基于无人机植被指数的水稻品种抗旱性研究


发布时间:

2023-11-05

来源:

本站

作者:

PhenoTrait

表型技术在育种中的应用是根据目标表型的外观来观察和选择植物。一个是以地理信息系统和遥感为基础的现代技术。无人机(UAV)在图像处理和信息提取中使用计算和机器学习。本研究的重点是基于无人机-植被指数对几个品种的干旱耐受性进行筛选。本研究以9个水稻品种为研究对象。旱季里的Bone-SulSel。本研究旨在基于图像和形态生理识别水稻品种耐旱性的最佳选择性状,并将其用于发展基于图像的表型选择方法。本研究采用随机分组设计(Randomized Block Design,RAK),共3个重复。多个水稻品种的形态生理参数均对NDVI性状有显著影响,例如Inpago 15,基于NDVI性状的耐旱性选择最好,其他性状次之。植被指数,即通过对卫星传感器数据的若干通道进行数字信号处理得到的植被值的绿化率,可以提供某一植物具有良好植被的信息。耐旱效果最好的品种是Inpago 15和Jeliteng。相关分析结果表明,与生产率显著正相关的参数为千粒重(r=0.35)

 

图1 基于NDVI值的植物健康分类。

 

图2 基于无人机-植被指数的几种水稻品种抗旱性筛选观测参数相关性分析结果。

 

图3 平均株高(cm)、分蘖数(茎)、有效分蘖数(茎)、穗长(cm)在基于无人机植被指数的几种水稻品种抗旱性筛选中的应用。

 

图4 平均叶绿素a (μmol.m-2)、叶绿素b(μmol.m-2)和总叶绿素(μmol.m-2)在基于无人机-植被指数的水稻品种抗旱性筛选中的应用。

 

图5 平均湿重(Kg)、空粒%(%)和满粒%(%)在基于无人机-植被指数的几种水稻品种抗旱性筛选中的应用。

 

图6 千粒重、生产率(吨公顷)和NDVI在基于无人机-植被指数的几种水稻品种抗旱性筛选中的应用。

 

来 源

Muh. Farid BDR et al. Tolerance of Some Rice Varieties to Drough Based on DroneVegetation Index, Agrotech Journal. https://doi.org/10.31327/atj.v8i1.1991

 

编辑

王春颖

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