检索结果-内蒙古大学图书馆

智慧农业（中英文） 2020年第1期2卷 23-42页

作者：徐凌翔陈佳玮丁国辉卢伟丁艳锋朱艳周济南京农业大学作物表型组学交叉研究中心/中英植物表型组学联合研究中心/江苏省现代作物生产协同创新中心/现代作物生产省部共建协同创新中心江苏南京210095 南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210095 国家信息农业工程技术中心/农业农村部农作物系统分析及决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心/江苏省信息农业高技术研究重点实验室江苏南京210095 数字科学研发部英国国立农业植物研究所/剑桥作物研究中心英国剑桥CB30LE

植物表型组学研究正逐渐向综合化、规模化、多尺度和高通量的方向快速发展。本文首先介绍了植物表型研究的最新动向。然后针对室内表型监测平台的特点和各类室内表型针对的表型性状进行了系统介绍,包括产量、品质、胁迫抗性(包括干旱、... 详细信息

植物表型组学研究正逐渐向综合化、规模化、多尺度和高通量的方向快速发展。本文首先介绍了植物表型研究的最新动向。然后针对室内表型监测平台的特点和各类室内表型针对的表型性状进行了系统介绍,包括产量、品质、胁迫抗性(包括干旱、抗冷热、盐胁迫、重金属和病虫害)等。在此基础上,本文还根据通量、传感器集成度和平台大小等把一些国内外流行的室内植物表型平台进行了分类,并介绍了这些室内表型平台在植物研究中的应用情况。同时,本文还介绍了室内表型数据的管理和解析方法。最后,本文着重讨论了室内表型平台的发展方向,并结合中国植物研究的实际情况对表型组学在中国的发展提出了展望,以期为中国植物表型研究提供指导和建议。

关键词：植物表型组学室内表型监测产量性状品质性状抗性表型表型数据管理和解析分类

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中国南方双季稻氮营养指数及产量估算模型研究

引用

南京农业大学学报 2017年第1期40卷 11-19页

作者：贺志远朱艳李艳大刘小军曹强曹卫星汤亮南京农业大学国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业高技术研究重点实验室/江苏省现代作物生产协同创新中心江苏南京210095 江西省农业科学院农业工程研究所江西南昌330200

[目的]构建归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和氮营养指数(nitrogen nutrition index,NNI)关系模型,并构建不同时期积分归一化植被指数(integrated NDVI,NDVI_(int))与相对产量(relative yield,RY)之间的算法,以期通过NDVI无损监测氮素营养的亏缺来预测水稻产量。[方法]通过2年(2014—2015年)不同品种和不同施氮处理的早、晚稻田间小区试验,获取水稻地上部干物质量和氮含量,冠层植被指数(NDVI)及产量等,基于临界氮浓度稀释曲线计算不同时期NNI,分析NDVI与NNI、积分NDVI与RY之间的定量关系。[结果]早、晚稻各个时期的NDVI与NNI之间能够很好地以指数函数(NNI=a×e^b×NDVI)拟合,拔节期的估算效果最好,模型为:早稻的NNI=0.431e^(1.372NDVI);晚稻的NNI=0.075e^(3.471NDVI),其估算NNI与实测NNI的R^2、准确度和RRMSE分别为0.92、0.868和7.092%(早稻)及0.84、0.914和13.736%(晚稻)。早、晚稻各时期的NDVI_(int)与RY之间存在显著线性关系,除晚稻分蘖期外都具有较好的预测准确性,经检验,早稻各时期模型预测产量与实测产量的R^2、准确度和RRMSE分别为0.91~0.93、0.812~0.899和7.216%~9.978%,晚稻的分别为0.79~0.89、0.721~0.980和5.134%~6.736%,其中全生育期的模型效果最好,但是在0.05显著水平下早稻与晚稻之间具有较大差异。[结论]构建的基于NDVI的氮营养指数估算模型及基于积分NDVI的相对产量估算模型分别能够准确地反映作物氮素营养状况和预测产量,可为中国南方双季稻区追肥管理和产量预测提供技术支持和理论依据。

关键词：双季稻 NDVI 氮营养指数模型产量

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