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杨树叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以盆栽107号杨树为研究对象,在验证杨树叶片的SPAD值可作为衡量其叶绿素含量指标的基础上,基于最佳指数-相关系数法(OIFC),提取了杨树叶绿素特征波段(中心波长350、715、1 150 nm),建立了以该组合波段原始光谱数据为自变量的杨树叶片叶绿素含量估算模型;利用相关系数法,提取了杨树叶绿素归一化植被指数的计算波段(中心波长705、953 nm)与一阶光谱导数的叶绿素特征波段(中心波长647、691、721 nm),且分别建立了基于归一化植被指数、叶面叶绿素指数、一阶光谱导数为自变量的杨树叶片叶绿素含量估算模型;比较分析所建立的模型精度,筛选出杨树叶片的叶绿素含量最优估算模型。结果表明:化学法测得杨树叶片叶绿素含量与其对应的SPAD值之间具有显著的幂函数关系,R2可达0.902 3。利用OIFC法提取的叶绿素最佳三波段组合的高光谱数据为自变量,与叶片叶绿素含量构建的模型预测值与实测值具有显著的线性关系,决定系数为0.944 5;相比其他模型,该模型的精度最高且均方根误差最小。可见,基于OIFC法构建的杨树叶绿素高光谱模型具有较高的精度,是估算杨树叶片叶绿素含量的最优模型。 相似文献
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基于LED激发光源的叶绿素荧光强度检测与分析 总被引：1，自引：1，他引：0
采用了650nm红色发光二极管(LED)的矩阵(6×8)作为激发光源,构建了一种基于MINI-PAM荧光仪的调制脉冲式在线检测叶绿素荧光系统。利用该系统分别对番茄苗期、花期、果期活体叶片的荧光强度与激发光源(LED)光强关系进行试验研究。通过对可编程电源来调节LED光强(在0～1 700μmol/m2.s之间),以50mA为步进值依次增加,并利用Excel软件对测得的荧光值F进行分析。结果显示:电流值在3 700mA以下,每一时期植株叶片的荧光强度与恒流源输出电流强度具有显著的线性关系,决定系数R2>0.97。以此研究为基础,建立了荧光强度与激发光强度的关系模型,模型可靠性高,能够比较真切地反映出荧光强度与激发光强之间的关系。 相似文献
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基于光谱分析的温室番茄叶片叶绿素含量预测 总被引：1，自引：1，他引：0
通过分析叶片光谱反射率与其叶绿素含量的相关关系表明,温室番茄叶片的光谱反射率与其叶绿素含量的敏感波段为510～625 nm和690～710 nm,最佳波长为526 nm、609 nm和697 nm.利用最佳波长处的光谱反射率与多种建模方法如多元回归分析MLR(Multilinear Regression)、偏最小二乘回归分析PLSR(Partial Least Square Regression)建立了预测叶片叶绿素含量的模型,建模相关系数很相近,均大于0.740,但是PLSR在一定程度上消除了多重相关性的影响,模型验证时的相关系数(0.768)大于MLR模型(0.740);本研究在NDVI的基础上提出了一个新的光谱指数NDCI,并基于NDCI建立了叶片叶绿素含量的预测模型(Rc=0.753),获得了比较好的预测效果(Rv=0.761),为作物长势检测仪的开发奠定了基础. 相似文献
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为开展马铃薯叶片PSⅡ叶绿素荧光参数无损检测研究，利用高光谱成像系统采集200个感兴趣区域样本点的光谱图像并提取反射率，使用封闭式叶绿素荧光成像系统采集相应样本点的qP值。采用SPXY算法将总样本按照2∶1的比例划分为建模集(135个样本)和验证集(65个样本)，采用联合区间偏最小二乘法(Synergy interval partial least squares，si-PLS)和随机蛙跳(Random frog，RF)算法各筛选出18个敏感波长，并用选择的特征波长建立偏最小二乘回归(Partial least squares regression，PLSR)模型。结果表明：si-PLS-PLSR模型的建模集决定系数R2c为0.6285，验证集决定系数R2v为0.6103；RF-PLSR模型的建模集决定系数R2c为0.7093，验证集决定系数R2v为0.6872。结果表明利用RF算法筛选的特征波长对马铃薯叶片qP值检测的解释性优于si-PLS算法，特征波长在518.72~640.64nm、650~800nm和850~1000nm范围，体现了荧光发射信号是马铃薯作物光化学吸收qP值的重要响应特征，且叶片光化学吸收与叶绿素含量、叶片结构、水分含量等属性紧密关联。绘制叶片qP值分布图为分析马铃薯叶片光化学吸收和光合作用动态提供了直观的分析手段，可为马铃薯作物光合活性评价及复杂生理生化动态监测提供支持。 相似文献
