石吉勇，李文亭，胡雪桃，黃曉瑋，李志華，郭志明，鄒小波

基于葉綠素葉面分布特征的黃瓜氮鎂元素虧缺快速診斷

石吉勇，李文亭，胡雪桃，黃曉瑋，李志華，郭志明，鄒小波※

（江蘇大學食品與生物工程學院，鎮(zhèn)江 212013）

為了快速、無損診斷作物氮（N）、鎂（Mg）營養(yǎng)虧缺，該研究提出一種以葉綠素葉面分布特征診斷黃瓜N、Mg元素虧缺的方法。在設施栽培模式下精確控制N、Mg營養(yǎng)元素的供給，培養(yǎng)黃瓜缺N、缺Mg及對照植株（營養(yǎng)元素正常植株），然后采集對應的高光譜圖像并結(jié)合化學計量學方法快速、無損檢測葉綠素分布。與對照組葉片葉綠素分布相比，缺N葉片的葉綠素含量在整個葉面區(qū)域偏低，缺Mg葉片葉綠素在葉脈之間區(qū)域含量偏低。鑒于此，提取葉綠素葉面分布特征（葉片所有像素點對應的葉綠素含量均值及標準差）對N、Mg營養(yǎng)元素虧缺進行診斷，對預測集N、Mg元素虧缺正確診斷率達90%。研究結(jié)果表明葉綠素葉面分布特征可作為一種黃瓜N、Mg元素虧缺診斷依據(jù)。

葉綠素；光譜分析；模型；分布特征；黃瓜葉片；氮元素；鎂元素；高光譜成像

0 引 言

設施栽培作物以早熟、高產(chǎn)、增效快等優(yōu)點而廣受歡迎，其中黃瓜在中國的設施栽培作物中占比大，已成為中國一些地方的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟支柱之一[1-3]。設施栽培黃瓜生長周期短、產(chǎn)出量大、需肥量多，容易出現(xiàn)N、Mg營養(yǎng)元素虧缺，影響其產(chǎn)量和經(jīng)濟效益[4-7]。元素分析方法如凱氏定氮法、原子吸收法等能夠準確分析黃瓜植株不同部位的N、Mg營養(yǎng)元素含量，是診斷作物N、Mg元素虧缺的標準方法[8-11]。然而元素分析測試過程涉到復雜的樣品前處理以及化學試劑消耗，不利于設施栽培黃瓜N、Mg營養(yǎng)元素虧缺的高效診斷。

與正常植株相比，N、Mg營養(yǎng)元素虧缺往往導致黃瓜葉片葉綠素含量下降[12-13]。利用無損檢測設備如SPAD葉綠素測色儀[14-15]、可見光光譜儀[16-18]、近紅外光譜儀[16,19]等快速獲取作物葉片葉綠素含量，可實現(xiàn)植株N、Mg營養(yǎng)元素虧缺的快速診斷。相關(guān)論文表明葉綠素下降僅出現(xiàn)在N、Mg元素虧缺葉片部分區(qū)域（其他區(qū)域的葉綠素含量與正常葉片相同），而可見光譜、近紅外光譜、SPAD葉綠素儀數(shù)值等方法僅能感知葉片采樣點處的葉綠素含量，導致采樣位置選取對診斷結(jié)果造成影響[14-15,19]。因此，本文通過定量描繪葉綠素含量在整片葉片中的分布情況，從表征葉綠素含量分布差異的角度提出N、Mg元素虧缺診斷依據(jù)，有望克服現(xiàn)有元素虧缺診斷方法的不足，實現(xiàn)N、Mg元素虧缺的高效、快速診斷。

高光譜圖像技術(shù)可獲取待測樣本的二維圖像信息，又可獲取二維圖像中每個像素點對應的光譜信息[20-23]。利用像素點光譜信息對待測組分含量的敏感性，可逐一解析每個像素點對應的待測組分含量，進而實現(xiàn)待測組分含量分布圖的快速、無損檢測[24-26]。課題組前期利用黃瓜葉片高光譜信息與葉綠素含量之間的對應關(guān)系，實現(xiàn)了葉綠素含量在黃瓜葉片上的二維分布檢測[27-29]。在以上前期研究的基礎(chǔ)上，本文擬采用高光譜圖像技術(shù)分析葉綠素含量在缺N、缺Mg及正常黃瓜葉片上的分布差異，提取葉綠素含量分布特征作為N、Mg元素虧缺診斷依據(jù)，并建立設施栽培黃瓜N、Mg元素虧缺診斷新方法。

