[发明专利]紫叶李叶片花青素含量的测定方法

摘要

本发明公开了一种紫叶李叶片花青素含量的测定方法，属于精准农业中作物生长信息无损监测技术领域。该方法采用高光谱辐射仪测定紫叶李叶片的反射光谱数据，室内测定叶片花青素含量，然后将紫叶李叶片反射光谱数据与花青素含量数据相融合，通过相关分析确定花青素的敏感波长，构建基于特征波长的花青素含量光谱监测模型，再采用光谱辐射仪测定待测紫叶李叶片在特征波长的反射光谱数据，将数据代入花青素含量光谱监测模型中，计算得到紫叶李叶片的花青素含量；该方法简单、高效、实用，准确度高，能实现叶片无损检测，适用于不同树龄、不同颜色样品的原位重复测量及大区域监测。

主权项

1.紫叶李叶片花青素含量的测定方法，其特征在于：步骤如下：采用高光谱辐射仪测定紫叶李叶片在特征波长的反射光谱数据，将测得的反射光谱数据代入花青素含量光谱监测模型中，计算得到紫叶李叶片的花青素含量；所述花青素含量光谱监测模型的建立包括以下步骤：1)取样与数据采集采集不同树龄的紫叶李叶片，将颜色均匀一致的多个叶片组成一个叶片样本，分别测定每一个样本中叶片的花青素含量和反射光谱数据；2)数据预处理对于一个叶片样本，先对反射光谱数据重采样至1nm，再分别计算花青素含量和重采样反射光谱数据的均值，并记为一组样本数据，将得到的多组样本数据按照花青素含量大小排序，形成一个数据集；3)确定特征波长对数据集中的花青素含量和反射光谱数据作相关分析，相关系数最大且双尾检验达到极显著水平的波长确定为特征波长；4)建模与验模利用花青素含量与特征波长的反射光谱数据拟合公式，得到花青素含量光谱监测模型，验模，即得；步骤3)特征波长为560nm；所述花青素含量光谱监测模型如下式Ⅰ所示：式Ⅰ：y＝0.0189x‑1.678，R2＝0.823；式中：y：叶片花青素含量，μmol/g；x：560nm波长处的反射光谱数据；验模评价指标为：复相关系数R2＝0.876，均方根误差RMSE＝0.370μmol/g，预测残差偏差RPD＝2.542。