【摘 要】
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玉米是我国主要的粮食和经济作物之一,确保玉米产量的稳定并进一步提高具有重要的意义。但随着人口不断增长,耕地资源的减少,通过提高单产成为解决粮食安全问题的核心。然而种植密度的改变会导致玉米植株生长环境的改变,探究种植密度与玉米参数之间的联系,是寻找最适密度的关键。而传统测量费时费力,基于图像技术发展起来的表型组学将加快测量速度和精度。因此,应用无人机搭载相机对玉米进行实时监测,有利于更加快速精确探索
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玉米是我国主要的粮食和经济作物之一,确保玉米产量的稳定并进一步提高具有重要的意义。但随着人口不断增长,耕地资源的减少,通过提高单产成为解决粮食安全问题的核心。然而种植密度的改变会导致玉米植株生长环境的改变,探究种植密度与玉米参数之间的联系,是寻找最适密度的关键。而传统测量费时费力,基于图像技术发展起来的表型组学将加快测量速度和精度。因此,应用无人机搭载相机对玉米进行实时监测,有利于更加快速精确探索玉米生长与种植密度之间的联系。本研究一方面通过传统方式对玉米冠层形态与生理的相关参数进行测定;另一方面基于玉米冠层可见光图像获取图像参数,将图像参数和冠层形态与生理的相关参数结合分析,探究在各个种植密度下两者之间的联系,并建立相关估测模型,从而实现对不同种植密度夏玉米冠层形态与生理进行快速精确监测。本文选取两种不同株型的品种（郑单958、金秋119）,设置6个种植密度(3、4.5、6、7.5、9、12万株·hm-2)进行田间试验。本研究分析不同种植密度下玉米冠层形态与生理的相关参数变化规律,并从玉米冠层可见光图像获取图像参数,分析其和冠层形态与生理的相关参数在不同种植密度下之间的联系,并建立估测模型。主要研究结果如下:（1）随着种植密度增大,植株高度先增加后不变、叶面积指数增加、单株生物量下降、群体生物量增加。随着玉米发育进程推进,叶绿素含量在生长前期缓慢增长,随后速率增快,在播种后63天到70天达到最大值。覆盖度在玉米生长前期快速增长,随后增加速率逐渐降低,达到饱和值后在一定范围保持不变。（2）当夏玉米处于生长中后期,在同一生长时期、不同种植密度下,颜色参数r、g与叶绿素含量呈负相关,b与叶绿素含量呈正相关;随着叶绿素含量的降低,r、g逐渐提高,b逐渐下降,叶色呈现由绿变黄的趋势;r、b与叶绿素含量呈极显著相关关系（P<0.01）,为叶色变化的主要原因。（3）覆盖度与株高呈极显著相关关系（P<0.01）,且两者之间均存在指数关系,并建立株高估测模型为郑单958:y=339.959x~2-6.596z+76.817,R~2=0.963;金秋119:y=382.047x~2-7.982z+75.820,R~2=0.948作为估测模型（式中x为覆盖度,y为株高,z为种植密度）。（4）覆盖度与叶面积指数呈极显著相关关系（P<0.01）,且两者之间均存在指数关系,并建立叶面积指数估测模型为郑单958:y=9.945x~2-3.073x+0.202z-0.237,R~2=0.936;金秋119:y=12.491x~2-5.245x+0.191z+0.146,R~2=0.943（式中x为覆盖度,y为叶面积指数,z为种植密度）。（5）覆盖度与生物量呈极显著相关关系（P<0.01）,且两者之间均存在指数关系。并建立生物量估测模型为郑单958:y=62.648e6.6404x,R~2=0.944;金秋119:y=51.121e6.9343x,R~2=0.938（式中x为覆盖度,y为生物量）。综上所述,图像参数和冠层形态与生理的相关参数进行结合分析,能够对玉米生长信息进行更快速精确的监测,大大提高工作效率,对日常农业生产具有实际的指导作用,对表型组学的应用与智慧农业的发展具有重要意义。
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