基于光谱特征参量的‘新榛1号’叶片磷含量估测模型

作者：张敏; 潘存德^*; 罗威

来源：新疆农业大学学报, 2020, 43(04): 252-260.

• 光谱
• 特征参量
• 叶片
• 磷元素含量
• 回归分析

建立基于光谱特征参量的‘新榛1号’叶片磷(P)含量估测模型,旨在为快速监测其叶片P营养状况提供技术途径。基于肥料效应田间实验,测定树体不同生育期的叶片光谱反射率和P含量,采用Pearson相关分析方法筛选与叶片P含量呈极显著相关的光谱特征参量,并应用回归分析方法建立叶片P含量估测模型。结果显示:‘新榛1号’果实四个生育时期与叶片P含量呈极显著相关(P<0.01)的光谱特征参量分别有2个、4个、7个和6个。分别以绿峰红谷归一化值(Rg-Ro)/(Rg+Ro)、红边黄边面积比值(SDr/SDy)、红谷反射率(Ro)和红边蓝边面积归一化值(SDr-SDb)/(SDr+SDb)为自变量,采用三次函数建立的果实坐果期、速生生长期、脂化期和近成熟期叶片P含量回归估测模型的校正后决定系数(Ra2)大于0.9、均方根误差(RMSE)小于0.03,说明模型具有较好的估测能力。表明可以光谱特征参量(Rg-Ro)/(Rg+Ro)、SDr/SDy、Ro和(SDr-SDb)/(SDr+SDb)为自变量,采用三次函数建立果实4个生育时期叶片P含量估测模型对‘新榛1号’树体P营养水平进行监测,结果显示:运用光谱技术估测叶片P素含量的精度较高,利用光谱技术监测榛子叶片P素含量是可行的。

• 单位
  新疆农业大学; 新疆教育厅