基于可见光谱参数的烤烟叶片叶绿素含量估算模型
作者：孙志伟 张启明 苑举民 何仲秋 姜斌 闫慧峰 王树声
来源：《中国烟草科学》2020年第01期
        摘要：为快速、无损、准确地估计烟草叶绿素含量，通过品种和氮素水平双因素试验，获得叶片数字图像和叶片叶绿素含量数据集，分析叶片可见光谱参数与叶绿素含量参数间的关系并选择最佳参数建立估测模型。结果表明，烤烟品种和氮素水平互作增加了叶绿素与光谱参数的变异性;在3类颜指标中，NRI、cariR/（G+B）、（R-B）/G、（G-R）/（R+G+B）、（R-B）/（R+G+B）、ExR与叶绿素指标达到极显著相关（p<0.01），其中R/（G+B）与Chl.a、Chl.b、Chl.（a+b）之间的相关系数分别为-0.632、-0.636、-0.666，相关性表现最好;利用田间试验进行验证，R/（G+B）对叶绿素指标的预测精度最高，与Chl.a、Chl.b、Chl（a+b）之间的均方根误差值分别为0.6069、0.1567、0.7575;选择R/（G+B）作为叶绿素含量估测的最佳颜指标。利用该方法可实现智能手机对烟草叶绿素含量进行快速测定，及时指导烟田施肥和采取合适的栽培管理措施，具有可期的应用潜力。
        关键词：烤烟;可见光谱;叶绿素含量;颜指标;方程模型
        Estimation Model of Chlorophyll Content in Tobacco Based on Visible Spectroscopic Parameters
        SUNZhiwei1，ZHANG Qiming2，YUAN Jumin2，HE Zhongqiu1，JIANG Bin3， YAN Huifeng1*，WANG Shusheng1*
        （1.Tobacco Research Institute of CAAS， Key Laboratory of Tobacco Biology and Processing， Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Qingdao 266101， China;2. Jiangxi Institute of Tobacco Science， Nanchang 330025， China; 3. Shandong Branch of China National Tobacco Corporation， Jinan 250101， China）
        Abstract：In order to estimate the chlorophyllcontent of tobacco quickly， nondestructively and accurately， the relationship between visible spectral parameters and chlorophyllcontent parameters was analyzed by designingatwo-factor experiment of variety and nitrogen level， and the best parameters were selected to establish the estimation model. The results of nutrient solution culture showed that the interaction between flue-cured tobacco varieties and nitrogen levels increased the variability of chlorophylland spectral parameters. However， among the three color indices， NRI， R/（G+B）， （R-B）/G， （G-R）/（R+G+B）， （R-B）/（R+G+B） and ExR were
significantly correlated with chlorophyll indices （p<0.01）. The correlation coefficients between R/（G+B） and Chl.a， Chl.b and Chl（a+b） were -0.632， -0.636， -0.666， respectively， with the best correlation performance. Field experiments confirmedthat R/（G+B） had the highest accuracy in predicting chlorophyllcontent， and it was chosen as the best color index for estimating chlorophyllcontent. The RMS errors between R/（G+B） and Chl.a， Chl.b and Chl（a+b） were 0.6069， 0.1567 and 0.7575， respectively. With this method， chlorophyllcontent of tobacco can be rapidly determined by smart phone， and the fertilization and cultivation management measures can be timely guided. It has a promising application potential.
        Keywords： flue-cured tobacco; visible spectrum; chlorophyllcontent; color index; equation model
