为准确且无损测定小麦叶片的反射光谱, 研究了不同背景对叶片表面反射光谱的影响, 在400～1 000 nm波段范围测定了小麦叶片8种背景下的反射光谱以及叶绿素含量。 以PLATE模型为基础, 首次提出了BPLT(background plate)模型, 扣除由不同背景导致的叶片反射光谱的变化。 模型以背景下叶片的反射率R0, 不同背景反射率σ为输入, 空气和致密叶片的界面反射比R12, 致密叶片和空气的界面反射比R21, 致密叶片的透射系数τ三参数中间变量, 得到最终无背景时叶片反射率R值的2-3-1模型。 采用方差分析法(analysis of variance, ANOVA)进行了BPLT模型验证, 对比分析了背景扣除前后10种叶绿素指数值的变化。 结果表明, 当反演的确定系数DC(determination coefficients)>0.90且残差平方和SSE<1时, 反演的灵敏度较高, 对小麦叶片不同叶绿素浓度的背景扣除有着较好的效果; 采用BPLT模型背景扣除后, 背景因素所占的百分比低于5%; 优选了NDI&MCARI的函数关系, NDI&MCARI的斜率和叶绿素浓度的R2由背景扣除前的0.847 4提高到背景扣除后的0.977 8。 为真实测定不同背景下小麦叶片的反射光谱提供了依据。

作物在遭受各种胁迫下的长势及健康诊断是精细农业操作的重要环节。高光谱成像技术具有图谱合一的优势, 已成为近年来国内外研究的热点。 本文以叶片尺度的小麦为研究对象, 利用自主研发的成像光谱仪, 采集遭受养分、 病虫害胁迫的小麦叶片高光谱图像, 利用逐像素平均法增强光谱特征, 根据反射率差异进行分析研究。 结果表明, 提取的高光谱能够反映不同叶位叶片的养分差异, 还能利用成像图直观地进行作物养分胁迫程度判断; 利用成像光谱仪2 nm的光谱分辨率和毫米级的空间分辨率, 在作物感染病害时, 既可定量每个叶片的病斑个数, 又能定性地分析感染面积对叶片造成的影响; 在作物遭受虫害时, 可对蚜虫群体甚至单个蚜虫的光谱信息进行提取, 这为定量研究蚜虫对小麦叶片的危害提供了新的手段。 上述结果充分说明成像高光谱在作物长势定量定性分析研究中具有独特的优势。