论文摘要
为了无损和高效地检测作物叶绿素含量,设计了一种采用主动光源的双波长便携式叶绿素含量检测装置,获取作物在红色范围660 nm附近的光谱深吸收和近红外850 nm附近的光谱强反射特征。采集作物叶片的反射光信号,经转换、调制和放大后,利用灰度标准板拟合反射率,660 nm和850 nm拟合的校正模型R2分别为0. 993、0. 979。光源稳定性与抗干扰性测试结果显示,660 nm和850 nm光源的稳定性均方差分别为0. 007 9和0. 004 4,误差率分别为2. 378%和1. 223%;抗干扰性的均方差分别为0. 009 9和0. 018 7,误差率分别为2. 000%和4. 360%。通过叶绿素浸提溶液配比,设计了叶绿素梯度与双波长反射率的相关性试验,结果显示,660 nm和850 nm与叶绿素浓度相关系数分别为-0. 919和0. 272。660 nm附近叶绿素对光谱有深吸收的特征,将其作为主要测试波长;850 nm附近是叶片结构和以环境光学响应为主,反射光与叶绿素相关性不强,将其作为检测的参比波长。以田间玉米苗期植株为试验对象,利用双波长采集作物反射率,计算归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）、比值植被指数（RVI）和土壤调整型植被指数（SAVI）,其与SPAD仪器测量值的相关系数r分别为0. 892、0. 846、0. 867、0. 883。基于NDVI、DVI、RVI和SAVI建立SPAD多元线性回归模型,其决定系数R2为0. 831。利用该装置提供的模型嵌入功能导入诊断模型可直接输出叶绿素诊断结果,为作物叶绿素含量快速检测提供支持。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙红,邢子正,张智勇,龙耀威,李民赞,ZHANG Qin
关键词: 叶绿素含量,光学检测,主动光源,植被指数,光谱分析
来源: 农业机械学报 2019年S1期
年度: 2019
分类: 农业科技,基础科学,信息科技
专业: 物理学,农业基础科学,计算机软件及计算机应用
单位: 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,华盛顿州立大学精细农业及农业自动化研究中心
基金: 国家重点研发计划项目(2016YFD0300600-2016YFD0300606,2016YFD0300600-2016YFD0300610),国家自然科学基金项目(31501219),“海外名师”高端外国专家项目(MS2017ZGNY004),中国农业大学研究生实践教学基地建设项目(ZYXW037)
分类号: S126;O433
页码: 175-181+296
总页数: 8
文件大小: 394K
下载量: 139