检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感学报 2024年第10期28卷 2485-2499页

作者：薛博文孔媛媛田龙王雪姚霞朱艳曹卫星程涛南京农业大学国家信息农业工程技术中心/智慧农业教育部工程研究中心/农业农村部作物系统分析与决策重点实验室/江苏省信息农业重点实验室/现代作物生产省部共建协同创新中心南京210095

作物病害遥感监测对精准防控和粮食安全至关重要。病害光谱响应规律及其生理依据是病害遥感监测的基础,而针对该基础性问题的深入研究仍较缺乏。本研究通过比较两类侵染特性相异的真菌病害及其光谱监测精度,旨在系统阐明病叶光谱响应机... 详细信息

作物病害遥感监测对精准防控和粮食安全至关重要。病害光谱响应规律及其生理依据是病害遥感监测的基础,而针对该基础性问题的深入研究仍较缺乏。本研究通过比较两类侵染特性相异的真菌病害及其光谱监测精度,旨在系统阐明病叶光谱响应机制及其特异性。研究选择活体营养型小麦白粉病WPM(Wheat Powdery Mildew)和半活体营养型水稻叶瘟病RLB(Rice Leaf Blast)作为实例。基于叶片反射光谱和辐射传输模型参数反演,本文对比了两类病害的光谱响应、生化参数与结构参数变化规律;并在病叶识别和病情严重度估算中比较病害光谱特征的精度差异及其特异性监测表现。结果表明,两类病害的光谱变异趋势整体相似但其光谱响应强度有显著差异,且两者在绿峰及近红外平台的光谱形状变化明显不同。此外,色素含量对两类病害响应趋势相似但强度不同,其中叶片含水量和结构参数仅对RLB响应显著。在病叶识别中,前人构建病害光谱特征均对目标病害监测表现出特异性优势。其中,小波特征WF3820和WF5866分别对WPM和RLB的识别精度最高且特异性最强。在病情估算中,光谱指数RIBIred和PRI分别对WPM和RLB病情严重度敏感性最高且特异性显著。其中,RIBIred在病叶识别和病情估算中的综合表现和特异性最优(Overall accuracy=0.74,R^(2)=0.58)。本文将两类病害光谱响应与病理成因关联分析,为病害特异性光谱监测提供了有力证据和新的认识,对病害光谱监测机理解析和多种病害识别具有重要意义。

关键词：遥感病害识别病情估算 PROSPECT 生化参数叶片结构光谱指数连续小波变换

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无人机遥感作物估产研究进展

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南京农业大学学报 2025年第1期48卷 1-13页

作者：郑恒彪吉文翰郭彩丽张小虎邱小雷姚霞江冲亚朱艳曹卫星程涛南京农业大学国家信息农业工程技术中心/智慧农业研究院/智慧农业教育部工程研究中心/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/江苏省信息农业重点实验室/现代作物生产省部共建协同创新中心江苏南京210095

快速、准确估测作物产量不仅有利于提前掌握粮食生产状况,而且对国家粮食政策的制定至关重要。无人机遥感技术因其快速、便捷、成本低等优势,以及可同时搭载多种传感器获取高时空分辨率影像,在作物产量估测研究中发挥了重要作用。本文... 详细信息

快速、准确估测作物产量不仅有利于提前掌握粮食生产状况,而且对国家粮食政策的制定至关重要。无人机遥感技术因其快速、便捷、成本低等优势,以及可同时搭载多种传感器获取高时空分辨率影像,在作物产量估测研究中发挥了重要作用。本文首先介绍了无人机遥感估产的相关背景;其次对近二十年来无人机遥感估产的研究现状进行了概述,分别从无人机平台、传感器、估产模型构建等方面重点综述了近年来国内外无人机遥感估产的研究进展;最后讨论了影响无人机遥感估产精度的因素、尚未解决的关键技术问题以及无人机遥感估产的未来发展前景。本文可为了解无人机遥感估产研究前沿、技术瓶颈、发展前景提供重要参考,为精确栽培、智慧育种提供技术支撑。

