Выравненность или однородность урожая является важным комплексным показателем, используемым для описания роста урожая и для оценки урожайности и потенциала биомассы. Однако по-прежнему отсутствует непрерывный мониторинг показателя однородности для пшеницы в течение всего вегетационного периода для объяснения факторов влияния на итоговую урожайность.
Пшеница широко потребляется и выращивается во всем мире. В 2020 году было засеяно 219 миллионов гектаров, что составляет более 25% от общего объема производства зерновых культур. В настоящее время рост населения мира, частое возникновение экстремальных погодных условий и изменение климата привели к увеличению спроса на пшеницу.
Единая структура популяции служит важнейшим краеугольным камнем для достижения высокой урожайности. Популяции состоят из отдельных растений, которые взаимосвязаны и взаимодействуют друг с другом, конкурируя за жизненно важные ресурсы, такие как вода, питательные вещества, тепло и свет. Неравномерный рельеф поля и различия в распределении ресурсов, возникающие в результате вмешательства человека, например, ошибки при посеве, дефицит удобрений, могут приводить к неравномерной доступности ресурсов среди растений, что влечет неблагоприятную конкуренцию и, следовательно, препятствует формированию единой структуры популяции.
Единая структура популяции дает несколько преимуществ, включая улучшенный перехват света, эффективное подавление сорняков, равномерное использование ресурсов. Кроме того, однородность служит как индикатором для выбора превосходных сортов культур, так и индикатором роста культур, направляя селекционеров и фермеров к принятию обоснованных решений.
Исследовательская группа Нанкинского сельскохозяйственного университета разработала инновационный метод количественной оценки однородности пшеницы с использованием технологии визуализации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).
Этот метод оценивает морфологические признаки - индекс листовой поверхности (LAI), фракционный растительный покров (FVC) и высоту растений (PH), а также физиологические - анализ развития растений в почве (SPAD), вычисляя 20 индексов однородности в течение всего вегетационного периода.
Ученые поясняют важность и актуальность своей работы: «Текущие исследования однородности сельскохозяйственных культур фокусируются на однородности пространственного распределения отдельных растений на основе их местоположений и в основном применяются к одной стадии роста культуры, такой как стадия прорастания. Однако с дальнейшим ростом отдельные местоположения растений больше не подходят для оценки однородности пространственного распределения, поскольку такие культуры, как пшеница и рис, растут очень плотно, но вместе с тем рост урожая на разных участках одного и того же поля может различаться из-за неравномерных условий поступления воды и удобрений на этой стадии. В настоящее время не существует жизнеспособного метода оценки однородности роста урожая на разных стадиях роста. Это исследование закрывает данный пробел».
«В этом исследовании применялась технология визуализации на основе БПЛА для оценки агрономических параметров пшеницы. Модель BPNN продемонстрировала высокую точность для LAI (R 2 =0,889) и SPAD (R 2 =0,804), а оценка PH из 3D-облаков точек также показала высокую точность (R 2 =0,812). Эти точные оценки заложили основу для расчета индексов однородности. Исследование показало, что индексы однородности для LAI, SPAD, FVC и PH динамически изменялись на разных стадиях роста, при этом индексы в целом стабилизировались после колошения. Кроме того, корреляционный анализ выявил сильные корреляции между конкретными индексами, такими как LJ для LAI, и урожайностью (r=-0,760) и биомассой (r=-0,801).
Модели множественной линейной регрессии, включающие эти индексы однородности, превзошли модели, основанные на средних значениях, что привело к повышению точности прогнозов урожайности (R 2 =0,616) и биомассы (R 2 =0,798). Индекс LAI Пиелоу показал самую сильную корреляцию с урожайностью и биомассой. Этот подход позволяет эффективно контролировать однородность пшеницы, предлагая новые идеи для прогнозирования урожайности и биомассы, и имеет потенциальные применения в управлении сельскохозяйственными культурами и будущих программах селекции пшеницы», рассказал старший научный сотрудник исследования Дун Цзян.
По его словам, «предложенный метод мониторинга однородности может быть использован для эффективной оценки временных и пространственных изменений однородности пшеницы и может дать новое представление о прогнозировании урожайности и биомассы».
Подводя итог, можно сказать, что в этом исследовании был разработан метод мониторинга однородности пшеницы на основе БПЛА. Модели, использующие индексы однородности, продемонстрировали более высокую точность, чем модели, использующие средние значения, что дает ценную информацию для прогнозирования урожайности и биомассы. Заглядывая вперед, можно сказать, что различные индексы однородности могут улучшить управление урожаем и селекцию.
В будущих исследованиях ученые сосредоточатся на взаимосвязи между однородностью и производительностью на разных стадиях роста, чтобы подтвердить этот метод для других культур с целью улучшения агротехнических приемов.
Источник: NanJing Agricultural University.
На заглавном изображении представлена схема рабочего процесса. (A) Сбор данных и предварительная обработка. (B) Оценка агрономических параметров. (C) Выбор и моделирование индекса. Источник графики: Plant Phenomics (2024). DOI: 10.34133/plantphenomics.0191
Интересна тема? Подпишитесь на наши новости в ДЗЕН | Канал в Telegram | Группа Вконтакте | Дзен.новости.