基于辐射传输模型的叶绿素含量定量反演(精)
生态学杂志ChineseJournalofEcology 2006,25(5):591~595 基于辐射传输模型的叶绿素含量定量反演*施润和1,2** 庄大方牛铮王汶
21343(1中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;
北京100101;4中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院遥感应用研究所,中国人民大学环境学院,北京100872)
摘要利用基于叶片内部辐射传输机制的PROSPECT模型模拟大量不同生化含量和叶肉结构的叶片光谱,研究利用高光谱植被指数定量反演叶绿素含量的可行性和精度,并比较各指数的稳定性和抗干扰能力。结果显示,各指数在对叶绿素的敏感性方面相差不大,除三角植被指数(TVI)外,其它指数均随叶绿素含量的增加而减小。叶片水分含量的差异对各指数的影响很小,干物质次之,叶肉结构影响最大。在抵抗干物质影响和叶肉结构影响方面,结构无关色素指数(SIPI)明显优于其它四种指数,吸收中心波深归一化后的面积指数(ABNC)次之。通过使用叶片光学模型的模拟光谱来研究叶绿素含量变化的光谱响应及其影响因素和反演策略,具有较强的理论性和普适性。研究结果与实际观测相吻合,方法简单易行。
关键词辐射传输模型,叶绿素,高光谱,植被指数,反演
中图分类号 Q945 11 文献标识码 A 文章编号 1000-4890(2006)05-0591-05 Quantitativeinversionofchlorophyllcontentbasedonradiativetransfermodel.SHIRunhe,Z HUANGDafang1,NIUZheng3,WANGWen4(1InstituteofGeographicalSciencesandNatu ralResourcesResearch,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China;2GraduateUni versityofChineseAcademyofSci
ences,Beijing100049,China;3InstituteofRemoteSensingApplications,ChineseAcademyo fSciences,Bei
jing100101,China;4SchoolofEnvironmentandNaturalResources,RenminUniversityofChi na,Beijing100872).ChineseJournalofEcology,2006,25(5):591~595. PROSPECTmodelisawell knownleafopticalmodelbasedontheradiativetransferprocesseswithinaleaf,whichwasusedi nthispapertosimulatetheleafreflectancespectraofchlorophyll,water,anddrymattercon tentsandmesophyllstructureparameters,aimedtoinvestigatethefeasibilityandprecisionofhy perspectralvegetationindices(VIs)inchlorophyllprediction,andtheirresistantperformances againstleafwater,drymatter,andmesophyllstructure.Atotalof5widely usedVIsforpredictingchlorophyllcontent,i.e.Chloro
phyllAbsorptionRatioIndex(CARI),TriangularVegetationIndex(TVI),PhotochemicalRef lectanceIndex(PRI),Structured
IndependentPigmentIndex(SIPI),andAreaofBandNormalizationtotheCenterofAb sorptionFeature(ABNC),wereconsidered.ThesimulationresultsshowedthatalltheVIsexce
ptTVIweredecreasedwithincreasingchlorophyllcontent.Watercontenthadlittleinfluenceo nVIs,becausethemajorab
sorptionfeaturesofleafwaterwerelocatedat1300nmand1900nmwhichwerenotusedintheVI s.DrymattercontenthadsomeinfluenceonCARIandTVI,andmesophyllstructuregreatlyaffe ctedtheVIsexceptSIPI,becauseoftheinfluenceofmesophyllstructureontheleafreflectances pectraatbothvisibleandnearin
fraredregions.TheuseofsimulatedspectrainstudyingtheaffectingfactorsofchlorophyllVIsw asasuccessfultrial,whichshowedconsistentresultswithmeasuredriceleafspectra.Itwasconfi rmedthattheuseofmodel
simulatedspectrawastheoreticallybased,simple,andgenerallyapplicable.
Keywords
radiativetransfermodel,chlorophyll,hyperspectra,vegetationindex,inversion.1,2
1 引言
占地球陆地表面70%以上的植被是陆地生态
系统的基本组成部分,对全球物质和能量的交换与
循环产生决定性影响。遥感技术作为目前唯一的空
间对地观测和信息获取手段,以其独特的大空间覆
盖和多时相特征,在区域和全球生态学研究中得到
广泛应用。以森林为研究对象的林业遥感在森林的面积、蓄积量估测、树种分类、资源清查等方面都做出了积极贡献[3,4]。近20年来,遥感正从对地目标的定性描述向定量表达发展,一些生态系统参数已实现通过遥感方法实时获取[2]。随着高光谱技术的出现和成熟,利用传感器高达纳米级的光谱分辨*国家自然科学基金资助项目(40501057和40571130)。**通讯作者收稿日期:2005-06-05 接受日期:2005-12-02
592 生态学杂志第25卷第5期
率,在分子水平对植被生化组分进行定量反演的研究也已在国内外展开[1,5,17]。叶绿素是植物叶片中的基本组成物质,叶绿体是光合过程发生的载体,对光合进程、太阳辐射的光能利用、大气CO2的吸收等具有密切关系。而且,叶绿素作为叶片中的重要含氮物质,对植物氮素营养的吸收和利用具有比较准确的指示作用。此外,由于叶绿素的吸收特征集中在可见光区,其含量多少直接影响叶片和冠层可见光区的反射光谱特征[10]。从生态模型角度上看,叶绿素作为重要的光合作用参与者,其含量常作为输入参数驱动生态模型,而该参数的实地获取,尤其是大范围原始森林地区叶绿素含量的获取困难较大,因此通过遥感手段反演叶绿素是一项具有科学意义的研究。
植被指数(VI)是将不同波段的光谱反射率(有时直接使用传感器上获得的灰度值),经线性或非线性组合,构成能够反映植物某种特征信息的指数。由于植被指数在构
建过程中,充分考虑了待反映特征的光谱特性,因此比传统统计回归的方法具有更好的稳定性和鲁棒性(robust),即指与某特定特征无关的其它参数在一定范围内的
摄动,几乎不会对反映该特征的植被指数造成影响。另外,与纯机理模型相比,植被指数更简单易用,是一种介于统计方法和物理方法之间的半经验方法。高光谱技术的应用,使获得纳米级窄波段植被指数成为可能,避免了宽波段植被指数应用中,由于传感器的波段中心位置、波段宽度和波段响应曲线的差异造成不同传感器获得的植被指数之间缺乏可比性。
本文利用基于叶片内部辐射传输物理机制的PROSPECT模型模拟出不同叶绿素
含量、不同水分含量、不同干物质含量以及不同叶肉结构参数下的叶片反射率数据,对利用高光谱植被指数反演叶片叶绿素含量进行尝试,并评价叶片中其它生化组分和叶片物理结构对其造成的影响,旨在推动分子水平植物生化组分遥感生态测量的发展2 PROSPECT模型及其模拟数据
PROSPECT模型是从平板模型发展起来的一个基于辐射传输理论的叶片光学模型,用于计算叶片在可见光到近红外波段(400~2500nm)的半球反射率和透过率,适用于各种阔叶[12,13]。其对原始平板模型做了以下两点重要改进。首先,考虑到在[6] [8]
有简单的各向同性特征,因此引入最大入射角概念,用于表示入射光线的立体角。其次,考虑到实际叶片并非单层紧密叶,叶片中还含有与叶肉细胞具有不同折射系数的空气,因此引入叶肉结构参数N,假设叶片是由N层同性层叠加而成,由N 1层空气隔开,且光线的非漫射特性只存在与叶片顶层,光线一旦进入叶片就成为各向同性的漫射光。这样,叶片的反射率和透过率可以表示如下:
90RN-1,90
(1)
1- 90RN-1,90 TN-1,90
TN, =(2)
1- 90RN-1,90
式中, 为定义入射立体角的最大入射角,等式右边
RN, = +
以为下标的参数表示顶层反射率和透过率,以90为下标的表示除顶层外的N-1层的反射率和透过率,RN-1,90和TN-1,90分别表示N-1层的总反射率和透过率。顶层反射率和透过率的表达式很复杂,是关于折射指数、平板透过系数和电解板表面平均透过率的函数。最终,理论上可用于模拟叶片光谱特性的PROSPECT模型仅需平板透过系数!和叶肉结构参数N两个参数,是迄今为止形式最简单的叶片辐射传输模型。其中,!是联系叶片光学属性与生化组分的桥梁,其与吸收系数k具有如下关系:
!-(1-k)e示为:
Ci?Ki(?)
