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利用高光谱反射率检测干旱胁迫的代谢响应( Detection of the Metabolic Response to Drought Stress Using Hyperspectral Reflectance )
Burnett Angela C Serbin Shawn P Davidson Kenneth J Ely Kim S Rogers Alistair Abscisic Acid (ABA) Climate Change Crop Breeding and Management Drought Stress Leaf Reflectance Metabolites Remote Sensing Stress Responses Water Deficit Water Stress
干旱是限制作物产量的最重要因素。了解和检测作物的干旱胁迫对于通过有效的育种和管理提高水分利用效率至关重要。叶片反射光谱技术提供了一种快速、非破坏性的替代方法来测量与干旱反应有关的植物性状。我们利用生理、生化和光谱数据测定了6个温室栽培的农艺品种的干旱胁迫。与生理性状相反，叶片代谢物浓度在肉眼可见之前就揭示了干旱胁迫。我们利用全光谱叶片反射率数据，用偏最小二乘回归预测代谢物浓度，验证R2值为0.49～0.87。我们首次展示了光谱技术可以用于脯氨酸和脱落酸的定量估计，证明了首次使用高光谱数据来检测植物激素。我们使用线性判别分析和偏最小二乘判别分析来区分干旱和浇水的植物，基于测量的性状（准确率：71%）和原始光谱数据（66%）。最后，我们在一个独立的现场试验中验证了我们温室开发的模型。我们证明，光谱技术可以在视觉差异发生之前，通过潜在的生化变化来检测干旱胁迫，这在测量产量限制方面是一个有力的进步。
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