構(gòu)建樹木冠層光合性狀預(yù)測(cè)模型及檢測(cè)光合性狀的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及光合性狀研宄領(lǐng)域，具體涉及構(gòu)建樹木冠層光合性狀預(yù)測(cè)模型及檢測(cè) 光合性狀。
【背景技術(shù)】
[0002] 光合作用是植物生長(zhǎng)及外界環(huán)境變化響應(yīng)的重要決定因素之一，不僅能夠用于判 斷植物在特定光環(huán)境下能否正常生長(zhǎng)，還能夠說(shuō)明植物對(duì)環(huán)境變化的適應(yīng)潛力。光合作用 形成的碳水化合物是產(chǎn)量形成的主要物質(zhì)基礎(chǔ)，因此光合作用與果樹豐產(chǎn)優(yōu)質(zhì)密切相關(guān)。 蘋果樹是喜光植物，通過(guò)測(cè)定蘋果樹不同光照區(qū)域下的葉片光合作用參數(shù)，研宄其光合特 性，可為整形修剪、改善栽培措施、提高果實(shí)的產(chǎn)量和品質(zhì)等提供理論依據(jù)。
[0003] 蘋果樹的產(chǎn)量和質(zhì)量取決于光合分布，同時(shí)還受到"庫(kù)-源"關(guān)系的影響，葉片是 "源"，它向果樹提供必需的碳水化合物，影響果實(shí)大小、顏色及硬度等指標(biāo)。果樹冠層內(nèi)不 同位置葉片的光合能力有較大的不同。通常冠層上部葉片的最大光合速率是下部葉片的 2-4倍，主要原因在于光照影響了葉片的組分含量。果樹通常成行種植，具有特定的冠層結(jié) 構(gòu)，由于冠層具有較大的異質(zhì)性，不同冠層空間下葉片的光合能力存在較大差異，因此研宄 蘋果樹冠層不同空間格局下的光合能力對(duì)于控制修剪量和負(fù)載量具有重要的意義。
[0004] 許多研宄結(jié)果表明，光照是影響光合作用最重要的環(huán)境因素。強(qiáng)光會(huì)導(dǎo)致光合電 子傳遞速率下降，從而影響了正常的光合作用。適度的遮蔭（72%)的自然光照會(huì)使得葉片 厚度、氮含量、葉片比重具有所提高，這說(shuō)明不同的光照環(huán)境下，作物的光合能力也會(huì)有所 不同。張顯川的研宄（園藝學(xué)報(bào)，2005, 32(6) :975-979)表明：冠層不同部位的光合能力存 在一定的差別，平均光合速率的變化通常為冠層外部〉冠層中部〉冠層內(nèi)部，在晴天中午的 時(shí)間段內(nèi)是冠層中部〉冠層外部〉冠層內(nèi)部。歐毅的研宄（西南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué) 版），2005, 27(1) :69-72)表明：冠層凈光合速率與光照強(qiáng)度有相同的變化趨勢(shì)，即冠層外 部〉冠層內(nèi)部〉冠層中部，葉幕上層〉葉幕中層〉葉幕下層。
[0005] 光譜技術(shù)在構(gòu)建植物冠層組分含量的預(yù)測(cè)模型中發(fā)揮了重要的作用，其中，應(yīng)用 最廣泛的是基于光譜技術(shù)的氮、葉綠素含量預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建。李金夢(mèng)（光譜學(xué)與光譜分 析，2014, 34(1) :212-216)在樹冠東西南北四個(gè)方位的中上部外圍各采集當(dāng)年春梢頂部的 葉片，在暗箱環(huán)境下采集柑橘葉片高光譜圖像，利用高光譜技術(shù)結(jié)合多變量統(tǒng)計(jì)學(xué)方法構(gòu) 建了柑橘葉片含氮量預(yù)測(cè)模型，結(jié)果表明：利用高光譜數(shù)據(jù)測(cè)定柑橘葉片含氮量具有可行 性，研宄結(jié)果為實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)控柑橘植株生長(zhǎng)過(guò)程中葉片含氮量的變化以及合理科學(xué)的 氮肥施加提供了一定的理論基礎(chǔ)。