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作(zuò)物葉綠素含量是衡量作(zuò)物長勢的重要指标，可(kě)爲作(zuò)物生(shēng)産管理(lǐ)提供依據。抽穗期是冬小麥管理(lǐ)的關鍵時期，在此期間對冬小麥追肥可(kě)以促進冬小麥葉片生(shēng)長、延長葉片功能期、提高光(guāng)合效率和*終産量。因此，對冬小麥抽穗期進行營養診斷，爲冬小麥追肥提供指導，具有重要意義。

國(guó)内外已經開發了相(xiàng)關的作(zuò)物養分(fēn)光(guāng)譜檢測儀，通過獲取敏感波長、植被指數等參數檢測葉綠素、氮素、水分(fēn)等信息。然而在利用冠層反射光(guāng)譜檢測作(zuò)物營養含量的分(fēn)析中發現，在數據源方面，除作(zuò)物和生(shēng)長期的影(yǐng)響，田間光(guāng)譜檢測過程中一般普遍存在高頻随機(jī)噪聲、儀器漂移、樣本不均勻及光(guāng)散射等對樣本的影(yǐng)響，需要對光(guāng)譜數據進行預處理(lǐ)。

該研究設計(jì)開發了一套基于微小型光(guāng)譜學傳感器的作(zuò)物冠層反射光(guāng)譜探測系統。系統主要由光(guāng)學傳感器、數據存儲及傳輸模塊、控制器組成，直接使用手機(jī)浏覽光(guāng)譜檢測控制軟件(jiàn)界面。軟件(jiàn)則包含采集參數設置、采集控制、數據管理(lǐ)3個模塊。

實驗在中國(guó)農業大(dà)學小湯山(shān)實驗基地進行，實驗當天，天氣晴朗。首先采集了作(zuò)物冠層反射光(guāng)譜，之後将采樣葉片帶回實驗室，進行葉綠素含量的标準測定。對采集的冬小麥冠層光(guāng)譜反射率進行一系列處理(lǐ)之後，對小麥葉片的葉綠素含量進行建模預測。

研究過程中，首先對原始光(guāng)譜建立了葉綠素預測模型，建模精度爲0.70，預測精度爲0.1。然後針對處理(lǐ)後的數據集重新建立了新的葉綠素預測模型，建模精度爲0.69，預測精度爲0.52。

結果表明，預處理(lǐ)後的小麥葉綠素模型的預測能力有顯著提升，該模型将進一步在田間進行應用驗證，爲後續實現大(dà)田冬小麥關鍵生(shēng)長期營養診斷和管理(lǐ)決策提供支持。