高光谱图像检测马铃薯植株叶绿素含量垂直分布

被引：33

作者：

孙红 ^{[1
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郑涛 ^{[1
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刘宁 ^{[1
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程萌 ^{[1
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李民赞 ^{[1
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Zhang Qin ^{[2
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机构：

[1] 中国农业大学“现代精细农业系统集成研究”教育部重点实验室

[2] 美国华盛顿州立大学精细农业及农业自动化研究中心

来源：

农业工程学报 | 2018年 / 34卷 / 01期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

光谱分析; 作物; 叶绿素; 垂直分布; 马铃薯作物; 随机蛙跳算法; 高光谱成像;

D O I：

暂无

中图分类号：

S532 [马铃薯（土豆）]; TP391.41 [];

学科分类号：

0901 ; 080203 ;

摘要：

为了检测马铃薯作物叶绿素含量,该文按照叶片垂直分布位置采集马铃薯叶片样本的成像高光谱数据,提取并计算了400个划分区域的平均光谱,使用手持式SPAD-502叶绿素仪测定了相应位置的SPAD(soil plant analysis development)值。采用标准正态变量校正(standard normal variate,SNV)方法对光谱数据进行预处理,分析了开花期植株自下而上垂直叶位间光谱和叶绿素分布关系,其光谱反射率在382～700 nm区间随叶位的升高反射率增加(上>中>下),在700～1 019 nm范围下叶位反射率高于上部和中部叶位(下>上>中),且SPAD均值依次为36.41、43.11、47.04。分别采用相关系数分析法和随机蛙跳(random frog,RF)算法筛选叶绿素含量敏感波长,并建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型。结果如下:基于相关系数分析法筛选的12个敏感波长主要位于530～550和706～708nm范围,建模精度RC2为0.7 588,验证精度RV2为0.5 773;基于random frog算法筛选的11个敏感波长(554.62、560.26、575.04、576.35、595.09、604.7、649.44、731.8、752.78、786.38、789.97 nm),建模精度RC2为0.8 423,验证精度RV2为0.7 676。选取RF-PLS模型计算马铃薯叶片每个像素点的叶绿素含量,绘制不同叶位马铃薯叶片叶绿素含量可视化分布图,结果可反映马铃薯在开花期植株上叶片叶绿素动态响应关系,实现了不同叶位马铃薯叶片叶绿素含量无损检测以及分布可视化表达。

引用

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页数：8

共 22 条

[1] 植物叶绿素光谱测定仪的原理与设计 [J].