【摘 要】
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【目的】利用高光谱遥感技术实现冬小麦籽粒蛋白质含量的精准预测，比较筛选小麦籽粒蛋白质含量预测模型，实现优质小麦栽培生产。【方法】设置不同品质类型小麦品种和施氮量处理，测定开花期叶片叶绿素含量（SPAD）、叶片干物质质量（LDW）、地上生物量（AGB）、叶片氮含量（LNC）、叶片氮积累量（LNA）、叶面积指数（LAI）、植株氮含量（PNC）、植株氮积累量（PNA）和氮营养指数（NNI）9个农学参数及
【机 构】
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河南农业大学农学院/作物生长发育调控教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（32071956）； 河南省重点研发与推广专项（212102110048）； 河南省高等学校重点科研项目（21A210015）； 国家重点研发计划（2021YFD1700900）； 河南省现代农业产业技术体系项目（S2010-
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【目的】利用高光谱遥感技术实现冬小麦籽粒蛋白质含量的精准预测，比较筛选小麦籽粒蛋白质含量预测模型，实现优质小麦栽培生产。【方法】设置不同品质类型小麦品种和施氮量处理，测定开花期叶片叶绿素含量（SPAD）、叶片干物质质量（LDW）、地上生物量（AGB）、叶片氮含量（LNC）、叶片氮积累量（LNA）、叶面积指数（LAI）、植株氮含量（PNC）、植株氮积累量（PNA）和氮营养指数（NNI）9个农学参数及小麦冠层光谱，通过一阶导数和偏最小二乘法，构建基于不同农学参数的小麦籽粒蛋白质含量高光谱预测模型。【结果】一阶导数处理可以提高光谱数据与农学参数的相关性。运用偏最小二乘法构建的高光谱农学参数估测模型中以SPAD的模型建模精度与验证精度相对较优，建模集决定系数R~2与预测集标准均方根误差nRMSE分别为0.99和4.10%;NNI反演模型验证结果较好，相对预测偏差RPD为2.04;利用线性回归构建的农学参数-籽粒蛋白质预测模型中以LNC的建模精度与验证精度最佳，其建模集R~2、预测集均方根误差RMSE和RPD分别为0.64、0.79和2.11。最终构建的“高光谱-农学参数-籽粒蛋白质含量”预测模型以开花期LNC为中间变量的模型最优，其预测集R~2、RMSE和RPD分别为0.55、1.12和1.49。【结论】以农学参数为中间变量可以进行冬小麦籽粒蛋白质含量预测，“高光谱-LNC-籽粒蛋白质含量”具有较高精度的预测结果。
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