针对水稻植株三维叶绿素(SPAD)信息获取的最优波段选择问题研究

实时准确地获取作物叶绿素含量的三维空间分布信息,是作物营养、栽培和育种等科学研究和生产领域密切关注的问题。该研究以水稻植株为研究对象,采用改造后的普通单反相机加载近红外滤光片的方法,多角度获取水稻植株的多光谱图像。基于不同波段不同通道的组合图像计算多种植被指数,将其结果与对应的实测SPAD值之间建立水稻植株叶绿素(SPAD)预测模型,并筛选出最优预测模型。研究结果表明,近红外760 nm波段的R通道与可见光G通道构建的GNDVI植被指数,与实测SPAD值建立的二次函数预测模型能够很好地反演水稻植株叶绿素(SPAD)含量,其中,R2=0.758, RMSE=1.532。在此基础上,利用多角度成像三维建模方法建立具备纹理信息的水稻三维模型,将最优预测模型应用于水稻综合纹理图,得到水稻叶绿素含量三维空间分布信息, 从而实现水稻生长情况以及叶绿素养分分布状况的快速无损检测。