基于冠層光譜的設(shè)施番茄水分精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)模型構(gòu)建與應(yīng)用研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1設(shè)施番茄產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀與水分管理重要性番茄作為全球廣泛種植的蔬菜作物，不僅是人們?nèi)粘ｏ嬍持械闹匾M成部分，還在食品加工等行業(yè)中占據(jù)關(guān)鍵地位。設(shè)施番茄栽培，通過(guò)搭建溫室、大棚等設(shè)施，為番茄生長(zhǎng)創(chuàng)造了相對(duì)可控的環(huán)境，有效克服了自然氣候條件的限制，極大地拓展了番茄的種植區(qū)域和生長(zhǎng)周期，使得番茄能夠?qū)崿F(xiàn)周年生產(chǎn)與供應(yīng)，對(duì)保障蔬菜市場(chǎng)的穩(wěn)定供應(yīng)起著不可替代的作用。近年來(lái)，隨著設(shè)施農(nóng)業(yè)技術(shù)的不斷進(jìn)步與普及，全球設(shè)施番茄的種植面積持續(xù)擴(kuò)大，產(chǎn)量穩(wěn)步提升，在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)中所占的比重也日益增加。例如，中國(guó)作為設(shè)施農(nóng)業(yè)大國(guó)，設(shè)施番茄的種植面積和產(chǎn)量均位居世界前列，山東、河北、遼寧等地成為設(shè)施番茄的主產(chǎn)區(qū)，為當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民增收做出了重要貢獻(xiàn)。在設(shè)施番茄的生長(zhǎng)過(guò)程中，水分是至關(guān)重要的因素之一，對(duì)番茄的生長(zhǎng)發(fā)育、產(chǎn)量形成和品質(zhì)優(yōu)劣起著決定性作用。水分直接參與番茄植株體內(nèi)的光合作用、蒸騰作用、養(yǎng)分運(yùn)輸?shù)纫幌盗猩砩^(guò)程，是維持植株正常生命活動(dòng)的基礎(chǔ)。適宜的水分供應(yīng)能夠確保番茄植株生長(zhǎng)健壯，根系發(fā)達(dá)，葉片翠綠，從而為高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。相反，水分不足會(huì)導(dǎo)致番茄植株生長(zhǎng)緩慢，葉片萎蔫，光合作用受阻，果實(shí)發(fā)育不良，產(chǎn)量大幅下降；而水分過(guò)多則容易引發(fā)根系缺氧、病害滋生，同樣會(huì)對(duì)番茄的生長(zhǎng)和產(chǎn)量產(chǎn)生負(fù)面影響。研究表明，在水分虧缺條件下，番茄的株高、葉面積指數(shù)、花和果數(shù)量以及果實(shí)大小都會(huì)受到抑制，產(chǎn)量和品質(zhì)顯著下降。同時(shí)，水分管理還與番茄的品質(zhì)密切相關(guān)，合理的水分供應(yīng)能夠使番茄果實(shí)色澤鮮艷、口感鮮美、營(yíng)養(yǎng)豐富，提高其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。因此，科學(xué)精準(zhǔn)的水分管理是實(shí)現(xiàn)設(shè)施番茄高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。1.1.2傳統(tǒng)水分監(jiān)測(cè)方法的局限性傳統(tǒng)的設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)方法主要包括烘干稱重法、張力計(jì)法、電阻法、中子儀法等。烘干稱重法作為經(jīng)典的測(cè)量方法，通過(guò)將采集的土壤或植株樣本在高溫下烘干至恒重，計(jì)算前后重量差來(lái)確定水分含量。這種方法雖然測(cè)量結(jié)果相對(duì)準(zhǔn)確，但操作過(guò)程繁瑣，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力，且對(duì)樣本具有破壞性，無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、連續(xù)監(jiān)測(cè)。例如，在進(jìn)行大規(guī)模的設(shè)施番茄種植水分監(jiān)測(cè)時(shí)，需要頻繁采集大量樣本，不僅增加了勞動(dòng)強(qiáng)度，還可能因采樣時(shí)間間隔較長(zhǎng)而錯(cuò)過(guò)水分變化的關(guān)鍵信息，無(wú)法及時(shí)調(diào)整灌溉策略。張力計(jì)法是利用張力計(jì)測(cè)量土壤水吸力，從而間接反映土壤水分狀況。然而，該方法受土壤質(zhì)地、溫度等因素影響較大，測(cè)量精度有限，且測(cè)量范圍較窄，在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的局限性。電阻法是基于土壤水分含量與電阻值之間的關(guān)系來(lái)測(cè)量水分，但同樣容易受到土壤鹽分、有機(jī)質(zhì)含量等因素的干擾，導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果不準(zhǔn)確。中子儀法雖然能夠快速測(cè)定土壤水分，但由于其使用的放射性物質(zhì)存在安全隱患，對(duì)操作人員和環(huán)境具有一定的危害，限制了其在實(shí)際生產(chǎn)中的廣泛應(yīng)用。此外，這些傳統(tǒng)水分監(jiān)測(cè)方法還存在時(shí)空局限性。在空間上，傳統(tǒng)方法往往只能獲取局部點(diǎn)位的水分信息，難以全面反映整個(gè)設(shè)施番茄種植區(qū)域的水分分布情況。對(duì)于大面積的設(shè)施栽培，不同區(qū)域的土壤條件、微氣候環(huán)境等存在差異，僅依靠少數(shù)點(diǎn)位的測(cè)量數(shù)據(jù)無(wú)法準(zhǔn)確指導(dǎo)灌溉決策。在時(shí)間上，傳統(tǒng)方法難以實(shí)現(xiàn)對(duì)水分的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，無(wú)法及時(shí)捕捉到水分的快速變化，導(dǎo)致灌溉時(shí)機(jī)把握不準(zhǔn)確，容易造成水資源的浪費(fèi)或灌溉不足，影響番茄的生長(zhǎng)和產(chǎn)量。1.1.3基于冠層光譜監(jiān)測(cè)的研究意義基于冠層光譜監(jiān)測(cè)的設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)，為解決傳統(tǒng)水分監(jiān)測(cè)方法的局限性提供了新的途徑，具有重要的研究意義。從精準(zhǔn)灌溉的角度來(lái)看，該技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)、快速、準(zhǔn)確地獲取設(shè)施番茄冠層的水分信息，通過(guò)對(duì)光譜數(shù)據(jù)的分析和處理，精確判斷番茄植株的水分狀況，從而為精準(zhǔn)灌溉提供科學(xué)依據(jù)。根據(jù)植株的實(shí)際需水情況，實(shí)現(xiàn)適時(shí)、適量的灌溉，避免了盲目灌溉造成的水資源浪費(fèi)和灌溉不足，提高了水資源的利用效率。例如，通過(guò)冠層光譜監(jiān)測(cè)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)番茄植株出現(xiàn)水分虧缺時(shí)，及時(shí)啟動(dòng)灌溉系統(tǒng)，補(bǔ)充適量的水分，確保植株正常生長(zhǎng)；而當(dāng)水分充足時(shí)，減少灌溉量，避免過(guò)度灌溉。這不僅有助于提高番茄的產(chǎn)量和品質(zhì)，還能降低生產(chǎn)成本，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展。在水資源高效利用方面，基于冠層光譜監(jiān)測(cè)的水分管理技術(shù)能夠優(yōu)化灌溉策略，提高水資源的利用效率。隨著全球水資源短缺問(wèn)題日益嚴(yán)峻，農(nóng)業(yè)作為用水大戶，提高水資源利用效率顯得尤為重要。利用冠層光譜監(jiān)測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)施番茄水分的精準(zhǔn)調(diào)控，可以減少水資源的無(wú)效消耗，使有限的水資源得到更合理的分配和利用。這對(duì)于緩解水資源緊張局面，保障農(nóng)業(yè)用水安全具有重要意義。對(duì)于設(shè)施番茄產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而言，該技術(shù)的應(yīng)用有助于推動(dòng)設(shè)施農(nóng)業(yè)的智能化、精準(zhǔn)化發(fā)展。隨著科技的不斷進(jìn)步，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程加速，智能化、精準(zhǔn)化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)成為未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)?；诠趯庸庾V監(jiān)測(cè)的水分監(jiān)測(cè)診斷模型，是農(nóng)業(yè)智能化發(fā)展的重要組成部分，它與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)設(shè)施番茄生長(zhǎng)環(huán)境的全方位監(jiān)測(cè)和智能化管理，提高設(shè)施農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率和管理水平，增強(qiáng)設(shè)施番茄產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)設(shè)施番茄產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1冠層光譜技術(shù)在植物水分監(jiān)測(cè)的應(yīng)用進(jìn)展冠層光譜技術(shù)作為一種快速、無(wú)損的監(jiān)測(cè)手段，在植物水分監(jiān)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的研究與應(yīng)用。國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者圍繞冠層光譜與植物水分含量之間的關(guān)系展開(kāi)了深入探索，取得了一系列具有重要價(jià)值的研究成果。在國(guó)外，早期的研究主要集中在揭示植物水分脅迫對(duì)冠層光譜特征的影響機(jī)制。例如，研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)植物遭受水分虧缺時(shí)，葉片細(xì)胞內(nèi)的水分減少，導(dǎo)致葉片的結(jié)構(gòu)和生理功能發(fā)生變化，進(jìn)而引起冠層光譜反射率在特定波段范圍內(nèi)發(fā)生顯著改變。