关键词：作物产量估测无人机遥感传感器建模方法研究进展

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秸秆还田与氮肥施用对稻田温室气体排放的影响

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生态学报 2024年第12期44卷 5328-5339页

作者：吴健成刘卿汪翠存陆汝华刘艳曹强田永超朱艳曹卫星刘小军南京农业大学国家信息农业工程技术中心南京210095 智慧农业教育部工程研究中心南京210095 农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室南京210095 江苏省信息农业重点实验室南京210095 现代作物生产省部共建协同创新中心南京210095

秸秆还田与氮肥施用是农田生态系统中碳氮元素的两大主要补给途径,其在调控稻田甲烷(CH_(4))和氧化亚氮(N_(2)O)排放以及水稻产量方面具有重要作用。以往的研究主要关注秸秆还田或氮肥施用单因素对稻田温室气体排放的影响,而双因素互作... 详细信息

秸秆还田与氮肥施用是农田生态系统中碳氮元素的两大主要补给途径,其在调控稻田甲烷(CH_(4))和氧化亚氮(N_(2)O)排放以及水稻产量方面具有重要作用。以往的研究主要关注秸秆还田或氮肥施用单因素对稻田温室气体排放的影响,而双因素互作对甲烷和氧化亚氮排放的影响尚未明确。同时,在秸秆还田条件下如何进行合理的氮肥施用鲜有深入研究。本研究基于3个氮肥处理(0、180、360 kg N/hm^(2))和3个秸秆还田处理(0、2.25、3.75 t/hm^(2))进行多年水稻田间定位试验,研究结果表明:CH_(4)季节累积排放随秸秆还田量增加而增加,与施氮量无显著正相关关系;N_(2)O季节累积排放随施氮量增加而增加,与秸秆还田量无显著正相关关系;秸秆还田对于产量的影响具有不确定性,两年均在秸秆不还田+不施氮处理(S0N0)出现最低产量,2021与2022年最低产量分别为5740.64和4903.75 kg/hm^(2)。2021与2022年最高产量分别在秸秆不还田+高氮(S0N_(2))和高量秸秆还田+高氮(S2N_(2))出现,分别为10938.48和10384.83 kg/hm^(2)。同时,本研究发现在低量秸秆还田条件下,在碳足迹(CF, Carbon Footprint)方面,施氮量为251 kg N/hm^(2)时碳足迹达到最低点,为1.01 kg C/kg;而在生态经济净收益(NEEB, Net Ecosystem Economic Benefits)方面,施氮量为294 kg N/hm^(2)时生态经济净收益达到最高点,为11778.15元/hm^(2)。为协同生态经济净收益与碳排放,在低量秸秆还田(S1)下,配合251—294 kg N/hm^(2)的施氮量为最优施肥方案。研究结果为指导稻田温室气体减排、实现稻田碳中和以及农田管理提供了理论支撑,为实现水稻的高产稳产与低碳生产科学依据。

关键词：水稻温室气体秸秆还田氮肥推荐施肥

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基于多尺度及DESTIN约束的高分遥感影像田块语义分割方法研究

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南京农业大学学报 2024年第5期47卷 989-999页

作者：肖庆云程涛顾兴健朱艳黄芬南京农业大学人工智能学院江苏南京210031 南京农业大学国家信息农业工程技术中心/智慧农业教育部工程研究中心/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/江苏省信息农业重点实验室/现代作物生产省部共建协同创新中心江苏南京210095

[目的]本研究旨在改善基于深度学习的遥感影像田块语义分割中出现的区域不封闭、边缘不贴合、噪点问题,并进一步修正语义分割的识别错误。[方法]以安徽省阜南县、江苏省淮安市为研究地点,自建了农田田块数据集,引入考虑影像多尺度特征... 详细信息

