基于高光谱数据的荔枝SPAD值快速估测

通过分析荔枝叶片的反射光谱曲线与荔枝秋稍老熟阶段叶片SPAD-502叶绿素计读数（SPAD值）之间的关系,探索高光谱数据进行荔枝叶片SPAD值估算的能力。研究4类光谱变量,第1类变量是其他文献中提出的光谱指数,第2类变量是基于波段迭代算法进行波段优化后的新指数,第3类变量是蓝边、黄边和红边（＂三边＂）的面积、位置、斜率,第4类变量是二阶导数光谱波峰、波谷区间区间内光谱曲线的面积、最值、最值处波长。结果表明：一阶导数的蓝边斜率和光谱二阶导数提取的490~520 nm范围内光谱数值之和与SPAD值的相关程度也很高（r分别为-0.834和-0.856）;对于3种光谱数据处理形式SNV光谱（Standard Normal Variate,SNV）、FD光谱（First Derivative,FD）和SD光谱（Second Derivative,SD）,波段迭代算法优化后的最佳四波段双差值指数与SPAD值相关性最好,其中（FD_（516）-FD_（474））-（FD_（684）-FD_（660））与SPAD值的相关系数最高达到0.875,预测模型的确定系数达到0.747,RMSECV为2.375。利用高光谱数据监测荔枝叶片SPAD值是可行的。