定小麦节水抗旱性的示意图。
图2为基于不同采样频率下NDVI平均值计算得到的抗旱系数和抗旱指数与实际抗旱系数和抗旱指数的线性关系。
图3为基于花后20天内任意两天NDVI平均值计算得到的抗旱系数和抗旱指数/节水指数与实际抗旱系数和抗旱指数/节水指数的线性关系。
具体实施方式
下面通过具体实施例对本发明进行说明,但本发明并不局限于此。
下述实施例中所使用的实验方法如无特殊说明,均为常规方法;下述实施例中所用的试剂、材料等,如无特殊说明,均可从商业途径得到。
实施例1、冬小麦节水抗旱性快速鉴定
1、试验设置
抗旱性品种筛选试验于2017-2019年中国农业大学吴桥实验站进行。试验所用品种包括:衡观35、衡S29、衡136、衡4399、衡4444、衡6632、中麦23、中麦155、中麦175、中麦1062、农大139、农大399、农大3636、农大3753、农大5181、藁优2018、藁优5766、藁优5818、刑麦18、刑麦20、石麦22、济麦22、小偃81、临旱6号、山农32、周麦18、良星66、石农086、冀麦418和沧6005,供试品种材料由中国农业大学农学院提供。
2、从小麦抽穗后开始,每日上午9点去试验地观察小麦开花情况,记录不同品种具体开花日期。
3、小麦群体花后NDVI值时间序列动态的获取
(1)使用双波段光谱仪GreenSeeker(Trimble,USA)测定冠层群体的NDVI值(NDVI值由红光波段的反射率和近红外光波段反射率计算得出,计算公式为:NDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red),NIR为近红外光波段反射率,Red为红光波段反射);
(2)测试条件:晴朗无云或少云,无风或微分环境;测试人员身作深色衣帽;上午11点至下午1点;传感器探头距离冠层上方70-90cm并保持水平;测试人员要避免身影遮挡被测冠层区域顶部;连续测试长度超过3米并往返各1次并求平均值作为每次测试的记录值;
(3)阴雨天未测试的冠层NDVI数据使用数学插值法埃尔米特(Hermite)插值法补齐。
4、构建NDVI相关指标
mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d和mNDVIy;
mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d分别表示花后0-20天内的每隔1天、2天、4天、5天、10天测一次NDVI并求平均值,mNDVIy表示花后0-20天内任意两天NDVI的平均值;
5、获取产量
小麦成熟后,在测试NDVI的相同区域选取2m2,单独收割脱粒测产(换算成含水量为12.5%的产量)。
6、使用产量数据计算不同品种的节水抗旱性指标DRC、DI和WSI
上述各式中,Ya是参试品种0水处理的产量;Ym是参试品种丰水处理的产量;YA是对照品种0水处理的产量;YM是对照品种丰水处理的产量。Yb是参试品种节水处理的产量;YB是对照品种节水处理的产量。本实施例对照数据采用的是当年试验中相同处理下所有品种产量的平均值。
7、使用步骤4创建出的NDVI相关指标按照如下公式计算出不同品种的基于NDVI相关指标的节水抗旱性指标;
其中,Na是参试品种0水处理的NDVI指标;Nm是参试品种丰水处理的NDVI指标;
NA是对照品种0水处理的NDVI指标;NM是对照品种丰水处理的NDVI指标;
Nb是参试品种限水处理的NDVI指标;NB是对照品种限水处理的NDVI指标;
所述NDVI指标为mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d或mNDVIy;
8、使用步骤7计算出的基于NDVI相关指标的节水抗旱性指标和步骤6计算处理的实际抗旱性指标进行线性回归分析;
9、挑选出步骤8中参与线性拟合决定系数较高的NDVI指标作为快速节水抗旱性鉴定的备选指标;
10、选取某一节水抗旱性能已知的小麦品种为对照。选用步骤9确定的NDVI备选指标,基于该NDVI备选指标计算得到对照品种的抗旱系数、抗旱指数DI和节水指数WSI,获取待测品种的NDVI备选指标,基于待测品种的NDVI备选指标计算得到待测品种的抗旱系数、抗旱指数DI和节水指数WSI,将待测品种计算得到的抗旱系数、抗旱指数DI和节水指数WSI与对照品种的抗旱系数、抗旱指数DI和节水指数WSI分别进行比较,确定待测品种的节水抗旱性能。
线性回归分析结果如图2和图3,mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d以及mNDVIx可以作为备选指标。
mNDVIx是mNDVIy的一部分花后NDVI组合,表示籽粒形成期(花后0-6天)某一天的NDVI值和灌浆中期(花后15-20天)某一天的NDVI值的平均值。
图3呈现的是以mNDVIy为指标得到的线性拟合决定系数R2热图。以红颜色为基准,只有以mNDVIx组合为指标得到的线性拟合决定系数R2达到0.8以上(各节水抗旱指标同时满足)。因此,可选定mNDVIx组合的NDVI指标来确定待测品种的节水抗旱性能。
表1、表2和表3展现的是基于NDVI指标和基于产量计算出来的抗旱系数、抗旱指数和节水指数具有较好的同步性。
表1基于产量和NDVI指标的抗旱系数比较
表2基于产量和NDVI指标的抗旱指数比较
表3基于产量和NDVI指标的节水指数比较
虽然,上文中已经用一般性说明、具体实施方式及试验,对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之作一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (6)
1.一种鉴定小麦节水抗旱性的方法,包括如下步骤:
1)在干旱或半干旱地区设置小麦处于雨养环境、节水栽培环境以及水分充足灌溉环境下的品种节水抗旱性比较试验;
2)通过田间调查,记录不同小麦群体的具体开花日期,精确到某一自然日;
3)获取小麦群体开花后NDVI值时间序列动态;
4)构造NDVI相关指标
基于步骤3)构造NDVI相关指标mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d或者mNDVIx;
