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基于叶片反射光谱估测水稻氮营养指数 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】基于叶片反射光谱建立快速、无损监测水稻氮营养指数（nitrogen nutrition index,NNI）的估算模型。【方法】2018—2019年开展2个水稻品种（徽两优898和Y两优900）及5个氮肥梯度（施氮量为0、75、150、225和300 kg·hm-2,分别记为N0、N1、N2、N3、N4）的田间小区试验,测定关键生育期不同叶位叶片反射光谱和植株NNI,构建多种光谱指数的水稻NNI监测模型。【结果】单叶及叶位组合的敏感波段均分布在540 nm的绿光波长处,其与近红外波段构成的窄波段比值指数SR（R900,R540）可较好反演水稻NNI。但不同叶位叶片窄波段比值指数与水稻NNI的预测精度表现不同,顶3叶（L3）预测精度最好（R2=0.731,RMSE =0.130,RE=11.6%）,顶2叶（L2）次之（R2=0.707,RMSE =0.136,RE =12.2%）,顶1叶（L1）最差（R2=0.443,RMSE =0.187,RE =14.7%）;顶2叶和顶3叶组合平均光谱（L23）的预测精度优于单叶水平和其他叶位组合（R2=0.740,RMSE =0.128,RE =11.5%）。再将窄波段比值指数SR（R900,R540）近红外与绿光区域分别重采样50 nm和10 nm,所构建的宽波段比值指数SR[AR（900±50）,AR（540±10）]模型精度较SR（R900,R540）未明显降低,且在L23水平下2个模型的模型精度和预测精度基本一致（R2=0.740,RMSE =0.128,RE =11.5%）。水稻NNI小于1时与产量呈线性的正相关关系（P<0.05）,大于1时产量趋于平稳。【结论】L2和L3叶片反射光谱为监测水稻NNI的敏感叶位,其中叶位组合L23可提高模型预测精度。基于叶片反射光谱构建的多种波段比值指数（SR（R900,R540）和SR[AR（900±50）,AR（540±10）]）可快速估测水稻NNI,从而为不同传感器对水稻氮营养指数估测监测研究提供了理论依据。 相似文献
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【目的】研究棉花盛铃期反射光谱、荧光参数Fv/Fm(PSⅡ最大光化学量子产量)的变化特征,确立叶绿素荧光参数与棉花冠层高光谱植被指数的相关关系。为高光谱遥感监测棉花的水分状况提供理论依据。【方法】选用棉花品种新陆早45号和新陆早62号,采用美国ASD地物高光谱仪测定田间试验条件下,设置4个不同灌水量处理,研究2个棉花品种盛铃期的冠层反射光谱,同期利用PAM-2100叶绿素荧光仪测定棉花叶片的Fv/Fm,并用相关软件对棉花的反射光谱数据及Fv/Fm进行处理并作相关分析,建立相关回归模型。【结果】不同水分处理条件下,棉花冠层反射光谱的变化趋势相似;棉花新陆早62号盛铃期的单叶荧光参数Fv/Fm与棉花冠层高光谱反射率在350~514 nm、612~692 nm和1 945~2 076 nm波段范围内呈极显著正相关,而在708~1 361 nm和1 621~1 740 nm波段范围内呈极显著负相关;采用敏感波段构建植被指数NDVI(归一化植被指数)和RVI(比值植被指数),RVI与Fv/Fm的相关性较高(rRVI-Fv/Fm=-0.721 5**,n=20,P<0.01);建立Fv/Fm与RVI的估算模型方程,Fv/Fm估测值与实测值呈极显著线性正相关(r估测Fv/Fm-实测 Fv/Fm=0.723 0**,n=20,RMSE=1.186×10-2)。【结论】利用荧光参数Fv/Fm与植被指数RVI的相关关系,可以监测棉花盛铃期的水分胁迫状况。 相似文献
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SO2对水稻生理指标和光谱特征的影响 总被引：2，自引：1，他引：1
通过田间开顶式小区熏气试验,研究了SO2急性伤害对水稻叶绿素含量、叶液pH值、叶片含硫量和冠层光谱反射率及其相关性的影响,为遥感监测SO2污染环境下水稻长势提供基础研究.结果表明,随SO2 熏气浓度的增大,叶绿素含量呈减少趋势,叶片含硫量呈增加趋势.叶液pH值相应地降低,光谱反射率曲线在绿光和红光波段、蓝光和绿光波段之间的吸收谷有变平的趋势.选取冠层光谱叶绿素反射峰(550 nm±10 nm反射率)和近红外波段770 nm±10nm反射率(反映叶片结构)与叶片含硫量、叶绿素含量和叶液pH值进行的相关分析表明,(550±10)nm(770±10)nm冠层光谱反射率与叶片含硫量呈负相关,与叶液pH值、叶绿素总量均呈正相关. 相似文献
