基于无人机的遥感技术是一种很有前景的非破坏性和高通量作物水氮效率评估方法。利用无人机分别在两个地点对3种小麦基因型进行了4种水分(T0 = 0mm,T1 = 80mm,T2 = 120mm,T3 = 160mm)和4种氮(T0 = 0,T1 = 120kg ha-1,T2 = 180kgha-1,T3 = 240kg ha-1)处理的田间试验。同时,还测量了水和氮指标(如生物量和氮含量)的地面破坏性数据,以验证空中监视结果。利用UAV记录了红色归一化差值植被指数(RNDVI)、绿色归一化差值植被指数(GNDVI)、归一化差值红边指数(NDRE)、红边叶绿素指数(RECI)和归一化绿红差值指数(NGRDI)等多光谱特征,其高r值可达0.90。根据生物量(WUE.BM)计算的水分利用效率(WUE) R2 = 0.69 ~ 0.89,谷物产量(WUE.GY) R2 = 0.80 ~ 0.86, NGRDI被认为是最有效的无损指标。RNDVI较好地预测了由植物样品氮含量(NUE.NC)计算出的氮利用效率的表型变异,R2值较高,在0.72 ~ 0.94之间,而NDRE预测NUE.NC和NUE.GY的一致性均在0.73至0.84之间,且均方根误差低。
水氮利用率表型的试验地点、实验设计和无人机平台。
基于无人机的遥感结果表明,处理T2在120mm的水和180kg ha-1的氮供应试验中是最佳的水和氮吸收高GY的最合适剂量。在三个品种中,中麦895在水和氮处理中的WUE和NUE效率较高。
供水处理下的多光谱性状(A) RNDVI、(B) GNDVI、(C) NDRE、(D) RECI、(E)生物量(WU.BM)和籽粒产量(WU.GY)估算的NGRDI和水分利用率测定结果的系数。
氮供应处理下的多光谱性状(A) RNDVI、(B) GNDVI、(C) NDRE、(D) RECI、 (E)氮含量(NUE,NC)和籽粒产量(WU.GY)估算的NGRDI和氮利用率测定结果的系数。
综上所示,无人机可用于预测整个季节的WUE和NUE时间序列,以选择优良的基因型,并在不同的氮和水剂量下监测农作物的效率。
来源:Front. Plant Sci.Assessment of Water and Nitrogen Use Efficiencies Through UAV-Based Multispectral Phenotyping in Winter Wheat.Mengjiao Yang, Muhammad Adee Hassan, Kaijie Xu, Chengyan Zheng, Awais Rasheed, Yong Zhang, Xiuliang Jin, Xianchun Xia, Yonggui Xiao and Zhonghu He.
https://doi.org/10.3389/fpls.2020.00927