不同光温环境下玉米苗期叶片的高光谱特性响应分析

光温环境胁迫是影响作物优质高产的一个主要制约因素,传统的作物胁迫监测,敏锐性不足、耗时费力且多为有损检测。近年来随着信息技术的快速发展,高光谱技术能够快速无损的获取作物生理信息,并对逆境胁迫响应进行动态监测,为现代农业的精准化生产和智能化决策提供了数字化支撑,对实现传统农业向精准化、数字化的现代农业转变具有重要意义。以玉米苗期为研究对象,获取不同光温环境下叶片的高光谱数据和生理参数,探究玉米苗期叶片对不同光温环境的响应规律,进行高光谱差异性分析,并构建生理参数的高光谱反演模型。利用相关分析法筛选光谱敏感波段,采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golaay(S-G)平滑相结合的预处理方法,分别与偏最小二乘回归法(PLS)、主成分回归法(PCR)、逐步多元线性回归法(SMLR)三种建模方法组合,以模型相关系数和均方根误差作为模型效果评价指标,探索高光谱反演叶片生理参数模型的最优方法。结果表明：不同光温环境下玉米的高光谱特性在整体上变化趋势一致,但仍存在差异,在500～700 nm波段内,光谱反射率的升高表明光强的增强;在760～900 nm波段内,光谱反射率的升高表明温度的增强;且光温胁迫环境的变化,均可反映在高光谱特性上,波段760～900 nm内光谱的反射率在高温胁迫环境下较高,在弱光胁迫环境下较低,在低温胁迫环境下反射率显著降低;所构建的SPAD和F_v/F_m的反演模型中,建模最优方法为PLS-MSC-SG,模型验证集相关系数分别为0.958和0.976,训练集相关系数分别为0.979和0.995。模型的预测性精度较高,表明利用高光谱技术,可以实现光温环境胁迫下玉米植株的定量监测,提高田间精细化管理水平,为玉米优质高产的智能化管理提供参考依据。     

“赤霞珠”葡萄叶片缺磷胁迫的VIS/NIR光谱快速无损诊断方法

研究旨在明确“赤霞珠(Cabernet Sauvignon, Vitis Vinifera L.)”葡萄健康叶片和缺磷胁迫不同时期下的光谱信号特征变化,构建基于光谱技术的“赤霞珠”葡萄叶片缺磷胁迫快速无损诊断模型,为葡萄园病害防治与管理提供理论参考和技术支持。以酿酒葡萄“赤霞珠”葡萄叶片为研究对象,分别采集了正常、缺磷胁迫初期和末期葡萄叶的VIS/NIR反射率信息。对比Savitzky-Golay卷积平滑(S-G Smoothing)、移动平均平滑(MAS)、标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC)4种预处理及组合方法对于去除葡萄叶光谱信号中随机噪声的能力,确定最佳预处理方法。采用连续投影法(SPA)筛选与“赤霞珠”葡萄叶缺磷胁迫相关的光谱特征变量,分别构建基于线性核函数(Linear)、多项式核函数(Poly)、径向基核函数(RBF)和二层神经网络核函数(Sigmoid)的支持向量机(SVM)模型,以灵敏度(SEN)和准确率(CCR)为依据评估模型诊断性能,形成基于VIS/NIR光谱的“赤霞珠”葡萄叶片缺磷胁迫快速无损诊断方法。S-G Smoothing预处理后的光谱信号的信噪...     

基于拉曼光谱技术的茶树叶片中类胡萝卜素含量的无损快速检测

叶片中类胡萝卜素是植被环境胁迫、光合能力和植被发育阶段的指示器。基于叶片的原位拉曼光谱响应特性对龙井43叶片的类胡萝卜素含量进行了研究,建立了两者之间的定量模型。本文共对315个龙井43叶片样本进行了拉曼光谱采集和分光光度检测。为排除检测过程中受噪声、基线漂移等因素的干扰,运用和比较了五种光谱数据预处理方法提取原始拉曼光谱中与茶叶中类胡萝卜素含量有关的有效信息。基于预处理后的数据建立了偏最小二乘(PLS)回归模型,拉曼光谱与类胡萝卜素含量的建模集和预测集的相关系数(r)分别为0.817和0.786。为进一步研究类胡萝卜素的拉曼光谱响应机理,本文采用连续投影算法(SPA)优选了17个拉曼特征波数建立相应的特征波数模型,模型的建模集和预测集的相关系数(r)分别为0.808和0.777。根据已建立的模型,探究了茶树四个不同叶位的叶片类胡萝卜素含量的变化。发现茶树叶片随着叶龄的增加,类胡萝卜素浓度呈先增后减的趋势。以第2位叶的类胡萝卜素含量最高。进一步验证了模型的可行性以及探索了将该模型应用于茶树叶片树龄和叶位探测的可能性。采用拉曼光谱技术可以实现茶树叶片中类胡萝卜素含量的原位、无损、定量检测。     