(4)
Ni
式中,?是波长;Ki是叶片第i种生化组分的光谱特
k(?)=ke(?)+
-k
-k
k
x
-1-x
edx=0(3)
而叶片总吸收系数k与生化组分浓度的关系可以表
!
定吸收系数,在PROSPECT模型中考虑了水、叶绿素和干物质三种生化组分的特定吸收系数曲线;Ci
为第i种生化组分的浓度,包括叶绿素Cab,水Cw和干物质Cm;ke是白化叶在
500nm前的非零吸收特征;N是叶肉结构参数。
这样,借助PROSPECT模型,可以前向模拟出在给定水分、叶绿素、干物质和叶肉结构参数下的叶片光谱;反之,通过模型的反演,也可以从叶片光谱信息中获取上述三种生化组分的浓度信息。已有学者用不同类型的叶片对PROSPECT模型的性能进行了检验,结果表明,该模型是目前最好的叶片光学模型之一。本文中以PROSPECT模型模拟数据作为数据源,可以更好地比较不同植被指数对叶绿素。施润和等:基于辐射传输模型的叶绿素含量定量反演
593
ABNC。
通过设置不同的生化含量和叶肉结构作为输入参数集,利用PROSPECT模型可以模拟出叶片400~2500nm的光谱反射率,继而计算出表1所列的5种叶绿素指数。首先,我们保持叶片含水量、干物质含量和叶肉结构参数不变,仅改变叶绿素含量,考察上述指数对叶绿素变化的响应及其敏感性。然后,保持叶绿素含量不变,依次分别改变叶片含水量、干物质含量和叶肉结构参数,考察上述叶绿素指数是否受这些因素的干扰及其受干扰程度。4 结果与分析
4 1 对不同叶绿素含量的敏感性分析
将PROSPECT模型中的叶肉结构参数(N)、含水量(Cw)和干物质含量(Cm)3个参数分别取固定值:2,0 015cm和0 005g?cm-2,叶绿素含量参数(Cab)分别取
20~100#g?cm-2,模拟出81条叶片光谱曲线,通过表1中的表达式计算各高光谱植
被指数。由于各指数的取值范围不同,为便于比较,对其在0到1区间进行归一化处理。如图1所示,5个指数中只有TVI对叶绿素含量变化的响应呈非单调特征,即当Cab为20~37#g?cm
-2
素对植被指数的干扰,更科学地评价可用于叶绿素反演的植被指数。3 研究方法
由于叶绿素特有的生化结构,其因电子跃迁造成的光谱吸收仅体现在可见光区域。具体地说,叶绿素a在380~450nm和675nm,叶绿素b在410
~470nm和610nm处都有显著的吸收峰[7]。因此,许多学者提出了多种基于叶片可见光区域特定波长处反射率的高光谱植被指数,用于估算叶片叶绿素含量。表1中列举了5种常用的叶绿素高光谱指数,作为本文的讨论对象。
表1 5种高光谱叶绿素植被指数
Tab.1 5hyperspectralVIsforchlorophyllpredictionstudied植被指数
表达式*
叶绿素吸收比指R700R700670a+R670+b
CARI=CAR=数(CARI)[14]R670R670
a+1
R700-R550
其中,a=,b=R550-550a
150三角植被指数120(R-R)-200(R-R)
TVI=
(TVI)[9]2光化学反射率指R570-R531
PRI=
数(PRI)11R570+R531结构无关色素指R800-R445
SIPI=
数(SIPI)[16]R800-R680
吸收中心波深归1-一化面积指数Ri
BNC=(5)(ABNC)[15]Rc
1-Ric
注:表达式中R为反射率,下标为数字表示以nm为单位的波长;下标i、c分别为连续统和吸收特征中心位置。
时,TVI随
Cab的增加而增加,而当Cab为38~100#g?cm-2时,TVI则随Cab的增加而减小。从叶片光谱形态上
看,该指数所用的3个波长分别属于绿峰、红谷和近红外高峰,恰好构成一个三角形,而其计算公式就是以波长为横轴,以光谱反射率为纵轴计算该三角形的面积。
由于当叶绿素含量增加时,红谷和绿峰处的反射率都会随之减小,而TVI公式中两者的系数
对于表1所列前4种植被指数,均由若干个离散波长处反射率经过一定运算后构成。其中,三角植被指数(TVI)和结构无关色素指数(SIPI)考虑了近红外处的光谱反射率外,另两种指数均只考虑了可见光区域的光谱反射率。吸收中心波深归一化面积指数(ABNC)是一种特殊的植被指数,在本研究中,它考虑了从可见光绿波段到近红外波段整个吸收特征各个波长处的光谱反射率(550~750nm)。在该吸收特征两端作一连线(称为#连续统?),从而得到各波长在连续统上的光谱反射率值Ri。以该吸收特征的吸收最强处(即反射率最小处)为中心,其反射率和连续统上的反射率分别记为Rc和Ric,即可通过表1所列式(5)求得经吸收中心波深归一化处理后的光谱反射率BNC。这时,连续统两端处的BNC值为0,而吸收中心处的BNC值为1。BNC5图1 高光谱植被指数对叶绿素含量的敏感性分析
Fig.1 SensitivityanalysisofhyperspectralVIsonchlorophyllcontent
594 生态学杂志第25卷第5期
分别为一负一正,因此造成其对叶绿素变化的响应不单调。相反,同样是面积概念的高光谱指数AB NC对叶绿素变化十分敏感,且具有很好的线性关系。CARI和PRI的效果与ABNC接近,都可以作为反演叶绿素含量的指标。而SIPI对叶绿素变化的响应呈非线性,在低叶绿素含量时比较好,但在高叶绿素含量时敏感性较差。
4 2 抵抗水和干物质影响的能力
水的吸收特征主要集中在近红外900nm以后的区域,其最主要的两个吸收峰分别位于1400和1900nm处,而本文研究的5种高光谱植被指数所使用的光谱反射率都位于可见光和近红外800nm以前区域。PROSPECT模拟数据同样显示,叶片含水量的差异对于这5个指数的影响很小。而以纤维素和木质素为主的干物质对该区域光谱反射率的影响主要集中在红边和近红外高峰处,另外对可见光绿波段也有轻微影响。图2所示是当叶肉结构参数(N)、叶绿素含量(Cab)和含水量(Cw)分别取2,50#g?cm
-2
ABNC次之,CARI和TVI受干物质影响最明显。
表2 不同干物质含量下的高光谱植被指数
Tab.2 HyperspectralVIswithdifferentdrymatterscontentsCm0 0050 0100 0150 0200 025SI
CARI0 51620 50000 48450 46970 455713 28%
TVI31 771929 955928 318526 831925 474424 72%
PRI-0 0230-0 0229-0 0227-0 0226-0 02242 68%
SIPI0 99740 99700 99650 99590 99540 20%
ABNC16 282416 479316 661816 831916 99154 36%
4 3 抵抗叶肉结构影响的能力
叶肉结构参数(N)是PROSPECT模型的4个输入参数中唯一一个无法用物理或化学方法实测获得的参数,而它对叶片反射光谱的影响相当大,且作用范围覆盖整个可见光、近红外区域(图3)。与4 2类似,将叶绿素含量、含水量和干物质含量分别固定
-2
在50#g?cm,0 015cm和0 005g?cm-2时,用PROSPECT模型模拟叶肉结构参数等于1 0~3 0(取0 5为步长)时的叶片反射率光谱,计算各高光谱指数值,最后计算并比较(6)式所示的SI。从表3可以看出,叶肉结构参数对高光谱植被指数的影响很大,同样的叶绿素含量,当叶肉结构参数从1 0变化到3 0时,CARI竟然相差了近3倍。5种指数中,SIPI对叶肉结构参数最不敏感,ABNC次之,PRI、TVI和CARI受叶肉结构影响很大,在该参数无法确定的情况下,使用这3个指数反演叶绿素含量具有较大风险。
和0 015cm时,干物质含量(Cm)从0 005
-2
变化到0 025g?cm(以0 005g?cm
-2
为步长)时
的模拟光谱反射率。
图2 不同干物质含量下的叶片反射率模拟光谱
Fig.2 Simulatedleafreflectancespectrawithdifferentdrymatterscontents
注:虚线处自上到下干物质含量依次为0 005,0 010,0 015,0 020和0 025g?cm-2。定义敏感性指数(SI)为:
SI=%100%(6)
|VI|min
其中,VI表示各种高光谱植被指数,由于有的指数值为负,因此统一比较其绝对值。表2描述了在不同干物质含量下,各高光谱植被指数值及其敏感性指
,图3 不同叶肉结构参数下的叶片反射率模拟光谱
Fig.3 Simulatedleafreflectancespectrawithdifferentmesophyllstructureparametervalues 注:虚线处自上到下叶肉结构参数值依次为3 0,2 5,2 0,1 5和1 0。
施润和等:基于辐射传输模型的叶绿素含量定量反演
表3 不同叶肉结构参数下的高光谱植被指数
Tab.3 HyperspectralVIswithdifferentmesophyllstructureparame tervaluesN1 01 52 02 53 0SI
CARI0 20230 3650 51620 63650 7289260 31%
TVI19 700926 841731 771935 249937 756491 65%
PRI-0 0286-0 0259-0 023-0 0206-0 018852 13%
SIPI0 97940 98950 99741 0041 00963 08%
ABNC14 394815 42516 282416 927117 426421 06%
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缺点有3个:&外推性不强;?研究影响因素的敏感性分析较难;(试验投入较大。利用基于物理模型的模拟数据进行研究,既具有理论基础、符合物理规律,与实测结果一致性程度高,又能获得大量模拟数据,尤其是实测中无法或很难获得的一些极端或低概率情况。该方法成本低,可以在短时间内模拟大量满足研究用途的数据,是一种值得推广的方法。参考文献
5 讨论
一个好的叶绿素高光谱植被指数应该同时具备两个条件,即对叶绿素含量敏感和对其它因子不敏感。综合使用PROSPECT模型模拟叶片光谱的分析结果,SIPI在定量反演叶绿素含量和抵抗其它因素干扰方面更胜一筹。但当叶绿素含量较高
时,SIPI对叶绿素含量的敏感性下降,有达到饱和的趋势。基于吸收中心波深归一化处理的面积高光谱植被指数ABNC次之。
于2004年夏、秋在南京农业大学进行了中熟粳稻(南农4069)完整生长季的光谱观测,研究区分4个氮肥处理水平,可以在同一时期得到不同叶绿素含量的叶片。分别在分蘖、拔节、抽穗和成熟四个时期进行观测。虽然叶肉结构参数无法直接测量,但研究表明,其与叶片的生长和老化有密切联系,因此不同生育期的叶片具有不同的叶肉结构参数值[12]。结果显示,在同一时期,上述5种高光谱植被指数都与叶绿素含量存在较好的相关性。实测数据中的叶绿素含量最小为35 3#g?cm-2,其余均>40#g?cm-2,因此无法验证TVI的非单调特征。对同一氮肥处理水平、不同时期的观测结果进行分析,发现SIPI和ABNC与叶绿素含量的相关性略高于其它3种植被指数。虽然不同生育期水稻叶片的叶肉结构参数会存在一定差异,但这种差异不是很显著。我们将实测反射率光谱、测得的叶绿素含量、叶片含水量和干物质含量代入PROSPECT模型,使用迭代优化的方法求出各生育期、各氮肥处理水平下的最优叶肉结构参数,其绝对值最多仅相差1 1。
植被指数利用特定生化组分对入射太阳光的选择性吸收特点建立生化组分与光谱之间的简单关系,是一种灵活简便、稳定性较好的反演方法。但过去的研究通常以某块区域、某次试验的数据为基础,来研究反演特定参数的最佳植被指数,这种方法的
[1] 丁圣彦,李昊民,钱乐祥.2004.应用遥感技术评价植被生化物
质含量的研究进展[J].生态学杂志,23(4):109~117.
[2] 王军邦,牛铮,胡秉民,等.2004.定量遥感在生态学研究中
的基础应用[J].生态学杂志,23(2):152~157.
[3] 赵宪文.1997.林业遥感定量估测[M].北京:中国林业出版
社,24~141.
[4] 赵宪文,李崇贵,斯林,等.2002.基于信息技术的森林资源
调查新体系[J].北京林业大学学报,24(5/6):147~155.
[5] 施润和,牛铮,庄大方.2005.叶片生化组分浓度对单叶光谱
影响研究[J].遥感学报,9(1):1~7.
[6] 宫鹏.1999.遥感生态测量学进展[J].自然资源学报,14
(4):313~317.
[7] 程乾,黄敬峰,王人潮,等.2004.MODIS植被指数与水稻叶
面积指数及叶片叶绿素含量相关性研究[J].应用生态学报,15(8):1363~1367.
[8] BannariA,MorinD,BonnF.1995.Areviewofvegetationin
dices[J].RemoteSens.Rev.,13(1):95~120.
[9] BrogeNH,https://www.360docs.net/doc/9710808260.html,paringpredictionpowerand
stabilityofbroadbandandhyperspectralvegetationindicesfores timationofgreenleafareaindexandcanopychlorophylldensity[J].RemoteSens.Environ.,76( 2):156~172.
[10] CurranPJ.1989.Remotesensingoffoliarchemistry[J].Remote
Sens.Environ.,30(3):271~278.
[11] GamonJA,PenuelasJ,FieldCB.1992.Anarrowwavebandspec tralindexthattracksdiurnalchangesinphotosyntheticefficiency[J].RemoteSens.Environ.,4 1(1):35~44.
[12] JacquemoudS,BaretF.1990.PROSPECT:Amodelofleafopti calpropertiesspectra[J].RemoteSens.Environ.,34(2):75~91.
[13] JacquemoudS,UstinSL,VerdeboutJ,etal.1996.Estimating leafbiochemistryusingthePROSPECTleafopticalpropertiesmodel[J].RemoteSens.Enviro n.,56(3):194~202.
[14] KimMS,DaughtryCST,ChappelleEW,etal.1994.Theuseof highspectralresolutionbandsforestimatingabsorbedphotonsyn theticallyactiveradiation(APAR)[A].In:Proc.ISPRS[C].France:Vald)Isere,299~306. [15] KokalyRF,ClarkRN.1999.Spectroscopicdeterminationofleaf biochemistryusingband depthanalysisofabsorptionfeaturesandstepwisemultiplelinearregression[J].RemoteSens. Environ.,67:267~287.
[16] PenuelasJ,BaretF,FilellaI.1995.Semi empiricalindicestoas
sesscartotenoids/chlorophyllaratiofromleafspectralreflectance[J].Photosynthetica,31:221 ~230.
[17] Zarco TejadaPJ,MillerJR,MoralesA,etal.2004.Hyperspec tralindicesandmodelsimulationforchlorophyllestimationinopen
canopytreecrops[J].RemoteSens.Environ.,90(4):463~476.
