Physiological and Spectral Responses of Centella asiatica (L.) to Drought Stress: Implications for Growth, Yield, Stress Monitoring, and Modeling
Naflath Thenveettil · CLEDIANE ALENCAR DA SILVA · Navneet Kaur 等 6 人
研究干旱胁迫对积雪草生长、生理和光谱响应的影响,并建立预测模型。
设置四种土壤水分梯度,测量气体交换、生长和叶片光谱反射率,建立环境生产力指数模型
干旱显著降低光合和生物量,光谱指数与性状强相关,可用于非破坏性干旱监测。
可延伸至其他药用植物或经济作物的干旱胁迫光谱监测模型,结合无人机遥感实现田间精准灌溉管理。
研究利用高光谱遥感监测药用植物干旱胁迫,为精准灌溉提供新工具,兼具科研与应用价值。
积雪草(*Centella asiatica* (L.))是一种重要的药用植物,因其具有伤口愈合、抗炎和增强认知功能的特性而备受重视。然而,关于该物种对干旱胁迫的生理响应以及利用高光谱遥感技术评估其干旱状况的信息仍然有限。本研究通过两项试验,评估了四种土壤水分条件(对照、轻度、中度和重度干旱)对植物生长、生理特性及叶片光谱反射率的影响。干旱胁迫显著降低了气体交换、生长和生物量产量。在重度干旱条件下,气孔导度下降了88%,同时冠层温度升高了37%。净光合速率下降了69%,并与土壤含水量呈正相关(R = 0.80)。商品鲜重从对照条件下的6.5 kg m⁻²降至重度干旱条件下的1.0 kg m⁻²,而干生物量在试验1中从0.64 kg m⁻²降至0.26 kg m⁻²,在试验2中从0.57 kg m⁻²降至0.28 kg m⁻²。干旱胁迫还改变了叶片光谱反射率,尤其是在可见光区域,导致多个植被指数发生显著变化,这些指数与关键形态-生理性状密切相关。此外,通过环境生产力指数建立了土壤水分与主要生理及生长性状之间的函数关系,为预测植物对水分可用性的响应提供了定量框架。这些发现证明了高光谱传感技术在早期、非破坏性干旱检测方面的潜力,并为改善田间和温室条件下积雪草的灌溉管理和精准栽培提供了实用工具。