水稻叶片叶绿素、类胡萝卜素含量估算的归一化色素指数研究
ENVI中常见植被指数介绍
作业9 植被指数植被指数概念：利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。
植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。
不同的植被覆盖类型可以通过其特有的光谱特征进行区分，这是由于叶绿素在红波段内对太阳辐射的吸收以及叶片细胞结构对红外波段内太阳辐射的强反射。
Broadband Greenness(5 indices)（宽带绿色指标(5)）宽带绿度指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况，它对植物的叶绿素含量、叶子表面冠层、冠层结构比较敏感，这些都是植被光合作用的主要物质，与光合有效辐射（fAPAR）也有关系。
宽带绿度指数常用于植被物候发育的研究，土地利用和气候影响评估，植被生产力建模等。
宽带绿度指数选择的波段范围在可见光和近红外，一般的多光谱都包含这些波段。
下面的公式中规定波段的中心波长：ρNIR=800nm，ρRED=680nm，ρBLUE=450nm。
1. Normalized Difference Vegetation Index归一化植被指数增强在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素的吸收差异。
简称NDVI： NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)（1）应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；（2）-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；（3）NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。
对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI 对高植被区具有较低的灵敏度；（4）NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；2.Simple Ratio Index比值植被指数在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素吸收的比值。
水稻叶绿素含量的测定改良版
水稻叶绿素含量的测定实验原理：根据叶绿素提取液对可见光谱的吸收，利用分光光度计在特定波长下测定叶绿素提取物的吸光值，然后利用公式计算出样品中叶绿素的含量。
实验目的：可以检测水稻叶片中叶绿素a、叶绿素b及总叶绿素含量。
试剂：国药试剂（分析纯）抽提Buffer配制：（体积比）乙醇：丙酮：H2O =4.5：4.5：1仪器：分析天平(Adventurer，USA)分光光度计DU640 (Backman，USA)离心机(Backman, USA)磨样机玻璃珠直径6mm 精密型淘宝网购买操作步骤：1. 取新鲜水稻叶片，擦干后去中脉。
2. 用分析天平称取0.02-0.035g的叶片到2ml离心管中，加一个直径6mm的玻璃珠，盖紧盖子。
3. 在液氮中冻10min左右，装入液氮预冷的金属底座中，用磨样机打碎，55hzfor 30s。
（此磨样机磨样的方法可以用到很多的实验当中，具体参数自己摸索一下就可以了）4. 从金属底座中取出样品，立即开盖放掉气化液氮，否则液氮受热会把离心管炸开，毁掉样品。
5. 每管加入抽提Buffer 1.8ml，室温下避光摇15min。
6. 6000rpm离心30s。
7. 以抽提Buffer为空白，使用紫外分光光度计DU640在波长645和663下测定叶绿素提取物的吸光值，DU640测量吸光值的量程在0.2-0.8之间，如果样品太浓，可以稀释。
4. 结果分析：根据Arnon（1949）法的公式加以修正计算叶绿素含量：叶绿素a=(12.72A663-2.59A645)×v/w×1000叶绿素b=(22.88A645-4.67A663)×v/w×1000叶绿素总含量=(20.29A645+8.05A663)×v/w×1000注意事项：1. 为避免叶绿素见光分解，操作时尽量在弱光下进行，速度要快。
2. 样品不宜太多，否则加入抽提Buffer后，2ml离心管会装不下。
植被光谱分析与植被指数计算
植被光谱分析与植被指数计算在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。