        叶绿素为植物叶片中的吸光物质，是植物和外界发生能量转化的重要条件[1]。叶绿素与叶片氮浓度、氮肥施用量和产量相关[2]，因此常常利用叶绿素含量来估测作物氮素的营养状况。叶绿素含量也与叶片颜有关[3]，叶是高等植物常见的可见形态特征，通过叶
的变化可判断作物生长发育情况。
        传统的叶绿素含量测定方法有两种，一是进行实验室的化学分析，其优点是能够准确测定叶片中叶绿素含量，缺点是其为破坏性的测定，且需要一定的试验条件，测定耗时较长，不能实现快速测定[4]。二是用SPAD仪实时测定叶片的SPAD值表征叶绿素含量的相对值，优点是可以实现叶绿素的无损快速测定，但SPAD仪缺点为测定变异性大，需要进行多点测定来降低变异性，且受作物品种和生育期的影響较大，购买SPAD仪价格较贵，生产上推广应用有一定的难度[5]。
        植物光谱诊断是基于植物的光谱特性来反映植物的生理生化特征和化学成分的变化[6]。植物的光谱特性与叶片结构和素含量有关，与植物营养状况也密切相关。近年来，科学家进行了大量估测植物叶片叶绿素含量的研究，刑雪霞等[7]研究表明，光谱参数TCARI与烤烟叶绿素、类胡萝卜素含量有较好的相关性。水稻和冬油菜[8-9]的研究表明NRI与SPAD值、叶片氮含量之间的相关性达到极显著水平，苏永士等[10]研究表明，利用高光谱仪获取的GNDVI与烤烟叶绿素含量和叶面积指数有良好的相关性。
        以上研究都采用不同手段将数字图像参数与作物营养状况进行了分析。本文旨在研究烟草叶绿素含量与不同颜特征参数之间的关系，筛选对烟草叶绿素含量的敏感参数，确定烟草叶绿素含量的估算模型，为快速、准确地定量估测烤烟叶片叶绿素含量提供有效的方法，也为烤烟生长状况的实时监测提供技术基础。
        1材料与方法
        1.1 试验设计
        试验分为营养液培养试验和田间试验两部分进行，营养液试验用于筛选颜参数，建立估算模型，田间试验用于模型反演，确定估算模型的适用性。
        营养液培养试验于2018年7月在中国农业科学院烟草研究所即墨实验基地温室进行。品种和氮水平两因素随机区组设计，烤烟品种为云烟87、NC55、K326和中烟100;氮素水平为低氮处理，对照处理和高氮处理，对应的营养液氮浓度分别为0.2、2、20 mmol/L。待烟苗长至4叶1心时移至营养液培养。每个处理3次重复。完全营养液的组成及浓度为：2.5 mmol/L KCl，2 mmol/L MgSO4，1 mmol/L KH2PO4，0.01 mmol/L H3BO3，1 μmol/L Mn
SO4，0.25 mmol/L CuSO4，1 μmol/LZnSO4，0.25 mmol/L （NH4）6Mo7O24，0.2 mmol/L Fe-EDTA，0.2 mmol/L FeSO4。对烟苗移栽后第1片新叶挂牌，取下一片新展开叶，使用手机拍照并测定叶绿素含量。
        田间试验于2019年3月至6月在江西省安福县进行，为品种和氮肥用量双因素随机区组试验，烤烟品种为K326与中烟100。氮肥用量分别为0、90、180 kg/hm2。每个处理3次重复。移栽后47 d，取各品种各处理上部完全展开新叶，使用手机拍照并测定叶绿素含量。
        1.2 测定项目与方法
        1.2.1 叶绿素含量的测定参考苏永士等[10]的方法进行。
        1.2.2 叶片数字图像的获取与处理 营养液试验及田间试验，取无损的叶片作为待测样品，无风无云的晴天12：00—14：00于室外使用苹果智能手机（iphoneXS max）原生相机对叶片拍照，拍照距离固定1m，角度90°，曝光与白平衡均为自动模式，图片以JPG格式存储，图像分辨率4032*3024像素。获得的照片导入计算机后用Photoshop14.0软件将叶片图像进行分割，去除背景，仅保留叶片主体部分（不含叶脉），用Photoshop14.0的直
方图程序获取图像颜参数红光值R（redness intensity）、绿光值G（greenness intensity）和蓝光值B（blueness intensity）。
        1.2.3 颜指标的获取根据前人研究结果[7]，选取了归一化颜指标、比颜指标和归一化差分颜指标3类颜指标类型，其中归一化颜指标包括NRI=R/（R+G+B）[11-13]，NGI=G/（R+G+B）[14-15]，NBI= B/（R+G+B）[16];比颜指标包括R/（G+B）[17]，G/（R+B）[17]，B/（R+G）[17]，（R-B）/G[17-18]，（G-B）/R[17-18];归一化差分颜指标包括（G-R）/（R+G+B）[19]，（R-B）/（R+G+B）[17，20]，（G-B）/（R+G+B）[21]，ExR=（1.4R-G）/（R+G+B）[19]，（1.4B-G）/（R+G+B）[19]，（2G-R-B）/（R+G+B）[19]。
        Keywords： flue-cured tobacco; visible spectrum; chlorophyllcontent; color index; equation model
        叶绿素为植物葉片中的吸光物质，是植物和外界发生能量转化的重要条件[1]。叶绿素与叶片氮浓度、氮肥施用量和产量相关[2]，因此常常利用叶绿素含量来估测作物氮素的营
养状况。叶绿素含量也与叶片颜有关[3]，叶是高等植物常见的可见形态特征，通过叶的变化可判断作物生长发育情况。
        传统的叶绿素含量测定方法有两种，一是进行实验室的化学分析，其优点是能够准确测定叶片中叶绿素含量，缺点是其为破坏性的测定，且需要一定的试验条件，测定耗时较长，不能实现快速测定[4]。二是用SPAD仪实时测定叶片的SPAD值表征叶绿素含量的相对值，优点是可以实现叶绿素的无损快速测定，但SPAD仪缺点为测定变异性大，需要进行多点测定来降低变异性，且受作物品种和生育期的影响较大，购买SPAD仪价格较贵，生产上推广应用有一定的难度[5]。

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