【摘 要】
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本研究利用大田试验数据与盆栽试验数据,通过扫描电镜对叶片组织结构的观察,分析不同品种光谱产生差异的原因以及叶片结构对光谱的影响。通过高光谱技术,获得葡萄叶片光谱数据,对原始光谱进行不同的数据预处理,分析了不同预处理对光谱数据与叶片氮钾含量的影响,通过不同参数的选择,并利用部分大田数据与盆栽数据进行模型的检验,寻找最适合的葡萄叶片氮、钾元素估测模型。结论如下:1)叶片SPAD值随着施氮量的增加,呈现
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本研究利用大田试验数据与盆栽试验数据,通过扫描电镜对叶片组织结构的观察,分析不同品种光谱产生差异的原因以及叶片结构对光谱的影响。通过高光谱技术,获得葡萄叶片光谱数据,对原始光谱进行不同的数据预处理,分析了不同预处理对光谱数据与叶片氮钾含量的影响,通过不同参数的选择,并利用部分大田数据与盆栽数据进行模型的检验,寻找最适合的葡萄叶片氮、钾元素估测模型。结论如下:1)叶片SPAD值随着施氮量的增加,呈现先增加后降低的趋势,最佳施肥量的SPAD值最高,SPAD值所构建的叶片氮含量指数回归方程达到显著水平,说明SPAD在一定程度上能表明葡萄叶片含氮量。2)相似的叶片氮素含量下夏黑、意大利、红宝石、秋黑的光谱曲线存在差异,叶片正面光谱在近红外波段下,品种间光谱反射率大小表现为意大利＞红宝石＞夏黑＞秋黑。夏黑与秋黑叶片反面光谱曲线相似。不同品种的嫩叶组织结构与老叶组织结构有较大差异,主要体现在栅栏组织与海绵组织厚度中。3)部分光谱参数在结合叶片组织结构后,能提高对叶片氮含量的相关性,不同品种的特定参数经过与叶片厚度相结合,所构建的指数建立的回归方程都具有较好的显著水平,说明在进行叶片光谱诊断时,可以考虑将叶片厚度作为参数与光谱参数结合,提高诊断精确度。4)叶片正面光谱经过一阶导数（dR）和多元散射校正+二阶导数（MSC+sdR）的预处理,可以提高与叶片氮含量之间的相关性,敏感波段范围变大;叶片反面光谱经过dR和sdR处理后,与叶片的氮含量相关性增强。经过正反面的原始光谱与叶片氮含量的相关性分析,发现400-1300nm波段为氮素敏感波段。叶片正面构建的光谱特征参数中,除了黄边面积（SDy）、黄边位置（λy）和蓝边位置（λo）以外,都与叶片氮含量之间达到了极显著相关,其中红边幅值（Dr）(r=-0.462**)和绿峰位置（λg）(r=-0.495**)的相关性最好。在叶片反面所构建的参数中,除去RB、NRB、λy以外,相关性都达到了显著水平,红谷反射率（Ro）(r=-0.510**)、Dr(r=-0.524**)和绿峰反射率（Rg）(r=-0.533**)的相关性最好。其中PRI、PRI2与Dr参数在葡萄叶片正反面光谱中,具有一定的通用性。5)葡萄叶片氮含量的模型构建与验证。预处理为dR+SNV的葡萄正面光谱经过553 nm和681 nm波段处组合的归一化指数最为敏感,线性拟合方程为y=3.141-10.101x（R~2=0.548,P＜0.01）,回归方程达极显著水平。通过对相关性好的参数进行回归分析与验证集的模型验证,正面光谱的R（732）、dR（2161）与反面光谱的R（717）、dR（2164）、Dr、dR（639）所构建的葡萄叶片氮含量估算模型较好,其中叶片反面Dr的预测模型精度最高。以光谱数据为自变量,叶片氮含量为因变量进行偏最小二乘法（PLSR）模型的构建,正面光谱除了预处理为MSC+sdR所构建的PLSR模型仅能粗糙的估算葡萄叶片氮含量以外,其它预处理的所构建的PLSR模型都能较精确的预测葡萄叶片氮含量,反面光谱中,仅预处理为一阶导数与二阶导数的光谱能构建较精准的预测模型,其中原始光谱在因子数为13时,构建的PLSR模型最好,验证集的拟合决定系数（R~2）为0.936,均方根差（RMSE）为1.7358,均方根误差的比值（RPD）为3.993。6)叶片光谱经过一阶变换处理后,能显著提高与叶片钾含量的相关性,且叶片钾含量的敏感波段为1300-2400nm。葡萄叶片正面光谱较反面光谱对叶片钾含量更为敏感。叶片正面预处理方式中,一阶导数（dR）、一阶导数+标准正态变换（dR+SNV）、多元散射矫正+一阶导数（MSC+dR）、二阶导数（sdR）、二阶导数+标准正态变换（sdR+SNV）、多元散射矫正+一阶导数（MSC+sdR）处理后的葡萄叶片光谱反射率的PLSR模型的RPD值介于1.567-1.849,说明能够大概的估算不同葡萄品种叶片的钾含量,其中基于二阶导数处理的光谱反射率构建的PLSR模型最好,RPD=1.849,R~2=0.702。叶片反面光谱中,原始光谱（R）、dR、dR+SNV处理的光谱反射率构建的叶片钾含量PLSR估算模型较好,RPD大于1.4,能够对不同品种葡萄叶片的钾含量进行粗略计算。
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