基于高光谱成像技术识别番茄干旱胁迫

番茄果实营养丰富备受人们喜爱。番茄生长周期长,需水量大,水分含量是影响番茄植株生长发育的主要因素;快速发现番茄植株水分亏缺状态,对于科学有效地进行番茄的灌溉管理,保障和提高番茄的产量和品质具有重要意义。利用高光谱成像技术,实时识别番茄叶片干旱胁迫程度,提出了一种基于高光谱成像技术的番茄叶片干旱胁迫的识别方法。首先,选取红樱桃番茄为实验品种,在室内培养12盆番茄幼苗。在保证其他管理措施相同的基础上,通过控制施水量来控制番茄的胁迫状态,干旱胁迫程度设计3个处理(适宜水分、中度和重度胁迫)。分批次采集不同干旱程度番茄幼苗嫩叶在400～1 000 nm范围的高光谱图像,并提取了每个样本的光谱和纹理特征。使用标准化(Norm)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(1st)和标准正态变量变换(SNV)四种预处理方法对光谱数据进行预处理去除光谱中的噪声。使用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)以及竞争性自适应重加权算法结合连续投影算法(CARS-SPA)选取光谱重要特征波段,用灰度梯度共生矩阵(GLGCM)提取番茄叶片的纹理特征,用SPA选择纹理特征的重要变量。融合重要光谱特征与...     

基于高光谱技术的灰霉病胁迫下番茄叶片SPAD值检测方法研究

对灰霉病胁迫下番茄叶片中叶绿素含量(SPAD)的高光谱图像信息进行了研究。首先获取380～1 030 nm波段范围内健康和染病番茄叶片的高光谱图像,然后基于ENVI软件处理平台提取高光谱图像中感兴趣区域的光谱信息,经平滑(Smoothing)、标准化(Normalize)等预处理后,建立了基于Normalize预处理的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)模型。再基于PLSR获得的4个变量建立反向传播神经网络(BPNN)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。4个模型中,LS-SVM的预测效果最好,其决定系数R2为0.901 8,预测集均方根误差RMSEP为2.599 2。结果表明,基于健康和染病番茄叶片的高光谱图像响应特性检测叶绿素含量(SPAD)是可行的。     

利用近红外光谱技术快速预测楸树木材抗弯性质

楸树(Catalpa bungei)木材纹理通直、材性优良、用途广泛,是中国特有的珍贵材树种。研究木材重要的力学性质——抗弯性质的快速测定方法可以为楸树木材的遗传改良及加工利用提供科学依据。以楸树无性系新品种“洛楸1号”、“洛楸4号”和“天楸2号”为试验材料,依据国家标准抗弯性质测试方法,测定楸树木材抗弯强度(MOR)和抗弯弹性模量(MOE)。利用近红外光谱(NIRs)分析结合偏最小二乘法(PLS)对新选育的三个楸树无性系的抗弯性质进行预测,探究基于不同采谱切面、不同预处理方法以及不同采谱点的最佳建模方法。研究结果表明,基于两切面平均光谱建立的抗弯强度预测模型的相关系数和相对分析误差最高为0.843和1.88,建立的抗弯弹性模量预测模型的相关系数和相对分析误差最高为0.846和1.88。选用两切面光谱,预处理方法按抗弯强度模型性能排序为多元散射校正与卷积平滑结合算法(MSC+S-G)>二阶导数与卷积平滑结合算法(2^ndDer+S-G)>一阶导数与卷积平滑结合算法(1^stDer+S-G),预处理方法按抗弯弹性模量模型性能排序为MSC...     

