烤烟叶片CCI值与叶绿素含量的相关性

以烤烟品种K326为材料,测定了烟叶的CCI值、叶绿素含量,并进行相关性分析。结果表明,叶绿素值与叶绿素含量存在极显著的正相关关系,在叶片不同部位二者之间的决定系数(R2)分别为叶基0.8831,叶中0.934,叶尖0.8819,用叶绿素计监测烤烟叶片最佳部位为中部。     

水稻不同生育期叶绿素含量的测定及其相关性分析

监测水稻各生育期叶片中叶绿素含量对植株氮素营养状况的跟踪和农业生产科学施肥具有重要的指导作用。选用我国南方水稻区栽培常用的早、晚稻品种各3个品种(系),在水稻主要生育期(苗期、分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、蜡熟期、完熟期)分别采用活体法和离体法进行了剑叶叶绿素含量的测定,并对各生育期叶绿素含量的关系进行分析。研究表明,2种测定方法对水稻叶绿素含量的测定值在不同时期均呈现不同的差异,离体法测定的叶绿素含量及活体法测定的叶绿素相对含量(SPAD值)最高值均分布在抽穗期、灌浆期,即生殖生长与营养生长交替时期;最低值出现在苗期、分蘖期。通过对早稻进行水稻叶绿素含量与SPAD值进行相关性分析,金优974的R2=0.832 7**,湘早籼31号的R2=0.838 6**,沈农606的R2=0.705 7**,表明SPAD值与叶绿素含量之间的关系存在极显著相关。     

SPAD值与棉花叶绿素和含氮量关系的研究

通过田间试验,利用叶绿素仪测定了不同氮素水平及不同生育时期棉花(新陆早13号及10号)功能叶片的SPAD值、叶绿素含量及植株全氮含量,在此基础上分析了棉花叶片SPAD值与叶绿素含量及全氮含量的关系.结果表明:棉花叶片的叶绿素含量与SPAD值呈线性相关;在不同生育期棉花的功能叶SPAD值与植株全氮有较好的线性相关;在相同时期不同品种间的SPAD值有显著性差异.应用SPAD值能够迅速准确地预测棉花的氮素营养状况,为确定棉花合理的施肥时期及施肥量提供理论依据,是一项前景很广的农业技术.     

小麦叶片叶绿素含量测定及其与SPAD值的关系

用分光光度计法和SPAD-502叶绿素仪法分别测定小麦叶片的叶绿素含量。结果表明,使用分光光度计法浸泡叶片比研磨叶片测得的叶绿素含量略高,且误差较小,两种处理提取叶绿素的含量呈显著正相关;SPAD值与分光光度计法测定的小麦叶绿素含量呈显著正相关,经数学模型检验,在抽穗期SPAD值与叶绿素a、叶绿素b及总叶绿素含量的最佳数学模型为乘幂模型,而在开花期SPAD值与叶绿素a、叶绿素b及总叶绿素含量的最佳数学模型分别为乘幂模型、指数模型和对数模型。     

