一种水稻Fe²⁺胁迫光谱定量化识别方法

专利名称：：一种水稻Fe²⁺胁迫光谱定量化识别方法
技术领域：
：本发明涉及一种水稻Fe2+胁迫的识别方法，具体的说是一种水稻Fe2+胁迫的光谱定量化识别方法。
背景技术：
：近年我国主要湖泊相继大规模爆发蓝藻，富营养化湖泊的治理也成为当前研究的一个热点和难点问题。基于限制因子理论，国内目前通过控制外源性氮、磷等营养盐类的输入来进行防治，但湖泊水体富营养化状况仍日趋严重。Fe是植物生长所必需的微量营养元素，可以促进浮游植物对其他营养盐类的吸收，在浮游植物生长过程中，电子传递、光合作用及呼吸作用等都需要Fe。研究表明，在高营养盐低叶绿素海区，海洋初级生产力的主要控制因素是Fe，Fe限制会减缓海洋赤潮的发生。虽然湖泊水体可溶性Fe含量相对较高，但仍可以成为高营养盐湖泊浮游植物生长的限制因子。因此，在湖泊富营养化综合治理过程中，除了要限制氮、磷的输入，还应考虑Fe的调控作用。我国是水稻生产大国，稻田面积占世界的22%。还原性较强的低产水稻土淹水后，土壤溶液积累的大量可溶性Fe2+，经侧渗或随地表径流进入湖泊，稻田中有机肥分解产生的富里酸等物质与Fe2+络合使其在传输过程中不易氧化沉淀。因此，限制高浓度含Fe2+稻田水的输入，对控制我国湖泊水体可溶性Fe含量尤为重要。监测和识别稻田水中的Fe"是对其进行调控的前提，基于遥感技术的植物监测方法具有视野宽、信息广、实时动态等诸多优点，在环境监测方面具有常规方法不可比拟的优越性。稻田水体中Fe"含量过高将对水稻的生长产生胁迫，而污染胁迫会使植物叶片反射光谱发生变化。研究水稻叶片光谱对？62+胁迫的响应机制，可以为水稻组织内Fe含量的定量遥感奠定基础，进而为稻田水体Fe"含量遥感监测提供理论依据。
发明内容本发明目的在于提供一种简单、易于推广的水稻Fe2+胁迫光谱定量化识别方法。为实现上述目的，本发明采用的技术方案为水稻Fe2+胁迫光谱定量化识别方法将水稻种子催芽后在营养液中培养12-15d，而后将其分别投放在不同的Fe2+浓度处理液中连续胁迫12-15d后测定水稻叶片Fe含量、提取叶片光谱信息，构建得水稻叶片Fe含量-光谱特征相关关系模型，而后测定待测水稻光谱信息，根据构建的水稻叶片Fe含量-光谱特征相关关系模型，确定水稻叶片Fe含量。所述构建水稻叶片Fe含量-光谱特征相关关系模型时应用分光辐射光谱仪测定叶片光谱反射率，采用公式计算Fe2+胁迫水稻叶片光谱特征波段反射率变化积分值和红边"蓝移"强度，其中积分值计算公式为<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>(1)式中RA和R。A分别为Fe2+胁迫样品和空白参照样品叶片在波长A处的光谱反射率；红边"蓝移"强度计算公式为<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>式中、和A。i分别为Fe2+胁迫样品和空白参照样品在叶片光谱反射率为i时对应的波长值。在460-670nm区间，通过公式(1)可以获取能够反映Fe2+胁迫水稻叶片在可见区光谱变化的特征因子Ai;在760-1000nm区间，应用公式(1)可以获取能够反映近红外区光谱变化的特征因子4;在680-740nm波段，计算F^+胁迫水稻叶片光谱(红边"蓝移"强度(S)。所述水稻种子经过量的NaC10溶液消毒、去离子水冲洗后，在25-3(TC培养箱中催芽，30-40h后置于恒温光照培养架上，采用营养液培养，保持温度25-3(TC、光照强度200iimo1m—2s—'、光周期12h/12h。所述不同的Fe2+浓度处理液为5-10个不同的Fe2+浓度处理，浓度梯度为20-100mgL—、Fe2+以FeS047H20形态供应，每个处理浓度设3_5个平行，培养期间每天间隙通气，隔天调pH至4.5-5.0，每周更换一次培养液。