Азот является составляющим белков, хлорофилла и других веществ, играет ключевую роль в росте и развитии растений, содержание азота указывает на питательный статус растений и изменения в их росте. Применение спектральной техники позволяет бесконтактно и эффективно оценивать физиологические и биохимические показатели растений, может служить надежным методом сбора данных для оценки питательного состояния и здоровья растений в процессе их роста. В данной работе в качестве изучаемого объекта выступали грецкие орехи (сорта Changlin и Jiande), были собраны спектры высокого разрешения крон листвы грецких орехов, в пределах 350-2500 нм. Сначала использовалась дробная дифференциация (FOD) для предварительной обработки спектров, далее с помощью двух спектральных индексов были выявлены связи между содержанием азота в листьях грецких орехов и спектром. Затем с использованием алгоритма переменных комбинаций кластерного анализа (VCPA) были отобраны модельные переменные, были построены модели оценки используя алгоритм экстремального градиентного бустинга (XGBoost) - как для модели FOD для одной волны, так и для модели FOD для двух спектральных индексов, что позволило получить подходящую модель оценки содержания азота. Результаты показали, что в сравнении с исходным спектром, кроновой спектр после предварительной обработки FOD показал лучшую корреляцию с содержанием азота в грецких орехах, увеличив корреляцию на 0.152; FOD в сочетании с двумя спектральными индексами (нормализованным и разностным спектральным индексом) показало лучший эффект улучшения связи спектральных характеристик с целевым компонентом, увеличив корреляцию на 0.25 и 0.277 соответственно, по сравнению с одной волной в улучшении спектральных характеристик и целевого компонента. Метод выбора переменных VCPA отобрал в конечном итоге варианты переменных спектра, которые одновременно содержат в себе сильные и слабые информационные переменные, играют важную роль в повышении точности модели оценки; оптимальная модель оценки азота - модель с дробной дифференциацией порядка 1,5 в сочетании с разностным спектральным индексом для двух волн (DSI), предсказательная и оценочная способность модели R2 = 0.75, RMSEP = 1.32 г/кг. Таким образом, данная работа подтверждает возможность применения быстрой и неконтактной оценки содержания азота в грецких орехах с использованием спектральной техники; а также показывает, что дробная дифференциация в сочетании с спектральными индексами может значительно улучшить связь спектральных характеристик с целевой переменной, обогатить методы обработки спектральных данных, открывая новые перспективы для мониторинга питательного состояния растений.

Carya illinoensis;canopy scale;hyperspectral remote sensing;nitrogen;fractional order derivative;spectral index;Variable combination population analysis;machine learning