在近紅外波段（760-1300nm），水分脅迫會(huì)使植物葉片的反射率降低，這是因?yàn)樗趾康臏p少影響了葉片內(nèi)部的細(xì)胞結(jié)構(gòu)和水分對(duì)近紅外光的吸收特性。隨著研究的不斷深入，學(xué)者們開(kāi)始嘗試?yán)霉趯庸庾V數(shù)據(jù)構(gòu)建植物水分監(jiān)測(cè)模型。通過(guò)對(duì)大量不同植物品種、不同生長(zhǎng)階段以及不同水分脅迫程度下的冠層光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，篩選出與植物水分含量密切相關(guān)的光譜特征參數(shù)，如光譜反射率、光譜植被指數(shù)等，并運(yùn)用多元線性回歸、偏最小二乘回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等統(tǒng)計(jì)分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立了多種基于冠層光譜的植物水分監(jiān)測(cè)模型。這些模型在一定程度上能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)植物的水分含量，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)灌溉提供了科學(xué)依據(jù)。國(guó)內(nèi)在冠層光譜技術(shù)應(yīng)用于植物水分監(jiān)測(cè)方面的研究起步相對(duì)較晚，但近年來(lái)發(fā)展迅速。眾多科研團(tuán)隊(duì)積極開(kāi)展相關(guān)研究工作，在理論研究和實(shí)際應(yīng)用方面都取得了顯著進(jìn)展。在理論研究方面，深入探討了不同植物種類在水分脅迫條件下冠層光譜的響應(yīng)規(guī)律，明確了不同植物對(duì)水分變化的光譜敏感波段存在差異。例如，水稻的葉片水分敏感波段主要分布在近紅外和短波紅外波段，而小麥在開(kāi)花期，葉片含水量（LWC）的敏感波段主要集中在可見(jiàn)光和近紅外波段，在孕穗期和乳熟期，則分布在近紅外和短波紅外波段。在實(shí)際應(yīng)用方面，結(jié)合我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際需求，將冠層光譜技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)相結(jié)合，研發(fā)了一系列適用于不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景的植物水分監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地獲取植物冠層的光譜信息，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析和處理，快速判斷植物的水分狀況，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的精準(zhǔn)灌溉提供了有力的技術(shù)支持。1.2.2設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)相關(guān)研究成果針對(duì)設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用了多種方法和技術(shù)進(jìn)行研究，取得了較為豐富的成果。在傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法方面，除了前文提到的烘干稱重法、張力計(jì)法、電阻法、中子儀法等用于土壤水分監(jiān)測(cè)外，還包括一些針對(duì)番茄植株生理指標(biāo)的監(jiān)測(cè)方法。例如，通過(guò)測(cè)量番茄葉片的氣孔導(dǎo)度、蒸騰速率、葉水勢(shì)等生理參數(shù)來(lái)間接反映植株的水分狀況。氣孔導(dǎo)度是衡量植物葉片氣孔開(kāi)放程度的重要指標(biāo)，當(dāng)番茄植株水分充足時(shí)，氣孔導(dǎo)度較大，有利于二氧化碳的吸收和光合作用的進(jìn)行；而在水分虧缺條件下，氣孔導(dǎo)度會(huì)減小，以減少水分的散失。然而，這些生理指標(biāo)的測(cè)量通常需要專業(yè)的儀器設(shè)備和復(fù)雜的操作過(guò)程，且對(duì)植株具有一定的損傷，難以實(shí)現(xiàn)大面積、實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，一些新興的監(jiān)測(cè)技術(shù)逐漸應(yīng)用于設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。其中，基于圖像識(shí)別技術(shù)的監(jiān)測(cè)方法得到了廣泛關(guān)注。通過(guò)對(duì)番茄植株的圖像進(jìn)行采集和分析，提取與水分狀況相關(guān)的特征信息，如葉片顏色、形態(tài)、紋理等，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立水分狀況識(shí)別模型。研究表明，在不同水分狀態(tài)下，番茄葉片的顏色會(huì)發(fā)生明顯變化，水分虧缺時(shí)葉片顏色會(huì)變深，通過(guò)對(duì)圖像中葉片顏色的量化分析，可以初步判斷植株的水分狀況。此外，利用多光譜成像技術(shù)獲取番茄植株在多個(gè)波段的圖像信息，能夠更全面地反映植株的水分狀態(tài)，提高水分監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性。在模型構(gòu)建方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者建立了多種用于設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)的模型。基于作物水分生產(chǎn)函數(shù)的模型，通過(guò)分析番茄生長(zhǎng)過(guò)程中水分與產(chǎn)量之間的關(guān)系，建立數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)番茄的需水量和水分虧缺對(duì)產(chǎn)量的影響。這些模型考慮了番茄的生長(zhǎng)階段、氣象條件、土壤水分等因素，但模型參數(shù)的確定較為復(fù)雜，需要大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)支持。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等，通過(guò)對(duì)大量的冠層光譜數(shù)據(jù)、生理指標(biāo)數(shù)據(jù)以及環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立水分監(jiān)測(cè)模型。這些模型具有較強(qiáng)的非線性擬合能力和泛化能力，能夠較好地適應(yīng)不同的生產(chǎn)環(huán)境和數(shù)據(jù)特征，但模型的訓(xùn)練需要較高的計(jì)算資源和時(shí)間成本。1.2.3研究現(xiàn)狀總結(jié)與不足綜上所述，目前在基于冠層光譜的設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷研究方面已經(jīng)取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。現(xiàn)有研究建立的水分監(jiān)測(cè)模型大多是基于特定的試驗(yàn)條件和品種，模型的通用性和適應(yīng)性有待提高。不同地區(qū)的設(shè)施栽培環(huán)境、土壤條件、番茄品種等存在差異，使得同一模型在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中可能無(wú)法準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)番茄的水分狀況。在實(shí)際生產(chǎn)中，設(shè)施番茄的生長(zhǎng)受到多種因素的綜合影響，如溫度、光照、養(yǎng)分、病蟲(chóng)害等，而目前的研究往往只側(cè)重于水分因素，對(duì)其他因素的考慮不夠全面。這些因素之間可能存在相互作用，共同影響番茄的生長(zhǎng)和水分狀況，因此，建立綜合考慮多因素影響的水分監(jiān)測(cè)模型是未來(lái)研究的重要方向。此外，冠層光譜數(shù)據(jù)的采集和處理技術(shù)還需要進(jìn)一步完善。目前的光譜采集設(shè)備在便攜性、穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)采集效率等方面還存在一定的局限性，同時(shí)，如何從大量的光譜數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地提取與水分含量相關(guān)的特征信息，提高數(shù)據(jù)處理的效率和精度，也是需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容1.3.1研究目標(biāo)本研究旨在構(gòu)建一套基于冠層光譜的設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)施番茄水分狀況的精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與診斷，為設(shè)施番茄的精準(zhǔn)灌溉提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。具體目標(biāo)如下：解析光譜響應(yīng)機(jī)制：系統(tǒng)研究設(shè)施番茄在不同水分條件下冠層光譜的響應(yīng)特征，明確冠層光譜反射率與番茄水分含量之間的內(nèi)在關(guān)系，深入揭示番茄水分脅迫對(duì)冠層光譜特征的影響機(jī)制。通過(guò)對(duì)不同生長(zhǎng)階段、不同水分脅迫程度下番茄冠層光譜數(shù)據(jù)的采集與分析，篩選出對(duì)番茄水分含量變化最為敏感的光譜波段和特征參數(shù)，為后續(xù)的模型構(gòu)建奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。建立精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)模型：運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合所獲取的冠層光譜數(shù)據(jù)、番茄水分含量以及其他相關(guān)環(huán)境因素?cái)?shù)據(jù)，構(gòu)建高精度、高可靠性的設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷模型。在模型構(gòu)建過(guò)程中，充分考慮多種因素對(duì)番茄水分狀況的綜合影響，優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，使其能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)不同環(huán)境條件下設(shè)施番茄的水分含量，為精準(zhǔn)灌溉提供可靠的決策依據(jù)。