结合生态因子的小麦籽粒蛋白质含量遥感监测研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41171281
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0113.遥感科学
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

小麦籽粒蛋白质含量遥感监测有强烈的应用需求。目前采用基于氮素运转的统计方法或碳/氮代谢的半经验方法进行小麦籽粒蛋白质含量遥感监测,存在监测模型年际转移和区域扩展性差的问题。项目从小麦籽粒蛋白质形成的农学基础出发,引入气温、降水、太阳辐射、土壤肥力等生态因子参与蛋白质含量遥感监测综合建模,研究生态因子对蛋白质含量影响的定量表达并建立修正模型,为蛋白质含量遥感监测的时空扩展提供新思路和理论依据,拓展模型的时空适用性。研究内容包括:(1)定量分析温度、降水、太阳辐射等主要气象因子对灌浆期碳/氮代谢运转、籽粒产量的影响,并构建修正模型。(2)利用定量遥感模型,结合地面气象观测网,实现小麦关键期叶片氮素、等效水厚度和温度、太阳辐射等籽粒蛋白质形成过程中关键要素的监测。(3)构建融合生态因子与小麦生理生态遥感的籽粒蛋白质综合模型。(4)小麦籽粒蛋白质遥感综合监测模型的区域扩展和年际转移验证与优化。

结项摘要

小麦籽粒蛋白质含量(GPC)遥感监测具有强烈的应用需求。目前采用基于氮素运转的统计方法或者碳/氮代谢的半经验方法进行小麦GPC遥感监测,存在监测模型年际转移和区域扩展性差的问题。本项目通过研究回答“生态因子如何影响小麦GPC遥感监测”、“加入生态因子的小麦GPC遥感监测能否实现区域扩展和年际转移”等问题,为GPC遥感监测的时空扩展提供新思路和理论依据,扩展模型的时空适用性。主要研究内容包括:① 定量分析温度、降水、太阳辐射等主要气象因子对灌浆期碳/氮代谢运转、籽粒GPC的影响,并构建修正模型;② 利用定量遥感模型,结合地面气象观测网,实现小麦关键期叶片群体指标和养分指标等籽粒蛋白质形成过程中关键要素的监测;③ 构建融合生态因子与小麦生理生态的籽粒蛋白质遥感综合模型;④ 实现小麦GPC遥感综合监测模型的区域扩展和年际转移验证与优化。按照项目研究计划和目标,本课题完成了上述各项研究任务并开展了广泛深入的国内外合作交流;基于研究成果,已发表学术论文12篇(其中SCI论文8篇);培养博士研究生4名,硕士研究生2名。综上,本项目圆满完成了各项预期指标,具体信息详见后述。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Estimating Wheat Grain Protein Content Using Multi-Temporal Remote Sensing Data Based on Partial Least Squares Regression
基于偏最小二乘回归的多时相遥感数据估算小麦籽粒蛋白质含量
  • DOI:
    10.1016/s2095-3119(12)60144-0
  • 发表时间:
    2012-09
  • 期刊:
    Journal of Integrative Agriculture
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    WANG Ji-hua;WANG Qian;WANG Da-cheng;SONG Xiao-yu
  • 通讯作者:
    SONG Xiao-yu
Estimating wheat yield and quality by coupling the DSSAT-CERES model and proximal remote sensing
DSSAT-CERES模型与近端遥感耦合估算小麦产量和品质
  • DOI:
    10.1016/j.eja.2015.08.006
  • 发表时间:
    2015-11-01
  • 期刊:
    EUROPEAN JOURNAL OF AGRONOMY
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Li, Zhenhai;Jin, Xiuliang;Shen, Jiaxiao
  • 通讯作者:
    Shen, Jiaxiao
基于氮素叶绿素关系的冬小麦籽粒蛋白质含量高光谱反演
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    上海交通大学学报(农业科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭文善;王芊;谭昌伟;李存军
  • 通讯作者:
    李存军
Estimating grain protein content in winter wheat with multi-temporal hyperspectral measurements
通过多时相高光谱测量估算冬小麦籽粒蛋白质含量
  • DOI:
    10.1166/sl.2014.3101
  • 发表时间:
    2014-03
  • 期刊:
    Sensor Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Cun-jun Li;Yan-sheng Dong;Xiao-yu Song;Xiu-liang Jin
  • 通讯作者:
    Xiu-liang Jin
Modelling paddy rice yield using MODIS data
使用 MODIS 数据模拟水稻产量
  • DOI:
    10.1016/j.agrformet.2013.09.006
  • 发表时间:
    2014-01-15
  • 期刊:
    AGRICULTURAL AND FOREST METEOROLOGY
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Peng, Dailiang;Huang, Jingfeng;Yang, Xiaohua
  • 通讯作者:
    Yang, Xiaohua

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其他文献

高岭石粒度对Pickering乳液稳定性的影响
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    --
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    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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    --
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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其他文献

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李存军的其他基金

综合前期光谱和上茬作物时序遥感数据的冬小麦播期监测方法研究
  • 批准号:
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相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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