1 材料與方法

1.1 缺素樣本培育及驗證

在溫室大棚內(nèi)以無土栽培的方式通過精確控制黃瓜植株的營養(yǎng)供給培育缺N植株、缺Mg植株以及對照植株。具體過程如下：將水果黃瓜種子（碧玉3號，上海富農(nóng)種業(yè)有限公司）發(fā)芽后得到的幼苗置于裝有珍珠巖（使用前消毒，鎮(zhèn)江培蕾有機肥有限公司）的花盆或枕袋中，待黃瓜植株長出3片葉子時，將所有黃瓜植株分為缺N組、缺Mg組和對照組繼續(xù)培養(yǎng)。其中對照組植株使用按山崎配方配置包含植株所有所需營養(yǎng)元素的營養(yǎng)液；缺N組植株使用在對照組營養(yǎng)液的基礎(chǔ)上完全扣去N元素的缺N植株營養(yǎng)液；缺M組植株使用在對照組營養(yǎng)液的基礎(chǔ)上完全扣去Mg元素的缺Mg植株營養(yǎng)液。為了保證試驗結(jié)果的可靠性，分3批次培育缺N植株60株、缺Mg組植株60株以及對照組植株60株。利用凱氏定氮法[8]、原子吸收光譜法[10]檢測缺N組樣本、缺Mg組樣本以及對照組樣本的N、Mg元素含量，從而驗證所培育樣本的缺素狀態(tài)。

1.2 高光譜圖像采集

高光譜成像系統(tǒng)由線掃描高光譜儀（V10E，Spectral Imaging Ltd.，芬蘭）、線光源（DC-950A，Dolan-Jenner Ltd.，美國）、電控平移臺（TSA200-A，北京卓立漢光有限公司，中國），光箱和計算機組成。為了防止基線漂移，數(shù)據(jù)采集前將高光譜圖像采集系統(tǒng)預熱30 min。數(shù)據(jù)采集時，將葉片樣本平鋪在電控平移臺上，并關(guān)閉光箱以防止外界光線的干擾。設定樣本高光譜圖像采集參數(shù)為：曝光時間為45 ms、光譜分辨率為2.8 nm、圖像分辨率為600′1 280像素、采樣間隔為0.67 nm、電控位移平臺速度為1.25 mm/s以及電控位移平臺行程為100 mm[30]。高光譜圖像數(shù)據(jù)采集完成后，得到一個大小為600′1 280（像素）′1 024（波段）的三維數(shù)據(jù)塊。

1.3 葉綠素含量檢測

采用高效液相色譜儀（LC-20A，島津，日本）檢測葉片樣本對應的葉綠素含量[31]。準確稱取30～40 mg葉片組織，于4 mL 體積分數(shù)為80%丙酮水溶液（含0.01%（質(zhì)量分數(shù)）二丁基羥基甲苯）進行色素提取，以4 000 r/min的速度離心10 min后收集提取液，以70%甲醇水溶液（含0.05%（體積分數(shù)）三乙胺）和30%乙酸乙酯溶液（含0.05%（體積分數(shù)）三乙胺）為流動相，將提取液經(jīng)0.45m微膜過濾器過濾送入C18反相色譜柱（Spherisorb ODS-2，規(guī)格：250 mm×4.6 mm），利用紫外可見檢測器（北京科益恒達科技有限公司，Prominence SPD-20A）于440 nm 波段下獲取葉綠素對應的檢測信號。在相同的條件下，建立葉綠素a標準品（#C5753，Sigma公司，美國）、葉綠素b標準品（# C5758，Sigma公司，美國）與檢測信號的對應關(guān)系，按公式（1）換算出提取液對應的葉綠素含量。

