番茄苗期叶位色素含量高光谱检测及可视化研究

作     者：赵建贵 王国梁 张宇 赵丽洁 陈宁 王文俊 杜慧玲 李志伟 ZHAO Jian-gui;WANG Guo-liang;ZHANG Yu;ZHAO Li-jie;CHEN Ning;WANG Wen-jun;DU Hui-ling;LI Zhi-wei

作者机构：山西农业大学农业工程学院山西太谷030801 山西农业大学谷子研究所山西长治046000 山西农业大学基础部山西太谷030801 

出 版 物：《光谱学与光谱分析》 (Spectroscopy and Spectral Analysis)

年 卷 期：2024年第44卷第2期

页      面：386-391页

核心收录：

学科分类：081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 070302[理学-分析化学] 0703[理学-化学] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFD0701501) 国家重点研发计划项目(2021YFD1600301-4) 山西省重点研发计划项目(201903D211005) 山西省现代农业产业技术体系建设专项资金项目资助 

主　　题：高光谱 叶位 色素含量 特征波段 可视化 

摘      要：叶片色素含量是表征作物栽培基质营养元素和生理状态的重要指标;快速、精准获取色素含量及叶位分布规律是设施农业水肥精准化管理的基础。以番茄苗期不同叶位叶绿素a(Chla)、叶绿素b(Chlb)、叶绿素(Chll)和类胡萝卜素(Caro)为研究指标,用营养液配制10个氮素浓度;根据叶片位置摘取1710片(285个样本)用于可见光-近红外高光谱采集;运用卷积平滑(S-G)、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)对光谱数据预处理。首先采用竞争自适应加权算法(CARS)对特征波段“粗提取,然后利用迭代和保留信息变量算法(IRIV)判断“粗提取波段的重要性,并对强弱波段组逆向消除“精提取最优波段集合,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明:(1)营养液氮素浓度为302.84 mg·L^(-1),叶片色素含量最大,且高浓度的抑制作用高于低浓度,叶位色素含量呈上叶位中叶位低叶位分布规律;(2)采用CARS-IRIV-PLSR算法“粗-精特征波段筛选策略分别对Chla、Chlb、Chll和Caro提取了4、4、10和11条特征波段,其Rp为0.7722、0.7321、0.8471和0.8587;(3)结合最优模型色素定量反演图像可视化表达,Chla、Chlb和Chll分布规律一致,而Caro与Chll分布规律相反,该结论与植物生理特征和测定结果相吻合。采用高光谱成像技术能够实现对叶片色素含量进行无损检测及可视化表达,为设施农业植物叶片色素分布、养分亏缺和施肥决策等提供数据支撑和理论依据。