高光谱成像技术的柑橘植株叶片含氮量预测模型
利用光谱反射特征预测柑橘叶片冻害
利用光谱反射特征预测柑橘叶片冻害
李光林;李晓东;曾庆欣
【期刊名称】《农业工程学报》
【年(卷),期】2012(28)12
【摘要】相对电导率是反映植物膜系统状况的一个重要的生理生化指标,与树体营养状况密切相关,越冬前的树体营养状态对果树抵御极端低温和顺利越冬是一个重要的影响因素,而果树受冻时细胞液渗出量和降解量也是冻害发生程度的指标。
该研究对不同冻害处理下的柑橘叶片进行光谱扫描,采用了逐步回归法分析了叶片光谱反射率和叶片电导率之间的关系,构建了2种光谱反射预测柑橘叶片电导率模型,其决定系数分别为0.8201、0.8013。
结果表明,柑橘叶片电导率与反射光谱之间有较强的相关性,且2种模型所得预测值与实测值的相对误差都小于10%,说明模型具有良好的预测结果。
该模型可以为采用空间遥感监测果园生长状况和冻害情况提供参考。
【总页数】7页(P146-152)
【关键词】遥感;电导率;光谱分析;柑橘;冻害
【作者】李光林;李晓东;曾庆欣
【作者单位】西南大学工程技术学院,重庆400716
【正文语种】中文
【中图分类】S24
【相关文献】
1.利用光谱反射特征预测柑橘叶片冻害 [J], 唐子立;杨勇;胡卫国;周恒;胡春根
2.利用光谱反射率预测烤烟叶片烟碱含量 [J], 李向阳;于建军;刘国顺
3.用于监测柑橘叶片冻害的叶绿素含量光谱反射模型研究 [J], 张冬强;唐子立;杨勇;李硕;胡春根
4.利用叶片反射光谱预测大豆合交98-1667干物重模型 [J], 宋英博;贾立君;杜永生;王囡囡;邓际华;陈庆山;胡国华
5.基于光谱反射特征的柑橘叶片含水率模型 [J], 杨勇;张冬强;李硕;胡春根
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基于高光谱成像的病虫害识别研究——以“柑橘”为例★
480 引言我国是农业大国,农业是经济发展的重头戏,南方水果种植是产业发展重要项目之一,其中柑橘在我国南方水果种植产量中占有举足轻重的地位。
病虫害是影响柑橘生长的主要因素之一,严重的病虫害威胁到柑橘的产量,造成大额损失,所以解决病虫害是提高柑橘产量最迫切需要解决的问题。
病虫害最显著的特点是,种类多,影响大且长期发生。
当柑橘出现较严重病虫害时,容易造成减产甚至绝收从而影响农民的收入并且对相应地区的经济发展有一定的阻碍。
本实验通过高光谱成像技术能够早期预测植物病虫害的程度,将高光谱成像技术与小程序结合实现病虫害识别的触手可及。
这样能大大提高农林工作者的工作效率,真正做到了植物病虫害的早防早治,降低不必要的经济损失,甚至对于一些科研人员也是有很大帮助的。
1 材料与方法1.1 实验材料在湖南省常德市石门县,选择3～5年生的石门柑橘作为实验材料。
采集有柑橘溃疡病发病果实的叶片和没有发病果实的叶片作为实验样本。
采集35株不同发病程度果树上的叶片,每一株采集10片左右的叶片,一共采集350片。
采集15株未发病果树的叶片,每一株采集10片左右的叶片,共150片。
采集后用去离子水清洗叶片并擦干,装自封袋并标号,压平整后采集高光谱图像[1]。
1.2 高光谱成像系统高光谱成像系统主要部件有高分辨率光栅光谱仪、CCD摄像机、一维电移台、暗箱等。
光栅分光技术与CCD影像技术结合能够快速的获取影像光谱,由于面阵探测器每帧图像数据就是一个水平方向的光谱数据,一维电移台的运动以一定速率连续记录光谱图像,就可获取二维光谱图。
1.3 图像采集采集高光谱图像数据之前要对参数进行调整,以保证图像清晰并避免失真。
最终确定曝光时间为50ms,图像采集速度为3.24mm/s,扫描距离200mm。
将样品放置在一维电移台上,使得样品与摄像机的垂直方向做纵向扫描,达到扫描距离后拿到样品的光谱信息值。
完成图像采集。
1.4 黑白标定为避免光照不均匀和暗电流导致图像的噪声过大,为减少噪声影响使用黑白标定方法得到矫正后的图像。
图像处理与计算机视觉技术在氮素型植被高光谱数据图像分辨中的应用
图像处理与计算机视觉技术在氮素型植被高光谱数据图像分辨中的应用植物对氮素的需求是农业生产和自然生态系统中的重要问题之一。
