基于无人机多光谱的湿地松生长性状遗传评价

为了选育生长性状优良的湿地松家系,基于无人机多光谱技术,对不同家系湿地松的生长性状进行遗传变异分析。以8年生湿地松的20个半同胞家系测定林为研究对象,利用无人机多光谱快速提取其2021年11个月份(2月份除外)的树高和冠幅面积,并根据实测胸径数据构建胸径预测模型;估算不同月份的每个家系湿地松树高、冠幅面积和胸径的遗传力和育种值。结果表明:基于冠幅面积和树高建立的深度学习模型的胸径预测值与测量的胸径真实值之间具有较强的相关性,其中R^(2)为0.70,RMSE为1.83 cm;湿地松的3个生长性状的遗传力在0.00~0.40之间;以10%入选率进行家系选择时获得了较好的遗传增益,3个生长性状遗传增益范围为0.21~0.79(11月份冠幅面积的遗传增益接近于0.00)。根据冠幅面积和树高的育种值进行家系选择,最终应考虑1、6、8、9、10、16、18和20号家系作为备选家系。基于湿地松的冠幅面积和树高的深度学习模型可应用于预测湿地松的胸径。湿地松的3个生长性状受中等遗传力控制,10%选择强度获得了较好的遗传增益。8个家系被选择出来用于冠幅面积和树高的同步遗传改良。研究结果可为选育生长性状优良的湿地松家系提供参考依据。