張瑤（農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013, 29 (zl) :101-108)為探索不 同生理物候期蘋果樹葉片氮元素含量的快速檢測(cè)方法，分別在果樹坐果期、生理落果期和 果實(shí)成熟期，采集向陽(yáng)主枝上頂部、中部、底部位置的葉片，蘋果葉片使用光譜儀測(cè)量了果 樹葉片在可見光和近紅外區(qū)域的反射譜，同時(shí)在實(shí)驗(yàn)室測(cè)定了過(guò)樹葉片的全含氮量，構(gòu)建 了全光譜信息建立的氮素含量預(yù)測(cè)模型。鄧小蕾（農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014, 30 (14) :14-147) 以蘋果葉片葉綠素含量為研宄對(duì)象，定量研宄了光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對(duì)光譜特征提 取及葉綠素含量預(yù)測(cè)模型的影響，建立了蘋果葉片葉綠素含量預(yù)測(cè)模型，獲得了較高 的預(yù)測(cè)精度；Cigandal (Journal of plant physiology, 2009, 166(2) :157-167)利用 紅邊（720-730nm)和近紅外（770-800nm)反射光譜特征建立了紅邊葉綠素指數(shù)來(lái)預(yù) 測(cè)玉米冠層葉綠素含量；Maccioni(Journal of Photochemistry and Photobiology B:Bi〇l〇gy，2001，61 (I) :52-61)等利用綠色波段和紅邊歸一化的單葉定向反射率計(jì)算新的 植被指數(shù)對(duì)4種作物的葉綠素濃度進(jìn)行了預(yù)測(cè)。
[0006] 上述研宄的共同特點(diǎn)是：雖然選擇的處理樣本代表性強(qiáng)，但并未針對(duì)不同光照區(qū) 域的相關(guān)指標(biāo)開展深入研宄。雖然光譜技術(shù)在組分含量的研宄中發(fā)揮了重要作用，而對(duì)于 光合能力的研宄較少。針對(duì)上述研宄現(xiàn)狀，構(gòu)建基于光譜特性的光合性狀預(yù)測(cè)模型，旨在快 速、準(zhǔn)確掌握冠層不同光照區(qū)域的光合能力，為整形修剪、改善栽培措施、提高果實(shí)的產(chǎn)量 和品質(zhì)等提供依據(jù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是：提供一種快速、準(zhǔn)確地掌握不同光照區(qū)域的光合 能力，為整形修剪、改善栽培措施、提高果實(shí)的產(chǎn)量和品質(zhì)等提供依據(jù)樹木冠層光合性狀預(yù) 測(cè)模型及檢測(cè)光合性狀的方法。
[0008] 為此目的，在第一方面，本發(fā)明提出了一種構(gòu)建樹木冠層光合性狀預(yù)測(cè)模型的方 法，包括：
[0009] 獲取多個(gè)光照區(qū)域的光譜數(shù)據(jù)以及獲取相應(yīng)光照區(qū)域的光合性狀參數(shù)，所述光譜 數(shù)據(jù)為反射率隨波長(zhǎng)變化的對(duì)應(yīng)關(guān)系；
[0010] 對(duì)每個(gè)光照區(qū)域的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行一階微分處理得到一階微分光譜；
[0011] 根據(jù)所述一階微分光譜的最大值和對(duì)應(yīng)光照區(qū)域的所述光合性狀參數(shù)擬合形成 光合性狀預(yù)測(cè)模型。
[0012] 優(yōu)選地，所述不同光照區(qū)域，包括光照強(qiáng)度< 30%的光照區(qū)域、光照強(qiáng)度>30%且 < 60%的光照區(qū)域，光照強(qiáng)度>60%且< 85%的光照區(qū)域和光照強(qiáng)度>85%的光照區(qū)域。
