基于高光谱数据的荔枝SPAD值快速估测

• 作者: 刘尉 彭智平 李丹 陈水森 韩留生 黄思宇 黄继川
• 来源期刊: 热带地理
• 学科: 农学
• 关键词: SPAD值 叶片光谱 光谱变量 荔枝
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 710-716
• 页数: 7页
• 分类号: S667.1
• 字数: 4427字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.002764

摘要

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（FD516－FD474）－（FD684－FD660）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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丹		9	48	3.0	6.0
2	陈水森		42	728	15.0	26.0
3	彭智平	广东省农业科学院农业资源与环境研究所	20	247	9.0	15.0
4	黄继川	广东省农业科学院农业资源与环境研究所	11	103	6.0	10.0
5	韩留生		4	27	3.0	4.0
6	刘尉		4	15	3.0	3.0
7	黄思宇		3	10	2.0	3.0