柑橘叶片叶绿素含量的测量方法探讨
来源： http://www.grainyq.com/ 类别：实用技术 更新时间：2013-04-01 阅读次
【本资讯由中国粮油仪器网提供】 叶绿素是植物叶片中的基本组成物质，与光合作用有关的最重要的色素，与植物的光能利用和转化效率密切相关。叶绿素与叶片中的氮含量存在较好的相关性，实践上通过测定叶绿素含量可以准确地判断植物的长势情况。我国是柑橘生产、出口、消费和栽培大国，柑橘产业是我国南方农村经济的一大支柱产业。但是，由于柑橘的生产管理落后，追肥防虫的精确喷洒技术不成熟，导致柑橘产量不高，质量不高。据统计，中国的柑橘产量约占世界总产量的10%，但出口量只占2%，优质果率为30%。科学技术投入不足是我国柑橘产业竞争力不强的重要因素，研究柑橘叶绿素快速检测，实时检测柑橘树的生长态势并以此为依据对柑橘树进行科学指导栽培、施肥管理工作，对实践精确施肥管理、提高柑橘树的生产力、促进农民增收、发展农村经济起着重要的作用。
随着高光谱技术发展，近年来，国内外许多学者对高光谱预测植物参数做了大量的研究。姚付启等利用ASD便携式野外光谱仪和手持叶绿素仪实测了落叶阔叶树法国梧桐叶片的高光谱反射率与叶片绿度，并对原始光谱反射率及一阶导数光谱与叶片绿度进行了相关分析，利用主成分分析对光谱数据进行降维，将得到的主成分得分作为人工神经网络模型的输入变量进行了法国梧桐叶绿素含量的估算。李欢提出了用小波函数提取柑橘叶绿素含量的方法和基于模型模拟的冠层光谱估算叶绿素含量。实现了用一维小波分解野外光谱，单变量回归反演柑橘的叶绿素含量。最后用5-scale模型拟合从可见光到近红外波段的平均冠层反射光谱估算叶绿素含量。孙洁琼等对不同波段间的比值指数和归一化指数与冬小麦叶绿素含量之间的相关性进行了研究，同时通过偏最小二乘回归算法建立小麦叶绿素模型，预测未知样本叶绿素，得到的预测值与真实值的最大相关系数达0.6335。表明基于光谱分析技术对小麦叶绿素含量进行检测可行。
试验以南方经济作物柑橘为研究对象，选择广东省广州市华南农业大学工程学院北楼的四楼（沙糖橘）、六楼（年橘）天台和萝岗区蟹家村的一农家果园（萝岗甜橙）为试验区，运用ASD便携式地物光谱仪测量柑橘树叶片的光谱反射值和手持叶绿素仪测量相应的叶绿素含量。通过多种数据预处理方法，对比并选择适合柑橘树的最优光谱预处理方法。然后分别运用偏最小二乘回归和人工神经网络建立柑橘树光谱值与叶绿素值的模型，并选择最优的模拟模型。为实现快速活体无损植物叶绿素含量检测和柑橘树的科学栽培、精确施肥管理提供理论基础。
用ASD光谱仪测量柑橘树叶片光谱反射值，同步用手持叶绿素计测量相应叶绿素含量，通过分析，建立光谱值与叶绿素值的估算模型。具体的研究内容如下：（1）在同一个实验区内通过不同的施肥，栽培出不同营养水平的柑橘树实验样本；（2）每棵树按照东南西北四个方向，上下两层，选取8片叶子作为实验样本；（3）用ASD光谱分析仪测量柑橘树叶片样本的光谱值，其中每次光谱值采集重复3次，每片叶子测量2个点；（4）同步使用手持叶绿素计测量相应叶子的叶绿素值，每片叶子测6个点；（5）通过NIRSA数据处理系统运用不同的预处理方法对光谱的反射值进行预处理，并建立叶绿素与光谱反射值的最佳模型；（6）对预测样本进行预测，检测模拟模型准确性和稳定性。，3种品种的PLS模型的预测值与实测值的复相关系数均在0.8以上，预测效果良好。表明运用光谱检测叶片叶绿素含量是基本可行。
7种光谱预处理方法对3种品种的柑橘树光谱与叶绿素值的偏最小二乘回归分析的影响效果，通过对7种预处理方法效果的比较，确定了先通过一阶微分再滑动平均滤波（MAF）处理是最优的预处理方法。建立3个品种的柑橘叶绿素检测的PLS模拟模型，其中沙糖橘的PLS校正模型预测值与实际值的复相关系数是0.9919，验证模型预测值与实际值的复相关系数是0.8994；年橘的分别是0.9711和0.8115；萝岗甜橙的分别是0.9470和0.8515。基于人工神经网络，研究不同品种柑橘树的人工神经网络模型的最优隐含层数，建立柑橘树光谱数据预测叶绿素含量的人工神经网络模型，模型的精度和稳定性都较好。其中沙糖橘的最优隐含层数是15，人工神经网络模型叶绿素预测值与实测值的复相关系数是0.9703，验证模型预测值与实际值的复相关系数是0.9011；年橘的分别是25，0.9840和0.9130；萝岗甜橙的分别是25，0.9636和0.8540；结果表明，对于三种品种的柑橘树，都可以通过高光谱反射值快速、无损地检测其相应的叶绿素含量。其中，沙糖橘、年橘、萝岗甜橙3种品种柑橘的人工神经网络模型均优于PLS模型。
