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油菜叶片的光谱特征与叶绿素含量之间的关系研究
  • ISSN号:1000-0593
  • 期刊名称:《光谱学与光谱分析》
  • 时间:0
  • 分类:S123[农业科学—农业基础科学] S15[农业科学—土壤学;农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构:[1]浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州310029, [2]山西农业大学工程技术学院,山西太谷030801
  • 相关基金:国家“十一五”科技支撑计划项目(2006BAD10A09),国家自然科学基金项目(30671213),浙江省科技厅项目(2005C21029,2005C21094)以及“三农五方”科技协作计划项目资助.
中文摘要:

叶绿素是作物生长中的重要因素,是植物营养胁迫、光合作用能力和生长状况的良好指示剂。实时、可靠的作物营养诊断是进行科学施肥管理的基础,也是实践精细农业的关键技术之一。采用便携式可见-近红外光谱仪,在室外自然光照条件下对不同氮肥水平下油菜叶片的光谱特性进行了研究,并根据作物特有的光谱特征,采用逐步回归分析方法建立了油菜叶片的叶绿素含量与红边位置和绿峰位置之间的定量分析模型。结果表明,将红边位置、绿峰位置二者作为自变量时,建立的模型效果优于采用单一的红边位置为自变量时建立的模型效果。其相关系数分别为0.863和0.848;校正标准偏差SEC分别为5.273和5.459,说明采用红边位置和绿峰位置这两个参数更能很好地预测叶片的叶绿素含量。

英文摘要:

Chlorophyll is the important factors of the crop in its growth stage,and it is the favorable indicator of nutrition stress and photosynthesis.Sitespecific crop nutrition diagnosis is the basics of the scientific fertilizer management,and it is essential for the practice of precision agriculture.Spectral properties of the oilseed rape leaves in different nitrogenous fertilizer levels were measured using visible-near infrared reflectance spectroscopy(Vis-NIRS) with natural illumination in the present study.According to the unique spectral properties of the crop,multiple stepwise regression technique was used to find the relationships between chlorophyll content and red edge,green edge.The result shows that the model with two independent variables(red edge,green edge) was better than with the one independeot variable(red edge).The correlation coefficient was 0.863,0.848,and SEC was 5.273,5.459,respectively.It can be seen the combination of the red edge and green edge can accurately predict chlorophyll content.

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期刊信息
  • 《光谱学与光谱分析》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国光学学会
  • 主编:高松
  • 地址:北京海淀区魏公村学院南路76号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:chngpxygpfx@vip.sina.com
  • 电话:010-62181070
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0593
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2200/O4
  • 邮发代号:82-68
  • 获奖情况:
  • 1992年北京出版局编辑质量奖,1996年中国科协优秀科技期刊奖,1997-2000获中国科协择优支持基础性高科技学术期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40642