叶片电解质渗透率是反映植物细胞渗透性的一个重要指标, 对草坪草遭受盐胁迫的研究有重要意义。 针对叶片电解质渗透率传统检测方法, 耗时长, 损伤叶片, 无法大面积监测等弊端, 探讨了用高光谱快速无损检测叶片电解质渗透率的方法。 以匍匐翦股颖（Agrostis stolonifera）为对象, 在温室中水培两周后进行浓度分别为0(对照), 100和200 mmol·L-1的盐处理, 7 d后按间隔7 d取样3次, 共72个样。 每次取样时先测量样品的光谱值, 然后采用电导率法测定叶片电解质渗透率。 分析匍匐翦股颖三种盐处理与光谱反射率之间的关系和差异, 对三种盐处理的光谱反射率计算归一化植被指数和差值植被指数, 采用差分法计算光谱反射率的一阶微分, 同时计算出蓝、 绿和红光的三边参数, 分析叶片电解质渗透率与光谱反射率、 归一化植被指数、 差值植被指数和三边参数的相关性。 利用叶片电解质渗透率和各光谱数据相关程度高的数据, 对校正集采用一元线性回归、 多元线性回归和偏最小二乘回归法构建叶片电解质渗透率反演模型, 用预测集检验反演模型。 结果表明: 盐胁迫与叶片高光谱在450～700 nm波段呈正相关; 叶片电解质渗透率与450～732 nm波段反射率在0.01水平上显著相关; 三边参数中绿边幅值和绿边面积与叶片电解质渗透率显著相关; 采用偏最小二乘回归法建立的反演模型精度最好, 建模和反演预测的决定系数分别达到了0.681和0.758, 均方根误差分别为7.124和7.079。 偏最小二乘法构建的反演模型实现了盐胁迫下匍匐翦股颖叶片电解质渗透率的快速无损检测, 也为采用高光谱实时监测盐胁迫对匍匐翦股颖及其同类植物的伤害提供了依据和理论参考。

根据收获的年份和地点的差异收集37份结缕草种子, 其发芽率分布在58.5%～92%的范围, 并按照3∶1的比例将其划分为校正集和检验集, 使用近红外光谱技术和定量偏最小二乘法分析其发芽率。 结果表明, 采用的光谱范围为6 000～7 000 cm-1, 主成分个数取6时, 校正集的决定系数为90.73%, 相关系数为0.986 6, 平均绝对误差为7.64%, 标准差为9.80, 而检验集则分别为91.80%, 0.987 2, 6.98%和9.47。 使用不同的建模样品来检验该方法建模的准确性, 两组样品集决定系数均超过90%, 校正标准差和预测标准差控制在10.00附近, 平均绝对误差达到8.00%的水平。

利用高光谱成像技术(550～1　000　nm)， 采集了6个草地早熟禾品种新鲜叶片的高光谱图像， 提取了叶片的光谱信息， 运用Wilks’ Lambda逐步判别分析法， 从94个波段中选择了9个特征波段， 根据特征波段的光谱信息， 采用Fisher线性判别法， 构建草地早熟禾品种的判别分析模型。 结果表明， 选择3个、 6个和9个波段组合， 对120个训练样本的识别正确率分别为98.3%, 100%和100%， 对60个测试样本的识别正确率分别为83.3%, 96.7%和100%， 说明以9个特征波段的光谱信息构建的草地早熟禾品种判别模型是合适的， 利用高光谱成像技术结合判别分析法， 为快速识别草地早熟禾品种提供了一种新的方法。