[目的]本研究旨在改善基于深度学习的遥感影像田块语义分割中出现的区域不封闭、边缘不贴合、噪点问题,并进一步修正语义分割的识别错误。[方法]以安徽省阜南县、江苏省淮安市为研究地点,自建了农田田块数据集,引入考虑影像多尺度特征的尺度分割思想与基于物候学的DESTIN(delineation by fusing spatial and temporal information)分割算法,提出了基于多尺度及DESTIN约束的高分遥感影像农田田块语义分割方法。[结果]多尺度与DESTIN约束下基于深度模型的田块语义分割有效改善模型出现的区域不封闭、边缘不贴合、噪点和块状模糊等问题,一定程度修正了深度模型语义分割的错误识别,IoU指标在2个测试集上分别达到94.08%和90.79%,相较深度模型的遥感影像田块语义分割分别提高1.65%和2.32%,对研究区域的田块提取区域更完整、精度更高。[结论]多尺度及DESTIN约束进一步改善了田块语义分割问题,有助于提高高分遥感影像的田块识别精度。

关键词：语义分割多尺度分割 DESTIN分割农田田块提取高分遥感影像

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白粉病对小麦光合特性的影响及病害严重度的定量模拟

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中国农业科学 2023年第6期56卷 1061-1073页

作者：常春义曹元 Ghulam Mustafa 刘红艳张羽汤亮刘兵朱艳姚霞曹卫星刘蕾蕾南京农业大学农学院/国家信息农业工程技术中心/智慧农业教育部工程研究中心/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/江苏省信息农业重点实验室/江苏省现代作物生产协同创新中心

【目的】明确白粉病胁迫对小麦光合特性的影响规律，构建白粉病胁迫下小麦光合生产的模拟模型。【方法】以小麦为试验材料，分别于拔节期和孕穗期进行不同接种程度的小麦白粉病试验，明确白粉病对小麦光合特性的影响规律；在此基础上构... 详细信息

【目的】明确白粉病胁迫对小麦光合特性的影响规律，构建白粉病胁迫下小麦光合生产的模拟模型。【方法】以小麦为试验材料，分别于拔节期和孕穗期进行不同接种程度的小麦白粉病试验，明确白粉病对小麦光合特性的影响规律；在此基础上构建小麦白粉病严重度预测模型，量化白粉病对小麦的生理影响；基于单叶净光合速率（P_n）和叶面积指数（LAI），实现小麦白粉病严重度预测模型与作物生长模型（WheatGrow）的耦合。【结果】白粉病胁迫下，小麦单叶P_n和LAI均呈现下降趋势，与对照（CK）相比分别平均下降18.81%和23.41%，且与初始接种程度相比，发病时期对小麦P_n和LAI的影响更为严重；小麦白粉病田间病情发展具有明显的平缓期、指数爆发期和稳定期，总的来说各处理下小麦白粉病流行的时间动态变化特征符合Logistic函数，基于白粉病胁迫对小麦影响的拟合结果，构建小麦白粉病病害胁迫因子，用以反映白粉病对小麦生理指标影响的胁迫效应；基于WheatGrow模型的光合生产子模型，结合小麦白粉病病害胁迫因子，提出模拟白粉病对小麦叶片P_n和LAI效应的算法，并利用独立年份的数据资料对改进后的WheatGrow模型进行检验。【结论】耦合白粉病胁迫因子的WheatGrow模型对白粉病胁迫下小麦叶片P_n、LAI、地上部生物量和产量的预测精度均好于原模型，模拟精度较原模型分别提高了53.29%、43.61%、60.09%和67.57%，改进后的模型可为小麦白粉病严重度的预测与小麦产量损失的定量评估等提供数字化工具和技术支撑。

关键词：冬小麦白粉病光合特性病害严重度预测模型 WheatGrow模型耦合

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二向反射和方向半球反射光谱差异及其对小麦叶片叶绿素含量反演的影响

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作物学报 2023年第2期49卷 485-496页

作者：王雪王文辉李栋姚霞朱艳曹卫星程涛南京农业大学国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业重点实验室/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心/现代作物生产省部共建协同创新中心江苏南京210095

