基于双波段植被指数（TBVI）的柑橘冠层含氮量预测及可视化研究

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1、第３５卷，第３期光谱学与光谱分析Vｏl．３５，Ｎｏ．３，ｐｐ７１５-７１８２０１５年３月SｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄSｐｅｃｔｒａlＡｎａlｙｓｉｓMａｒｃｈ，２０１５基于双波段植被指数（TBVI）的柑橘冠层含氮量预测及可视化研究王巧男１，叶旭君１，２*，李金梦１，肖宇钊１，何勇１１．浙江大学生物系统工程与食品科学学院，浙江杭州３１００５８２．FａｃulｔｙｏfＡｇｒｉｃulｔuｒｅａｎｄＬｉfｅSｃｉｅｎｃｅHｉｒｏｓａｋｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Hｉｒｏｓａｋｉ０３６-８５６１，Ｊａｐａｎ摘要氮素（ｎｉｔｒｏｇｅｎ，Ｎ

2、）是果树生长发育的必需重要元素，及时准确地无损检测果树的氮素水平对果实增产、合理施肥以及减少环境污染等具有重要意义。研究了基于高光谱成像技术进行柑橘冠层含氮量预测及可视化的可行性。实验采用高光谱成像光谱仪ＩｍSｐｅｃｔｏｒV１０E（SｐｅｃｔｒａlｉｍａｇｉｎｇＬｔｄ．，Ｏulu，Fｉｎlａｎｄ）分别采集柑橘叶片实验室样本和野外整个植株冠层的高光谱图像。利用EＮVＩ软件提取每个叶片样本感兴趣区域（ＲＯＩ）的平均光谱数据作为整个样本的光谱数据进行分析，同时采用杜马斯燃烧法快速定氮仪（Elｅ-ｍｅｎｔａｒＡｎａlｙｔｉｃａl，

3、Ｇｅｒｍａｎｙ）测定叶片样本的含氮量。通过简单相关分析和双波段植被指数（ＴBVＩ）的获取，建立基于光谱数据的含氮量预测模型。计算表明，基于８１１和８５６ｎｍ的双波段植被指数（ＴBVＩ）能够建立最佳的柑橘叶片含氮量预测模型（R２＝０．６０７１）。在此基础上，计算上述ＴBVＩ的冠层图像，把基于该ＴBVＩ的含氮量预测模型导入到ＴBVＩ图像中计算生成冠层含氮量的预测分布图。图中直观地显示柑橘嫩叶、中叶、老叶的含氮水平从高到低分布，实现了冠层含氮量的可视化。结果表明，利用高光谱成像技术可以实现柑橘冠层氮素水平的检测和诊断，这为实施基

4、于每颗果树信息的变量施肥技术提供了参考信息。关键词高光谱成像技术；养分可视化；双波段植被指数（ＴBVＩ）；温州蜜橘中图分类号：Ｏ４３３．４；S５２９文献标识码：ＡDOI：１０．３９６４／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００-０５９３（２０１５）０３-０７１５-０４需要进行破坏性取样且需要遵循一系列复杂的处理过程，既［３］。传统的外观诊断方法虽然简单、快速，但是引言昂贵又费时［４］。一种可行的方法是通过获容易引起作物养分水平的误判氮素是果树生长发育的必需元素，它不仅直接参与蛋白取并分析作物不同生长阶段的冠层图像来评估作物的养分水质、叶绿素

5、和酶等许多重要化合物的合成，而且通过影响光平。［１］。因此，及时、准确地近年来，遥感技术被广泛应用于获取和定位野外作物的合作用间接地影响果树的新陈代谢检测果树的氮素水平可以为果树变量施肥方案的制定提供有时间、空间变量信息，目前已有许多基于遥感技术检测各类［５，６］。关于果树的养分诊断特别是效信息。这些精细农业管理措施不仅可以保证水果质量和果农作物参数的可行性研究［７］，李金梦等［８］园的产出效率，而且可以缓和由过量氮肥引起的水资源污染氮素诊断已取得初步成效利用高光谱获取柑［２］。柑橘是世界上广泛种植的果树之一，然而目前大多

6、橘叶片的光谱反射率信息，用多种不同的预处理方法和预测问题数的柑橘果园都采用均一管理方式，没有考虑到果园生长的模型对数据结果进行分析建模，最后获得了较优的柑橘叶片时空变异性。对果园进行均一的施肥管理无法满足不同果树含氮量预测模型。然而上述研究只是针对单个柑橘叶片的含个体的需求，往往导致施肥量过高或过低。因此，获取每棵氮量预测，目前对果树冠层氮素含量的预测及可视化的研究果树的含氮量信息并绘制相应的含氮水平分布图对成功实现也鲜有报道。本研究以柑橘植株为研究对象，试图探索基于每棵果树的变量施肥具有十分重要的意义。高光谱成像技术的柑

7、橘冠层叶片含氮量预测和可视化的可行凯氏定氮法、燃烧法等化学分析方法因其具有普适性、性。精确性和重现性等优点被广泛用于检测氮素含量。然而，它收稿日期：２０１４-０１-１８，修订日期：２０１４-０４-１０基金项目：国家高技术研究发展计划（８６３计划）课题项目（２０１３ＡＡ１０２３０１），国家自然科学基金项目（６１０７１２２０，６１２７３０６２）和浙江省重点科技创新团队项目（２０１１Ｒ０９００１-０１）资助作者简介：王巧男，１９９０年生，浙江大学生物系统工程与食品科学学院硕士研究生ｅ-ｍａｉl：２１２１３０５５＠ｚｊu．ｅｄu．

8、ｃｎ*通讯联系人ｅ-ｍａｉl：ｙｅｚｉｓｉｎｇ＠ｚｊu．ｅｄu．ｃｎ７１６光谱学与光谱分析第３５卷其中Rλ和Rλ分别表示公式中波长λ（ｎｍ）处的光谱反２１１实验部分射率值。由于本实验中的高光谱图像数据中包含３１６个波长，因此可以根据不同窄波段波长两两组合来计算ＴBVＩ的１·柑橘叶片采集、叶片和冠层高光谱