基于光谱的辣椒叶片氮胁迫特性研究

作     者：龙博伟 

作者单位：西北农林科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王东

授予年度：2023年

学科分类：09[农学] 0902[农学-园艺学] 090202[农学-蔬菜学] 

主      题：辣椒 叶绿素荧光参数 氮胁迫 光谱 判别模型 

摘      要：氮素对植物的生长至关重要,是蛋白质、叶绿素和其它关键有机分子的基本构成元素,缺氮会造成植株细弱、生长缓慢、叶片失绿等问题,而氮肥施用过量又易造成土壤盐渍化、破坏环境。因此本文针对农业精准施肥和变量施肥中作物氮素胁迫快速识别的应用需求,以多品种生长期辣椒为研究对象,分析不同品种辣椒叶片氮含量和叶绿素含量与氮胁迫时间的变化规律;研究与氮胁迫相关的叶绿素荧光参数选取方法,提取与氮胁迫相关性高的叶绿素荧光特征参数,探寻基于叶绿素荧光参数的辣椒氮胁迫状态分类方法;以氮胁迫状态分类为样本,分析其光谱特性,提取光谱特征波长,构建基于光谱信息的辣椒氮胁迫状态判别模型,旨在实现对辣椒氮胁迫的早期识别以及判断氮胁迫的状态,为结合作物生长需求的氮肥精准施加提供理论依据和技术指导。本文主要研究内容与结论如下:(1)辣椒氮胁迫试验设计。以6个品种生长期辣椒为研究对象,使用水培方式精准控制氮素营养供给条件,通过预实验确定各参数的采样周期为4天,针对辣椒冠层叶片,分别于氮素胁迫第1、5、9、13、17、21天采集叶片反射光谱数据、叶片叶绿素荧光参数数据、叶片总氮含量数据和叶片叶绿素含量数据。其中光谱数据波段范围为400-900nm,叶绿素荧光参数有24类,为之后的研究提供数据上的支持。(2)氮胁迫对辣椒生长参数的影响分析。分别对氮胁迫下辣椒氮含量、叶绿素含量、株高、茎粗、叶绿素荧光参数等生理参数的变化规律进行分析。结果表明,随着氮胁迫时间增加,辣椒叶片的氮含量整体处于一种下降的趋势,最低降至24.91mg/g,除B35品种外,其余5个品种氮含量下降明显;所有品种辣椒叶片的叶绿素含量均呈波动下降趋势;叶绿素荧光参数中的Fv/Fm参数前13天下降明显,13天后降至0.66并在小范围内波动;与对照组相比,实验组辣椒的株高、茎粗等生长参数的增长速度均明显下降。综合分析,考虑的个体差异及品种间差异,由此得知考虑到后续的辣椒氮胁迫程度判别,使用单一指标分类也许会造成误差。(3)基于叶绿素荧光的辣椒氮胁迫分类方法研究。针对辣椒氮胁迫时各类参数时序变化规律的品种间差异大的问题,以辣椒叶片的叶绿素荧光参数为依据,分析氮胁迫对辣椒生长参数的影响,探寻基于植物生理/生长状态氮胁迫程度分类方法。本文采用皮尔逊相关性分析方法,找出品种内与氮胁迫极强相关的叶绿素荧光参数,融合品种间相关参数,最终确定Fo、Fm/Fo、Fv/Fo、Fv/Fm等4组荧光参数作为分类依据;将所有氮胁迫分为正常、轻度胁迫、重度胁迫3类,使用K-means聚类算法对多品种辣椒氮胁迫数据进行无监督聚类,采用轮廓系数法对结果进行内部分析,使用叶绿素含量、氮含量进行聚类结果的外部分析,结果表明聚类合理。(4)基于光谱的辣椒氮胁迫判别模型研究。使用光谱数据进行判别模型的构建,验证上一章使用分类算法得到得分类结果。首先对获取的叶绿素荧光参数和叶片反射光谱数据进行异常数据筛选,然后对叶片光谱数据进行预处理,具体使用SNV、MSC、S-G滤波等方法进行预处理,接着针对K-means聚类算法得到的分类结果进行光谱波段数据的特征数据提取,具体使用SPA和CARS方法进行特征提取。特征提取以后使用SVM算法和BP算法进行判别模型的构建。最终试验结果表明在判别程度模型中,以S-G预处理方法,用CARS特征提取方法的模型判别准确率最高,其整体识别率为95%,对于正常组、轻度胁迫、重度胁迫的判别率分别为98%、94%、89%。