专利名称：基于高光谱的小麦氮素含量与籽粒蛋白品质田间快速监测方法
技术领域：
本发明涉及农业中作物生理生化指标的测试方法，特别是针对田间小麦氮素含量和蛋白品质信息获取的方法。
背景技术：
氮素含量和籽粒蛋白品质是小麦优质高产高效栽培技术措施实施和产品收购的重要依据，田间快速测定小麦氮素含量和籽粒品质方法、技术和产品是目前研究的热点。目前小麦氮素含量及籽粒品质信息的获取方法主要是采用室内化学分析的方法，该方法操作复杂，费时费力，并且具有对植株的破坏性。利用遥感技术监测小麦冠层包括氮素在内的理化信息近年来也进行了大量的试验，为实现田间条件下快速、无损监测小麦氮素含量及籽粒蛋白品质奠定了基础。但是，以往地面高光谱遥感技术测定均是通过模拟航天航空遥感采用由上而下测定小麦冠层光谱信息的方法，而冠层光谱信息是包括土壤背景以及植株的茎叶、穗等不同成分在内的混合光谱，并且，还要受到小麦不同株型的影响，如平展型品种叶片披散而直立型品种叶片上举，这种株型的差异会导致其植被覆盖度不同即土壤背景的干扰程度不同。因此，这种传统的测定冠层的方法使得小麦不同器官氮素信息提取困难，已建立的预测蛋白品质模型精度较低，而且受品种类型影响普适性也较差，目前生产中未能得到应用。
发明内容
本发明针对田间条件下小麦氮素的监测方法进行了改进。相对于传统测定探头由上而下测定冠层的方法，我们采用的是探头水平放置并垂直于穗层进行测定的方法，通过获取穗层光谱反射率(
图1)，和进而提取的穗全氮含量(ETNC)的敏感波段及敏感光谱特征参量，建立ETNC的光谱预测模型。同时，建立了ETNC与籽粒蛋白质含量(GPC)的相关模型，利用ETNC较好地反映了籽粒蛋白质含量(GPC)。因此，基于光谱、穗的全氮含量和籽粒蛋白质含量三者之间的相关关系，最终建立了GPC的光谱预测模型，即通过田间获取小麦穗层的光谱就可以实现对其氮素含量与籽粒蛋白品质的预测。
具体实施例方式
第一，在小麦腊熟期，穗层与穗下层分界明显，选择晴朗天气10:00～14:00进行测定，测定时将地面高光谱仪的探头放置并垂直于穗层进行测定，测定时视场角为25度，顺光方向进行，获取穗层光谱反射率。
第二，确定穗全氮含量(ETNC)的敏感波段为670-683nm。并建立了利用穗层光谱构建的比值植被指数RVI(890，670)与ETNC的相关模型(I)ETNC(％)＝0.53×RVI(890，670)+1.02 (n＝29，r＝0.659**)第三，建立ETNC与籽粒蛋白质含量(GPC)的相关模型(II)GPC％＝4.67×ETNC(％)+5.89 (n＝29，r＝0.727**)第四，通过(I)(II)两个模型的链接建立利用RVI(890，670)预测GPC的光谱预测模型GPC％＝2.47×RVI(890，670)+11.07(n＝29，r＝0.453*)第五，基于上述原理建立了“基于高光谱的小麦氮素含量与籽粒蛋白品质田间快速监测方法”软件系统我们把这种探头水平放置并垂直于穗层进行测定的方法及相应建立的氮素含量测定敏感波段和氮素、籽粒蛋白预测模型、测试关键技术、系统软件等系列内容称为新方法。其主要优点在于获取的穗层光谱反射率不受土壤背景的干扰，也不受株型的影响。第一，避免了传统方法测定混合光谱的问题。新方法测定的是仅包括穗层的光谱，故相对于利用传统方法获得的冠层混合光谱，利用新方法获得的穗层光谱接近纯穗的光谱(见图2)；第二，相对于叶片含氮量，穗的全氮含量(ETNC)与籽粒蛋白质含量(GPC)具有更好的相关性。从图3可以看出，基于穗层光谱特征参量RVI、ETNC和GPC的关系而得到的GPC预测值与GPC的实测值相关性较好，预测精度较高，曲线的斜率接近于1。而基于冠层的RVI预测的GPC与实测的GPC则次之。由冠层测定改为穗层测定，GPC预测值和实测值的决定系数R2由0.662提高到0.865，总均方根差RMSE由0.851降低到0.734。基于新方法确定的敏感波段及其光谱预测模型为研制便携式小麦氮素与籽粒蛋白品质的智能监测仪奠定了基础。即进一步可利用小麦穗氮素的敏感波段主动发光，测定其反射率，进而达到对植株氮素含量和籽粒蛋白品质预测和快速检测的目的。并且，该技术对稻谷等其它作物的快速监测也具有借鉴价值。
权利要求
1.高光谱仪探头水平并垂直于小麦穗层测定的方法及相应技术。相应的测试方法与技术包括1)测定的关键时期-腊熟期。2)测定时探头的方向-顺光垂直穗层测定3)测定时采用的视场角-25°
2.确定的穗全氮含量(ETNC)的敏感波段(670-683nm)。
3.穗全氮含量的计算公式ETNC(％)＝0.53×RVI(890，670)+1.02(n＝29，r＝0.659**)
4.利用RVI(890，670)预测籽粒蛋白质含量(GPC)的光谱预测模型GPC％＝2.47×RVI(890，670)+11.07(n＝29，r＝0.453*)
5.有关测定的软件系统“小麦氮素含量与籽粒蛋白品质高光谱分析软件”。
全文摘要
本发明属于农业中作物生理生化指标的获取方法，特别是针对田间小麦氮素含量和籽粒品质信息的快速获取方法。目前小麦氮素及籽粒品质信息的获取方法主要是室内化学分析的方法，该方法操作复杂，费时费力，并且具有破坏性。遥感技术为实现田间条件下快速无损监测小麦氮素及籽粒蛋白品质提供了可能。但是，以往利用遥感技术进行小麦氮素等指标监测的方法(以下称传统方法)获得的是包括土壤背景以及植株的茎叶、穗等不同成分在内的混合光谱。并且，还要受到小麦不同株型的影响，测试精度较低，尚未应用于生产。本发明针对田间条件下小麦氮素监测方法进行了改进，大大降低了混合光谱和株型的干扰。相对于传统方法即光谱仪探头由上而下测定冠层光谱的方法，我们采用的是探头水平放置并垂直于穗层进行测定的新方法，获取穗层光谱反射率，进而提取穗全氮含量(ETNC)的敏感波段及敏感光谱特征参量，通过ETNC将籽粒蛋白质含量(GPC)与光谱连接起来，最终建立GPC的光谱预测模型，即通过田间获取小麦穗层的光谱就可以实现对其氮素与籽粒蛋白品质的快速测定。本发明方法可以实现在小麦收获前及时获取其籽粒品质信息，基于此方法开发小麦氮素与品质便携式智能监测仪可以解决粮食收购和加工部门进行收购、加工以及田间生产管理的迫切需要。
文档编号G01N21/17GK1900695SQ200510085469
公开日2007年1月24日 申请日期2005年7月21日 优先权日2005年7月21日
发明者李少昆, 卢艳丽 申请人:李少昆, 卢艳丽