柑橘病害近红外光谱判别模型及病害对理化指标影响

摘要：

柑橘病害严重影响柑橘产量与品质,为进一步寻找叶片光谱与其理化指标变化规律,故将近红外光谱技术与化学计量学相结合探索柑橘病害光谱判别及病害对理化指标影响的可行性.利用便携式近红外光谱仪,获取柑橘正常、溃疡病和砂皮病3类叶片光谱并测量理化指标值,开展光谱特性与理化指标规律分析,进行SPA(successive projections algorithm)与 PC A(principal component analysis)变量筛选,结合 RF(random forest)与 LWPLS(locally weighted partial least squares)分别建立柑橘病害定性模型及理化指标定量模型.对比分析模型结果,发现基于原始光谱变量的LWPLS定性模型效果最佳,其判别准确率为94.03％.用401个光谱变量为输入,基于LWPLS的正常叶片SPAD值模型分析结果最优;虽正常、溃疡病和砂皮病3类叶片综合的LWPLS定量模型RMSEP较大为4.46％,但模型对叶片SPAD值具有较好的预测精度,R2和RPD分别为0.93、2.19.研究表明,近红外光谱技术结合化学计量学判别柑橘病害及分析病害对叶片理化指标的影响具有一定可行性,可为柑橘病害实时现场检测提供重要科学参考.

关键词：病害、模型、近红外光谱、柑橘、SPAD值、实时检测

所属期刊栏目：40

分类号：S24(农业电气化与自动化)

资助基金：自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室开放基金;国家自然科学基金;江西省质谱与仪器重点实验室开放基金项目;东华理工大学博士启动研究基金项目;江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心开放基金项目;东华理工大学研究生工作站建设基金项目

在线出版日期：2024-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：189-195