应用近红外光谱预测水稻叶片氮含量

【摘要】：以水稻(Oryza sativa)新鲜叶片和干叶粉末两种状态的样品为研究对象,基于近红外光谱(NIRS)技术,应用偏最小二乘法(PLS)、主成分回归(PCR)和逐步多元回归(SMLR),建立并评价了水稻叶片氮含量(NC)近红外光谱模型。结果表明,基于PLS建立的模型表现最好,鲜叶氮含量近红外光谱校正模型校正决定系数RC2为0.940,校正标准误差RMSEC为0.226;干叶粉末氮含量的近红外光谱校正模型RC2为0.977,RMSEC为0.136。模型的内部交叉验证分析表明,预测鲜叶氮含量内部验证决定系数RCV2为0.866,内部验证标准误差RMSECV为0.243;预测干叶粉末氮含量RCV2为0.900,RMSECV为0.202。模型的外部验证分析表明,预测水稻鲜叶氮含量的外部验证决定系数RV2大于0.800,外部验证标准误差RMSEP小于0.500,预测干叶粉末氮含量的RV2为0.944,RMSEP为0.142。说明,近红外光谱分析技术与化学分析方法一致性较好,且基于干叶粉末建立的近红外光谱预测模型的准确性和精确度较新鲜叶片高。 【作者单位】： 南京农业大学/江苏省信息农业高技术研究重点实验室;
【关键词】： 新鲜叶片 干叶粉末 近红外光谱 氮含量 水稻
【基金】：国家“863”计划(2006AA10Z202) 国家科技支撑计划(2008BADA4B02) 教育部新世纪优秀人才支撑计划(NCET-08-0797) 江苏省创新学者攀登计划(BK20081479)资助
【分类号】：S511
【正文快照】： 氮素是植物需求量最大的矿质营养元素,显著影响作物生长发育和产量品质的形成,因而氮肥运筹成为作物生产中最重要的管理措施。传统的获取作物氮素营养信息的方法一般是通过破坏性取样后进行实验室分析,在时间和空间上难以满足实时快速诊断的要求。随着现代遥感技术的发展,植

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