基于高光谱成像的南瓜叶片叶绿素分布可视化研究

摘要：

叶绿素浓度是植物生长的指示剂，而叶片的SPAD值则可以反映植物叶绿素含量，从而监测植物的生长状况。本文采用可见-近红外（380～1030 nm）高光谱成像技术可以实现南瓜叶片SPAD值的可视化，同时根据叶片霜霉病疫情与叶绿素含量呈显著正相关进而可以快速诊断霜霉病疫情。通过测定健康叶片和感染不同霜霉病疫情的叶片光谱曲线，采用竞争性自适应重加权算法（CARS）进行特征波段的选择，可以得到10条特征波段，再结合偏最小二乘回归法（PLSR）进行南瓜叶片SPAD的预测。结果表明，通过对48个样本的训练，对23个样本进行预测，可以得到南瓜叶片SPAD 较好的预测效果，其中 RC ＝0.918，RM-SECV＝3.932；RCV ＝0.846，RMSECV＝5.254；RP ＝0.881，RMSEP＝3.714。根据叶片光谱特征波段与SPAD之间的线性回归方程可以计算叶片各个像素点的SPAD值，最后采用图像处理技术可以得到南瓜叶片SPAD的可视化分布图，同时也反映了霜霉病的感染分布，进而判断南瓜叶片的霜霉病疫情。该研究为监测植物生长状况及判别南瓜叶片霜霉病疫情奠定了理论基础。

关键词：南瓜叶片、高光谱成像、SPAD、霜霉病

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划项目2013AA102301;国家自然科学基金项目31071332

在线出版日期：2014-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1378-1382