第３４卷，第３期 ２ ０ １ ４年３月 光谱学与光谱分析 Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ ａｎｄ Ｓｐｅｃｔｒａ１ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｖｏ１．３４，Ｎｏ．３，ｐｐ６１９—６２４ Ｍａｒｃｈ，２０１４
叶片多角度偏振光谱特性影响因素的实验研究
孟 夏，谢东辉 ，汪 艳，贾颖芳，阎广建
北京师范大学遥感科学国家重点实验室，遥感与地理信息系统研究中心， 地理学与遥感科学学院，北京１００８７５
摘要通过测量绿萝、银杏、苹果三种叶片的多角度偏振光谱，采用斯托克斯矢量法计算了叶片的多角度 光谱偏振度，并通过ＰＲＯＳＰＥＣＴ模型反演得到叶片的叶绿素、水分含量，进而分析了叶绿素、水分含量对
叶片多角度光谱偏振度的影响，探索了观测几何条件与不同波段叶片偏振度问的关系。结果表明，相对于近 红外波段，红光波段的偏振度受叶绿素含量变化的影响较小，而水分含量对这两个波段的偏振度基本均无 明显影响。在反映叶片偏振度随观测几何变化方面，近红外波段较另外两个波段有着更好的敏感性和稳定
性，但其偏振度值较另外两个波段偏小。
关键词植物叶片；偏振度；斯托克斯矢量；多角度；生理参数
中图分类号：￥１２３ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０．３９６４／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—０５９３（２０１４）０３—０６１９—０６
引 言
叶片作为植物重要的组织器官，其与光线之间的相互作 用一直以来都是从事植被及农业遥感相关领域研究人员的重
要兴趣所在。研究表明，植物叶片对光线的反射具有明显的 方向性特征ｌ１ ］。２Ｏ世纪８Ｏ年代开始，Ｖａｎｄｅｒｂｉｌｔ等对这种 方向性特征进行了大量的研究ｌ３“］。他们发现，入射光线经
过叶片反射后可以分为两部分，一部分是由叶片内部的多次
散射产生的，主要受叶片内部结构及色素、水分等含量影 响；另一部分则来自于叶片表面的单次镜面反射，它与叶片
表面结构及光照和观测的几何条件有关，正是这一部分，在 叶片的方向性反射中做出了主要贡献。且与第一部分所表现
第３０卷，第１期 ２ ０ ｌ ０年１ 光谱学与光谱分析 Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ ａｎｄ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｖｏ１．３０，Ｎｏ．１，ｐｐ２１０—２１３ Ｊａｎｕａｒｙ，２０１０
基于多光谱图像分析的温室黄瓜叶片营养元素检测与诊断
杨玮 ，Ｎｉｃｋ Ｓｉｇｒｉｍｉｓ。，李民赞
１ 中斟农业大学，现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室，北京 １０００８３ ２ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｔｈｅｎｓ，Ａｔｈｅｎｓ，Ｇｒｅｅｃｅ
摘要采用ＣＣＤ照相机加滤光片的方法，进行ｒ基于多光谱图像分析的温室黄瓜叶片营养元素检测与诊 断研究。对近红外光波段的叶片 像分别采用遗传算法和分水岭算法进行阈值选取，对两种算法二值化的
效果进行对比分析，结果表明采用分水岭办法分割的图像，边界清晰，噪音小，卜ｊ原图像更接近，背景和叶
片分离的效果更好。ＮＤＶＩ与叶而积、Ｉ１ｉ‘片含氮量之问有明显的线性关系，Ｒ。分别为：０．８２０ ９和０．７０１ ７。
ＧＮＤＶＩ与叶面积、叶片的含氮量之间也有较高的线性关系，Ｒ。分别为：０．７６２ ５和０．６７６ ２。ＲＶＩ与Ｉ１ｒ面积
之问有明娃的线性村１天关系，Ｒ 为０．８５７ ７，但 １１ ｒ片的含氮最之问则包含Ｊ，非线性成分，Ｒ 为０．５９８ ８。
以上结果表明，ＣＣＤ照相机加滤光片可以作为一种作物含氮量信息的快速诊断方法。
关键词多光谱；氮含量；ＮＤＶＩ；黄瓜；图像处理
中图分类号：０６５７．３；Ｓ１５ 文献标识码：Ａ
引 言
作物的光谱特性包含着作物的很多重要信息。国内外许
多学者针对作物光谱反射进行了研究。早期，国外学者
ＴｈｏｍａｓＥ 】、Ａ１ Ａｂａｓｒ 、Ｓｈｉｂａｙａｍａ。 等分别以甜椒、玉米、
水稻为对象研究了氮素营养对作物叶片光谱特性的影响，初
步揭示＿ｒ叶绿素含龄与光谱特征差异问的内在关系。曹卫星
利用近红外光谱技术快速分析番茄6项常规营养成分
第一篇范文
利用近红外光谱技术快速分析番茄6项常规营养成分