其中,mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d分别表示花后0-20天内的每隔1天、2天、4天、5天、10天测一次NDVI并求平均值,mNDVIx表示花后籽粒形成期某一天的NDVI值和灌浆中期某一天的NDVI值的平均值;
5)基于NDVI相关指标计算评价小麦品种节水抗旱性的指标:抗旱系数DRC、抗旱指数DI和节水指数WSI;
其中,Na是参试品种0水处理(雨养环境)的NDVI指标;Nm是参试品种丰水处理(水分充足灌溉环境)的NDVI指标;
NA是对照品种0水处理的NDVI指标;NM是对照品种丰水处理的NDVI指标;
Nb是参试品种节水处理的NDVI指标;NB是对照品种限水处理(限水灌溉环境)的NDVI指标;
所述NDVI指标为mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d或mNDVIx;
6)以某一节水抗旱性能已知的小麦品种为对照,基于NDVI指标计算得出抗旱系数、抗旱指数DI和节水指数WSI并作为基准,将待测品种的基于相同的NDVI指标计算得到的抗旱系数、抗旱指数DI和节水指数WSI与之进行比较,确定待测品种的节水抗旱性能。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤1)中,所述雨养环境、限水灌溉环境以及水分充足灌溉环境分别为:小麦足墒播种后,至收获前不再补充灌溉;小麦足墒播种后,春季灌拔节水;小麦足墒播种后,春季灌拔节水和开花水,每次补充灌溉水75mm。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于:步骤2)中,开花日期的确定标准为:开花期为麦田50%麦穗的中部花开放,花药开始露出的日期。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于:步骤3)中,使用双波段光谱仪GreenSeeker测定冠层群体的NDVI值;
NDVI值由红光波段的反射率和近红外光波段反射率计算得出,计算公式为:NDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red),NIR为近红外光波段反射率,Red为红光波段反射率。
5.NDVI相关指标在小麦节水抗旱性快速鉴定中的应用,
NDVI相关指标为:mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d或者mNDVIx;
其中,mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d分别表示花后0-20天内的每隔1天、2天、4天、5天、10天测一次NDVI并求平均值,mNDVIx表示花后籽粒形成期某一天的NDVI值和灌浆中期某一天的NDVI值的平均值。
6.利用NDVI相关指标进行小麦节水抗旱性快速鉴定在小麦品种筛选和育种中的应用,
NDVI相关指标为:mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d或者mNDVIx;
其中,mNDVI、mNDVI2d、mNDVI4d、mNDVI5d、mNDVI10d分别表示花后0-20天内的每隔1天、2天、4天、5天、10天测一次NDVI并求平均值,mNDVIx表示花后籽粒形成期某一天的NDVI值和灌浆中期某一天的NDVI值的平均值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011477571.6A CN112649392A (zh) | 2020-12-15 | 2020-12-15 | 一种快速鉴定小麦节水抗旱性的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011477571.6A CN112649392A (zh) | 2020-12-15 | 2020-12-15 | 一种快速鉴定小麦节水抗旱性的方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112649392A true CN112649392A (zh) | 2021-04-13 |
Family
ID=75354008
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011477571.6A Pending CN112649392A (zh) | 2020-12-15 | 2020-12-15 | 一种快速鉴定小麦节水抗旱性的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112649392A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113720798A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-11-30 | 南京大学 | 农作物生理和结构表型参数多任务并行的自动观测方法 |
CN113740329A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-03 | 河北省农林科学院旱作农业研究所 | 一种冬小麦节水性鉴定方法 |
CN114066035A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-02-18 | 河北省农林科学院旱作农业研究所 | 一种充分发挥不同节水性能小麦品种种植潜力的筛选方法 |
CN114066202A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-02-18 | 河北省农林科学院旱作农业研究所 | 一种充分发挥不同抗旱性能小麦品种种植潜力的筛选方法 |
CN117592604A (zh) * | 2023-11-22 | 2024-02-23 | 河北省农林科学院旱作农业研究所 | 一种水高效小麦品种无人机载遥感鉴定方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6020587A (en) * | 1998-01-06 | 2000-02-01 | United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Plant chlorophyll content meter |