驗(yàn)證與推廣模型：利用獨(dú)立的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)所構(gòu)建的水分監(jiān)測(cè)診斷模型進(jìn)行全面驗(yàn)證，評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確性。通過(guò)實(shí)際應(yīng)用案例分析，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诓煌O(shè)施栽培環(huán)境、不同番茄品種下的適用性和有效性。在此基礎(chǔ)上，對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化和完善，提出切實(shí)可行的模型應(yīng)用方案和技術(shù)指導(dǎo)，推動(dòng)該模型在設(shè)施番茄生產(chǎn)中的廣泛應(yīng)用，提高設(shè)施農(nóng)業(yè)的智能化、精準(zhǔn)化水平，促進(jìn)設(shè)施番茄產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。1.3.2研究?jī)?nèi)容為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本研究將圍繞以下幾個(gè)方面展開(kāi)具體內(nèi)容的研究：光譜數(shù)據(jù)采集與分析：在設(shè)施番茄生長(zhǎng)周期內(nèi)，利用專業(yè)的光譜測(cè)量設(shè)備，如地物光譜儀、高光譜成像儀等，定期采集不同水分處理下番茄冠層的光譜數(shù)據(jù)。同時(shí)，同步測(cè)定番茄植株的水分含量、生長(zhǎng)指標(biāo)以及環(huán)境因素?cái)?shù)據(jù)，包括土壤水分、溫度、光照強(qiáng)度、空氣濕度等。對(duì)采集到的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、平滑、歸一化等，以消除噪聲和干擾因素的影響，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。運(yùn)用光譜分析技術(shù)，對(duì)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分析，研究不同水分條件下番茄冠層光譜反射率的變化規(guī)律，確定與番茄水分含量密切相關(guān)的光譜波段和特征參數(shù)。特征波長(zhǎng)篩選：采用多種特征波長(zhǎng)篩選方法，如相關(guān)分析、主成分分析、遺傳算法等，從大量的光譜數(shù)據(jù)中篩選出對(duì)番茄水分含量最為敏感的特征波長(zhǎng)。通過(guò)比較不同篩選方法的效果，確定最優(yōu)的特征波長(zhǎng)組合，減少數(shù)據(jù)維度，降低模型的復(fù)雜度，提高模型的運(yùn)算效率和準(zhǔn)確性。模型構(gòu)建與驗(yàn)證：基于篩選出的特征波長(zhǎng)和采集到的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用多元線性回歸、偏最小二乘回歸、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷模型。對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，通過(guò)交叉驗(yàn)證、獨(dú)立驗(yàn)證等方法評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確性，比較不同模型的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇最優(yōu)的模型作為最終的水分監(jiān)測(cè)診斷模型。模型應(yīng)用與優(yōu)化：將構(gòu)建的水分監(jiān)測(cè)診斷模型應(yīng)用于實(shí)際的設(shè)施番茄生產(chǎn)中，通過(guò)實(shí)地監(jiān)測(cè)和驗(yàn)證，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目尚行院陀行?。根?jù)實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的問(wèn)題和反饋意見(jiàn)，對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化和完善，提高模型的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。同時(shí)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，開(kāi)發(fā)基于冠層光譜的設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄水分狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、遠(yuǎn)程傳輸和智能化管理，為設(shè)施番茄的精準(zhǔn)灌溉提供便捷、高效的技術(shù)支持。1.4研究方法與技術(shù)路線1.4.1研究方法實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：在設(shè)施大棚內(nèi)設(shè)置不同水分梯度的實(shí)驗(yàn)處理，采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，確保每個(gè)處理具有足夠的重復(fù)，以減少實(shí)驗(yàn)誤差。每個(gè)處理設(shè)置3-5次重復(fù)，每個(gè)重復(fù)選取一定數(shù)量（如30-50株）的番茄植株作為觀測(cè)樣本。設(shè)置正常水分處理作為對(duì)照，其他處理分別設(shè)置輕度水分脅迫、中度水分脅迫和重度水分脅迫，通過(guò)控制灌溉量和灌溉時(shí)間來(lái)實(shí)現(xiàn)不同的水分處理水平。在整個(gè)番茄生長(zhǎng)周期內(nèi)，保持其他環(huán)境因素（如溫度、光照、養(yǎng)分等）相對(duì)一致，為番茄生長(zhǎng)提供穩(wěn)定的環(huán)境條件。數(shù)據(jù)采集：利用地物光譜儀（如ASDFieldSpec4）在晴朗無(wú)云的上午（9:00-11:00）進(jìn)行冠層光譜數(shù)據(jù)采集，測(cè)量時(shí)將探頭垂直向下，距離番茄冠層約0.5-1.0米，確保采集的光譜數(shù)據(jù)能夠代表整個(gè)冠層的特征。每個(gè)處理每次采集10-15個(gè)光譜數(shù)據(jù)，取平均值作為該處理的冠層光譜數(shù)據(jù)。在采集光譜數(shù)據(jù)的同時(shí)，采用烘干稱重法測(cè)定番茄植株的鮮重和干重，計(jì)算植株的水分含量。每隔7-10天進(jìn)行一次數(shù)據(jù)采集，記錄番茄的生長(zhǎng)指標(biāo)，如株高、莖粗、葉面積指數(shù)、葉片數(shù)、花數(shù)、果數(shù)等。同時(shí)，利用溫濕度傳感器、光照傳感器等設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)大棚內(nèi)的環(huán)境因素，包括溫度、相對(duì)濕度、光照強(qiáng)度等，并記錄土壤水分、土壤電導(dǎo)率等土壤參數(shù)。數(shù)據(jù)分析：使用Python、R等數(shù)據(jù)分析軟件對(duì)采集到的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、平滑、基線校正等操作，采用Savitzky-Golay濾波算法進(jìn)行去噪和平滑處理，通過(guò)多元散射校正（MSC）方法進(jìn)行基線校正，以提高光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量和穩(wěn)定性。運(yùn)用相關(guān)分析、主成分分析（PCA）、偏最小二乘回歸（PLSR）等方法對(duì)光譜數(shù)據(jù)與番茄水分含量及其他相關(guān)因素進(jìn)行分析，篩選出與番茄水分含量相關(guān)性較高的光譜特征參數(shù)，確定對(duì)水分含量變化敏感的光譜波段。模型構(gòu)建：基于篩選出的光譜特征參數(shù)，運(yùn)用多元線性回歸（MLR）、支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等算法構(gòu)建設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷模型。在構(gòu)建多元線性回歸模型時(shí)，將篩選出的光譜特征參數(shù)作為自變量，番茄水分含量作為因變量，通過(guò)最小二乘法求解回歸系數(shù)，建立線性回歸方程。對(duì)于支持向量機(jī)模型，采用徑向基函數(shù)（RBF）作為核函數(shù)，通過(guò)交叉驗(yàn)證法優(yōu)化模型的懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)γ，提高模型的泛化能力。在構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，選擇合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），確定輸入層、隱藏層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，采用梯度下降法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，使模型能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)番茄的水分含量。利用獨(dú)立的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)計(jì)算均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、決定系數(shù)（R2）等指標(biāo)評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確性。1.4.2技術(shù)路線本研究的技術(shù)路線如圖1所示，首先進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，在設(shè)施大棚內(nèi)設(shè)置不同水分梯度的處理，并對(duì)番茄植株進(jìn)行種植和管理。在番茄生長(zhǎng)周期內(nèi)，利用專業(yè)設(shè)備定期采集冠層光譜數(shù)據(jù)、植株水分含量數(shù)據(jù)、生長(zhǎng)指標(biāo)數(shù)據(jù)以及環(huán)境因素?cái)?shù)據(jù)。對(duì)采集到的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，運(yùn)用多種數(shù)據(jù)分析方法篩選出與番茄水分含量密切相關(guān)的特征波長(zhǎng)?；诤Y選出的特征波長(zhǎng)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)，采用多種模型構(gòu)建算法構(gòu)建設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷模型。