高光谱成像的黄瓜病虫害识别和特征波长提取方法

黄瓜霜霉病和斑潜蝇是制约黄瓜产业发展的严重病虫害。为实现黄瓜病虫害快速在线识别,采用高光谱成像和机器学习研究快速识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害的方法,为开发实用的基于多光谱成像的黄瓜病虫害快速识别设备奠定基础。使用高光谱成像系统采集黄瓜无症状叶片、霜霉病叶片、斑潜蝇虫害叶片的高光谱图像,在病斑区域选择若干个感兴趣区域(ROI),计算每个ROI的平均反射率数据作为叶片原始光谱数据。使用Kennard-Stone算法将光谱数据按照3∶1的比例划分为训练集和测试集。使用直接正交信号校正(DOSC)、多元散射校正(MSC)、移动窗口平均平滑(MA)3种方法对原始光谱数据进行预处理。采用空间迭代收缩法(VISSA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、迭代保留信息变量法(IRIV)、随机蛙跳算法(SFLA)对MA预处理后的光谱数据进行特征波长提取,分别提取出53、 20、 26、 10个特征波长。然后使用连续投影算法(SPA)分别对特征波长光谱数据进行二次降维,最终VISSA-SPA提取的特征波长为455、 536、 615和726 nm; CARS-SPA提取的特征波长为452、 501、 548...     

羊肉挥发性盐基氮的高光谱图像快速检测研究

挥发性盐基氮(TVB-N)通常被作为评价羊肉新鲜度的理化参考指标。为了揭示高光谱图像技术(HSI)快速检测羊肉新鲜度的可行性,采集了71个新鲜度具有代表性的羊肉样品的漫反射高光谱图像(400～1 000 nm),并利用半微量定氮法测定了其挥发性盐基氮(TVB-N)的化学值。选择感兴趣区域(ROIs)提取样品的代表性光谱,采用含量梯度法划分校正集和预测集,比较不同的光谱预处理方法,比较逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘(PLSR)和主成分分析(PCR)建模方法,建立并验证了TVB-N的校正模型。结果表明,利用多元散射校正(MSC)、一阶导数、Savitzky-Golay(S-G)平滑及中心化处理结合的预处理方法,PLSR和PCR模型都可以实现对羊肉TVB-N的定量检测。对于建立的PLSR模型,采用的预处理方法为MSC、15点2次S-G平滑、1阶导数和中心化相结合的方法,选择的潜变量因子数为11,获得的校正集的相关系数(R)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.92和3.00 mg·(100 g)-1,预测集的相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)分别为0.92,3.46 mg·(100 g)-1和2.35。研究表明,高光谱图像技术可用于准确快速地检测分析羊肉中新鲜度关键指标TVB-N的含量。该研究为采用高光谱图像技术进一步分析羊肉新鲜度其他指标、改善TVB-N的建模效果及在实际生产中应用该技术提供了基础。     

冬小麦冠层高光谱对低温胁迫的响应特征

在全球范围内,低温冻害已经成为了冬小麦减产的主要灾害之一,而高光谱遥感技术已成为一种有效的监测与预防手段。为了探究拔节期冬小麦冠层高光谱对低温胁迫的响应规律,通过低温胁迫试验,对同一品种拔节期冬小麦在-2,-4和-6℃等3个温度梯度下处理12h,并测定其冠层光谱反射率,提取红边参数,从而研究低温胁迫对冬小麦冠层光谱特征的影响。结果表明,冬小麦在遭受低温胁迫后,在近红外波段冠层光谱反射率随着低温胁迫程度的加大而升高,而在可见光波段则降低,并出现"绿峰"减弱,"红谷"抬升的现象。另外,对原始光谱进行一阶微分处理后,其一阶微分光谱随低温胁迫程度的加剧,出现向短波方向移动,红边位置也出现"蓝移"现象,红边面积与红边幅值也出现逐渐增大的趋势。研究表明冬小麦在拔节期遭受低温胁迫以后,其冠层光谱对其响应敏感,利用高光谱技术可以实现冬小麦冻害的有效监测。     

基于CARS-CNN的高光谱柑橘叶片含水率可视化研究

柑橘叶片水分亏缺是影响柑橘生长发育的重要因素之一,为研究水分胁迫对柑橘含水率的影响,利用高光谱快速无损检测柑橘叶片含水率,并应用伪彩色处理实现含水率可视化。收集100片柑橘叶片,使用烘干法得到鲜叶和烘干叶片一共500个不同梯度含水率的数据样本,将样本按7∶3的比例划分为训练集(350个样本)和测试集(150个样本),使用决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)来评估模型预测的好坏。采用卷积神经网络(CNN)对高光谱数据进行预测,CNN模型使用一维卷积核,一共三层卷积池化层,使用RELU激活函数激活,输出层采用linear激活函数回归预测,使用nadam算法对模型进行优化更新,迭代次数为1 000次;将原始光谱数据和SG,MSC和SNV三种预处理后的光谱数据,与全波段、CARS筛选的特征波段、PCA提取的特征波段组合,导入CNN模型,确定最佳模型为原始光谱数据的CARS-CNN,训练集的R²_c和RMSEC分别为0.967 9和0.016 3,测试集的R²_v和RMSEV分别为0.9...     

