估测田间烟叶色素含量的光谱模型研究.pdf

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1、第３５卷，第６期光谱学与光谱分析Vol.３５，No.６，pp１６５４‐１６５９２０１５年６月SpectroscopyandSpectralAnalysisJune，２０１５估测田间烟叶色素含量的光谱模型研究１１２２３１２*任晓，劳彩莲，徐照丽，晋艳，郭焱，李军会，杨宇虹１．中国农业大学现代精细农业系统集成教育部重点实验室，北京１０００８３２．云南省烟草农业科学研究院，云南昆明６５００２１３．中国农业大学资源与环境学院，北京１００１９３摘要田间烟叶色素含量的光谱无损快速测量，对烟草营养生长期的营养诊断与长势监测、成熟期的烟叶品质评判具有重要的生产指导意义。该研究的目的是利用烟叶田间光谱估测烟叶

2、的叶绿素和类胡萝卜素含量。研究采集了营养生长期和成熟期烟叶田间反射光谱，测量了样品烟叶的色素含量，利用支持向量机（SVM）和光谱指数法，对营养生长期和成熟期烟叶样品用分期建模和混合建模两种方法建立色素含量估测模型，并对模型的预测性能进行比较。研究结果表明，分期建模和混合建模对于烟叶色素含量的估测效果差异不显著。对于叶绿素含量，SVM和光谱指数法均有较好的估测效果；对于类胡萝卜素含量，SVM方法比光谱指数法具有更高的估测精度。采用SVM方法对烟叶样品的叶绿素含量分期建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为０.８６２９和０.０１５５，对叶绿素含量混合建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为０.８

3、９８５和０.０１２３；采用SVM方法对烟叶样品类胡萝卜素含量分期建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为０.８７３０和０.００２４，对类胡萝卜素含量混合建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为０.８５２７和０.００２４。该研究的创新点是通过支持向量机和光谱指数法采用分期建模以及混合建模的方式建立了烟叶样品色素含量的估测模型，为烟草田间生产的质量控制、烟叶的采收品质保证提供科学依据和技术支持。关键词烟叶；色素；反射光谱；模型；支持向量机中图分类号：S５７２文献标识码：ADOI：１０.３９６４／j.issn.１０００‐０５９３（２０１５）０６‐１６５４‐０６法则具有明显的优势。光谱分析技术因其无

4、损、快速、高效引言等优势，近年来已被广泛应用于建立植物色素含量的光谱估测模型。植物的叶绿素含量与植物的光合能力及生长发育状况密由于植物叶片反射光谱在可见光范围主要受色素含量的［１］切相关，可作为评判植物营养生理状态的一个重要指标。影响，因此可用叶片的反射光谱来估测色素含量。国内外学［５］［６］类胡萝卜素则具有保护叶绿素的功能，其可以参与叶黄素的者通过对枫树、甜栗子等植物的研究，发现对叶绿素和循环过程，消耗叶片吸收的过剩光能，从而避免光合系统受类胡萝卜素最敏感的波段是５５０nm附近、７００nm附近以及［２］到伤害。另外，类胡萝卜素在高等植物叶绿体中还发挥着７５０nm以上的近红外波段，并提出了多

5、种与植物叶片色素［７］重要的结构作用，可以保护类囊体膜免受过氧化反应的损含量相关的光谱指数。近年来随着数据分析处理技术的发［３］［８］［９］［１０］伤，从而增强维生素E所提供的光保护。烟草叶片的色素展成熟，通过PLS、神经网络、支持向量机等方法建含量是影响烟叶品质的重要成分，烟叶的叶绿素含量与评吸立的叶片色素含量估测模型也在苹果、水稻等植物上得到广得分呈负相关，而类胡萝卜素含量则与各项评吸得分呈显著泛应用。支持向量机（supportvectormachine，SVM）是Vap‐［４］［１１］正相关。因此，明确烟草叶片的色素含量变化规律对于提nik和Cortes提出的基于VC维理论和结构风险最

6、小化原高烟草产质量具有重要意义。传统的烟叶色素检测主要采用理的一种新的机器学习方法，它在小样本、非线性等方面具化学方法，需要采摘叶片，费时费力且破坏烟草生长，无法备传统学习方法所没有的优越性，比神经网络方法有更加严满足高效生产管理的需要。快速无损测定烟叶色素含量的方格的数学理论基础，因此采用SVM方法建立光谱分析模型收稿日期：２０１４‐０３‐２８，修订日期：２０１４‐０７‐０５基金项目：国家自然科学基金项目（４１０７１２０５），中国烟草总公司项目（１１０２０１１０２００８）资助作者简介：任晓，女，１９９１年生，中国农业大学信息与电气工程学院硕士研究生e‐mail：renxiao１９９１９１７

7、＠１２６．com*通讯联系人e‐mail：toyyred＠２６３．net第６期光谱学与光谱分析１６５５具备明显的优势和应用前景。到高维空间，在这个空间进行回归分析，建立光谱数据与色目前这类新型建模方法的研究多集中在小麦、玉米、水素含量的估测模型。设定烟叶样品集D＝｛（xi，yi），i＝１，n稻等以花和果实为最终收获对象的窄小叶型作物上。烟草是…，n｝，其中xi∈R，yi∈R为第i个样品数据，则SVM回以叶片为