基于光谱分析技术的苹果花钾素含量估测研究

采用光谱分析技术手段，探索估测苹果花钾素含量的方法。首先测定盛花期红富士苹果鲜花的原始光谱反射率（Ri）以及花钾素含量（KC），并对钾素含量与Ri及其8种光谱变换形式数据（Ri/、Ri//、1/Ri、(1/Ri))/、lg(1/Ri)、(lg(1/Ri))/、lgRi、(lgRi)/）进行相关分析，找出与钾素含量相关性较强的光谱变换形式；其次，采用逐步回归分析方法，对钾素含量和与其相关性较强的光谱变换形式数据进行分析，筛选敏感特征波长；利用敏感特征波长，建立苹果花钾素含量估测模型，经过对模型的优化和检测，确定最佳估测模型。结果表明：苹果花钾素含量与其光谱反射率的一阶微分Ri/相关性最好，其次为1/Ri、lg(1/Ri)、lgRi；其相关系数绝对值较大的峰(谷)区极值分别出现在669 nm、952 nm、1164 nm、1442 nm，351 nm、352 nm、362 nm、366 nm，351 nm、366 nm，351 nm、366 nm附近；通过逐步回归分析，筛选出的敏感特征波长分别为669 nm、1442 nm，352nm，351nm，351nm；建立的回归模型均具有较好的线性趋势，但以一阶微分为自变量的估测模型相关系数最大，为0.6113。经检测样本对估测模型检验，其拟合方程的决定系数(R2)为0.6955，均方根误差（RMSE）为2.7，相对误差（RE）为4.9%，表明模型对苹果花钾素含量的估测具有较好的准确度，为最佳估测模型。利用光谱技术手段对苹果花钾素含量的估测精度较高，具有一定的稳定性和适用性，为快速估测苹果花营养元素含量及苹果的实时营养诊断提供了理论依据和参考价值。

Estimation of Kalium Content in Apple Flowers Based on Spectral Analysis Technique