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植物的叶绿素含量是影响作物生长的重要因素,同时也反映了作物的生长状况,因此及时准确地检测作物的叶绿素含量,可监测植株长势、评估水肥状况。
中国农业大学王雪等人使用海洋光学HR4000系列光谱仪采集小麦叶片的反射光谱和透射光谱,应用偏最小二乘法(PLS)分别建立了小麦叶片叶绿素含量与反射光谱、透射光谱的定量分析模型,探讨了采用光纤光谱仪检测植物叶片叶绿素含量的可行性。
数据采集
样本来自于中国农业大学上庄实验站,采集同一生长时期、不同品种、不同施肥水平的小麦叶61片。随机把样本集划分为校正集和检验集,其中48个作为校正集,12个样本作为预测集。采集的光谱仪波长范围为200~1100 nm,采样间隔为0.27 nm,对每个样本扫描3次取平均值为该样本的光谱。去除噪声影响较大的波段,根据叶绿素在可见光区域对光有吸收,因此,在430~750 nm波段对光谱进行研究。图1所示为小麦叶片的反射光谱和透射光谱。
图1. 小麦叶片的反射、透射光谱
数据处理及结论
采用Savitzky-Golay平滑(SG)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、多元散射校正(MSC)和标准正态变换(SNV)等方法对光谱进行预处理。平滑可滤除噪音,提高信噪比,导数能消除谱线漂移,标准正态变换是解决测量光程变化较为理想的方法,多元散射校正则在解决样品的粒径不均或测样容器不一致对光谱的影响上有良好的效果。
表注:经过不同的预处理方法后预测模型的分析结果
经过不同的预处理方法后预测模型的分析结果如上表所示,最终得出最优的反射光谱校正模型的光谱预处理方法为Savitzky-Golay平滑+一阶导数,最优的透射光谱校正模型的光谱预处理方法为Savitzky-Golay平滑+标准正态变换。
参考文献
采用海洋光学NIRQuest近红外光谱仪开发出适合实验室和在线检测应用的系统,对农作物的水分、蛋白质等指标进行快速、自动化的检测。
该应用分析了表面增强拉曼光谱(SERS)测量吡虫啉的痕量水平的有效性