基于高光谱图像的黄瓜叶片叶绿素含量分布检测

• 作者: 张小磊 李志华 申婷婷 石吉勇 邹小波
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 叶绿素 光谱图像 线性回归 植被指数 叶绿素分布
• 年，卷（期）: 2014,（13）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 169-175
• 页数: 7页
• 分类号: S203|Q94-3
• 字数: 3976字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.13.021

摘要

植物叶片叶绿素含量及分布是植物营养信息表达的重要指标。为了给大棚黄瓜营养元素的控制提供理论依据，该研究利用高光谱图像建立简单实用的光谱值和叶绿素含量关系的模型，从而实时、无损地检测叶片的叶绿素分布。选取黄瓜叶片的高光谱图像数据块中450～850 nm波段作为研究波段。选取8个具有代表性的植被指数，建立特征波长λ下相应的光谱反射值 Rλ与黄瓜叶片叶绿素含量之间的关系模型。结果显示，基于最优指数(R695-705)-1-(R750-800)-1的模型可以很好地预测黄瓜叶片叶绿素的含量，校正集和预测集相关系数 r 分别为0.8410和0.8286，最小均方根误差RMSE分别为0.2045和0.2190 mg/g。最后根据最优模型预测叶片上任意位置叶绿素的含量，并通过伪彩手段描述叶绿素含量的分布。研究结果表明，利用高光谱图像技术分析黄瓜叶片叶绿素含量及其在叶面上的分布是可行的。另外，该研究确定的最优植被指数所包含的695～705和750～800 nm 2个波段可用于搭建更加简便实用的快速检测叶片叶绿素的便携式多光谱设备。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹小波	江苏大学食品与生物工程学院	131	1877	25.0	38.0
2	李志华	江苏大学食品与生物工程学院	11	75	3.0	8.0
3	石吉勇	江苏大学食品与生物工程学院	76	768	17.0	25.0
4	张小磊	江苏大学食品与生物工程学院	3	38	3.0	3.0
5	申婷婷	江苏大学食品与生物工程学院	8	58	5.0	7.0