在植物必需的大量营养元素中，氮(N)、镁(Mg)和钾(K)是植物生长、开花和结果的关键元素。叶绿素是植物光合作用的基础，而低水平的N、Mg和K供给会阻碍植物叶绿素合成，从而严重影响相关产量与产出品质。植物叶片的叶绿素密度(CH.D)常被用作快速无损地诊断缺N/Mg/K状态的指标。而且叶片组织的CH.D与可见近红外光谱的反射率有较强的相关性。虽然利用叶绿素计(如SPAD)、可见近红外光谱等非破坏性快速诊断方法可成功地从正常叶片中识别出N/Mg/K缺乏的叶片，但是如何进一步区分不同类型的缺素状态是研究难点。本研究基于CH.D分布特征提出了一种可分别判断黄瓜叶片缺N/Mg/K状态的新方法。首先利用可见近红外(430~960nm)高光谱成像技术采集了缺素叶片的光谱图像。然后采用高效液相色谱法(HPLC)测定了各样品的CH.D。在光谱预处理方面，通过感兴趣区域(ROI)方法提取了叶片平均光谱并结合标准化与平滑算法抑制了噪声信号。基于多种线性算法如PLS、iPLS、SiPLS与GA-iPLS建立了CH.D定量回归模型并使用像素点光谱的分析结果绘制了缺素组叶片与对照组叶片的CH.D分布图。研究结果表明，与对照组的CH.D分布图相比，缺氮的整个叶片的CH.D呈现下降，缺镁叶片在主叶脉间呈低CH.D，缺钾叶片的边沿CH.D较低。从CH.D分布图中提取的特征(平均值与标准差等)被用于分别诊断缺N/Mg/K的黄瓜叶片，准确率达到了96.67%。该研究证实了CH.D分布特征可实现早期分别诊断叶片缺N/Mg/K状态，对及时指导追肥以增产具有重要意义。

　　图1利用高光谱成像技术进行营养缺乏诊断的流程图

　　图2 (a) HPLC的采样区域;(b) 不同黄瓜植株节点处N/Mg/K缺乏组和对照组的CH.D平均值

　　图3 CH.D分布图 (a-c)对照组的黄瓜叶片;(d-f)缺氮黄瓜叶片;(g-i)缺镁黄瓜叶片;(j-l)缺钾黄瓜叶片

　　图4 (a)黄瓜叶片边缘的ROI-1和叶片中心区域的ROI-2的示意图(叶脉为参考坐标，在实验中已分割);(b)黄瓜叶片CH.D分布特征三维聚类图

　　来源：Shi J, Wang Y, Li Z, et al. Simultaneous and nondestructive diagnostics of nitrogen/magnesium/potassium-deficient cucumber leaf based on chlorophyll density distribution features[J]. Biosystems Engineering, 2021.

　　编辑：张金诺