合理施氮是优化植物生长和提高农作物产量的关键因素。
图像处理与计算机视觉技术在氮素型植被高光谱数据图像分辨中的应用给出了一种非侵入式、高效、准确的方法来评估植物的氮素状态。
本文将讨论这些技术在该领域中的重要性、原理和应用。
植物叶片中的叶绿素吸收光谱是高光谱数据图像中的一个重要特征。
氮素含量与叶绿素含量密切相关，因此叶绿素的光谱特性在评估植物氮素状态时起到了关键作用。
图像处理与计算机视觉技术通过分析高光谱图像中的叶绿素吸收峰值和光谱跳变，可以快速准确地评估植物氮素含量。
例如，基于多光谱图像的比例植被指数（NDVI）可以用来衡量植物的绿度，而NDVI与叶绿素含量之间存在着密切的关系。
除了分析叶片光谱特征，图像处理和计算机视觉技术也可以通过分析氮素型植被高光谱数据图像中的纹理特征来评估植物的氮素状态。
植被的纹理特征可以通过图像分割、边缘检测和纹理特征提取等技术进行提取和分析。
这些特征可以表征植被的结构和形态，并与其氮素含量之间存在着一定的关系。
例如，氮素充足的植被往往具有更加丰富的叶片纹理特征，而氮素缺乏的植被则往往具有较为单一、平坦的纹理特征。
图像处理与计算机视觉技术在氮素型植被高光谱数据图像分辨中的应用，不仅可以评估植物的氮素状态，还可以监测氮素施肥的效果和植物生长的动态变化。
通过定期获取高光谱数据图像，可以建立植物氮素状态的评估模型，并根据模型预测植物的氮素需求。
这对于农业生产中合理施氮和节约施肥具有重要的意义。
同时，通过对监测图像的分析，还可以实时跟踪植物在生长过程中的变化，及时调整氮素施肥方案，以达到最优的生长效果。
除了在农业生产中的应用，图像处理与计算机视觉技术在自然生态系统中的应用也有着重要意义。
通过对高光谱数据图像的分析，可以评估自然植被的健康状况和生态系统的可持续性。
基于机载高光谱成像的柑橘产量预测模型研究
第30卷,第5期 光谱学与光谱分析Vol 130,No 15,pp1295213002010年5月 Spectroscopy and Spectral Analysis May ,2010 基于机载高光谱成像的柑橘产量预测模型研究叶旭君1,Kenshi Sakai 2,何 勇1311浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州 31002921东京农工大学农学部,东京18328509,日本摘 要 果树的隔年结果现象严重影响果园的果实产量和经济效益。
选择受隔年结果现象影响较为严重的柑橘作为研究对象,运用机载高光谱成像仪在较早生长季节(2003年4、5、6月)获取柑橘果树的高光谱图像,利用偏最小二乘回归(PL S )确定基于高光谱图像数据的模型预测变量,建立柑橘产量的多元线性回归(ML R )和人工神经网络(ANN )预测模型。
研究结果表明,利用5月份获得的高光谱图像建立的模型具有最优的产量预测效果,而且PL S 2ML R 模型比PL S 2ANN 模型具有更好的稳定性和一致性。
该研究结果为今后研制和开发基于高光谱成像技术的柑橘产量预测方法提供了重要的理论和技术基础。
关键词 柑橘;PL S ;ML R ;ANN ;预测模型;变量技术;精细农业中图分类号:S127 文献标识码:A DOI :1013964/j 1issn 1100020593(2010)0521295206 收稿日期:2009208209,修订日期:2009211212 基金项目:日本科学振兴会(J SPS )项目(2110,14360148,15658074)资助 作者简介:叶旭君,1971年生,浙江大学生物系统工程与食品科学学院助理研究员 e 2mail :yezising @zju 1edu 1cn3通讯联系人 e 2mail :yhe @zju 1edu 1cn引 言 果树的隔年结果现象对果园的果实产量和经济效益有极大的影响。
基于高光谱和农学参数数据的柑橘估产模型构建
基于高光谱和农学参数数据的柑橘估产模型构建邹扬庆;罗红霞;Habtom Yemane Tekle;王俊;余天霞;张锐【期刊名称】《农业科学与技术（英文版）》【年(卷),期】2013(000)010【摘要】随着精准农业的发展，应用遥感技术,特别是高光谱遥感,实现农作物管理、监测和估产的研究也随之展开。