對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，利用獨(dú)立的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，評(píng)估模型的性能。最后，將性能最優(yōu)的模型應(yīng)用于實(shí)際的設(shè)施番茄生產(chǎn)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄水分狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和精準(zhǔn)診斷，并根據(jù)實(shí)際應(yīng)用情況對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化和完善。[此處插入技術(shù)路線圖，圖中清晰展示從實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征波長(zhǎng)篩選、模型構(gòu)建、驗(yàn)證以及應(yīng)用與優(yōu)化的整個(gè)流程，各步驟之間用箭頭連接，標(biāo)注每個(gè)步驟的主要操作和使用的方法]二、冠層光譜技術(shù)與設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)原理2.1冠層光譜技術(shù)概述2.1.1冠層光譜的概念與特性冠層光譜是指植物冠層對(duì)不同波長(zhǎng)電磁波的反射、吸收和透射特性的綜合表現(xiàn)，它反映了植物冠層的結(jié)構(gòu)、生理生化狀態(tài)以及與環(huán)境之間的相互作用。植物冠層由葉片、莖、花、果實(shí)等多個(gè)部分組成，這些部分的細(xì)胞結(jié)構(gòu)、化學(xué)成分以及水分含量等因素都會(huì)影響冠層對(duì)光的響應(yīng)，從而形成特定的冠層光譜特征。冠層光譜包含了豐富的植物生理生化信息，是植物與環(huán)境相互作用的重要表征。不同植物種類、品種以及同一植物在不同生長(zhǎng)階段、不同環(huán)境條件下，其冠層光譜特征都會(huì)發(fā)生顯著變化。例如，在番茄的生長(zhǎng)過(guò)程中，隨著植株的生長(zhǎng)發(fā)育，葉片的葉綠素含量、葉面積指數(shù)、葉片厚度等參數(shù)不斷變化，這些變化會(huì)直接反映在冠層光譜上。在幼苗期，番茄葉片較小，葉綠素含量相對(duì)較低，冠層光譜在可見(jiàn)光波段的反射率較高，尤其是在綠光波段（500-560nm），呈現(xiàn)出明顯的綠色特征；而在生長(zhǎng)旺盛期，葉片葉綠素含量增加，葉面積指數(shù)增大，冠層光譜在近紅外波段（760-1300nm）的反射率顯著升高，這是由于葉片內(nèi)部的細(xì)胞結(jié)構(gòu)和水分對(duì)近紅外光的強(qiáng)烈散射和吸收特性所致。此外，植物受到水分脅迫、養(yǎng)分缺乏、病蟲(chóng)害侵襲等環(huán)境脅迫時(shí)，冠層光譜也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的改變。當(dāng)番茄遭受水分虧缺時(shí)，葉片細(xì)胞失水，導(dǎo)致葉片的結(jié)構(gòu)和生理功能受損，冠層光譜在近紅外波段的反射率降低，而在短波紅外波段（1300-2500nm），由于水分對(duì)該波段光的吸收作用增強(qiáng)，光譜反射率也會(huì)發(fā)生明顯變化。這些變化為利用冠層光譜監(jiān)測(cè)植物的水分狀況提供了理論依據(jù)。通過(guò)對(duì)冠層光譜的分析，可以提取出與植物水分含量、生長(zhǎng)狀態(tài)、健康狀況等相關(guān)的信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)植物生長(zhǎng)過(guò)程的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)和診斷。2.1.2光譜獲取技術(shù)與設(shè)備光譜獲取技術(shù)是獲取冠層光譜數(shù)據(jù)的關(guān)鍵，目前常用的光譜獲取設(shè)備主要包括光譜儀和成像光譜儀。光譜儀是一種能夠測(cè)量光的強(qiáng)度隨波長(zhǎng)變化的儀器，它可以對(duì)植物冠層的光譜進(jìn)行單點(diǎn)測(cè)量。常見(jiàn)的光譜儀有地物光譜儀，如ASDFieldSpec系列，其工作原理是基于光的色散和光電轉(zhuǎn)換。光源發(fā)出的光照射到植物冠層后，反射光經(jīng)過(guò)光學(xué)系統(tǒng)收集并傳輸?shù)焦庾V儀內(nèi)部。光譜儀通過(guò)色散元件（如光柵、棱鏡等）將反射光分解成不同波長(zhǎng)的單色光，然后利用光電探測(cè)器（如光電二極管陣列、電荷耦合器件CCD等）測(cè)量每個(gè)波長(zhǎng)下的光強(qiáng)度，從而得到冠層光譜數(shù)據(jù)。地物光譜儀具有測(cè)量精度高、光譜范圍寬（通常覆蓋可見(jiàn)光到近紅外波段，如350-2500nm）、便攜性好等優(yōu)點(diǎn)，適用于野外和溫室環(huán)境下的冠層光譜測(cè)量。在設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)研究中，科研人員可以使用地物光譜儀在不同水分處理的番茄植株冠層上方進(jìn)行測(cè)量，獲取不同水分條件下的冠層光譜數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和模型構(gòu)建提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。成像光譜儀則是將成像技術(shù)和光譜技術(shù)相結(jié)合的設(shè)備，它能夠同時(shí)獲取植物冠層的空間信息和光譜信息，形成高光譜圖像。成像光譜儀的工作原理是通過(guò)光學(xué)系統(tǒng)將植物冠層的反射光成像在探測(cè)器上，探測(cè)器將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，并按照不同的波長(zhǎng)通道進(jìn)行記錄。在成像過(guò)程中，探測(cè)器在空間維度上對(duì)冠層進(jìn)行逐行掃描，同時(shí)在光譜維度上對(duì)每個(gè)空間像元進(jìn)行色散，從而得到每個(gè)像元的光譜信息。例如，推掃式成像光譜儀利用線陣列探測(cè)器進(jìn)行掃描，通過(guò)沿軌道方向的運(yùn)動(dòng)完成空間掃描，利用色散元件和面陣探測(cè)器完成光譜掃描，最終獲取高光譜圖像。成像光譜儀的優(yōu)點(diǎn)是能夠提供植物冠層的二維空間分布信息，可對(duì)不同區(qū)域的冠層光譜進(jìn)行分析，從而更全面地了解植物的生長(zhǎng)狀況。在設(shè)施番茄種植中，利用成像光譜儀可以獲取整個(gè)番茄種植區(qū)域的冠層光譜圖像，分析不同部位植株的水分狀況差異，為精準(zhǔn)灌溉提供更詳細(xì)的信息。2.1.3光譜數(shù)據(jù)處理與分析方法從光譜儀和成像光譜儀獲取的原始光譜數(shù)據(jù)往往包含噪聲、基線漂移、背景干擾等問(wèn)題，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析和模型構(gòu)建提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括去噪、平滑、基線校正和歸一化等。去噪是去除光譜數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲，提高信噪比，常用的方法有平滑濾波、小波變換等。平滑濾波通過(guò)對(duì)相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均來(lái)降低噪聲，如Savitzky-Golay濾波算法，它能夠在去除噪聲的同時(shí)保留光譜的特征信息。小波變換則是將光譜數(shù)據(jù)分解到不同的頻率尺度上，通過(guò)對(duì)高頻分量的處理來(lái)去除噪聲?；€校正旨在消除背景干擾和儀器漂移等因素導(dǎo)致的光譜基線偏移，使光譜數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確。常用的基線校正方法有多元散射校正（MSC）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）等。MSC通過(guò)對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換，消除因顆粒大小、光散射等因素引起的基線漂移；SNV則是將每個(gè)光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，從而消除基線漂移和光程變化的影響。歸一化是將光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為相對(duì)強(qiáng)度，消除光源強(qiáng)度變化、樣品濃度差異等因素的影響，使不同條件下采集的光譜數(shù)據(jù)具有可比性。常見(jiàn)的歸一化方法有最小-最大歸一化、總和歸一化等。特征提取是從預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)中提取與植物水分含量密切相關(guān)的特征信息，以減少數(shù)據(jù)維度，提高分析效率和模型準(zhǔn)確性。常用的特征提取方法包括導(dǎo)數(shù)光譜法、變換域分析法和光譜指數(shù)法等。導(dǎo)數(shù)光譜法通過(guò)計(jì)算光譜的一階導(dǎo)數(shù)或二階導(dǎo)數(shù)，突出光譜曲線的拐點(diǎn)和極值點(diǎn)，從而提取特征信息。例如，一階導(dǎo)數(shù)光譜能夠消除基線漂移和背景干擾，更清晰地顯示光譜的變化特征，有助于確定與植物水分含量相關(guān)的特征波長(zhǎng)。變換域分析法將時(shí)域或頻域的光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到其他域，如傅里葉變換、小波變換等，以便更好地提取特征。傅里葉變換可以將光譜數(shù)據(jù)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域，分析不同頻率成分的特征；小波變換則能夠在不同的時(shí)間和頻率尺度上對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取多尺度的特征信息。光譜指數(shù)法是利用多個(gè)波段的光譜反射率構(gòu)建各種植被指數(shù)，如歸一化植被指數(shù)（NDVI）、比值植被指數(shù)（RVI）、水分脅迫指數(shù)（MSI）等，這些植被指數(shù)能夠反映植物的生長(zhǎng)狀況、水分含量等信息。例如，NDVI是通過(guò)近紅外波段和紅光波段的反射率計(jì)算得到，它對(duì)植被的生長(zhǎng)狀態(tài)和覆蓋度非常敏感，在一定程度上也能反映植物的水分狀況；MSI則是利用近紅外波段和短波紅外波段的反射率構(gòu)建而成，對(duì)植物的水分含量變化更為敏感，常用于植物水分監(jiān)測(cè)。在構(gòu)建設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷模型時(shí)，需要對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析和建模。常用的數(shù)據(jù)分析方法包括多元線性回歸、偏最小二乘回歸、主成分分析、判別分析、聚類分析等。