首页|基于便携式蜜柚光谱仪的金沙柚叶片氮含量监测模型研究

基于便携式蜜柚光谱仪的金沙柚叶片氮含量监测模型研究

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
[目的]旨在检验便携式蜜柚光谱仪(PPS)监测金沙柚叶片氮含量(LNC)的准确性,构建基于PPS的金沙柚LNC光谱监测模型.[方法]通过实施不同施氮量的试验,于幼果期和果实膨大期利用便携式蜜柚光谱仪(PPS)、ASD高光谱仪和RapidSCAN光谱仪测定冠层光谱反射率,计算得到归一化红边指数(NDRE)与归一化植被指数(NDVI),分析比较3种光谱仪测定的冠层植被指数变化规律与相关性,检验PPS的测定精度,构建基于PPS的金沙柚LNC光谱监测模型,采用不同试验点的数据检验模型.[结果]金沙柚LNC、NDVI和NDRE随着施氮量的增加表现为递增趋势;PPS和ASD测定的NDVI、NDRE间拟合的决定系数(R2)依次为0.9095和0.9005,PPS和RapidSCAN测定的NDVI、NDRE间拟合的R2依次为0.9543和0.9002,证明PPS的测定结果与ASD、RapidSCAN具有很高的一致性.幼果期和果实膨大期的光谱监测模型的监测效果比生长中期好;PPS测定的NDVIPPS与NDREPPS相比,NDVIPPS与LNC之间的相关性高于NDREPPS;基于NDVIPPS的幂函数模型能准确地监测LNC,模型构建R2介于0.8210～0.8472之间,模型检验的相关系数(r)、相对均方根误差(RRMSE)和均方根误差(RMSE)依次为0.8952～0.9333、4.4％～8.1％和0.1％～0.2％.[结论]与常规化学测试LNC相比,利用PPS可实时准确获取金沙柚LNC信息,在金沙柚轻简化种植与养分无损监测诊断中具有广阔应用前景.
A model for monitoring leaf nitrogen content of Jinsha pomelo based on portable pomelo spectrometer

李艳大、曹中盛、潘玉霞、孙滨峰、黄俊宝、杨伟光、彭忻怡、舒时富、叶春

展开 >

江西省农业科学院农业工程研究所·江西省农业信息化工程技术研究中心·江西省智能农机装备工程研究中心,南昌 330200

井冈山红壤研究所,江西吉安 343016

江西农业大学,南昌 330045

金沙柚 叶片氮含量 便携式蜜柚光谱仪 光谱监测 模型

江西省重大科技研发专项江西省重点研发计划重点项目江西省国家级高层次人才创新创业项目国家红壤改良工程技术研究中心开放基金江西现代农业科研协同创新专项

20203ABC28W014-420212BBF610132020NETRCRSI-16JXXTCXQN202214

2023

10.13925/j.cnki.gsxb.20220415

果树学报
中国农业科学院郑州果树研究所

果树学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.486
ISSN：1009-9980
年,卷(期)：2023.40(4)
  • 19