摘 要 以不同品種類型和不同施氮水平的水稻（Oryza sativa）葉片近紅外光譜信息為基礎(chǔ)， 運(yùn)用逐步多元回歸法（Stepwise multiple linear regression， SMLR）、主成分回歸法（Principal component regression， PCR）、偏最小二乘法（Partial least square， PLS）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（Backpropagation neural network， BPNN）， 建立了水稻葉片中葉綠素a（Chl a）、葉綠素b（Chl b）、葉綠素a＋b （Chl a＋b）和類胡蘿卜素（Car）的近紅外預(yù)測模型。結(jié)果顯示， 利用8000～4000 cm

1波段范圍的一階導(dǎo)數(shù)（First derivative， FD）建模效果最佳。其中， 基于PLS的預(yù)測模型效果最好；4類近紅外色素模型的內(nèi)部交叉驗(yàn)證誤差分別為0.251， 0.063， 0.305和0.073；外部交叉驗(yàn)證的誤差RMSEP分別為 0.335， 0.123， 0.302和0.072， 表明的預(yù)測效果較好。因此， 可以基于近紅外模型對水稻葉片色素含量進(jìn)行快速測定。

關(guān)鍵詞 水稻; 葉片色素; 近紅外光譜; 最佳因子數(shù); 偏最小二乘法

1 引 言

葉片色素是植物與外界進(jìn)行物質(zhì)交換和能量轉(zhuǎn)化的物質(zhì)基礎(chǔ)， 直接決定作物的光合作用潛力和物質(zhì)生產(chǎn)能力\\。近些年， 隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展， 利用高光譜反演葉片色素含量已成為作物長勢監(jiān)測和營養(yǎng)調(diào)控的重要手段\\。前人對色素的研究多致力于基于高光譜或者多光譜尋找有限核心波段， 構(gòu)建敏感參數(shù)建立線性模型\\， 而沒有充分利用高光譜海量信息， 發(fā)揮化學(xué)計量學(xué)的信息提取優(yōu)勢， 所建模型的精度不高， 普適性不強(qiáng)。近紅外光譜（NIRS）技術(shù)是20世紀(jì)80年代后期迅速發(fā)展起來的綠色測試技術(shù)， 具有快速、高效、無損的特點(diǎn)， 已經(jīng)在許多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用\\。NIRS在水稻領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在稻米蛋白質(zhì)、直鏈淀粉和脂肪等品質(zhì)指標(biāo)的估測\\， 而對水稻色素等指標(biāo)的快速測定鮮有報道。因此， 如何最大程度地挖掘NIR譜區(qū)的豐富信息， 并克服外界環(huán)境對光譜的影響， 同時結(jié)合化學(xué)計量學(xué)定量分析的優(yōu)勢， 實(shí)現(xiàn)水稻葉片色素含量的精確快速測定， 有待于進(jìn)一步深入研究。

本研究利用2年內(nèi)4個不同水稻品種、不同施氮水平的大田試驗(yàn)資料， 應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)， 運(yùn)用逐步多元回歸法（Stepwise multiple linear regression， SMLR）、主成分回歸法（Principal component regression， PCR）、偏最小二乘法（Partial least square， PLS）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（Backpropagation neural network， BPNN） 4種方法， 建立了基于近紅外光譜的水稻葉片葉綠素a、葉綠素b、葉綠素a＋b和類胡蘿卜素含量的估算模型。預(yù)期結(jié)果將為水稻葉片色素含量的近紅外光譜監(jiān)測提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。

2 實(shí)驗(yàn)部分

2.1 田間試驗(yàn)和樣品采集

2.1.1 田間試驗(yàn) 共進(jìn)行了4個田間試驗(yàn)， 涉及到不同年份和不同品種。試驗(yàn)地點(diǎn)在南京市江寧試驗(yàn)區(qū)（118°59′ E， 31°56′ N）， 根據(jù)土壤基礎(chǔ)肥力差異施氮量有所不同， 4個試驗(yàn)設(shè)計了不同的氮素處理（表1）。試驗(yàn)1 （EXP.1）和試驗(yàn)3 （EXP.3）采用隨機(jī)區(qū)組排列， 3次重復(fù)；小區(qū)面積為5.0 m×5.0 m， 株行距為0.15 m×0.25 m。小區(qū)之間以埂相隔， 埂上覆膜， 獨(dú)立排灌。氮肥按基肥35%、分蘗肥15%、促花肥25%、?；ǚ?5%施入；另外配施P2O5 135 kg/hm2， K2O 190 kg/hm2， 做基肥施入， 其它管理同水稻高產(chǎn)栽培。試驗(yàn)2（EXP.2）和試驗(yàn)4 （EXP.4）分別采用隨機(jī)區(qū)組和裂區(qū)設(shè)計， 裂區(qū)設(shè)計以2個品種為主區(qū)， 以3個氮素供應(yīng)水平為副區(qū)， 重復(fù)3次；小區(qū)面積為5.0 m×5.0 m， 株行距為0.20 m×0.28 m。氮肥按基肥、分糵肥、促花肥、?；ǚ?∶1∶2∶2施入， 磷鉀肥的施用和其它管理同試驗(yàn)1。

2.1.2 樣品采集 在水稻關(guān)鍵生育期取樣， 包括拔節(jié)期（Jointing）、孕穗期（Booting）、抽穗期（Heading）、開花期（Anthesis）、灌漿前期（Initialfilling）、灌漿中期（Midfilling）。取樣時從每個小區(qū)內(nèi)選取有代表性水稻植株6株， 連根整穴取出放入盛有水的桶里運(yùn)回實(shí)驗(yàn)室， 供室內(nèi)光譜和色素指標(biāo)的測定。