当前,水稻、小麦等1年生作物的生长监测与估产方法研究发展迅速，一些研究成果已经开始为生产服务。
但是对于多年生经济作物产量预测的研究很少。
以多年生柑橘树为研究对象，利用ASD手持光谱仪采集柑橘林冠层光谱，研究分析了柑橘光谱植被指数及其与产量的关系，并综合考虑农学因子对产量的影响，构建了基于高光谱数据和农学参数的柑橘估产模型。
通过显着性检验和样本检验，得出该模型的拟合程度R=0.631，F=13.201（P<0.01）,误差率控制在3%~16%,说明该模型具有统计学意义和可靠性，同时也证明了高光谱遥感技术在柑橘产量估算研究中的巨大潜力。
该研究是高光谱遥感技术在柑橘估产领域中的一次应用与探索。
%With the development of precision agriculture, the research that applies Remote Sensing technology, especial y hyperspectral remote sensing, to realize crop management, monitoringand yield estimation, has been concerned. Nowadays, the growth-monitoring and yield-estimating methods in rice, wheat and other annual crops develop rapidly with some achievements having already been put into service. But the yield estimation research on perennial economic crops is few. Taking peren-nial citrus trees as the research object, using ASD spectrometer to col ect citrus canopy spectral, this article studied andanalyzed the citrus of vegetation index and its relationship on yield, synthetical y considered the influence of the agriculture pa-rameters on crop yield, and final y constructed the citrus yield estimation model based on the spectral data and agronomic parameters. Through the Significance Test and Samples' Test, obtained that the model's fitting degree wasR=0.631, F=13.201, P<0.01 and th e error rate of estimating accuracy was control ed in the range 3%-16%, proving that the model has statistical signification and reliability. It concluded that hyperspectral acquired from citrus canopy has substantial potential for citrus yield estimation. This study is an application and exploration of Hyperspectral Remote Sensing technology in the citrus yield estimation.【总页数】4页(P1513-1516)【作者】邹扬庆;罗红霞;Habtom Yemane Tekle;王俊;余天霞;张锐【作者单位】西南大学地理科学学院，重庆 400715;西南大学地理科学学院，重庆 400715;西南大学地理科学学院，重庆 400715;西南大学地理科学学院，重庆400715;西南大学地理科学学院，重庆 400715;西南大学地理科学学院，重庆400715【正文语种】中文因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于高光谱的柑橘叶片氮素含量多元回归分析