[0013] 優(yōu)選地，所述光合性狀參數(shù)包括光化學(xué)效率、最大光化學(xué)量子效率和表觀光合量 子傳遞效率。
[0014] 優(yōu)選地，所述一階微分光譜的最大值為波長(zhǎng)在680nm-760nm范圍內(nèi)的一階微分光 譜的最大值。
[0015] 優(yōu)選地，所述根據(jù)所述一階微分光譜的最大值和對(duì)應(yīng)光照區(qū)域的所述平均光合性 狀參數(shù)擬合形成光合性狀預(yù)測(cè)模型，包括隨機(jī)選取若干個(gè)不同光照區(qū)域，將所述若干個(gè)不 同光照區(qū)域的實(shí)際測(cè)量值和預(yù)測(cè)值進(jìn)行擬合，驗(yàn)證光合性狀預(yù)測(cè)模型的有效性。
[0016] 優(yōu)選地，所述光合性狀預(yù)測(cè)模型，包括光化學(xué)效率預(yù)測(cè)模型，所述光化學(xué)效率預(yù)測(cè) 模型為y = -2X 106x3+56412x2-612. 51x+2. 8738,其中，X為一階微分光譜的最大值，y為根 據(jù)所述光化學(xué)效率預(yù)測(cè)模型得到的光化學(xué)效率預(yù)測(cè)值。
[0017] 優(yōu)選地，所述光合性狀預(yù)測(cè)模型，包括最大光化學(xué)量子效率預(yù)測(cè)模型，所述最大光 化學(xué)量子效率預(yù)測(cè)模型為y = 6X 106x3-201837x2+2212. 4X-7. 0607,其中，X為一階微分光 譜的最大值，y為根據(jù)所述最大光化學(xué)量子效率預(yù)測(cè)模型得到的最大光化學(xué)量子效率預(yù)測(cè) 值。
[0018] 優(yōu)選地，所述光合性狀預(yù)測(cè)模型，包括表觀光合量子傳遞效率預(yù)測(cè)模型，所述表觀 光合量子傳遞效率預(yù)測(cè)模型為y = 2X 109x3-6X 107x2+601307x-2046. 5,其中，X為一階微 分光譜的最大值，y為根據(jù)所述表觀光合量子傳遞效率預(yù)測(cè)模型得到的表觀光合量子傳遞 效率預(yù)測(cè)值。
[0019] 在第二方面，本發(fā)明提出了一種檢測(cè)光合性狀的方法，包括：
[0020] 獲取待檢測(cè)光照區(qū)域的光譜數(shù)據(jù)；
[0021] 對(duì)所述光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行一階微分處理得到一階微分光譜；
[0022] 將所述一階微分光譜的最大值代入光合性狀預(yù)測(cè)模型，得到所需的光合性狀參 數(shù)。
[0023] 通過(guò)采用本發(fā)明所公開的構(gòu)建樹木冠層光合性狀預(yù)測(cè)模型的方法，可以得到各種 光合性狀預(yù)測(cè)模型，再通過(guò)本發(fā)明所公開的光合性狀檢測(cè)方法，可以快速獲取不同光照區(qū) 域的光合能力，為整形修剪、改善栽培措施、提高果實(shí)的產(chǎn)量和品質(zhì)等提供了有力的依據(jù)。
【附圖說(shuō)明】
[0024] 通過(guò)參考附圖會(huì)更加清楚地理解本發(fā)明的特征和優(yōu)點(diǎn)，附圖是示意性的而不應(yīng)理 解為對(duì)本發(fā)明進(jìn)行任何限制。
[0025] 圖1示出了構(gòu)建樹木冠層光合性狀預(yù)測(cè)模型的流程。
[0026] 圖2(a)示出了試驗(yàn)處理樣本A在不同光照區(qū)域的光譜反射率。
[0027] 圖2(b)示出了試驗(yàn)處理樣本B在不同光照區(qū)域的光譜反射率。
[0028] 圖2(c)示出了試驗(yàn)處理樣本C在不同光照區(qū)域的光譜反射率。
[0029] 圖2(d)示出了蘋果樹冠層不同光照區(qū)域的平均光譜反射率。