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基于便携式蜜柚光谱仪的金沙柚叶片氮含量监测模型研究
被引量：
2
1
作者
李艳大
曹中盛
+6 位作者
潘玉霞
孙滨峰
黄俊宝
杨伟光
彭忻怡
舒时富
叶春
《果树学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期797-806,共10页
【目的】旨在检验便携式蜜柚光谱仪(PPS)监测金沙柚叶片氮含量(LNC)的准确性,构建基于PPS的金沙柚LNC光谱监测模型。【方法】通过实施不同施氮量的试验,于幼果期和果实膨大期利用便携式蜜柚光谱仪(PPS)、ASD高光谱仪和RapidSCAN光谱仪...
【目的】旨在检验便携式蜜柚光谱仪(PPS)监测金沙柚叶片氮含量(LNC)的准确性,构建基于PPS的金沙柚LNC光谱监测模型。【方法】通过实施不同施氮量的试验,于幼果期和果实膨大期利用便携式蜜柚光谱仪(PPS)、ASD高光谱仪和RapidSCAN光谱仪测定冠层光谱反射率,计算得到归一化红边指数(NDRE)与归一化植被指数(NDVI),分析比较3种光谱仪测定的冠层植被指数变化规律与相关性,检验PPS的测定精度,构建基于PPS的金沙柚LNC光谱监测模型,采用不同试验点的数据检验模型。【结果】金沙柚LNC、NDVI和NDRE随着施氮量的增加表现为递增趋势;PPS和ASD测定的NDVI、NDRE间拟合的决定系数(R2)依次为0.9095和0.9005,PPS和RapidSCAN测定的NDVI、NDRE间拟合的R2依次为0.9543和0.9002,证明PPS的测定结果与ASD、Rapid SCAN具有很高的一致性。幼果期和果实膨大期的光谱监测模型的监测效果比生长中期好;PPS测定的NDVIPPS与NDREPPS相比,NDVIPPS与LNC之间的相关性高于NDREPPS;基于NDVIPPS的幂函数模型能准确地监测LNC,模型构建R2介于0.8210~0.8472之间,模型检验的相关系数(r)、相对均方根误差(RRMSE)和均方根误差(RMSE)依次为0.8952~0.9333、4.4%~8.1%和0.1%~0.2%。【结论】与常规化学测试LNC相比,利用PPS可实时准确获取金沙柚LNC信息,在金沙柚轻简化种植与养分无损监测诊断中具有广阔应用前景。
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关键词
金沙柚
叶片氮含量
便携式蜜柚光谱仪
光谱
监测
模型
在线阅读
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职称材料
基于便携式蜜柚光谱仪的金沙柚叶片叶绿素含量监测模型
2
作者
潘玉霞
李艳大
+5 位作者
曹中盛
孙滨峰
黄俊宝
吴自明
冯旭萍
郭永久
《江西农业学报》
CAS
2023年第5期60-66,共7页
为了验证便携式蜜柚光谱仪(PPS)监测金沙柚叶片叶绿素含量(LCC)的准确性,建立了基于PPS的金沙柚LCC监测模型。通过设置不同施氮水平的金沙柚果园试验,利用3种光谱仪(PPS、ASD FH2和RapidSCAN)采集金沙柚幼果期、果实膨大期的冠层光谱反...
为了验证便携式蜜柚光谱仪(PPS)监测金沙柚叶片叶绿素含量(LCC)的准确性,建立了基于PPS的金沙柚LCC监测模型。通过设置不同施氮水平的金沙柚果园试验,利用3种光谱仪(PPS、ASD FH2和RapidSCAN)采集金沙柚幼果期、果实膨大期的冠层光谱反射率,测得金沙柚LCC,并计算得到归一化植被指数(NDVI)和归一化红边指数(NDRE),分析比较了这3种光谱仪采集的冠层植被指数间的相关关系,构建了基于PPS的LCC监测模型。结果表明:金沙柚LCC随着氮肥施用量的增加而增大;PPS和ASD FH2采集的NDVI和NDRE间的r分别为0.9062~0.9460和0.9159~0.9676,PPS和RapidSCAN采集的NDVI和NDRE间的r分别为0.9867~0.9941和0.9324~0.9673,表明PPS测量精度较高,可替代ASD FH2、RapidSCAN。基于PPS的2个冠层植被指数相比,NDVI_(PPS)与LCC相关性最高,幼果期和果实膨大期的模型监测效果优于生长中期的;基于NDVI_(PPS)的多项式模型可较准确地预测LCC,模型R~2为0.7936~0.9888。采用PPS可以实时准确地获取LCC信息,克服费时耗工、时效性差等问题,在金沙柚丰产高效栽培中具有应用价值。
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关键词
金沙柚
叶片叶绿素含量
便携式蜜柚光谱仪
冠层植被指数
监测模型
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职称材料
题名
基于便携式蜜柚光谱仪的金沙柚叶片氮含量监测模型研究
被引量：
2
1
作者
李艳大
曹中盛
潘玉霞
孙滨峰
黄俊宝
杨伟光
彭忻怡
舒时富
叶春
机构
江西省农业科学院农业工程研究所·江西省农业信息化工程技术研究中心·江西省智能农机装备工程研究中心
江西农业大学
井冈山红壤研究所
出处
《果树学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期797-806,共10页
基金
江西省重大科技研发专项课题(20203ABC28W014-4)