二向反射率因子(bidirectional reflectance factor,BRF)和方向半球反射率因子(directional-hemispherical reflectance factor,DHRF)是反射光谱的两种形式,但在生化参数监测过程中,多数研究忽略了BRF和DHRF光谱的差异及其对叶片叶绿素含量(leaf chlorophyll content,LCC)反演的影响。本研究以不同品种、密度及氮素处理的小麦田间小区试验为基础,在叶片尺度获取了BRF和DHRF光谱,并计算相应的植被指数和小波系数,建立了基于植被指数和小波系数的LCC监测模型,定量分析BRF和DHRF光谱、植被指数和小波系数的差异及其对LCC反演的影响。结果表明,1)BRF和DHRF随LCC变化趋势一致,但两种光谱存在显著差异,且BRF光谱值高于DHRF光谱值;2)在一定程度上,应用植被指数和小波系数均可消除BRF和DHRF光谱差异的影响,其中归一化红边植被指数(normalized differential red edge vegetation index,NDRE)和红边叶绿素指数(red edge chlorophyll index,C_(Ired-edge))可以消除BRF和DHRF光谱差异的影响(R^(2)=0.930),但小波系数的性能要优于植被指数(R^(2)=0.995);3)基于DHRF光谱的植被指数和小波系数对LCC的估测能力优于BRF光谱,所有植被指数中NDRE反演效果最好(DHRF:R^(2)=0.957;BRF:R^(2)=0.938;All:R^(2)=0.892),第4尺度765 nm处的小波系数WF(4,675)反演LCC的效果优于NDRE(DHRF:R^(2)=0.985;BRF:R^(2)=0.971;All:R^(2)=0.973),且WF(4,675)消除BRF和DHRF光谱差异对LCC反演的影响能力强于NDRE(WF(4,675):R^(2)=0.973;NDRE:R^(2)=0.892)。综上所述,BRF和DHRF光谱存在差异,且这种差异不能直接忽略。研究明确了BRF和DHRF光谱的差异,为构建基于BRF和DHRF光谱的统一模型及提升冠层尺度LCC精确反演提供理论基础。

关键词：小麦二向反射方向半球反射叶片叶绿素含量植被指数小波系数

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数学形态学辅助下基于光谱指数的作物冠层组分分类

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农业工程学报 2022年第7期38卷 163-170页

作者：张羽杨涛马吉锋黄宇郑恒彪程涛田永超朱艳姚霞南京农业大学国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业重点实验室/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心/现代作物生产省部共建协同创新中心南京210095

近地遥感常被用于获取作物冠层组分信息,但在提取叶片反射率时常受到土壤背景、穗和阴影效应的影响。为准确分类并提取作物冠层组分信息,该研究通过分析小麦冠层各组分(光照/阴影叶片、土壤、穗)的光谱及纹理差异,提出了一种光谱指数与... 详细信息

近地遥感常被用于获取作物冠层组分信息,但在提取叶片反射率时常受到土壤背景、穗和阴影效应的影响。为准确分类并提取作物冠层组分信息,该研究通过分析小麦冠层各组分(光照/阴影叶片、土壤、穗)的光谱及纹理差异,提出了一种光谱指数与数学形态学结合的作物冠层组分分类方法,探讨不同生育时期的最佳冠层组分分类方法,并定量分析不同组分的归一化光谱指数与小麦叶片氮含量的关系。结果表明:光谱指数法能较好地区分小麦抽穗前的不同冠层组分,而抽穗期的分类效果易受麦穗影响;光谱指数与数学形态学结合的分类方法能较好地消除麦穗对光照/阴影叶片提取的干扰(总体分类精度为97.80%,Kappa系数为0.97,运行时间3.87 min),该方法的分类精度及运行效率均优于传统分类方法(迭代自组织数据分析算法(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm, ISODATA)和最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE));而且,基于光照和阴影叶片的归一化光谱指数对叶片氮含量最敏感。研究结果可为其他作物冠层组分分类和精准农业中农学参数的定量反演提供技术参考。

关键词：冠层组分光谱指数数学形态学高光谱影像光照叶片阴影叶片

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基于不同叶位日光诱导叶绿素荧光信息的水稻叶瘟病早期监测

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智慧农业（中英文） 2023年第3期5卷 35-48页

作者：程宇馨薛博文孔媛媛姚东良田龙王雪姚霞朱艳曹卫星程涛南京农业大学国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业重点实验室/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心/现代作物生产省部共建协同创新中心江苏南京210095