= 0.035′10-3X+0.08′10-3X+1.449 （1）

式中為葉綠素質(zhì)量濃度，g/mL，X為葉綠素a色譜峰面積，mV，X為葉綠素b色譜峰面積，mV。

1.4 葉綠素葉面分布特征提取及N/Mg缺素診斷

葉綠素葉面分布特征快速診斷設施栽培黃瓜N、Mg元素虧缺的流程如圖1所示。首先，構(gòu)建葉綠素含量校正模型。采集校正集樣本（表1所示）對應的高光譜圖像信息，提取感興趣區(qū)域的光譜；同時采用高效液相色譜分析校正集樣本對應的葉綠素含量參考值。利用校正集樣本的光譜信息及對應的葉綠素含量參考值，建立葉綠素含量校正模型。其次，驗證葉綠素含量校正模型。采集獨立于校正集的黃瓜葉片構(gòu)建測試集，提取測試集樣本高光譜圖像的感興趣區(qū)域光譜，將其代入已建立的葉綠素含量校正模型以計算出測試集樣本的葉綠素含量預測值，通過比較葉綠素含量預測值與參考值之間的差異來驗證葉綠素含量校正模型的效果。最后，葉綠素葉面分布特征的提取及診斷。提取缺素葉片、對照組葉片高光譜圖像中每個像素點對應的光譜信息，代入驗證后的葉綠素含量校正模型計算出每個像素點對應的葉綠素含量，進而得到缺素葉片及對照組葉片的葉綠素含量分布圖。通過定量表征缺N葉片、缺Mg葉片及對照組葉片的葉綠素含量分布差異，實現(xiàn)缺N葉片、缺Mg葉片及對照組葉片的快速診斷。

圖1 葉綠素葉面分布特征快速診斷設施栽培黃瓜氮、鎂元素虧缺流程圖

表1 校正集及預測樣本

2 結(jié)果與分析

2.1 黃瓜葉片N/Mg元素檢測結(jié)果

在黃瓜植株生長20 d后，分別采集缺N植株、缺Mg植株、對照組植株的10片老葉[31]（第1～3節(jié)點）、10片中葉（第4～5節(jié)點）、10片新葉（第6～8節(jié)點）進行N元素以及Mg元素含量檢測。缺N組、缺Mg組及對照組的N元素分析結(jié)果如圖2 a所示，缺N植株老葉、中葉、新葉對應的N元素質(zhì)量分數(shù)均值為7.15、13.83、17.97 mg/g，缺Mg組及對照組植株老葉、中葉、新葉對應的N元素質(zhì)量分數(shù)均值范圍為10.55～11.58、16.07～17.23、19.59～19.98 mg/g。缺N組、缺Mg組及對照組的Mg元素分析結(jié)果如圖2 b所示，缺Mg植株老葉、中葉、新葉對應的Mg元素質(zhì)量分數(shù)均值為0.85、1.11、1.41 mg/g，缺N組及對照組植株老葉、中葉、新葉對應的Mg元素含量均值范圍為0.98～1.01、1.15～1.25、1.43～1.46 mg/g。

N、Mg元素檢測結(jié)果表明：1）相同節(jié)點處缺N組、缺Mg組植株葉片的元素含量低于對照組植株的葉片的元素含量且差異顯著（<0.05），表明本研究利用缺N營養(yǎng)液及缺Mg營養(yǎng)液成功培養(yǎng)了缺N植株及缺Mg植株；2）對比缺素植株與對照組植株N、Mg營養(yǎng)元素含量在老葉、中葉、新葉之間的差異，缺素植株老葉與對照組植株老葉之間的含量差異最大（<0.01），表明植株前3個節(jié)點的老葉可作為N、Mg元素虧缺診斷研究的代表性樣本。

圖2 不同組葉片對應的N、Mg元素含量

2.2 N/Mg缺素葉片葉綠素含量檢測結(jié)果

在黃瓜植株生長30 d后，分別采集3棵缺N植株、3棵缺Mg植株、3棵對照組植株上所有節(jié)點的黃瓜葉片，并利用高效液相色譜法檢測每個節(jié)點葉片對應的葉綠素含量，結(jié)果如表2所示。缺N植株老葉、中葉、新葉對應的葉綠素質(zhì)量分數(shù)范圍為5.59～6.59、8.51～9.65、11.85～13.90 mg/g，缺Mg植株老葉、中葉、新葉對應的葉綠素質(zhì)量分數(shù)范圍為6.45～7.37、8.93～9.95、12.65～13.93 mg/g，對照組植株老葉、中葉、新葉對應的葉綠素質(zhì)量分數(shù)范圍為6.85～7.53、8.93～10.49、12.41～13.95 mg/g。