运用7种预处理方法进行了效果比较，为了增大预处理方法比较的广泛性，可以对更多的预处理方法进行比较，如多元散射校正、一阶导数、二阶导数等。只对一个时期（春梢时期）的柑橘树样本进行实验，为了进一步提高模型的广泛性和适用性，可以对一年四季不同时期的柑橘样本进行建模分析。只用了偏最小二乘回归和人工神经网络建立模拟模型，为了选择更优的模型，可以使用更多的建模方法，从中选择相应的更优的模型。
随着高光谱技术发展，近年来，国内外许多学者对高光谱预测植物参数做了大量的研究。姚付启等利用ASD便携式野外光谱仪和手持叶绿素仪实测了落叶阔叶树法国梧桐叶片的高光谱反射率与叶片绿度，并对原始光谱反射率及一阶导数光谱与叶片绿度进行了相关分析，利用主成分分析对光谱数据进行降维，将得到的主成分得分作为人工神经网络模型的输入变量进行了法国梧桐叶绿素含量的估算。李欢提出了用小波函数提取柑橘叶绿素含量的方法和基于模型模拟的冠层光谱估算叶绿素含量。实现了用一维小波分解野外光谱，单变量回归反演柑橘的叶绿素含量。最后用5-scale模型拟合从可见光到近红外波段的平均冠层反射光谱估算叶绿素含量。孙洁琼等对不同波段间的比值指数和归一化指数与冬小麦叶绿素含量之间的相关性进行了研究，同时通过偏最小二乘回归算法建立小麦叶绿素模型，预测未知样本叶绿素，得到的预测值与真实值的最大相关系数达0.6335。表明基于光谱分析技术对小麦叶绿素含量进行检测可行。
试验以南方经济作物柑橘为研究对象，选择广东省广州市华南农业大学工程学院北楼的四楼（沙糖橘）、六楼（年橘）天台和萝岗区蟹家村的一农家果园（萝岗甜橙）为试验区，运用ASD便携式地物光谱仪测量柑橘树叶片的光谱反射值和手持叶绿素仪测量相应的叶绿素含量。通过多种数据预处理方法，对比并选择适合柑橘树的最优光谱预处理方法。然后分别运用偏最小二乘回归和人工神经网络建立柑橘树光谱值与叶绿素值的模型，并选择最优的模拟模型。为实现快速活体无损植物叶绿素含量检测和柑橘树的科学栽培、精确施肥管理提供理论基础。
用ASD光谱仪测量柑橘树叶片光谱反射值，同步用手持叶绿素计测量相应叶绿素含量，通过分析，建立光谱值与叶绿素值的估算模型。具体的研究内容如下：（1）在同一个实验区内通过不同的施肥，栽培出不同营养水平的柑橘树实验样本；（2）每棵树按照东南西北四个方向，上下两层，选取8片叶子作为实验样本；（3）用ASD光谱分析仪测量柑橘树叶片样本的光谱值，其中每次光谱值采集重复3次，每片叶子测量2个点；（4）同步使用手持叶绿素计测量相应叶子的叶绿素值，每片叶子测6个点；（5）通过NIRSA数据处理系统运用不同的预处理方法对光谱的反射值进行预处理，并建立叶绿素与光谱反射值的最佳模型；（6）对预测样本进行预测，检测模拟模型准确性和稳定性。，3种品种的PLS模型的预测值与实测值的复相关系数均在0.8以上，预测效果良好。表明运用光谱检测叶片叶绿素含量是基本可行。
7种光谱预处理方法对3种品种的柑橘树光谱与叶绿素值的偏最小二乘回归分析的影响效果，通过对7种预处理方法效果的比较，确定了先通过一阶微分再滑动平均滤波（MAF）处理是最优的预处理方法。建立3个品种的柑橘叶绿素检测的PLS模拟模型，其中沙糖橘的PLS校正模型预测值与实际值的复相关系数是0.9919，验证模型预测值与实际值的复相关系数是0.8994；年橘的分别是0.9711和0.8115；萝岗甜橙的分别是0.9470和0.8515。基于人工神经网络，研究不同品种柑橘树的人工神经网络模型的最优隐含层数，建立柑橘树光谱数据预测叶绿素含量的人工神经网络模型，模型的精度和稳定性都较好。其中沙糖橘的最优隐含层数是15，人工神经网络模型叶绿素预测值与实测值的复相关系数是0.9703，验证模型预测值与实际值的复相关系数是0.9011；年橘的分别是25，0.9840和0.9130；萝岗甜橙的分别是25，0.9636和0.8540；结果表明，对于三种品种的柑橘树，都可以通过高光谱反射值快速、无损地检测其相应的叶绿素含量。其中，沙糖橘、年橘、萝岗甜橙3种品种柑橘的人工神经网络模型均优于PLS模型。
运用7种预处理方法进行了效果比较，为了增大预处理方法比较的广泛性，可以对更多的预处理方法进行比较，如多元散射校正、一阶导数、二阶导数等。只对一个时期（春梢时期）的柑橘树样本进行实验，为了进一步提高模型的广泛性和适用性，可以对一年四季不同时期的柑橘样本进行建模分析。只用了偏最小二乘回归和人工神经网络建立模拟模型，为了选择更优的模型，可以使用更多的建模方法，从中选择相应的更优的模型。
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