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基于冬小麦筋型修正系数的籽粒蛋白质含量遥感预测

关键词:
冬小麦;筋型;植被指数;植株氮浓度;籽粒蛋白质含量
摘  要:
为优化冬小麦籽粒蛋白含量(GPC)的遥感预测模型,基于2012-2013、2014-2015和2017-2018年冬小麦生长季的田间试验,以植株氮代谢过程及GPC形成规律为依据,构建"植被指数(VI)-农学参数-GPC"的半机理模型,并在此基础上通过引入筋型修正系数λ优化"PNC-GPC"模型,修正小麦筋型对模型的影响,进一步提高"VI-PNC-GPC"模型的精度。结果表明,选取的VI与植株氮浓度(PNC)均极显著相关,其中比值光谱植被指数(RSI)与PNC的相关性最高,相关系数达到0.777,建立的PNC估算模型的决定系数(r~2)达到0.604,验证nRMSE为9.93%;构建的PNC-GPC模型为GPC=(5.843×PNC+4.847)×λ,r~2=0.792,验证nRMSE为7.43%;对比不考虑冬小麦筋型的"RSI-PNC-GPC"模型,其r~2提高了0.145,验证的nRMSE降低了0.86%。综合来看,以PNC为中间变量,通过考虑不同筋型的差异构建的筋型修正系数可以更加准确地预测GPC。
译  名:
Remote Sensing Prediction of Grain Protein Content in Winter Wheat Based on Gluten Type Correction Coefficient

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