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PolyPen RP-410手持式植物反射光譜測(cè)量?jī)x

 

PolyPen RP 410手持式植物光譜測(cè)量?jī)x通過內(nèi)部光源（氙氣白熾燈380-1050nm）測(cè)定植物葉片的反射光譜，也可以測(cè)定其他光源的透光度和吸光率。PolyPen在軟件中內(nèi)置了幾乎所有常用的植物反射光譜指數(shù)公式，例如NDVI，PRI，NDGI等。測(cè)得的數(shù)據(jù)以圖形或數(shù)據(jù)表的形式實(shí)時(shí)顯示在儀器的顯示屏上。這些數(shù)據(jù)都可以儲(chǔ)存在儀器的內(nèi)存里并傳輸?shù)诫娔X里。

PolyPen RP 410由可充電鋰電池供電，不需要使用電腦即可獨(dú)立進(jìn)行測(cè)量。儀器配備全彩色觸屏顯示器、內(nèi)置光源、內(nèi)置GPS和用于固定樣品的無(wú)損葉夾。葉夾具備進(jìn)行光源和檢測(cè)器校準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)參照物。

 

應(yīng)用領(lǐng)域：

?植物反射光譜測(cè)量

?植物脅迫響應(yīng)

?色素組成變化

?氮素含量變化

?產(chǎn)量估測(cè)

 

技術(shù)特點(diǎn)：

?目前最便攜的測(cè)量植物葉片反射光譜的高光譜測(cè)量?jī)x。

?自動(dòng)計(jì)算常用的植物反射光譜指數(shù)，也可計(jì)算用戶定制的指數(shù)，同時(shí)提供高精度反射光譜圖。

?非破壞性原位測(cè)量。

?手持式儀器，電池供電，無(wú)需外部電腦，便于野外測(cè)量。

?內(nèi)置GPS

 

技術(shù)參數(shù)：

?光譜檢測(cè)范圍：

 PolyPen RP 410 UVIS光譜響應(yīng)范圍為380-790nm

 PolyPen RP 410 NIR光譜響應(yīng)范圍為640-1050nm

?測(cè)量光譜曲線：反射率曲線、吸收率曲線

?內(nèi)置植被指數(shù)：

 PolyPen RP 410 UVIS：NDVI、SR、綠度指數(shù)、MCARI、TCARI、TVI、ZMI、SRPI、NPQI、PRI、NPCI、Carter指數(shù)、SIPI、GM1、ARI1、ARI2、CRI1、CRI2。

 PolyPen RP 410 NIR：NDVI、SR、MCARI1、OSAVI、MCARI、TCARI、ZMI、Ctr2、GM2

?光源：氙氣白熾燈380-1050nm

?光譜響應(yīng)半寬度：8nm

?光譜雜散光：-30dB

?光學(xué)孔徑：7mm

?掃描速度：約100ms

?觸控屏：240×320像素，65535色

?內(nèi)存：16MB（可存儲(chǔ)4000組以上測(cè)量數(shù)據(jù)）

?系統(tǒng)數(shù)據(jù)：16位數(shù)模轉(zhuǎn)換

?   動(dòng)態(tài)范圍：高增益 1:4300；低增益 1:13000

?內(nèi)置GPS模塊：最大精度＜1.5m

?通訊方式：USB

?軟件功能：自動(dòng)計(jì)算內(nèi)置植被指數(shù)、計(jì)算用戶自定義植被指數(shù)、實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)圖和數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)導(dǎo)出為Excel、GPS地圖、固件升級(jí)，Windows XP及以上系統(tǒng)適用

?光譜反射標(biāo)準(zhǔn)配件（選配）：提供最高的漫反射值（99%）。光譜平面涵蓋UV-VIS-NIR光譜，保證+/-1%的光學(xué)平面。用于光源和檢測(cè)器的校準(zhǔn)。

?尺寸：15×7.5×4cm

?重量：300g

?外殼：防水濺外殼

?電池：2600mAh可充電鋰電池，通過USB接口連接電腦充電

?續(xù)航時(shí)間：可連續(xù)測(cè)量48小時(shí)

?工作條件：溫度0~55℃，相對(duì)濕度0-95%（無(wú)冷凝水）

?存放條件：溫度-10~60℃，相對(duì)濕度0-95%（無(wú)冷凝水）

 

軟件界面

 

 

應(yīng)用案例

 

德國(guó)波恩大學(xué)使用RP400光譜儀測(cè)量反射光譜植被指數(shù)PRI、NPCI、GI、NDVI等研究鐵毒害對(duì)水稻的影響（Wu，2019）。

 