基于拉曼光谱的乙醇柴油密度、粘度和乙醇含量分析研究

乙醇柴油作为清洁燃料是柴油很好的替代品,不同乙醇含量的乙醇柴油其粘度有差别,而乙醇的含量直接影响着柴油机燃烧性能。所以急需一种方法实现快速对乙醇柴油主要指标在线监测。对采集到的不同浓度的乙醇柴油的原始拉曼光谱数据使用Savitzkv-Golay平滑(S-G)、多元散射校正(MSC)、微分处理(1stD和2ndD)、标准正态变量校正(SNV)等四种方法以及他们的组合方法对光谱数据进行预处理后,分别建立了乙醇柴油密度、粘度和乙醇含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型,比较不同的预处理方法发现,乙醇含量和粘度在S-G+2ndD预处理后所建立的PLSR模型效果最好,预测集R_p分别为0.930和0.918,RMSEP分别为1.237和0.034;S-G+1stD预处理后所建立的乙醇柴油密度PLSR模型结果最优,预测集R_p最大,为0.962,RMSEP最小,为0.14×10-2。将经过S-G+2ndD预处理后的光谱数据选用递归偏最小二乘算法(RPLS)、无信息变量消除(UVE)、正自适应加权算法(CRES)、连续投影算法(SPA)四种变量筛选方法以及将它们组合筛选得到的波长变量分别作为输入变量建立了PLSR模型,在使用SPA-CARS波长筛选方法所建立的乙醇柴油乙醇含量的预测模型效果最优,其预测集的R_p,RMSEP分别为0.978 1和0.825 5。结果表明使用该方法可以很好的对乙醇柴油的密度、粘度以及乙醇含量等主要指标进行预测。     

大豆不同水氮胁迫响应规律的高光谱分析

大豆胁迫的快速无损检测对提高大豆品质和产量至关重要,近年来,通过高光谱技术进行植物胁迫的检测得到广泛应用,但针对大豆水氮胁迫的应用研究鲜有报道。针对开花结荚期大豆设置了4种水分和5种氮素水平进行胁迫实验,获取高光谱、叶绿素含量和净光合速率生理信息数据,并通过光谱数据计算了15个光谱植被指数,最终选取了5种植被指数,分别为归一化差异植被指数NDVI、比值植被指数RVI、绿色归一化差异植被指数GNDVI、改进红边归一化指数mNDVI705和叶绿素指数LCI以指示水氮胁迫对大豆的影响。同时通过建立单叶叶绿素含量和净光合速率反演模型进行大豆生理信息的预测,采用相关分析法提取敏感波段,所提取的敏感波段分别为520～622和485～664 nm;采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)和Savitzky-Golay平滑(S-G)预处理方法,同时采用主成分分析(PCR)和偏最小二乘(PLS)2种建模方法,将其按一定关系组合成多种方法,以相关系数为模型评价指标,寻找出最优预处理与建模方法的组合。结果表明:未受胁迫和受胁迫大豆的高光谱曲线具有整体变化趋势一致但光谱反射率值不同的特征,未受胁迫大豆的反射率在500～700 nm波段具有最低值,在760～900 nm波段具有最高值;随着水氮胁迫程度的增加, 500～700 nm波段的反射率逐渐增加。不同水分和氮素水平对植被指数的影响不同,但变化规律一致, 5种植被指数均表现为未受胁迫大豆大于受胁迫大豆,且随着水氮胁迫程度的增加,植被指数值逐渐减小。建立反演模型所用最优方法组合为MSC+FD+S-G+PLS和SNV+SD+S-G+PLS,校正集相关系数分别为0.960 6和0.992 7,预测集相关系数分别为0.972 0和0.970 8,表明所建模型的精度较高,可对受胁迫和未受胁迫大豆单叶叶绿素含量和净光合速率生理信息进行精准预测,为大面积种植时检测其生理信息提供技术支持。     

