基于光谱特征和生理特征的番茄磷营养诊断方法

摘要：

为提高番茄磷营养水平检测精度,针对目前基于光谱分析的作物磷营养水平检测精度较低以及磷的光谱反射率受叶绿素和花青素影响的问题,提出了结合番茄样本光谱特征和生理特征的番茄磷营养水平诊断策略.以自行培育的25％、50％、75％、100％、150％ 5个梯度水平的磷营养胁迫水培番茄样本为研究对象,分别利用光谱分析仪和叶绿素仪采集不同磷营养水平番茄叶片的光谱数据和SPAD值,并对叶片花青素含量进行测定,提取各样本在不同波长下的光谱反射率和生理特征(SPAD值和花青素含量)作为番茄磷营养诊断的特征变量,基于最小二乘支持向量机建立诊断模型,通过改进粒子群优化算法获取支持向量机的最优参数.将120个番茄样本随机分为训练集和测试集分别进行实验.结果表明,采用本文的建模方法结合番茄样本光谱特征和生理特征能够建立精度较高的番茄磷营养水平预测模型,高于对比的其他方法,其相关系数和均方根误差分别为0.961 1和0.461,诊断效果较好,为番茄磷素的快速检测提供了新思路.

关键词：番茄、磷、光谱、营养诊断、支持向量回归

所属期刊栏目：47

分类号：S123;TP79(农业物理学)

资助基金：“十二五”国家科技支撑计划项目2014BAD08B03、江苏大学高级人才基金项目13JDG077、江苏省博士后基金项目1402076B和江苏高校优势学科建设工程项目苏政办发[2014]37号

在线出版日期：2016-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：286-291