第5期
黄双萍等：基于高光谱的柑橘叶片氮素含量多元回归分析
133
近年来，仅有少量利用高光谱技术进行柑橘树 N 素含量定量分析建模的相关研究工作 [11-13] 。 P.Menesatti[11]等以塔罗科血橙为试验对象，用 PLS 建立叶片与 N，P，K，Ca，Mg，Fe 等元素含量间 的模型，其中 N 模型决定系数为 0.909。易时来等 [12] 以锦橙为研究对象，研究叶片钾含量与可见近红 外反射光谱的相关性。 本文以广州市萝岗区蟹庄村柑橘园 117 株罗岗 橙树为试验对象，用 ASD 公司高光谱仪 Fieldspec3 采 集不 同生长 时期 罗岗橙 叶片 高光谱 数据 ，用 350～2 500 nm 波段内光谱反射值构成柑橘树多元 矢量描述。用凯氏定氮法[21]测试同期同批柑橘叶样 本的 N 素含量，作为预测目标真实值。高光谱多元 矢量和 N 素含量值构成建模橘树样本训练数据对。 对高维光谱矢量进行 PCA[14]降维以去除数据噪声 和冗余，利用基于核的非线性支持矢量回归 （support vector regression，SVR）[15]分析法建立柑 橘树叶高光谱信息与 N 素含量间的映射关系， 以实 现新样本 N 素含量预测。
可分为一元回归分析和多元回归分析两大类。前者 以单一敏感波长点或多个特征波长点组合光谱信 息（各种光谱植被指数）为自变量，基于训练数据 建立自变量与预测变量（各种作物营养元素）间的 映射关系，进而反演新的作物样本 N 素含量值[1-7]。 例如，Dennis 等[1]建立包括 NDVI，GNDVI 等植被 指数与小麦 N 含量间的二次多项式模型， 模型决定 2 [3] 系数（R ）在 0.52～0.80 间。Daniela 等 通过测试 水稻光谱反射值在可见光 /短波红外区内所有波长 组合，找到与植物氮浓度性最相关的归一化指数 （NDI），建立对数回归模型，R2 为 0.53。 另一种较为普遍采用的技术是多元回归分析法， 用多点光谱信息构成多元描述,建立该描述与营养成 分间的多元回归模型，取得了更好的预测效果[8-10]。 文献[8]利用原始光谱数据或其变形， 分别用多元线性 [20-21] [18-19] 回归 和 BP 神经网络 （BP， back propagation） 建立估计油菜 N 素含量模型，取得最高 R2 为 0.8689。Valentina[8]用偏最小二乘法（PLS，partial least square）[17]，建立西红柿叶片的可见光-近红外 反射谱倒数的对数与其 N 素含量间的函数关系， 模 型决定系数为 0.94。这些研究成果说明利用作物光 谱信息进行 N 素营养诊断的可行性， 但这些研究成 果主要集中在水稻、油菜、冬小麦等大田作物。
基于高光谱的柑橘叶片钾含量快速诊断模型
基于高光谱的柑橘叶片钾含量快速诊断模型李勋兰，王 武，杨 蕾，韩国辉，杨海健，洪 林※（重庆市农业科学院果树研究所，重庆 401329）摘 要 及时准确地监测柑橘树体钾营养状况，有助于科学施肥，提高柑橘果实的品质和产量。
试验对采集的W·默科特叶片钾含量及叶片光谱信息进行相关性分析，利用主成分分析和连续投影算法进行降维处理，同时结合偏最小二乘回归和最小二乘支持向量机回归分别建立了叶片钾含量预测模型。
结果显示，柑橘叶片钾含量特征波长主要集中在450～600 nm 、700 nm 左右、980～1030 nm 区域；最小二乘支持向量机回归模型的预测效果明显优于偏最小二乘回归模型，预测集相关系数达0.91。
