‘温185’核桃叶片营养元素含量与坚果品质指标光谱反演

发布时间：2018-12-21 13:08

【摘要】：‘温185’(Juglans regia‘Wen185’)是新疆本土选择培育出的优良早实核桃品种,现为新疆南疆盆地核桃主产区的主栽品种之一。但长期以来由于缺乏对其以叶营养元素含量为指示的树体营养进行高效、适时监测的技术手段,使得核桃生产园的施肥与土壤养分管理无据可寻,从而造成南疆盆地核桃生产园树体营养亏缺和营养元素不平衡现象十分普遍,并严重影响坚果的产量与品质。可见,采用什么样的技术能够对叶营养元素含量进行高效、适时的监测是南疆盆地核桃生产园施肥与土壤养分管理亟待解决的重大技术难题。鉴于此,本研究以盛果期‘温185’核桃为研究对象,基于田间肥料效应试验和叶片光谱反射率对施肥水平的响应,将便携式光谱分析仪作为叶片光谱数据的获取手段,结合田间叶样、果样采集与室内叶片营养元素含量和果实品质分析,以叶片营养元素含量与光谱特征参量的相关性为主线,采用Pearson相关分析、回归分析和回归诊断相结合的方法,筛选出了果实不同生育时期表征叶片营养元素含量最有效或有效的光谱特征参量及其与叶片营养元素含量和坚果品质的数学关系,并采用度量误差方法构建了坚果品质和果实不同生育时期叶片营养元素含量的光谱反演模型。所得主要研究结果如下:果实坐果期、速生生长期、脂化期和近成熟期,表征叶片氮(N)元素含量的最有效光谱特征参量分别为绿峰反射率(Rg)、黄边反射率(λy)、红色比值指数(RNIR/Red)和黄边幅值(Dy),表征叶片磷(P)元素含量的最有效光感特征参量分别为绿色比值指数(RNIR/Green)、红边蓝边面积归一化值(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、黄边位置(?y)和红谷位置(?o),表征叶片钾(K)元素含量的最有效光谱特征参量分别为绿色归一化差值指数(NIR-Green)/(NIR+Green)、红边黄边面积比值(SDr/SDy)、RNIR/Green和蓝边面积(SDb)。叶片N、P、K含量与表征其含量的最有效光谱特征参量之间的数学关系均为三次函数。坚果单果重和种仁脂肪、蛋白质含量分别与表征叶片N、P、K含量的有效光谱特征参量(Rg、RNIR/Red、红色归一化差值指数(NIR-Red)/(NIR+Red)、λy、红谷反射率(Ro)、RNIR/Green、RNIR/Red、(NIR-Green)/(NIR+Green)、(NIR-Red)/(NIR+Red)、Rg、RNIR/Red、Dy、Rg、SDr)、(RNIR/Green、RNIR/Red、SDr/SDb、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、SDb、λy、λo、蓝色比值指数(RNIR/Blue)、蓝色归一化差值指数(NIR-Blue)/(NIR+Blue))、(Dy、(NIR-Green)/(NIR+Green)、λy、Dy、黄边面积(SDy)、绿峰红谷比值(Rg/Ro)、绿峰红谷归一化值(Rg-Ro)/(Rg+Ro)、SDr/SDy、红边黄边面积归一化值(SDrSDy)/(SDr+SDy)、Dy、SDb、Rg/Ro、RNIR/Green、SDr/SDy、SDb)之间的数学关系均为线性函数。果实坐果期、速生生长期、脂化期和近成熟期,表征叶片钙(Ca)元素含量的有效光谱特征参量分别为光谱反射率(R?)的一阶微分(R′?),即:(R′311、R′965、R′966、R′967、R′984、R′1 047、R′1084、R′1093、R′1 094)、(R′384、R′968、R′972、R′973、R′1014、R′1016、R′1025、R′1026)、(R′531、R′532、R′563、R′569、R′576、R′577、R′580、R′762、R′994)和(R′337、R′338、R′356、R′357、R′1089);表征叶片镁(Mg)元素含量的有效光谱特征参量分别为(R′312、R′313、R′314、R′331、R′418、R′1001、R′1002、R′1003、R′1028、R′1029、R′1030)、(R′317、R′318、R′335、R′336、R′337、R′351、R′399、R′400、R′401、R′489、R′507、R′508、R′514、R′515、R′647、