基于高光譜的冬油菜植株種子脂肪酸成分研究

程 潛，肖 鋼，張振乾，陳 浩，王 悅，官春云

（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院/南方糧油作物協(xié)同創(chuàng)新中心，長(zhǎng)沙410128）

基于高光譜的冬油菜植株種子脂肪酸成分研究

程 潛，肖 鋼，張振乾*，陳 浩，王 悅，官春云

（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院/南方糧油作物協(xié)同創(chuàng)新中心，長(zhǎng)沙410128）

以3個(gè)甘藍(lán)型油菜品系為研究對(duì)象，采用地物波譜儀測(cè)定盛花期冠層光譜，氣相色譜法測(cè)定成熟種子脂肪酸成分，研究?jī)烧咧g的關(guān)系。通過將3個(gè)品系油菜分別與一階光譜參數(shù)做相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)在5種脂肪酸成分當(dāng)中，其特征敏感波段和差值植被指數(shù)均達(dá)到顯著水平以上，說明它們之間具一定預(yù)測(cè)精度。將3個(gè)油菜品系結(jié)合到一起分析，發(fā)現(xiàn)其特征光譜參數(shù)和差值植被指數(shù)仍達(dá)到顯著水平以上。在利用特征波段擬合的兩自變量模型和差值植被指數(shù)建立的數(shù)學(xué)模型中，多數(shù)脂肪酸達(dá)到了顯著水平，因此可利用油菜冠層光譜為油菜品質(zhì)育種研究提供參考，為區(qū)域尺度油菜生長(zhǎng)的快速、無損遙感監(jiān)測(cè)菜籽脂肪酸成分提供參考。

油菜；脂肪酸；高光譜遙感技術(shù)；監(jiān)測(cè)模型

油菜是世界重要的油料作物，是僅次于大豆的第二大植物油脂來源，其種植面積和總產(chǎn)量在主要油料作物中占有相當(dāng)大的比例［1］。脂肪酸品質(zhì)改良是油菜品質(zhì)改良的最主要內(nèi)容，有關(guān)油菜脂肪酸品質(zhì)改良的研究受到廣泛的關(guān)注［2］。傳統(tǒng)育種方法需要對(duì)成熟種子進(jìn)行分析，工作繁瑣，需要時(shí)間長(zhǎng)，而且需要對(duì)作物破壞性采樣［3］。精細(xì)農(nóng)業(yè)［4］能對(duì)田間作物進(jìn)行科學(xué)管理，特別是高光譜遙感技術(shù)［5］能在作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)上發(fā)揮重要作用，通過遙感監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)過程和作物品質(zhì)［6］，可以減少實(shí)驗(yàn)室及田間工作，加快育種進(jìn)程。近年來，基于高光譜遙感的葉綠素方面的研究在國內(nèi)外得到了廣泛的開展，但尚無利用高光譜進(jìn)行油菜品質(zhì)監(jiān)控的研究。本試驗(yàn)通過研究不同品系油菜脂肪酸成分與油菜冠層光譜和成熟種子脂肪酸成分間的關(guān)系，找出其中敏感波段，為油菜品質(zhì)育種提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

3個(gè)甘藍(lán)型油菜品系（編號(hào)A，B，C），由國家油料改良中心湖南分中心提供。

1.2 試驗(yàn)方法

試驗(yàn)于2015年9月在湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)耘園油菜基地進(jìn)行。采取隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，重復(fù)3次，小區(qū)面積3.5 m×6 m。油菜采用穴直播，密度25 cm×30 cm，田間成苗后，每穴留單株。其他管理同當(dāng)?shù)刎S產(chǎn)田。每個(gè)品系隨機(jī)選20株編號(hào)，并進(jìn)行光譜測(cè)定。