基于支持向量机的棉花冠层叶片叶绿素含量高光谱遥感估算

【目的】建立并研究棉花冠层叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,探讨合适的建模方法,以提高棉花叶绿素含量的高光谱遥感估算精度。【方法】以2016年种植的渭北旱塬区棉花鲁棉研28号为试验对象,用SPAD-502型手持式叶绿素仪和HR-1024i便携式地物光谱仪,分别测定棉花不同生育期冠层叶片SPAD值和对应的光谱反射率,分析SPAD值与光谱反射率的相关性。选取8个光谱参数,分析SPAD值与这8个光谱参数的相关性,并采用单因素回归、多元逐步回归和支持向量机(SVM)回归方法,构建棉花冠层叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,比较各模型的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)以及相对误差(RE),评价模型的精度。【结果】(1)棉花冠层叶片光谱反射率在400～700nm波段随叶片SPAD值升高而降低,在700～1 000nm波段表现为SPAD值越高,叶片光谱反射率越高;(2)在530～570nm和680～730nm处叶绿素含量与光谱反射率呈极显著负相关(99.99%置信区间,n=144);(3)所选用的8个光谱参数与叶绿素含量均达到极显著相关,相关系数最高为0.686;(4)SVM回归模型验证R2达到了0.884,RMSE和RE最低,分别为2.186和3.419,比单因素回归模型中预测精度最高的SPAD-RVI1的RMSE和RE分别降低46.4%和46.3%,较多元逐步回归模型SPAD-MSR的RMSE和RE分别降低33.4%和32.1%,明显提高了棉花叶绿素含量的估算效果。采用8个光谱参数构建的SPAD-SVM8模型RMSE和RE比采用4个光谱参数构建的SPAD-SVM8模型分别降低了19.2%和23.5%。【结论】支持向量机(SVM)回归方法可以作为棉花冠层叶片叶绿素含量高光谱遥感估算的优选方法,且采用较多光谱参数构建的SVM模型估算精度更高。     

菜心叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性分析

以菜心的两个品种:"三月青"和"青柳叶"为试验试材,利用SPAD-502叶绿素仪与丙酮乙醇混合法对其叶绿素含量进行测定,以及对测量数据进行线性、对数、乘幂和指数函数的相关性比较分析,来探究菜心叶片SPAD值与叶绿素含量之间的相关性。结果表明:不同菜心品种的叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素含量以及SPAD值都各不相同。通过相关性分析,发现叶绿素含量与SPAD值均呈现显著的相关关系。由此表明,可以利用叶片SPAD值很好地反映整个植株的叶绿素含量水平,通过建立方程式就可以由SAPD值计算出叶绿素的含量。此法简便易行,并且不损害叶片,可以保留植株的完整性。     

2个薄皮甜瓜叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性分析

通过测定八里香、翠美绿宝2种甜瓜叶片的叶绿素含量及SPAD值,构建二者之间的数学模型,以探讨SPAD值与叶绿素含量之间的关系。结果表明,2种甜瓜叶片的SPAD值与叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素总量的相关性均为极显著。就SPAD值与叶绿素a含量的相关性而言,八里香的最优函数模型为y=0.033 7x-0.539(r=0.823**),翠美绿宝的最优函数模型为y=1.022 3lnx-2.935 8(r=0.795**);就SPAD值与叶绿素b含量的相关性而言,八里香的最优函数模型为y=0.027 5x-0.466 9(r=0.757**),翠美绿宝的最优函数模型为y=0.003x1.450 8(r=0.769**);就SPAD值与叶绿素总量的相关性而言,八里香的最优函数模型为y=0.061 2x-1.005 9(r=0.825**),翠美绿宝的最优函数模型为y=1.976lnx-5.829 2(r=0.807**)。     

小麦等作物叶绿素速测方法研究

用SPAD－502叶绿素计和分光光度法分别测定小麦等3种冬季农作物SPADR和叶绿素含量的结果表明，使用SPAD－502叶绿素计和相关函数可以迅速准确测定相关物叶片的叶绿素含量（mg/cm^2)，而且分别以mg/g和mg/cm^2为测定单位的叶绿素含量与SPADR相关性的差异均较大，使用mg/cm^2作叶绿素测定单位较理想。     

50种植物叶片绿色度和叶绿素含量相关性研究

[目的]比较不同类群植物叶片绿色度(SPAD值)和叶绿素含量,分析其相关性,以期了解各类植物对环境的特殊适应性。[方法]利用SPAD-502叶绿素计和分光光度计分别测定广州大学校园50种常见植物的SPAD值以及叶绿素含量。[结果]13种豆目植物和4种夹竹桃科植物叶片SPAD值均在0.05水平显著高于总体平均值;豆目植物中,云实科植物叶片SPAD值和叶绿素含量普遍高于蝶形花科和含羞草科植物的相关值。6种外来植物叶片SPAD值在0.05水平显著低于总体平均值,而叶绿素a/b以及叶绿素含量则低于总体平均值,但差异不显著。[结论]50种植物叶片SPAD值与叶绿素含量的最佳相关函数为多项式函数。     