R′648、R′881、R′906、R′907、R′911、R′922、R′923、R′1099)、(R′467、R′468)、和(R′312、R′313、R′314、R′356、R′357、R′829、R′835、R′872、R′1001);表征叶片铁(Fe)元素含量的有效光感特征参量分别为(R′341、R′910、R′911、R′976、R′979、R′980、R′1011、R′1012、R′1015、R′1016、R′1031、R′1032、R′1033)、(R′427、R′428、R′987)、(R′1067、R′1068、R′1069)和(R′405、R′509、R′754、R′995、R′996、R′1007、R′1017、R′1018、R′1019);表征叶片锰(Mn)元素含量的有效光谱特征参量分别为(R′1004、R′1043)、(R′786 nm、R′787、R′788、R′789、R′842、R′856、R′857、R′858、R′882、R′883、R′884、R′886、R′887、R′964、R′965、R′1040、R′1044、R′1045、R′1046)、(R′869、R′870、R′871)和(R′406、R′407、R′408、R′647、R′648、673);表征叶片铜(Cu)元素含量的有效光谱特征参量分别为(R′519、R′527、R′528、R′529、R′533、R′536、R′537、R′538、R′613、R′614、R′615、R′654、R′656、R′657、R′658)、(R′331、R′510、R′511、R′512、R′536)、(R′390、R′391、R′392、R′399、R′401、R′409、R′410、R′411、R′412、R′423、R′424、R′425、R′489、R′513、R′514、R′515、R′516、R′527、R′528、R′529、R′537、R′538、R′539、R′587、R′588、R′599、R′680、R′681、R′682、R′683、R′686、R′687、R′689、R′1001、R′1129)和(R′974、R′1056);表征叶片锌(Zn)元素含量的有效光谱特征参量分别为(R′988 nm、R′989、R′992、R′993)(R′362、R′410、R′411、R′564、R′565、R′566、R′707、R′708、R′709、R′710、R′711、R′712、R′713、R′714、R′715、R′770、R′771、R′772、R′773、R′774、R′775、R′776、R′792、R′859、R′957、R′958、R′959、R′960、R′1008、R′1009、R′1010)、(R′38、R′553、R′554、R′555、R′556、R′853、R′854、R′857)和(R′396、R′397、R′398、R′971、R′974、R′978、R′1094、R′1095)。叶片Ca、Mg、Fe、Mn、Cu、Zn元素含量与表征其含量的有效光谱特征参量之间的数学关系均为线性函数。分别以果实坐果期、速生生长期、脂化期、近成熟期的最有效光谱特征参量为自变量,以叶片N、P、K含量为因变量,以三次函数为数学关系采用度量误差方法构建的果实不同生育时期叶片大量营养元素含量光谱反演模型较回归模型具有更高的估算精度。以有效光谱特征参量为自变量,以坚果单果重和种仁脂肪、蛋白质含量为因变量,以线性函数为数学关系采用度量误差方法构建的果实品质叶片光谱反演模型较回归模型具有更高的估算精度。分别以果实4个不同生育时期的有效光谱特征参量为自变量,以叶片Ca、Mg、Fe、Mn、Cu、Zn含量为因变量,以线性函数为数学关系采用度量误差方法构建的坚果不同生育时期叶片中微量营养元素含量光谱反演模型较回归模型具有更高的估算精度。‘温185’核桃叶片营养元素含量与坚果品质光谱反演模型只适用于树龄在7 a以上的生产园。
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【学位授予单位】：新疆农业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S664.1
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本文编号：2388951