Fourier变换中红外光谱估测水稻叶片

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1、植物营养与肥料学报!""(，&（’E）：%’"$%’’@/-4YJ9Y2.Y.14-4;K32Y./.732B5.3453"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""傅立叶变换中红外光谱估测水稻叶片氮素含量的研究林芬芳，陈祝炉，邓劲松，王珂!（浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所，浙江杭州)&""!(）摘要：通过不同氮素水平的水稻田间试验，在分析测定了水稻叶片叶绿素、氮素等农学参数后，采用傅立叶中红外光谱仪测定了水稻孕穗期

2、叶片干样的透射光谱，利用协同偏最小二乘算法（?.@AB）分析选取了傅立叶变换红外光谱估测水稻氮素含量的敏感波段及其组合。结果表明，其最优主成分数是(个，最佳估测建模的波段组合分别为&)’"C#(!&’#DC’%，&’#%C’)!&#!!CE"和)%"(CE&!)(E)C%!5,$&；建立的水稻氮素预测模型的精度较高，交互验证均方根误差（FGB*HI）和预测均方根误差（FGB*@）分别为"C&’)#和"C&())，预测值与化学分析获得的叶片总氮浓度之间的交互相关系数和独立检验相关系数分别为"C()()和"

3、CDDE(，高于中红外光谱指数JKB和JKBL的预测精度。说明利用傅立叶红外光谱作为水稻氮含量的诊断技术是可能的，值得进一步验证和完善。关键词：水稻；氮；傅立叶变换中红外光谱（KMNF）；?.@AB中图分类号：OD’%C))；B’&&C"&文献标识码：L文章编号：&""#$’"’P（!""(）"E$"%’"$"D!"#"$%&’(#&)’)*+"(*’&#$),"’&’$&-"./&’,0123/4"-#$)/-)45ANJK34+0-4>，HQ*JRS9+/9，T*JUV.4>+?14>，WLJUX3

4、!（!"#$%$&$%’"’()*+’$*,*"#%"-.!"(’/+0$%’",1#$*+2334%50$%’"，67*8%0"-9"%:*/#%$1，;0"-<7’&=>??@A，B7%"0）67/#$(-#：MS3Y.,3-4;Z9-4Y.Y[10J032Y./.7-Y.14.?514?.;323;-?-<3[Y35S4.Z93012S.>S[.3/;-4;Z9-/.Y[.4521\21+;95Y.14:]-?3;14YS32.530.3/;3^32.,34Y=.YS;.003234YJ2-Y

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6、/>12.YS,（?.@AB）:MS31Y.,-/?.@AB,1;3/=-?1_Y-.43;=.YS&"".4Y32‘-/?-4;(@AB51,1434Y?:MS3_3?Y51,_.4-++&Y.14?10?35Y2-/23>.14??3/35Y3;=323&)’"C#($&’#DC’%，&’#%C’)$&#!!CE"-4;)%"(CE&$)(E)C%!5,CMS3‘-/9310FGB*HI（211Y,3-4?Z9-233221210521??+‘-/.;-Y.14）.?"C&’)#，-4;512

7、23/-Y.1451300.5.34Y（2）=-?"C()().45-/._2-Y.14?3Y，-4;YS3FGB*@（211Y,3-4?Z9-23322121023;.5Y.14）=-?"C&())-4;51223/-Y.1451300.5.34Y（2）=-?"CDDE(012Y3?Y;-Y-?3Y:K92YS32,123，51,-23;=.YS?35Y2-/.4;.53?JKB-4;JKBL，YS.?,1;3/=-?,12323/.-_/3-4;2323?34Y-Y.‘3:NY=-??9>>

8、3?Y3;YS-YKMNF?35Y21?51[,-[_3514?.;323;-?-;.->41?.?Y35S41/1>[012/3-04.Y21>34514Y34Y.42.53:8"59)$:/：2.53；4.Y21>34；KMNF；?.@AB水稻过量施用氮肥比较普遍，既增加生产成本，遥感技术开发作物氮营养水平诊断技术，并应用于又可能污染环境［&$)］，这与没有一个可靠的水稻氮指导水稻施肥。叶绿素计在诊断水稻氮素营养和推素营养诊断方法有