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准确估算叶绿素含量对于植物生长监测、产量预测、生境的适宜性评价具有重要作用。为寻求叶片叶绿素含量的高精度估算模型,以石楠为对象,实测叶片叶绿素含量和反射光谱反射率,对原始光谱进行变换并计算植被指数,通过相关性分析挑选特征波段,运用多元逐步线性回归和偏最小二乘回归建立叶绿素预测模型。结果表明:1）FDR的逐步线性回归模型和偏最小二乘模型优于R、1/R、LR、SDR;2）DNDVI(R645,R1 370)的指数函数模型为估算叶绿素含量的最佳单变量模型;3）DRI(R747,R1 464)与RI(R733,R944)的逐步线性回归模型精度最高,验证结果的决定系数R2为0.955,均方根误差RMSE为3.145。因此,该模型可以实现叶片叶绿素含量的准确估算,从而为实现高光谱技术监测植被叶绿素含量变化提供依据。 相似文献
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类胡萝卜素(Car)是植物进行光合作用的主要色素之一,在吸收传递光能、保护叶绿素,以及延缓叶片衰老等方面有重要作用。以LOPEX’93数据库为基础,系统分析400~2 500 nm高光谱波段范围内任意两波段组合而成的归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和差值植被指数(DVI)与双子叶植物叶片Car含量间的定量关系。结果表明,在756 nm处红光波段与809 nm处近红外波段的NDVI(809,756)、RVI(809,756),以及750 nm处红光波段与809 nm处近红外波段的DVI(809,750)都可以较好地实现Car含量反演,建立的回归预测模型的判定系数(R2)均大于0.74。对由各植被指数构建的反演模型进行精度验证发现,NDVI(809,756)和RVI(809,756)的估算效果相当,且都好于DVI(809,750),模型预测精度分别为0.735和0.738,均方根误差分别为1.426 1和1.420 5,平均相对误差分别为13.66%和13.60%。表明基于高光谱数据对双子叶植物叶片Car含量进行估算是可行的。 相似文献
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棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】研究棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性,建立叶绿素含量估算模型。【方法】2014年,以鲁棉研28号为研究对象,测定不同施氮水平和生育期棉花冠层叶片叶绿素含量及350~2 500nm光谱反射率,以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶绿素含量为数据源,在分析叶绿素含量与原始高光谱反射率(R)、一阶导数光谱反射率(DR)、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上,采用一元线性与多元逐步回归的方法构建了叶绿素含量估算模型,并对从中筛选的6种棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型进行精度对比。【结果】1)棉花冠层叶片叶绿素含量在反射光谱766nm处相关系数达到最大值,相关系数r=0.836;对于一阶导数光谱,叶绿素含量的敏感波段发生在753nm处,r=0.878;2)以9种光谱提取变量与8种植被指数为自变量,建立叶绿素含量的估算模型,筛选出的特征变量为红边面积(SDr)、绿峰与红谷的归一化值((Rg-Rr)/(Rg+Rr))、绿峰幅值(Rg),仅采用8种常用植被指数建立估算模型,筛选出的变量为比值植被指数(RVI);3)所建立的6种模型中以基于一阶导数光谱反射率建立的多元逐步回归估算模型精度最高,均方根误差(RMSE)为1.075,相对误差(RE)为2.22%,相关系数(r)为0.952。【结论】采用原始光谱、一阶导数光谱、光谱提取变量及植被指数均可对棉花叶绿素含量进行监测,其中基于一阶导数光谱的多元逐步回归模型对叶绿素含量的估算效果最优。 相似文献
