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基于开花期卫星影像的春性中、弱筋小麦籽粒蛋白质含量遥感预测  
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【英文篇名】 Remote Sensing Prediction of Grain Protein Content in Medium and Weak Gluten Spring Wheat Using Satellite Image at Anthesie
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【作者】 丁锦峰; 朱新开; 王君婵; 张旭东; 谭昌伟; 李春燕; 郭文善;
【英文作者】 DING Jinfeng; ZHU Xinkai; WANG Junchan; ZHANG Xudong; TANG Changwei; LI Chunyan; GUO Wenshan; Jiangsu Key Laboratory of Crop Genetics and Physiology/Co-Innovation Center for Modern Production Technology of Grain Crops; Yangzhou University; Yangzhou Wheat Research Institute;
【作者单位】 扬州大学江苏省作物遗传生理国家重点实验室培育点/粮食作物现代产业技术协同创新中心; 扬州大学小麦研究中心;
【文献出处】 云南农业大学学报(自然科学) , Journal of Yunnan Agricultural University(Natural Science), 编辑部邮箱 2015年 06期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 中、弱筋; 小麦; 卫星遥感; 蛋白质含量; 预测模型;
【英文关键词】 medium and weak gluten; wheat; satellite remote sensing; protein content; prediction model;
【摘要】 为了对小麦籽粒品质提前监测与预报,以为小麦生产形势的分析和收购调度提供参考,本研究采用Landsat-5 TM卫星遥感数据,分析长江中下游流域江苏地段春性中、弱筋小麦拔节期和开花期植株性状参数(叶片SPAD值、叶片氮含量和植株氮含量)、卫星遥感植被指数和籽粒蛋白质含量间关系,建立籽粒蛋白质含量卫星遥感预测模型。结果表明:拔节期植株性状参数与籽粒蛋白质含量相关性不显著;开花期植株性状参数与籽粒蛋白质含量均呈极显著正相关(P<0.01),可用于籽粒蛋白质含量提前预测;开花期植株性状参数均可采用NDVI和DSW3等卫星遥感植被指数进行反演,效果最优,并基于NDVI和DSW3分别建立籽粒蛋白质含量预测模型。采用模型预测2007年和2009年籽粒蛋白质含量,与实测值间相关性均达极显著水平(P<0.01),且RMSE值较低,其中NDVI模型预测精度较高。构建了基于开花期数据的小麦籽粒蛋白质含量卫星遥感预测模型,采用NDVI模型制作了2009年江苏省部分区域春性中、弱筋小麦成熟期籽粒蛋白质含量卫星遥感预测专题图。
【英文摘要】 The present study provides some references for wheat production in situation analysis and acquisition schedule through monitoring and predicting grain quality. We measured plant growth quality indexes,remote sensing parameters by Landsat-5 TM satellite data at elongation and anthesis stage and grain protein content at maturity stage in Jiangsu locating in middle and lower reaches of the Yangtse River. The relationships between / among these indexes were analyzed to establish remote sensing prediction model ...
【基金】 农业行业科研专项(201001035); 国家自然科学基金(31271642,31401317); 江苏省“六大人才高峰”资助项目(2011-NY-039); 江苏省农业三新工程、江苏高校优势学科建设工程、江苏高校优秀科技创新团队和扬州大学高层次人才科研启动基金
【更新日期】 2015-12-09
【分类号】 S512.1
【正文快照】 利用光谱遥感进行作物品质监测,具有大范围、多时相、快捷方便等特点,可及时准确地指导生产者分类收割与分级贮存,为政府、企业合理制定按质收购价格及进行合理决策提供参考。近年来,发达国家采用近地面遥感、卫星遥感等手段在小麦籽粒品质监测与预报方面开展了研究与应用示范[

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