苹果叶片SPAD值与叶绿素含量相关性分析

为探究红富士苹果叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性,采用SPAD-502叶绿素计与分光光度法分别测定红富士苹果叶片的SPAD值、叶绿素含量,分析其相关性,建立拟合方程,并进行检验。结果表明:红富士苹果叶片SPAD值与叶绿素a、叶绿素b、叶绿素总含量间呈正相关;红富士苹果叶片叶绿素a含量与SPAD值的回归方程为:y=0.0662x-0.9603(R2=0.913);红富士苹果叶片叶绿素b含量与SPAD值的回归方程为:y=0.0246x-0.3515(R2=0.4745);红富士苹果叶片叶绿素总含量与SPAD值的回归方程为:y=0.898x-1.3214(R2=0.9096)。红富士苹果叶片叶绿素含量的实测值与回归方程预测值间均无显著差异。采用回归方程,通过SPAD值可以预测红富士苹果叶片的叶绿素含量。     

茼蒿叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性分析

为探究茼蒿叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性,采用SPAD-520叶绿素计与分光光度法分别测定"小叶茼蒿"与"大叶茼蒿"两种茼蒿叶片的SPAD值、叶绿素含量,分析其相关性并建立拟合方程。结果表明,小叶茼蒿叶片的SPAD值与叶绿素a、叶绿素b及叶绿素总含量的相关性为极显著,而大叶茼蒿的SPAD值与叶绿素a、叶绿素b及叶绿素总含量的相关性则较差。就SPAD值与叶绿素a含量的相关性而言,"小叶茼蒿"的最佳函数模型为y=0.0349e0.0571x(r=0.961**),"大叶茼蒿"的最佳函数模型为y=0.3103e0.0087x(r=0.161),两者均为指数函数。就SPAD值与叶绿素b含量的相关性而言,"小叶茼蒿"的最佳函数模型为y=0.5596Ln(x)-1.8316(r=0.845**),"大叶茼蒿"的最佳函数模型为y=0.0009x+0.2058(r=0.065)。就SPAD值与叶绿素总含量的相关性而言,"小叶茼蒿"的最佳函数模型为y=0.0355x-0.8439(r=0.943**),"大叶茼蒿"的最佳函数模型则为y=0.5196e00068x(r=0.133)。     

两种果树叶片SPAD值与叶绿素含量相关性分析

为探究杏、枣树叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性,采用SPAD-502叶绿素计与分光光度法分别测定"金太阳"杏与"灵武"长枣叶片的SPAD值、叶绿素含量,分析其相关性,建立拟合方程,并进行检验。结果表明:"金太阳"杏、"灵武"长枣的叶片SPAD值与叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素含量间的相关性极显著;"金太阳"杏叶片总叶绿素含量与SPAD值的回归方程为:y=0.0576SPAD-0.4648(R2=0.849**),"灵武"长枣叶片总叶绿素含量与SPAD值的回归方程为y=0.0859SPAD-0.7461(R2=0.8923**)。"金太阳"杏与"灵武"长枣叶片叶绿素含量的实测值与回归方程预测值间均无显著差异。采用回归方程,通过SPAD值可以预测"金太阳"、"灵武"长枣叶片的叶绿素含量。     

不同品种葡萄叶片SPAD值与叶绿素含量相关性分析

以"红提"、"紫提"、"解百纳"3个品种葡萄为试材,采用SPAD-502叶绿素仪与分光光度法分别测定葡萄叶片的SPAD值与叶绿素含量,研究了不同品种葡萄叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性。结果表明:3个品种葡萄叶片SPAD值与叶绿素a、叶绿素b以及总叶绿素含量间均存在极显著正相关关系;通过线性回归得出了SPAD值与叶绿素a、叶绿素b以及总叶绿素含量间的回归方程;经研究3个品种葡萄叶片叶绿素含量的实测值与回归方程的预测值之间均无显著性差异,采用回归方程,通过SPAD值可以预测不同品种葡萄叶片的叶绿素含量。     

基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量的检测

 研究利用计算机视觉技术快速测定叶绿素含量的方法，建立了根据番茄叶片颜色特征确定其叶绿素含量的一元二次拟合模型。在计算机视觉图像采集系统中采集番茄叶片图像，利用MATLAB图像处理工具提取图像的颜色特征参数，对颜色特征参数和番茄功能叶叶绿素含量做相关分析，建立回归模型。结果表明：RGB颜色系统的R/G、(G-R)/(G+R)、G-R、色度坐标r、r-g及HIS颜色系统的H值均与叶绿素含量呈极显著非线性相关性，可用于测定番茄叶片叶绿素含量。从建立的6组模型中筛选出拟合度较高的3组模型进行检验，预测误差在0～22.22%之间。用预测精度最高的G-R颜色特征预测叶绿素含量的模型为Chl.a = 0.0926 + 0.1208 (G-R) - 0.0009 (G-R)²，Chl b = - 0.0252 + 0.0397 (G-R) - 0.0003 (G-R)²和Chl.(a+b) = 0.1271 + 0.1600 (G-R) - 0.0011 (G-R)²。     