目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。
本文总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。
这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。
包括以下内容：植被光谱特征植被指数HJ-1-HSI植被指数计算1.植被光谱特征植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm高反射。
很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。
研究植被的波长范围一般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。
这个波长范围可范围以下四个部分：可见光（Visible）：400 nm to 700 nm近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm短波红外1（Shortwave infrared 1——SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm短波红外2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm其中NIR和SWIR-1的过渡区（1400nm附近）是大气水的强吸收范围，卫星或者航空传感器一般不获取这范围的反射值。
植物中的叶绿素指标
植物中的叶绿素指标叶绿素是植物中一种重要的生物色素，它在光合作用中起着至关重要的作用。
通过测量植物中的叶绿素含量，我们能够了解植物的生长状态、光合能力以及受到的环境胁迫程度。
下面将介绍几种常用的叶绿素指标及其在植物科学研究和农业生产中的应用。
1. 叶绿素含量指标叶绿素含量是衡量植物叶片中叶绿素含量多少的指标，常用的方法有色素提取法和光谱测定法。
色素提取法通过将叶片样品浸泡在有机溶剂中，将叶绿素从叶片中提取出来，然后通过分光光度计测定提取液中的吸光度来计算叶绿素的含量。
光谱测定法则是通过测定叶片在不同波长下的光吸收特性，根据叶片的吸收光谱曲线来估算叶绿素含量。
叶绿素含量指标可以用于评估植物营养状况、光合作用效率以及生长发育水平。
2. 叶绿素a/b比值叶绿素a/b比值是指叶片中叶绿素a和叶绿素b含量之比，用来反映植物叶片中叶绿素的组成比例。
叶绿素a是植物中最主要的叶绿素，其吸收波长主要集中在蓝光和红光区域；而叶绿素b则在绿光区域吸收光能。
叶绿素a/b比值可以反映植物对不同波长光的利用能力，通常在光合作用受到环境胁迫时，叶绿素a/b比值会发生变化。
例如，光合作用受到光照过强或过弱的影响时，叶绿素a/b比值会增加或减小，从而影响植物的光合能力。
3. 叶绿素荧光指标叶绿素荧光是植物叶片在光合作用过程中释放出来的能量，通过测量叶绿素荧光强度，可以了解植物的光合效率和光合电子传递过程中的损失情况。
常用的叶绿素荧光指标有最大光化学效率(Fv/Fm)、非光化学耗散(NPQ)和光化学耗散(qP)等。
最大光化学效率(Fv/Fm)是指在极低光强下，植物叶片光合反应中光能转化的最高效率，是评估植物光合活性的重要指标。
非光化学耗散(NPQ)是植物叶片在光合作用过程中产生的热耗散能量，可以用于评估植物受到光照强度和温度胁迫的程度。
光化学耗散(qP)是指植物叶片中光合作用过程中光能转化为化学能的比例，可以反映植物的光合效率。
4. 叶绿素荧光成像叶绿素荧光成像是一种通过捕捉植物叶片荧光信号来显示植物光合活性分布的技术。
实验三十四植物叶绿体色素的提取、分离、表征及含量测定
实验三十四植物叶绿体色素的提取、分离、表征及含量测定摘自王尊本主编,综合化学实验(第二版),第226-244页,北京:科学出版社,2007年9月。
实验三十四植物叶绿体色素的提取、分离、表征及含量测定[1-27]一、叶绿体色素的提取(一) 实验目的1)掌握有机溶剂提取叶绿体色素等天然化合物的原理和实验方法。
2)了解皂化-萃取提取胡萝卜素的原理。
3)了解1,4-二氧六环沉淀法提取叶绿素的原理。
(二) 实验原理植物光合作用是自然界最重要的现象,它是人类所利用能量的主要来源。
在把光能转化为化学能的光合作用过程中,叶绿体色素起着重要的作用。
高等植物体内的叶绿体色素有叶绿素和类胡萝卜素两类,主要包括叶绿素a、叶绿素b、胡萝卜素和叶黄素四种。
它们所呈现的颜色和在叶绿体中含量大约比例见表34.1。
