文档介绍：第32卷,第5期光谱学与光谱分析 ,,pp13671370
2012 年 5 月 SpectroscopyandSpectralAnalysis May,2012
苹果树叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究
梁爽,赵庚星,朱西存
山东农业大学资源与环境学院,山东泰安 271018
摘要叶片叶绿素含量是评估果树长势和产量的重要参数,实现快速、无损、精确的叶绿素含量估测具有
重要意义。本研究以山东农业大学苹果园为试验区,采用高光谱分析技术探索苹果树叶片叶绿素含量的估
测方法。通过分析叶片高光谱曲线特征,对原始光谱分别进行一阶微分、红边位置以及叶面叶绿素指数
(LCI)变换,分别将其与叶绿素含量进行相关分析及回归分析,建立叶绿素含量估测模型并进行检验,从中
筛选出精度最高的模型。结果显示,以LCI为变量的估测模型以及以一阶微分521和523nm组合为变量的
估测模型拟合精度最高,决定系数犚2 ,,相
对误差 RE%%%。因此LCI及一阶微分是估测苹果树叶片叶绿素含量的重要指标。该
模型对指导苹果树栽培生产具有积极意义。
关键词苹果树叶片;叶绿素;高光谱;估测模型
中图分类号:TP79;S127 文献标识码:A 犇犗犐:.10000593(2012)05136704
引言 1 实验部分
叶绿素是光合作用的主要载体[1],其含量是植物营养胁 11 样品采集
迫、光合能力和发展衰老各阶段的良好指示剂[2]。因此,快实验地点是山东农业大学南校区苹果实验园,位置为东
速精确地估测植物体叶绿素含量,对于植物长势监测,实施经117°′E,北纬36°′N,海拔165m。采样时间是
精准农业具有重要的作用。 2011年6月12日,是苹果树叶片营养相对稳定的春梢停止
高光谱分辨率遥感技术具有波段多、光谱分辨率高且连生长期,果树品种是红富士。为保证实验结果的全面性精确
续的特点,能直接对地物进行微弱光谱差异的定量分析,在性,随机采集不同长势苹果树的不同位置的叶片样本106
植被遥感研究与应用中表现出强大优势[3],为定量分析植物个。
叶绿素含量与光谱特征的关系提供了强有力的工具。近年 12 光谱测定
来,国内外学者对植被叶绿素含量的高光谱估测进行了较多采用美国 ASDFieldSpec光谱仪测定光谱。利用仪器自
的研究。国外学者在玉米[4]、草丛[5]及葡萄[6]等叶片的叶绿带的植被探头与叶片夹式光谱探测器在野外直接测定苹果树
素含量的高光谱估算方面都有研究。叶片光谱。波段范围为350~2500nm[11]。为减少误差,测
国内童庆禧院士[7]开创了高光谱遥感的先河,此后高光量前用标准白板进行校正,同时将叶片表层的浮尘用干净干
谱遥感技术被广泛的应用在大豆、水稻、小麦、玉米及棉花燥的试纸轻拂去。每个样本观测记录3次采集数据(测定时
等大田作物[810]的叶绿素含量估测研究,但对苹果等果避开叶脉),取其平均值作为该处的光谱反射率。利用植被
树[11,12]的研究相对较少。本工作将尝试利用高光