基于叶绿素荧光预测小麦籽粒产量的方法及其模型的构建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于叶绿素荧光预测小麦籽粒产量的方法及其模型的构建方法，旨在解决现有的气候及农学模型参数多、适应性差以及遥感模型受测试环境影响大、监测精度低的技术问题。本发明专利技术主要采取的步骤有：信息采集；筛选敏感的荧光参数；确立适宜的空间叶位；构建荧光潜势指数；建立产量预测模型。利用小麦顶部两张叶片的光适应荧光参数Fm'和Fv'可以很好地指示植株生产性能；在开花期和灌浆前期，叶绿素荧光Fm'和Fv'潜势指数可提前预测小麦籽粒产量状况。该预报模型有效减少地点、品种和天气等因素的影响，对小麦籽粒产量估算具有较高的精度和准确性，对指导农业生产、粮食供需平衡及农业政策制定具有重要意义和价值。

Method for predicting wheat grain yield based on chlorophyll fluorescence and construction method of its model

The invention discloses a construction method of chlorophyll fluorescence and grain yield prediction method based on model parameters, aiming to solve the climate and agriculture existing models, poor adaptability and remote sensing model by testing environmental impact and low accuracy in monitoring technology. The main steps of the invention include: information collection; screening sensitive fluorescence parameters; establishing appropriate spatial leaf position; constructing fluorescence potential index; establishing yield prediction model. The light adapted fluorescence parameters Fm'and Fv' of the top two leaves of wheat can well indicate the plant performance; at the flowering and early filling stages, chlorophyll fluorescence Fm'and Fv' potential index can predict the grain yield of wheat in advance. The prediction model can effectively reduce the influence of the factors such as location, variety and weather, and has high accuracy and accuracy in estimating wheat grain yield. It is of great significance and value in guiding agricultural production, grain supply and demand balance and agricultural policy making.

【技术实现步骤摘要】
基于叶绿素荧光预测小麦籽粒产量的方法及其模型的构建方法
本专利技术涉及农业植被生长信息无损监测
，具体涉及一种基于叶绿素荧光预测小麦籽粒产量的方法及其模型的构建方法。
技术介绍
小麦是我国三大粮食作物之一，以小麦为原材料生产的食物种类繁多，比如面条、面包、饼干、馒头等，小麦产量的高低直接影响人们生活水平及国家粮食安全。因此，较早预测产量有助于田间管理者及时采取应变田间措施，对于指导粮食供需平衡及农业政策制定等具有重要意义。传统的产量信息采用田间实地抽样调查，具体需等到小麦收获时进行收割脱粒计产，且具有破坏性，费时、费力。因此，无损快速准确估测作物产量很有意义。目前农作物估产主要有气象预报模型、农学模型和作物生长模拟模型等，该类方法受参数多、精度低、适应性差而限制了其生产应用。近年来，遥感技术以其无损、准确、快速等特点应用广泛，从监测作物生长状况到估测籽粒产量和品质等取得较显著进展，遥感估产模型能够低成本大面积宏观全面评价作物产量变异状况，以客观、定量、准确预报产量等优点受到各国农学家的广泛重视。但遥感测试的冠层光谱技术属被动式遥感，受测试环境影响很大，且难以探测冠层群体中下部生本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于叶绿素荧光预测小麦籽粒产量模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)信息采集①施肥试验设置按常规方法在待建模生态区设置不同施氮量处理的小麦施肥试验；②叶片净光合速率测定用光合仪测定系统分别测定不同施肥处理条件下的小麦植株在不同生长期的全部展开的顶部第1至4叶的叶片净光合速率；③叶片荧光参数测定与净光合速率测定同步，用叶绿素荧光分析仪测定暗适应条件下小麦植株各生育期的叶绿素荧光参数初始荧光Fo、最大荧光Fm、可变荧光Fv、PSII潜在活性Fv/Fo、最大光化学速率Fv/Fm、荧光光化学猝灭系数qP、非光化学猝灭系数qN、PSII量子效率ΦPSII和电子传递速率ETR，以及光适应条件...

【技术特征摘要】
1.一种基于叶绿素荧光预测小麦籽粒产量模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)信息采集①施肥试验设置按常规方法在待建模生态区设置不同施氮量处理的小麦施肥试验；②叶片净光合速率测定用光合仪测定系统分别测定不同施肥处理条件下的小麦植株在不同生长期的全部展开的顶部第1至4叶的叶片净光合速率；③叶片荧光参数测定与净光合速率测定同步，用叶绿素荧光分析仪测定暗适应条件下小麦植株各生育期的叶绿素荧光参数初始荧光Fo、最大荧光Fm、可变荧光Fv、PSII潜在活性Fv/Fo、最大光化学速率Fv/Fm、荧光光化学猝灭系数qP、非光化学猝灭系数qN、PSII量子效率ΦPSII和电子传递速率ETR，以及光适应条件下小麦植株各生育期的叶绿素荧光参数稳态荧光Fs，Fm'，Fv'和Fv'/Fm'；④叶面积测定选取与步骤②、③相同的叶片，按照下式测量叶片面积，A＝b×L×W其中，设定回归系数b为0.75，L为各叶片的长度，W为各叶片的宽度，A为叶片面积；⑤产量根据实产或常规测产方法确定对应小麦的单位面积籽粒产量；(2)筛选敏感的荧光参数通过对所述步骤③中叶片各荧光参数与叶片光合速率的相关性分析，根据相关系数确定敏感的荧光参数；(3)确立适宜的植株空间叶位将叶片各荧光参数与对应叶片光合速率分叶位进行相关分析，根据相关系数确定适宜的植株空间叶位；(4)构建荧光潜势指数以如下的计算公式计算不同叶绿素荧光参数的潜势指数CFP：式中，CFi和LAi分别代表小麦主茎顶1叶到顶4叶中第i叶位的叶绿素荧光参数数值和对应叶片面积大小，且1≤i≤4；(5)建立产量预测模型通过对不同施氮处理条件下的小麦籽粒产量与对应的荧光潜势指数相关性分析，将相关系数最大时所对应的荧光潜势指数作为优化荧光潜势指数，依据优化荧光潜势指数及对应的最佳生育时期关系的回归分析，根据下述线性回归方程拟合出对应产量的预测模型：y＝a×x+b其中，y为小麦产量，x为优化荧光潜势指数。2.根据权利要求1所述的基于叶绿素荧光预测小麦籽粒产量模型的构建方法，其特征在于，在步骤(2)中，所述敏感的荧光参数是光适应荧光参数Fs，Fm'，Fv'和Fv'/Fm'。3.根据权利要求1所述的基于叶绿素荧光预测小麦籽粒产量模型的构建方法，其特征在于，在步骤(3)中，所述适宜的植株空间叶位是顶1叶和顶2叶。4.根据权利要求1所述的基于叶绿素荧光预测小麦籽粒产量模型的构建方法，其特征在于，在步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯伟，李晓，贺利，王永华，王晨阳，郭天财，
申请(专利权)人：河南农业大学，
类型：发明
国别省市：河南,41