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基于反射光谱的苹果叶片叶绿素和含水率预测模型 总被引：4，自引：0，他引：4
为探索苹果叶片叶绿素含量(质量比)、叶片含水率与反射光谱之间的关系,以华北地区苹果树为研究对象,分别测定了各个关键生长期苹果叶片的光谱反射率、叶绿素含量和叶片含水率。分析光谱反射率与叶绿素含量以及叶片含水率之间相关性发现,在不同生长时期,苹果叶片叶绿素a含量与反射光谱在515~590 nm和688~715 nm两组波段内具有较高的相关性,且果实成熟期数据显示相关度最高(R2=0.6)。在420~500 nm、640~680 nm、740~860 nm 3个波段叶片含水率与反射光谱有较高的相关性,且果实膨大期的叶片含水率在可见光波段的相关系数最大。根据所选敏感波段,分别利用多元线性回归、主成分分析和人工神经元网络建立基于反射光谱的苹果叶片不同生长时期叶绿素和含水率的预测模型。通过对所建立的预测模型进行校验,结果显示,利用主成分分析方法所建立的苹果叶片叶绿素含量预测模型的决定系数最高(R2=0.885 2),校验系数为0.828 9。该模型可以较为准确地预测苹果叶片叶绿素含量。而采用神经元网络所建立苹果叶片含水率预测模型的决定系数R2=0.862,校验系数为0.8375,预测效果最好。 相似文献
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为了满足田间作物长势快速检测与指导变量管理的需求,基于作物叶绿素光谱响应特征波长筛选与优化,开发了一款便携式作物叶绿素检测仪。首先,采用高光谱仪采集玉米冠层325～1 075 nm反射光谱,并采样萃取叶片叶绿素含量真值,开展叶绿素敏感响应波长筛选。经蒙特卡洛无信息变量消除(MC-UVE)算法在10～100个特征波长范围内进行变量筛选,表明采用50个特征波长时具有最优的叶绿素含量检测能力。其次,选择AS7265x型光谱传感器,以半峰宽20 nm的12个区间覆盖筛选的50个波长,设计的叶绿素检测仪包括传感器、主控制器、显示和控制等模块,实现作物冠层反射光数据采集、处理、显示和存储功能。开展传感器反射率标定与田间应用测试,基于传感器获取的反射率构建叶绿素含量偏最小二乘检测模型验证集决定系数为0.628;进一步组合归一化红边植被指数(NDRE:730、900 nm)和绿光归一化差值植被指数(GNDVI:535、900 nm),检测模型精度提高到0.69,模型嵌入系统最终实现了田间叶绿素含量快速检测,为作物长势高效分析提供了技术支持。 相似文献
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玉米抽丝期是玉米由营养生长进入生殖生长的转折点,是决定玉米产量的关键时期。为此,基于激光诱导荧光光谱(LIF)技术,以抽丝期玉米叶片为研究对象,快速无损地获取植物生理信息的日变化,重点分析玉米叶片蒸腾效应与叶绿素荧光光谱的相关性,并选择706～748nm波段作为敏感光谱波段,建立了基于光谱特征参数的植物叶片蒸腾速率的预测模型。结果表明:采用荧光强度F730研究玉米叶片蒸腾效应最合适;由于气孔导度反映蒸腾效应,且影响CO_2的同化过程,故以气孔导度的信号之一的叶片温度作为模型输入修正;通过对蒸腾速率与叶片温度、叶绿素荧光强度进行回归诊断与全回归分析,建立了基于荧光强度F730和叶片温度的蒸腾速率预测模型,分析了蒸腾速率与二者的相关性,模型复相关系数为R=0.833 4,模型校验结果的相关系数R~2=0.879 8,认为模型的预测能力较好。通过激光诱导叶绿素荧光光谱技术实现了对植物生理信息的无损检测与分析,建立的玉米抽丝期蒸腾速率预测模型可为玉米优质高产的水肥精准化、智能化控制技术提供数据支持。 相似文献
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基于光谱红边位置提取算法的番茄叶片叶绿素含量估测 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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冬小麦叶绿素含量高光谱检测技术 总被引：8，自引：1，他引：7