[目的/意义]基于遥感手段的稻叶瘟(Rice Leaf Blast,RLB)无损早期监测对于抗性育种和植保防控具有重要作用。目前对稻瘟病的研究多使用反射光谱在其显症阶段进行监测,针对稻叶瘟早期侵染阶段的日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced Chlorop... 详细信息

[目的/意义]基于遥感手段的稻叶瘟(Rice Leaf Blast,RLB)无损早期监测对于抗性育种和植保防控具有重要作用。目前对稻瘟病的研究多使用反射光谱在其显症阶段进行监测,针对稻叶瘟早期侵染阶段的日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)光谱监测研究尚未见报道。本研究的目的是基于不同叶位的日光诱导叶绿素荧光信息,实现水稻叶瘟病早期阶段感病叶片的准确识别。[方法]基于一年的温室接种试验和大田采样实验,配合使用主动光源、ASD(Analytical Spectral Devices)地物光谱仪和FluoWat叶片夹,获取了拔节期和抽穗期水稻植株顶1至顶4叶位的叶片SIF光谱,并人工标注了被测样本的发病等级。研究基于连续小波分析(Continue Wavelet Analysis,CWA)提取对稻叶瘟敏感的小波特征,比较了不同叶位敏感特征及其感病叶片识别精度,最后基于线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法构建了稻叶瘟识别模型。[结果和讨论]各叶位感病叶片远红光区域的上行和下行SIF均显著高于健康叶片;基于SIF小波特征的感病叶片识别精度显著高于原始SIF波段,顶1叶的稻瘟病识别精度显著高于其他三个叶位,其识别精度最高可达70%;提取的适用于多叶位的共性敏感小波特征↑WF832,3和↓WF809,3在顶1至顶4叶的精度分别达到69.45%、62.19%、60.35%、63.00%和69.98%、62.78%、60.51%、61.30%。[结论]本研究揭示了稻瘟病胁迫下水稻叶片SIF光谱响应规律,提取了对稻叶瘟敏感的SIF小波特征,结果证明了连续小波分析和SIF技术用于诊断稻叶瘟的潜力,为实现稻瘟病的田间早期、快速、原位诊断提供了重要参考与技术支撑。

关键词：稻瘟病日光诱导叶绿素荧光连续小波光谱分析叶位早期病害监测

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基于成像高光谱的小麦冠层白粉病早期监测方法

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中国农业科学 2022年第6期55卷 1110-1126页

作者：蔡苇荻张羽刘海燕郑恒彪程涛田永超朱艳曹卫星姚霞南京农业大学农学院/国家信息农业工程技术中心/智慧农业教育部工程研究中心/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/江苏省信息农业重点实验室/现代作物生产省部共建协同创新中心

【目的】本研究利用近地面成像高光谱仪，获取接种白粉病菌后的小麦田间冠层时序影像，探索光谱信息与纹理信息的结合在冠层尺度上早期监测小麦白粉病的能力和表现。【方法】本试验以不同年份、不同抗病性小麦品种的田间试验为基础，利... 详细信息

