污染土壤对脐橙叶片镉含量影响的光谱预测

摘要：

近年来可见‐近红外光谱技术在农业污染监测中应用越来越广泛，但在果树的重金属污染研究中应用较少。本文以纽荷尔脐橙（Citrus sinensis[L.]Osbeck cv. Newhall）为研究对象，采用盆栽方法，通过添加镉（Cd）形成不同污染程度的土壤，然后定期监测叶片中Cd含量及其光谱，分别建立了基于光谱指数的线性回归预测模型，以及基于偏最小二乘回归（PLSR）的Cd含量高光谱预测模型。结果表明：Cd更容易向新叶迁移和聚集，在高Cd污染的土壤中这种现象更加明显；新叶光谱在700～730 nm之间反射率升高，发生红边蓝移现象，老叶光谱没有显著变化；基于光谱指数建立的线性回归模型的R2达到0.8左右，而利用PLSR方法建立的预测模型精度普遍高于线性回归模型，其 R2达到0.9左右，并且标准归一化（SNV）的光谱预处理方法可以显著提高PLSR模型的预测精度。研究显示，可见‐近红外光谱技术在脐橙重金属污染监测上有很好的潜力。

关键词：镉、光谱指数、脐橙、重金属污染、PLSR

分类号：S127,X87(农业物理学)

资助基金：知识创新工程领域前沿项目Y112000016;中国科学院信息化专项重点数据库项目XXH12504-1-02

在线出版日期：2015-12-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3140-3145