柑橘叶片叶绿素含量拉曼光谱定量分析方法研究

论文摘要

柑橘叶片叶绿素含量的准确检测对柑橘营养状况和生长态势具有极其重要的意义。研究了快速无损诊断柑橘叶片中叶绿素含量的方法,以期为拉曼光谱检测技术用于柑橘叶片叶绿素含量检测提供参考。采集不同冠层高度和不同地理分布的柑橘叶片120片,拭去叶片表面的灰尘,用去离子水对其清洗、晾干装入密封袋中并用标签分类标注。然后对柑橘叶片进行拉曼光谱采集,参数设置如下:分辨率为3 cm-1,积分时间为15 s;激光功率为50 mW。分别采用BaselineWavelet、迭代限制最小二乘（IRLS）和不对称最小二乘（ALS）三种算法对柑橘叶片的拉曼光谱背景进行扣除,使用偏最小二乘（PLS）方法建立定量模型;四种光谱预处理方法归一化（Normalization）, Savitzky-Golay卷积平滑（SG smoothing,SG平滑）、多元散射校正（MSC）和Savitzky-Golay一阶导数（SG 1st Der）对扣除背景后的光谱进行进一步的优化处理。结果表明:采用原始光谱、 BaselineWavelet、 IRLS、 ALS背景扣除处理后的光谱建立PLS模型,模型的相关系数r分别为0.858, 0.828, 0.885和0.862,交互验证均方根误差（RMSECV）分别为5.392, 5.870, 4.934和5.336,最佳因子数分别为8, 3, 8和8; IRLS背景扣除处理后的PLS模型的RMSECV最小,相关系数最高,建模效果最好。分别采用SG平滑、归一化、 MSC和SG 1st Der预处理方法对IRLS背景扣除后光谱进行预处理并建立PLS模型,结果表明:IRLS光谱及其结合SG平滑、归一化、 MSC和SG 1st Der四种预处理方法的PLS模型的R分别为0.885, 0.897, 0.852, 0.863和0.888, RMSECV分别为4.934, 4.715, 5.595, 5.182和4.962;最佳因子数分别为8, 8, 8, 8和5; IRLS-SG平滑后PLS模型的RMSECV最小,模型效果最优。对IRLS-SG平滑预处理后的PLS模型展开验证,预测相关系数r为0.844,预测均方根误差（RMSEP）为5.29,预测精确度较高。采用拉曼光谱结合三种光谱背景扣除方法和四种预处理方法对柑橘叶片叶绿素含量进行定量分析表明:采用IRLS背景扣除结合SG平滑预处理后的PLS模型最优,建模集r为0.897, RMSECV为4.715;预测集r为0.844, RMSEP为5.29,预测精度较高。拉曼光谱结合背景扣除方法可以为柑橘叶片叶绿素含量的定量分析提供一种快速简便的分析方法。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘燕德,程梦杰,郝勇,张宇,侯兆国

关键词: 迭代限制最小二乘,不对称最小二乘,平滑,拉曼光谱,叶绿素,柑橘叶片

来源: 光谱学与光谱分析 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,农业科技

专业: 化学,园艺

单位: 华东交通大学机电与车辆工程学院

基金: 国家自然科学基金项目(31760344),南方山地果园智能化管理技术与装备协同创新中心项目(赣教高字[2014]60号),江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ160517)资助

分类号: O657.37;S666

页码: 1768-1772

总页数: 5

文件大小: 1975K

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