1.3 測(cè)定項(xiàng)目與方法

1.3.1 冠層光譜測(cè)定

采用美國ASD FieldSpec Pro FR2500型背掛式野外地物波譜儀于油菜盛花期進(jìn)行冠層高光譜，測(cè)試波段為350～2500 nm。由于光譜曲線在首端和末端有較大噪音，所以只取400～l300 nm波段的光譜用于分析。測(cè)定時(shí)盡量選擇晴朗、無云、無風(fēng)的天氣，時(shí)間為10：00～14：00。選擇有代表性的，長(zhǎng)勢(shì)均勻一致的冠層區(qū)域重復(fù)測(cè)量3次，取其平均值。參照文獻(xiàn)［7］的方法進(jìn)行測(cè)量。

1.3.2 油菜籽脂肪酸成分測(cè)定

對(duì)已編號(hào)的60株油菜采用SP-6890型氣相色譜儀、FID檢測(cè)器、N3000色譜工作站、毛細(xì)管色譜柱DB-23進(jìn)行脂肪酸成分測(cè)定［8］。

1.4 數(shù)據(jù)分析

“就丁主任長(zhǎng)這樣，他老婆能好看到哪兒去？就賴你，玩什么不好，玩結(jié)婚？你要不結(jié)，我還有詞拒他們，我哥都沒結(jié)呢，我著什么急呵？”

為消除地面土壤對(duì)反射光譜的影響，對(duì)原始光譜進(jìn)行一階微分處理，并從中提取比值植被指數(shù)（RVI）、差值植被指數(shù)（DVI）和歸一化植被指數(shù)（NDVI）［3］，用Excel2010處理上述植被指數(shù)，并采用SPSS 22.0軟件對(duì)找出的最佳敏感波段做多自變量的回歸分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同品系油菜菜籽中脂肪酸成分

對(duì)每個(gè)品系的20株成熟油菜菜籽脂肪酸成分進(jìn)行測(cè)定取其平均值，結(jié)果如表1。

表1 3品系油菜菜籽脂肪酸成分（%）Table 1 Fatty acid com position of three rape strains

2.2 油菜冠層高光譜的反射特征

于2016年3月25日油菜盛花期對(duì)3品系油菜的冠層進(jìn)行光譜測(cè)定，并利用View Spec Pro.6.0.11和Excel 2010處理，結(jié)果如圖1。

圖1 不同品系油菜的光譜特征Fig.1 Spectral characteristics of d ifferent rape strains

由圖1可以看出，植物冠層的反射光譜隨葉片中葉肉細(xì)胞、葉綠素含量、水分含量、氮素含量以及其他生物化學(xué)成分的不同而不同，即在不同的波段會(huì)呈現(xiàn)出不同形態(tài)和特征的反射光譜曲線［9］。這3個(gè)油菜品系的反射光譜特征都具有相同的變化趨勢(shì)，400～700 nm的可見光區(qū)域是植物葉片的強(qiáng)吸收波段，由于葉綠素a、b的強(qiáng)吸收，在可見光波段450 nm藍(lán)光和660 nm紅光附近形成兩個(gè)吸收谷和550 nm的綠光處形成一個(gè)吸收峰；700～780 nm波段是葉綠素在紅波段的強(qiáng)吸收，也是在近紅外波段多次散射形成的高反射平臺(tái)的過渡區(qū)域，在970 nm和1200 nm附近由于水分的強(qiáng)吸收特征，形成吸收谷，這與張雪紅等［10］的研究結(jié)果一致。

2.3 基于相關(guān)性系數(shù)較大波段的脂肪酸成分模型

2.3.1 各品系油菜與一階微分光譜的相關(guān)性分析

（1）棕櫚酸與一階微分光譜的相關(guān)性分析。分別利用Excel2010對(duì)原始光譜的一階微分參數(shù)與3品系油菜的棕櫚酸進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表2。

表2 一階光譜參數(shù)與棕櫚酸之間的相關(guān)性分析Table2 Correlation analysis between the first order spectral parameters and palm itic acid

（2）硬脂酸與一階微分光譜的相關(guān)性分析。用硬脂酸和原始光譜的一階微分參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表3。

