柑橘黄龙病(Huanglongbing,HLB)是世界柑橘生产上最具毁灭性的病害,给果农和相关产业造成了巨大的损失。以柑橘叶片为载体,利用高光谱图像技术采集柑橘叶片表面的高光谱图像,用ENVI4.7进行图像处理,提取感兴趣区域(Region of Intest,ROI),统计感兴趣区域平均光谱数据,并进行相关植被植物的运算,最后通过PLS-DA(Partial Least Squares Discrimination Analysis)判别法进行鉴别并分类。结果表明:基于平均光谱值和植被指数的PLS-DA判别模型都能对健康、缺锌和HLB叶片进行鉴别。其中基于平均光谱值的PLS-DA模型鉴别健康柑橘叶片样品的灵敏度为100%,特异度为100%,准确度为100%;鉴别缺锌柑橘叶片样品的灵敏度为80.6%,特异度为91.7%,准确度为88.9%;鉴别HLB叶片的灵敏度为89.3%,特异度为88.3%,准确度为88.9%。基于植被指数的PLSDA判别模型鉴别健康柑橘叶片样品的灵敏度为100%,特异度为100%,准确度为100%;鉴别缺锌柑橘叶片样品灵敏度为92.5%,特异度为89.3%,准确度为90.1%;鉴别HLB叶片的灵敏度为86.4%,特异度为95.3%,准确度为90.1%。识别正确率较高,说明利用高光谱进行柑橘黄龙病病情分类是可行的。
以地物谱仪作为核心的数据采集平台采集光谱数据后通过计算机进行处理拟合,利用光谱分析软件ViewSpecPro,辅助以Excel、SPSS等数据统计软件进行光谱数据反演,探究柑橘树冠层光谱的4种形式与叶面积指数(leaf area index,LAI)的相关性,从而利用相关性最高的光谱参数对LAI进行定量化模拟估算和实时采集。结果表明,LAI与光谱信息系数NDVI、ρ550的反射能量、ρ850的反射能量、一阶导数、红边幅值、红边面积等的拟合方程相关系数(R)分别为0.886、0.906、0.871、0.912、0.798、0.870,相应方程的显著水平P<0.05。NDVI、红边幅值和红边面积与LAI都达到较高的相关水平,可以对柑橘树冠层LAI进行模拟估算。