表34.1 高等植物体内叶绿体色素的种类、颜色及含量项目叶绿素类胡萝卜素叶绿素a 叶绿素b 胡萝卜素叶黄素颜色蓝绿色黄绿色橙黄色黄色在叶绿体内各色素含量比例 3 1 2 13 1 叶绿素chlorophylls是叶绿酸的酯,它在植物进行光合作用中吸收可见光,并将光能转变为化学能。
叶绿素是植物进行光合作用所必需的催化剂。
在绿色植物中叶绿素主要以叶绿素a(C55H72O5N4Mg)和叶绿素b(C55H70O6N4Mg)两种结构相似的形式存在,其差别仅是叶绿素a中一个甲基被叶绿素b中的甲酰基所取代。
叶绿素的基本结构见图34.1。
在叶绿素分子结构中含有四个吡咯环,它们由四个甲烯基联结成卟啉环,在卟啉环中央有一个镁原子,它以两个共价键和两个配位键与4个吡咯环的氮原子结合成内配盐,形成镁卟啉。
在叶绿素分子中还有两个羧基,其中一个与甲醇酯化成COOCH3,另一个与叶绿醇酯化成COOC20H39长链。
类胡萝卜素carotenoids是一类不饱和的四萜类碳氢化合物(例如胡萝卜素,carotenes,或它们的氧化衍生物(例如叶黄素类,xanthophylls。
类胡萝卜素含量方法
（一）检测原理：类胡萝卜素含量测定(酶标仪96T)叶绿体中所含色素主要有两大类，叶绿素(包括叶绿素a和叶绿素b)和类胡萝卜素(包括胡萝卜素和叶黄素)，它们与类囊体膜上的蛋白质结合，成为色素蛋白复合体，其含量多少及其组成决定了植物对不同光的吸收、利用效率，常常作为研究光合生理的重要指标。
根据叶绿体色素提取液对可见光谱的吸收，在649nm和665nm处测定叶绿素提取物的吸光值，在470nm处测定类胡萝卜素；然后利用经验公式计算出样品中叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素总含量及类胡萝卜素含量。
（二）试剂组分与配制：试剂名称规格保存要求试剂一粉剂×1瓶4℃保存乙醇（自备）1000mL×1瓶4℃保存抽提Buffer配制：（体积比）乙醇：丙酮=95:5（三）所需的仪器和用品：酶标仪、96孔板、天平、10mL玻璃试管、锡箔纸、无水乙醇，丙酮。
（四）测定步骤：建议正式实验前选取2个样本做预测定，了解本批样品情况，熟悉实验流程，避免实验样本和试剂浪费！1、样本制备（1）取新鲜植物叶片或其它绿色组织，去掉中脉。
（2）称约0.1g剪碎，用蒸馏水洗干净，然后加入1mL抽提Buffer，少量试剂一（约50mg），叶绿素对光敏感，务必在黑暗或弱光条件下充分研磨（难磨叶片可以添加少量石英砂助磨），然后转移至10mL玻璃试管。
（3）用抽提Buffer冲洗研钵，将所有冲洗液及研钵中所有的绿色物质转入10mL玻璃试管，用抽提Buffer补充至10mL，玻璃试管置于黑暗条件下或者包上锡箔纸浸提3h，观察试管底部组织残渣完全变白则提取完全，若组织残渣未完全变白，继续浸提至其完全变白。
2、上机检测分别取200μL浸提液和200μL抽提Buffer于96孔板，记为测定管和空白管，分别于665nm 和649nm和470nm处读取吸光值A，△A665=(A测定-A空白)665，△A649=(A测定-A空白) 649，△A470=(A测定-A空白)470。
引黄灌区水稻不同生育期叶绿素含量估测
收稿日期：２０１６１１３０
修回日期：２０１７０１１３
基金项目：国家高技术研究发展计划（８６３计划）资助项目（２０１３ＡＡFra bibliotek０２４０１－２）
关键词：引黄灌区；高光谱；水稻；叶绿素含量估测 中图分类号：ＴＰ７２２．４；ＴＰ７２２．５ 文献标志码：Ａ
Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌｃｏｎｔｅｎｔｉｎｒｉｃｅａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｒｏｗｔｈｓｔａｇｅｓ ｂａｓｅｄｏｎｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｎｙｅｌｌｏｗｒｉｖｅｒｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｚｏｎｅ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｄｉｓｔｒｉｃｔｓｏｆｔｈｅＨｕａｎｇｈｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎ；ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒｕｍ；ｒｉｃｅ；ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌｃｏｎｔｅｎｔ；ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ
叶绿素含量是植物的主要农学参数，是植物光 合作用能力、叶片氮素含量以及生长发育的重要指 示器，叶 绿 素 含 量 变 化 是 植 物 长 势 监 测 的 重 要 指 标［１］。叶绿素含量的测定是农业科研和农业生产中 经常遇到的问题［２］。目前，可以使用多种方法对叶 绿素含量进行测定，但传统方法不仅费时费力，采样 时容易损坏植物叶片组织结构［３］。另外，由于叶绿 素的结构不稳定，容易分解，导致最终测量的叶绿素 含量可能会发生变化［４］。随着高光谱遥感技术的不 断发展，可以为植物叶绿素含量无损、快速的定量化 诊断提供技术支持［５－６］。国内外学者在利用高光谱
第 ３６卷第 ２期
干旱地区农业研究
Ｖｏｌ．３６Ｎｏ．２
２０１８年 ０３月
ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＲｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｈｅＡｒｉｄＡｒｅａｓ
Ｍａｒ．２０１８
文章编号：１０００７６０１（２０１８）０２００３７０７
叶绿体色素含量的测定 ----分光光度法
依据下列乙醇提取液中色素浓度计算公式,分别计算出叶 绿素a、b的浓度及其叶绿素总浓度和类胡萝卜素的浓度。
计算公式
95%乙醇提取液中色素浓度的计算
Ca（叶绿素a）=13.95A665 – 6.8A649 Cb（叶绿素b）=24.96A649 – 7.32A665 CT（叶绿素）=Ca+Cb=18.16A649 + 6.63A665 Cx.c（类胡萝卜素）=(1000A470 – 2.05Ca-114.8Cb)/248
叶绿体色素含量= 色素浓度（mg.L1） 提取液体积（L） 稀释倍数 样品鲜重（或干重、面积，g或m2）
实验结果
（1）菠菜吸光值
波长（nm） 665 649 470
1 0.249 0.111 0.278
2 0.234 0.104 0.262
3 0.238 0.105 0.268
平均 0.241 0.107 0.269
类胡萝卜素总含量=0.52mg/g
实验结果
（2）全素培养番茄
波长/组别 1
2
3
平均
665nm 0.302 0.306 0.300 0.303
649nm 0.132 0.132 0.131 0.132
470nm 0.359 0.358 0.352 0.356
各色素含量 Ca（叶绿素a）=13.95A665 – 6.8A649=3.33mg/l Cb（叶绿素b）=24.96A649 – 7.32A665 =1.08mg/l CT（叶绿素）=Ca+Cb=18.16A649 + 6.63A665=4.41mg/l Cx.c（类胡萝卜素）=(1000A470 – 2.05Ca114.8Cb)/248=0.91mg/l 叶绿素总含量=11.025mg/g 类胡萝卜素总含量=2.275mg/g
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第４期光谱学与光谱分析１０６５
用过磷酸钙５３３．３ｋｇ·ｈｍ－２作基肥，氯化钾３００ｋｇ·ｈｍ－２作穗肥。
采用多品种、多氮素水平的目的是为了造成更广泛的差别，从而使研究结果具有相对普适性。
１．２数据获取
１．２．１光谱数据获取
（１）获取水稻叶片光谱反射率使用是ＡＳＤＦｉｅｌｄＳｐｅＰｒｏＦＲＴＭ光谱仪，波段范围为３５０～２５００ｎｎｌ，其中３５０～ｌ０００ｎｍ光谱采样间隔为１．４ｎｌｎ，光谱分辨率为３ａｍ；１０００
２５００ｎｌｎ光谱采样间隔为２ｎｎｌ，光谱分辨率为１０ｎｎｌ。
（２）分别在分蘖期、拔节期、孕穗期和抽穗期开始后每隔数天采样测叶片光谱及叶片、穗的叶绿素和类胡萝卜素。
光谱测量时，用三角架固定光谱仪探头，并使光谱仪探头垂直向下正对待测叶片正中部，光谱仪视场角为８。
，距样品表面距离０．１０ｍ，光源用光谱仪所带的５０ｗ卤素灯，距样品表面距离０．４５ｍ，与水平面成７０。
角。
１．２．２叶绿素、类胡萝卜素测量
本试验采用混合液（丙酮：无水乙醇：蒸馏水一４．５：４．５：１）（ｐ）提取法测定水稻叶片和稻穗的叶绿素含量，用分光光度计比色，测定并计算得到叶绿素、类胡萝卜素含量。
叶绿素以及类胡萝ｂ素含量的统计情况如表１，本研究中使用２０２个样本进行建模，使用５０个样本进行验证，建模数据集与验证数据的选取是随机的。
１．３归一化比值指数的构建
本研究采用一种严密的经验方法构建水稻色素含量估算的归一化比值色素指数，即将从３５０～２５００ｎｎｌ范围内所有波段反射率进行两两组合，构建一个包含所有可能组合的归一化比值指数。