作者简介施润和,男,1979年生,博士研究生,研究方向为植被定量遥感,发表论文10余篇。E mail:shirh@https://www.360docs.net/doc/9710808260.html,责任编辑王伟
(完整word版)叶绿素含量的测定
叶绿素含量的测定 一、原理 根据叶绿体色素提取液对可见光谱的吸收，利用分光光度计在某一特定波长测定其吸光度，即可用公式计算出提取液中各色素的含量。 根据朗伯—比尔定律，某有色溶液的吸光度A 与其中溶质浓度C 和液层厚度L 成正比，即A ＝αCL 式中：α比例常数。当溶液浓度以百分浓度为单位，液层厚度为1cm 时，α为该物质的吸光系数。各种有色物质溶液在不同波长下的吸光系数可通过测定已知浓度的纯物质在不同波长下的吸光度而求得。 如果溶液中有数种吸光物质，则此混合液在某一波长下的总吸光度等于各组分在相应波长下吸光度的总和。这就是吸光度的加和性。今欲测定叶绿体色素混合提取液中叶绿素a 、b 和类胡萝卜素的含量，只需测定该提取液在三个特定波长下的吸光度A ，并根据叶绿素a 、b 及类胡萝卜素在该波长下的吸光系数即可求出其浓度。在测定叶绿素a 、b 时为了排除类胡萝卜素的干扰，所用单色光的波长选择叶绿素在红光区的最大吸收峰。 已知叶绿素a 、叶绿素b 的80%丙酮溶液在红外区的最大吸收峰分别位于663、645nm 处。已知在波长663nm 下叶绿素a 、叶绿素b 在该溶液中的吸光系数的分别为82.04和9.27；在波长645nm 处的吸光系数分别为16.75和45.60。根据加和性原则列出以下关系式： A663=82.04Ca+9.27Cb （1） A645=16.76Ca+45.60Cb （2） 式（1） （2）A 663nm 和A645nm 为叶绿素溶液在663nm 和645nm 处的吸光度，C a C b 分别为叶绿素a 、叶绿素b 的浓度，以mg/L 为单位。 解方程（1） （2）组得 C a =12.72 A 663—2.59 A 645 (3) C b =22.88 A 645—4.67 A 663 (4) 将C a +C b 相加即得叶绿素总量C T C T ＝ C a 十C b ＝20.29A 645—8.05 A 663 (5) 从公式（3）、（4）、（5）可以看出，，就可计算出提取液中的叶绿素a 、b 浓度另外，由于叶绿素a 叶绿素b 在652nm 的吸收峰相交，两者有相同的吸光系数（均为30.5），也可以在此波长下测定一次吸光度（A 652）而求出叶绿素a 、叶绿素 b 总量 所测定材料的单位面积或单位重量的叶绿素含量可按下式进行计算： C T ＝ 5 .341000 652 A (6) 有叶绿素存在的条件下，用分光光度法可同时测出溶液中类胡萝卜素的含量。Licht-enthaler 等对Arnon 进行了修正，提出了 80%丙酮提取液中3种色素含量的计算公式： C a ＝12.21A 663—2.59 A 646 (7)
叶绿素a的测量-乙醇提取法
Hydrobiologia485:191–198,2002. ?2002Kluwer Academic Publishers.Printed in the Netherlands. 191 Chlorophyll-a determination with ethanol–a critical test ′Eva P′a pista1,′Eva′Acs2&B′e la B?ddi3,? 1E?tv?s Lor′a nd University of Science,Doctoral School,P′a zm′a ny P′e ter allee1/A,Budapest H-1117,Hungary 2E?tv?s Lor′a nd University of Science,Department of Microbiology,P′a zm′a ny P′e ter allee1/C Budapest H-1117, Hungary 3E?tv?s Lor′a nd University of Science,Department of Plant Anatomy,P′a zm′a ny P′e ter allee1/C,Budapest H-1117,Hungary Tel:12660240;E-mail:bbfotos@ludens.elte.hu (?Author for correspondence) Received2May2001;in revised form30August2002;accepted20August2002 Key words:algae,chlorophyll-a determination,ethanol,ISO standard10260(1992) Abstract Chlorophyll-a content is widely used as an indicator of the quality of freshwater bodies.Quanti?cation of chlorophyll-a is a routine procedure in the test laboratories of water works,and in research laboratories.Although attempts have been made to standardise the measurement procedure,there are nonetheless many procedures currently in use.This work is focused on a careful re-examination of the ISO:10260,1992standard,which prescribes90%(v/v)ethanol for chlorophyll extraction and measurement.Chlorophyll contents of cultures of the cyanobacterium Synechococcus elongatus N?geli and the chlorophyte Scenedesmus acutus Meyen were determined by means of a series of concentrations of ethanol/water mixtures which were employed as extracting agents–the water content was gradually decreased from20to0%.The extraction procedure was veri?ed by measuring the amount of retained water after using both water and oil pumps for?ltering the samples.The spectroscopic effects of the presence of water were studied and the molecular background of these spectral phenomena is discussed.The extraction yields obtained with90%ethanol were compared to those obtained with methanol and acetone.On the basis of the calculated error level,improvements to the ISO:10260,1992standard method have been suggested. Introduction The chlorophyll(Chl)content of freshwater bodies is a widely accepted indicator of water quality.Research projects on periphyton(Cattaneo,1983;Jonsson, 1987;Robinson&Rushforth,1987;Pantecost,1991) or phytoplankton(Kiss&Genkal,1993;Balogh et al., 1995;Jones,1995;Kiss,1996;Sha?k et al.,1997; Skidmore et al.,1998;Kiss et al.,1998)use these characteristics to describe the trophic state(Sumner &Fisher,1979;V?r?s&Padisák,1991;Talling, 1993)of the studied system.However,the identi?c-ation of the alga species,the knowledge of the algal cell number,or the physiological state of cells may also be important in providing a true picture of the water quality or trophic state.A combination of Chl determination and consideration of these other factors may provide an improvement in the reliability and ac-curacy of water quality estimation.Uterm?hl(1958) developed a method to determine the individual num-ber of algae with an inverted microscope and Lund et al.