【目的】本研究利用近地面成像高光谱仪，获取接种白粉病菌后的小麦田间冠层时序影像，探索光谱信息与纹理信息的结合在冠层尺度上早期监测小麦白粉病的能力和表现。【方法】本试验以不同年份、不同抗病性小麦品种的田间试验为基础，利用连续小波（continuous wavelet transform,CWT）方法提取对小麦白粉病敏感的小波特征，并基于小波特征获取对应的纹理特征，用以构建归一化纹理指数（normalized difference texture index,NDTI），同时选取具有代表性的传统植被指数（vegetation indices,VIs），然后利用偏最小二乘判别分析模型（partial least squares-linear discrimination analysis,PLS-LDA）基于上述特征及组合，建立小麦冠层健康与感病状态识别模型，并利用偏最小二乘回归（partial least-squares regression,PLSR）构建了小麦冠层病情严重度估测模型，并利用该技术基于最优特征及组合判别接种后不同天数的小麦健康与感病状态。【结果】基于 CWT算法入选的 4 个小波特征分别是 6 尺度的 595 nm（黄光区域），5 尺度的 614 nm（红光区域），3 尺度的 708 nm（近红外区域）和 4 尺度的 754 nm（近红外区域）；进一步确定了构建最佳纹理指数组合的纹理特征有：754 nm 处的熵（entropy,ENT）、均值（mean,MEA）、均一性（homogeneity,HOM）,7 008 nm 处的 ENT、HOM,614 nm 处的 ENT、HOM、异质性（dissimilarity, DIS）,595 nm 处的 ENT、HOM、DIS。其中，近红外波段 754 nm 处的纹理特征 MEA表现最优越，与病情严重度的相关性最高（R2=0.67）。本研究进一步发现基于小波特征与纹理特征结合构建的小麦健康与病害判别 PLS-LDA 模型的精度最高，其总体分类精度为 81.17%,Kappa 系数为 0.63；基于光谱指数与纹理指数组合构建的小麦病情严重度 PLSR 模型效果最优，建模和检验 R2分别为 0.76 和 0.71。本研究中最早能够识别的小麦冠层白粉病的病情严重度为 26%左右（接种后 24 d 左右）。【结论】基于小波特征与纹理特征结合构建的小麦健康与病害识别模型能够显著提高病害的分类精度，而光谱指数与纹理指数的特征组合能够显著提高病情严重度的估测精度以及稳定性。本研究方法和结果可为其他作物的病害监测提供借鉴和参考，对现代智慧农业的精确施药提供了技术支持。

关键词：小麦白粉病冠层成像高光谱连续小波纹理特征

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不同光合-CO_(2)响应模型对水稻快速A-C_(i)响应(RACiR)曲线拟合效果的比较研究

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南京农业大学学报 2022年第6期45卷 1099-1106页

作者：王雪康敏王偲媛曹卫星朱艳刘兵南京农业大学国家信息农业工程技术中心/智慧农业教育部工程研究中心/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/江苏省信息农业重点实验室/现代作物生产省部共建协同创新中心江苏南京210095

[目的]光合-CO_(2)响应(photosynthetic carbon assimilation CO_(2)response,A-C_(i))模型是定量研究植物光合特性对环境因子响应的主要手段,也是植物生理和生态学领域的重要研究工具。本文旨在探究合适的测试方法以及数学模型来更好... 详细信息

[目的]光合-CO_(2)响应(photosynthetic carbon assimilation CO_(2)response,A-C_(i))模型是定量研究植物光合特性对环境因子响应的主要手段,也是植物生理和生态学领域的重要研究工具。本文旨在探究合适的测试方法以及数学模型来更好地获取水稻光合参数。[方法]以水稻为试验材料,采用快速A-C_(i)响应(rapid A-C_(i)response,RACiR)曲线与传统的光合-CO_(2)响应曲线测试方法对水稻单叶光合参数进行测量。使用生化模型(FvCB)、直角双曲线模型、Michaelis-Menten模型、非直角双曲线模型、指数函数模型、分段函数模型、叶子飘模型以及指数修正模型对试验数据进行拟合。[结果]RACiR方法通过不同模型获得的参数与A-C_(i)方法测试得到的参数具有较好的一致性,且RACiR技术可节约近50%的测试时间。但也存在不能同步测量荧光数据以及难以实时查看测试数据是否存在异常等弊端。除FvCB外的7种光合-CO_(2)响应模型中,叶子飘模型整体上拟合出的光合特征参数较为可靠。[结论]RACiR测试方法具有较好的可靠性,且相对于传统方法其测试效率显著提高;叶子飘模型在水稻光合作用参数拟合上具有更优的性能。研究结果将为水稻光合作用-CO_(2)响应研究选用合适的测试方式和拟合模型等提供理论依据。

关键词：水稻光合作用 CO_(2)响应模型快速光合-CO_(2)响应曲线

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