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利用高光谱评估植物氮、磷分配

利用高光谱评估植物氮、磷分配

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:慧诺瑞德
  • 来源:本站
  • 发布时间:2020-11-22 06:10
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【概要描述】

利用高光谱评估植物氮、磷分配

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  • 作者:慧诺瑞德
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光合作用的空间预测需要理解叶片氮(N)和磷(P)如何调节这一过程,以及这些元素和可扩展光谱指数的关系。高光谱图像已用于预测重要的光合变量,如最大羧化速率(V cmax)和电子输运(J max)。然而,目前大多数研究是关于“假设N和P共同限制光合作用”,但以N/P≤10和N/P>10为特征的理解仍然不完整。

 

图像分析管道概述

 

以1年生Pinus radiata D. Don为试验材料,在氮磷因子组合下进行高光谱成像和光合作用测定。本研究的目的是(i)确定树木是否受到N和P的共同限制或独立限制,然后使用高光谱图像来(ii)划分N和P限制的树木,(iii)从一系列高光谱指数建立N和P模型,(iv)探索关键植物性状与V cmax和J max之间的联系。与假设共限所有数据的使用相比,在N/P=10(独立限制)下,N和P与光合能力之间的关系显著增强,V cmax(R2=0.40 vs.0.59)和J max(R2=0.38 vs.0.64)。采用随机森林模型,以光化学反射指数(PRI)和太阳诱导叶绿素荧光(SIF)为主要变量,对磷限制的树木进行了N的精确分配。利用磷限制阶段的数据,用PRI(R2=0.75)和SIF(R2=0.52)建立了最精确的磷模型。在氮限制期内,叶绿素指数是最精确的氮预测因子,但氮与PRI(R2=0.83)和SIF(R2=0.57)之间也有很强的正相关。SIF、PRI和V cmax (R2分别为0.78和0.83)和J max (R2分别为0.80和0.83)与N和P均呈强正相关,且均可在N和P的限制范围内推广。

 

通过1μM赤霉素(GA3)验证筛选方法

 

通过1μM脱落酸(ABA)验证筛选方法

 

综上所述,与其他高光谱指数相比,高光谱图像定量SIF和PRI在预测叶片营养和光合作用生化限制方面具有更高的精度和通用性。

通过1-萘乙酸(NAA)的浓度范围验证筛选方法

 

来源:

Wat M S, Buddenbaum H , Estarija H J C, et al. Development of a novel and rapid phenotype-based screening method to assess rice seedling growth. October 2020ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 169:406-420. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2020.09.006.

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