多元散射校正预处理波段对近红外光谱定标模型的影响

利用近红外光谱对非均匀样品进行分析时,所得样品光谱中包含由光散射导致的干扰信息,通常需要借助多元散射校正算法(multiple scattering correction, MSC)对光谱进行预处理。由于不同波段光谱中所包含的散射信息、噪声水平、基线漂移程度等存在差异,利用MSC方法对光谱进行预处理时,基于不同波段的光谱数据会得到不同的校正结果,进而影响所得定标模型的可靠性。以60个全麦粉样品为研究对象,确定定标区间后,对包含定标区间的不同波段的原始光谱分别进行MSC处理,并利用固定区间内的光谱数据结合偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)方法建立分析样品中蛋白质含量的定标模型,研究了MSC光谱预处理波段对定标模型的影响,并对MSC光谱预处理波段进行了优化,使定标模型的相关系数由0.96提高到0.98,交互验证均方根误差(root mean squares error of cross validation, RMSECV)由0.37%降低到0.32%。结果表明：利用MSC方法对样品光谱预处理时,光谱预处理波段会影响多元散射校正对光谱中非化学吸收信息的校正能力,确定合适的预处理波段是获得可靠分析结果的一个前提条件。     

基于深度学习、小波变换和可见光谱的茶树冻害程度评估

茶树冻害鉴定是评价茶树抗逆性、指导茶园越冬管理的基础。茶树冻害鉴定的传统方法主要通过人工观察茶树叶片的冻害数量和冻害程度,存在准确率低,效率低,主观性强等缺点。提出一种基于深度学习、小波变换和可见光谱的茶树冻害程度评估框架。首先,采集了1 000张茶树受冻后的树冠图像,并且按照4∶1分为训练集和测试集,并对训练集图像的冻害叶片进行标注。其次,采用Faster R-CNN网络对茶树的冻害叶片进行识别提取,并且分别选择了AlexNet、 VGG19和ResNet50三种特征提取器,选择鲁棒性最高的特征提取器作为主干网络。然后,将提取到的茶树冻害叶片图像进行小波变换增强处理,从而得到了一张低频率和三张高频率的图像。将小波变换处理后的图像和未经小波变换处理的图像分别输入到VGG16、 SVM、 AlexNet、 ResNet50等网络对冻害叶片进行分级,比较四种网络的分类性能。根据冻害叶片的数量、冻害叶片的程度,不同冻害程度叶片的权重系数,对茶树受冻程度打分,从而对茶树整体的冻害程度进行评估。结果表明：(1)基于ResNet50的Faster R-CNN模型提取茶树冻害叶片的性能最好,其查准率...     

近红外高光谱成像扫描速度对拟南芥冠层含水率预测的影响

高光谱成像技术可以无损检测植物不同尺度的理化信息,现有研究往往以分析高光谱图像的平均光谱为主,忽略了其空间维度的信息。以模式植物拟南芥为研究对象,探究高光谱成像不同扫描速度引起的图像空间分辨率差异对植物冠层含水率测量的影响,为高光谱成像在线快速检测植物冠层含水率提供优化方案。首先利用室内在线高光谱成像系统分别在20, 30和40 mm·s~(-1)三种扫描速度下采集了拟南芥冠层高光谱图像,并提取拟南芥冠层平均反射光谱。其次,利用偏最小二乘算法(PLSR)建立了拟南芥冠层含水率与平均反射光谱的定量分析模型,通过决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)对模型进行评估。比较基于原始光谱与多元散射校正算法(MSC)、 Savitsky-Golay平滑算法等预处理光谱建立的PLSR模型,选取最佳光谱预处理方法用于后续的数据处理。最后,利用连续投影算法(SPA)分析比较基于最优特征波长与全波长的模型预测准确度,探明高光谱图像扫描速度对拟南芥冠层含水率预测的影响规律。研究结果表明,当扫描速度从20 mm·s~(-1)提升到30 mm·s~(-1)时,基于MSC预处理的全波段PLSR模型预测拟南芥冠层含水率决定系数降低0.88%,小于1%;当扫描速度从20 mm·s~(-1)提升到40 mm·s~(-1)时,拟南芥冠层含水率决定系数降低2.3%。说明在适当提高扫描速度的同时,能够保证植物冠层的高含水率预测准确度。改变高光谱扫描速度可以更有效地利用高光谱图像空间维度有效信息,扫描速度适当增大后,高光谱图像的空间维度信息改变,提高实际生产应用环节的图像采集效率,减少数据处理时间。     

