第34卷，第9期 2014年9月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 34 ,No. 9 -pp2506-2512
September, 2014
高光谱图像信息的柑叶片光合色素含量分析技术研究
田喜1，2，何绍兰2,3，吕强,3，易时来，3，谢让金2.3，郑永强2.3，廖秋红1.2，邓烈2.3*
1，西南大学园艺园林学院，重庆400715
2，西南大学中国农业科学院柑桔研究所，重庆400712 3，国家柑精工程技术研究申心，重庆400712
摘要暗箱环境下采集柑橘叶片高光谱图像，采用阅值法提取整叶有效光谱信息区域的平均光谱，比对分析了柑橘叶片光谱信息不同预处理方法和光谱PLS、BPNN和LS-SVM预测模型对叶绿素a、叶绿素b和类胡萝下素等光合色素含量的预测精度。结果显示，采用MSC对原始光谱进行预处理和LS-SVM建模对叶绿系a含量的预测效果较好，R.达0.8983，RMSEP为0.1404：采用SNV光谱预处理和LS-SVM模型对叶绿素b含量的预测其R.为0.9123，RMSEP为0.0426；采用MAS预处理和PLS模型对于类胡萝卜素含
叶绿素a，叶绿素b和类胡萝下素等光合色素含量的预测，为进一步研究柑橘叶片光合色素含量与组分构成的非损伤实时检测提供了依据。
关键词柑橘叶片；光合色素；高光谱图像；BP神经网络；最小二乘支持向量机
中图分类号：0657TP391文献标识码：A
引言
叶绿素a，叶绿素b和类胡萝卜素是植物进行光合作用
的主要色系。叶绿系a和叶绿系b在植物光合作用过程中起着吸收光能，制造碳水化合物，供给植物营养的作用；类胡萝下系不仅参与光合作用吸收和传递光能的活动，在叶片光能过剩时，还具有发散过剩能量，保护光合系统的功能[1.2]。此外，光合色素还在植株长势和缺素症的检测、施肥管理、精准作业决策等方面具有重要的潜在应用价值3。叶片光合色系含量常规分析采用分光光度计法或高效液相色谱法，这些方法既损坏植物叶片、又耗时费工，且不能连续监测同叶片的叶绿素含量动态变化，而手持式SPAD计则只能测定叶片局部组织的叶绿系相对值。可见，研究探索植物叶片光合色素各组分含量的快速无损精准测试技术具有重要意义。
高光谱图像技术用于植物叶片光合色素的定量监测前人收稿日期：2013-08-25，修订日期：2013-12-24
DOI: 10., 3964/j. issn. 1000-0593 (2014 )09-2506-07
已有一些探索。刘燕德等比较了基于高光谱信息遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA)所建立的赣南脐橙叶片叶绿素指数定量分析模型；Zou等叮利用高光谱图像技术研究了黄瓜叶片叶绿素光谱指数与叶片中叶绿素含量的关系；采用光谱技术对叶绿素a、叶绿素b和类胡萝下素等组分含量分析技术研究亦有报道(-10]。但利用高光谱图像信息同时进行橘叶片叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素等光合色素不同组分含量预测的相关研究尚未见报道。
以相橘成熟鲜叶为试材，通过高光谱信息的采集，研究不同光谱预处理与偏最小二乘法（partial leastsquares， PLS）、BP神经网络（(BPneuralnetwork，BPNN)和最小二乘支持向量机(least square supportvectormachines，LS-SVM）等三种算法所建模型对柑橘叶片光合色素组分含量的预测精度，为建立柑橘叶片光合色素含量的快速无损定量分析技术提供依据。
基金项目：国家（863计划)课题项目（2012AA101904），国家国际科技合作专项项目（2013DFA11470），重庆市国际科技合作项目
(este2011gjhz80001），重庆市科技攻关项目（cste2012gg*yyjs80002），重庆市科技攻关项目（este2011ac1021)和国家星火计划项目(2012GA811001)资助
作者简介：田喜，1988年生，西南大学园艺园林学院硕士研究生
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