基于高光谱与电磁感应技术的干旱区绿洲土壤含水量反演研究

为实现干旱区绿洲土壤含水量的快速、准确监测,利用采集自渭干河-库车河绿洲的84个表层(0~10cm)土壤样本,通过利用电磁感应仪(EM38)将所测解译后数据代替实测土壤含水量数据,将高光谱反射率重采样为Landsat8卫星遥感波段反射率,在选取光谱特征参数、提取敏感波段的基础上,利用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立土壤含水量模型,将最优估算模型应用于遥感影像,实现研究区土壤含水量遥感反演。研究结果表明:(1)利用EM38所测水平模式土壤表观电导率与土壤含水量拟合效果最优,能够代替实测土壤含水量进行后续建模分析。(2)相比3种单一的光谱特征指数,利用多种光谱特征指数所建土壤含水量估算模型的建模效果更优,其干、湿各季建模集决定系数R^2大于0.7,均方根误差(RMSE)均小于0.5%,RPD均大于2,能够作为有效手段估算干旱区绿洲土壤含水量。(3)不同季节土壤含水量遥感反演值与实测值决定系数R^2均大于0.6,均方根误差(RMSE)均小于0.6%,显示了较高的预测精度,证明利用电磁感应技术与高光谱相结合能够实现对干旱区绿洲土壤含水量的精准、高效监测。

黄土高原半干旱区饲用燕麦种质表型性状遗传多样性分析及综合评价

通过遗传种质的多样性评估,可以指导育种中优异互补亲本的选择,进而提高优异基因的积累叠加和新品种培育的效率,为促进饲用燕麦品种选育提供基础依据。本研究选用45份来自国内外的饲用燕麦种质,通过对20个表型性状的遗传多样性分析,结合二维排序综合评价优异种质资源,结果表明:供试种质材料表型性状遗传多样性丰富,遗传基础广泛;单株粒重的遗传多样性指数(3.86)最高,单株粒数变异系数高达36.98%,所有表型性状均表现出了丰富的变异;主成分分析将10个表型性状转化成可以代表原有指标83.735%信息量的4个主成分,构建出以4个主成分因子为参数的定量评价函数模型,并通过二维排序筛选出Z4(青引1号)、Z5(Bauntebue)、Z6(定燕2号)、Z7(定引1号)、Z12(Jerry)、Z21(Marion)、Z22(Trophy)、Z32(Loevile)等8个因子协调最好的优异种质材料;系统聚类将供试种质划分为3大类群,第Ⅰ、Ⅲ类群可作为选育高产、抗病、抗倒品种的优良亲本,第Ⅱ类群包涵种质地理来源丰富,可作为选育多目标性状的优良亲本。