结果表明，利用高光谱成像技术结合最小二乘支持向量机回归可实现对柑橘叶片钾含量的快速诊断。
关键词 柑橘；高光谱；钾含量；偏最小二乘回归；最小二乘支持向量机回归中图分类号：S666 文献标志码：B DOI ：10.19415/ki.1673-890x.2019.22.011收稿日期：2019-01-28基金项目：重庆市科学技术局科研院所绩效激励引导专项（c s t c2017j x j l80006）；重庆市社会事业与民生保障科技创新专项（cstc2016shms-ztzx80002）；重庆市现代农业特色产业技术体系项目（2018-02-1）。
作者简介：李勋兰（1988—），女，重庆人，硕士，助理研究员，主要从事柑橘生理及信息化研究。
E-mail: 1027370808@ 。
※为通信作者，E-mail: 350971781@ 。
李勋兰,王 武,杨 蕾,等.基于高光谱的柑橘叶片钾含量快速诊断模型[J].南方农业,2019,13(22):37-40.钾素是柑橘生长发育所必需的三大营养元素之一，具有提高果实品质和增强抗性等作用。
合理施用钾肥不仅能提高柑橘产量，还能提升果实品质。
不同生长时期的柑橘树体内钾素供求状况和代谢变化非常复杂，对树体叶片钾素含量进行实时监控，有利于制订科学的柑橘变量施肥方案，保证果实品质和产量，提高果园产出效率。
基于高光谱的柑橘叶片磷含量估算模型实验
基于高光谱的柑橘叶片磷含量估算模型实验黄双萍;洪添胜;岳学军;吴伟斌;蔡坤;黎蕴玉【摘要】以117株园栽罗岗橙为实验对象,分别在壮果促梢期和采果期2个不同发育阶段采集234个数据样本,高光谱反射数据构成每个数据样本中的高维矢量描述,用化学方法测得磷含量值作为样本真实目标值,用偏最小二乘法(PLS)及支持矢量回归(SVR)2种多元回归分析算法,在对反射光谱进行各种形式预处理的基础上对柑橘叶片磷含量进行建模和磷含量预测.模型分别在校正集和测试集上进行评估,取得最佳模型决定系数分别为0.905和0.881,均方误差分别为0.005和0.004,平均相对误差分别为0.026 4和0.031 2.实验结果表明:基于高光谱反射数据进行磷含量预测是可行的.【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2013(044)004【总页数】7页(P202-207,195)【关键词】柑橘叶片;磷含量;高光谱;偏最小二乘法;支持矢量回归【作者】黄双萍;洪添胜;岳学军;吴伟斌;蔡坤;黎蕴玉【作者单位】华南农业大学工程学院,广州510642;华南农业大学工程学院,广州510642;华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室,广州510642;华南农业大学工程学院,广州510642;南昆士兰大学工程与测绘学院,图文巴QLD4350;华南农业大学工程学院,广州510642;华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室,广州510642;华南农业大学工程学院,广州510642;华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室,广州510642;华南农业大学工程学院,广州510642【正文语种】中文【中图分类】O657.3;S129引言柑橘体内合适的磷(P)含量是其高产量、高品质产出的必要条件。
为此，需要快捷、无损、高精度地测定P含量。
植物P含量的化学检测法虽然精准，但过程复杂、耗时且有损。
