基于高光譜圖像技術的番茄葉片和植株抗氧化酶系統活性測定研究.pdf

1、農業(yè)是國民經濟的基礎，農業(yè)的發(fā)展關系國計民生。隨著科技的進步，精細農業(yè)和農業(yè)物聯網技術得到不斷的發(fā)展，這為我國農業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供了技術支持。針對精細農業(yè)和物聯網技術在農業(yè)中應用的需求，傳統的化學分析手段和信息獲取方法已經不能滿足現代農業(yè)發(fā)展的需要，快速無損檢測技術是一個亟待發(fā)展的領域。傳統農業(yè)耕作方式和日益嚴重的環(huán)境污染，重金屬污染對農業(yè)造成了越來越嚴重的影響。本研究采用廣泛種植的番茄作為研究對象，以Cu2+離子脅迫作為環(huán)境控制條件，

2、重點研究高光譜圖像技術建立模型對番茄葉片中抗氧化酶活性的快速無損測定。通過化學測定和預測模型的建立，分析了Cu2+脅迫對番茄葉片中抗氧化酶活性的影響，實現了CAT、POD和SOD酶活性的快速測定，探討了高光譜圖像紋理參數建模預測酶活性的可能性，討論了標準掃描情況下建立的模型用于預測整株掃描下酶活性的預測效果。這對快速判斷番茄植株生長狀況和農業(yè)科學者快速測定酶活，對實現番茄種植的精細化管理都有重要的意義。本研究的主要研究成果有：
　

3、　 (1)通過化學分析得到，在0mg/L、25mg/L和50mg/L，濃度的Cu2+離子脅迫下，番茄葉片中CAT、POD和SOD酶活性均隨著脅迫濃度的升高而增加，在50mg/L濃度下達到最大值，分別為280.00U/g、566.38U/g和290.91U/g。不同濃度下番茄葉片中CAT、POD和SOD酶活性的差異是建立預測模型的化學基礎。
　　 (2)從光譜維分析，實現了番茄葉片中CAT、POD和SOD酶活性的快速檢測。采用光

4、譜建模的基本方法：提取光譜曲線進行預處理，用SPA提取特征波長，最后建立酶活性的預測模型。六種預處理方法(SG、SNV、MSC、1-Der、2-Der和DOSC)中DOSC預處理對三種酶的活性預測均最好。CAT活性預測模型建立中發(fā)現：基于SPA算法獲得的特征波段958nm和419nm下的光譜反射率信息建立的DOSC-SPA-PLS模型在所有的預測模型(SPA-MLR、SPA-PLS、SPA-BPNN、SPA-LS-SVM)中效果最佳。模

5、型對預測集的預測效果Rp=0.9800，RMSEP=12.12U/g。POD活性預測模型研究表明：SPA算法獲得的八個特征波段443nm、464nm、413nm、410nm、401nm、402nm、426nm和926nm下光譜信息建立的DOSC-SPA-PLS模型對預測集的預測結果為Rp=0.9353，RMSEP=37.80U/g，預測效果最佳。SOD酶活性研究發(fā)現：SPA算法獲得的978nm、401nm和418nm這三個特征波段下光譜

6、信息建立的DOSC-SPA-PLS預測效果也是最佳的，且對預測集的預測效果為Rp=0.9476，RMSEP=19.28U/g。以上說明通過光譜維對高光譜圖像數據進行分析結合化學計量學方法得到的可見近紅外光譜信息能夠對番茄葉片中CAT、POD和SOD酶活性進行預測，且預測效果比較滿意。
　　 (3)從圖像維分析，探索利用高光譜圖像的紋理信息預測番茄葉片中抗氧化酶活性。用MNF對原始高光譜圖像進行了預處理，PCA提取主成分圖像，利用

7、主成分圖的載荷系數得到了7個特征波段，從每幅圖中提取了8個紋理參數，利用紋理參數分別對CAT、POD和SOD活性建立了四個預測模型PLS、DOSC-PLS、PCA-BPNN和PCA-LS-SVM。CAT酶活性預測研究表明：CAT酶活性預測的最佳模型為PCA-BPNN模型，Rp為0.6830，RMSEP為35.85U/g。POD酶活性預測研究表明：最佳模型為PCA-LS-SVM模型，Rp為0.6894，RMSEP為43.08U/g。PLS

8、、DOSC-PLS和PCA-LS-SVM模型的對預測集的Rp均在0.5以下。SOD活性預測研究發(fā)現：最佳預測模型是PCA-LS-SVM模型，Rp為0.6107，RMSEP為45.84U/g。PLS和DOSC-PLS這兩個線性模型的效果很差，Rp在0.5以下，而非線性模型PCA-BPNN明顯要好于線性模型的預測效果。圖像維建模預測效果的探索研究說明：從圖像維對高光譜圖像分析，用紋理參數來預測番茄葉片中CAT、POD和SOD酶活性的效果不是

9、很好，需要通過提高酶活性值、選擇紋理參數中同酶活性相關信息等手段來改進現有的預測模型。
　　 (4)繪制了番茄葉片中POD酶活分布圖，對標準掃描從光譜維建立的預測CAT活性的DOSC-SPA-PLS模型用于整株掃描的研究表明：雖然該模型對標準采樣數據有很好的預測結果，亦能和化學分析測定的CAT活性很好地吻合，但標準掃描建立的CAT酶活性預測模型預測整株中的效果實在讓人難以接受，分布散，真實測定值和預測值差異很大。這證明用單葉片掃