(1958)described a procedure to estimate the accuracy and limitations of Uterm?hl’s method. If certain taxa are in developing or degrading stages in the studied populations,consideration of the factors above is essential,since certain species produce toxins harmful to both water animals and hu-man(Slatkin et al.,1983;Codd et al.,1992).It has been established that the presence of algae and thus the Chl content indicate the concentration of certain chemicals or the appearance of toxins in the drinking water(Bernhardt&Clasen,1991).Thus,considera-
植物叶绿素测定方法
叶绿素含量的测定 一、原理 根据叶绿体色素提取液对可见光谱的吸收，利用分光光度计在某一特定波长测定其吸光度，即可用公式计算出提取液中各色素的含量。根据朗伯—比尔定律，某有色溶液的吸光度A与其中溶质浓度C和液层厚度L成正比，即A＝αCL式中：α比例常数。当溶液浓度以百分浓度为单位，液层厚度为1cm时，α为该物质的吸光系数。各种有色物质溶液在不同波长下的吸光系数可通过测定已知浓度的纯物质在不同波长下的吸光度而求得。如果溶液中有数种吸光物质，则此混合液在某一波长下的总吸光度等于各组分在相应波长下吸光度的总和。这就是吸光度的加和性。今欲测定叶绿体色素混合提取液中叶绿素a、b和类胡萝卜素的含量，只需测定该提取液在三个特定波长下的吸光度A，并根据叶绿素a、b 及类胡萝卜素在该波长下的吸光系数即可求出其浓度。在测定叶绿素a、b时为了排除类胡萝卜素的干扰，所用单色光的波长选择叶绿素在红光区的最大吸收峰。 二、材料、仪器设备及试剂 （一）材料：新鲜（或烘干）的植物叶片。 （二）仪器设备：1）分光光度计；2）电子顶载天平（感量0.01g）；3）研钵；4）棕色容量瓶； 5）小漏斗；6）定量滤纸；7）吸水纸； 8）擦境纸；9）滴管。 （三）试剂：1）95%乙醇（或80%丙酮）（v丙酮：v乙醇=2：1的95%水溶液）；2）石英砂；3）碳酸钙粉。暗中2h，0.5g，25ml 三、实验步骤 1）取新鲜植物叶片（或其它绿色组织）或干材料，擦净组织表面污物，剪碎（去掉中脉），混匀。 2）称取剪碎的新鲜样品 0.2g ，共3份，分别放入研钵中，加少量石英砂和碳酸钙粉及2～3ml 95%乙醇，研成均浆，再加乙醇10ml，继续研磨至组织变白。静置3～5m 3）取滤纸1张，置漏斗中，用乙醇湿润，沿玻棒把提取液倒入漏斗中，过滤到25ml棕色容量瓶中，用少量乙醇冲洗研钵、研棒及残渣数次，最后连同残渣一起倒入漏斗中。 4）用滴管吸取乙醇，将滤纸上的叶绿体色素全部洗入容量瓶中。直至滤纸和残渣中无绿色为止。最后用乙醇定容至25ml，摇匀。 5）把叶绿体色素提取液倒入光径1cm的比色杯内，以95%乙醇为空白，在波长663nm 和645nm下测定吸光度。在波长663nm、645nm下或652nm测定吸光度。 四、实验结果计算 叶绿素a的含量 = 12.7 ? OD 663 – 2.69 ? OD 645 叶绿素a的含量 = 22.9 ? OD 645 – 4.86 ? OD 663 叶绿素a、b的总含量 = 8.02 ? OD 663 + 20.20 ? OD 645
叶绿体色素的提取分离理化性质和叶绿素含量的测定
实验报告 植物生理学及实验（甲）实验类型：课程 名称：实验名称：叶绿体色素的提取、分离、理化性质和叶 绿素含量的测定姓名：专业：学 号：指导老师：同组学生姓名： 实验日期：实验地点： 二、实验内容和原理一、实验目的和要求装 四、操作方法与实验步骤三、主要仪器设备订 六、实验结果与分析五、实验数据记录和处理 七、讨论、心得一、实验目的和要求、掌握植物中叶绿体色素的分离和 性质鉴定、定量分析的原理和方法。1 和b的方法及其计算。a2、熟悉在 未经分离的叶绿体色素溶液中测定叶绿素二、实验内容和原理以青菜为 材料，提取和分离叶绿体色素并进行理化性质测定和叶绿素含量分析。 原理如下：80%的乙醇或95%叶绿素和类胡萝卜素均不溶于水而溶于有机溶剂，1、常用的丙酮提取。、皂化反应。叶绿素是二羧酸酯，与强碱反应， 形成绿色的可溶性叶绿素2． 盐，就可与有机溶剂中的类胡萝卜素分开。- COOCHCOO3 Mg + 2KOH C32H30ON4Mg + 2KOH +CH3OH
HONC43230+C20H39OH 、3H+可依次被在酸性或加温条件下，叶-COOCOOCH39 20 绿素卟啉环中的Mg++取代反应。Mg2+, Cu2+ 取代Cu++取代形成褐色的去镁叶绿素和绿色的铜代叶绿素。(H+和H+ ) 取代(Zn2+) 绿色褐色 、叶绿素受光激发，可发出红色荧光，反射光下可见红色荧光。4645其中叶绿素吸收红光和兰紫光，红光区可用于定量分析，5、定量分析。 652可直接用于总量分析。663用于定量叶绿素a,b及总量，而和C最大吸收光谱不同的两个组分的混合液，它们的浓度根据朗伯-比尔定律， *k+C*kOD=Ca*k与吸光值之间有如下的关系： OD=Ca*k+C b2 1g/L和b的80查阅文献得，2b1 b1a1a2b时，比吸收系％丙酮溶液，当浓度为 叶绿素a 值如下。数k k 比吸收系数波长/nm b 叶绿素a 叶绿素 9.27 82.04 663 45.60 645 16.75
利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度
利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度 摘要：高光谱技术作为一种新兴光谱技术，被广泛应用于植物的无损检测中，植被叶片叶绿素含量的估测就是其中之一。利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层“图谱”数据，在逐步提取影像中光照土壤、阴影土壤、光照植被、阴影植被四种组分光谱的基础上，通过选取的敏感波段构建光谱植被指数和叶绿素密度进行波段自相关分析，探讨各个分量对作物叶绿素密度反演的影响。 关键词：高光谱技术；叶绿素；反演 0 引言 植物通过光合作用获取营养物质，在植物光合作用中，植物细胞中的叶绿体占据了重要的地位，而叶绿体中的色素有叶绿素（叶绿素a，叶绿素b 和叶绿素a+b）与类胡萝卜素（胡萝卜素和叶黄素）。其中，叶绿素是植物光合作用中最重要的色素，其作为主要吸收光能的物质，直接影响植物光合作用的光能利用率。叶片单位面积的叶绿素含量是植物总体生长状况的一个重要指标。叶片叶绿素含量的测定可以用来检测和研究植物突变、压力和营养状态，作物压力和萎黄病的检测对精细农业具有重要的潜在影响[1]。 随着光谱技术的发展，其被应用到各个领域。而高光谱技术作为光谱技术的一种，由于具有众多优点，在光谱检测方面应用十分广泛，备受人们的青睐。人类肉眼的视觉范围在380~780 nm 之间，而高光谱的波段非常宽，一些高光谱仪器的波段达350~2 500 nm。因此，通过高光谱技术可以对绿色植物进行叶绿素的检测和定量分析。本文对高光谱技术在植物，特别是在经济作物的叶绿素含量检测和定量分析中的应用加以概述[2]。 1 成像系统简介及数据处理 1.1 高光谱成像技术简介 高光谱成像技术是在多光谱成像的基础上发展而来的，在较宽的波段范围内，利用成像光谱仪对目标物体进行连续成像，从而获得每个像元的数十或数百条光谱信息。其成像特点是：光谱范围广（200~2 500nm）、超多波段（上百个波段）、高的高光谱分辨率（几个nm）、波段窄（≤10-2λ）和图谱合一等。由于所获得的图像信息不仅可以反映物体的大小、形状、缺陷等外部特征，而且不同物体因结构和成分的不同使光谱吸收也不同，从而可以用于物体内部的物理结构和化学成分的检测。 高光谱成像检测装置主要由光源、光谱相机（成像光谱仪+CCD）、装有图像采集卡的计算机组成，如图1所示[3]