CN102426153A (zh) * | 2011-11-21 | 2012-04-25 | 南京农业大学 | 一种基于冠层高光谱指数的小麦植株水分监测方法 |
CN103109671A (zh) * | 2013-03-11 | 2013-05-22 | 山东省农业科学院作物研究所 | 一种提高小麦氮素利用率及抗倒伏性的施肥方法 |
CN105760978A (zh) * | 2015-07-22 | 2016-07-13 | 北京师范大学 | 一种基于温度植被干旱指数(tvdi)的农业旱灾等级监测方法 |
WO2016128898A1 (en) * | 2015-02-10 | 2016-08-18 | International Rice Research Institute | Semi-dwarf drought tolerant rice and related methods and materials |
CN206470828U (zh) * | 2017-01-09 | 2017-09-05 | 山西农业大学 | 冬小麦干旱遥感监测分级指标系统 |
CN107796764A (zh) * | 2016-09-05 | 2018-03-13 | 南京农业大学 | 一种基于三波段植被指数的小麦叶面积指数估算模型的构建方法 |
CN108548793A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-09-18 | 山东省农业可持续发展研究所 | 一种综合Nir-Red-Swir光谱特征的小麦冠层含水量反演方法 |
-
2020
- 2020-12-15 CN CN202011477571.6A patent/CN112649392A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6020587A (en) * | 1998-01-06 | 2000-02-01 | United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Plant chlorophyll content meter |
CN102426153A (zh) * | 2011-11-21 | 2012-04-25 | 南京农业大学 | 一种基于冠层高光谱指数的小麦植株水分监测方法 |
CN103109671A (zh) * | 2013-03-11 | 2013-05-22 | 山东省农业科学院作物研究所 | 一种提高小麦氮素利用率及抗倒伏性的施肥方法 |
WO2016128898A1 (en) * | 2015-02-10 | 2016-08-18 | International Rice Research Institute | Semi-dwarf drought tolerant rice and related methods and materials |
CN105760978A (zh) * | 2015-07-22 | 2016-07-13 | 北京师范大学 | 一种基于温度植被干旱指数(tvdi)的农业旱灾等级监测方法 |
CN107796764A (zh) * | 2016-09-05 | 2018-03-13 | 南京农业大学 | 一种基于三波段植被指数的小麦叶面积指数估算模型的构建方法 |
CN206470828U (zh) * | 2017-01-09 | 2017-09-05 | 山西农业大学 | 冬小麦干旱遥感监测分级指标系统 |
CN108548793A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-09-18 | 山东省农业可持续发展研究所 | 一种综合Nir-Red-Swir光谱特征的小麦冠层含水量反演方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
王优信等: "冀中北小麦品种抗旱性筛选研究", 《植物遗传资源学报》 * |
闫金龙等: "不同遗传背景小麦群体抗旱指标筛选", 《安徽农业科学》 * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113720798A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-11-30 | 南京大学 | 农作物生理和结构表型参数多任务并行的自动观测方法 |
CN113720798B (zh) * | 2021-08-31 | 2022-04-19 | 南京大学 | 农作物生理和结构表型参数多任务并行的自动观测方法 |
CN113740329A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-03 | 河北省农林科学院旱作农业研究所 | 一种冬小麦节水性鉴定方法 |
CN113740329B (zh) * | 2021-09-08 | 2023-06-20 | 河北省农林科学院旱作农业研究所 | 一种冬小麦节水性鉴定方法 |
CN114066035A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-02-18 | 河北省农林科学院旱作农业研究所 | 一种充分发挥不同节水性能小麦品种种植潜力的筛选方法 |
CN114066202A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-02-18 | 河北省农林科学院旱作农业研究所 | 一种充分发挥不同抗旱性能小麦品种种植潜力的筛选方法 |
CN117592604A (zh) * | 2023-11-22 | 2024-02-23 | 河北省农林科学院旱作农业研究所 | 一种水高效小麦品种无人机载遥感鉴定方法 |
