1實驗背景

葉綠素濃度往往是植物營養脅迫、光合作用能力和發展衰老各階段的良好指示參數，地物光譜技術和遙感技術探測葉綠素濃度在農業和自然植物群落等研究方向往往受到很大關注。大多數研究集中關注光譜反射率和葉綠素a或總葉綠素濃度的關系，有些則研究葉綠素b或者葉綠素a跟葉綠素b濃度的比值，還有其他研究主要針對類胡蘿卜素的濃度或者類胡蘿卜素與葉綠素的比值。

許多研究表明，植被光譜“紅邊"對植被生長狀況反映敏感，植被紅邊拐點是植物反射光譜曲線中斜率大的點，位于波長690~720nm之間，實驗室實驗已證實了紅邊拐點的波長位置和葉片樣品的葉綠素濃度存在正相關關系。

本文通過不同葉綠素濃度的水稻葉片的反射率以及反射率一階微分曲線的紅邊測量和計算，進一步研究水稻葉片反射率與其葉綠素濃度之間的相關性以及水稻葉片的光譜紅邊波長位置與其葉綠素濃度之間的關系。

2地物光譜儀基本工作原理

此外，?地物光譜儀的應用廣泛，?包括礦產勘探中的礦物鑒定和資源估算，?以及遙感應用中的地表分類和災害監測等。?例如，?礦產勘探中，?不同礦物具有獨特的光譜特征，?通過光譜分析可以識別礦物種類和分布情況。?在遙感應用中，?地表分類通過衛星或無人機搭載的光譜儀進行，?對地表進行分類和監測，?如森林、?農田、?城市等。?災害監測則通過光譜分析快速評估自然災害的范圍和程度?。

3實驗室設計

前期準備

本次實驗選擇品種為雜交梗稻常優1號（常優99-1）水稻為研究對象，對種植該水稻的9個區域分別進行了不同點的施肥處理，其生長優劣狀況有明顯的不同。

對9個不同施肥處理的區域的常優水稻分別選取10個有代表性的功能葉片，用葉綠素儀測量每個葉片的葉綠素濃度，每個葉片在不同的葉片位置測量葉綠素濃度4次，隨后將葉片摘下，以每個區域的10個葉片為一組通過ATP9100F手持式地物光譜儀在陽光下進行光譜反射測量。10個葉片以不同順序上下疊加，利用25°視場探頭距離葉片高度大約5cm對每個葉片迅速進行了光譜測量，其光譜測量范圍為300~1100nm，光譜分辨率在2nm之內。

數據分析與處理

在400~500nm與600~700nm之間，由于藍、紅光波段的光輻射備葉綠素全吸收進行光合作用二形成兩個底反射區，具有較低的反射比，一般低于10%；而從500nm起葉子的吸收減少，一般在550nm處為低，即綠色波段部分，在這里形成一個小的反射峰，反射率大約在20%左右，這也是植物葉子呈綠色的原因；然后在700nm處反射率突然上升，進入近紅外波段后曲線平緩起來，成為高反射平臺區，一般達到50%~60%，有的則更高些。這里反射率從葉綠素的紅色波段吸收區的低點變化到近紅外由于葉片散射而反射率比較高的過渡地區即被稱為“紅邊"區，一般位于波長690~720nm之間，“紅邊"在反射率的一階微分曲線里很重要，一些研究者已經證實了葉片紅邊與葉綠素濃度之間的關系；而“紅邊"這是“紅邊"區植物反射光譜曲線中斜率大的點，即反射率變化快的點。

其中：R（λ_i）’為波長i（λ_i）處的一階微分反射光譜，λ_i+1，λ_i，λ_i-1為相鄰波長。

利用公式（1）對9個區域所選的不通風葉綠素濃度的水稻葉片反射光譜分別取一階導數，從而得到其紅邊拐點的波長位置

以葉綠素濃度為自變量x，水稻葉片的紅邊拐點波長位置為因變量y，進行線性回歸分析

水稻葉片反射紅邊拐點和葉綠素濃度之間具有很好的相關性，復相關系數（R²）達到0.88，這與實驗室實驗已經證實了的紅邊拐點的波長位置和葉片樣品的葉綠素濃度是正相關的理論是相符合的，由此可看出利用野外地物光譜儀數據定量估算和分析水稻葉片的葉綠素濃度的可行的。

4結論

本次實驗在分析水稻葉片的反射光譜特征的基礎上，通過對其光譜反射率及其反射紅邊位置與葉片葉綠素濃度之間的相關性進行了研究和分析。研究結果表明：

（1）水稻葉片反射率與葉綠素濃度之間的相關性與波長譜段有著密切的關系，在420~726nm之間呈現負相關，在726~1000nm之間為正相關；在450~686nm和750~770nm之間兩者保持較高的相關性，且在686nm處兩者達到高的相關性，相關系數大于0.95，而在726nm處相關性為0。因此本次實驗結果顯示了地物高光譜技術進行水稻葉綠素濃度的可探測性和進行最1佳波段選擇的必要性。

（2）水稻葉片葉綠素含量與其反射光譜紅邊拐點位置之間有著良好的線性相關關系，從而提供了利用高光譜定量估算水稻葉片葉綠素濃度的技術方法和途徑。