叶绿素含量的测定
叶绿素含量的测定 一.实验原理 根据叶绿体色素提取液对可见光谱的吸收，利用分光光度计在某一特定波长测定其吸光度，即可用公式计算出提取液中各色素的含量。 根据朗伯—比尔定律，某有色溶液的吸光度A与其中溶质浓度C和液层厚度L成正比，即A＝αCL.式中：α比例常数。当溶液浓度以百分浓度为单位，液层厚度为1cm时，α为该物质的吸光系数。各种有色物质溶液在不同波长下的吸光系数可通过测定已知浓度的纯物质在不同波长下的吸光度而求得。 如果溶液中有数种吸光物质，则此混合液在某一波长下的总吸光度等于各组分在相应波长下吸光度的总和。就是吸光度的加和性。如欲测定叶绿体色素混合提取液中叶绿素a、b和类胡萝卜素的含量，只需测定该提取液在三特定波长下的吸光度A，并根据叶绿素a、b 及类胡萝卜素在该波长下的吸光系数即可求出其浓度。在测定叶绿素a、b时为了排除类胡萝卜素的干扰，所用单色光的波长选择叶绿素在红光区的最大吸收峰。 植物叶绿素含量测定----丙酮提取法 高等植物光合作用过程中利用的光能是通过叶绿体色素(光合色素)吸收的。叶绿体色素由叶绿素a、叶绿素b、胡萝卜素和叶黄素组成。叶绿体色素的提取、分离和测定是研究它们的特性以及在光合中作用的第一步。叶片叶绿素含量与光合作用密切相关，是反眏叶片生理状态的重要指标。在植物光合生理、发育生理和抗性生理研究中经常需要测定叶绿素含量。叶绿素含量也是指导作物栽培生产和选育作物品种的重要指标。 ● 叶绿素不溶于水，溶于有机溶剂，可用多种有机溶剂，如丙酮、乙醇或二甲基亚砜等研磨提取或浸泡提取。叶绿色素在特定提取溶液中对特定波长的光有最大吸收，用分光光度计测定在该波长下叶绿素溶液的吸光度(也称为光密度)，再根据叶绿素在该波长下的吸收系数即可计算叶绿素含量。 ●利用分光光计测定叶绿素含量的依据是Lambert-Beer定律，即当一束单色光通过溶液时，溶液的吸光度与溶液的浓度和液层厚度的乘积成正比。其数学表达式为： ●A=Kbc 式中：A为吸光度；K为吸光系数；b为溶液的厚度；c为溶液浓度。 ●叶绿素a、b的丙酮溶液在可见光范围内的最大吸收峰分别位于663、645nm处。叶绿素a 和b在663nm处的吸光系数（当溶液厚度为1cm，叶绿素浓度为g·L-1时的吸光度）分别为82.04和9.27；在645nm处的吸光系数分别为16.75和45.60。根据Lambert-Beer定律,叶绿素溶液在663nm和645nm处的吸光度（A663和A645）与溶液中叶绿素a、b和总浓度（a+b）（Ca、Cb 、Ca十b，单位为g·L-1），的关系可分别用下列方程式表示： ●A663=82.04C a+9.27C b （1） ●A645=16.76C a+45.60C b（2） ●C a=12.7 A663—2.59 A645(3) ●C b=22.9 A645—4.67 A663 (4) ●C a十b＝20.3 A645—8.04 A663 (5) ●
叶绿素含量测定方法(精)
叶绿素含量测定方法---丙酮法 由于微藻的生长周期比较复杂，包括无性繁殖阶段和有性繁殖阶段，其在不同阶段的生理形态不同，有时藻细胞会聚集在一起，以片状或团状形式存在，在显微镜下难以确定其所包含的细胞数量。 藻细胞中叶绿素的含量（特别是叶绿素a的含量）通常随与细胞的生长呈较好的线性关系，因此可通过测定藻细胞中叶绿素含量变化来反映微藻的生长情况。叶绿素测定采用丙酮研磨提取法。 取适量藻液于10 mL离心管中在4000 rpm转速下离心10 min，弃去上清液，藻泥中加入适量的100 %的丙酮。采用丙酮提取法时在试管研磨器中冰浴研磨5 min，4000 rpm离心后，上清液转入10 mL容量瓶中。按上述方法对藻体沉淀进行萃取，直至藻体沉淀呈白色为止。定容后，采用722S型可见分光光度计分别测定645 nm和663 nm下萃取液的吸光值，叶绿素含量用以下公式进行计算（Amon,1949）： 叶绿素a含量用以下公式进行计算： Chlorophyll a (mg/L) = (12.7×A663 nm－2.69×A645 nm)×稀释倍数 叶绿素b含量用以下公式进行计算： Chlorophyll b (mg/L) = (22.9×A645 nm－4.64×A663 nm)×稀释倍数 叶绿素总含量用以下公式进行计算： Chlorophyll a＋b (mg/L) = (20.2×A645 nm＋8.02×A663 nm)×稀释倍数 由于丙酮的沸点较低，较高温度下挥发很快。此外，叶绿素稳定性较差，见光易分解，因此，本实验中叶绿素的提取和测定均在低温黑暗条件下进行，以减少提取过程中的损失。 叶绿素提取方法 提取液：本试验用DMSO/80%丙酮(l/2，v/v)提取的叶绿素，谭桂英周百成底栖绿藻叶绿素的二甲基亚砜提取和测定法* 海洋与湖沼 1987 18（3）295--300. 一、直接浸提法： 1、准确量取10ml藻液,加到15ml离心管中，放在台式离心机离心，3500r/min （根据不同的藻选择不同那个的离心转速）离心5min倒上清；留藻泥。随后在盛有藻泥的离心管中加入蒸馏水，与藻泥混匀后再次离心，目的是除去藻细胞表面的盐份，此清洗过程重复三次。 2、往藻泥中加二甲基亚砜3.33ml，65℃水浴9h，20h； 3、然后离心，将上清转移到10ml棕色瓶中， 4、添加6.67ml80%丙酮到离心管中，混匀，离心，再将上清转移到10ml棕色瓶中。 5、定容，待测。
叶绿素含量的测定
叶绿素含量的测定 绿素含量的绿定叶 一、绿绿目的 1.了解分光光度绿的工作原理～ 2.掌握不同型分光光度绿的操作方绿～号 3.通绿本绿绿的绿掌握绿素含量绿定的一绿常绿的方法学叶------分光光度法。 二、绿绿原理 叶叶体体体叶绿素是脂溶性色素～主要存在于以绿绿首的色素中。在活中～绿绿 素脂蛋白绿合受到绿原系绿的保绿～绿和光是绿定的。与并氧 叶绿素的80%丙绿提取液在波绿663nm～645nm有吸收峰～绿素叶a和绿素叶b 的绿度符合以下公式, C=0.0127A-0.00259A a663645 C=0.0229A-0.00467A绿度绿位是,g/Lb645663 C=12.7A-2.59Aa663645 C=22.9A-4.67A绿度绿位是,mg/Lb645663 叶绿素绿绿度绿, C=C+CTab 若以绿液中色素含量表示～绿来 三、绿器、绿绿和材料 1.绿器 紫外-可绿分光光度绿、、研体25ml容量、璃漏斗、璃棒、皮绿滴管瓶玻玻2. 绿绿
丙绿;分析绿,、85%丙绿、80%丙绿 2.材料 绿绿、石英砂、酸绿碳 四、操作步绿 1. 在遮光件下取出等绿绿品～剪碎～混～取绿绿条匀称0.1-0.5g～ 2. 绿品置于绿～加入少量酸绿和石英砂～加入一定绿的丙绿磨绿绿～再加研内碳体研匀 85%丙绿适量绿绿磨至绿绿白色～研 3. 绿绿有绿绿的漏斗绿液绿入将匀25ml的容量中～用瓶并80%的丙绿分次洗绿和绿绿清研～ 最后用80%的丙绿定容。 4. 以80%的丙绿绿比液～在参663和645nm波绿绿绿定吸光绿;A绿在0.2-0.8范绿～内 绿度绿大绿用80%丙绿适稀绿,。当 五、绿果绿理 按照公式绿算出绿素叶a和绿素叶b的绿度～再绿算出绿素的含量。叶六、 注意事绿 1. 在活～绿合绿绿素是绿定的～绿绿一绿破～绿素易被光解。因此～抽提和绿体内叶坏叶 定工作绿可能避光快速完成。尽 2. 绿含有大量酸性液泡的绿品～绿首先加入微性的绿液～仔绿磨后加入丙绿绿行碱冲研抽提。 3. 分光光度绿的精度绿绿定的绿果有至绿重要的影～使用前绿绿器绿行校正。响七、思考绿
植物组织中叶绿素含量测定
植物组织中叶绿素含量测定 （无机及分析化学实验II-设计性实验） 一、实验目的 1．设计用分光光度计测定植物组织中的叶绿素 2. 学习利用文献资料设计研究方案 3. 掌握分光光度计测定植物组织中的叶绿素的原理与方法 二、原理： 叶绿素广泛存在于果蔬等绿色植物组织中，并在植物细胞中与蛋白质结合 成叶绿体。当植物细胞死亡后，叶绿素即游离出来，游离叶绿素很不稳定，对 光、热较敏感；在酸性条件下，叶绿素生成绿褐色的脱镁叶绿素，在稀碱液中 可水解成鲜绿色的叶绿酸盐以及叶绿醇和甲醇。高等植物中叶绿素有两种，均 易溶于乙醇、乙醚、酒精和氯仿。 叶绿素a 叶绿素b 叶绿素a、b在长波方面最大吸收峰分别位于663nm和645nm，且两吸 收曲线相交于652nm处。叶绿素a、b的比吸收系数K为已知，可在663nm和 645nm测定试样吸光度（两组份混合试样测定，双波长法），根据Lambert－