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【目的 】利用海南省中南部5市县采集的南繁水稻光谱、叶绿素等数据,研究物理模型与查找表策略对南繁水稻叶片叶绿素的反演,并对不同查找表进行比较分析。【方法 】文章先根据研究区调查与文献调研,利用辐射传输模型PROSAIL-PRO模拟2万条冠层光谱,分别构建波长400～1 000 nm区间的全波段查找表和双植被指数(Vegetation Index,VI)查找表,并使用实测的南繁水稻冠层光谱与叶绿素含量进行验证。其中,双VI查找表包括TCARI-OSAVI查找表、比值型植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI)查找表和红边相对指数(Red Edge Relative Indices,RERI)查找表3种。【结果 】(1)传统的全波段查找表反演叶片叶绿素含量的精度较差,R值为0.46,均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)为8.84μg/cm2,正规化均方根误差(Normalized Root Mean Squared Error,NRMSE)为0.32。(2)双VI查找表反演结果较传统查找表更好,TCARI-OSA... 相似文献
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以草莓为试材,通过对冠层叶片含水率与不同波段组成的水分指数(W_I)和归一化植被指数(N_(D,V,I))进行线性、指数、对数、幂函数以及多项式回归分析,研究了干旱(DT)、轻度干旱(MDT)、适量(AWT)及溢水(OWT)4种不同水分处理方式下草莓光谱反射特征与叶片水分状况之间的关系。研究结果显示:在不同生长时期下冠层叶片含水率的敏感波段分别为540、660、930、1 630、2 990、3 300 nm。草莓冠层叶片含水率与水分指数和归一化植被指数呈显著相关,决定系数分别达到0.834 3、0.874 7。并建立了预测草莓叶片含水率的预测模型,利用精度检验证明了预测模型的稳定性和敏感性。 相似文献
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【目的】为实现快速无损地监测水稻叶绿素含量,采用大疆M600 Pro无人机搭载SENOP RIKOLA高光谱仪获取水稻分蘖期冠层高光谱影像。【方法】利用相关性分析筛选出光谱指数的特征波长,构建DSI、RSI、NDSI、MSR、OSAVI和RDVI 6种植被指数,并利用一阶光谱导数计算其红边面积和红边幅值,分析8种光谱参数参与水稻叶绿素含量之间的相关性分析。将这些光谱参数作为CatBoost回归模型的输入变量,分析8种光谱参数对水稻叶绿素含量的估算能力。【结果】基于红边参数的反演模型中红边幅值拟合效果最好,其R2为0.952 4,RSME为0.638 1;基于植被指数的反演模型中OSAVI指数拟合效果最好,其R2为0.941 6,RSME为0.588 5。2种模型均能有效预测水稻叶绿素含量信息,可以作为水稻叶绿素含量监测的依据。【结论】将无人机高光谱遥感影像与机器回归算法相结合,可以实现对水稻冠层叶绿素含量的精准预测,从而对水稻的生长和健康状况进行实时监测,进而实现对水稻的精准施肥和精准灌溉,对水稻的增产增收以及精准农业的发展具有重要意义。 相似文献
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棉花棉叶螨叶片遥感监测技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《甘肃农业大学学报》2015,(5):94-99
通过使用便携式光谱仪对新疆石河子地区不同程度棉叶螨为害后的叶片光谱进行测量,同步进行理化参数测定,定性和定量地分析了棉叶螨为害后叶片叶绿素a、叶绿素b、叶绿素(a+b)、类胡萝卜素、厚度、全氮含量和含水量的变化和光谱反射特性,建立了棉叶螨叶片光谱诊断模型.结果表明:棉叶螨为害后的叶片所有理化参数较正常叶片低,叶绿素a变化幅度最大(88.8%),叶绿素(a+b)与棉叶螨的相关性最高(r=-0.924).棉叶螨叶片光谱反射率大小在近红外(750~860nm除外)和短波红外波段均随严重度的增加而增加,且可见光波段650nm附近有一个独特的反射峰,但在550nm附近低于正常叶片.605~724nm可作为棉花棉叶螨叶片光谱识别的敏感波段,706nm和758nm为最佳波段.4个估测参数建立的诊断模型均达到极显著相关水平,其中R758nm/R706nm建立的诊断模型检验R2最高(0.823),RE最小(0.351),可推荐为棉花棉叶螨叶片光谱识别的最佳模型.利用高光谱遥感可实现对棉花棉叶螨叶片的有效识别,可为棉花棉叶螨大面积监测提供借鉴和参考. 相似文献