以大田冬小麦叶绿素含量为研究对象,首先利用高光谱成像系统以线扫描方式获取其反射光谱图像,选择感兴趣区域(ROI)并计算出光谱平均反射率值;然后分别针对其原始光谱和一阶差分光谱,通过相关分析和逐步回归分析,得到能反映叶绿素含量变化的7个最佳优化波长;进而基于该优化波长采用多元线性回归(MLR)方法组建模型,通过假设检验剔除对模型贡献不显著的3个波长变量.选用剩余的4个波长即710.85、767.42、650和520 nm作为自变量重新建立模型,基于校正集和预测集模型的决定系数R2分别为0.843 4和0.709 3.研究结果表明,利用高光谱技术检测大田冬小麦叶绿素含量的方法是可行的. 相似文献
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利用波长650 nm、功率13.25 mW的半导体激光照射贮藏期的次郎柿表面,并采集激光光斑特征响应区域图像。通过折半试探方法确定光斑区域的图像分割阈值区间后对目标图像进行分割。再分析计算目标图像分割区域(S1、S2)的像素面积参数(AS1、AS2、AS1-AS2、AS1/AS2),区域的灰度值信息熵(HS1、HS2)以及灰度值标准差(SDS1、SDS2)。将以上参数作为体系的图像参数集,对次郎甜柿的可溶性固形物含量进行主成分分析(PCA)。通过分析,得到对检测次郎甜柿可溶性固形物含量起主导作用的激光图像参数分量组合(AS1/AS2、HS2、SDS2)。以该分量组合建立对次郎甜柿可溶性固形物含量检测的改进型支持向量机(SVM)回归模型。模型性能参数(相关系数R达到0.990 5,决定系数D达到0.870 9)和验证性试验均表明该模型具有较好的稳定性和准确性(检测SSC的准确率平均值达到94.1%,标准差为0.014)。 相似文献
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牛肉激光动态散斑活性影响因素研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以时间序列散斑图的惯性力矩作为散斑活性,研究新鲜牛肉图像散斑活性的相关影响因素,以优化激光散斑的测定效果。采用He-Ne激光器照射牛肉表面,通过工业相机获取图像,测得时间序列散斑图的散斑活性值,检测成像时图像的精度差异,研究不同条件下牛肉散斑活性的变化趋势。应用Box-Behnken试验设计,建立光照强度、激光波长和入射角度3个因素的二次多项式回归模型并进行分析。结果表明光照强度、激光波长和入射角度对牛肉散斑活性影响显著,得到牛肉图像散斑活性值最大时的优化测定条件为激光波长635 nm、光照强度30 m W、入射角度15°,在此条件下,散斑图像的散斑活性达到476.04,散斑活性预测模型的决定系数R2为0.992,均方根误差RMSE为8.14,偏差因子(Bf)和准确因子(Af)均在可接受范围内。明确不同因素对新鲜牛肉激光动态散斑图像的影响,可提高激光动态散斑活性的识别精度,为改进牛肉品质的测定方法提供了理论依据。 相似文献
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为探究添加不同质量分数(1%、3%、5%和7%)菊粉(Inulin,INU)对豌豆分离蛋白(Pea protein isolate,PPI)乳化性及乳液稳定性的影响,以PPI作为乳化剂,采用高压均质法制备了PPI/INU乳液,通过zeta电位测定、粒径测定、激光共聚焦显微镜(CLSM)、酶标法和内源荧光光谱等技术对乳液进行表征。结果表明:添加1%INU后,乳液具有最大zeta电位绝对值(为34.03 m V)和最小平均粒径(d4,3为395.50 nm); CLSM显示,低浓度(质量分数1%和3%)的INU使乳液液滴分布更均匀; INU质量分数为1%时,分别使PPI的乳化活性指数、乳化稳定性指数和乳液界面蛋白吸附率增加了7.8%、22%和11%;荧光光谱显示,随着INU浓度的增加,连续相中PPI-INU复合物的生成量增多,对乳液的稳定性产生了负面影响。由此说明低浓度(质量分数为1%和3%)的INU可改善PPI的乳化性、提高PPI乳液的稳定性,其中添加1%INU效果最显著。 相似文献
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选用碱性蛋白酶辅助乳化,利用酶解膨化大豆粉产生的蛋白和磷脂作为乳化剂制备了天然姜黄素脂肪乳。通过流体动力学半径及其分布的测量、激光共聚焦显微镜观察和荧光光谱分析等来表征脂肪乳粒径、电位、微观结构及脂肪乳内蛋白的荧光强度变化,以氧化稳定性、包埋率和生物利用率来评价脂肪乳的稳定性能和对姜黄素的负载效果。结果表明,随着姜黄素添加量的增加,脂肪乳平均粒径先增加、后趋于稳定,在添加量为0.6%时,平均粒径为1127.42nm,电位绝对值最大,为38.67mV。激光共聚焦显微镜观察结果表明,乳液中油滴和蛋白分布比较均匀,形成了包裹较好的液滴。在0.6%添加量下的脂肪乳储存14d时的氧化稳定性最好,POV值最小,仅为3.15mmol/kg,储存21d时TBARS值为0.56mmol/kg;姜黄素包埋率高达72.58%,经体外消化后生物利用率为55.22%。荧光光谱分析表明,过量的姜黄素会使脂肪乳中蛋白质的荧光强度显著降低。因此,在姜黄素添加量为0.6%时,通过酶辅助法可制备稳定性较高、运载效果较好的脂肪乳。 相似文献
