文献类型：期刊文章

作　　者：丁永军[1] 张晶晶[1] 李修华[2] 李民赞[3]

机构地区：[1]兰州城市学院信息工程学院,兰州730070 [2]广西大学电气工程学院,南宁530004 [3]中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京100083

出　　处：《农业机械学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(31360291;31401290);甘肃省高等学校科研基金项目(2013B-071)

年　　份：2016

卷　　号：47

期　　号：3

起止页码：292-297

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20161702294871)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了快速、准确估测番茄叶片叶绿素含量,分析了不同营养水平下的番茄叶片光谱红边参数变化规律,发现红边位置最能表征番茄叶绿素状况,统计分析了6种算法提取的光谱红边位置的差异性,并为每种算法分别建立了5种估测模型,验证结果表明每种红边位置提取算法所对应的最佳模型为线性四点内插法的指数曲线模型和其他红边位置算法的对数曲线模型。其中线性外推法模型精度最高,校正集决定系数R2c为0.618 6,验证集决定系数R2v达到0.771 1,验证集均方根误差RMSEv为8.359 6,可以有效诊断番茄叶绿素含量。线性四点内插法根据670、700、740、780 nm 4个波段的叶片反射率计算红边位置,运算简单,模型精度较高,R2c为0.621 7,R2v达到0.766 6,RMSEv为8.568 2,可以作为开发番茄叶绿素含量监测仪器的依据。

关 键 词：番茄叶片 叶绿素含量 光谱分析 红边位置  

分 类 号：O657.3] S15[化学类]