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近端遥感在热带牧草育种中的应用
发布时间:
2021-05-17
来源:
本站
作者:
PhenoTrait
在美国热带地区,牲畜生产受到饲料供应的高度限制。此外,由于资源匮乏、技术落后,选育出产量突出、营养品质高的饲用新品种往往受到限制。无损、高通量表型分析为评估大量的基因型提供了一个快速、经济的方法。
当拟合偏最小二乘回归模型将每种生物物理特性与200个杂交种的生物量和绿色度的视觉评估相关联时,模型与测量的饲料干重(a)、模型与测量的粗蛋白百分比(b)和模型与测量的叶绿素浓度(c)
在这项研究中,从野外环境中收集了200个Urochloa grasses的视觉评估、数字彩色图像和光谱反射率数据。应用偏最小二乘回归法(PLSR)将视觉评估、数字图像分析和光谱数据与地上部干重、粗蛋白和叶绿素浓度联系起来。68 min采集生物量和绿色度的视觉评价,40 min采集数字彩色成像数据,80 min采集高光谱冠层数据。
当拟合偏最小二乘回归模型将每种生物物理特性与200个杂交种的数字图像分析相关联时,模型与测量的饲料干重(a)、模型与测量的粗蛋白百分比(b)和模型与测量的叶绿素浓度(c)。
结果显示,PLSR预测地上部干重、粗蛋白和叶绿素的均方根误差在数字图像分析中最低,其次是高光谱分析和视觉评估。这项研究表明,数字彩色图像和光谱分析技术有可能提高热带牧草表型分析的精度和缩短时间。
拟合的偏最小二乘回归模型的草料干重(a),粗蛋白百分比(b)和叶绿素浓度(c)的回归系数
来源:
Juan de la Cruz Jiménez , Luisa Leiva , Juan A. Cardoso, et al. Proximal sensing of Urochloa grasses increases selection accuracy. Crop and Pasture Science 71(4) 401-409 https://doi.org/10.1071/CP19324.
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