苹果叶片的高光谱特征及其色素含量监测

【目的】分析苹果叶片的高光谱特征,探索建立苹果叶片色素含量的高光谱监测模型,以促进高光谱技术在苹果长势监测中的应用。【方法】通过方差分析方法,分析苹果春梢和秋梢停止生长两个时期功能叶片的不同部位、不同含水率、不同品种的高光谱特征。利用相关分析方法,研究高光谱参数与叶片色素含量间的关系,并建立基于光谱参数的叶片色素含量监测模型。【结果】在760—1300nm的近红外波段,叶片光谱反射率后部低、前部高、中部居于二者之间;随着叶片含水率降低,光谱反射率逐渐增大;不同品种的叶片,光谱反射率差异显著。光谱参数见R800/R550、红边面积舅和绿峰反射率尼与叶片色素含量之间有较好的相关性,并分别建立了色素...

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Veröffentlicht in:Chung-kuo nung yeh kʿo hsüeh 2010, Vol.43 (6), p.1189-1197
1. Verfasser: 朱西存 赵庚星 王瑞燕 董芳 王凌 雷彤
Format: Artikel
Sprache:chi
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Beschreibung
Zusammenfassung:【目的】分析苹果叶片的高光谱特征,探索建立苹果叶片色素含量的高光谱监测模型,以促进高光谱技术在苹果长势监测中的应用。【方法】通过方差分析方法,分析苹果春梢和秋梢停止生长两个时期功能叶片的不同部位、不同含水率、不同品种的高光谱特征。利用相关分析方法,研究高光谱参数与叶片色素含量间的关系,并建立基于光谱参数的叶片色素含量监测模型。【结果】在760—1300nm的近红外波段,叶片光谱反射率后部低、前部高、中部居于二者之间;随着叶片含水率降低,光谱反射率逐渐增大;不同品种的叶片,光谱反射率差异显著。光谱参数见R800/R550、红边面积舅和绿峰反射率尼与叶片色素含量之间有较好的相关性,并分别建立了色素含量监测模型。其中以Sr建立的Ch1a、Ch1(a+b)、Car含量监测模型和以R800/R550建立的Ch1b含量监测模型为最佳。经均方根误差(RaSE)和相对误差(RE%)指标测试表明,模型能较好地监测苹果叶片色素含量。【结论】用红边面积£和波段组合R800/R550来监测苹果叶片色素含量效果较好,为苹果长势遥感监测提供了理论依据。
ISSN:0578-1752