江西省重点研发计划重点项目(20212BBF61013)
+2 种基金
江西省国家级高层次人才创新创业项目
国家红壤改良工程技术研究中心开放基金资助项目(2020NETRCRSI-16)
江西现代农业科研协同创新专项项目(JXXTCXQN202214)。
文摘
【目的】旨在检验便携式蜜柚光谱仪(PPS)监测金沙柚叶片氮含量(LNC)的准确性,构建基于PPS的金沙柚LNC光谱监测模型。【方法】通过实施不同施氮量的试验,于幼果期和果实膨大期利用便携式蜜柚光谱仪(PPS)、ASD高光谱仪和RapidSCAN光谱仪测定冠层光谱反射率,计算得到归一化红边指数(NDRE)与归一化植被指数(NDVI),分析比较3种光谱仪测定的冠层植被指数变化规律与相关性,检验PPS的测定精度,构建基于PPS的金沙柚LNC光谱监测模型,采用不同试验点的数据检验模型。【结果】金沙柚LNC、NDVI和NDRE随着施氮量的增加表现为递增趋势;PPS和ASD测定的NDVI、NDRE间拟合的决定系数(R2)依次为0.9095和0.9005,PPS和RapidSCAN测定的NDVI、NDRE间拟合的R2依次为0.9543和0.9002,证明PPS的测定结果与ASD、Rapid SCAN具有很高的一致性。幼果期和果实膨大期的光谱监测模型的监测效果比生长中期好;PPS测定的NDVIPPS与NDREPPS相比,NDVIPPS与LNC之间的相关性高于NDREPPS;基于NDVIPPS的幂函数模型能准确地监测LNC,模型构建R2介于0.8210~0.8472之间,模型检验的相关系数(r)、相对均方根误差(RRMSE)和均方根误差(RMSE)依次为0.8952~0.9333、4.4%~8.1%和0.1%~0.2%。【结论】与常规化学测试LNC相比,利用PPS可实时准确获取金沙柚LNC信息,在金沙柚轻简化种植与养分无损监测诊断中具有广阔应用前景。
关键词
金沙柚
叶片氮含量
便携式蜜柚光谱仪
光谱
监测
模型
Keywords
Jinsha pomelo
Leaf nitrogen content
Portable pomelo spectrometer
Spectral monitoring
Model
分类号
S666.3 [农业科学—果树学]
在线阅读
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职称材料
题名
基于便携式蜜柚光谱仪的金沙柚叶片叶绿素含量监测模型
2
作者
潘玉霞
李艳大
曹中盛
孙滨峰
黄俊宝
吴自明
冯旭萍
郭永久
机构
江西省农业科学院农业工程研究所/江西省智能农机装备工程研究中心/江西省农业信息化工程技术研究中心
江西农业大学农学院
浙江大学生物系统工程与食品科学学院
安徽朗坤物联网有限公司
出处
《江西农业学报》
CAS
2023年第5期60-66,共7页
基金
江西省重大科技研发专项课题(20203ABC28W014-4)
江西省重点研发计划重点项目(20212BBF61013)
江西省国家级高层次人才创新创业项目。
文摘
为了验证便携式蜜柚光谱仪(PPS)监测金沙柚叶片叶绿素含量(LCC)的准确性,建立了基于PPS的金沙柚LCC监测模型。通过设置不同施氮水平的金沙柚果园试验,利用3种光谱仪(PPS、ASD FH2和RapidSCAN)采集金沙柚幼果期、果实膨大期的冠层光谱反射率,测得金沙柚LCC,并计算得到归一化植被指数(NDVI)和归一化红边指数(NDRE),分析比较了这3种光谱仪采集的冠层植被指数间的相关关系,构建了基于PPS的LCC监测模型。结果表明:金沙柚LCC随着氮肥施用量的增加而增大;PPS和ASD FH2采集的NDVI和NDRE间的r分别为0.9062~0.9460和0.9159~0.9676,PPS和RapidSCAN采集的NDVI和NDRE间的r分别为0.9867~0.9941和0.9324~0.9673,表明PPS测量精度较高,可替代ASD FH2、RapidSCAN。基于PPS的2个冠层植被指数相比,NDVI_(PPS)与LCC相关性最高,幼果期和果实膨大期的模型监测效果优于生长中期的;基于NDVI_(PPS)的多项式模型可较准确地预测LCC,模型R~2为0.7936~0.9888。采用PPS可以实时准确地获取LCC信息,克服费时耗工、时效性差等问题,在金沙柚丰产高效栽培中具有应用价值。
关键词
金沙柚
叶片叶绿素含量
便携式蜜柚光谱仪
冠层植被指数
监测模型
Keywords
Jinsha pomelo
Leaf chlorophyll content
Portable pomelo spectrometer
Canopy vegetation index
Monitoring model
分类号
S666.3 [农业科学—果树学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于便携式蜜柚光谱仪的金沙柚叶片氮含量监测模型研究
李艳大
曹中盛
潘玉霞
孙滨峰
黄俊宝
杨伟光
彭忻怡
舒时富
叶春
《果树学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于便携式蜜柚光谱仪的金沙柚叶片叶绿素含量监测模型
潘玉霞
李艳大
曹中盛
孙滨峰
黄俊宝
吴自明
冯旭萍
郭永久
《江西农业学报》
CAS
2023
0
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