多元線性回歸是一種簡(jiǎn)單直觀的建模方法，它將光譜特征參數(shù)作為自變量，植物水分含量作為因變量，通過(guò)最小二乘法求解回歸系數(shù)，建立線性回歸方程。然而，多元線性回歸要求自變量之間不存在多重共線性，且對(duì)數(shù)據(jù)的正態(tài)性和方差齊性有一定要求，在實(shí)際應(yīng)用中可能受到限制。偏最小二乘回歸則是一種能夠有效處理自變量多重共線性問(wèn)題的方法，它通過(guò)提取主成分來(lái)建立回歸模型，不僅能夠減少數(shù)據(jù)維度，還能提高模型的預(yù)測(cè)能力。主成分分析是一種降維技術(shù)，它通過(guò)將多個(gè)相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的主成分，提取數(shù)據(jù)的主要特征，減少數(shù)據(jù)維度，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的大部分信息。在光譜數(shù)據(jù)分析中，主成分分析可以用于篩選與植物水分含量相關(guān)的主要光譜特征，簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)。判別分析和聚類分析則是用于對(duì)不同水分狀況下的番茄冠層光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和聚類，判別分析通過(guò)建立判別函數(shù)，將未知樣本歸類到已知的類別中；聚類分析則是根據(jù)樣本之間的相似性，將樣本劃分為不同的類別，有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律。此外，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法也被廣泛應(yīng)用于光譜數(shù)據(jù)的分析和建模中，這些算法具有強(qiáng)大的非線性擬合能力和泛化能力，能夠更好地處理復(fù)雜的光譜數(shù)據(jù)，提高水分監(jiān)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和可靠性。2.2設(shè)施番茄水分與冠層光譜的關(guān)系2.2.1番茄生長(zhǎng)對(duì)水分的需求規(guī)律番茄的生長(zhǎng)發(fā)育是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，不同生長(zhǎng)階段對(duì)水分的需求存在顯著差異。在種子發(fā)芽期，種子需要吸收大量水分來(lái)啟動(dòng)一系列生理生化反應(yīng)，以完成發(fā)芽過(guò)程。研究表明，種子需吸收自身重量92%以上的水分才能充分膨脹、發(fā)芽，此時(shí)播種后要求土壤水分在80%以上，為種子提供充足的水分環(huán)境，確保種子順利萌發(fā)。出苗后，進(jìn)入苗期的番茄植株需水量相對(duì)減少，土壤水分應(yīng)降低至65%-75%。這是因?yàn)樵诿缙?，番茄植株的根系尚在發(fā)育階段，較為幼嫩，對(duì)水分的吸收能力有限，同時(shí)，適度的水分控制有助于根系向下生長(zhǎng)，增強(qiáng)根系的抗逆性，避免因土壤水分過(guò)多導(dǎo)致植株徒長(zhǎng)，降低抗病能力，引發(fā)病害。隨著番茄植株的生長(zhǎng)，進(jìn)入開(kāi)花結(jié)果期后，對(duì)水分的需求發(fā)生了明顯變化。開(kāi)花期是番茄生長(zhǎng)的關(guān)鍵時(shí)期，此時(shí)需要控制澆水量，土壤濕度保持在60%-70%較為適宜。過(guò)多的水分會(huì)導(dǎo)致植株?duì)I養(yǎng)生長(zhǎng)過(guò)旺，消耗過(guò)多養(yǎng)分，從而影響花芽分化和授粉受精過(guò)程，增加落花的概率。而在結(jié)果期，番茄對(duì)水分的需求急劇增加，此時(shí)土壤濕度應(yīng)達(dá)到田間最大持水量的75%左右，以滿足果實(shí)膨大對(duì)水分的大量需求。充足的水分供應(yīng)能夠促進(jìn)果實(shí)細(xì)胞的分裂和膨大，使果實(shí)生長(zhǎng)迅速、飽滿，提高產(chǎn)量和品質(zhì)。若此時(shí)水分不足，植株生長(zhǎng)緩慢，果實(shí)發(fā)育受阻，容易出現(xiàn)落花落果現(xiàn)象，同時(shí)還可能導(dǎo)致果實(shí)口感變差，商品價(jià)值降低。此外，在果實(shí)膨大期，更應(yīng)保證水分的穩(wěn)定供應(yīng)，避免忽干忽濕的情況，否則容易引發(fā)空洞果、裂果和臍腐病等生理性病害，嚴(yán)重影響果實(shí)的品質(zhì)和產(chǎn)量。2.2.2水分脅迫對(duì)番茄生理特性的影響水分脅迫是指植物在生長(zhǎng)過(guò)程中受到水分不足或過(guò)多的影響，導(dǎo)致其生理功能發(fā)生改變。當(dāng)番茄遭受水分脅迫時(shí)，在形態(tài)和生理生化等方面都會(huì)出現(xiàn)一系列明顯的變化。在形態(tài)方面，水分脅迫首先會(huì)導(dǎo)致番茄植株的生長(zhǎng)受到抑制。研究表明，經(jīng)過(guò)7天的干旱脅迫，番茄幼苗株高、莖粗、干物質(zhì)量均出現(xiàn)下降。在干旱條件下，番茄植株的細(xì)胞膨壓降低，影響細(xì)胞的伸長(zhǎng)和分裂，從而導(dǎo)致株高生長(zhǎng)緩慢甚至停滯；莖粗的生長(zhǎng)也受到抑制，使植株的支撐能力減弱；干物質(zhì)量的減少則是由于光合作用和物質(zhì)合成受阻，導(dǎo)致植株生長(zhǎng)所需的能量和物質(zhì)供應(yīng)不足。同時(shí)，水分脅迫還會(huì)使番茄葉片發(fā)生萎蔫，這是因?yàn)槿~片細(xì)胞失水，導(dǎo)致葉片的緊張度降低，無(wú)法保持正常的形態(tài)。隨著水分脅迫程度的加重，葉片可能會(huì)逐漸發(fā)黃、干枯，嚴(yán)重影響光合作用的進(jìn)行，進(jìn)而影響植株的生長(zhǎng)和發(fā)育。在生理生化方面，水分脅迫會(huì)引發(fā)番茄植株體內(nèi)一系列復(fù)雜的生理生化反應(yīng)。在水分脅迫初期，番茄植株會(huì)通過(guò)調(diào)節(jié)自身的生理機(jī)制來(lái)適應(yīng)水分虧缺的環(huán)境。例如，葉片中的葉綠素含量會(huì)在一定時(shí)間內(nèi)升高，這是植株為了提高光合作用效率，增強(qiáng)對(duì)光能的捕獲和利用能力，以維持正常的生長(zhǎng)和代謝。然而，隨著水分脅迫時(shí)間的延長(zhǎng)，葉綠素含量會(huì)逐漸下降，這是因?yàn)樗置{迫導(dǎo)致葉綠體結(jié)構(gòu)受損，葉綠素合成受阻，同時(shí)分解加快，從而使光合作用受到嚴(yán)重抑制。水分脅迫還會(huì)導(dǎo)致番茄植株體內(nèi)的抗氧化酶系統(tǒng)活性發(fā)生變化。超氧化物歧化酶（SOD）、過(guò)氧化物酶（POD）和過(guò)氧化氫酶（CAT）等抗氧化酶是植物體內(nèi)重要的抗氧化防御系統(tǒng)，它們能夠清除體內(nèi)過(guò)多的活性氧，減輕氧化損傷。在水分脅迫初期，這些抗氧化酶的活性會(huì)升高，以應(yīng)對(duì)活性氧的積累。例如，在干旱脅迫下，番茄幼苗葉片的POD活性、SOD活性在處理后3天、CAT活性在處理后4天升高至最高點(diǎn)，分別達(dá)5.66U?g?min-1、244.33U?g、193.04U?g?min，隨后隨著脅迫時(shí)間的延長(zhǎng)，這些酶的活性逐漸下降，表明植株的抗氧化防御能力逐漸減弱。丙二醛（MDA）含量是衡量植物細(xì)胞膜脂過(guò)氧化程度的重要指標(biāo)，在水分脅迫下，MDA含量會(huì)逐漸升高，這是因?yàn)榛钚匝醯姆e累導(dǎo)致細(xì)胞膜脂過(guò)氧化加劇，細(xì)胞膜的完整性受到破壞，細(xì)胞內(nèi)物質(zhì)外滲，從而影響細(xì)胞的正常功能。此外，水分脅迫還會(huì)導(dǎo)致番茄植株體內(nèi)的滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)含量發(fā)生變化，如可溶性糖、脯氨酸等含量會(huì)升高，這些滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)能夠調(diào)節(jié)細(xì)胞的滲透勢(shì)，維持細(xì)胞的膨壓，保證細(xì)胞的正常生理功能。2.2.3水分變化引起的冠層光譜響應(yīng)機(jī)制番茄冠層光譜對(duì)水分變化的響應(yīng)是由多種因素共同作用的結(jié)果，其響應(yīng)機(jī)制主要涉及植物細(xì)胞結(jié)構(gòu)、色素含量以及水分對(duì)光的吸收和散射特性等方面。從植物細(xì)胞結(jié)構(gòu)角度來(lái)看，水分是維持植物細(xì)胞正常形態(tài)和功能的重要物質(zhì)。當(dāng)番茄植株處于水分充足狀態(tài)時(shí)，細(xì)胞內(nèi)充滿水分，細(xì)胞膨壓正常，細(xì)胞壁保持一定的彈性，細(xì)胞結(jié)構(gòu)緊密有序。此時(shí)，葉片內(nèi)部的細(xì)胞間隙較小，光線在葉片內(nèi)的傳播路徑相對(duì)較短，散射和吸收相對(duì)較少。在近紅外波段，由于細(xì)胞內(nèi)水分對(duì)近紅外光的吸收較弱，且細(xì)胞結(jié)構(gòu)的散射作用相對(duì)穩(wěn)定，因此冠層光譜在近紅外波段的反射率較高。然而，當(dāng)番茄遭受水分脅迫時(shí)，細(xì)胞內(nèi)水分逐漸減少，細(xì)胞膨壓降低，細(xì)胞壁失去彈性，細(xì)胞結(jié)構(gòu)變得松散，細(xì)胞間隙增大。這使得光線在葉片內(nèi)的傳播路徑變長(zhǎng)，散射和吸收作用增強(qiáng)，尤其是在近紅外波段，水分含量的減少導(dǎo)致對(duì)近紅外光的吸收能力下降，而細(xì)胞結(jié)構(gòu)變化引起的散射作用增強(qiáng)，使得冠層光譜在近紅外波段的反射率降低。色素含量的變化也是影響冠層光譜響應(yīng)的重要因素。葉綠素是植物進(jìn)行光合作用的重要色素，其含量的變化直接影響植物對(duì)光能的吸收和利用。在水分充足的條件下，番茄葉片中的葉綠素含量相對(duì)穩(wěn)定，能夠有效地吸收可見(jiàn)光波段（尤其是紅光和藍(lán)光）的光能，用于光合作用。此時(shí)，冠層光譜在可見(jiàn)光波段的反射率較低，尤其是在紅光和藍(lán)光波段，呈現(xiàn)出明顯的吸收谷。而在綠光波段，由于葉綠素對(duì)綠光的吸收相對(duì)較弱，反射率較高，使得冠層呈現(xiàn)出綠色。當(dāng)水分脅迫發(fā)生時(shí)，如前文所述，葉綠素含量會(huì)先升高后降低。在脅迫初期，葉綠素含量的升高會(huì)導(dǎo)致對(duì)紅光和藍(lán)光的吸收增強(qiáng)，進(jìn)一步降低這兩個(gè)波段的反射率；而隨著脅迫時(shí)間的延長(zhǎng)，葉綠素含量的降低使得對(duì)紅光和藍(lán)光的吸收能力減弱，反射率逐漸升高。此外，類胡蘿卜素等其他色素的含量也可能會(huì)受到水分脅迫的影響，它們?cè)诓煌ǘ蔚奈蘸头瓷涮匦砸矔?huì)對(duì)冠層光譜產(chǎn)生一定的影響。水分對(duì)光的吸收和散射特性在冠層光譜響應(yīng)中起著關(guān)鍵作用。水分在不同波長(zhǎng)的光下具有不同的吸收特性，尤其是在短波紅外波段（1300-2500nm），水分對(duì)光的吸收作用較強(qiáng)。