【摘 要】
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植物生长状况通常由叶片的表观参数与生化参数表现,其中植被叶片的氮含量、含水率、叶绿素能较好反应其健康特征。研究光谱技术于苹果叶片的生化参数反演的应用,对苹果树的长势检测与科学管理具有重要的现实意义。但目前苹果叶片生化参数反演大多为单一品种或单一时期,建模过程无统一规范且复杂繁琐。为解决上述问题,本研究以红旗坡地区十种品种苹果树为样本,分别采集不同物候期（萌芽期、稳定生长期、果实膨大期、果实成熟期）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目 “基于拉曼光谱与化学计量法的阿克苏苹果身份识别研究”（项目编号:31960503）课题主持人:张晓 副教授（塔里木大学）； 兵团重点科技攻关项目“阿克苏苹果多维特征信息与防伪智能推送系统研发”（项目编号:2018AB042）课题主持人:朱丽霞 教授（塔里木大学）； 塔里木大学-中国农业大学联合基金项目“基于机
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植物生长状况通常由叶片的表观参数与生化参数表现,其中植被叶片的氮含量、含水率、叶绿素能较好反应其健康特征。研究光谱技术于苹果叶片的生化参数反演的应用,对苹果树的长势检测与科学管理具有重要的现实意义。但目前苹果叶片生化参数反演大多为单一品种或单一时期,建模过程无统一规范且复杂繁琐。为解决上述问题,本研究以红旗坡地区十种品种苹果树为样本,分别采集不同物候期（萌芽期、稳定生长期、果实膨大期、果实成熟期）苹果叶片的主要生化参数（氮含量、含水率、叶绿素）及其高光谱数据。对生化参数与光谱特征分析相关性,选择不同策略构建苹果叶片氮含量、含水率、叶绿素含量反演模型,主要研究内容如下:（1）相关性分析:对叶片原始光谱反射率分别计算红边、黄边和蓝边位置、植被指数,进行一阶导数、小波变换等方法进行处理,将处理结果与叶片氮含量、含水率、叶绿素含量进行相关性分析,确定特征波段范围。（2）高光谱数据预处理:基线矫正采用迭代多项式拟合与一阶导数,散射校正选择多元散射矫正与标准正态变换,滤波降噪采用SG平滑与离散小波变换,特征分析使用连续投影算法。经目测法进行预处理方案筛选,结合相关性分析结果确定特征波段。（3）模型建立:苹果叶片氮含量、含水率、叶绿素含量反演模型中LPF-SG-MSC-SPA-XGboost算法组合反演效果最好,建模集R~2均值为83.6%,预测集R~2均值为77.1%。预处理对反演结果影响较小,回归模型的选择对反演结果影响程度大。反演结果中氮含量与叶绿素含量效果较好,含水率反演效果较差。在苹果叶片生化参数高光谱反演模型中引入植被指数变量,模型精度均有下降。综上所述,以基线矫正、多元散射矫正、平滑滤波、特征提取为预处理流程结合回归模型的策略,在苹果叶片高光谱生化参数反演中具有可行性。
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