Anthesis as a key moment for nitrogen uptake efficiency (NUpE) and to predict grain yield using remote sensing data under different nitrogen levels in wheat

Abstract

Se crecieron veinticinco variedades de trigo (Triticum aestivum L.) bajo cuatro niveles diferentes de nitrógeno en la estación experimental Rothamsted Research, en el sur-este de Inglaterra, durante las temporadas 2013/14 y 2014 /15. Los dos objetivos del trabajo fueron investigar la variabilidad en la eficiencia en la toma de nitrógeno (NUpE) así como otros aspectos agronómicos y evaluar un amplio rango de índices de reflectancia espectral (SRI) como herramienta potencial para predecir la cosecha entre un amplio rango de genotipos de trigo y niveles de nitrógeno. los factores experimentales nitrógeno (N), genotipo (G) y año (Y) afectaron a las variables biomasa, concentración de nitrógeno en la planta, toma de nitrógeno por la planta, NUpE, nº de espigas m -2 , clorofila, altura e índice de área foliar (LAI). La cantidad de nitrógeno aplicada como fertilizante tuvo el mayor efecto en todas las variables. La variable año fue la segunda en importancia, en especial en NUpE y el número de espigas m -2 . El genotipo fue, de las tres, la variable con menos efecto. Solo la interacción G x Y fue estadísticamente significativa para todas las variable. La interacción G x N fue solo significativa en el caso de la clorofila y la altura. Incluso con esta escasa variabilidad genética se pudieron apreciar tendencias interesantes en NUpE y algunas variedades con alto NUpE en condiciones de bajo N fueron identificadas. El control remoto puede ser una herramienta útil para cuantificar el desarrollo y la cosecha del trigo. La reflectancia de la vegetación fue medida durante varios estados vegetativos y 21 SRI fueron calculados. Antesis fue el momento más apropiado para la determinación de la cosecha. Normalized difference red edge (NDRE), relacionado con el estado nitrogenado del cultivo, modified spectral ratio (MSR), relacionado con la concentración de clorofila, y photochemical reflectance index (PRI), relacionado con el uso eficiente de la radiación, fueron los mejores índices para predecir la futura cosecha. Un modelo usando estos tres índices fue hecho. La validación con los datos del segundo año mostró que este modelo pudo explicar el 96% de la variación observada en la cosecha de grano.

Twenty-five elite varieties of wheat (Triticum aestivum L.) were grown, under four different nitrogen levels, at Rothamsted Research, southern England in 2013/14 and 2014/15 growing seasons. The two aims of this work were to investigate the variability of Nitrogen Uptake Efficiency (NUpE) and other agronomic traits and evaluate a broad range of Spectral Reflectance Indices (SRI) as potential screening tools to predict grain yield among a wide range of wheat genotypes and N levels. The crop variables biomass, shoot N concentration, shoot N yield, NUpE, ears per m2 , chlorophyll, height and Leaf Area Index (LAI) were affected by the experimental factor Nlevel (N), genotype (G) and year (Y). N level had the greatest effect on all traits studied. Year was the second factor in importance and had a special importance on NUpE and ears m -2 . Genotype generally had the least effect of the three factors, but there were significant varietal differences in all crop variables except shoot N yield and NUpE. Only the 2-way interaction N x Y were statistically significant for all variables. The interaction G x N was significant only in the case of chlorophyll and height. Even with this lack of genetic variability interesting trends in NUpE could be seen and some varieties with high NUpE at low N input were identified. Remote sensing measurements may be a useful tool for quantifying crop development and yield in wheat. Reflectance from the vegetation at different growth stages was measured and 21 SRI were calculated. Anthesis was the most appropriate stage for yield assessment. Normalized difference red edge (NDRE), related to the nitrogen status of the crop, modified spectral ratio (MSR), related to the chlorophyll concentration, and photochemical reflectance index (PRI), related to radiation use efficiency, were the best SRI to predict the grain yield , not only at anthesis but also before and after this point. A model using these three indices was made. Validation with the second year data showed that grain yield predicted by the model could account for 96% variation in the observed grain yield of wheat. The normalized mean square error (nRMSE) was less than 20%.