基于RGB與高光譜圖像的小麥低溫脅迫評(píng)估模型

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DOI：10.3969/j.issn.2095-1191.2025.01.009

摘要：【目的】探究低溫脅迫對(duì)小麥葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)、RGB圖像參數(shù)和高光譜指數(shù)的影響，建立小麥低溫脅迫評(píng)估模型，為小麥生產(chǎn)防災(zāi)減災(zāi)提供參考。【方法】以濟(jì)麥22為研究對(duì)象，在小麥拔節(jié)期開(kāi)展低溫脅迫控制試驗(yàn)，設(shè)白天（8：00—20：00）/夜間（20：00—次日8：00）平均溫度分別為8℃/0℃（T1）、6℃/-2℃（T2）和4℃/-4℃（T3）3個(gè)處理，持續(xù)時(shí)間3 d，以大田自然環(huán)境的盆栽小麥（23℃/8℃）為對(duì)照（CK），研究低溫脅迫處理結(jié)束后1、3和6 d小麥葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)、RGB圖像參數(shù)及高光譜指數(shù)的變化規(guī)律；使用一元線性回歸、隨機(jī)森林（RF）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）建立小麥低溫脅迫評(píng)估模型。（剩余25482字）