不同品种茶树叶片光合特性与叶绿素荧光参数的比较

[目的]筛选适宜赣南茶区推广的高光效茶树品种,为科学制定不同品种茶树高效栽培技术措施提供依据.[方法]2020年7月测定了9个茶树品种叶片叶绿素相对含量(SPAD)、光合及叶绿素荧光参数,进行了各指标的相关性分析,并利用隶属函数法对9个品种茶树光合能力进行综合评价.[结果]茶树叶片叶绿素相对含量(SPAD)位列前4的品种由高到低依次为:中茶108、浙农117、龙井43和乌牛早,4个品种之间叶片叶绿素相对含量差异不显著.净光合速率以龙井43最高,与乌牛早、中茶108差异不显著,但它们与浙农117差异均达显著水平.而茶树光合能力位列前4的品种由高到低依次为龙井43、乌牛早、浙农117和中茶108.不同品种茶树净光合速率(Pn)与气孔导度(Gs)呈正相关(r=0.65),与胞间二氧化碳浓度(Ci)呈负相关(r=-0.34);水分利用率(WUE)与蒸腾速率(Tr)呈极显著负相关(r=-0.82).叶绿素相对含量(SPAD)与PSⅡ实际光合效率(YII)呈显著正相关(r=0.67);PSⅡ最大光合效率(Fv/Fm)与光化学猝灭系数(qP)呈显著正相关(r=0.68).[结论]乌牛早、龙井43、浙农117和中茶108这4个茶树品种光合能力较强,具有高产潜力,适合在赣南茶区推广应用,但乌牛早和龙井43两个品种的蒸腾速率高、水分利用效率低,因此,生产上宜选择在肥水条件较好的地方进行栽培.安吉白茶为低光合、低蒸腾、水分利用率高的品种,与其他品种相比更耐瘠薄与干旱;黄金芽为低光合、高蒸腾、水分利用效率低的品种,可作为特色品种在有灌溉条件的地方适量栽培,不宜在赣南山区大面积推广.中茶108、浙农117、赣茶3号3个品种的光保护能力相对较弱,栽培过程中应注意适度遮荫.     

9个阔叶树种叶绿素估测模型

为了方便快速准确地测量树木叶片的叶绿素质量分数, 对9个阔叶树种的叶片采样, 利用CCM-200测得的叶绿素指数(CCI值)和叶片厚度因子建立叶绿素的估算模型, 将估算结果与萃取法测量叶绿素质量分数比较, 分析发现:仅利用CCM-200测得的叶绿素指数估算叶绿素a, 叶绿素b和总叶绿素质量分数的线性模型误差较大, 叶绿素指数与叶绿素a, 叶绿素b和总叶绿素质量分数的决定系数(R2)均在0.610左右, 相关性不是很显著。当用比叶质量(SLW)来反映叶片厚度, 与叶绿素指数一起作为自变量, 分别建立估算叶绿素a, 叶绿素b以及总叶绿素质量分数的线性回归方程, 发现叶绿素指数及比叶质量与叶绿素a, 叶绿素b和总叶绿素质量分数之间的决定系数(R2)分别为0.678, 0.707和0.689, 相关性得到较大提高。而如果采用比叶面积(SLA), 即比叶质量的倒数来反映叶片厚度, 与叶绿素指数一起作为自变量, 分别建立估算叶绿素a, 叶绿素b以及总叶绿素质量分数的线性回归方程, 各决定系数分别为0.869, 0.893和0.881, 相关性得到显著提高。由此得到结论:利用叶绿素指数与比叶面积建立的叶绿素质量分数估算模型精度较高, 且适用于多种不同树种叶绿素质量分数估算, 具有普适性。     