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基于近红外光电效应的联合收获机谷物厚度测量方法 总被引：1，自引：0，他引：1
谷物在刮板升运器中的堆积状态是影响光电式流量测量精度的重要因素。为了提高联合收获机容积式谷物流量传感器的测量精度,开展了基于近红外光电效应的谷物厚度测量方法及其传感器的研究。通过激光发射器生成850～980 nm的近红外光,采用硅光电池接收透射谷物的红外光线,根据光强的变化获取谷物的厚度。设计了以T型反馈网络为核心的I/V转换处理电路,根据试验测量的输出电压与谷物厚度的变化关系,拟合建立了Gaussian函数方程,分析了激光发射器功率、红外线波长对不同品种水稻厚度测量性能的影响。结果表明:当红外线波长为940 nm时,回归方程的拟合精度最高,水稻厚度测量误差小于0. 5 mm;随着激光发射器功率的增加,水稻厚度测量量程随之增大,当功率为500 m W时,谷物厚度的有效测量距离约为50 mm;红外线的穿透能力随着波长的增加而增强,随着籽粒含水率的降低而减弱。提出的谷物厚度测量方法可以提高容积式谷物流量测量精度。 相似文献
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为了快速无损地检测大田作物冠层叶绿素含量,使用便携式多波段光谱探测仪针对农大8号（G1）、郑单（G2）、先玉（G3）和京农科（G4）4种玉米作物品种,在拔节期采集550、650、766、850 nm波长处太阳光信号和作物冠层反射光信号,用于建立玉米冠层叶绿素含量诊断模型。首先,利用作物冠层650 nm和550 nm波长反射率之间的差值 T D 剔除了土壤背景数据点（ T D >0）。然后,组合计算了NDVI、RVI和DVI共12个植被指数,分析各植被指数与叶绿素含量之间的相关关系,结果显示与G1~G4品种叶绿素含量相关性最优的参数分别为RVI(766,550)、 DVI(850,650)、 NDVI(850,550)和RVI(766,550),相关系数均达0.6以上。数据按一定间隔聚类后,相关性分析结果表明多波段光谱探测仪对玉米叶绿素含量检测最优分辨率为0.5 mg/L,且NDVI(850,550)、NDVI(766,550)和RVI(850,550)与叶绿素含量的相关系数分别为0.837 0、0.773 7和0.767 7,达到了强相关水平。最后,建立了多品种通用型玉米拔节期叶绿素含量诊断模型,可为大田玉米拔节期叶绿素含量诊断提供技术支持。 相似文献
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大豆亲脂蛋白(SLP)是解决大豆分离蛋白水合特性和界面特性等功能特性问题的关键。采用多光谱、热分析和凝胶电泳等技术研究了大豆亲脂蛋白热诱导解离缔合行为,并对其自组装纳米颗粒进行表征。结果显示,80~90℃是SLP热处理过渡带,在热处理温度低于80℃时,SLP能基本保持天然构象而无显著性变化,在热处理温度高于90℃时,SLP二级构象发生显著性改变。在90℃处理20 min时,SLP蛋白分子结构解聚,且伸展至最大程度,表面疏水性增加,随后自组装形成粒径约为110 nm的稳定单分布纳米颗粒体系。电泳分析结果显示,解离的亚基通过二硫键和疏水相互作用重新聚集成中间聚集体,导致分子间聚集程度增大、构象稳定性增强。本研究可为SLP专用大豆蛋白粉及其在食品领域的开发应用提供理论支撑。 相似文献
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常规化学方法检测农药残留不仅对样品具有破坏性,而且费时费力。本文以激光诱导荧光结合高光谱图像技术为手段,对脐橙表面的敌敌畏农药残留进行光谱无损检测;实验方法是在脐橙表面,喷施用自来水配制的不同浓度的敌敌畏农药溶液,在实验室条件下风干后,采集激光诱导荧光高光谱图像,再用气相色谱法检测脐橙表面的农药残留量,应用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)方法建立农药残留的预测模型,并找出最佳光谱区间,然后应用支持向量机(Support vectormachine,SVM)方法在最佳光谱区间的基础上建立农药残留的预测模型;所建模型结果其预测集样品的农药残留量实测值(0.4862~10.3791mg/kg)和预测值之间的相关系数为0.8101;实验结果说明,以激光诱导荧光结合高光谱技术为手段的无损检测技术,在检测脐橙农药残留方面是有可行性的。 相似文献