曲线行驶pika，曲线行驶皮卡车怎么操作

小麦是人类重要的食物来源之一，您对此有何感想？是夜里南风一吹，麦子黄的热闹景象，还是大麦干麦黄，女人哭，丈夫躲的悲情场面？

风中飘扬的米尔帕金常常令人着迷，但由于全气候变化，干旱日益威胁着小麦的生长和产量，导致许多地方小麦产量减产增产。论价格。

长期干旱导致小麦籽粒变薄，最终无法成穗，近年来，小麦在干旱环境下的生存和适应能力受到广泛关注。

叶绿素是植物生长的基本生化过程之一，与干旱适应性之间的关系引起了广泛的研究兴趣。本文重点研究干旱胁迫下小麦叶绿素含量，期望通过研究新的监测方法，提高小麦叶绿素含量评估的准确性，对促进粮食均衡发展具有重要意义安全和保障，这是有道理的。生态环境。

应用ResononPikaL对干旱胁迫下的小麦叶绿素进行快速无损评估。

背景

小麦是对全粮食安全至关重要的主要粮食作物。然而，小麦作物遭受多种非生物胁迫，包括低温、干旱、高温、干热风等，极大地影响其生长发育和生产力。干旱是全最严重的非生物胁迫之一，它会导致小麦的分蘖数、每颗黄花菜粒数和千粒重显着减少。2021年，美国和巴西都经历了历史上严重的干旱，导致全粮食价格飙升至近十年来的最高水平。因此，有效监测小麦生长过程中干旱胁迫的影响对于提高产量、品种和粮食安全具有重要意义。

叶绿素是植物光合作用的基础，直接决定植物的净初级生产力和碳平衡，叶绿素含量可以反映植物的生长状态。干旱胁迫会降低作物的叶绿素含量，破坏光合作用机制，抑制生长并最终降低产量。干旱胁迫下作物叶绿素含量的变化程度与抗旱性密切相关，因此监测小麦叶绿素含量可以为小麦光合作用和抗旱性提供关键信息。传统的叶绿素含量测量方法包括分光光度法和便携式叶绿素含量计，但这些方法对叶片损伤较大且效率低，不利于大规模测量小麦叶绿素含量。与传统方法相比，高光谱成像技术可以快速、无损、高效地测量植物中的叶绿素含量。高光谱图像还包含丰富的光谱信息，可用于精确的农业研究和建立复杂的数学模型。近年来，高光谱成像技术在植物监测中的应用发展迅速，广泛的研究集中在开发基于光谱指数的模型来估计叶绿素含量。然而，少量的敏感波段并不能完全代表所有的高光谱信息。此外，大多数研究使用少量小麦品种，忽略了不同品种之间的异质性。因此，先前的模型在其他系统中的应用是有限的，并且对于评估大范围叶绿素含量和耐旱性来说并不有效。

学习过程

基于此，在本研究中，来自中国西北农林科技大学的研究团队以中国杨凌地区为研究区，进行新品种试验。2021年10月21日将335个小麦品种种植在钢棚内，置于不同土壤湿度条件下，采用钻土法在05m深度处测定土壤含水量。每个品种采集6个新鲜旗叶样品，在实验室使用ResononPikaL高光谱成像系统采集小麦叶片高光谱图像数据，并使用502Plus叶绿素计对小麦进行SPAD测量。标志离开和SPAD值。对高光谱图像进行平滑和一阶导数处理。分析了对照小麦旗叶和干旱胁迫的高光谱特征及其与SPAD值的相关性，利用连续投影算法识别特征波段，最后利用机器学习方法建立了四种回归模型。包括简单线性回归、最小绝对收缩和选择算子回归、岭回归和随机森林回归模型，并测试模型效果以确定叶绿素含量快速估算模型的准确性，最终确定快速、非破坏性且准确的小麦叶绿素含量、光合作用，是一种广泛适用的评估耐旱性的方法。

不同土壤水分条件下小麦叶片的高光谱曲线和单波段高光谱图像。

叶片高光谱与SPAD值的相关性分析及拟合结果。SPAD值与光谱反射率和一阶导数的相关性，基于549nm处光谱反射率和735nm处光谱一阶导数的简单线性回归分析，根据549nm处反射率和735nm处一阶导数进行SPAD值预测和拟合结果为实际测量值。

结果

比较基于不同数据集和模型的SPAD预测和测量结果。

全波段高光谱反射率的LASSO、RR和RFR模型，以及全波段高光谱反射率的一阶导数的LASSO、RR和RFR模型。

基于全波段高光谱反射率模型对不同土壤水分条件下小麦叶片SPAD值预测与实测的拟合结果。对照条件下的LASSO回归、RR和RFR模型，干旱胁迫条件下的LASSO回归、RR和RFR模型。

根据549nm反射率和735nm一阶导数估计的叶级SPAD值图。

基于光谱和图像特征数据集的RFR模型结果。

因此

在本研究中，我们对不同土壤湿度条件下的一大组小麦品种进行了高光谱图像分析，以确定叶片叶绿素含量快速估算模型的准确性。估算叶绿素含量最敏感的波段是可见光波段，相关分析表明波段在541、549、708和735nm附近。549nm处的高光谱反射率和735nm处的一阶导数之间的关系如下SPAD值相关性最强。SPA结果表明，536、596和674nm处的波段是估计SPAD值的波段，756和778nm处的一阶导数对于估计相对叶绿素含量最有用。结合光谱特征和图像特征可以提高干旱胁迫小麦SPAD值估计的准确性。也就是说，本研究建立的模型可以有效评估小麦的叶绿素含量，为了解小麦的光合作用和抗旱性提供基础，并且本研究建立的技术方法具有巨大的潜力，可用于高通量表型分析和分析。可用于。它可为小麦和其他作物的遗传育种提供参考。

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