基于高光譜圖像的黃瓜葉片葉綠素含量及其分布預(yù)測(cè)研究.pdf

1、葉綠素是植物葉片的基本組成物質(zhì)之一，是植物生長(zhǎng)和受環(huán)境脅迫等情況的敏感指示器。植物在營(yíng)養(yǎng)素缺乏或者受到其他外界環(huán)境干擾時(shí)，都會(huì)在葉片葉綠素的含量和分布上表現(xiàn)出來(lái)。利用新技術(shù)快速、準(zhǔn)確和無(wú)損的測(cè)量植物葉片的葉綠素含量及其分布，替代費(fèi)時(shí)費(fèi)力的化學(xué)分析方法，對(duì)植物長(zhǎng)勢(shì)檢測(cè)與估產(chǎn)、營(yíng)養(yǎng)診斷與施肥等有重要意義。
　　 本研究以黃瓜葉片為研究對(duì)象，探討應(yīng)用高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)葉片葉綠素含量及其分布的方法，主要的研究?jī)?nèi)容如下：
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2、、按照常規(guī)方法提取黃瓜葉片高光譜圖像特征參數(shù)，如紅邊參數(shù)和植被指數(shù)，分析它們與葉綠素含量之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)各參數(shù)與葉綠素之間存在一定的相關(guān)關(guān)系，但是相關(guān)性均不高。結(jié)果表明，紅邊參數(shù)和植被指數(shù)反映的信息較單一，而且必須針對(duì)具體情況對(duì)其修正，有很大的局限性；
　　 2、研究主成分分析法和獨(dú)立分量法提取高光譜圖像特征參數(shù)，提取黃瓜葉片高光譜圖像光譜維的前10主成分分量和前8個(gè)獨(dú)立分量，分別利用多元回歸建立葉綠素含量的預(yù)測(cè)模型，其預(yù)測(cè)集相

3、關(guān)系數(shù)R分別達(dá)到0.827和0.831。利用逐步回歸比較兩種方法，獨(dú)立分量分析法只需要一個(gè)獨(dú)立分量既能與葉綠素含量的相關(guān)系數(shù)R達(dá)到0.766，而主成分分析法需要前3個(gè)主成分綜合才能得到相似效果。結(jié)果表明，利用獨(dú)立分量法分析黃瓜葉片高光譜圖像，預(yù)測(cè)葉片葉綠素含量的方法是可行的，且獨(dú)立分量分析比主成分分析更有優(yōu)勢(shì)；
　　 3、首次根據(jù)獨(dú)立分量分析法得到的葉綠素含量預(yù)測(cè)模型，計(jì)算出黃瓜葉片葉綠素的分布圖。結(jié)果表明利用分離出來(lái)的獨(dú)立分量

4、計(jì)算得到的黃瓜葉片葉綠素含量分布圖與實(shí)際情況相符合，為植物營(yíng)養(yǎng)元素虧缺等研究奠定基礎(chǔ)；
　　 4、用IDL(interface description language)對(duì)ENVI(The Environmentfor Visualizing Images)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，開(kāi)發(fā)出了一套高光譜圖像數(shù)據(jù)處理軟件，集成了基于批量處理的高光譜圖像的標(biāo)定、感興趣區(qū)域提取、各波長(zhǎng)圖像及其紋理信息提取、獨(dú)立分量圖計(jì)算、數(shù)據(jù)輸出等功能，為快速有效