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镉胁迫下菊苣叶片原位高光谱响应特征与定量监测研究
引用本文:李岚涛,申凤敏,马文连,樊婕,李亚蓉,柳海涛.镉胁迫下菊苣叶片原位高光谱响应特征与定量监测研究[J].农业机械学报,2020,51(3):146-155.
作者姓名:李岚涛  申凤敏  马文连  樊婕  李亚蓉  柳海涛
作者单位:河南农业大学资源与环境学院,郑州450002;河南农业大学资源与环境学院,郑州450002;河南农业大学资源与环境学院,郑州450002;河南农业大学资源与环境学院,郑州450002;河南农业大学资源与环境学院,郑州450002;河南农业大学资源与环境学院,郑州450002
基金项目:河南农业大学青年英才专项基金项目(30500427、30500671)、河南省高校国家级大学生创新创业训练计划项目(201810466011)和山东农业大学作物生物学国家重点实验室开放基金项目(2018KF05)
摘    要:探究镉胁迫下菊苣叶片高光谱响应特征,以实现基于叶片原位高光谱技术的作物镉胁迫快捷、精准监测。采用室内水培实验,供试品种为"欧洲菊苣"、"美洲菊苣"和"黔育一号",设置0、5、10、25、50、100、200μmol/L共7个镉胁迫梯度,于菊苣苗期测试叶片镉质量比及其原位高光谱反射率。分别利用逐步回归(SWR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLS)的统计分析方法对叶片原始光谱(R)及一阶微分光谱(FDR)进行镉质量比预测,确定最佳光谱监测方式和有效波段,提高镉胁迫估测的时效性。此外,为进一步检验上述模型的稳定性,再次布置9个独立菊苣品种镉胁迫光谱验证实验(镉浓度为50μmol/L)。结果表明,镉胁迫显著影响菊苣叶片镉质量比及高光谱反射率变化特征;随镉梯度增加,3个品种菊苣镉含量均显著提升,叶片高光谱反射率在可见光-近红外区(400~1 300 nm)逐步降低,中红外区(1 300~2 400 nm)则未表现出一致性变化规律。全波段光谱分析模型间,以基于FDR光谱的PLS监测模型(FDR-PLS)表现最优,其独立验证集决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)分别为0. 92、181. 3 mg/kg和2. 96。根据FDR-PLS模型中各波段无量纲评价指标:变量重要性投影值(VIP),确定菊苣叶片镉质量比有效波长分别为659、725、907、1 026、1 112、1 255、1 630 nm,实现了光谱降维和便捷分析的目的。此后,再次构建基于上述有效波段的菊苣叶片镉质量比FDR-PLS监测模型,其独立验证集R2、RMSE和RPD分别为0. 834、222. 4 mg/kg和2. 41,9个供试品种验证集R2、RMSE和RPD分别为0. 817、13. 0 mg/kg和1. 77,预测效果较为理想,能够满足无损和精准监测需求。

关 键 词:菊苣  镉胁迫  叶片原位高光谱  有效波段  监测模型
收稿时间:2019/6/28 0:00:00

Response Characteristics and Quantitative Monitoring Models Analyzed Using in situ Leaf Hyperspectra under Different Cd Stress Conditions
LI Lantao,SHEN Fengmin,MA Wenlian,FAN Jie,LI Yarong and LIU Haitao.Response Characteristics and Quantitative Monitoring Models Analyzed Using in situ Leaf Hyperspectra under Different Cd Stress Conditions[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2020,51(3):146-155.
Authors:LI Lantao  SHEN Fengmin  MA Wenlian  FAN Jie  LI Yarong and LIU Haitao
Institution:Henan Agricultural University,Henan Agricultural University,Henan Agricultural University,Henan Agricultural University,Henan Agricultural University and Henan Agricultural University
Abstract:
Keywords:Cichoriumintybus L    Cd stress  in situ leaf spectroscopy  effective wavelengths  monitoring model
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