草莓叶片叶绿素含量、含氮量与SPAD值间的关系

探讨了草莓叶片叶绿素含量、含氮量及不同施氮量与SPAD值之间的关系。结果表明，草莓叶片叶绿素含量、含氮量与SPAD值显著相关，当每盆施氮量为3．0g尿素时，SPAD值增幅最显著，为48．8％，最佳施氮量为每盆3．0g尿素。     

SPAD-502叶绿素仪在烤烟生产中的应用研究

采用田间试验的方法,研究了SPAD-502叶绿素仪与烤烟叶绿素含量的关系,探讨SPAD-502叶绿素仪在烤烟生产中的应用前景。研究结果表明:叶绿素仪在烤烟上的最佳测量部位为叶片基部;不同叶位、不同成熟度烟叶的叶绿素仪读数与叶绿素含量之间呈显著相关,其线性关系可用方程y=ax b来拟合。     

紫外-可见吸收光谱法测定芒果叶中的芒果苷和叶绿素

【目的】建立可定量分析芒果叶中芒果苷和叶绿素含量的紫外-可见吸收光谱法,为今后综合开发利用广西芒果叶资源提供参考依据。【方法】采用紫外-可见吸收光谱法测定芒果叶中芒果苷和叶绿素的吸光值,然后通过芒果苷的线性回归方程和Arnon公式换算出芒果苷和叶绿素含量,同时测定广西百色市11个芒果品种叶片中的芒果苷和叶绿素含量。【结果】258.5 nm是芒果苷标准品和芒果叶提取物中芒果苷含量的最佳测定波长。采用紫外-可见吸收光谱法测定芒果苷含量时,其回归方程（y=0.0697x-0.0009）在4.120-41.200μg/mL范围内的线性关系良好（R2=0.9998）,且准确性高、重复性好、检测结果稳定。以其测定广西百色市11个芒果品种叶片中的芒果苷和叶绿素,发现芒果苷含量范围为11.493-16.675μg/mL,其中以红象牙的含量较低,台牙和农院五号的含量较高;叶绿素总含量范围为4.83-8.77 mg/mL,其中以红贵妃和金煌芒的含量相对较高,四季蜜芒和农院五号的含量较低。【结论】紫外-可见吸收光谱法可用于评价芒果叶药材质量。     

苹果叶片高光谱特性与叶绿素含量和SPAD值的关系

以礼富一号和嘎啦苹果为材料,分别测量了叶片的光谱反射率、SPAD值和叶绿素含量,分析了叶片的SPAD值和叶绿素含量与微分光谱之间的相关性。结果表明,苹果叶片的叶绿素含量与SPAD值呈线性相关,品种间的SPAD值和光谱反射率都存在差异。苹果叶片叶绿素含量的敏感波段位于694 nm。基于敏感波段的微分数值,建立了一阶微分光谱值与苹果叶片SPAD值和叶绿素含量的回归模型,确定系数分别达到0.781 8和0.589 9,为利用高光谱遥感技术反映苹果生长状况的叶绿素信息提供了依据。     

基于高光谱的石楠叶片叶绿素含量估算模型

准确估算叶绿素含量对于植物生长监测、产量预测、生境的适宜性评价具有重要作用。为寻求叶片叶绿素含量的高精度估算模型,以石楠为对象,实测叶片叶绿素含量和反射光谱反射率,对原始光谱进行变换并计算植被指数,通过相关性分析挑选特征波段,运用多元逐步线性回归和偏最小二乘回归建立叶绿素预测模型。结果表明:1）FDR的逐步线性回归模型和偏最小二乘模型优于R、1/R、LR、SDR;2）DNDVI(R₆₄₅,R_{1 370})的指数函数模型为估算叶绿素含量的最佳单变量模型;3）DRI(R₇₄₇,R_{1 464})与RI(R₇₃₃,R₉₄₄)的逐步线性回归模型精度最高,验证结果的决定系数R²为0.955,均方根误差RMSE为3.145。因此,该模型可以实现叶片叶绿素含量的准确估算,从而为实现高光谱技术监测植被叶绿素含量变化提供依据。     

