麦类作物学报

作者：赵佳雯，熊燕玲，罗铮，李子洪，欧星雨，马尚宇，樊永惠，黄正来，张文静

单位：安徽农业大学农学院/农业部黄淮南部小麦生物学与遗传育种重点实验室,安徽合肥 230036

关键词：小麦,高光谱,叶面积指数,产量预测模型,岭回归,

基金：“十四五”国家重点研发计划项目(2022YFD2301404-5)；安徽省高等学校科学研究项目（2023AH040133）；国家自然科学基金项目（32372223）

为探究基于岭回归分析在小麦产量预测上的可行性，以苏隆128、扬麦20、皖西麦0638和宁麦13为供试材料，利用高光谱获取4个关键生育时期（拔节期、孕穗期、开花期、灌浆期）的光谱数据，将植被指数和岭回归分析分别与LAI结合构建小麦产量预测模型，并比较其预测精度。结果表明，各生育时期基于岭回归分析的小麦LAI预测模型比基于植被指数的小麦LAI预测模型的精确度整体偏高；相比于植被指数与LAI构建的小麦产量预测模型，各生育时期基于岭回归分析的小麦产量预测模型精度均较高，预测模型的r2均在0.83以上，且RMSE、MAPE整体较低，尤其在拔节和开花期模型精度更高。因此，岭回归分析能够有效提高小麦产量预测模型的精准性与稳定性。

来源：2024年第10期

《麦类作物学报》期刊编辑部

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