Beer定律，列出浓度c与吸光度A之间的关系式： A 663 ＝82.04c a＋9.27c b (1) A 645 ＝16.75c a＋45.6c b (2) （1）、（2）式中的A 663、A 645 为叶绿素溶液在波长663nm和645nm时的吸光度 度。 c a 、c b为叶绿素a、b的浓度，单位为g/L。 82.04、9.27为叶绿素a、b在波长663nm时的比吸收系数16.75、45.6为叶绿素a、b在波长645nm时的比吸收系数。解方程式（1）（2），则得经验公式： c a =12.7 A 663 -2.69 A 645 (3) c b =22.9 A 645 -4.68 A 663 (4) c T =（c a + c b）=20.2 A645+8.02 A663...... (5) 此时，c T为总叶绿素浓度，c a、c b为叶绿素a、b的浓度，单位为mg/L ，利用上面（3）（4）（5）式，即可以计算a、b总叶绿素的浓度。 仪器：分光光度计、电子天平、棕色容量瓶（如使用白玻容量瓶，可用报纸遮光）、小漏斗、滤纸 试剂：95%乙醇 三、实验步骤 1、试材的采集 采集新鲜植株叶片（或含叶绿素的其他组织），夹于双层报纸中，风干（不能置于太阳光下晒）。将风干材料处理成细小颗粒，装入封口塑料袋，避光保存。 2、待测液的制备 （1）叶绿素的浸提 精密称定风干后的样品（约0.1g）于20mL 95%乙醇中，在室温浸提36-48h。 （2）叶绿素浸提液定容
叶绿素含量的测定
植物生理学实验报告实验题目：叶绿素含量的测定 姓名 班级 学号
一、实验原理和目的 根据朗伯—比尔定律，某有色溶液的吸光度A与其中溶质浓度C和液层厚度L成正比。叶绿素(丙酮)在652nm(混合）、663nm、645nm有最大吸收峰。 叶绿素(95%乙醇)在665nm、649nm，类胡萝卜素在470nm有最大吸收峰，根据在分光光度计下测定的吸光度，求得叶绿素的含量 二、实验器具和步骤 植物材料：女贞 实验器具：分光光度计；电子天平；研钵；试管；小漏斗；滤纸；吸水纸；移液管；量筒；剪刀 试剂：95％乙醇（或80％丙酮）；石英砂；碳酸钙粉 步骤：1.称取剪碎的新鲜样品0.1g 左右，放入研钵中，加少量石英砂和碳酸钙粉及3～5ml 95％乙醇，研成均浆，继续研磨至组织变白。静置3～5min 2. 取滤纸1张，置漏斗中，用乙醇湿润，沿玻棒把提取液倒入漏斗中，过滤到10ml试管中，用少量乙醇冲洗研钵、研棒及残渣数次，最后连同残渣一起倒入漏斗中。 3.用滴管吸取乙醇，将滤纸上的叶绿体色素全部洗入漏斗中。直至滤纸和残渣中无绿色为止。最后用乙醇定容至10 ml ，摇匀 4. 把叶绿体色素提取液倒入光径1cm的比色杯内。以95％乙醇为空白，在波长665nm、649nm、470nm下测定吸光度 5. 计算公式： 叶绿素的含量（mg/g）= (浓度×提取液体积×稀释倍数）/样品鲜重。 Ca=13.95A665－6.88A649； Cb=24.96A649－7.32A665 C类=(1000A470-2.05Ca-114.8Cb)/245 单位：mg/L 三、实验数据和作业
2、计算叶绿素含量 计算公式： 叶绿素的含量（mg/g）= (浓度×提取液体积×稀释倍数）/样品鲜重。 Ca=13.95A665－6.88A649； Cb=24.96A649－7.32A665 C类=(1000A470-2.05Ca-114.8Cb)/245 单位：mg/L 由上面的公式进行代入计算，有： Ca=13.95*1.820-6.88*0.953=18.83236 Cb=24.96*0.953-7.32*1.820=10.46448 C类=（1000*1.948-2.05*18.83236-114.8*10.46448）/245=2.8901 则：叶绿素含量=（29.29684*10*0.001*1）/0.1=2.9297 四、数据分析 实验中可能清洗研钵和滤纸不是特别干净可能造成误差 五、思考题 为什么提取叶绿素时干材料一定要用80％的丙酮，而新鲜的材料可以用无水丙酮提取？答：因为叶绿素存在于叶绿体内囊体上与其上的蛋白质组成色素蛋白复合体，要 分离叶绿素和蛋白质必须有水，叶绿素的头部为极性的，有亲水性
叶片叶绿素含量的测定
植物叶片中叶绿素含量测定----丙酮提取法 1、原理 叶绿素a、b在长波的最大吸收峰分别在663nm、645nm，据Lamber-Beer 定律，可得浓度C与光密度D间的关系式： D663= + D645= + (浓度单位：g/mL） 叶绿素a的浓度：Ca= – 叶绿素b的浓度：Cb= –D663 总叶绿素的浓度：Ct = + (浓度单位：mg/L） 2、试剂与材料 试剂： 丙酮、石英砂、碳酸钙 材料： 新鲜叶片。 仪器与器皿： 分光光度计、天平、剪刀、研钵、移液管、漏斗、大试管 3、实验步骤 称叶用丙酮研磨 ↓ 匀浆过滤（用80%丙酮洗研钵及残渣，合并滤液） ↓ 滤液用80%丙酮定容至25mL ↓ 适当稀释后测A645、A663 取样：称取剪碎的叶片（提供的样品即为剪碎后冻于-80℃的叶片）放入研钵中。注意取样时要避开大的叶脉。 研磨提取：向研钵中加入80%丙酮，以及少许（约）CaCO3 (中和酸性，防止叶绿素酯酶分解叶绿素) 和石英砂，研磨成匀浆，再加入3ml 80%丙酮，继续研磨至组织变白，在暗处静止3~5min后，用一层干滤纸过滤到25ml容量瓶中，用滴管吸取80%丙酮将研钵洗净，清洗液也要过滤到容量瓶中，并用80%丙酮沿滤纸的周围洗脱色素，待滤纸和残渣全部变白后，用80%丙酮定容至刻度。 读取吸光度：取厚度为lcm的洁净比色皿，注意不要用手接触比色皿的光面，先用少量色素提取液清洗2~3次，注意清洗时要使清洗液接触比色皿内壁的所有部分，然后将色素提取液倒入比色皿中，液面高度约为比色皿高度的4/5，将撒在比色皿外面的溶液用滤纸吸掉（注意不能擦），再用擦镜纸擦干擦净。将比色
测定叶绿素a和b的方法及其计算完整版
测定叶绿素a和b的方 法及其计算 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】
实验二十五测定叶绿素a和b的方法及其计算 一目的要求： 熟悉在未经分离的叶绿体色素溶液中测定叶绿素a和b的方法及其计算。 二实验原理： 如果混合液中的两个组分，它们的光谱吸收峰虽然有明显的差异，但吸收曲线彼此有些重叠，在这种情况下要分别测定两个组分，可根据Lambert-Beer定律，通过代数方法，计算一种组分由于另一种组分存在时对光密度的影响，最后分别得到两种组分的含量。 如图z-4叶绿素a和b的吸收光谱曲线，叶绿素a的最大吸收峰在663nm，叶绿素b在645nm，吸收曲线彼此又有重叠。 图z-4 叶绿素a和b的吸收光谱曲线 横坐标为波长（nm），纵坐标为比吸收系数 根据Lambert-Beer定律，最大吸收光谱峰不同的两个组分的混合液，它们的浓度C与光密度OD之间有如下的关系： OD1=Ca·ka1+Cb·kb1 （1） OD2=Ca·ka2+Cb·kb2 （2） 式中：Ca为组分a的浓度，g/L。 Cb为组分b的浓度，g/L。 OD1为在波长λ1（即组分a的最大吸收峰波长）时，混合液的光密度OD值。 OD2为在波长λ2（即组分b的最大吸收峰波长）时，混合液的光密度OD值。
ka1为组分a的比吸收系数，即组分a当浓度为1g/L时，于波长λ1时的光密度OD值。 kb2为组分b的比吸收系数，即组分b当浓度为1g/L时，于波长λ2时的光密度OD值。 ka2为组分a（浓度为1g/L），于波长λ2时的光密度OD值。 kb1为组分b（浓度为1g/L），于波长λ1时的光密度OD值。 从文献中可以查到叶绿素a和b的80%丙酮溶液，当浓度为1g/L时，比吸收系数k值如下： 将表中数值代入上式（1）、（2），则得： OD663=×Ca+×Cb OD645=×Ca+×Cb 经过整理之后，即得到下式： Ca= OD645 Cb= OD663 如果把Ca，Cb的浓度单位从原来的g/L改为mg/L，则上式可改写为下列形式： Ca= OD645 （3） Cb= OD663 （4） CT= Ca+ Cb= OD663+ OD645 （5） （5）式中CT为总叶绿素浓度，单位为mg/L。 利用上面（3）、（4）、（5）式，即可计算出叶绿素a和b及总叶绿素的浓度 （mg/L）。 [附注]一般大学教学实验室所用的分光度计多为721型，属低级类型，其单色光的半波宽要比中级类型的751型宽得多，而叶绿素a和b吸收峰的波长相差仅18nm（663-645nm），难以达到精确测定。此外有时还由于仪器本身的标称波长与实际波长不符，
青菜叶中叶绿素含量的测定
