【摘要】：茶葉品質(zhì),一般是指茶葉的顏色、香氣、味道和形狀,是茶葉中的眾多化合物溶于湯水后對(duì)人體感官刺激產(chǎn)生的整體效應(yīng),是茶葉產(chǎn)品所具備的滿足人們需要的屬性,受多種成分的綜合影響,如游離氨基酸、可溶性糖、茶多酚、兒茶素等。氮、磷、鉀是茶品質(zhì)形成所必需的重要成分。氮是所有蛋白質(zhì)、氨基酸的組成成分,也是葉綠素、多種激素以及核酸等的主要成分,氮素可以使茶葉葉片肥厚健壯;磷有助于促進(jìn)茶樹的代謝生長,主要在口感和香氣上對(duì)茶葉品質(zhì)有所影響,可以增加茶多酚、表兒茶素和沒食子兒茶素等多酚類化合物含量,對(duì)提高茶葉的香氣和口感均有良好的作用;鉀有利于促進(jìn)茶樹對(duì)氮素的吸收,提高光合作用強(qiáng)度,它雖不是茶樹體內(nèi)有機(jī)物的組成成分,但以離子的形式參與各種生化過程,存在于有機(jī)體內(nèi),進(jìn)而影響茶葉品質(zhì)。本研究是利用高光譜遙感在植被生化組分反演和農(nóng)學(xué)參數(shù)提取研究的理論指導(dǎo)下,采用統(tǒng)計(jì)回歸分析和基于特征光譜位置變量的分析方法對(duì)福建省安溪縣不同地方的鐵觀音茶葉全氮、全磷、全鉀含量進(jìn)行估測研究。旨在找出與茶葉葉片生化組分含量相關(guān)的光譜敏感波段和特征參數(shù),建立氮、磷、鉀含量與光譜特征波段的關(guān)系模型,并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)和分析。本研究的主要內(nèi)容與結(jié)論包括:(1)光譜數(shù)據(jù)的處理采用導(dǎo)數(shù)光譜技術(shù)法、SG卷積平滑、紅邊位移分析和連續(xù)統(tǒng)去除法,其中與生化組分氮、磷、鉀含量相關(guān)性較高的是導(dǎo)數(shù)光譜技術(shù)和SG卷積平滑處理的光譜,而紅邊位移分析和連續(xù)統(tǒng)去除法處理的光譜與生化組分氮磷鉀含量的相關(guān)性較低。(2)估算模型建立過程中,分別選取導(dǎo)數(shù)光譜技術(shù)與SG卷積平滑處理的光譜敏感波段和紅邊位移分析與連續(xù)統(tǒng)去除法處理的光譜特征參數(shù)為自變量,生化組分氮磷鉀含量為因變量進(jìn)行模型的構(gòu)建。分析得出光譜敏感波段為自變量的模型擬合效果較好,而光譜特征參數(shù)為自變量的模型擬合效果不理想,不適合用于鐵觀音生化組分氮、磷、鉀含量的估算。(3)針對(duì)光譜特征參數(shù)為自變量的模型對(duì)氮磷鉀含量估算效果不理想說明:光譜特征參數(shù)對(duì)茶葉生化組分中的氮磷鉀含量的估算可能還需結(jié)合光譜植被指數(shù)以及茶葉品種的其他物理參數(shù)。光譜特征參數(shù)如“三邊”參數(shù)、綠峰參數(shù)、紅谷參數(shù)和各類高光譜植被指數(shù)存在估算葉片其他生化組分含量的潛力,波段深度、波深中心歸一化和波段面積歸一化變量也為植被其他生化組分含量的反演提供了更多的選擇。(4)采用單變量回歸分析、多元逐步回歸分析以及偏最小二乘法進(jìn)行鐵觀音生化組分含量估算模型的建立。分析得出,運(yùn)用多元逐步回歸分析及偏最小二乘法建立的模型擬合效果較單變量回歸分析模型的擬合效果好,這說明生化組分含量的變化很少由單一變量主導(dǎo),而是多個(gè)變量共同影響決定。二階變換光譜變量構(gòu)建的模型普遍比一階變換光譜變量構(gòu)建模型的效果好,這可能與所選敏感波段的光譜反射率差異大小有關(guān)。(5)鐵觀音生化組分氮、磷、鉀含量估算的最優(yōu)模型都是利用偏最小二乘分析方法得出的,經(jīng)二階導(dǎo)數(shù)變換篩選出的最佳敏感波段主要分布在近紅外波段(760nm-1300nm)范圍內(nèi),說明近紅外光譜域內(nèi)的波段對(duì)生化組分氮、磷、鉀含量估算起主導(dǎo)作用,可見光和短波紅外內(nèi)的波段起協(xié)同作用。
【學(xué)位授予單位】：福建師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：O657.3;TS272.7
【圖文】：

茶葉采樣位置圖

原始光譜數(shù)據(jù)處理逡逑實(shí)驗(yàn)室測得的原始光譜數(shù)據(jù)由于受到外界因素的干擾不可以直接被用來分析，逡逑進(jìn)行相關(guān)變換處理以消除外界因素對(duì)光譜信息的干擾，從而更有效的與生化量進(jìn)行相關(guān)性分析，提取主要的光譜敏感波段。目前，生化物質(zhì)含量模型反中廣泛使用的光譜數(shù)據(jù)處理方法包括導(dǎo)數(shù)光譜分析法、ＳＧ平滑處理、紅邊分、連續(xù)統(tǒng)去除法和植被指數(shù)法等（丁圣彥等，２００４）。本文選用導(dǎo)數(shù)光譜分ＳＧ卷積平滑、紅邊位移分析以及連續(xù)統(tǒng)去除法對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。逡逑．１光譜導(dǎo)數(shù)變換逡逑導(dǎo)數(shù)光譜技術(shù)是高光譜數(shù)據(jù)處理中使用的主要方法，包括一階變換、二階變變換以及對(duì)數(shù)變換等。利用導(dǎo)數(shù)變換能夠有效的去除噪聲等外界因素和光譜

、ｏｇ、變換形式（牛錚等，２０００；阮偉利等，２００８）。逡逑茶鮮葉原始光譜進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)處理的結(jié)果如圖３－２所示，，光譜一階導(dǎo)數(shù)與二階導(dǎo)數(shù)具有明顯的差異，但兩種變換都清晰的指波段值以及最值反射率所對(duì)應(yīng)的光譜波段信息。逡逑

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本文編號(hào)：2774743