歐盟委員會(huì)聯(lián)合研究中心通過無(wú)人機(jī)遙測(cè)技術(shù)研究葉緣焦枯病菌在橄欖樹中的感染。同時(shí)通過FluorPen葉綠素?zé)晒鈨x和RP400光譜儀直接檢測(cè)葉片的葉綠素?zé)晒夂头瓷涔庾V植被指數(shù)，用于對(duì)照修正無(wú)人機(jī)遙測(cè)數(shù)據(jù)。研究結(jié)果發(fā)表在《Nature Plants》（Zarco-Tejada，2018）。

 

參考文獻(xiàn)

1. Poblete, T., Camino, C., Beck, P. S. A.,A., Hornero, A., et al. 2020. Detection of Xylella fastidiosa in  fastidiosa infection symptoms with airborne multispectr tral and thermal imagery: Assessing bandset redu eduction performance from hyperspectral analysis. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 162, 27–40.

2. Junker L. V., Rascher U., Jaenicke H., et al. 2019. Detection of plant stress responses in aphid-infested lettuce using non-invasive detection methods. Integrated Protection in Field Vegetables IOBC OBC-WPRS Bulletin Vol.142, 2019 . 8-16 8

3. Wu, L.B., Holtkamp, F., Wairich, A., & Frei, M. 2019. Potassium Ion Channel Gene OsAKT1 Affects Iron Translocation in Rice Plants Exposed to Iron Toxicity. Frontiers in Plant Science, 10.

4. Bartak, M., Hajek, J., Morkusova, J., et al. 2018. Dehydration-induced changes in spec pectral reflectance indices and chlorophyll fluorescence of Antarctic e of Antarctic lichens with different thallus color, and intrathall intrathalline photobiont. Acta Physiologiae Plantarum, 40(10 10).

5. Bartak, M., Mishra, K.B., Mareckova A, M. 2018. Spectral reflectance indices sense desiccation induced changes in the thalli of Antarctic lichen Dermatocarpon polyphyllizum. Czech Polar Reports 8 (2): 249-259.

6. Gálvez, S., Mérida-García, R., Camino Ino, C. et al. 2018. Hotspots in the genomic architectu hitecture of field droughtresponses in wheat as breeding targets. Functional & Integrative Genomics.

7. Nuttall, J. G., Perry, E. M., Delahunt Ty, A. J. et al. 2018. Frost response in wheat and early detection using proximal sensors. Journal of Agrono f Agronomy and Crop Science, 205(2), 220–234.

8. Sytar O., Zivcak M., Olsovska K., Breststic M. 2018 Perspectives in High-Throughput Phenotyping of Qualitative Traits at the Whole-Plant Level. In: Sengar R., Singh A. (eds) Eco-friendly Agro-biolog logical Techniques for Enhancing Crop Productivity. Springer, Singapore.

9. Zarco-Tejada, P. J., Camino, C., Beck, P. S. A., Calderon, R., Hornero, A., et al. 2018. Previsual symptoms of Xylella fastidiosa infection revealed in spectral plant-trait alterations. Nature Plants, 4(7), 4 ts, 4(7), 432–439.

10. A Niglas, et al. 2017. Short-term effects of light quality on leaf gas exchange and hydraulic properties of silver birch (Betula pendula). Tree Physiology 37(9): 1218-1228

11. M Ashrafuzzaman, et al. 2017. Diagnosing ozone stress and differential tolerance in rice (Oryza sativa L.) with ethylenediurea (EDU). Environmental Pollution 230: 339-350

12. M López-López, et al. 2016. Early Detection and Quantification of Almond Red Leaf Blotch Using High-Resolution Hyperspectral and Thermal Imagery. Remote Sens. 8(4): 276

13. PJ Zarco-Tejada, et al. 2016. Seasonal stability of chlorophyll fluorescence quantified from airborne hyperspectral imagery as an indicator of net photosynthesis in the context of precision agriculture. Remote Sensing of Environment 179: 89-103

14. VV Ptushenko, et al. 2015. Possible reasons of a decline in growth of Chinese cabbage under a combined narrowband red and blue light in comparison with illumination by high-pressure sodium lamp. Scientia Horticulturae 194: 267-277

15. VV Ptushenko, et al. 2014. Chlorophyll fluorescence induction, chlorophyll content, and chromaticity characteristics of leaves as indicators of photosynthetic apparatus senescence in arboreous plants. Biochemistry (Moscow) 79: 260-272

 

內(nèi)置計(jì)算公式的植物光譜指數(shù)：

?歸一化差值植被指數(shù)Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)

參考文獻(xiàn)：Rouse et al. (1974)