高光谱成像技术的柚类品种鉴别研究

柚类种质和品种资源繁多,现有的柚类品种鉴别方法检测时间长,费用高。旨在利用高光谱成像技术探索主要柚类品种快速识别的可行性。试验选用4个具有代表性的柚类品种,利用高光谱成像技术,采集240个叶片样本(60个/品种)上表面和下表面的高光谱图像。高光谱图像标定后,提取样本感兴趣区域平均光谱信息作为样本的光谱进行分析。利用Kennard-Stone法将样本划分为校正集(192个)和验证集(48个)。采用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)对原始光谱曲线进行预处理后,分别采用主成分分析 (PCA)和连续投影算法 (SPA )提取最佳主成分和有效波长,并将其作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入变量,建立基于叶片上表面和下表面光谱信息的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM 模型。结果显示,基于叶片上表面光谱信息建立的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM 模型对建模集样本的识别正确率分别为99.46%和98.44%,对预测集样本的识别正确率均为95.83%。基于叶片下表面光谱信息建立的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型对建模集样本和预测集样本的识别正确率皆为100%。表明,利用高光谱成像技术结合PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM可实现柚类品种的快速鉴别,叶片下表面光谱信息鉴别效果优于叶片上表面。该研究为柚类的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

胡杨叶片水分含量的近红外光谱检测

胡杨叶片水分含量是评价胡杨健康状况的重要指标。光谱检测法是一种常用的手段,但在近红外光谱的测量过程中,在一定程度上必然受到仪器噪声、摆放形态差异和环境的干扰,为避免噪声、散射对近红外光谱的影响,减少数据维数,采用多元散射校正(MSC)算法对原始光谱数据进行预处理,去除散射和基线漂移的影响,增加了光谱数据的信噪比,使有效光谱信息较为明显,谱带特征得到加强,有利于特征波长的选择。为降低模型的复杂度,防止过拟合现象,减小共线性影响,利用连续投影算法(SPA)进行特征变量选择,并通过多元线性回归模型,分析各个波长模拟的残差平方,评价各个波长的贡献,剔除贡献较小的波长,最终获得用于建模的特征波长,改善建模条件。最后使用偏最小二乘回归算法建立胡杨叶片水分含量检测模型。实验表明,直接使用原始光谱,利用SPA算法筛选变量个数为6个,模型预测精度为90.144%,相关系数r=0.674 24,RMSE=0.021 434,MSC处理后,利用SPA算法选定最终变量数为5个,预测精度为97.734%,相关系数r=0.781 63,RMSE=0.016 776。MSC和SPA算法有效的消除了散射噪声、减小了共线性干扰,模型的预测精度和相关性增加,误差减小,可用于胡杨叶片水分的快速无损检测,而且对其他作物叶片水分检测也具有一定的借鉴意义。     

基于 PROSPECT模型的蔬菜叶片叶绿素含量和SPAD值反演

叶绿素含量是衡量植物营养和病虫害发生情况的重要指标。传统的分光光度法对植物叶片破坏性较大且无法实时、快速、无损地获取叶绿素含量。新兴的利用叶绿素仪测量叶绿素相对含量（以下简称SPAD值）的方法不能定量获取实际含量。光学辐射传输模型PROSPECT从生物物理、化学的角度以及能量传输的过程出发,定量描述了叶片色素、水分、结构参数等对叶片反射光谱的影响。因此,提出利用PROSPECT模型同时反演蔬菜叶片叶绿素含量和SPAD值,实时、快速、无损、定量获取植物叶片叶绿素的含量。第一,多次测量三种蔬菜叶片的反射光谱,并用叶绿素仪测量SPAD值。然后,预处理光谱数据,获得平均反射率光谱。第二,以欧式距离为评价函数,利用PROSPECT模型对实测反射率光谱进行拟合。拟合过程中三种蔬菜欧式距离最大为0.008 9,最小为0.006 4,平均为0.007 5,表明该模型能够很好地拟合蔬菜叶片的反射率光谱。第三,根据拟合结果,反演叶绿素含量和透射率光谱,再根据透射率光谱获取叶片在940和650 nm波长处的光透过率,计算叶片的反演SPAD值。第四,建立反演叶绿素含量、反演SPAD值与实测SPAD值的关系模型。结果表明: (1)利用该模型反演得到的叶绿素含量值与实测SPAD值有较好的线性关系, 其关系模型为：y=1.463 3x+16.374 3,两者相关系数为0.927 1,模型的决定系数为0.862,均方根误差为2.11;(2)利用该模型反演得到的SPAD值与实测SPAD值之间线性关系较好,其关系模型为：y=0.986 9x-0.668 3,两者相关系数为0.845 1, 模型的决定系数为0.714 3,均方根误差为3.380 2。研究表明,通过测量植物叶片的反射率光谱,利用PROSPECT模型可以无损、定量地获取蔬菜叶片的叶绿素含量和SPAD值。该方法可推广至其他植物的叶绿素测量和实时监测,为变量施肥、精准种植提供可靠的数据支持。研究结果对蔬菜生长态势的无损监测具有重要的意义。     

