运用高光谱技术快速无损地估算了苹果叶片的等效水厚度(Equivalent Water Thickness, EWT),为苹果树的长势及干旱预警提供参考。以山东省烟台栖霞市红富士苹果树叶片为试验材料,在测定苹果叶片的光谱反射率和计算叶片EWT的基础上,分析了苹果叶片的EWT、原始光谱的反射率及其13种变换光谱反射率之间的相关性。筛选敏感波长后,建立了苹果叶片EWT的支持向量机定量的估算模型。13种光谱变换中,一阶导数(the First Derivative, FDR)、平方根的一阶导数(the First Derivative of the Square Root, FD(SqrtR))及倒数的对数的一阶导数(the First Derivative of the Logarithm of the Reciprocal, FD[Lg(1/R)])三种变换的相关性较好。确定了估测苹果叶片EWT的敏感波长。基于支持向量机回归分析方法,建立了定量估算叶片EWT的模型,验证集的决定系数R2达到了0.8147,相对分析误差(Relative Percent Deviation, RPD)达到了2.2671。结果表明,该模型具有较高的估测能力,支持向量机回归方法比较适于估算苹果叶片的EWT。该方法为利用高光谱技术定量估算苹果的生长状况提供了技术支撑。

用FieldSpec 3地物光谱仪和SPAD-502叶绿素计测定了不同物候期红富士 苹果叶片的高光谱反射率和SPAD值。研究结果表明，不同物候期苹果叶片的反射光谱波形曲线的变化规律基 本相似。从苹果花期开始，叶片SPAD值逐渐增加，至秋梢停止生长期达到最高峰，之后开始下降。苹果 叶片的高光谱红边位置λr 、红边斜率Dr 、红边面积Sr 与SPAD值之间均达到了显 著与极显著相关，但以红边位置参数λr 与叶片SPAD值之间的相关性最为显著。以不同 物候期苹果叶片的高光谱红边参数λr 作为自变量建立的叶片SPAD值经验估测模型与基于偏最小二乘法建 立的不同物候期苹果叶片SPAD值校正模型，均以秋梢停止生长期的估测效果最佳。两个模型的检验精度分别 为94.2 %和96.7 %。相比较而言，基于偏最小二乘法建立的SPAD值估测模型的精确度较高。