公式：NDVI = (R_NIR - R_RED ) / (R_NIR + R_RED )

?簡(jiǎn)單比值植被指數(shù)Simple Ratio Index (SR)

參考文獻(xiàn)：Jordan (1969); Rouse et al. (1974)

公式：SR = R_NIR / R_RED

?改進(jìn)的葉綠素吸收反射指數(shù)1 Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index 1 (MCARI1)

參考文獻(xiàn)：Haboudane et al. (2004)

公式：MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R₇₉₀- R₆₇₀) - 1.3 * (R₇₉₀- R₅₅₀)]

?最優(yōu)化土壤調(diào)整植被指數(shù)Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)

參考文獻(xiàn)：Rondeaux et al. (1996)

公式：OSAVI = (1 + 0.16) * (R₇₉₀- R₆₇₀) / (R₇₉₀- R₆₇₀ + 0.16)

?綠度指數(shù)Greenness Index (G)

公式：G = R₅₅₄ / R₆₇₇

?改進(jìn)的葉綠素吸收反射指數(shù)Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI)

參考文獻(xiàn)：Daughtry et al. (2000)

公式：MCARI = [(R₇₀₀- R₆₇₀) - 0.2 * (R₇₀₀- R₅₅₀)] * (R₇₀₀/ R₆₇₀)

?轉(zhuǎn)換類胡蘿卜素指數(shù)Transformed CAR Index (TCARI)

參考文獻(xiàn)：Haboudane et al. (2002)

公式：TSARI = 3 * [(R₇₀₀- R₆₇₀) - 0.2 * (R₇₀₀- R₅₅₀) * (R₇₀₀/ R₆₇₀)]

?三角植被指數(shù)Triangular Vegetation Index (TVI)

參考文獻(xiàn)：Broge and Leblanc (2000)

公式：TVI = 0.5 * [120 * (R₇₅₀- R₅₅₀) - 200 * (R₆₇₀- R₅₅₀)]

?Zarco-Tejada & Miller 指數(shù)Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI)

參考文獻(xiàn)：Zarco-Tejada et al. (2001)

公式：ZMI = R₇₅₀ / R₇₁₀

?簡(jiǎn)單比值色素指數(shù)Simple Ratio Pigment Index (SRPI)

參考文獻(xiàn)：Pe?uelas et al. (1995)

公式：SRPI = R₄₃₀ / R₆₈₀

?歸一化脫鎂作用指數(shù)Normalized Phaeophytinization Index (NPQI)

參考文獻(xiàn)：Barnes et al. (1992)

公式：NPQI = (R₄₁₅- R₄₃₅) / (R₄₁₅+ R₄₃₅)

?光化學(xué)植被反射指數(shù)Photochemical Reflectance Index (PRI)

參考文獻(xiàn)：Gamon et al. (1992)

公式：PRI = (R₅₃₁- R₅₇₀) / (R₅₃₁+ R₅₇₀)

?歸一化色素葉綠素指數(shù)Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI)

參考文獻(xiàn)：Pe?uelas et al. (1994)

公式：NPCI = (R₆₈₀- R₄₃₀) / (R₆₈₀+ R₄₃₀)

?Carter指數(shù)Carter Indices

參考文獻(xiàn)：Carter (1994), Carter et al. (1996)

公式：Ctr1 = R₆₉₅ / R₄₂₀; Ctr2 = R₆₉₅ / R₇₆₀

?結(jié)構(gòu)加強(qiáng)色素指數(shù)Structure Intensive Pigment Index (SIPI)

參考文獻(xiàn)：Pe?uelas et al. (1995)

公式：SIPI = (R₇₉₀- R₄₅₀) / (R₇₉₀+ R₆₅₀)

?Gitelson and Merzlyak 指數(shù) Gitelson and Merzlyak Indices

參考文獻(xiàn)：Gitelson & Merzlyak (1997)

公式：GM1 = R₇₅₀/ R₅₅₀; GM2 = R₇₅₀/ R₇₀₀

?花青素反射指數(shù)Anthocyanin Reflectance Indices

參考文獻(xiàn)：Gitelson et al. (2001)

公式：ARI1 = 1/R₅₅₀ – 1/R₇₀₀; ARI2 = R₈₀₀ * (1/R₅₅₀ – 1/R₇₀₀)

?類胡蘿卜素反射指數(shù)Carotenoid Reflectance Indices

參考文獻(xiàn)：Gitelson et al. (2002)

公式：CRI1 = 1/R₅₁₀ – 1/R₅₅₀; CRI2 = 1/R₅₁₀ – 1/R₇₀₀

 

產(chǎn)地：歐洲