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为无损监测植物叶片叶绿素面密度,及时反映植物的生长状态,以内蒙古农业大学东校区紫丁香(Syringa oblata Lindl.)为研究对象,获取了160枚叶片反射率光谱(350～2 500 nm)及其对应的叶绿素面密度数据,在一维和二维光谱指数的基础上引入三维光谱指数(ITBI),基于原始光谱(R)、一阶微分光谱(RFD)和二阶微分光谱(RSD)构建了全波段不同维度光谱指数,经皮尔逊相关系数法(PCC)筛选出最优光谱指数,构建了海洋捕食者算法优化孪生支持向量机融合模型(MPA-TSVR),并与孪生支持向量回归机(TSVR)、偏最小二乘回归法(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)和支持向量回归机(SVR)模型对比分析。结果表明：不同维度下最优光谱指数与叶绿素面密度间的最大相关系数分别是ITBI3(RSD714,RSD745,RSD700)为0.901 5、ISRI(RFD704,R 相似文献
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叶绿素荧光参数Fv/Fm是作物逆境胁迫研究中的重要指标。尽管目前存在不少Fv/Fm监测方法，但是监测成本高且需要时间进行暗适应，亟待进一步改进。基于此，为探究一种可以快速无损低成本的Fv/Fm监测方法，本试验采集薹期甘蓝型油菜的叶片光谱和对应的叶绿素荧光参数，使用Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC)组成3种预处理方法对原始光谱进行预处理，通过竞争性自适应重加权算法(CARS)完成特征波段的筛选，进而基于筛选出的特征波段建立偏最小二乘回归方程(PLSR)、支持向量回归(SVR)和径向基神经网络(RBFNN)3种预测模型对Fv/Fm进行预测，采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对预测误差(RPD)对模型进行精度评价。结果表明，使用SG-SNV-RBFNN方法构建的预测模型精度最高，其训练集R2为0.928 ... 相似文献
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叶片叶绿素与植被生长状况息息相关，SPAD值能够反映作物叶片叶绿素含量，不同品种辣椒外形和生理生态参数具有明显差异，因此，准确、快速地估算SPAD值具有重要意义。以4个不同品种辣椒为研究对象，测量其SPAD值，对原始光谱进行倒数、对数、倒数对数、一阶微分和二阶微分变换，通过将变换光谱替换原始光谱来优化植被指数，对比优化植被指数和经典植被指数搭建模型的差异，最终得到不同品种辣椒SPAD值和高光谱之间的关系，寻找SPAD值的最优反演模型。结果表明：不同品种辣椒冠层光谱特性存在差异；辣椒叶片建模集、验证集和全样本SPAD值的变化趋势均为线椒大于朝天椒；基于倒数对数光谱优化的植被指数除了CIrededge外，其余植被指数的相关系数均高于经典植被指数；基于lg1/R-VI搭建的随机森林模型无论是建模集还是验证集精度均较好，适合于不同品种辣椒SPAD值的估算，其中全样本模型测试集决定系数(R2)为0.83,平均绝对误差(MAD)为1.90,验证集R2和MAD分别为0.45和1.26。 相似文献
