[发明专利]一种小麦冻害严重程度快速监测评估方法

说明书

本发明公开了一种小麦冻害严重程度快速监测评估方法，属于遥感技术监测领域，包括依据冠层光谱参数和叶绿素荧光参数与产量损失率之间的相关性及其遥感信息源特性，将冠层光谱参数和荧光参数进行优化组合，以产量损失率为因变量，组合参数为自变量，分别采用偏最小二乘法、神经网络、多元逐步回归运算去选取最佳参数组合，确立模型，分析模型结果在训练集和测试集中的表现，建立最优化多元回归方程，通过最优化多元回归方程获取小麦冻害严重程度的快速监测。本发明综合利用冠层光谱参数和叶绿素荧光参数快速评估不同水分及品种条件下冬小麦冻害程度，并依据冻害评估结果，进而及时采取栽培措施减缓冻害造成的损失。

技术领域

本发明属于遥感技术监测领域，更具体的说是涉及一种小麦冻害严重程度快速监测评估方法。

背景技术

近年来全球气候变暖的背景下，极端低温天气频频发生，尤其是在农业气象上更是频繁，在对农业经济造成重大影响的同时，对全世界粮食安全生产造成巨大的损失。

冬小麦是世界主要粮食之一，全球有60％的人口的以小麦为主食。作为主要粮食作物的小麦在我国占有1/4的种植面积和1/5的粮食总产量。因此，小麦的安全生产对我国的粮食安全、经济发展和人民生活具有重大的意义。小麦作为喜凉作物，对于温度的变化较为敏感，当降温强度和低温持续时间超过其各个生育时期所能承受的范围之后就会引起受害。而拔节期冻害(晚霜冻害)是制约我国冬小麦安全生产的主要障碍，也是我国麦区实现高产稳产的重要限制因子。小麦晚霜冻害是指拔节后遭受到0℃以下低温所造成的灾害，主要发生在拔节前4d至拔节后20d，且冬小麦拔节后雌雄蕊分化期抗寒性较低，低温使得幼穗受到伤害，导致产量降低。晚霜冻害是我国小麦生产所面临的一个重大挑战，研究小麦冻害监测对农业生产抵御晚霜冻害具有重要的意义。

目前大多研究低温对小麦生理指标的影响，例如抗氧化物酶活性、渗透调节物质含量、叶绿素含量等指标的变化，进而利用多元分析方法综合评价小麦的抗冻性。例如，利用主成分分析的方法将低温胁迫下多个生理指标的变化值转化为一个综合评估指标，利用聚类分析将不同品种划分为强抗冻、中度抗冻、弱抗冻。通过多个小麦品种的生理指标在低温胁迫下的变化情况，利用隶属函数法和极点排序法对多个小麦品种的抗寒性进行鉴定，将各个品种的抗寒性进行排序分类。但是这些研究中，植株生理指标的测定仍然依靠人力在田间破坏性取样等方式，不仅费时费力，在冻害后无法快速大面积评估冻害程度。

因此，如何提供一种小麦冻害严重程度快速监测评估方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种小麦冻害严重程度快速监测评估方法，综合利用冠层光谱参数和叶绿素荧光参数快速评估不同水分及品种条件下冬小麦冻害程度，并依据冻害评估结果，进而及时采取栽培措施减缓冻害造成的损失。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种小麦冻害严重程度快速监测评估方法，包括：依据冠层光谱参数和叶绿素荧光参数与产量损失率之间的相关性及其遥感信息源特性，将冠层光谱参数和叶绿素荧光参数进行优化组合，以产量损失率为因变量，组合参数为自变量，分别采用偏最小二乘法、神经网络、多元线性回归运算去选取最佳参数组合，并确立模型，将每种冠层光谱参数组合数据集分别进行偏最小二乘法、神经网络、多元线性回归运算，进一步分析模型结果在训练集和测试集中的表现，建立最优化多元线性回归方程，通过最优化多元线性回归方程获取小麦冻害严重程度的快速监测。

优选的，通过光量子分析仪测定小麦顶部第1张全展叶片的叶绿素荧光参数，包括实际光化学效率Y(II)、PSⅡ最大光学效率Fv/Fm、光化淬灭系数qp、非光化学猝灭系数NPQ以及PSII非循环光合电子传递速率ETR。