基于成像高光谱的小麦叶片叶绿素含量估测模型研究

发布时间：2018-05-05 19:22

  本文选题：高光谱 + 小麦　； 参考：《河南农业科学》2016年04期

【摘要】：为了探索小麦叶片的光谱特征和敏感波段,建立小麦叶绿素含量与光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在小麦精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。采用相关分析法分析了叶绿素含量与光谱反射率及其一阶导数的关系,建立了叶绿素含量监测模型。经筛选验证确定小麦叶绿素含量的最佳估测模型为SPAD=36.75+188.168R387和SPAD=2 094.242R'7153+112 646.744R'7152-1.561E7R'715+42.991。这2个模型均可较好地估测小麦叶片的SPAD值,相比较而言,基于波段R387建立的SPAD估测模型精确度更高。
[Abstract]:In order to explore the spectral characteristics and sensitive bands of wheat leaves, a quantitative relationship model between chlorophyll content and spectral characteristic parameters of wheat was established in order to promote the application of hyperspectral technology in precise fertilization and rapid and non-destructive monitoring of wheat growth. The relationship between chlorophyll content and spectral reflectivity and its first derivative was analyzed by correlation analysis, and a monitoring model of chlorophyll content was established. The best estimation models for wheat chlorophyll content were SPAD=36.75 188.168R387 and SPAD=2 094.242R'7153 112 646.744R'7152-1.561E7R'715 42.991. The SPAD values of wheat leaves can be estimated well by the two models, and the accuracy of the SPAD estimation model based on the band R387 is higher than that of the two models.
【作者单位】： 山东省农业科学院科技信息研究所;
【基金】：山东省农业重大应用技术创新项目
【分类号】：S512.1;S127

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本文编号：1848977