[发明专利]一种基于高光谱技术的玉米叶片氮含量估算方法

权利要求书

玉米叶片氮含量(LNC)的快速检测/监测方法是基于作物本身具有光谱特性来实现的。利用改进的测定方法使光谱反射率测定不受背景噪音的干扰，不同品种模型采用统一的参数和波长提高了模型的普适性，建立基于不同品种的玉米LNC估算模型提高了模型预测精度，为玉米叶片氮素营养诊断速测仪的开发提供理论依据，本发明要求获得专利权利为：

1.玉米叶片光谱反射率的获取方法，包括测定方法：测定时将样品平置于反射率近似为零的黑色橡胶上或使用专用探头，保证探头紧压在叶片上，并移动探头在叶片叶脉两侧上、中、下部连续测定6次，取平均值作为该叶片的光谱反射率。

2.确定玉米LNC测定的敏感波段为500nm～649nm和691nm～730nm，发现不同品种都在此波段范围内表现极显著的负相关关系，并在同一波长获得最高的相关系数，说明可以用同一波段光谱信息对LNC进行估算。

3.玉米LNC测定的两个敏感波长，即714nm和554nm。

4.建立了新的光谱参数，即归一化差值光谱指数(NDSI)和比值光谱指数(RSI)，可以用这两个参数构建模型对玉米LNC进行估算。

利用NDSI(714，554)或RSI(714，554)预测玉米LNC的预测模型：

玉米LNC与NDSI(714，554)关系模型

模型(Ⅰ)农大108：LNC＝0.3346e10.872 NDSI(714，554)(n＝24，R2＝0.9605)

模型(Ⅱ)先玉335：LNC＝0.3750e10.203 NDSI(714，554)(n＝24，R2＝0.8761)

模型(Ⅲ)ND66：LNC＝0.3119e9.6161 NDSI(714，554)(n＝24，R2＝0.8573)

模型(Ⅳ)综合：LNC＝0.4174e9.1303 NDSI(714，554)(n＝72，R2＝0.7423)

玉米LNC与RSI(714，554)关系模型

模型(Ⅰ)农大108：LNC＝467.08e-7.5903 RSI(714，554)(n＝24，R2＝0.9570)

模型(Ⅱ)先玉335：LNC＝203.66e-6.8255 RSI(714，554)(n＝24，R2＝0.8454)

模型(Ⅲ)ND66：LNC＝309.53e-7.0076 RSI(714，554)(n＝24，R2＝0.8677)

模型(Ⅳ)综合：LNC＝183.15e-6.377 RSI(714，554)(n＝72，R2＝0.7374) 。