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，Ｍ 、变 量 标 准 化 （ ，Ｓ 、 Ｓ Ｃ） ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ａ ｒ ｄｎ ｏ ｒ ｍ ａ ｌｖ ａ ｒ ｉ ａ ｔ ｅ ＮＶ） ｔ ｉ ｏ ｎ （ ） 一阶求导 ｆ 和二阶求导 ｉ ｒ ｓ ｔｄ ｅ ｒ ｉ ｖ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ１ Ｄ ｅ ｒ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄｄ ｅ ｒ ｉ ｖ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ （ ） 以及它们之间的两两组合 。 ２ Ｄ ｅ ｒ 化学计量分析 方 法 中 ，偏 最 小 二 乘 回 归 法 （ ａ ｒ ｔ ｉ ａ ｌ ｌ ｅ ａ ｓ ｔ ｐ ， ） 根据变量的累 计 贡 献 率 来 决 定 模 型 Ｐ Ｌ Ｓ ｓ ｕ ａ ｒ ｅ ｓｒ ｅ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｑ ｇ 中输入变量的个数 ，可以实现 光 谱 数 据 的 有 效 降 维 。为 从 上 述 方法中筛选出较优的预处理方法 ，先采用 Ｐ Ｌ Ｓ 对经过各种 预处理后的光谱数据进行建模和预测 ，然 后 根 据 预 测 集 的 相 ， 和均方根误差（ 关系数 （ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ 狉） ｒ ｏ ｏ ｔｍ ｅ ａ ｎｓ ｕ ａ ｒ ｅｅ ｒ ｑ ， 衡量基 于 建 模 集 的 模 型 的 预 测 效 果 ，以 便 筛 选 ｒ ｏ ｒ ＲＭ Ｓ Ｅ） 出合适的预处理方法 。 １ ． ４ ． ２ 建模与预测 将原始的光谱数据采用筛选出的预 处 理 方 法 处 理 后 ，使 挑选出 用连续 投 影 法 （ ｓ ｕ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅｐ ｒ ｏ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， Ｓ Ｐ Ａ） ｊ ｇ 各自的特征波段 ，再将各特征波段下的光 谱 反 射 率 作 为 输 入 变量分别运用三种建模方法对建模集进 行 建 模 ：偏 最 小 二 乘 （ ） ，多元线性回归 ｍ 和反 Ｐ Ｌ Ｓ ｕ ｌ ｔ ｉ ｌ ｅ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｒ ｅ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ（ ＭＬ Ｒ） ｐ ｇ 向传 播 人 工 神 经 网 络 ｂ ａ ｃ ｋｐ ｒ ｏ ａ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｐ ｇ （ 。以上建 模 方 法 中 ，偏 最 小 二 乘 （ 和多元线性 Ｂ Ｐ ＮＮ） Ｐ Ｌ Ｓ） 回归 （ 通常 反 映 的 是 光 谱 信 息 和 样 本 化 学 性 质 之 间 的 ＭＬ Ｒ） 线性关系 ；人工神经网络被普遍认同为能 够 揭 示 样 本 间 的 非 线性关系 ，而反 向 传 播 人 工 神 经 网 络 （Ｂ Ｐ ＮＮ）是 应 用 最 广
。因 此 ，及
［ ３］
时准确地监控果树的氮素营 养 状 况 ，对 果 树 的 合 理 施 肥 、增 产 、果实品质的优化以及减缓过量施氮 引 起 的 水 资 源 污 染 具有重要意义 。为掌握作物的 氮 营 养 状 况 ，以 凯 氏 定 氮 法 为 代表的叶片化学分 析 方 法 ，虽 然 准 确 度 高 ，但 步 骤 繁 琐 、耗 时费力且破坏植物样品
高光谱成像技术的柑橘植株叶片含氮量预测模型
李金梦 ，叶旭君 ，王巧男 ，张 初 ，何 勇
浙江大学生物系统工程与食品科学学院 ，浙江 杭州 ３ １ ０ ０ ５ ８