番茄，作为我国常见的蔬菜之一，其营养价值丰富，含有多种对人体有益的成分。然而，传统的营养成分分析方法往往耗时较长，且操作复杂。随着科技的发展，近红外光谱技术（Near Infrared Spectroscopy, NIRS）在农产品快速检测领域得到了广泛的应用。本文将探讨如何利用近红外光谱技术实现对番茄6项常规营养成分的快速分析。
1. 近红外光谱技术简介
近红外光谱技术是一种基于分子振动吸收的光谱分析技术。其波长范围在780-2526nm之间，涵盖了有机分子中C-H、O-H、N-H等官能团的振动吸收区域。由于近红外光谱技术具有快速、无损、无需样品前处理等特点，因此在农产品质量安全检测领域具有广泛的应用前景。
2. 番茄营养成分分析
番茄的营养成分丰富，主要包括水分、碳水化合物、蛋白质、脂肪、维生素C、维生素A、钾、钠等。这些营养成分的含量对人体的健康有重要的影响。因此，对番茄营养成分进行分析具有重要意义。
3. 近红外光谱技术在番茄营养成分分析中的应用 近年来，许多研究者利用近红外光谱技术对番茄的营养成分进行了分析。他们发现，近红外光谱技术可以有效地预测番茄中的水分、碳水化合物、蛋白质等含量。通过对番茄样品进行近红外光谱扫描，然后通过建立校正模型，可以实现对番茄营养成分的快速、准确的预测。
4. 结论
近红外光谱技术在番茄营养成分分析中具有广阔的应用前景。通过建立校正模型，可以实现对番茄中水分、碳水化合物、蛋白质等6项常规营养成分的快速分析。这将为番茄产业的快速发展提供有力的技术支持。
第二篇范文
从科技与生活的角度审视：近红外光谱技术在番茄营养成分分析中的应用
在快节奏的现代生活中，人们越来越关注健康和食品安全。番茄，作为"自然的红宝石"，因其丰富的营养价值和多样的食用方式，深受大家喜爱。然而，忙碌的生活中，我们是否曾为一个问题困扰：如何快速、准确地了解手中番茄的营养成分呢？今天，就让我们一起来探索一种神奇的科技——近红外光谱技术，它如何让这个问题变得不再是难题。
第３ ３卷，第６期 ２ ０ １ ３年６月 光谱学与光谱分析 Ｖｏ１．３３，Ｎｏ．６，ｐｐ１６０３—１６０７ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ ａｎｄ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｊｕｎｅ，２０１ ３
应用高光谱图像光谱和纹理特征的番茄早疫病早期检测研究
谢传奇 ，王佳悦 ，冯 雷 ，刘 飞 ，吴 迪 ～，何 勇ｈ
１．浙江大学生物系统工程与食品科学学院，浙江杭州 ３１００５８
２．浙江大学人文学院，浙江杭州 ３１００２８ ３．Ｆｏｏｄ Ｒｅｆｒｉｇｅｒａｔｉｏｎ＆Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｓｅｄ Ｆｏｏｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｃｏｌｌｅｇｅ Ｄｕｂｌｉｎ，Ｄｕｂｌｉｎ，Ｄｕｂｌｉｎ ４，Ｉｒｅｌａｎｄ
摘要提出了应用光谱和纹理特征的高光谱成像技术早期检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像
采集系统获取３８０￣１ ０３０ ｎｎｌ范围内７１个染病和８８个健康番茄叶片的高光谱图像，同时采用主成分分析法
（ＰＣＡ）对高光谱图像进行处理。选取染病和健康叶片感兴趣区域（ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ，ＲＯＤ的光谱反射率值，
同时分别从前８个主成分的每幅主成分图像的ＲＯＩ中提取对比度（Ｃｏｎｔｒａｓｔ）、相关性（Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）、熵（Ｅｎ—
ｔｒｏｐｙ）和同质性（Ｈｏｍｏｇｅｎｅｉｔｙ）４个灰度共生矩阵的纹理特征值，再通过ＰＣＡ和连续投影算法（ＳＰＡ）结合最
小二乘支持向量机（ＬＳ－ＳＶＭ）构建番茄叶片早疫病的早期鉴别模型。建立的６个模型中，采用光谱反射率值
的ＬＳ－ＳＶＭ模型对番茄叶片早疫病的识别率最高，达到１００ 。结果表明，应用高光谱成像技术检测番茄叶
片早疫病是可行的。
关键词高光谱成像技术；主成分分析；连续投影算法；最小二乘支持向量机；番茄；早疫病
中图分类号：ＴＰ３９１；￥４３６．４１２ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０．３９６４／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—０５９３（２０１３）０６—１６０３—０５
