Hyperspectral estimation models for nitrogen contents of apple leaves
苹果树叶片全氮含量高光谱估算模型研究

采用Field-Spec Pro便携式光谱仪, 测定了不同苹果品种叶片的光谱反射率及对应的全氮含量, 采用相关性及单变量线性与非线性拟合分析技术, 对全氮含量与原始光谱反射率、一阶微分光谱、高光谱参数之间的关系进行了分析。研究确立叶片全氮含量的定量监测模型, 以期为遥感技术在苹果氮素营养诊断中的实际应用提供理论依据。结果表明: 全氮含量与原始光谱在715nm 处具有最大负相关系数(r = ?0. 817), 并且基于此波长所构建的对数关系估算模型明显优于线性模型; 光谱反射率一阶微分值在723nm 处具有最大正相关系数(r = 0.87), 并且基于此波长所构建的线性和非线性模型的拟合效果接近; 对于所选取的3类高光谱特征变量, 全氮含量除了与黄边位置及由红边位置和黄边面积所构建的比值植被指数和归一化植被指数的相关性较弱外, 与其余变量均呈极显著相关, 说明这些变量对苹果叶片全氮含量进行估算具有可行性。对所建立的各类方程进行检验, 最终筛选确定在723nm 处的光谱反射率一阶微分值所构建的指数模型作为苹果叶片全氮含量的预测模型最为理想。