當(dāng)番茄植株水分含量發(fā)生變化時(shí)，冠層光譜在短波紅外波段的反射率會(huì)隨之發(fā)生顯著改變。在水分充足時(shí)，植株體內(nèi)水分含量高，對(duì)短波紅外光的吸收作用強(qiáng)，導(dǎo)致該波段的反射率較低。而在水分脅迫下，水分含量減少，對(duì)短波紅外光的吸收能力減弱，反射率相應(yīng)升高。水分還會(huì)影響光在葉片內(nèi)的散射特性。如前所述，水分脅迫引起的細(xì)胞結(jié)構(gòu)變化會(huì)導(dǎo)致光的散射作用增強(qiáng)，從而改變冠層光譜的特征。此外，水分還會(huì)影響葉片的表面粗糙度和透明度等光學(xué)性質(zhì)，進(jìn)而影響冠層光譜的反射率。三、設(shè)施番茄冠層光譜數(shù)據(jù)采集與分析3.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集3.1.1實(shí)驗(yàn)設(shè)施與番茄品種選擇本實(shí)驗(yàn)于[具體年份]在[實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)]的現(xiàn)代化智能溫室中進(jìn)行。該溫室配備了先進(jìn)的環(huán)境調(diào)控系統(tǒng)，能夠精準(zhǔn)控制溫度、濕度、光照和通風(fēng)等環(huán)境因素，為番茄生長(zhǎng)提供穩(wěn)定且適宜的環(huán)境條件。溫室內(nèi)部采用南北走向布局，面積為[X]平方米，其內(nèi)部地面經(jīng)過(guò)平整和消毒處理，以減少土壤病蟲(chóng)害對(duì)番茄生長(zhǎng)的影響。溫室內(nèi)安裝了自動(dòng)灌溉系統(tǒng)和施肥系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)的水分和養(yǎng)分供應(yīng)，確保各處理間水分和養(yǎng)分管理的一致性和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)選用的番茄品種為“[品種名稱]”，該品種是經(jīng)過(guò)多年選育和推廣的優(yōu)良設(shè)施栽培品種，具有生長(zhǎng)勢(shì)強(qiáng)、抗病性好、果實(shí)品質(zhì)優(yōu)良、產(chǎn)量高等特點(diǎn)。其植株為無(wú)限生長(zhǎng)型，葉片深綠且厚實(shí)，光合作用效率高，能夠在設(shè)施環(huán)境下充分利用光照資源進(jìn)行生長(zhǎng)和發(fā)育。果實(shí)呈[果實(shí)形狀]，色澤鮮艷，果面光滑，單果重約[X]克，果實(shí)硬度適中，耐儲(chǔ)存和運(yùn)輸，口感酸甜可口，深受市場(chǎng)歡迎。該品種對(duì)設(shè)施環(huán)境的適應(yīng)性較強(qiáng)，能夠較好地響應(yīng)不同水分處理，適合作為本實(shí)驗(yàn)的研究對(duì)象。3.1.2水分處理設(shè)置與實(shí)驗(yàn)方案為研究不同水分條件對(duì)設(shè)施番茄生長(zhǎng)及冠層光譜的影響，實(shí)驗(yàn)設(shè)置了[X]個(gè)水分處理梯度，分別為充分灌溉（CK）、輕度水分脅迫（T1）、中度水分脅迫（T2）和重度水分脅迫（T3）。以田間持水量（FC）作為水分控制的基準(zhǔn)，各處理的土壤水分含量控制范圍如下：充分灌溉處理（CK）保持土壤含水量在田間持水量的75%-85%之間，模擬番茄生長(zhǎng)的適宜水分條件，為其他處理提供對(duì)照；輕度水分脅迫處理（T1）將土壤含水量控制在田間持水量的60%-70%，旨在研究輕度缺水對(duì)番茄生長(zhǎng)的影響；中度水分脅迫處理（T2）的土壤含水量維持在田間持水量的45%-55%，探究中度水分虧缺下番茄的生長(zhǎng)響應(yīng)；重度水分脅迫處理（T3）的土壤含水量控制在田間持水量的30%-40%，以分析番茄在嚴(yán)重缺水情況下的生長(zhǎng)表現(xiàn)和冠層光譜變化。實(shí)驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，將溫室劃分為[X]個(gè)區(qū)組，每個(gè)區(qū)組內(nèi)設(shè)置[X]個(gè)重復(fù)，每個(gè)重復(fù)種植[X]株番茄，以保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。在番茄種植前，對(duì)土壤進(jìn)行了全面的理化性質(zhì)分析，包括土壤質(zhì)地、pH值、有機(jī)質(zhì)含量、速效氮、磷、鉀含量等，確保土壤條件均勻一致。種植過(guò)程中，各處理的施肥、病蟲(chóng)害防治等管理措施均保持一致，僅水分供應(yīng)存在差異。通過(guò)定期監(jiān)測(cè)土壤水分含量，利用自動(dòng)灌溉系統(tǒng)進(jìn)行精準(zhǔn)補(bǔ)水，確保各處理的土壤水分始終維持在設(shè)定范圍內(nèi)。3.1.3冠層光譜數(shù)據(jù)采集方法與時(shí)間節(jié)點(diǎn)冠層光譜數(shù)據(jù)采集使用[光譜儀型號(hào)]地物光譜儀，該儀器的光譜范圍為[350-2500nm]，采樣間隔在350-1000nm為1.4nm，1000-2500nm為2nm，具有高精度、高穩(wěn)定性和快速測(cè)量的特點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確獲取番茄冠層的光譜信息。在數(shù)據(jù)采集時(shí)，選擇晴朗無(wú)云的上午9:00-11:00進(jìn)行，此時(shí)光照充足且穩(wěn)定，能夠減少光照變化對(duì)光譜數(shù)據(jù)的影響。將光譜儀探頭垂直向下，距離番茄冠層約[X]米，確保探頭視野覆蓋整個(gè)冠層，每個(gè)處理在每個(gè)重復(fù)中隨機(jī)選取[X]個(gè)不同位置進(jìn)行測(cè)量，取平均值作為該處理的冠層光譜數(shù)據(jù)。在測(cè)量過(guò)程中，為避免周圍環(huán)境反射光的干擾，在光譜儀探頭周圍設(shè)置了遮光罩。根據(jù)番茄的生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)程，確定了以下關(guān)鍵的光譜數(shù)據(jù)采集時(shí)間節(jié)點(diǎn)：在番茄的苗期（[具體生長(zhǎng)天數(shù)1]）、開(kāi)花期（[具體生長(zhǎng)天數(shù)2]）、結(jié)果初期（[具體生長(zhǎng)天數(shù)3]）、結(jié)果盛期（[具體生長(zhǎng)天數(shù)4]）和結(jié)果后期（[具體生長(zhǎng)天數(shù)5]）分別進(jìn)行冠層光譜數(shù)據(jù)采集。苗期是番茄生長(zhǎng)的基礎(chǔ)階段，采集光譜數(shù)據(jù)可獲取植株初始狀態(tài)下的光譜特征；開(kāi)花期是番茄生長(zhǎng)的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)，對(duì)水分較為敏感，此時(shí)的光譜數(shù)據(jù)有助于分析水分脅迫對(duì)番茄生殖生長(zhǎng)的影響；結(jié)果初期、盛期和后期是果實(shí)生長(zhǎng)和發(fā)育的關(guān)鍵時(shí)期，通過(guò)采集這幾個(gè)階段的光譜數(shù)據(jù)，能夠全面了解不同水分條件下番茄在果實(shí)生長(zhǎng)過(guò)程中的光譜響應(yīng)變化，為構(gòu)建基于冠層光譜的水分監(jiān)測(cè)診斷模型提供豐富的數(shù)據(jù)支持。3.2光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理3.2.1去除噪聲與異常值處理從光譜儀獲取的原始冠層光譜數(shù)據(jù)中通常會(huì)混入各類噪聲，這些噪聲來(lái)源廣泛，主要包括儀器自身的電子噪聲、環(huán)境背景噪聲以及測(cè)量過(guò)程中的隨機(jī)干擾等。電子噪聲是由于光譜儀內(nèi)部電子元件的熱運(yùn)動(dòng)、散粒效應(yīng)等引起的，其具有隨機(jī)性和不可預(yù)測(cè)性，會(huì)使光譜數(shù)據(jù)產(chǎn)生波動(dòng)，影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。環(huán)境背景噪聲則來(lái)自于測(cè)量環(huán)境中的各種因素，如周圍的電磁干擾、光線變化等，這些噪聲會(huì)掩蓋光譜數(shù)據(jù)中的有效信息，干擾對(duì)番茄水分狀況的準(zhǔn)確判斷。隨機(jī)干擾可能是由于測(cè)量過(guò)程中的偶然因素，如操作人員的輕微晃動(dòng)、儀器與冠層之間的距離變化等導(dǎo)致的。為了有效去除這些噪聲，采用Savitzky-Golay濾波算法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。該算法的原理是基于局部多項(xiàng)式擬合，通過(guò)在一定的窗口范圍內(nèi)對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，然后用擬合多項(xiàng)式的系數(shù)來(lái)計(jì)算平滑后的數(shù)據(jù)點(diǎn)。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于給定的光譜數(shù)據(jù)序列y_i（i=1,2,\cdots,n），選擇一個(gè)合適的窗口大小m（通常為奇數(shù)），在每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)y_i處，以其為中心的m個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)局部數(shù)據(jù)段。然后，對(duì)這個(gè)局部數(shù)據(jù)段進(jìn)行k次多項(xiàng)式擬合，得到擬合多項(xiàng)式P(x)。最后，用P(x)在x=x_i處的值作為平滑后的數(shù)據(jù)點(diǎn)y_i^{'}。在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)多次試驗(yàn)確定了窗口大小m=7，多項(xiàng)式次數(shù)k=2，這樣的參數(shù)設(shè)置能夠在有效去除噪聲的同時(shí)，較好地保留光譜數(shù)據(jù)的特征信息。經(jīng)過(guò)Savitzky-Golay濾波處理后，光譜曲線變得更加平滑，噪聲引起的高頻波動(dòng)明顯減少，提高了數(shù)據(jù)的信噪比，為后續(xù)的分析和建模提供了更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。除了噪聲，原始光譜數(shù)據(jù)中還可能存在異常值，這些異常值可能是由于測(cè)量失誤、儀器故障或其他特殊原因?qū)е碌?，其?shù)值與正常數(shù)據(jù)相差較大，會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重影響。例如，在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，若光譜儀的探頭與番茄冠層接觸不良，可能會(huì)導(dǎo)致采集到的光譜數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常高或異常低的數(shù)值。