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基于RED-NIR的主动光源叶绿素含量检测装置设计与试验

孙红; 邢子正; 张智勇; 龙耀威; 李民赞; ZHANG; Qin 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室; 北京100083; 华盛顿州立大学精细农业及农业自动化研究中心; 普尔曼WA99350
叶绿素含量   光学检测   主动光源   植被指数   光谱分析  

摘要:为了无损和高效地检测作物叶绿素含量,设计了一种采用主动光源的双波长便携式叶绿素含量检测装置,获取作物在红色范围660nm附近的光谱深吸收和近红外850nm附近的光谱强反射特征。采集作物叶片的反射光信号,经转换、调制和放大后,利用灰度标准板拟合反射率,660nm和850nm拟合的校正模型R2分别为0.993、0.979。光源稳定性与抗干扰性测试结果显示,660nm和850nm光源的稳定性均方差分别为0.0079和0.0044,误差率分别为2.378%和1.223%;抗干扰性的均方差分别为0.0099和0.0187,误差率分别为2.000%和4.360%。通过叶绿素浸提溶液配比,设计了叶绿素梯度与双波长反射率的相关性试验,结果显示,660nm和850nm与叶绿素浓度相关系数分别为-0.919和0.272。660nm附近叶绿素对光谱有深吸收的特征,将其作为主要测试波长;850nm附近是叶片结构和以环境光学响应为主,反射光与叶绿素相关性不强,将其作为检测的参比波长。以田间玉米苗期植株为试验对象,利用双波长采集作物反射率,计算归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)和土壤调整型植被指数(SAVI),其与SPAD仪器测量值的相关系数r分别为0.892、0.846、0.867、0.883。基于NDVI、DVI、RVI和SAVI建立SPAD多元线性回归模型,其决定系数R2为0.831。利用该装置提供的模型嵌入功能导入诊断模型可直接输出叶绿素诊断结果,为作物叶绿素含量快速检测提供支持。

简介:《农业机械学报》(CN:11-1964/S)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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