CN117592604B (zh) * | 2023-11-22 | 2024-07-09 | 河北省农林科学院旱作农业研究所 | 一种水高效小麦品种无人机载遥感鉴定方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112649392A (zh) | 一种快速鉴定小麦节水抗旱性的方法 | |
Zinkernagel et al. | New technologies and practical approaches to improve irrigation management of open field vegetable crops | |
YANG et al. | Water consumption in summer maize and winter wheat cropping system based on SEBAL model in Huang-Huai-Hai Plain, China | |
CN110567892B (zh) | 一种基于临界氮浓度的夏玉米氮素高光谱预测方法 | |
CN109392398A (zh) | 一种土壤测试与植株诊断相结合的马铃薯氮肥推荐方法 | |
Shahabfar et al. | Agricultural drought monitoring in semi-arid and arid areas using MODIS data | |
CN112837169A (zh) | 一种干旱过程网格化旱情综合监测、预警与评估方法 | |
CN106485345A (zh) | 棉花全生育期冠层spad值遥感估算及估算模型构建方法 | |
CN112215090A (zh) | 融合物候知识的遥感水稻制图方法及其应用 | |
Fenghua et al. | Models for estimating the leaf NDVI of japonica rice on a canopy scale by combining canopy NDVI and multisource environmental data in Northeast China | |
Li et al. | Mapping rice cropping systems using Landsat-derived renormalized index of normalized difference vegetation index (RNDVI) in the Poyang Lake Region, China | |
Wang et al. | Soil organic carbon under different landscape attributes in croplands of Northeast China | |
Xu et al. | Application of a multi-cylinder evapotranspirometer method for evapotranspiration measurements in wetlands | |
Teixeira et al. | from Earth Observation Data: Characterization, Modeling, and Mapping Water Use and Water Productivity | |
CN106203673A (zh) | 考虑水分胁迫的农作物生物量遥感估算方法 | |
Chu et al. | Phenology detection of winter wheat in the Yellow River delta using MODIS NDVI time-series data | |
Ji et al. | Integrating the temperature vegetation dryness index and meteorology parameters to dynamically predict crop yield with fixed date intervals using an integral regression model | |
Zhang et al. | Estimation of relative water content in rice panicle based on hyperspectral vegetation indexes under water saving irrigation | |
Susantoro et al. | Monitoring sugarcane growth phases based on satellite image analysis (a case study in Indramayu and its Surrounding, West Java, Indonesia) | |
Sahrawat | Plant nutrients: sufficiency and requirements | |
Sönmez et al. | Relationship between spectral reflectance and water stress conditions of Bermuda grass (Cynodon dactylon L.) | |
Reginato et al. | Winter wheat response to water and nitrogen in the North American Great Plains | |
CN103125371B (zh) | 一种作物抗旱突变体田间快速辅助筛选的方法 | |
Rowland et al. | Canopy characteristics and their ability to predict peanut maturity | |
CN110501253A (zh) | 一种便捷测量蒸散发、土壤水及水质的综合实验装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210413 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |