Estimation of leaf nitrogen content of Carya illinoensis using Fractional-Order Derivative of canopy-scale hyperspectral data
摘要
النيتروجين هو عنصر تكويني للبروتين والكلوروفيل ومواد أخرى، ويؤدي دورًا حاسمًا في نمو النبات وتطوره، ويشير محتوى النيتروجين إلى حالة التغذية وتغير النمو للنبات. يمكن استخدام تقنية الطيف العالي الطيف لتقدير المؤشرات الفيزيولوجية والكيميائية للنبات بطريقة غير مدمرة وفعالة، ويمكن أن توفر أساليب جمع البيانات الموثوقة لتقييم تغذية النبات وحالته الصحية خلال عملية نمو النبات. تمثل هذه الدراسة الجوز الأسطواني الرفيع (سلسلة Changlin و Jiande) كجسم دراسي، تم جمع الطيف العالي للغطاء النباتي عشوائيًا في الهواء الطلق 53 جوزة من شجيرات الجوز الرفيعة في النطاق 350-2500 نانومتر، باستخدام تقنية التفاضل ذو الصفر الكسري (FOD) أولاً لمعالجة الطيف الضوئي، وبعد ذلك باستخدام اثنين من مؤشرات الطيف الضوئي لاستكشاف العلاقة بين محتوى النيتروجين في أوراق شجيرات الجوز والطيف الضوئي، وأخيرًا باستخدام خوارزمية تحليل مجموعات الفئات المتغيرة (VCPA) لاختيار المتغيرات النموذجية، لبناء نموذج تقديري باستخدام خوارزمية التحسين الشامل التدريجي لنهاية الغلاف (XGBoost) لكل من نموذج FOD للموجة الواحدة ونموذج FOD لمؤشرات الطيف الضوئي المشتركة لنمذجة تقدير ملائم لمحتوى النيتروجين. أظهرت النتائج أن التفاضل ذو الصفر الكسري لطيف الغلاف بعد المعالجة أفضل من الطيف الضوئي الأصلي، وزادت تأثيرية الارتباط بمحتوى النيتروجين في شجيرات الجوز الأسطوانية بمقدار 0.152. وكذلك تحسنت الارتباطية لطيف الغلاف بعد المعالجة مع مؤشرتي الطيف الضوئي (مؤشر الطيف الضوئي الموحد واختلافه) بمقدار 0.250 و0.277 على التوالي مقارنة بالموجة الواحدة في تحسين ملامح الطيف والمتغير الهدف. وكشفت طريقة اختيار المتغيرات VCPA الختيار النهائي لمجموعة فرعية من المتغيرات الطيفية تحتوي على متغيرات قوية وضعيفة معًا، وتلعب دورًا مهمًا في تحسين دقة النموذج التقديري؛ فإن أفضل نموذج للنيتروجين هو النموذج التفاضلي ذو الرتبة 1.5 مع مؤشري طيف ضوئي متباين - موحد (DSI)، وقدرة التنبؤ وتقدير تجمع النموذج R2 = 0.75، RMSEP = 1.32 غ/كغ. أظهرت هذه الدراسة فعالية تقنية الطيف العالي السريعة وغير المدمرة في تقدير محتوى النيتروجين في شجيرات الجوز الأسطوانية؛ وأظهر أن التفاضل ذو الصفر الكسري بالتزامن مع مؤشرات الطيف الضوئي يمكن أن يحسن بشكل ملحوظ علاقة ملامح الطيف الضوئي والمتغير الهدف، وأغنى أساليب معالجة بيانات الطيف العالي، وفتح آفاقًا جديدة لمراقبة تغذية النبات.