琅琊山景区不同叶绿素条件下树种叶片光谱差异分析

叶绿素含量高低反映植物健康状况,研究景区树种叶片叶绿素绝对值(SPAD)不同的光谱变化规律能为叶绿素高光谱监测波段识别与景区树种管理提供理论支撑。从琅琊山景区灌木和乔木类选取9个常见树种,探讨相同树种叶片SPAD值变化时的光谱差异,同时,横向对比相同SPAD值不同树种叶片的光谱特征,并深入分析不同树种叶片SPAD值与单波段原始光谱、光谱倒数、一阶微分、二阶微分及波段组合差值指数、归一化指数、比值指数、一阶微分归一化指数、一阶微分比值指数之间的关系。结果表明：9个所测树种叶片随着叶绿素SPAD值的升高,光谱变化规律各不相同,在可见光波段区分明显,总体上,光谱反射率最高的样本组SPAD值较低;叶绿素SPAD值相同时,在可见光波段,桂花较其余树种反射率整体较高; 在780~1 350 nm波段,广玉兰叶片反射率始终排前三,其余波段变化规律不明显;原始光谱反射率的二阶微分与海桐叶片SPAD值相关系数最大,一阶微分与其余8种相关性最高;与灌木、落叶乔木叶片SPAD值相关系数最大的光谱指数分别为差值指数、一阶微分归一化指数,与常绿乔木、不分树种相关系数最大的为一阶微分比值指数。     

小米米粉碱消值的高光谱快速预测

小米米粉的主要成分是淀粉,其食味品质决定小米米粉的市场价值。糊化特性是小米米粉的重要物理特性,而碱消值是能够直接反应其糊化特性的主要特征指标。通过小米米粉碱消值的差异,可以间接反映直链淀粉含量,当碱消值降低时,相反,糊化温度和直链淀粉含量却很高,而小米米粉口感粘糯性越差。采用高光谱技术结合化学计量学方法,建立快速检测小米米粉碱消值预测模型,旨在探索一种快速、无损、低成本预测小米米粉碱消值的方法。实验采集小米米粉高光谱数据,在被测样品感兴趣区域(ROI)按像素点逐一选择,提取高光谱数据矩阵,并进行均值运算,得到每个样品在各个光谱波段的平均光谱值。利用粘度测定仪(RVA)测定小米米粉碱消值指标。光谱数据采用全波段、竞争性自适应重加权采样法(CARS)及随机蛙跳(RF)法选择特征波段处理,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型;全波段建立预测模型R_p值最高为0.77,说明能够利用小米米粉高光谱反射率反演小米米粉的碱消值,而采用其他两种计算方法所得R_p值分别为0.72和0.7,与前者较为接近,也反映了采用CARS和RF建立的回归模型具有可行性。为提高预测精度,采用Savitzky-Golay(S-G)法、多元散射校正(MSC)和S-G+MSC对数据预处理。可以看出采用MSC预处理光谱数据建立PLSR模型性能较好(R_p=0.83)。对MSC预处理后的数据再次CARS和RF法选择特征波段,建立PLSR模型,与未进行预处理的回归模型相比,R_p值变化不大,这也说明CARS和RF具有一定的稳定性,可以作为小米米粉高光谱反射率预测碱消值的参考方法。结果表明：为实现对小米米粉碱消值的快速、无损检测,通过运用高光谱技术能够利用小米米粉高光谱反射率预测碱消值,进而为小米米粉品质评级、加工及碱消值传感器的开发提供参考依据和数据支撑。