本发明与现有的水稻组织Fe含量测定方法相比，其具有的优点在于1)操作简便、经济省时、行之有效，可满足短时间进行较大面积水稻检测的需要。2)检测过程不需采集植物样本，对水稻生长没有破坏作用。3)可以为水稻组织内Fe含量的定量遥感奠定基础，进而为稻田水体Fe"含量遥感监测提供理论依据。具体实施例方式本发明选取的供试"杂交汕优64"水稻(OryzasativaL.)种子购自中国农业科学研究院，实验前经筛选和预培养。主要仪器和设备FieldSpecFR分光辐射光谱仪；LI-COR787卤灯；Lil800_12S外置积分球；180-80原子吸收分光光度计；SPECORD50型分光光度计。1)水稻种子催芽与培养营养液组成为(mgL-0:NH4N03114.3，NaH2P042H2050.4，K2S0489.3，CaCl2110.8，MgS047H20405.0，MnCl24H201.88，(NH4)6Mo70242H200.05，H3B031.17，ZnS047H200.04，CuS045H200.04，FeS047H209.93，拧檬酸(水合物)14.88，Fe2+以FeS047H20形态供应。水稻种子经5%(体积比)NaClO溶液消毒、去离子水冲洗后，在3(TC培养箱中催芽，36h后采用营养液培养。水培在塑料培养槽中进行，每槽种植20株，置于恒温光照培养架上，保持温度30。C、光照强度200iimor2*m*s—'、光周期12h/12h。培养14d后分别设5个不同的Fe2+浓度处理，即2(正常营养液)、25、50、150、250、350mg*L—、Fe"以FeS04*7H20形态供应，每个处理浓度设3个平行。培养期间每天间隙通气2h，隔天调pH至4.5，每周更换一次培养液，连续胁迫14d后测定各项指标。2)光谱数据采集与处理在LI-COR787卤灯照射下，应用FieldSpecProFR分光辐射光谱仪与LI1800-12S外置积分球耦合，测定叶片光谱反射率。每一试样选取代表性植株3株，采集整株所有叶片的光谱信息，每片叶连续测定5次。原始光谱数据用ASD公司提供的ViewSpecPro软件进行初步处理，然后运用SPSS11.0软件对数据进行进一步分析，计算Fe2+胁迫水稻叶片光谱特征波段反射率变化积分值和红边"蓝移"强度。其中积分值计算公式为(1)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>式中RA和R。A分别为Fe2+胁迫样品和空白参照样品叶片在波长A处的光谱反射率；红边"蓝移"强度计算公式为<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>分别为Fe2+胁迫样式中Ai禾口入应的波长值品和空白参照样品在叶片光谱反射率为i时对在460-670nm区间(波长间距lnm)，通过公式(1)可以获取能够反映Fe2+胁/入迫水稻叶片在可见区光谱变化的特征因子;在760-1000nm区间(波长间距lnm)，应用'厶、式(1)可以获取能够反映近红外区光谱变化的特征因子A2;在680-740nm波段(波长间距lnm)，计算Fe2+胁迫水稻叶片光谱(反射率变化为1%)红边"蓝移"强度(S)(见表1)。3)水稻组织Fe含量测定。每一试样选取水稻3株，采集叶部样品，样品经冲洗、烘干后，用浓硝酸、高氯酸消化处理，消化液用原子吸收分光光度计(AAS)测定Fe元素含量(仪器条件波长248.3nm、狭缝宽度0.2nm、乙炔流量3.OLmin—'、空气流量10.OLmin—V灯电流4.0mA)。分析采取全程序空白对照，并采用国家标准样品(GBW08505)进行质量控制。表1水稻样品生物量、不同组织中Fe含量及叶片叶绿素浓度样品Fe"处理浓度水稻叶片Fe含J编号/mg.L—1CL(叶)/mg.kg一nm<table>tableseeoriginaldocumentpage5</column></row><table>4)对水稻叶片Fe含量与叶片光谱3个特征因子A"A2，S进行相关分析，建立水稻叶片Fe含量-光谱特征相关关系模型。