【摘 要】
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叶类蔬菜的品质和产量与其净光合速率息息相关，秋冬季节受颗粒物污染的影响，温室大棚内叶菜的光合作用受到制约，对生理信息的准确预测不利。以采收期生菜为试验对象，研究其在颗粒物污染生长环境下，基于高光谱技术建立并对比生菜净光合速率的反演模型的最优方法。获得生菜的净光合速率和高光谱数据；选取比值植被指数（RVI）、差值植被指数（DI）、归一化植被指数（NDVI）、可视化气压阻抗指数（VARI）、再归一化植
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目（32001418）； 吉林省重点研发项目（20200402015NC）资助；
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叶类蔬菜的品质和产量与其净光合速率息息相关，秋冬季节受颗粒物污染的影响，温室大棚内叶菜的光合作用受到制约，对生理信息的准确预测不利。以采收期生菜为试验对象，研究其在颗粒物污染生长环境下，基于高光谱技术建立并对比生菜净光合速率的反演模型的最优方法。获得生菜的净光合速率和高光谱数据；选取比值植被指数（RVI）、差值植被指数（DI）、归一化植被指数（NDVI）、可视化气压阻抗指数（VARI）、再归一化植被指数（RDVI）、垂直植被指数（PVI）和植被衰减指数（PSRI）的原始和一阶变换共14个光谱植被指数；用相关矩阵法优选出最优波长位置，而非选择既有的固定波长，计算得到最优植被指数，与光谱位置变量（红边幅值，Dr）及光谱面积变量，即红边面积（SDr）、红边面积与蓝边面积的比值（SDr/SDb）、红边面积与黄边面积的比值（SDr/SDy）共同作为光谱特征变量，建立颗粒物污染环境下生菜净光合速率的反演模型。采用多项式拟合和多元散射校正（MSC）、标准正态变量变换（SNV）、偏最小二乘（PLS）和主成分回归（PCR）光谱建模组合方法进行反演预测结果比较。研究结果表明：最优波长位置的PSRI（515, 499）和DI（515, 499）与净光合速率的相关性最大，可以反映颗粒物污染下生菜的更多生理信息，采用光谱预处理建模组合方法按精度从高到低排序为：SG+MSC+PCR＞SG+SNV+PLS＞SG+SNV+PCR＞SG+MSC+PLS,其中，SG+MSC+PCR组合建模方法的精度最高，决定系数为Rc=0.901 1,Rp=0.945 8,基于最优光谱植被指数建模效果最佳；光谱面积变量（SDr/SDb）的拟合精度最高（R~2=0.936 5）,可以实现生菜净光合速率的可靠预测，是基于光谱位置变量和面积变量建立生菜净光合速率的最优方法。该工作对颗粒物污染环境下利用高光谱技术进行植物的生理信息反演研究具有一定参考价值。
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