麦类作物学报

作者：姜平涛，刘佳，罗一航，袁梦，夏艺，欧京瑞，王钰泽，闫子怡，吴婷婷，刘守阳，蔚睿，吴建辉，韩德俊

单位：1.西北农林科技大学农学院,陕西杨凌 712100 2.西北农林科技大学作物抗逆与高效生产全国重点实验室,陕西杨凌 712100 3.西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌 712100 4.南京农业大学前沿交叉研究院,江苏南京 210095

关键词：小麦,灌浆速率,光谱植被指数,无人机,

基金：国家重点研发计划项目

为了解基于无人机多光谱传感器实现小麦籽粒灌浆速率（grain filling rate, GFR）的高通量无损监测效果，以565份小麦种质为材料，于2022和2023年，通过无人机采集灌浆期时序光谱植被指数（SVIs），并同步实测粒重。利用Logistic函数拟合SVIs与粒重动态变化过程，筛选出与灌浆速率密切相关的红边叶绿素指数（CIRE），基于随机森林回归（random forest regressor, RFR）、支持向量机回归（support vector regression, SVR）、线性回归（linear regression, LR）构建预测模型，并通过决定系数（r2）、均方根差（RMSE）评价其性能。结果表明，经Logistic拟合，两个生长季的SVIs与实测粒重动态曲线的r2分别达到0.87和0.92。CIRE的动态变化速率与灌浆速率呈显著正相关（r=0.40~0.43, P<0.05）。在预测中，RFR模型表现最佳，2022和2023年全数据集的r2分别为0.88和0.89，RMSE分别为0.27和0.32，显著优于SVR和LR模型。在特定品种数据集中，RFR模型同样具有较高的预测精度和泛化能力。因此，基于无人机多光谱数据，通过CIRE与RFR结合可实现小麦灌浆速率高通量监测，为小麦种质资源快速评价及抗逆性育种提供技术支持。

来源：2025年第11期

《麦类作物学报》期刊编辑部

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