青菜叶中叶绿素含量的测定 食品学院S100111029 王婷同组人：王莹、王芳 一、实验目的 1.学习并且使用分液漏斗分离水与不溶于水的有机溶剂。 2.熟悉掌握用有机溶剂萃取青菜叶中叶绿素的方法。 二、实验原理 将青菜叶中的叶绿素萃取到丙酮中，然后将溶于丙酮的叶绿素转移到乙醚中，在指定的波长下，测定叶绿素-乙醚溶液的吸光度，然后根据公式计算青菜叶中的叶绿素a、叶绿素b 和总叶绿素的含量。 三、实验器材 1.实验仪器：天平、组织捣碎机、水、循环真空泵、抽滤瓶、滤纸、布氏漏斗、容量瓶（100ml、500ml各一个）、分液漏斗（2个）、尖嘴管、铁架台、铁圈（2个）、分光光度计。 2.实验试剂：碳酸钙、丙酮（85﹪）、乙醚、无水硫酸钠。 3.实验原料：青菜叶。 四、实验步骤 1.称取30g新鲜青菜叶置于组织捣碎机中，然后加0.05gCaCO3和85ml丙酮（85﹪），在高速组织捣碎机中，在转速20000r/min下捣碎，2min，捣碎青菜叶组织。 2.抽滤所得的匀浆，用少量85﹪丙酮多次洗涤残渣，直到残渣不带绿色为止，将溶液合并后用丙酮定容至500ml。 3.吸取25ml叶绿素-丙酮溶液，加入到含有25ml乙醚的分液漏斗中，然后加入50ml水，观察到所有的叶绿素都转入到上层乙醚相时，放出下层水相。 4.在另一只分液漏斗中加入50ml水，插入一只末端拉成小孔的玻璃管，将叶绿素-乙醚溶液注入玻璃管，溶液通过通过玻璃环末端小孔进入水相后再上升聚集在水相表面，放出下层水相，重复上述操作步骤五次，让溶于叶绿素-乙醚溶液中的丙酮转移到水相中，将乙醚层转移至容量瓶中。 5.将以上放出的下层水合并，加入25ml乙醚，同上操作，将乙醚层也转移至容量瓶中。 6.用乙醚将叶绿素-乙醚溶液定容到100ml。 7.用少量无水硫酸钠吸收叶绿素-乙醚溶液中的水分。 8.在波长660nm和642.5nm下，分别测定叶绿素-乙醚溶液的吸光度。
叶绿素含量的测定
叶绿素含量的测定 一、 实验目的 1. 了解分光光度计的工作原理； 2. 掌握不同型号分光光度计的操作方计； 3. 通过本实验的学习掌握叶绿素含量测定的一种常见的方法------分光光度法。 二、 实验原理 叶绿素是脂溶性色素，主要存在于以叶绿体为首的色素体中。在活体中，叶绿素与脂蛋白结合并受到还原系统的保护，对氧和光是稳定的。 叶绿素的80%丙酮提取液在波长663nm ，645nm 有吸收峰，叶绿素a 和叶绿素b 的浓度符合以下公式： C a =0.0127A 663-0.00259A 645 C b =0.0229A 645-0.00467A 663 浓度单位是：g/L C a =12.7A 663-2.59A 645 C b =22.9A 645-4.67A 663 浓度单位是：mg/L 叶绿素总浓度为： C T =C a +C b 若以试液中色素含量来表示，则 1000 )()()/(/??=g ml L mg C ）g （mg 样品重提取液总体积鲜样叶绿素含量 三、 仪器、试剂和材料 1. 仪器 紫外-可见分光光度计、研体、25ml 容量瓶、玻璃漏斗、玻璃棒、皮头滴管 2. 试剂 丙酮（分析纯）、85%丙酮、80%丙酮 2. 材料
滤纸、石英砂、碳酸镁 四、操作步骤 1. 在遮光条件下取出等测样品，剪碎，混匀，称取鲜样0.1-0.5g； 2. 样品置于研钵内，加入少量碳酸镁和石英砂，加入一定体积的丙酮研磨匀浆，再加85%丙酮适量继续研磨至组织白色； 3. 经铺有滤纸的漏斗将匀浆液转入25ml的容量瓶中，并用80%的丙酮分次清洗研钵和滤纸，最后用80%的丙酮定容。 4. 以80%的丙酮为参比液，在663和645nm波长处测定吸光值（A应在0.2-0.8范围内，浓度过大应用80%丙酮适当稀释）。 五、结果处理 按照公式计算出叶绿素a和叶绿素b的浓度，再计算出叶绿素的含量。 六、注意事项 1. 在活体内，结合态叶绿素是稳定的，组织一经破坏，叶绿素易被光解。因此，抽提和测定工作应尽可能避光快速完成。 2. 对含有大量酸性液泡的样品，应首先加入微碱性的缓冲液，仔细研磨后加入丙酮进行抽提。 3. 分光光度计的精度对测定的结果有至关重要的影响，使用前对仪器进行校正。 七、思考题 1. 当溶液中有两种成分共存时，利用分光光度计进行测定时，如何选择测定波长？ 附属实验： 1.溶剂极性对有机物精细结构影响 苯-环己烷、苯-乙醇、苯-水 2.溶剂pH对光谱的影响 苯酚、苯酚—H+（pH=6）、苯酚—OH-（pH=10）
基于辐射传输模型的叶绿素含量定量反演(精)
生态学杂志ChineseJournalofEcology 2006,25(5):591~595 基于辐射传输模型的叶绿素含量定量反演*施润和1,2** 庄大方牛铮王汶 21343(1中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101; 北京100101;4中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院遥感应用研究所,中国人民大学环境学院,北京100872) 摘要利用基于叶片内部辐射传输机制的PROSPECT模型模拟大量不同生化含量和叶肉结构的叶片光谱,研究利用高光谱植被指数定量反演叶绿素含量的可行性和精度,并比较各指数的稳定性和抗干扰能力。结果显示,各指数在对叶绿素的敏感性方面相差不大,除三角植被指数(TVI)外,其它指数均随叶绿素含量的增加而减小。叶片水分含量的差异对各指数的影响很小,干物质次之,叶肉结构影响最大。在抵抗干物质影响和叶肉结构影响方面,结构无关色素指数(SIPI)明显优于其它四种指数,吸收中心波深归一化后的面积指数(ABNC)次之。通过使用叶片光学模型的模拟光谱来研究叶绿素含量变化的光谱响应及其影响因素和反演策略,具有较强的理论性和普适性。研究结果与实际观测相吻合,方法简单易行。 关键词辐射传输模型,叶绿素,高光谱,植被指数,反演 中图分类号 Q945 11 文献标识码 A 文章编号 1000-4890(2006)05-0591-05 Quantitativeinversionofchlorophyllcontentbasedonradiativetransfermodel.SHIRunhe,Z HUANGDafang1,NIUZheng3,WANGWen4(1InstituteofGeographicalSciencesandNatu ralResourcesResearch,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China;2GraduateUni versityofChineseAcademyofSci ences,Beijing100049,China;3InstituteofRemoteSensingApplications,ChineseAcademyo fSciences,Bei jing100101,China;4SchoolofEnvironmentandNaturalResources,RenminUniversityofChi na,Beijing100872).ChineseJournalofEcology,2006,25(5):591~595. PROSPECTmodelisawell knownleafopticalmodelbasedontheradiativetransferprocesseswithinaleaf,whichwasusedi nthispapertosimulatetheleafreflectancespectraofchlorophyll,water,anddrymattercon tentsandmesophyllstructureparameters,aimedtoinvestigatethefeasibilityandprecisionofhy perspectralvegetationindices(VIs)inchlorophyllprediction,andtheirresistantperformances againstleafwater,drymatter,andmesophyllstructure.Atotalof5widely usedVIsforpredictingchlorophyllcontent,i.e.Chloro phyllAbsorptionRatioIndex(CARI),TriangularVegetationIndex(TVI),PhotochemicalRef lectanceIndex(PRI),Structured IndependentPigmentIndex(SIPI),andAreaofBandNormalizationtotheCenterofAb sorptionFeature(ABNC),wereconsidered.ThesimulationresultsshowedthatalltheVIsexce