归一化比值指数的一般公式形式为
ＮＤＲＰＬ耐．㈣一藤Ｒｔｔ４币ｍＲ五ｕｄｅｘ（１）其中，ＮＤＰＩ。
耐．如）为由参照波段（ｒｅｄ和指数波段（ｉｎｄｅｘ）构建的一个归一化色素指数；Ｒ耐和Ｒｉ“。
分别为参照波长反射率、和指数波长反射率。
Ｔａｂｌｅ１Ｐｕｂｌｉｓｈｅｄｒａｔｉｏｂａｓｅｄｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ
ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｐｉｇｍｅｎｔｉｎｄｉｃｅｓ
色素指数Ｐｉｇｍｅｎｔｉｎｄｅｘ出处Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ（Ｒｓｏｏ—Ｒ６８０）／（Ｒ８。
０＋Ｒ６８０）
（Ｒｓｏｏ—Ｒ６３ｓ）／（Ｒ８００＋Ｒ６３５）
（Ｒ７５０—Ｒ７０５）／（Ｒ７５０＋Ｒ７０５）
（ＲＴｓｏ—Ｒ５５０）／（Ｒ７８０＋Ｒｓｓｏ）
（Ｒ６ｓｏ—Ｒ４３０）／（Ｒ６８０＋Ｒ４３０）
（Ｒ４１５一届３５）／（Ｒ４１５＋Ｒ４３５）
（Ｒ５５０—Ｒ５３１）／（Ｒ５５０＋Ｒ５３１）
（Ｒｓ７０—Ｒ５３１）／（Ｒ５７０＋Ｒ５３１）
（Ｒ７７４一Ｒ６７７）／（Ｒ７７４＋Ｒ６７７）
１３１ａｃｋＢｕｍ（１９９８）［１０１
Ｇｉｔｅｌｓｏｎ等（１９９４）Ｄ１］
Ｇｉｔｅｌｓｏｎ等（１９９６）［１ｚ］
Ｐ６ｎｕｅｌａｓ等（１９９４）［１３３
Ｍａｒｉｅ等（２００４）Ｄ４３
Ｇａｍｏｎ等（１９９２）Ｄｓ］
Ｚａｒｅｏ－Ｔｅｊａｄ等（２００１）［１６］在３５０～２５００ｎｎｌ范围内包含着２１５１个光谱波段，所以可以构建２１５１×２１５１—４６２６８０１个归一化比值色素指数。
因此，表２给出的各种归一化形式的叶绿素指数只是所有可能指数中的一种，但未必是最合适的选择。
所以，本研究将所有波段组合构成的归一化色素指数与叶绿素、类胡萝‘ｂ素含量分别建模，在所有这些模型中选择出最佳模型，然后进行验证，从而确定适合水稻叶片叶绿素、类胡萝ｂ素含量估算的最合适色素指数形式。
Ｔａｂｌｅ２Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌａｎｄｃａｒｏｔｅｎｏｉｄｃｏｎｔｅｎｔｓ
２结果与分析
２．１绘制决定系数评分布图
将３５０～２５００ｎｌｎ范围内的所有光谱波段两两组合构建
归一化形式的色素指数，然后分别建立叶绿素ａ、叶绿素ｂ、
叶绿素总量、类胡萝ｂ素含量与这些指数之间的一元线性方
程，获取拟合方程的决定系数Ｒ２，这些由两两波段对应的
Ｒ２就构成了一个Ｒ２矩阵。
为了清晰的显示出拟合方程Ｒ２随着波段组合变化而变
化的情况，将Ｒ２三角矩阵用图形分级表示（归一化指数形式
是对称的，只用一个三角矩阵就可以表示）。
由于水吸收可
能影响拟合效果的稳定性，所以将１３５０１４８０ｒｉｍ，１７８０隐１砰ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｌｉｎｅａｒｆｉｔｔｅｄｅｑｕａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎ～１９９０ｍ，２４００２５００ｎｎｌ几个水吸收光谱区域去除ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌａ。
ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌｂｃｏｎｔｅｎｔｓｉｎｌｅａｖ鹤ｏｆｒｉｃｅ
（图１）。
在图中，点的颜色决定了Ｒ２的大小。
Ｒ２越大，使用ａｎｄａｌｌｔｈｅ
ｐｏｓｓｉｂｌｅ
ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｓｏｆＮＤＰＩ
水稻叶片叶绿素、类胡萝卜素含量估算的归一化色素指数研
究
作者：王福民， 黄敬峰， 王秀珍， WANG Fu-min， HUANG Jing-feng， WANG Xiu-zhen
作者单位：王福民,黄敬峰,WANG Fu-min,HUANG Jing-feng(浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,浙江,杭州,310029)， 王秀珍,WANG Xiu-zhen(浙江省气象研究所,浙江,杭州,310029)
刊名：
光谱学与光谱分析
英文刊名：SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
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