應(yīng)用近紅外光譜預(yù)測水稻葉片氮含量

【摘要】：以水稻(Oryza sativa)新鮮葉片和干葉粉末兩種狀態(tài)的樣品為研究對象,基于近紅外光譜(NIRS)技術(shù),應(yīng)用偏最小二乘法(PLS)、主成分回歸(PCR)和逐步多元回歸(SMLR),建立并評價了水稻葉片氮含量(NC)近紅外光譜模型。結(jié)果表明,基于PLS建立的模型表現(xiàn)最好,鮮葉氮含量近紅外光譜校正模型校正決定系數(shù)RC2為0.940,校正標準誤差RMSEC為0.226;干葉粉末氮含量的近紅外光譜校正模型RC2為0.977,RMSEC為0.136。模型的內(nèi)部交叉驗證分析表明,預(yù)測鮮葉氮含量內(nèi)部驗證決定系數(shù)RCV2為0.866,內(nèi)部驗證標準誤差RMSECV為0.243;預(yù)測干葉粉末氮含量RCV2為0.900,RMSECV為0.202。模型的外部驗證分析表明,預(yù)測水稻鮮葉氮含量的外部驗證決定系數(shù)RV2大于0.800,外部驗證標準誤差RMSEP小于0.500,預(yù)測干葉粉末氮含量的RV2為0.944,RMSEP為0.142。說明,近紅外光譜分析技術(shù)與化學分析方法一致性較好,且基于干葉粉末建立的近紅外光譜預(yù)測模型的準確性和精確度較新鮮葉片高。 【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學/江蘇省信息農(nóng)業(yè)高技術(shù)研究重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 新鮮葉片 干葉粉末 近紅外光譜 氮含量 水稻
【基金】：國家“863”計劃(2006AA10Z202) 國家科技支撐計劃(2008BADA4B02) 教育部新世紀優(yōu)秀人才支撐計劃(NCET-08-0797) 江蘇省創(chuàng)新學者攀登計劃(BK20081479)資助
【分類號】：S511
【正文快照】： 氮素是植物需求量最大的礦質(zhì)營養(yǎng)元素,顯著影響作物生長發(fā)育和產(chǎn)量品質(zhì)的形成,因而氮肥運籌成為作物生產(chǎn)中最重要的管理措施。傳統(tǒng)的獲取作物氮素營養(yǎng)信息的方法一般是通過破壞性取樣后進行實驗室分析,在時間和空間上難以滿足實時快速診斷的要求。隨著現(xiàn)代遙感技術(shù)的發(fā)展,植

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