冬小麦における UAV ベースのマルチスペクトルフェノタイピングによる水と窒素の利用効率の評価

Assessment of Water and Nitrogen Use Efficiencies Through UAV-Based Multispectral Phenotyping in Winter Wheat.

• Mengjiao Yang
• Muhammad Adeel Hassan
• Kaijie Xu
• Chengyan Zheng
• Awais Rasheed
• Yong Zhang
• Xiuliang Jin
• Xianchun Xia
• Yonggui Xiao
• Zhonghu He

抄録

無人航空機（UAV）を利用したリモートセンシングは、作物の水と窒素（N）の利用効率を非破壊的かつハイスループットで評価するための有望なアプローチである。本研究では、UAV を用いて、2 箇所の圃場で 3 種類の小麦遺伝子型を用いて、4 種類の水（T0 = 0 mm、T1 = 80 mm、T2 = 120 mm、T3 = 160 mm）と 4 種類の窒素（T0 = 0、T1 = 120 kg ha、T2 = 180 kg ha、T3 = 240 kg ha）をそれぞれ処理した 2 つの試験を評価した。また、空中サーベイランスの結果を検証するために、地上からの水とバイオマスやN含有量などのN指標の破壊データを測定した。赤色正規化差植生指数（RNDVI）、緑色正規化差植生指数（GNDVI）、赤色正規化差赤縁指数（NDRE）、赤縁クロロフィル指数（RECI）、緑色正規化差緑赤縁指数（NGRDI）を含むマルチスペクトル形質は、0.90までの高いr値を示し、破壊的な測定に代わる信頼性の高いデータとしてUAVを用いて記録された。NGRDIは、バイオマス（WUE.BM）から計算された水利用効率（WUE）の予測値が0.69～0.89、穀物収量（WUE.GY）の予測値が0.80～0.86であり、最も効率的な非破壊的指標であることが確認された。RNDVIは、植物サンプルの窒素含有量（NUE.NC）から計算されたNUE.NCの表現型の変化を0.72～0.94と高い値で予測し、NDREはNUE.NCとNUE.GYの両方を0.73～0.84と低い二乗平均誤差で予測することができた。UAV を用いたリモートセンシングにより、水 120 mm と N180 kg ha の供給試験では、水と N を最適に取り込 むためには T2 が最も適切な投与量であり、GY が高いことが明らかになった。3 つの品種の中で、Zhongmai 895 は水処理と N 処理のいずれにおいても WUE と NUE の効率が高かった。結論として，UAV は，エリート遺伝子型の選択のための時系列的な時系列的な WUE と NUE の予測や，N と水の投与量を変化させて作物の効率をモニターするために使用できる。

Unmanned aerial vehicle (UAV) based remote sensing is a promising approach for non-destructive and high-throughput assessment of crop water and nitrogen (N) efficiencies. In this study, UAV was used to evaluate two field trials using four water (T0 = 0 mm, T1 = 80 mm, T2 = 120 mm, and T3 = 160 mm), and four N (T0 = 0, T1 = 120 kg ha, T2 = 180 kg ha, and T3 = 240 kg ha) treatments, respectively, conducted on three wheat genotypes at two locations. Ground-based destructive data of water and N indictors such as biomass and N contents were also measured to validate the aerial surveillance results. Multispectral traits including red normalized difference vegetation index (RNDVI), green normalized difference vegetation index (GNDVI), normalized difference red-edge index (NDRE), red-edge chlorophyll index (RECI) and normalized green red difference index (NGRDI) were recorded using UAV as reliable replacement of destructive measurements by showing high r values up to 0.90. NGRDI was identified as the most efficient non-destructive indicator through strong prediction values ranged from = 0.69 to 0.89 for water use efficiencies (WUE) calculated from biomass (WUE.BM), and = 0.80 to 0.86 from grain yield (WUE.GY). RNDVI was better in predicting the phenotypic variations for N use efficiency calculated from nitrogen contents of plant samples (NUE.NC) with high values ranging from 0.72 to 0.94, while NDRE was consistent in predicting both NUE.NC and NUE.GY by 0.73 to 0.84 with low root mean square errors. UAV-based remote sensing demonstrates that treatment T2 in both water 120 mm and N 180 kg ha supply trials was most appropriate dosages for optimum uptake of water and N with high GY. Among three cultivars, Zhongmai 895 was highly efficient in WUE and NUE across the water and N treatments. Conclusively, UAV can be used to predict time-series WUE and NUE across the season for selection of elite genotypes, and to monitor crop efficiency under varying N and water dosages.

Copyright © 2020 Yang, Hassan, Xu, Zheng, Rasheed, Zhang, Jin, Xia, Xiao and He.