發(fā)布時(shí)間：2023-05-10 21:24

　　高光譜遙感作為一種非破壞性取樣和十分迅速的分析方法,在植物表型分析中發(fā)揮著越來越重要的作用。本課題選取了四種在磷利用效率方面有顯著差異的水稻材料,包括兩種野生型,兩種突變體,在三種不同磷水平(缺磷、正常磷、兩倍磷)下進(jìn)行水培,觀察并測量水稻的形態(tài)參數(shù),獲取不同葉位背腹面的反射光譜(350-2500nm),通過不同的植被指數(shù)和葉片正反面差異來分析不同基因型水稻的表型差異。通過觀察我們發(fā)現(xiàn),四種不同基因型水稻在缺磷處理時(shí)均表現(xiàn)出分蘗數(shù)降低,根長增加,株高降低,但是不同基因型水稻變化幅度不同。多因素方差分析結(jié)果表明大部分植被指數(shù)受基因型的影響均達(dá)到較顯著水平。通過對敏感植被指數(shù)基因型間的線性對比發(fā)現(xiàn),這些植被指數(shù)可以區(qū)分四種基因型間的差別,且不同的生育期運(yùn)用不同的植被指數(shù)可以區(qū)分的水稻基因型不同。此外,日本晴在不同磷水平下植被指數(shù)變化不大,說明磷處理對日本晴的色素含量影響不大,而35S-827和SPXDM在不同磷水平下表現(xiàn)出相同的趨勢。葉片正反面反射率存在較顯著差異的波段主要集中在800-1100nm的近紅外波段和1400-2500nm的中紅外波段,且在1450nm和1940nm兩個(gè)低谷區(qū)域...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 前言
    1.1 研究背景
    1.2 遙感簡介
    1.3 植被指數(shù)研究進(jìn)展
    1.4 缺P對作物的影響及磷高效品種的篩選
    1.5 植物表型及研究方法
    1.6 本研究的目的
2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與測定方法
    2.1 水培實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    2.2 實(shí)驗(yàn)材料
    2.3 水稻理化參數(shù)的采集與分析
        2.3.1 葉片株高、分蘗數(shù)、根長的測定
        2.3.2 葉片SPAD的測定
            2.3.2.1 SPAD-502型葉綠素計(jì)的原理
            2.3.2.2 測量方法
        2.3.3 葉片含水量的測定
    2.4 高光譜遙感數(shù)據(jù)的采集與分析
        2.4.1 測量儀器
        2.4.2 光譜測量
        2.4.3 光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)
            2.4.3.1 多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)(Multivariate Regression Modeling)
            2.4.3.2 基于光譜位置變量的分析技術(shù)(Spectral Position Analysis)
            2.4.3.3 光學(xué)模型法(Optical Modeling)
        2.4.4 植被指數(shù)
3 利用植被指數(shù)分析基因型間的差異
    3.1 不同P利用效率基因型水稻的形態(tài)參數(shù)與葉綠素含量
    3.2 在水稻分蘗期利用植被指數(shù)分析不同基因型間的差異
    3.3 水稻拔節(jié)期利用植被指數(shù)分析不同基因型間的差異
    3.4 本章小結(jié)
4 利用葉片正反面光譜反射率差值區(qū)分不同基因型
    4.1 分蘗期不同基因型間葉片正反面光譜反射率的差異
    4.2 拔節(jié)期不同基因型間葉片正反面光譜反射率的差異
    4.3 本章小結(jié)
5 結(jié)論與討論
參考文獻(xiàn)
碩士期間發(fā)表論文



本文編號(hào)：3813515