基于优化植被指数的多生育期茶叶游离氨基酸含量估算

作者：段丹丹; 刘仲华^*; 赵春江; 赵钰; 王凡

来源：农业机械学报, 2022, 53(02): 393-420.

• 茶叶
• 游离氨基酸
• 光谱变换
• 优化植被指数
• 多元线性回归

不同季节的茶叶外形和品质均具有较大差异，针对运用植被指数检测不同季节茶鲜叶游离氨基酸含量存在难度，选取了10个茶树品种3个季节(春茶、夏茶和秋茶)茶鲜叶中游离氨基酸含量数据和高光谱数据进行分析。首先，对原始光谱数据进行5种光谱变换：倒数T1/R、对数T1gR、一阶微分TR’、倒数的一阶微分T((1/R)’)和对数的一阶微分T((1gR)’),并进一步利用不同光谱变换优化了经典植被指数，最终比较了经典植被指数和优化植被指数对不同季节茶鲜叶游离氨基酸模型的影响。结果表明：茶鲜叶建模集和验证集游离氨基酸含量的变化趋势从大到小均为春茶游离氨基酸含量、秋茶游离氨基酸含量、夏茶游离氨基酸含量；光谱变换优化后的植被指数与茶鲜叶游离氨基酸含量的相关性均高于经典植被指数与茶鲜叶游离氨基酸含量相关性，相关系数绝对值范围为0.10～0.30;基于TlgR-VI构建的多元线性回归(MLR)模型在不同季节的建模集和验证集中均得到了较好的精度，且适用于多生育时期茶鲜叶氨基酸含量的估测。基于TlgR-VI构建的全生育时期MLR具有较高的精度，建模集决定系数R2和均方根误差(RMSE)分别为0.38和0.72%,验证模型精度R2和RMSE分别为0.20和0.84%。光谱预处理在不同品种、不同生长季的茶鲜叶游离氨基酸检测中具有正效应，优化植被指数为茶叶品质估算提供了有益的技术支持。

• 单位
  国家农业信息化工程技术研究中心; 北京农业智能装备技术研究中心; 湖南农业大学