基于RGB模型的苹果叶片叶绿素含量估测

为了快速、无损地获得苹果叶片叶绿素含量与其表面颜色特征之间的关系,为诊断苹果树生理状况提供科学依据。以新梢旺长期的红富士苹果树为研究对象,应用数码相机采集叶片图像,利用图像处理技术,采集叶片图像的红(R)、绿(G)和蓝(B)值,通过运算组合构造颜色特征参数,建立基于苹果叶片颜色特征参数的叶绿素含量估算模型,并对其精度进行评价和验证。结果表明,叶绿素含量敏感的颜色参数分别为B、B/R、B/G、G/(R+G+B)、B/(R+G+B)、(R–B)/(R+B)、(G–B)/(G+B)、(R–B)/(R+G+B)和(G–B)/(R+G+B)值;基于以上9个敏感颜色参数分别建立单变量回归模型和支持向量机回归模型(SVM),估测叶片Chl.a、Chl.b、Chl.(a+b)和SPAD值,其中单变量回归模型决定系数(R~2)均在0.6左右;SVM回归模型的决定系数(R~2)分别为0.8754、0.8374、0.8671和0.8129,均方根误差(RMSE)分别为0.0194、0.0350、0.0497和0.9281,相对误差(RE)分别为0.8059%、1.7540%、1.1224%和1.1894%,尤以对Chl.a的估测效果最佳,SVM的估测精度高于单变量回归模型。模型验证取自1/4同样本数据,验证结果表明基于SVM的Chl.a稳定性更佳,R~2=0.8275,RMSE=0.0293,RE=1.8529%。应用数码相机并基于RGB颜色模型可快速估测苹果叶片叶绿素含量,可对果园水肥的精确管理提供技术支持。     

应用多元回归模型预测红茄梨单叶面积、鲜重和干重的方法

以红茄梨为试材,应用多元回归模型探讨单叶长度(L)、宽度(W)、SPAD值(S)与单叶面积(LA)、单叶鲜重(FW)和单叶干重(DW)之间的关系,结果分析得到3个作用显著的回归方程:Y_(LA)=-10.84102+6.52299X_W+0.55063W_(LW)-0.62566X_W~2(R~2=0.9149);Y_(FW)=0.40273-0.16328X_L+0.06057X_(LW)+0.00311X_S-0.03973X_W~2(R~2=0.9439);Y_(DW)=0.15305-0.07116X_L+0.02439X_(LW)+0.00199X_S-0.01582X_W~2(R~2=0.9126)。模型验证结果显示,3个模型预测值均与实测值呈现显著线性相关关系。     

贵州中部不同樱桃资源光合生理特性

以3个3年生贵州地方中国樱桃资源为试材,采用测定叶片叶绿素含量、叶绿素荧光和光响应参数的方法,研究不同中国樱桃(Cerasus pseudocerasus L.)资源在贵州中部寡照环境的光合生理特性,以期为中国樱桃栽培管理提供参考依据。结果表明:3个中国樱桃叶片的SPAD值和叶片中叶绿素a(Chl a)、叶绿素b(Chl b)和叶绿素a+b(Chl a+b)的相对含量均极显著正相关,用植物营养诊断仪(TYS-3N)测定叶片SPAD值可作为一种简捷、准确的樱桃叶绿素含量田间检测方法。金沙县西洛乡(JSXL)的叶绿素含量最高,但其净光合速率(Pn)却比织金县八步镇(ZJBB)和水城县红岩乡(SCHY)的小,二者之间没有发现显著相关性。JSXL的叶片过剩光能的量((1-qP)/NPQ)高而非光化学淬灭系数(NPQ)低,其叶片中的过剩光能增加,光合电子传递效率降低,叶片中的光合热耗散却最小,这可能是JSXL的Pn较低的因素之一。综上,3个樱桃资源均适应了贵州中部的寡照环境,栽培中采用开心形树形,利于接收更多的光合有效辐射,进一步提高光合效率。     

温室黄瓜氮素营养状况诊断效果研究

利用SPAD-502叶绿素计、硝酸盐反射仪分别测定了不同氮肥处理下温室黄瓜各生育期叶片的SPAD和叶柄硝酸盐含量,同时测定叶片叶绿素a,b等以及全氮含量,结果表明,在一定范围内,SPAD随着氮肥用量的增加而增加,各生育期新叶与成熟叶片SPAD比值存在差异,反映了黄瓜氮素营养状况,成叶SPAD值与全氮的相关性大于新叶;除初花期新叶和结果期成叶外,其他各生育期的新叶和老叶叶柄硝酸盐含量随氮肥用量的增加而增加,结果期叶片硝酸盐含量与氮肥用量成线性正相关（r=0.9606）。     

几种模型下砂生槐叶绿素荧光-快速光响应曲线(RLC_S)拟合的比较

以西藏砂生槐(Sophora moorcroftiana)为试材,采用直角双曲线模型、非直角双曲线模型、单指数方程、双指数方程和双曲线修正模型对2个种源砂生槐叶绿素荧光-快速光响应曲线进行拟合,研究了5种模型对砂生槐叶绿素荧光-快速光响应曲线的适用性,以期为筛选最优模型和深入研究砂生槐的生理生态提供参考。结果表明:直角双曲线模型、非直角双曲线模型和单指数方程无法拟合砂生槐PSⅡ动力学下调时(光抑制)的曲线,不能拟合砂生槐的饱和光强(PAR_(sat)),最大电子传递效率(J_(max))比实测值高。双指数方程和双曲线修正模型可以拟合砂生槐的主要荧光参数,但双指数方程拟合的最大电子传递效率(J_(max))低于实测值,饱和光强(PAR_(sat))高于实测值;双曲线修正模型拟合出的主要荧光参数,其拟合值与实测值相关性最强(R~2=0.998、R~2=0.994)。利用均方根误差(RMSE)、平均相对误差绝对值(MAE)和赤池信息量准则(AIC)评价5种光合模型,发现双曲线修正模型(MRH)拟合的光合参数可信性最高,显著优于其它4种光合模型。在5种光合模型中用双曲线修正模型拟合砂生槐叶绿素荧光-快速光曲线是最佳模型。