葉綠素檢測結(jié)果表明：1）與對照組植株各節(jié)點的葉綠素含量相比，缺N植株第1節(jié)點到第2節(jié)點葉片葉綠素含量偏低且差異顯著（<0.05），而第5節(jié)點到第8節(jié)點葉片葉綠素含量無明顯差異（>0.05），表明N元素虧缺主要脅迫黃瓜植株的老葉；2）缺Mg植株及對照組植株第1節(jié)點到第3節(jié)點葉片的葉綠素含量均值不同，但葉綠素均值對應的標準差導致各組葉綠素含量范圍彼此重疊，表明利用檢測區(qū)域的葉綠素含量均值無法有效診斷缺Mg葉片，有必要尋求新的特征參數(shù)以實現(xiàn)缺N、缺Mg葉片的同步診斷。

表2 缺N組、缺Mg組及對照組植株不同節(jié)點處葉片葉綠素含量檢測結(jié)果

2.3 黃瓜葉片葉綠素葉面分布檢測

2.3.1 葉綠素含量校正模型的構(gòu)建及驗證

首先，提取60片校正集黃瓜葉片感興趣區(qū)域（相對整個黃瓜葉片）的高光譜信息以及利用HPLC檢測該感興趣區(qū)域?qū)娜~綠素含量參考值，利用區(qū)間偏最小二乘（interval partial least squares, iPLS）、聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘（synergy interval partial least squares, siPLS）、后向區(qū)間偏最小二乘（backward interval partial least squares, biPLS）建立了葉綠素含量校正模型（如表3所示），其次，針對40片測試集黃瓜葉片，將其對應的高光譜信息代入iPLS、biPLS、siPLS校正集模型來測試集的葉綠素含量，同時利用高效液相色譜法（high performance liquid chromatography, HPLC）測定測試集樣品的葉綠素含量參考值，通過測試集相關(guān)系數(shù)、測試集均方根誤差衡量葉綠素含量計算值與參考值之間的差異。結(jié)果表明，siPLS模型效果最優(yōu)，對應的校正集相關(guān)系數(shù)為0.917 4、校正集均方根誤差為1.93 mg/g，對應的預測相對標準偏差為4.58、測試集相關(guān)系數(shù)為0.900 7、測試集均方根誤差為1.92 mg/g。

表3 葉綠素含量校正模型及其驗證結(jié)果

注：z綠素檢測結(jié)果表明：（RPD: 預測相對標準偏差;: 校正集相關(guān)系數(shù); RMSEC: 校正集均方根誤差, mg×g-1;: 預測集相關(guān)系數(shù); RMSEP: 預測集均方根誤差, mg×g-1。

Note：RPD: residual predictive deviation;: the calibration coefficients; RMSEC: root mean standard error of calibration, mg×g-1;: the prediction coefficient; RMSEP: root mean square error of prediction, mg×g-1.

2.3.2 缺素及對照組葉片葉綠素分布圖檢測

采集缺N葉片、缺Mg葉片及對照組葉片（老葉）對應的高光譜圖像，提取高光譜圖像中每個像素點對應的光譜信息，代入驗證后的siPLS葉綠素含量校正模型計算出每個像素點對應的葉綠素含量，進而得到缺素葉片及對照組葉片的葉綠素含量分布圖，如圖3所示。對照組葉片的葉綠素含量分布如圖3 a所示，該分布圖表明對照組葉片微小區(qū)域之間葉綠素含量存在差異，但葉綠素含量在對照組葉片的整個葉面分布較均勻，其質(zhì)量分數(shù)范圍主要集中在10～20 mg/g。缺N葉片的葉綠素含量分布如圖3 b所示，與對照組葉片葉綠素含量分布圖相比較，葉綠素含量分布較均勻，但缺N葉片的葉綠素含量整體偏低，其質(zhì)量分數(shù)范圍主要集中在5～15 mg/g，表明葉綠素含量的葉面均值可作為診斷N元素虧缺的依據(jù)。缺Mg葉片的葉綠素含量分布如圖3 c所示，與對照組葉片葉綠素含量分布圖相比較，缺Mg葉片葉綠素含量整體與對照組葉片接近，其質(zhì)量分數(shù)范圍主要集中在10～20 mg/g，但缺Mg葉片葉脈之間葉綠素含量的分布均勻性較差，表明葉脈間葉綠素含量在各像素點處的均勻性可作為診斷Mg元素虧缺的依據(jù)。鑒于以上分析結(jié)果，可以以像素點為最小單元精確統(tǒng)計葉綠素葉面分布圖中所有像素點對應的均值、標準差作為診斷N、Mg元素虧缺的特征參數(shù)。

