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通过近端荧光传感技术监测钾响应型作物，以改进对小麦和大麦生物量、产量及籽粒品质的预测

DOI：10.1007/s11119-018-09629-3 期刊：Precision Agriculture 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 精准养分管理需要准确评估作物的养分状况。这一方法常用于氮素状况评估，但对其他养分则应用较少。由于荧光能反映作物胁迫状况，本研究评估了不同荧光指数预测作物钾、镁和钙养分状况的稳健性。研究假设：通过荧光近感技术量化作物响应（具备高空间分辨率），可检测作物营养限制（尤其是钾素）。实验采用四因素析因设计：作物品种、钾肥用量、石灰施用及行间管理。试验田土壤缺钾，且作物变量（如产量、蛋白质）呈现显著处理效应。荧光传感发现三个叶绿素相关指数（SFR_G、SFR_R和CHL）与钾素呈显著正响应，但FLAV指数无此关联；同时小麦与 大麦存在显著差异。通过k折交叉验证法发现了具有潜力的预测关系：SFR_R对作物生物量的预测力最强，SFR_G对行间小麦钾含量预测最佳，CHL对行间小麦钙含量预测最优，而FLAV对风干处理大麦籽粒蛋白质的预测效果突出。相比主动传感器测量的NDVI值，这些荧光指数对作物变量的预测显著性更高。研究表明，利用荧光传感测量叶绿素相关信号能有效捕捉大麦和小麦的养分状况，这些结果为快速检测非氮养分的作物营养状况展示了荧光传感技术的良好应用前景。
作者： Jonathan Eddison Holland，Davide Cammarano，Glenn J. Fitzgerald，Eileen M. Perry，Graeme Poile，Mark Kenneth Conyers
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究利用荧光近感技术检测小麦和大麦作物中的养分状况（特别是钾[K]、镁[Mg]和钙[Ca]），并将其效果与NDVI测量进行比较。

研究成果

荧光近感探测技术，尤其是利用叶绿素相关指数（SFR_G、SFR_R、CHL），能有效检测小麦和大麦的缺钾情况，并预测生物量、养分含量和籽粒品质等作物指标。该技术在灵敏度和预测准确性上优于NDVI，显示出在精准农业中对非氮养分进行无损快速评估的潜力。

研究不足

该研究在单一干旱生长季进行，可能限制结果的普适性。测量仅在一个生长阶段开展，且未充分考虑作物物候差异。荧光指数的敏感性可能随作物种类和环境条件而变化。

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