表3 一階光譜參數(shù)與硬脂酸之間的相關(guān)性分析Table 3 Correlation analysis between the first order spectral param eters and stearic acid

由表3可以看出，在3品系油菜中，硬脂酸與一階微分之間的最佳敏感波段都達(dá)到了顯著水平以上，甚至達(dá)到了極顯著水平。與棕櫚酸一樣，3種植被指數(shù)只在DVI中表現(xiàn)出了極顯著關(guān)系，其他兩種有的只達(dá)到顯著水平，有的甚至未達(dá)到顯著水平。

（3）油酸與一階微分光譜的相關(guān)性分析。分別對(duì)原始光譜的一階微分參數(shù)與3品系油菜的油酸進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表4。

表4 一階光譜參數(shù)與油酸之間的相關(guān)性分析Table 4 Correlation analysis between the first order spectral param eters and oleic acid

油酸與一階微分之間的最佳敏感波段經(jīng)過檢驗(yàn)都達(dá)到了顯著水平以上，3種植被指數(shù)只在DVI中表現(xiàn)出了極顯著關(guān)系，其他兩種有的只達(dá)到顯著水平，有的未達(dá)到顯著水平。

（4）亞油酸與一階微分光譜的相關(guān)性分析。將3品系的油菜菜籽中的亞油酸與一階微分進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表5。

表5 一階光譜參數(shù)與亞油酸之間的相關(guān)性分析Table5 Correlation analysis between the first order spectral parameters and linoleic acid

亞油酸與一階微分之間的相關(guān)關(guān)系與前面的幾種脂肪酸成分一致，在DVI上表示出極顯著的相關(guān)性。

（5）亞麻酸與一階微分光譜的相關(guān)性分析。將3品系菜籽中的亞麻酸與一階微分進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表6。

表6 一階光譜參數(shù)與亞麻酸之間的相關(guān)性分析Table 6 Cor relation analysis betw een the first order spectral parameters and linolenic acid

通過分析發(fā)現(xiàn)，亞麻酸與一階微分之間的相關(guān)關(guān)系與前面的幾種脂肪酸關(guān)系一樣，兩敏感波段均達(dá)到顯著水平以上，而植被指數(shù)在DVI上表示出極顯著的相關(guān)性。

2.3.2 用3品系油菜總體的脂肪酸成分與一階微分光譜進(jìn)行相關(guān)性分析

利用Excel2010將3品系油菜與一階光譜參數(shù)做相關(guān)性分析（n＝60），結(jié)果如表7。

表7 各脂肪酸成分與一階微分的相關(guān)性分析Table 7 Correlation analysis of fatty acid com position and first order differential

（續(xù)表7）

發(fā)現(xiàn)總體的脂肪酸成分與前面單獨(dú)分析的脂肪酸成分結(jié)果一致，兩最佳敏感波段通過檢驗(yàn)，均達(dá)到顯著水平以上，具有一定的精確性，而且，基于兩敏感波段的3種植被指數(shù)經(jīng)過檢驗(yàn)，只有差值植被指數(shù)（DVI）都達(dá)到顯著水平以上。利用SPSS 22.0和Excel2010對(duì)兩敏感波段和差值植被指數(shù)進(jìn)行函數(shù)模擬檢驗(yàn)，結(jié)果如表8。

表8 各脂肪酸成分與優(yōu)選光譜參數(shù)的定量關(guān)系Table 8 Quantitative relationship between fatty acid composition and op timum spectral parameters

由表8可知，基于優(yōu)選光譜參數(shù)的棕櫚酸監(jiān)測(cè)模型擬合決定系數(shù)經(jīng)過檢驗(yàn)，DVI（1101，750）的線性、指數(shù)、多項(xiàng)式和一階微分的R（1101，750）兩自變量函數(shù)均達(dá)到極顯著水平。油酸DVI（792，492）的指數(shù)函數(shù)模型達(dá)到極顯著水平，線性函數(shù)達(dá)到顯著水平，基于R（792，492）波段的兩自變量函數(shù)模型達(dá)到顯著水平。亞麻酸DVI（1119，792）的多項(xiàng)式函數(shù)模型擬合決定系數(shù)為0.3562，達(dá)到極顯著水平，線性和指數(shù)函數(shù)達(dá)到顯著水平并且基于R（1119，792）的兩自變量函數(shù)模型達(dá)到極顯著水平，R2為0.3562。在所測(cè)的脂肪酸成分中，硬脂酸和亞油酸的監(jiān)測(cè)模型擬合決定系數(shù)都未達(dá)到顯著水平。

