结合冠层光谱和叶片生理观测的小麦条锈病监测模型研究

摘要：

通过开展小麦条锈病接种试验，在多个关键生育期获取被动式的冠层光谱和主动式的叶片生理观测并开展病情调查。在此基础上，结合优选的光谱特征和生理特征采用偏最小二乘回归方法（PLSR）构建病情严重度反演模型，得到不同生育期精度表现最优的特征组合。结果显示，基于光谱观测的优选光谱特征和基于叶片生理观测的Flav（类黄酮相对含量）、Chl（叶绿素含量）的不同组合在小麦挑旗期、灌浆早期和灌浆期分别具有较佳表现，模型精度达到r2＝0．90，RMSE＝0．026。相比单纯采用光谱特征，综合冠层光谱和叶片生理观测能够使模型精度提高21％，表明两种数据的结合有利于提高病情严重度估测精度。上述研究可为小麦病害监测仪器的开发提供新的模式和思路。

关键词：光谱特征、叶片生理、小麦条锈病、PLSR、Dualex 4

所属期刊栏目：42

分类号：S431(病虫害及其防治)

资助基金：国家自然科学基金41301476；北京市自然科学基金4132029；陕西省科技统筹项目2012KTCL02－10

在线出版日期：2016-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：38-46,61