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基于高光谱遥感的冬小麦叶水势估算模型 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】采用高光谱技术,建立快速、无损与准确获取冬小麦叶水势的估算模型,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据。【方法】利用不同水分处理的大田试验,于小麦主要生育期同步测定冠层光谱反射率、叶水势、土壤水分等信息,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶水势之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法,基于不同水分处理,构建4种植被指数与冬小麦叶水势的估算模型。【结果】不同水分处理和不同生育期的冬小麦,其冠层光谱反射率具有显著的变化特征。在可见光波段,冬小麦冠层反射率随着水分含量的增加而逐渐降低,而在近红外波段,其冠层反射率则随着土壤水分含量的增加而升高。随着小麦生育期的推进,在近红外波段,抽穗期的冠层反射率比拔节期的高,在灌浆期之后,红波段(670 nm)、蓝波段(450 nm)的反射率上升加快;4种植被指数与叶水势显著相关(P0.05),相关系数|r|均在0.711以上,四者均可用于冬小麦叶片水势的定量监测。在充分供水条件下(70%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.75和0.771)均低于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.808和0.896),而在重度水分亏缺条件下(50%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.857和0.853)均高于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.711和0.792);所建模型对45个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归模型R~2、验证模型MRE、RMSE的范围分别为0.616—0.922、-17.50%—-12.52%、0.102—0.133。在70%FC水分处理下,基于EVI2(enhanced vegetation index)所得叶水势估算模型的R~2最高,为0.922,而在60%FC和50%FC水分处理下,由于考虑了土壤背景的影响,基于OSAVI所建模型的R~2最高,分别为0.922和0.856。【结论】4种植被指数均可用于冬小麦叶水势的定量监测。但是,在构建不同水分处理的叶水势估算模型时,应考虑土壤背景对冠层光谱的影响。研究结果可以为小麦精准灌溉管理提供技术依据,为星载数据的参数反演提供模型支持。 相似文献
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基于冬小麦不同水分胁迫试验,采用便携式光谱仪测定冬小麦抽穗期、开花期和灌浆期受不同水分胁迫处理的冠层光谱反射率,分析不同水分处理下冬小麦冠层光谱特性,并对植被指数、红边参数与冠层叶片含水率和土壤含水率进行相关性分析,构建各生育期叶片含水率和土壤含水率的最佳监测模型,实现对冠层叶片含水率以及土壤含水率的监测评估。结果显示,在整个生育期,冬小麦的冠层光谱反射率在可见光范围呈现绿峰红谷,尤其在旺盛生长时期,随着水分胁迫程度加深,绿峰红谷逐渐变得不明显,红谷抬升幅度增大;相反,在近红外波段范围内水分胁迫主要使得反射率表现为明显下降;冬小麦红边参数随生长进程呈蓝移现象,灌浆期受胁迫程度越重的红边参数越低;植被指数(EVI、NDVI、SAVI、WI)在开花期之后具有不同程度的下降趋势,至灌浆期有大幅度减小,且随受胁迫程度加深植被指数下降幅度增大;植被指数和红边位置、红边面积在灌浆期与叶片含水率和土壤含水率有显著相关,其中植被水分指数WI、归一化植被指数NDVI和红边位置λ_(red)相关性较佳,其建立的叶片含水率和土壤含水率估算模型效果较好,决定系数r~2均大于0.84,平均相对误差(MRE)≤0.207。综合分析认为,冠层反射光谱特征和植被指数与冬小麦冠层叶片含水率和土壤含水率相关性良好,可利用高光谱遥感参数对冬小麦的水分状况进行快速、准确监测。 相似文献
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以山定子为基砧,辽砧2号、GM256和77-34为中间砧,嫁接岳冠品种为试验材料,研究在干湿交替胁迫处理下,不同中间砧对岳冠叶片光合特性及叶绿素荧光特性的影响.结果表明,随着干湿交替次数的增加,各砧穗组合叶片的叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素a+b含量、净光合速率下降,胞间CO2浓度上升,且各组合叶绿素荧光参数中Fo、WK和VJ逐渐增加,其余荧光参数逐渐降低,导致叶片PSⅡ和PSⅠ活性下降.其中,岳冠/山定子组合破坏最轻,其次是77-34组合,辽砧2号组合破坏最重.说明随着干湿交替次数增加,各砧穗组合叶片光合特性受到抑制,其中岳冠/山定子和77-34组合的抗旱性优于其他组合,这应该与其光合性能高、荧光性能保护机制启动早有关. 相似文献
