利用Dualex葉綠素儀評(píng)估食用葡萄的產(chǎn)量和質(zhì)量特征

Dualex是一款源自于法國(guó)國(guó)家科學(xué)院 (CNRS)及巴黎第十一大學(xué)技術(shù)，由奧地利PESSL公司生產(chǎn)（原法國(guó)Force-A公司）開(kāi)發(fā)的新型多功能葉片測(cè)量?jī)x。它可同時(shí)準(zhǔn)確測(cè)量葉片的葉綠素含量、葉片表層的類黃酮和花青素含量，適用于植物生理學(xué)和農(nóng)學(xué)（如水稻葉綠素濃度，玉米氮素狀況，葡萄藤等）相關(guān)研究。

其測(cè)量對(duì)象可以是單子葉植物，雙子葉植物或多年生植物。這款設(shè)備簡(jiǎn)單易用，可進(jìn)a行實(shí)時(shí)和非破壞性測(cè)量。由于不需要校準(zhǔn)標(biāo)定和事先的樣品制備，測(cè)量工作可在實(shí)驗(yàn)室或現(xiàn)場(chǎng)完成。此外，該設(shè)備在各種溫度的和環(huán)境光照條件下均可正常使用。系統(tǒng)采用專利設(shè)計(jì)，光學(xué)傳感器可進(jìn)行簡(jiǎn)單、快速、無(wú)損測(cè)量葉片中的葉綠素、多酚以及花青素。
 

Dualex便攜式智能氣象-葉綠素-花青素-黃酮醇測(cè)量?jī)x

摘要
食用葡萄是一種營(yíng)養(yǎng)價(jià)值很高的作物，需要經(jīng)常監(jiān)測(cè)，以實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)。非破壞性方法，如衛(wèi)星和近距離遙感，被廣泛用于估計(jì)作物產(chǎn)量和質(zhì)量特征，光譜植被指數(shù)（SVI）通常用于呈現(xiàn)特定地點(diǎn)的信息。本研究的目的是評(píng)估從veraison到收獲的食用葡萄在不同生長(zhǎng)階段從衛(wèi)星和近端傳感獲得的SVI。這項(xiàng)研究在連續(xù)三年（2015年至2017年）在商業(yè)食用葡萄園（Vitis vinifera cv.Thompson Seedless）中進(jìn)行。利用衛(wèi)星圖像（Landsat 8）和近距離遙感計(jì)算了標(biāo)準(zhǔn)化差異植被指數(shù)（NDVI）和綠色標(biāo)準(zhǔn)化差異植被指數(shù)（GNDVI），以評(píng)估鮮食葡萄的產(chǎn)量和質(zhì)量特征。SVI與不同的測(cè)量日期和傳感方法表現(xiàn)出不同程度的相關(guān)性。與NDVI相比，收獲時(shí)基于衛(wèi)星的GNDVI與作物質(zhì)量特征的相關(guān)性更高（漿果直徑r=0.522，pH r=0.537，漿果變形r=0.629）。與NDVI相比，veraison中部基于近端的GNDVI呈現(xiàn)出更高的相關(guān)性（r=−漿果直徑為0.682，r=−0.565（對(duì)于berry變形）。與衛(wèi)星遙感相比，近距離遙感在葡萄產(chǎn)量和品質(zhì)特征方面更為準(zhǔn)確。

關(guān)鍵詞：光譜植被指數(shù)；精密葡萄栽培；遙感；餐桌上的葡萄；作物產(chǎn)量和質(zhì)量評(píng)估

Satellite and Proximal Sensing to Estimate the Yield and Quality of Table Grapes

Abstract
Table grapes are a crop with high nutritional value that need to be monitored often to achieve high yield and quality. Non-destructive methods, such as satellite and proximal sensing, are widely used to estimate crop yield and quality characteristics, and spectral vegetation indices (SVIs) are commonly used to present site specific information. The aim of this study was the assessment of SVIs derived from satellite and proximal sensing at different growth stages of table grapes from veraison to harvest. The study took place in a commercial table grape vineyard (Vitis vinifera cv. Thompson Seedless) during three successive cultivation years (2015–2017). The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI) were calculated by employing satellite imagery (Landsat 8) and proximal sensing (Crop Circle ACS 470) to assess the yield and quality characteristics of table grapes. The SVIs exhibited different degrees of correlations with different measurement dates and sensing methods. Satellite-based GNDVI at harvest presented higher correlations with crop quality characteristics (r = 0.522 for berry diameter, r = 0.537 for pH, r = 0.629 for berry deformation) compared with NDVI. Proximal-based GNDVI at the middle of veraison presented higher correlations compared with NDVI (r = −0.682 for berry diameter, r = −0.565 for berry deformation). Proximal sensing proved to be more accurate in terms of table grape yield and quality characteristics compared to satellite sensing. 
Keywords:spectral vegetation index; precision viticulture; remote sensing; table grapes; crop yield and quality estimation

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