不同氮浓度对广金钱草苗期生理特性的影响

采用田间试验的方式,设0mg/L,150mg/L,300mg/L,450mg/L和600mg/L5个N浓度处理,研究其对广金钱草苗期叶片气体交换、叶绿素(Chl)含量、可溶性蛋白(SP)含量和硝酸还原酶(NR)活性的影响.结果表明,随着N浓度的升高,广金钱草叶片净光合速率(Pn)和蒸腾速率(Tr)升高,而胞间CO2浓度(Ci)下降,Chl a、Chl b、Chl a b、SP含量以及NR活性也表现为升高.线性回归分析结果表明,Pn、Tr与Chl a、Chl b、Chl a b、SP含量、NR活性之间存在显著的正相关关系,而Ci与Chl a、Chl b、Chl a b、SP含量、NR活性之间则存在显著的负相关关系.因此,施N可以加强广金钱草的光合作用和氮代谢,促进其生长发育.     

基于高光谱参数的竹叶叶绿素质量分数估算模型

为研究竹叶叶绿素质量分数和高光谱参数的相关性,建立叶绿素质量分数估算模型。利用Field Spec4便携式地物光谱仪采集无病虫害的箭竹竹叶光谱,使用SPAD-502叶绿素仪测定相应竹叶的叶绿素质量分数,分析竹叶叶绿素质量分数与原始光谱、一阶导数光谱以及提取的光谱特征参数之间的相关性,采用线性和非线性分析法构建叶绿素质量分数估算模型并进行精度检验。结果表明:(1)竹叶叶绿素质量分数在原始光谱反射率762 nm处相关系数达到最大值,相关系数为0.544 3;在一阶导数光谱反射率689 nm和726 nm处分别达到了极显著相关水平,相关系数分别为-0.747 9和0.907 9。(2)基于λ_b、λ_r、S_(Dr)/S_(Db)和(S_(Dr)-S_(Db))/(S_(Dr)+S_(Db))等光谱参数都与叶绿素质量分数达到了极显著相关水平。(3)采用相关性达到极显著水平的4种光谱参数以及689、726 nm处的一阶导数光谱反射率,构建叶绿素质量分数估算模型。依据决定系数(R2)最高,筛选出的回归估算模型中,基于一阶导数光谱反射率在726 nm处的线性模型R~2最高,为0.882 8,均方根误差(R_(MSE))和相对误差(RE)最小,分别为1.7050%和4.18%。因此,一阶导数光谱反射率在726 nm处的线性模型为竹叶叶绿素质量分数的最佳估算模型。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片叶绿素含量预测

叶绿素是作物生长中的重要因素，可用于实时监测作物的生长状况。以常规高油酸油菜品种为材料，采用大田试验研究油菜叶片在不同栽培措施下幼苗期、蕾薹期叶片的光谱响应，通过计算反射光谱及其反射光谱的一阶导数与SPAD值的相关性，结合逐步回归挑选出油菜叶片敏感波段，并计算光谱指数。采用一元线性回归和神经网络建立叶绿素含量估算模型。结果表明，由光谱指数所构建的神经网络叶绿素估算模型，精度评价结果均显示比较高的水平，幼苗期反射率光谱指数构建的模型精度最高，决定系数R2为0807 0,均方根误差（RMSE）为1131 5，蕾薹期一阶导数光谱指数构建的模型精度最高，决定系数R2为 0873 2, 均方根误差（RMSE）为1322 3，在蕾薹期和幼苗期通过构建BP神经网络模型能够较好的对油菜叶绿素进行反演。为利用高光谱技术大范围监测油菜叶绿素含量提供了一定的理论依据。