高光谱技术在作物叶绿素含量检测中的应用研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 刘燕德

作者： 刘燕德;孙祥;杨信廷;张光伟

作者机构：

关键词： 高光谱技术;叶绿素;模型;经济作物

期刊名称： 广东农业科学

ISSN： 1004-874X

年卷期： 2013 年 40 卷 22 期

页码： 188-192

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 高光谱技术作为一种新兴光谱技术,被广泛应用于植物的无损检测中,植被叶片叶绿素含量的估测就是其中之一。为了更好地利用高光谱技术进行叶绿素含量估测,学者们研究了众多相关模型来进行估算,并通过对比和检验使结果更加准确。对近几年来学者们通过高光谱技术对一些经济作物(小麦、水稻、蔬菜、大豆、黄瓜、脐橙、苹果等)进行叶绿素含量估测方面所取得的成果(包括原理、实验对象、模型建立、效果等)进行总结,并进行展望。

分类号： S184

  • 相关文献

[1]预处理对土壤有机质光谱估算的影响. 杨莎,王超,杨武德,冯美臣,刘婷婷,乔星星,李广信,张煊,徐菁,张月. 2020

[2]基于Dualex氮平衡指数测量仪的作物叶绿素含量估算模型. 李振海,王纪华,贺鹏,张勇峰,刘海英,常红,徐新刚. 2015

[3]烤烟变黄期叶绿素降解动力学分析. 魏硕,王涛,王松峰,高华锋,解燕,毛建书,李祖红,张峰,宋朝鹏. 2017

[4]基于高光谱参量茶叶叶绿素含量估算模型研究. 孔庆波,张青,章明清,李娟. 2014

[5]基于高光谱的番茄叶片斑潜蝇虫害检测. 李翠玲,姜凯,马伟,王秀,孟志军,赵学观,宋健. 2018

[6]基于高光谱植被指数的马铃薯叶片叶绿素含量估测模型. 郑顺林,周少猛,张琴,袁继超,胡建军. 2016

[7]基于BP神经网络对薇甘菊预处理方法的选取. 黄亦其,李婕,赵建晔,杨睿,李岩舟,孙中宇,乔曦. 2020

[8]高光谱技术检测农产品成熟度研究进展. 张义志,王瑞,张伟峰,卢晓华,高远,顾毓敏,王大彬. 2020

[9]基于冠层高光谱信息的水稻生长监测应用研究进展. 张晗,赵小敏,郭熙,张佳佳,叶春,叶英聪,欧阳真程,王芳东,李小毛. 2018

[10]基于内在品质参数的乌龙茶等级判别模型建立. 刘翠玲,秦冬,凌彩金,郜礼阳,周巧仪,孙晓荣,吴静珠,昝佳睿. 2023

[11]基于高光谱的工夫红茶发酵品质程度判别方法(英文). 杨崇山,董春旺,江用文,安霆,赵岩. 2021

[12]基于光谱理论的作物营养诊断研究进展. 王磊,白由路. 2006

[13]基于高光谱技术的花椰菜农药残留检测. 沈兵兵,姚星伟,王怀文. 2022

[14]基于高光谱成像技术的橙子可溶性固形物和可滴定酸含量无损预测研究. 肖宏辉,邓浩,李春霖,胡昊,聂晶,张永志,梅涵一,袁玉伟. 2025

[15]基于高光谱技术的不同地理尺度贡菊产地鉴别研究. 郭雪,白瑞斌,王慧,李卫文,董玲,孙嘉慧,张小波,杨健. 2024

[16]前置式大蒜收获帆的研发. 高清海,陈思刚. 2015

[17]河南省农作物新品种研发、推广利用现状慨况. 赵博,徐献军. 2013

[18]茶业经济及其特性初探. 喻云春. 2007

[19]多抗早熟绿豆良种-辽绿27号. 王德生. 2010

[20]优良的水土保持经济作物—芦笋. 刘志,崔丽华. 2007

作者其他论文 更多>>

微信小程序