基于神经网络的叶绿素含量精细测量建模方法研究.pdf

本文主要探讨了一种基于神经网络的叶绿素含量精细测量建模方法，旨在提高活体植物叶绿素含量的预测精度。研究指出，传统的SPAD值（一种通过手持叶绿素测量仪得到的相对叶绿素含量）容易受到叶片厚度、水分等因素的影响，从而导致测量结果的不准确性。 作者们通过测量叶片在特定波长（650nm，940nm，1450nm）下的透过率，获取SPAD值和水分指数（Water Index, WI），同时结合数字螺旋测微仪测量叶片厚度以及分光光度法测定叶绿素含量。他们利用这些数据构建了两种模型：一是基于单个参数（SPAD值）的模型，二是基于BP神经网络的多参数模型，包括WI、厚度和SPAD值。 实验结果显示，BP神经网络模型在叶绿素含量预测上显著优于单参数模型，尤其对于叶片厚度较大的样本，预测精度提升更为明显。平均相对误差绝对值从单参数模型的7.55%降低到5.22%，同时，实测值与预测值的相关性（决定系数R²）从0.83提高到0.93，这验证了多参数BP神经网络模型在提高叶绿素含量预测精度方面的有效性。 研究表明，实时监测植物叶绿素含量对于理解植物生长状况和环境适应性至关重要。而传统的SPAD值测量方法因受叶片特性影响，存在一定的误差。通过引入叶片厚度和水分指数等多参数，并结合神经网络建模，可以更精确地反演出叶绿素含量，这对于农业、生态学等领域具有重要意义，可以提供更加准确的植物健康评估和管理策略。 该研究进一步扩展了植物生理测量技术，为现场便携式测量提供了理论支持，有助于开发更高效、精确的叶绿素测量工具。未来的研究可以探索更多影响因素，优化神经网络模型，以实现更广泛的植物类型和环境条件下的精确测量。