基于可见/近红外光谱的菌草耐寒性快速评价方法构建

来源：江苏农业科学杂志2025年第第7期北京时间：

作者：李慧琳;许金钗;张圣杰;张博昱;谢夏仪;叶大鹏;翁海勇

单位：1.福建农林大学机电工程学院，福建福州 350002； 2.福建省农业信息感知技术重点实验室，福建福州 350002； 3. 福建农林大学农业人工智能研究中心，福建福州 350002； 4.新丰县现代农业产业园发展中心，广东新丰 511100

摘要：利用可见/近红外光谱(Vis/NIR)，为菌草耐寒性的非破坏性快速评估提供有效的办法。以6种不同品种的菌草为试材，在低温胁迫5 d时，采集叶片的可见/近红外光谱和8个生理指标数据，分析低温胁迫后叶片反射率、光谱指数及生理指标的变化趋势，并应用主成分分析、隶属函数、聚类分析方法对菌草苗期的耐寒性进行综合评价。低温胁迫使叶片含水率及叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、总叶绿素含量下降，丙二醛含量增加，过氧化氢酶、超氧化物歧化酶活性升高，个别品种的酶活性受到抑制。低温胁迫导致菌草叶片红边(REP)蓝移，蓝边(BEP)、黄边(YEP)红移，整体反射率上升。光谱指数TCARI、MCARI上升，RARSb、CRI550、NDVI、RNDVI、VOG1则呈现相反的模式。将14个光谱指数与生理指标进行相关性分析，筛选出9个光谱指数进行菌草耐寒性综合评价，发现绿洲七号、绿洲二号、紫象草为耐寒性较好的一类，皇竹草、巨菌草、象草为耐寒性较差的一类，与用传统评价方法得出的结论相同。结果表明，可见/近红外光谱可以为菌草耐寒性的快速、无损鉴定提供潜在的解决方案。

关键词：菌草; 耐寒性; 可见/近红外光谱; 主成分分析; 隶属函数; 聚类分析