水分调控下水稻冠层叶绿素荧光响应与高光谱预测
徐加龙1
李亚威1
徐俊增1
陈盛雨1
尹奥杰2
刘笑吟1
卫琦1
周雪1
1.河海大学 农业科学与工程学院,南京 2111002.南京农业大学 前沿交叉研究院,南京 210095
摘要：[目的]阐明水分胁迫下水稻叶绿素荧光参数的响应特征及其与冠层高光谱的关系,并评估高光谱预测的可行性.[方法]以盆栽水稻为研究对象,在孕穗期设置持续淹水(CK)、轻度干旱(MS)和重度干旱(HS)3 个水分调控处理,结合高通量植物表型平台获取冠层高光谱反射率和叶绿素荧光数据,分析叶绿素荧光参数对土壤水分变化的响应特征,并基于特征波段构建偏最小二乘回归(PLSR)和反向传播神经网络(BPNN)预测模型.[结果]①叶绿素荧光参数最大光化学效率 Fv/Fm、实际光化学效率 Y(II)、光化学淬灭系数 qL 和调节性能量耗散量子产量Y(NPQ)对干旱胁迫表现出一致响应特征,各参数在落干后约3～4 d内发生显著变化并随后趋于稳定,HS处理在落干第 6天时其 Fv/Fm、Y(II)和 qL 较CK 显著降低 41.3%、46.9%和53.1%,Y(NPQ)显著升高 117.5%;②经 Savitzky-Golay平滑与多元散射校正(MSC)预处理后,高光谱数据中由冠层结构差异引起的散射效应得到有效削弱,不同荧光参数的特征波段虽有差异,但主要分布在蓝光区(400～500 nm)及红光和近红外区域;③与 PLSR 模型相比,BPNN模型能够更有效描述高光谱与叶绿素荧光参数之间的非线性关系,整体预测精度更高.BPNN 模型对 Y(NPQ)和qL的预测能力较好,验证集 R2 分别达 0.867和0.845,对 Y(II)的预测能力次之,而对 Fv/Fm的预测能力较弱.[结论]利用冠层高光谱数据预测叶绿素荧光参数具有较好可行性,可为作物水分胁迫的快速、无损、精准监测提供技术支持.
关键词：水分胁迫水稻高光谱叶绿素荧光参数预测模型
分类号：S274(农田水利)S511(禾谷类作物)
资助基金：国家自然科学基金(52579035)
论文发表日期：2026-08-31
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 17-24 )
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