2.3.3 葉綠素分布特征提取及N、Mg缺素診斷

分別采集對照組植株老葉25片、缺N植株老葉25片以及缺K植株老葉25片，按照3∶2的比例分為校正集和測試集，檢測單片葉片對應的葉綠素含量分布圖，并從中提取葉片葉綠素葉面分布特征對N、Mg元素虧缺進行診斷。根據(jù)上文節(jié)中N、Mg元素虧缺葉片葉綠素分布圖與對照組葉片葉綠素分布圖的比較結(jié)果，N元素虧缺葉片主要表現(xiàn)為各像素點葉綠素含量差異不大但整體均值偏低，而Mg元素虧缺葉片主要表現(xiàn)為所有像素點的葉綠素均值差異不大但像素點之間葉綠素含量波動較大。因此，提取缺N、Mg及對照組葉片葉綠素分布圖各像素點對應的均值與標準差作為缺素診斷依據(jù)，結(jié)果如圖4所示。

圖3 不同組葉片對應的綠素分布圖

注：箭頭所指為被錯誤診斷的樣本。

圖4橫坐標為樣本葉綠素葉面分布圖所有像素點對應的葉綠素均值，縱坐標為樣本葉綠素葉面分布圖所有像素點對應的葉綠素標準差。從圖4可以看出，借助均值和標準差這2個葉綠素分布特征，缺N組分葉片、缺Mg組葉片及對照組葉片呈現(xiàn)出了明顯的聚類趨勢。缺N組主要表現(xiàn)為葉片所有像素點的葉綠素均值比對照組葉片偏低，對應的樣本主要聚類于圖4左下方。缺Mg組主要表現(xiàn)為標準差比對照組葉片偏高，對應的樣本主要聚類于圖4右上方。對照組具有高的葉綠素均值和較低的葉綠素標準差，對應的樣本主要聚類于圖4的右下方。為了對缺N及缺Mg樣本進行診斷，設定11.50 mg/g作為診斷N元素虧缺的閾值（如圖4中豎虛線所示），其對應的校正集診斷率為100%。利用該閾值對預測集的N元素虧缺樣本進行診斷，對應的診斷率為90%。設定2.20 mg/g作為診斷Mg元素虧缺的閾值（如圖4橫虛線所示），其對應的校正集診斷率為93.33%，其中1個缺Mg樣本被錯誤的診斷為對照組樣本（如圖4黑色實線箭頭所示）。利用該閾值對預測集的Mg元素虧缺樣本進行診斷，對應的診斷率為90%。

3 結(jié) 論

利用高光譜信號對黃瓜葉綠素含量的敏感性建立了葉綠素含量校正模型（預測集相關(guān)系數(shù)為0.900 7, 測試集均方根誤差為 1.92 mg/g），結(jié)合高光譜圖像包含每個像素點光譜信息的特性實現(xiàn)了葉綠素含量葉面分布圖的快速、無損檢測。通過比較對照組、缺N組、缺Mg組葉片的葉綠素含量分布圖，從中提取葉片葉綠素分布圖所有像素點的均值和標準差作為診斷作物N、Mg元素虧缺的特征，利用葉綠素葉面均值11.50 mg/g和葉綠素葉面標準差2.20 mg/g作為診斷閾值建立了基于葉綠素葉面分布特征的N、Mg元素虧缺診斷模型，對N、Mg元素虧缺的校正集診斷率分別為100%、93.33%，對N、Mg元素虧缺的測試集診斷率分別為90%、90%。研究結(jié)果表明，葉綠素葉面分布特征可作為一種新的黃瓜N、Mg元素虧缺診斷依據(jù)。

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Diagnosis of nitrogen and magnesium deficiencies based on chlorophyll distribution features of cucumber leaf

Shi Jiyong, Li Wenting, Hu Xuetao, Huang Xiaowei, Li Zhihua, Guo Zhiming, Zou Xiaobo※

(212013,)

