《表1 基于原初和一阶微分光谱的菊苣叶片镉质量比高光谱不同监测模型对比分析》

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《镉胁迫下菊苣叶片原位高光谱响应特征与定量监测研究》

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为进一步探究菊苣叶片高光谱与其镉浓度间定量回归关系，构建定量反演模型，实现光谱监测的定量化。在相关性分析基础上，以叶片原始光谱（R）和FDR光谱为自变量，镉浓度为因变量，分别采用逐步回归（SWR）、主成分回归（PCR）和偏最小二乘回归（PLS）的整体光谱分析技术定量表征两者间关系（表1）。结果表明，与叶片原始光谱（R）光谱相比，对光谱进行一阶微分变换后（FDR）对叶片镉质量比预测性能明显提高。对于建模集，SWR、PCR和PLS 3种模型采用光谱（R）的RPD分别为2.51、3.45和4.03，虽然预测性能均较理想，但与FDR光谱相比，RPD值仍分别降低23.7%、6.8%和63.2%；验证集原始光谱（R）采用SWR模型RPD仅为0.82，稳定性较差，PCR和PLS的RPD也仅在2.0左右，与FDR 3种光谱预测模型RPD值的1.66、2.54和2.96相比，表现出较大的差异性。不同光谱预测模型间，无论原始光谱（R）亦或FDR光谱，建模集亦或验证集，其变化趋势均由小到大表现为SWR、PCR、PLS，如对于FDR-PLS菊苣叶片镉质量比光谱监测模型，建模集和验证集决定系数（R2）分别高达0.99、0.92，相对分析误差（RPD）则分别为10.95、2.96。综上，本文采用基于FDR-PLS的光谱定量监测模型来深入分析菊苣叶片镉质量比与其光谱反射率间关系，揭示指示镉质量比时空变化的稳定特征波段，实现光谱镉胁迫监测的便捷化和无损化。