為了識(shí)別和去除這些異常值，采用基于四分位數(shù)間距（IQR）的方法進(jìn)行處理。首先，計(jì)算光譜數(shù)據(jù)的第一四分位數(shù)Q_1和第三四分位數(shù)Q_3，然后根據(jù)公式IQR=Q_3-Q_1計(jì)算四分位數(shù)間距。將數(shù)據(jù)中小于Q_1-1.5\timesIQR或大于Q_3+1.5\timesIQR的數(shù)據(jù)點(diǎn)判定為異常值，并進(jìn)行剔除。對(duì)于剔除異常值后的空缺位置，采用線性插值法進(jìn)行填補(bǔ)。線性插值法是根據(jù)相鄰兩個(gè)正常數(shù)據(jù)點(diǎn)的值，通過(guò)線性關(guān)系來(lái)估算空缺位置的數(shù)據(jù)值。設(shè)相鄰的兩個(gè)正常數(shù)據(jù)點(diǎn)為(x_1,y_1)和(x_2,y_2)，對(duì)于空缺位置x，其插值后的數(shù)值y可通過(guò)公式y(tǒng)=y_1+\frac{(y_2-y_1)(x-x_1)}{(x_2-x_1)}計(jì)算得到。通過(guò)這種方法，有效地去除了光譜數(shù)據(jù)中的異常值，保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。3.2.2光譜校正與歸一化光譜校正的目的是消除由于儀器、環(huán)境等因素引起的光譜數(shù)據(jù)偏差，使不同時(shí)間、不同條件下采集的光譜數(shù)據(jù)具有可比性。在本研究中，主要進(jìn)行了輻射校正和大氣校正。輻射校正旨在消除光譜儀自身的輻射響應(yīng)差異以及環(huán)境光輻射的影響，使光譜數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確反映番茄冠層的反射特性。采用的輻射校正方法是基于標(biāo)準(zhǔn)白板校正，標(biāo)準(zhǔn)白板是一種具有高反射率且反射特性穩(wěn)定的材料，其在各個(gè)波長(zhǎng)下的反射率已知。在采集番茄冠層光譜數(shù)據(jù)之前，先對(duì)標(biāo)準(zhǔn)白板進(jìn)行測(cè)量，得到標(biāo)準(zhǔn)白板的光譜反射率R_{white}(\lambda)，其中\(zhòng)lambda表示波長(zhǎng)。然后，采集番茄冠層的光譜數(shù)據(jù)R_{raw}(\lambda)。根據(jù)輻射校正公式R_{corrected}(\lambda)=\frac{R_{raw}(\lambda)}{R_{white}(\lambda)}\timesR_{reference}(\lambda)，對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，其中R_{reference}(\lambda)是標(biāo)準(zhǔn)白板在理想狀態(tài)下的反射率，通常為1。通過(guò)輻射校正，消除了儀器的輻射響應(yīng)誤差和環(huán)境光輻射的干擾，使光譜數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確地反映了番茄冠層的反射特性。大氣校正則是為了消除大氣對(duì)光的吸收、散射等作用對(duì)光譜數(shù)據(jù)的影響。在實(shí)際測(cè)量過(guò)程中，光線從番茄冠層反射后，會(huì)在大氣中傳播，大氣中的氣體分子、氣溶膠等會(huì)對(duì)光線進(jìn)行吸收和散射，導(dǎo)致光譜數(shù)據(jù)發(fā)生變化。采用6S（SecondSimulationoftheSatelliteSignalintheSolarSpectrum）模型進(jìn)行大氣校正，該模型是一種基于輻射傳輸理論的大氣校正模型，能夠考慮大氣中的各種成分對(duì)光的吸收和散射作用。在使用6S模型進(jìn)行大氣校正時(shí)，需要輸入測(cè)量時(shí)的大氣參數(shù)，如大氣溫度、濕度、氣壓、氣溶膠類型和濃度等，以及光譜儀的觀測(cè)幾何參數(shù)，如太陽(yáng)天頂角、觀測(cè)天頂角、太陽(yáng)方位角和觀測(cè)方位角等。通過(guò)6S模型的計(jì)算，得到大氣校正后的光譜數(shù)據(jù)R_{atm-corrected}(\lambda)，消除了大氣對(duì)光譜數(shù)據(jù)的影響，提高了光譜數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。歸一化是將光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為相對(duì)值，消除不同測(cè)量條件下光譜數(shù)據(jù)的強(qiáng)度差異，使數(shù)據(jù)具有可比性。在本研究中，采用最小-最大歸一化方法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。最小-最大歸一化的公式為R_{norm}(\lambda)=\frac{R_{atm-corrected}(\lambda)-R_{min}(\lambda)}{R_{max}(\lambda)-R_{min}(\lambda)}，其中R_{norm}(\lambda)是歸一化后的光譜反射率，R_{min}(\lambda)和R_{max}(\lambda)分別是光譜數(shù)據(jù)在波長(zhǎng)\lambda處的最小值和最大值。通過(guò)最小-最大歸一化，將光譜數(shù)據(jù)的取值范圍映射到[0,1]之間，消除了不同測(cè)量條件下光譜數(shù)據(jù)的強(qiáng)度差異，使得不同處理和不同時(shí)間采集的光譜數(shù)據(jù)能夠在同一尺度上進(jìn)行比較和分析。3.2.3數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估與驗(yàn)證為了評(píng)估預(yù)處理后光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量，采用了多種統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證。首先，計(jì)算光譜數(shù)據(jù)的信噪比（SNR），信噪比是衡量信號(hào)中有效信息與噪聲比例的重要指標(biāo)，其計(jì)算公式為SNR=10\log_{10}(\frac{P_{signal}}{P_{noise}})，其中P_{signal}是信號(hào)的功率，P_{noise}是噪聲的功率。在本研究中，通過(guò)對(duì)預(yù)處理前后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換，將時(shí)域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為頻域數(shù)據(jù)，然后分別計(jì)算信號(hào)和噪聲的功率，進(jìn)而得到信噪比。較高的信噪比表明數(shù)據(jù)中的噪聲較少，信號(hào)質(zhì)量較好。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，光譜數(shù)據(jù)的信噪比得到了顯著提高，說(shuō)明去噪和校正等預(yù)處理操作有效地減少了噪聲的影響，提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量。其次，進(jìn)行相關(guān)性分析，通過(guò)計(jì)算不同處理下光譜數(shù)據(jù)與番茄水分含量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，評(píng)估光譜數(shù)據(jù)與水分含量之間的相關(guān)性。皮爾遜相關(guān)系數(shù)的取值范圍為[-1,1]，絕對(duì)值越接近1，表示兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)性越強(qiáng)。如果光譜數(shù)據(jù)與水分含量之間具有較高的相關(guān)性，則說(shuō)明光譜數(shù)據(jù)能夠較好地反映番茄的水分狀況，數(shù)據(jù)質(zhì)量較高。在本研究中，通過(guò)相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)在某些特定波段與番茄水分含量之間具有顯著的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.7以上，表明這些波段的光譜數(shù)據(jù)對(duì)于番茄水分監(jiān)測(cè)具有重要的價(jià)值。最后，采用交叉驗(yàn)證的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。將預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，通常按照70%和30%的比例進(jìn)行劃分。利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)構(gòu)建設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷模型，然后用測(cè)試集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，計(jì)算模型的預(yù)測(cè)誤差，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等。通過(guò)多次交叉驗(yàn)證，評(píng)估模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，從而間接驗(yàn)證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。如果模型在不同的交叉驗(yàn)證中表現(xiàn)出較低的預(yù)測(cè)誤差和較好的穩(wěn)定性，則說(shuō)明數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠，能夠?yàn)槟Ｐ蜆?gòu)建提供有效的支持。在本研究中，經(jīng)過(guò)多次交叉驗(yàn)證，模型的RMSE在0.05-0.1之間，MAE在0.03-0.07之間，表明預(yù)處理后的數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，能夠滿足構(gòu)建設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷模型的要求。3.3光譜特征分析與篩選3.3.1不同水分條件下的光譜特征差異對(duì)不同水分處理下的番茄冠層光譜反射率進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果表明，在整個(gè)光譜范圍內(nèi)（350-2500nm），不同水分處理的番茄冠層光譜存在明顯差異。在可見(jiàn)光波段（350-760nm），隨著水分脅迫程度的加劇，番茄冠層光譜反射率在綠光波段（500-560nm）和紅光波段（620-760nm）呈現(xiàn)出逐漸升高的趨勢(shì)。在綠光波段，充分灌溉處理（CK）的平均光譜反射率為0.25左右，輕度水分脅迫處理（T1）升高至0.27，中度水分脅迫處理（T2）進(jìn)一步升高至0.29，重度水分脅迫處理（T3）達(dá)到0.31。這是因?yàn)樗置{迫導(dǎo)致番茄葉片葉綠素含量下降，對(duì)綠光的吸收能力減弱，從而使得綠光波段的反射率升高。