Ein Forschungsteam hat eine innovative Methode entwickelt, um die Gleichmäßigkeit von Weizen mithilfe der Bildgebungstechnologie unbemannter Luftfahrzeuge (UAV) zu quantifizieren. Diese Methode schätzt den Blattflächenindex (LAI), SPAD, die fraktionale Vegetationsbedeckung und die Pflanzenhöhe und berechnet 20 Gleichmäßigkeitsindizes während der gesamten Wachstumsperiode.
Pielous LAI-Index zeigte die stärkste Korrelation mit Ertrag und Biomasse. Dieser Ansatz ermöglicht eine effektive Überwachung der Weizengleichmäßigkeit, bietet neue Erkenntnisse für die Ertrags- und Biomassevorhersage und hat potenzielle Anwendungsmöglichkeiten im Pflanzenbau und in zukünftigen Weizenzuchtprogrammen.
Weizen ist eine wichtige globale Nutzpflanze, doch das aktuelle Bevölkerungswachstum, extreme Wetterbedingungen und der Klimawandel haben die Anforderungen an die Weizenproduktion erhöht. Eine gleichmäßige Populationsstruktur ist der Schlüssel für hohe Erträge, doch ungleichmäßige Feldbedingungen führen zu Konkurrenz zwischen den Pflanzen und verhindern so eine Einheitlichkeit.
Herkömmliche Methoden zur Messung der Einheitlichkeit sind arbeitsintensiv und ineffizient. Die aktuelle Forschung konzentriert sich auf die räumliche Einheitlichkeit einzelner Pflanzen und es mangelt an Bewertungen mehrerer Merkmale über Wachstumsstadien hinweg.
Eine Studie veröffentlicht In Pflanzenphänomenologie am 18. Juni 2024, zielt darauf ab, eine umfassende Methode zur Beurteilung der Gleichmäßigkeit von Weizen in allen Wachstumsstadien zu entwickeln. Dabei wird eine UAV-basierte Phänotypisierung verwendet, um die Auswirkungen auf Ertrag und Biomasse zu bewerten.
Bei dieser Forschung wurde eine auf UAVs basierende Bildgebungstechnologie verwendet, um die agronomischen Parameter von Weizen zu schätzen: SPAD, LAI und Pflanzenhöhe (PH). Das BPNN-Modell zeigte eine hohe Genauigkeit für LAI (R2 = 0,889) und SPAD (R2 = 0,804), und auch die PH-Schätzung aus 3D-Punktwolken zeigte eine hohe Genauigkeit (R2 = 0,812). Diese genauen Schätzungen bildeten eine Grundlage für die Berechnung von Einheitlichkeitsindizes.
Die Studie ergab, dass die Einheitlichkeitsindizes für LAI, SPAD, FVC und PH in den Wachstumsstadien dynamisch variierten, wobei sich die Indizes nach dem Ährenwechsel im Allgemeinen stabilisierten. Darüber hinaus deckten Korrelationsanalysen starke Zusammenhänge zwischen bestimmten Indizes, wie LJ für LAI, und Ertrag (r=-0,760) und Biomasse (r=-0,801) auf.
Mehrere lineare Regressionsmodelle, die diese Einheitlichkeitsindizes enthielten, übertrafen Modelle, die auf Mittelwerten basierten, was zu einer verbesserten Genauigkeit bei der Vorhersage von Ertrag (R2 = 0,616) und Biomasse (R2 = 0,798) führte. Diese Methode überwacht effektiv die Einheitlichkeit von Weizen und liefert Erkenntnisse zur Verbesserung der Ernteerträge und der Biomasseschätzung.
Laut dem leitenden Forscher der Studie, Dong Jiang, „kann die vorgeschlagene Methode zur Überwachung der Gleichmäßigkeit verwendet werden, um die zeitlichen und räumlichen Schwankungen der Weizengleichmäßigkeit effektiv zu bewerten und kann neue Erkenntnisse für die Vorhersage von Ertrag und Biomasse liefern.“
Zusammenfassend wurde in dieser Studie eine UAV-basierte Methode zur Überwachung der Weizengleichmäßigkeit entwickelt. Modelle mit Einheitlichkeitsindizes zeigten eine höhere Genauigkeit als Modelle mit Mittelwerten und lieferten wertvolle Erkenntnisse für die Ertrags- und Biomassevorhersage. Mit Blick auf die Zukunft können unterschiedliche Einheitlichkeitsindizes das Pflanzenmanagement und die Züchtung verbessern.
Zukünftige Forschungen sollten die Beziehung zwischen Gleichmäßigkeit und Produktivität über alle Wachstumsphasen hinweg untersuchen und diese Methode für andere Nutzpflanzen validieren, um landwirtschaftliche Praktiken zu verbessern.
Mehr Informationen:
Yandong Yang et al., UAV-gestützte dynamische Überwachung der Weizengleichmäßigkeit zur Ertrags- und Biomasseschätzung, Pflanzenphänomenologie (2024). DOI: 10.34133/plantphenomics.0191