自從高光譜技術應用到農(nóng)業(yè)上之后，很多科學家進行研究將這項技術用于作物診斷。然而，由于光學設備的特性，不同圖像獲取條件下得到的反射率是不同的。

并且在使用高光譜成像的過程中也沒有優(yōu)化方法來減少這種技術誤差。因此，本研究旨在尋找一種能夠反映在不同氮肥影響下小麥生長狀態(tài)的合適的圖像獲取條件。

實驗分為6個不同施氮水平的小組：145.6kg N ha-1(1),109.2 kg N ha?1 (N2), 91.0 kg N ha?1 (N3), 72.8 kg N ha?1 (N4), 54.6 kg N ha?1 (N5), 和36.4 kg N ha?1 (N6)。

高光譜圖像獲取是從表面、穗、旗葉的105度和125度兩個不同的拍攝角度進行的，在分析圖像時將第二上葉從頂部到底部分為5個部分。

在抽穗期進行的生長分析表明相比于N1，N6的株高為N1的85.6%，葉面積指數(shù)為N1的44.1%，葉綠素含量為N1的64.9%。

葉子里的氮含量相較于N1較少了55.2%，且N6的葉片數(shù)相較于N1減少了44.9%。從在抽穗期高光譜反射率的植物指數(shù)來看，穗部并不適合用于分析。

對于旗葉和第二上葉來說，105 度光譜數(shù)據(jù)的植被指數(shù)更適合通過清晰劃分施肥水平的影響來獲取成像數(shù)據(jù)。

葉子區(qū)域變化的結果表明：感興趣的區(qū)域（接近旗葉頂點和第二上葉底部）在施肥水平和植物指數(shù)之間有很高的決定系數(shù)，這能有效的反映小麥的狀態(tài)。

開發(fā)和改進了一種高效可靠的水稻 RGM 抗性評估程序，并通過突變體篩選、基因定位、遺傳分析和昆蟲生長發(fā)育觀察進行了驗證。