摘 要 氮素是果树生长发育的一种大量必需 元 素 ，及 时 准 确 地 监 控 果 树 的 氮 营 养 状 况 ，对 果 树 的 合 理 施 肥 、增产 、优化果实品质以及减缓过量施氮引起的水资源污染具有重要意义 。利用高光谱成像技术结合多变 量统计学方法 ，建立了柑橘植株叶片的含氮量预测模型 。研究步骤 为 ：高 光 谱 扫 描 、提 取 平 均 光 谱 曲 线 、预 处理原始光谱数据 、采用连续投影法提取特征波段和建立含氮量预测模型 。从 Ｓ Ｇ 平滑、 Ｓ ＮＶ、Ｍ Ｓ Ｃ、 １ Ｄ ｅ ｒ 。对 应 这 三 种 等１ １ 种预处理方法中筛选出的较优预处理方法是 Ｓ Ｇ 平滑 、 Ｄ ｅ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｉ ｎ Ｇ 平滑 Ｄ ｅ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ和 Ｓ ｇ 最优预处理方法 ，先采用连续投影法挑选出各 自 的 特 征 波 长 ，然 后 将 各 特 征 波 段 下 的 光 谱 反 射 率 作 为 偏 最 小二乘 、多元线性回归和反向传播人工神经网络模型的输入 ，各自建立三个预测模型 。从以上获得的 ９ 个预 测模型中 ，得出两个最优模型 Ｓ 和Ｄ Ｇ 平滑 Ｄ ｅ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｉ ｎ Ｓ Ｐ Ａ Ｂ Ｐ ＮＮ（ 犚ｐ ： ０ ． ８ ５ １３，ＲＭ Ｓ Ｅ Ｐ： ０ ． １ ８ ８１） ｅ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｇ ） 。结果表明 ，利用高光谱数据测定柑橘叶片含氮量具有可 行 ｉ ｎ Ｓ Ｐ Ａ Ｂ Ｐ ＮＮ（ 犚ｐ ： ０ ． ８ ６ ０ ９， ＲＭ Ｓ Ｅ Ｐ： ０ ． １ ５ ９５ ｇ 性 。这为实时 、准确地监控柑橘植株生长过程中 叶 片 含 氮 量 的 变 化 以 及 合 理 科 学 的 氮 肥 施 加 提 供 了 一 定 的 理论基础 。 关键词 高光谱成像技术 ；柑橘叶片 ；连续投影法 ；偏最小二乘法 ；反向传播人工神经网络 ： ／ （ ） 中图分类号 ： Ｏ ４ ３ ３ ． ４ 文献标识码 ：Ａ 犇 犗 犐 １ ０ ． ３ ９ ６ ４ ２ ０ １ ４ ０ １ ０ ２ １ ２ ０ ５ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ ０ ５ ９ ３ ｊ
７］ ； 射率相关 ［ Ｔ ｉ ａ ｎ 等研究了高光谱反射率与水稻叶片氮素 的
引 言
，Ｎ） 作为果树生长发育的一种大量必需元 ｎ ｉ ｔ ｒ ｏ ｅ ｎ 氮素 （ ｇ １］ ，不仅是 蛋 白 质 、叶 绿 素 和 酶 等 化 合 物 的 重 要 组 成 部 素［ 分 ，而且通过影响光 合 作 用 等 生 化 反 应 间 接 影 响 果 树 代 谢 ， 是果树生长 、果实增 产 和 品 质 提 高 的 重 要 基 础
［ ４］
；传统的外观 诊 断 法
［ ５］
虽然操作简
单快速 ，但易误判且无时效性 。这 些 方 法 都 很 难 对 大 面 积 种 植的果树进行实时 、快捷 、准确的营养诊断 。 近年来 ，国内外陆续有学者利用光谱 数 据 对 农 作 物 叶 片 含氮量进行遥感监测 。董晶晶等采取偏最 小 二 乘 法 对 高 光 谱 数 据进行回归分析并反演叶片全氮含量 ； Ｎ ａ ｔ ｈ ａ ｌ ｉ ｅＶ ｉ ｎ ｅ ａ ｕ ｇ 等研究发现小麦叶片含氮量和 ４ ０ ０～１０ ０ ０ｎ ｍ 波段 的 光 谱 反
） ，国家科技部 （ ） ，农业部行业 专 项 项 目 （ 项目 （ ６ １ ０ ７ １ ２ ２ ０， ６ １ ２ ７ ３ ０ ６ ２ ８ ６ ３ 计划 ） ２ ０ １ １ ＡＡ １ ０ ０ ７ ０ ５ ２ ０ ０ ９ ０ ３ ０ ４ ４） 基金项目 ：国家自然科学基金项目 （ ） 和浙江省重点科技创新团队项目 （ 资助 ２ ０ １ １ Ｒ ０ ９ ０ ０ １ ０ １ ： １ ９ ８ ９ 年生 ，浙江大学生物系统工程与食品科学学院硕士研究生 ｅ ｍ ａ ｉ ｌ ｚ ｕ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ ｍ ｌ ｉ ８ ９＠ 作者简介 ：李金梦 ， ｊ ｊ ： ｍ ａ ｉ ｌ ｚ ｕ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ ｅ ｚ ｉ ｓ ｉ ｎ 通讯联系人 ｅ ＠ ｊ ｙ ｇ
