第31卷，第2期 2011年2月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
高光谱技术分析茶树叶片中叶绿素含量及分布
赵杰文1，王开亮"，欧阳琴"，陈全胜2。
1.江苏大学食品与生物工程学院，江苏镇江212013
Vol.31,No.2-pp512-515 February,2011
2.中国农业科学院农业资源与农业区划所，农业部作物营养与施肥重点开放实验室，北京
100081
植物叶片叶绿素含量及分布是植物营养信息表达的一个重要指标。以茶树为研究对象，利用高光
摘要：
谱技术分析茶树叶片中叶绿素含量及其分布。通过采集茶树鲜叶的高光谱图像，利用7种不同的算法从商光谱数据中提取相应的特征参数，并根据特征参数和叶绿素含量的参考测量值分别拟合出相应的预测模型。结果显示，二次土壤调节植被指数算法提取的特征参数最佳，预测模型校正集和预测集的相关系数R分别为0.8433和0.8323，最小均方根误差分别为9.918和8.601。最后根据预测模型估计叶片上任意像索下叶绿索的含量，并通过伪彩手段描述叶片中叶绿素含量的分布。研究结果表明，利用高光谱成像技术分析茶树叶片中叶绿素含量及其分布是可行的。
高光谱成像技术；茶树叶片，叶绿素；二次土壤调节植被指数
关键调
中图分类号：TP391.4
引言
文献标识码：A
D0l:10.3964/j.issn.1000-0593(2011)02-0512-04
述叶片上叶绿素的分布状况，以便于从图像角度更观分析茶树营养状况(")，
叶绿素是植物体进行光合作用、进行第一性生产的重要物质，叶绿素含量能间接反映植物的生长状况与光合作用能力"，同时，叶片中叶绿素含量及其分布与植物的营养缺素状况密切相关，因此，植物叶片中叶绿素含量及分布可作为评判植物营养生理状态的一个重要指标。常规的叶绿素测定方法是分光光度计法，但该方法步骤累项，费时费力。近年来，便携式叶绿素仪和遥感技术在叶绿素含量的检测上得到越来越多的关注[24]，尽管这些方法与传统的叶绿素检测方法相比具有显著优势，但也表现出一定的缺陷。
高光谱成像技术集光谱分析和图像处理于一身，现已在军事、医药和精细农业领域得到了广泛的应用。由于高光谱成像技术是光谱分析技术和图像处理技术在技术层面上的融合技术，基于这两种技术的优势，高光谱成像技术不仪能研究对象的内部成分含量，还可对其分布进行可视化分析。本研究以茶树为研究对象，采集茶树叶片高光谱图像数据，提取相应的光语特征变量，并与常规方法检测得到的叶绿素含量相关联，建立茶树叶片叶绿素含量预测模型；最后通过模型估计出叶片上任意像素下的叶绿素含量，通过伪彩手段描
1
材料与方法
1.1试验材料
试验所用的样本茶树叶片，分别从镇江市京口区3个不同茶园中的不同茶树上随机采集得到的，别除了病虫害叶片，一共果集了90个叶片样本，其中60个样本校正集用于模型校正，另外一组为30个样本用于模型的验证。
数据采集
1.2
高光谱图像数据是基于光谱仪的高光谱图像系统采集得到的。基于图像光谱仪的高光谱图像采集系统由基于图像光谱仪的高光谱摄像机(ImSpector，V10E，芬兰），一套150W 光纤卤素灯（Fiber-Lite DC950 Illuminator，DolanJenner In-dustriesInc，MA，美国)，一套包括控制装置的移动平台(Zolix，SC30021A，北京）和计算机等部件组成，如图1所示。
试验数据采集过程中，将茶树叶片平铺在白色底板的输送台上进行高光谱图像采集。设定高光谐系统摄相机噪光时间为50ms，输送装置的速度为1.25mm·s-"。试验采用的
收稿日期：2010-05-16，修订日期：2010-08-22
基金项目：国家白然科学基金项目（30800666，30971685)，江苏省自然科学基金项目（BK2009216)和农业部作物营养与施肥重点实验室开放
基金项目资助
作者简介：赵杰文，1945年生，江苏大学食品与生物工程学院教授
*通讯联系人
万方数据
e-mail; chenjiang0518@yahoo,com,cr