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以山定子为基砧,辽砧2号、GM256和77-34为中间砧,嫁接岳冠品种为试验材料,研究在干湿交替胁迫处理下,不同中间砧对岳冠叶片光合特性及叶绿素荧光特性的影响.结果表明,随着干湿交替次数的增加,各砧穗组合叶片的叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素a+b含量、净光合速率下降,胞间CO2浓度上升,且各组合叶绿素荧光参数中Fo、WK和VJ逐渐增加,其余荧光参数逐渐降低,导致叶片PSⅡ和PSⅠ活性下降.其中,岳冠/山定子组合破坏最轻,其次是77-34组合,辽砧2号组合破坏最重.说明随着干湿交替次数增加,各砧穗组合叶片光合特性受到抑制,其中岳冠/山定子和77-34组合的抗旱性优于其他组合,这应该与其光合性能高、荧光性能保护机制启动早有关. 相似文献
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测量了3个水淹深度(对照、根部水淹、全淹)条件下枫杨叶片的高光谱反射率、红边参数及对应的叶绿素总含量,对归一化植被指数与叶绿素总含量进行了相关分析.结果表明:①在水淹胁迫下,枫杨叶片的高光谱反射率呈现下降的趋势,且在蓝光波段(400~500 nm)和近红外波段(760~950 nm)表现为极显著差异;②随着水淹程度的加深,枫杨叶片叶绿素含量显著下降(p<0.05);③红边特征的分析显示,随着水淹程度的加深,叶片光谱出现了蓝移的现象,红边斜率呈现下降的趋势;④叶绿素总含量与归一化植被指数(R705/R750)呈正相关,相关系数为0.86(p<0.01).经回归分析,叶绿素总含量与归一化植被指数呈线性关系(R2=0.80,n=42).认为枫杨叶片高光谱特征及归一化植被指数可较好地反映枫杨的叶绿素含量和水淹胁迫的程度. 相似文献
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SO2毒害水稻叶片吸收光谱植被指数研究 总被引：2，自引：1，他引：1
为寻找对SO_2伤害敏感的叶片吸收光谱植被指数,通过田间熏气试验对水稻叶片吸收光谱与叶绿素总量、熏气浓度的相关性进行了研究.结果表明,由吸收光谱曲线及其一阶导数光谱曲线的特征位置确定的分别位于蓝光区、黄光区和红光区的12个特征波段的叶片吸收光谱值均与叶绿素总量显著相关,由这些特征波段构建的植被指数BEACI/YEACI/REACI与叶绿素总量的相关性都达到极显著水平,并且相关系数比特征单波段吸收光谱值与叶绿素总量的相关性显著提高.进一步分析这些植被指数与SO_2熏气浓度之间的相关性表明,最新完全展开叶在663.239、693.460 nm的单波段吸收光谱以及植被指数BEACI、REACI、YEA CI613.385、YEACI_(630.036)和YEACI_(663.239)与SO_2熏气浓度呈正显著相关.BEACI、REACI,、YEACI_(613.385)、YEACI_(630.036)和YEACI_(663.229)为叶片吸收光谱SO_2伤害敏感植被指数,具有估测水稻SO_2伤害的应用潜力. 相似文献
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【目的】探究草莓离体叶片的失水特性及相关生理生化指标，为草莓耐旱性提供依据。【方法】采取离体叶片自然失水法，测定草莓叶片的净光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)、气孔导度(Gs)、胞间CO2浓度(Ci)、叶绿素荧光参数、过氧化氢(H2O2)、丙二醛(MDA)含量和相对电导率(EC)、过氧化氢酶(CAT)、过氧化物酶(POD)及超氧化物歧化酶(SOD)等指标。【结果】在脱水条件下4 h时间范围内，草莓离体叶片与非离体叶片(CK)相比，相对含水量、Pn、Tr、Gs、最大荧光(Fm)、最大光化学效率(Fv/Fm)快速下降，而叶绿素荧光参数的初始荧光(F0)显著上升；草莓离体叶片H2O2与MDA含量显著上升，叶片EC增大，并在4 h时达到顶峰，与对照... 相似文献