第３ 第１期 光 谱 学 与 光 谱 分 析 ４卷 ， ２０１４ 年 １ 月 Ｓ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｎ ｄＳ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌＡ ｎ ａ ｌ ｓ ｉ ｓ ｐ ｐ ｙａ ｐ ｙ
２ １ ２ ２ １ ６ Ｖ ｏ ｌ ． ３ ４， Ｎ ｏ ． １， ｐ ｐ ， Ｊ ａ ｎ ｕ ａ ｒ ２ ０ １ ４ ｙ
第 １ 期 光谱学与光谱分析 康柑橘树进行随机采样 ，采集 健 康 鲜 叶 。根 据 叶 位 和 颜 色 的 不 同 ，分 ３ 个叶龄梯度共采集 ２ ４ ０ 片嫩叶 、 ６ ０ 片壮年叶和 ６ ０ 片老叶 。采样后 ，样品 立 即 存 放 于 保 鲜 袋 中 ，并 置 于 碎 冰 中 冷藏 。 １ ２ 高光谱数据的获取 高光谱图像数据采集 系 统 的 构 造 参 见 图 １，其 硬 件 主 体 包括高光谱 图 像 摄 像 仪 、光 源 、电 控 位 移 台 和 计 算 机 四 部 分 。摄像机和光谱仪共同构 成 了 高 光 谱 图 像 摄 像 仪 （ Ｉ ｍ Ｓ ｅ ｃ ｐ ， ， ） ，其中 ，色 Ｓ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ Ｉ ｍ ａ ｉ ｎ ｔ ｄ ． Ｏ ｕ ｌ ｕ Ｆ ｉ ｎ ｌ ａ ｎ ｄ ｔ ｏ ｒＶ １ ０ Ｅ， ｐ ｇ ｇＬ ， 散元件 为 棱 镜 光 栅 棱 镜 结 构 摄 像 机 是 相 ＣＭＯ Ｓ 机 。整 个 系统是线扫描高光谱图像采集系统 ，光谱仪采用 Ｃ 型进 光 口 （ 镜头 ，光源采 用 Ｆ 美国 Ｄ ｉ ｂ ｅ ｒＬ ｉ ｔ ｅＩ ｌ ｌ ｕ ｍ ｉ ｎ ａ ｔ ｏ ｒ ｏ ｌ ａ ｎ Ｊ ｅ ｎ ｎ ｅ ｒ公 ，并配备有光纤线性灯 。 司生产 ）
犉 犻 １ 犛 狋 狉 狌 犮 狋 狌 狉 犲狅 犳犺 犲 狉 狊 犲 犮 狋 狉 犪 犾 犻 犿 犪 犻 狀 狊 狊 狋 犲 犿 犵 狔 狆 狆 犵 犵 狔 为保证叶片烘干 后 有 足 够 的 重 量 进 行 化 学 指 标 的 测 量 ， 嫩叶每四片作为一个样本 ，壮年叶和老叶 每 单 片 作 为 一 个 样 本 ，总共制备 １ ８ ０ 个样本 。按照 ２∶１ 的比率随机将 １ ８ ０ 个总 。 含１ 和预测集 （ 含６ 样分为建模集 （ ２ ０ 样本 ） ０ 个样本 ） 用高光谱图像采集系统获取每个样 本 的 高 光 谱 图 像 。图 像采集过程中 ，将柑橘叶片平 铺 在 垫 有 白 纸 的 输 送 台 上 。设 ，输送装置的速度 为 ４ 定摄相机曝光时间为 ０ ． ０ ７ ５ｓ ． ５ ｍｍ· ｓ ，样品的光谱扫描范围为 ３ ８ ０～１０ ３ ０ｎ ｍ，光 谱 仪 的 分 辨 率是 ２ ． ８ｎ ｍ，采样间隔是 ０ ． ５ ９ｎ ｍ。 使用 Ｅ ＮＶ Ｉ软件提取每个样本的平 均 光 谱 曲 线 后 ，结 合 化学计量学方法对叶片含氮量建模并进行预测分析 。 １ ３ 柑橘叶片含氮量的测定 将光谱扫描后的所有鲜叶样本于 １ ０ ５ ℃ 温 度 下 杀 青 ，然 后置于 ８ ０ ℃ 温度下烘 干 至 恒 重 ，最 后 将 １ ８ ０个样本各自碾 磨成粉末 ，同属一个样的四片 嫩 叶 混 合 在 一 起 碾 磨 均 匀 。利 德国 Ｅ 用ｒ ａ ｉ ｄＮｃ ｕ ｂ ｅ杜马斯燃烧法快速定氮仪 （ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｒ公 ｐ 司生产 ） 测定各个样本的含氮量 。每个样品包样 ５ ０ ｍ ｇ 进行定 氮实验 ，最后测得的含氮量以单位叶片干重的百分比表示 。 １ ４ 建模 １ ． ４ ． １ 筛选较优的光谱预处理方法 为了使提取的光谱信息更加准确并 增 加 其 有 效 信 息 ，需 要预处理原始光谱数据 ，以达 到 去 噪 的 目 的 ，同 时 尽 量 消 除 或降低 光 照 等 环 境 背 景 因 素 和 随 机 误 差 等 仪 器 因 素 的 影