科研产出
不同生育期水稻叶片SPAD值与产量相关性研究
《仲恺农业工程学院学报 》 2021
摘要：提高产量是水稻（Oryza sativa L.）育种的关键.为了快速有效地监测水稻产量,开展不同生育期水稻品种功能叶片叶绿素相对含量（Soil and plant analyzer development, SPAD）与产量的相关性研究,亦明确SPAD值测定的最佳生育时期,于广东省农业科学院钟落潭基地设置了两个水稻品种的不同氮肥处理早晚造试验.结果表明:不同水稻品种叶片SPAD值均随生育进程的推进表现为降低趋势,随氮肥水平的增加而增加.随氮肥用量的增加水稻产量表现为先增加而后趋于稳定,且不同氮肥处理的产量和产量构成因素在早造和晚造均达显著差异水平（P<0.05）.早造和晚造在分蘖期的水稻功能叶片SPAD值与产量之间均呈显著正相关关系（P<0.05）,且拟合效果最好.因此,在分蘖期进行水稻产量预测的效果最佳.此结果为水稻早期产量预测提供了参考和依据.
关键词： 水稻（Oryza sativa L.） SPAD 产量 产量构成 相关性
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高光谱估测稻叶SPAD值预处理方法与模型比较
《江西农业大学学报 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：[目的]比较筛选高光谱数据预处理方法和水稻叶片SPAD值估测模型,为利用高光谱技术测定水稻叶片叶绿素含量提供依据.[方法]研究对象为96份不同施肥处理下的水稻叶片样本,利用ASD FildSpec 4测定叶片光谱,采用叶绿素计SPAD-502测定SPAD值.采用7种光谱预处理方法处理350~2 500 nm光谱,结合3种回归模型(偏最小二乘、支持向量机和随机森林算法),建立了高光谱反射率与水稻叶片SPAD值的映射关系,比较了模型的预测精度.[结果](1)BC、SG、SG+BC、SG+SNV预处理提高了PLSR模型验证集建模精度;SG、SG+BC预处理提高了SVR模型验证集建模精度;SG、SG+BC、SG+MSC、SG+SNV提高了RFR模型验证集建模精度;(2)SG+BC预处理能提高PLSR、SVR、RFR模型建模精度,说明采用消除信号不稳定造成的噪声、背景细小噪声和低频信号干扰对于提高水稻叶片的高光谱反演精度有重要的作用.(3)数据预处理后RFR模型精度最佳,验证集的平均决定系数R2为0.84,RMSE为13.70,RPD为2.59.[结论]SG及其复合预处理方法与随机森林回归模型结合使用,可作为高光谱估测水稻叶片SPAD值的参考方法.
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