3 結(jié)果

通過將3個(gè)品系油菜分別與一階光譜參數(shù)做相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)（n＝20），在5種脂肪酸成分當(dāng)中，它們的特征敏感波段均到達(dá)顯著水平以上，并且在所分析的3種植被指數(shù)當(dāng)中，都只有差值植被指數(shù)（DVI）達(dá)到顯著水平，且都達(dá)到極顯著水平。

通過將3個(gè)油菜品系結(jié)合到一起分析發(fā)現(xiàn)（n＝60），他們的特征光譜參數(shù)和差值植被指數(shù)（DVI）仍具有很高的相關(guān)性，達(dá)到顯著水平以上。在通過利用特征波段擬合的兩自變量模型和差值植被指數(shù)建立的數(shù)學(xué)模型中，除了硬脂酸和亞油酸沒有達(dá)到顯著水平外，其它均有較高的相關(guān)性。

4 討論

本文研究了油菜冠層反射光譜與甘藍(lán)型不同品系油菜菜籽脂肪酸成分的定量關(guān)系，從3種油菜的冠層水平監(jiān)測(cè)菜籽脂肪酸成分，利用高光譜遙感技術(shù)獲得油菜冠層的精細(xì)光譜信息，建立了有一定預(yù)測(cè)精度的監(jiān)測(cè)模型，可用于監(jiān)控油菜籽品質(zhì)，有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，目前國內(nèi)尚無此類研究。本研究仍存在一些不足之處，如樣本量較小，不同品系間差異較小等。在后續(xù)研究中將進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量，采用差異較大的材料進(jìn)行研究，增加模型的普適性，為油菜品質(zhì)育種提供參考。

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Study on the Fatty Acid Com position of Plant Seeds ofW inter Rapeseed Based on Hyperspectral

CHENG Qian，XIAO Gang，ZHANG Zhenqian*，CHEN Hao，WANG Yue，GUAN Chunyun
（College of Agronomy，Hunan Agricultural University/Southem Regional Collaborative Innovation Center for Grain and Oil Crops in China，Changsha，Hunan 410128，China）

Three Brassica napus lines were used as the research object in this study.The rapeseed canopy spectra were measured by using surface wave spectrometer，and the fatty acid composition ofmature seedswas determined by gas chromatography.The correlation analysis of three rape strains and one order spectral parameter respectively found that the five kinds of fatty acids and their characteristics ofsensitive bands and difference vegetation index has reached a significant levelwith certain accuracy.When the three rape lineswere analyzed together，the results showed that their characteristic spectral parameters and difference vegetation indexwere still above the significant level.Most fatty acidswere significant in the mathematicalmodel based on two variablemodel and difference vegetation index，so this study could provide a reference for the utilization of rapeseed quality breeding by rapeseed canopy spectrum，and provide reference for fastand lossless remote sensingmonitoring of regional scale rapeseed growth and fatty acid composition.

rape；fatty acid；hyperspectral remote sensing technology；monitoringmodel

S565.04

A

1001-5280（2017）03-0265-07

10.16848/j.cnki.issn.1001-5280.2017.03.11

2017- 02- 18

程 潛（1996-），男，從事油菜育種研究，Email：694496571＠qq.com。*通信作者：張振乾，副教授，博士，從事油菜育種研究，Email：zzq770204＠163.com。

國家自然科學(xué)基金（31201240）；湖南省科技重大專項(xiàng)（2014FJ1006）；湖南省科技廳項(xiàng)目（13FJ4025）。