Nitrogen (N) and magnesium (Mg) elements play important role in the growth of cucumber plants, N and Mg deficiencies in cucumber plants drastically affects the quality and most importantly yield of agricultural products. In the published papers, chlorophyll content was used as an indicator for diagnosing N deficiency and Mg deficiency. However, leaf with low chlorophyll content appears both in N deficient and Mg deficient plans, which makes it is difficult to simultaneously detect N and Mg deficiencies using chlorophyll content. In this study, new indicators based on chlorophyll distribution features of the whole cucumber leaves were proposed for diagnostics of N and Mg deficiencies. N deficient, Mg deficient and control cucumber plants were cultured in a greenhouse with special nutrient supply. The content of N and Mg nutrient elements in N deficient, Mg deficient and control leaves were determined to test the nutrient status of cucumber plants in N deficient, Mg deficient and Control groups. 100 fresh cucumber leaves were collected and used as samples for detecting a chlorophyll distribution map. Firstly, hyperspectral images of cucumber leaves in the calibration set were collected and chlorophyll content of the cucumber leaves was determined using high performance liquid chromatography technology. Chlorophyll content calibration models were built using the hyperspectral images and chlorophyll content. Secondly, the hyperspectral images and chlorophyll content of cucumber samples in testing set were used to test the chlorophyll content calibration models, and the chlorophyll content calibration model with the best performance was selected as the optimal calibration model. The chlorophyll content distribution maps of N deficient, Mg deficient and control cucumber leaves were measured using the optimal chlorophyll content calibration model. After hyperspectral image collecting, hyperspectral image data of N deficient, Mg deficient and control leaves were obtained. Then, the spectral data of every pixel in the hyperspectral images was extracted and substituted in the optimal chlorophyll content calibration model to calculate the chlorophyll content at each pixel. The chlorophyll content of all pixels were displayed in two dimension spastically, then the chlorophyll content distribution maps of N deficient, Mg deficient and control leaves were obtained. The chlorophyll content distribution maps of 25 N deficient cucumber leaves, 25 Mg deficient cucumber leaves and 25 control cucumber leaves were determined. Compared with the distribution map of chlorophyll content in the control leaves, N deficiency led to the decrease of chlorophyll content in the whole leaf, and Mg deficiency led to the decrease of chlorophyll content in the area between the main veins. According to these results, two chlorophyll distribution features, the average and standard deviation of chlorophyll content at every pixels in a chlorophyll distribution map, were extracted for diagnosing N deficiency and Mg deficiency. Result showed that an average of chlorophyll content (11.5 mg/g) could be used as a threshold value to diagnose N deficiency, and the diagnostic rates for the calibration set and prediction set were 100% and 90%, respectively. A standard deviation of chlorophyll content (2.20 mg/g) could be used as a threshold value to diagnose Mg deficiency, and the diagnostic rates for the calibration set and prediction set were 93.3% and 90%, respectively. The result indicated that the extracted features could reflect the characteristic of N and Mg deficient cucumber leaves and could be employed to diagnose N and Mg deficiency nondestructively.

chlorophyll; spectrum analysis; models; distribution; cucumber leaf; nitrogen; magnesium; hyperspectral imaging

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.13.019

O657.3

A

1002-6819(2019)-13-0170-06

2019-01-18

2019-05-26

國家自然科學基金（31772073, 60901079）；江蘇省重點研發(fā)計劃（BE2016306）；江蘇省六大人才高峰（GDZB-016）；江蘇省自然科學基金（BK20130505）；中國博士后科學基金（2016M600379）；江蘇省高校自然科學研究面上項目（16KJB550002）和江蘇省博士后科研資助（1601080B）聯(lián)合資助。

石吉勇，副教授，研究方向為食品無損檢測。Email：shi_jiyong@ujs.edu.cn

鄒小波，教授，研究方向為食品無損檢測。Email：zou_xiaobo@ujs.edu.cn

石吉勇，李文亭，胡雪桃，黃曉瑋，李志華，郭志明，鄒小波.基于葉綠素葉面分布特征的黃瓜氮鎂元素虧缺快速診斷[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2019，35(13)：170－176. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.13.019 http://www.tcsae.org

Shi Jiyong, Li Wenting, Hu Xuetao, Huang Xiaowei, Li Zhihua, Guo Zhiming, Zou Xiaobo.Diagnosis of nitrogen and magnesium deficiencies based on chlorophyll distribution features of cucumber leaf[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(13): 170－176. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.13.019 http://www.tcsae.org