由表2可知水稻叶片Fe含量与3个特征因子&，A2，S分别构建的模型具有较高的复相关系数(R2>0.96)，模型具有理想的拟合效果和较高的估测精度。表2水稻叶Fe含量与叶片光谱特征因子A、A2、S间的相关模型<table>tableseeoriginaldocumentpage5</column></row><table>5)待测水稻组织Fe含量的光谱识别采用分光辐射光谱仪扫描叶片光谱信息，而后根据已建立的水稻叶片Fe含量-光谱特征相关关系模型，确定水稻叶片Fe含量(见表3)。表3应用光谱模型估算的水稻叶片Fe含j<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table>权利要求一种水稻Fe2+胁迫光谱定量化识别方法，其特征在于将水稻种子催芽后在营养液中培养12-15d，而后将其分别投放在不同的Fe2+浓度处理液中连续胁迫12-15d后测定水稻叶片Fe含量、提取叶片光谱信息，构建得水稻叶片Fe含量-光谱特征相关关系模型，而后测定待测水稻光谱信息，根据构建的水稻叶片Fe含量-光谱特征相关关系模型，确定水稻叶片Fe含量。2.按权利要求1所述的水稻Fe2+胁迫光谱定量化识别方法，其特征在于所述构建水稻叶片Fe含量-光谱特征相关关系模型时应用分光辐射光谱仪测定叶片光谱反射率，采用公式计算Fe2+胁迫水稻叶片光谱特征波段反射率变化积分值和红边"蓝移"强度，其中积分值计算公式为h〖:(n)d义a)式中RA和l分别为Fe2+胁迫样品和空白参照样品叶片在波长A处的光谱反射率；红边"蓝移"强度计算公式为5=丄1>,-义。,)(2)式中^和A。i分别为Fe2+胁迫样品和空白参照样品在叶片光谱反射率为i时对应的波长值。在460-670nm区间，通过公式(1)可以获取能够反映Fe2+胁迫水稻叶片在可见区光谱变化的特征因子A;在760-1000nm区间，应用公式(1)可以获取能够反映近红外区光谱变化的特征因子^;在680-740nm波段，计算Fe2+胁迫水稻叶片光谱(红边"蓝移"强度(S)。3按权利要求1所述的水稻Fe2+胁迫光谱定量化识别方法，其特征在于所述水稻种子经过量的NaC10溶液消毒、去离子水冲洗后，在25-3(TC培养箱中催芽，30-40h后置于恒温光照培养架上，采用营养液培养，保持温度25-3(TC、光照强度200iimo1*m—2*s—^光周期12h/12h。4.按权利要求1所述的水稻Fe2+胁迫光谱定量化识别方法，其特征在于所述不同的Fe2+浓度处理液为5-10个不同的Fe2+浓度处理，浓度梯度为20-100mgL—、Fe2+以FeS047H20形态供应，每个处理浓度设3_5个平行，培养期间每天间隙通气，隔天调pH至4.5-5.O，每周更换一次培养液。全文摘要本发明涉及一种水稻Fe2+胁迫的识别方法，具体的说是一种水稻Fe2+胁迫的光谱定量化识别方法。具体为将水稻种子催芽后在营养液中培养12-15d，而后将其分别投放在不同的Fe2+浓度处理液中连续胁迫12-15d后测定水稻叶片Fe含量、提取叶片光谱信息，构建得水稻叶片Fe含量-光谱特征相关关系模型，而后测定待测水稻光谱信息，根据构建的水稻叶片Fe含量-光谱特征相关关系模型，确定水稻叶片Fe含量。本发明操作简便、经济省时，可满足短时间进行较大面积水稻检测的需要；检测过程不需采集植物样本，对水稻生长没有破坏作用；同时可以为水稻组织内Fe含量的定量遥感奠定基础，进而为稻田水体Fe2+含量遥感监测提供理论依据。文档编号G01N21/17GK101750281SQ20081022933公开日2010年6月23日申请日期2008年12月5日优先权日2008年12月5日发明者史奕,迟光宇,郑太辉,陈欣申请人:中国科学院沈阳应用生态研究所