高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的研究

摘要：

提出了利用可见／近红外高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的方法。首先采集380～1023 nm波段范围内60个高温障碍胁迫和60个健康番茄叶片的高光谱图像，同时获取全部叶片的色差值（L*，a*和b*），然后提取所有样本的高光谱图像中感兴趣区域（region of interest ，ROI）的光谱反射率值。基于不同预处理方法建立偏最小二乘（partial least squares ，PLS ）预测模型，再利用连续投影算法（suc-cessive projections algorithm ，SPA）提取特征波长并建立SPA-PLS预测模型。最后分别基于全波段和特征波段建立偏最小二乘-判别分析（partial least squares-discriminant analysis ，PLS-DA ）模型。结果显示，全波段中基于原始光谱信息建立的模型效果最好，3个色差值的预测集决定系数（determination coefficient ，R2）分别是0.818，0.109和0.896；基于特征波长建立的模型预测集 R2分别是0.591，0.244和0.673；所有模型预测集的总体识别率均大于77.50％。结果表明，可见／近红外高光谱成像技术检测番茄叶片色差值（L*和b*）和识别高温障碍样本是可行的。

关键词：高光谱成像、色差值、高温障碍、偏最小二乘、番茄

所属期刊栏目：35

分类号：TP391;S436.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部博士点基金项目20130101110104;国家自然科学基金项目31471417;教育部留学回国人员科研启动基金和中央高校基本科研业务费专项资金项目2014FZA6005

在线出版日期：2016-04-25（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：3431-3435