麦类作物学报

作者：王嘉盼，武红旗，王德俊，轩俊伟，郭涛，李永康

单位：1.新疆农业大学草业与环境科学学院, 新疆乌鲁木齐 830052 2.新疆土壤与植物生态过程实验室, 新疆乌鲁木齐 830052 3.新疆草地修复与环境信息重点实验室,新疆乌鲁木齐 830052

关键词：无人机,小麦,生理指标,植被指数,估产模型,

基金：国家自然科学基金项目（31560340）

为及时、准确地掌握小麦产量动态信息，基于无人机遥感平台，分别分析了小麦4项生理指标［地面实测叶面积指数、叶片含氮量、叶片含水量及叶片叶绿素相对含量（SPAD值）］及10项植被指数与产量的相关性，以筛选出与产量最为敏感的生理指标与植被指数，并比较了3种建模方法（一元回归UR、多元逐步回归SMLR和主成分回归PCAR）在小麦各生育时期估产的适用性，进而得到小麦最优估产模型。结果表明：（1）不同生育时期两类变量与产量的相关性变化特征一致，均表现为抽穗期>灌浆期>成熟期；不同生理指标、植被指数与产量的相关性在各生育时期均存在差异，生理指标表现为叶片含氮量>LAI>SPAD>叶片含水量；而植被指数在各时期表现不同；（2）以生理指标与植被指数为自变量，采用SMLR模型构建的抽穗期估产模型拟合精度最高，R、RMSE和nRMSE分别为0.828、362.53 kg·hm-2和12.35%；（3）小麦估产模型在各生育时期的预测精度表现为抽穗期>灌浆期>成熟期。

来源：2021年第10期

《麦类作物学报》期刊编辑部

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