偏振-高光譜信息融合估測番茄葉片可溶性糖及糖氮比研究

朱文靜 李晉陽 李林 王愛臣 魏新華 毛罕平

摘 要：該研究利用偏振-高光譜信息融合技術估測番茄葉片可溶性糖（SS）、總氮（N）及糖氮比（SS/N）。分別以五個生長周期（苗期、開花期、初果期、中果期和采摘期）和五個梯度水平（25%、50%、75%、100%、150%）的氮素營養脅迫樣本為研究對象，樣本被同時用于光譜采集和可溶性糖及氮含量測定。利用課題組自行研制的偏振光譜采集系統采集偏振光譜并提取4個偏振度特征。利用高光譜采集高光譜數據，經過主成分分析降維、確定4個特征波長，再通過相關分析法提取這4個特征波長下的各8個高光譜圖像紋理特征。首先分別建立了基于偏振度特征模型、圖像特征模型和光譜特征三種單一特征的模型。隨后偏振度特征與高光譜紋理特征變量進行歸一化后，建立了線性和非線性的定量診斷模型。研究結果表明采用SS/N預測模型的精度高于SS和N的模型，且對于N和SS/N模型而言，兩者的SVM模型的精度明顯優于單一特征來源模型，具有較好的診斷作用。結果表明，偏振高光譜多維信息檢測技術能夠有效地判斷番茄營養脅迫狀況。多特征數據融合分析技術可以提高光譜診斷技術在精準農業中的預測精度。

關鍵詞：偏振光譜;高光譜;可溶性糖（SS）;總氮（N）;信息融合;番茄葉片

DOI： 10.25165/j.ijabe.20201302.4280

引用信息： Zhu W J， Li J Y， Li L， Wang A C， Wei X H， Mao H P. ?Nondestructive diagnostics of soluble sugar， total nitrogen and their ratio of tomato leaves in greenhouse by polarized spectra–hyperspectral data fusion. ?Int J Agric & Biol Eng， 2020; 13（2）： 189–197.