光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2012年
5期
1367-1370
,共4页
苹果树叶片%叶绿素%高光谱%估测模型
蘋果樹葉片%葉綠素%高光譜%估測模型
평과수협편%협록소%고광보%고측모형
叶片叶绿素含量是评估果树长势和产量的重要参数,实现快速、无损、精确的叶绿素含量估测具有重要意义.本研究以山东农业大学苹果园为试验区,采用高光谱分析技术探索苹果树叶片叶绿素含量的估测方法.通过分析叶片高光谱曲线特征,对原始光谱分别进行一阶微分、红边位置以及叶面叶绿素指数(LCI)变换,分别将其与叶绿素含量进行相关分析及回归分析,建立叶绿素含量估测模型并进行检验,从中筛选出精度最高的模型.结果显示,以LCI为变量的估测模型以及以一阶微分521和523 nm组合为变量的估测模型拟合精度最高,决定系数R2分别为0.845和0.839,均方根误差RMSE分别为2.961和2.719,相对误差RE％分别为4.71％和4.70％.因此LCI及一阶微分是估测苹果树叶片叶绿素含量的重要指标.该模型对指导苹果树栽培生产具有积极意义.
葉片葉綠素含量是評估果樹長勢和產量的重要參數,實現快速、無損、精確的葉綠素含量估測具有重要意義.本研究以山東農業大學蘋果園為試驗區,採用高光譜分析技術探索蘋果樹葉片葉綠素含量的估測方法.通過分析葉片高光譜麯線特徵,對原始光譜分彆進行一階微分、紅邊位置以及葉麵葉綠素指數(LCI)變換,分彆將其與葉綠素含量進行相關分析及迴歸分析,建立葉綠素含量估測模型併進行檢驗,從中篩選齣精度最高的模型.結果顯示,以LCI為變量的估測模型以及以一階微分521和523 nm組閤為變量的估測模型擬閤精度最高,決定繫數R2分彆為0.845和0.839,均方根誤差RMSE分彆為2.961和2.719,相對誤差RE％分彆為4.71％和4.70％.因此LCI及一階微分是估測蘋果樹葉片葉綠素含量的重要指標.該模型對指導蘋果樹栽培生產具有積極意義.
협편협록소함량시평고과수장세화산량적중요삼수,실현쾌속、무손、정학적협록소함량고측구유중요의의.본연구이산동농업대학평과완위시험구,채용고광보분석기술탐색평과수협편협록소함량적고측방법.통과분석협편고광보곡선특정,대원시광보분별진행일계미분、홍변위치이급협면협록소지수(LCI)변환,분별장기여협록소함량진행상관분석급회귀분석,건립협록소함량고측모형병진행검험,종중사선출정도최고적모형.결과현시,이LCI위변량적고측모형이급이일계미분521화523 nm조합위변량적고측모형의합정도최고,결정계수R2분별위0.845화0.839,균방근오차RMSE분별위2.961화2.719,상대오차RE％분별위4.71％화4.70％.인차LCI급일계미분시고측평과수협편협록소함량적중요지표.해모형대지도평과수재배생산구유적겁의의.
