摘要
小麦（TriticumaestivumL.）是全球广泛种植的作物之一，确保小麦增产稳产是粮食安全的重要保障。气候变化加剧极端温度事件，对小麦生长造成显著影响。苗期霜冻频发及灌浆中后期叶片早衰，均严重损害小麦品质与产量，给小麦生产造成较大压力。迅速准确地监测田间小麦苗期冻害、灌浆中后期持绿有助于育种人员在筛选和培育耐寒、持绿、高产、广适小麦品种方面做出明智决策。本研究运用遥感技术获取小麦冠层光谱信息，对小麦苗期冻害等级、灌浆中后期旗叶叶绿素含量（SPAD值）进行评估预测，并结合光谱数据和旗叶SPAD值进行QTL定位。研究结果与结论如下： 1.以1792个小麦高代育种材料作为试验材料，获取苗期无人机遥感影像结合机器学习算法建立小麦苗期（越冬期、返青期）冻害等级评估模型。结果表明，（1）在小麦苗期随着冻害等级增加，实测归一化植被指数(NDVI)逐渐减小，不同冻害等级下存在显著差异（plt;0.001）。（2）评估小麦苗期冻害等级情况，发现多光谱（MS）数据模型性能普遍优于可见光（RGB）数据模型，尤其在MS数据下，随机森林(RF)模型表现出色（越冬期、返青期），具有高准确率和平衡的精度、召回率和F1分数（0.87/0.85,0.69/0.75,0.68/0.80,0.68/0.77）。（3）在小麦苗期，基于无人机遥感数据结合4种机器学习算法（KNN、RF、NB、Stacking），对冻害等级均能较好的分类，其中基于MS数据的RF模型预测冻害等级性能最优。 2.以中麦578/济麦22重组近交系（RIL）-F8代群体为试验材料，设置正常灌溉和节水灌溉两种水分处理，结合无人机多源传感器融合以及6种机器学习算法（RR、SVR、DTR、LASSO、RFR、Stacking），预测不同家系灌浆中后期(花后28天)旗叶SPAD值，并通过筛选持绿和非持绿家系，探寻灌浆中后期旗叶SPAD值与籽粒产量关系。结果表明：（1）花后28天旗叶SPAD值和籽粒产量正相关（相关系数为0.59）；节水灌溉处理下，小麦旗叶SPAD值和籽粒产量均显著降低；监测旗叶SPAD值是筛选高产品系的重要指标。（2）基于多源数据融合的集成方法预测旗叶SPAD值精度优于单一模型。（3）结合不同水分处理下的籽粒产量数据，研究发现受水分胁迫不敏感的10个持绿高产家系，其中ZJ-16家系持绿、高产效应明显。 3.基于中麦578/济麦22重组近交系（RIL）-F8代群体50K芯片数据与旗叶SPAD值和无人机多光谱构建的归一化植被指数（NDVI-UAV）光谱表型数据，利用完备区间作图法（ICIM），对包括BLUE在内的8个不同环境下的小麦旗叶实测SPAD值和NDVI-UAV光谱数据进行了QTL定位分析。结果表明：旗叶SPAD值与NDVI-UAV数据，共同检出5个QTL位点，它们分别位于2A、2B、2D、4A和5B染色体上。
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