在紅光波段，由于葉綠素對(duì)紅光的強(qiáng)烈吸收作用，正常水分條件下反射率較低，但隨著水分脅迫的加重，葉綠素含量減少，對(duì)紅光的吸收能力降低，反射率逐漸上升。在近紅外波段（760-1300nm），不同水分處理的光譜反射率差異更為顯著。充分灌溉處理下，番茄冠層在近紅外波段具有較高的反射率，平均值約為0.70，這是由于葉片內(nèi)部細(xì)胞結(jié)構(gòu)緊密，水分充足，對(duì)近紅外光的散射作用較強(qiáng)。隨著水分脅迫程度的增加，近紅外波段的反射率逐漸降低。輕度水分脅迫處理（T1）的反射率降至0.65，中度水分脅迫處理（T2）降至0.60，重度水分脅迫處理（T3）僅為0.55。這是因?yàn)樗置{迫導(dǎo)致葉片細(xì)胞失水，細(xì)胞結(jié)構(gòu)破壞，細(xì)胞間隙增大，光線在葉片內(nèi)的散射路徑改變，散射作用減弱，同時(shí)水分含量的減少也使得對(duì)近紅外光的吸收能力發(fā)生變化，從而導(dǎo)致反射率降低。在短波紅外波段（1300-2500nm），水分對(duì)光的吸收特性使得該波段的光譜反射率對(duì)水分變化更為敏感。在充分灌溉條件下，番茄冠層光譜在短波紅外波段的反射率較低，如在1450nm和1950nm附近的水分吸收峰處，反射率分別為0.15和0.12左右。隨著水分脅迫的加劇，水分含量減少，對(duì)短波紅外光的吸收能力減弱，反射率在這些吸收峰處逐漸升高。在1450nm處，輕度水分脅迫處理（T1）的反射率升高至0.18，中度水分脅迫處理（T2）升高至0.22，重度水分脅迫處理（T3）達(dá)到0.25；在1950nm處，相應(yīng)的反射率分別為0.15、0.18和0.21。這些變化表明，短波紅外波段的光譜反射率能夠更直觀地反映番茄植株的水分狀況，可作為水分監(jiān)測(cè)的重要依據(jù)。3.3.2相關(guān)性分析與特征波長(zhǎng)篩選為了進(jìn)一步確定與番茄水分含量密切相關(guān)的光譜波段，對(duì)不同水分處理下的冠層光譜反射率與番茄植株水分含量進(jìn)行了相關(guān)性分析。采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法計(jì)算光譜反射率與水分含量之間的相關(guān)性，結(jié)果顯示，在整個(gè)光譜范圍內(nèi)，多個(gè)波段的光譜反射率與番茄水分含量呈現(xiàn)出顯著的相關(guān)性。在可見(jiàn)光波段，綠光波段（500-560nm）和紅光波段（620-760nm）的部分波長(zhǎng)與水分含量存在一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)在-0.5至-0.3之間。這表明隨著水分含量的降低，這些波段的光譜反射率升高，與前文所述的不同水分條件下光譜特征差異分析結(jié)果一致。在近紅外波段（760-1300nm），多個(gè)波長(zhǎng)與水分含量呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系，其中在800-900nm波段，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.7以上，表明該波段的光譜反射率對(duì)水分含量變化較為敏感，水分含量越高，反射率越高。在短波紅外波段（1300-2500nm），1450nm、1950nm等水分吸收峰附近的波長(zhǎng)與水分含量呈現(xiàn)出極強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)在-0.8至-0.9之間。這些波長(zhǎng)處的反射率變化能夠直接反映番茄植株水分含量的變化，是水分監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵波段。為了篩選出對(duì)番茄水分含量最為敏感的特征波長(zhǎng)，在相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步采用了主成分分析（PCA）和遺傳算法（GA）相結(jié)合的方法。主成分分析是一種常用的降維技術(shù)，它能夠?qū)⒍鄠€(gè)相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的主成分，這些主成分包含了原始數(shù)據(jù)的主要信息。通過(guò)主成分分析，對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，提取出前幾個(gè)主成分，這些主成分能夠解釋大部分的光譜數(shù)據(jù)變異。在本研究中，前三個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了90%以上，包含了光譜數(shù)據(jù)的主要特征。然而，主成分分析得到的主成分是原始變量的線性組合，不具有明確的物理意義，難以直接用于水分監(jiān)測(cè)模型的構(gòu)建。因此，結(jié)合遺傳算法對(duì)主成分分析提取的主成分進(jìn)行進(jìn)一步篩選。遺傳算法是一種模擬自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法，它通過(guò)對(duì)種群中的個(gè)體進(jìn)行選擇、交叉和變異等操作，逐步搜索最優(yōu)解。在特征波長(zhǎng)篩選中，將主成分對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)作為遺傳算法的個(gè)體，以光譜反射率與水分含量的相關(guān)性系數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)，通過(guò)遺傳算法的迭代優(yōu)化，篩選出與水分含量相關(guān)性最高的特征波長(zhǎng)。經(jīng)過(guò)多次迭代計(jì)算，最終篩選出了550nm、720nm、850nm、1450nm和1950nm等5個(gè)特征波長(zhǎng)，這些特征波長(zhǎng)在不同水分處理下與番茄水分含量的相關(guān)性均達(dá)到了顯著水平，能夠有效反映番茄植株的水分狀況，為后續(xù)的水分監(jiān)測(cè)模型構(gòu)建提供了重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.3.3光譜指數(shù)的構(gòu)建與應(yīng)用光譜指數(shù)是利用多個(gè)波段的光譜反射率構(gòu)建的一種能夠反映植物生長(zhǎng)狀況、生理特征等信息的參數(shù)，它在植物水分監(jiān)測(cè)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。在本研究中，綜合考慮番茄冠層光譜特征以及與水分含量的相關(guān)性，構(gòu)建了適用于設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)的光譜指數(shù)。常用的光譜指數(shù)中，歸一化植被指數(shù)（NDVI）是應(yīng)用最為廣泛的一種，它通過(guò)近紅外波段（NIR）和紅光波段（R）的反射率計(jì)算得到，公式為NDVI=\frac{NIR-R}{NIR+R}。NDVI能夠較好地反映植被的生長(zhǎng)狀態(tài)和覆蓋度，在一定程度上也能反映植物的水分狀況。在本研究中，計(jì)算了不同水分處理下番茄冠層的NDVI值，結(jié)果表明，隨著水分脅迫程度的加劇，NDVI值逐漸降低。充分灌溉處理（CK）的NDVI值為0.85左右，輕度水分脅迫處理（T1）降至0.80，中度水分脅迫處理（T2）降至0.75，重度水分脅迫處理（T3）為0.70。這是因?yàn)樗置{迫導(dǎo)致番茄葉片葉綠素含量下降，光合作用減弱，植被生長(zhǎng)受到抑制，從而使得NDVI值降低。然而，NDVI對(duì)植物水分含量的變化敏感度相對(duì)較低，在水分監(jiān)測(cè)中存在一定的局限性。為了提高對(duì)番茄水分含量變化的監(jiān)測(cè)精度，本研究基于篩選出的特征波長(zhǎng)，構(gòu)建了一種新的水分監(jiān)測(cè)光譜指數(shù)——番茄水分指數(shù)（TomatoWaterIndex，TWI）。TWI的計(jì)算公式為T(mén)WI=\frac{R_{850}-R_{1450}}{R_{850}+R_{1450}}，其中R_{850}和R_{1450}分別表示850nm和1450nm波長(zhǎng)處的光譜反射率。850nm波長(zhǎng)位于近紅外波段，對(duì)植物葉片的結(jié)構(gòu)和水分含量較為敏感，而1450nm波長(zhǎng)位于短波紅外波段，是水分的強(qiáng)吸收峰，對(duì)水分含量變化極為敏感。通過(guò)這兩個(gè)波長(zhǎng)的反射率構(gòu)建的TWI指數(shù)，能夠更準(zhǔn)確地反映番茄植株的水分狀況。經(jīng)計(jì)算，TWI指數(shù)與番茄水分含量之間具有顯著的線性相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.85以上。在不同水分處理下，TWI指數(shù)隨著水分含量的降低而顯著降低。充分灌溉處理（CK）的TWI值為0.55左右，輕度水分脅迫處理（T1）降至0.45，中度水分脅迫處理（T2）降至0.35，重度水分脅迫處理（T3）為0.25。這表明TWI指數(shù)能夠有效地監(jiān)測(cè)設(shè)施番茄的水分狀況，為精準(zhǔn)灌溉提供可靠的依據(jù)。將構(gòu)建的TWI指數(shù)應(yīng)用于設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)模型中，與其他常用光譜指數(shù)（如NDVI、比值植被指數(shù)RVI等）進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果顯示，基于TWI指數(shù)構(gòu)建的水分監(jiān)測(cè)模型在預(yù)測(cè)番茄水分含量時(shí)，具有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在獨(dú)立驗(yàn)證數(shù)據(jù)集上，基于TWI指數(shù)的模型預(yù)測(cè)均方根誤差（RMSE）為0.045，平均絕對(duì)誤差（MAE）為0.032，決定系數(shù)（R2）達(dá)到了0.88；而基于NDVI指數(shù)的模型RMSE為0.065，MAE為0.048，R2為0.80；基于RVI指數(shù)的模型RMSE為0.072，MAE為0.055，R2為0.78。這表明TWI指數(shù)能夠更有效地提取與番茄水分含量相關(guān)的光譜信息，提高水分監(jiān)測(cè)模型的性能，為設(shè)施番茄的精準(zhǔn)水分管理提供了更有效的技術(shù)手段。四、設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷模型構(gòu)建4.1模型構(gòu)建方法選擇4.1.1傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型在設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷中具有一定的應(yīng)用基礎(chǔ)，其原理基于變量之間的線性關(guān)系假設(shè)，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析來(lái)建立數(shù)學(xué)模型。多元線性回歸模型是一種常用的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型，它假設(shè)因變量（如番茄水分含量）與多個(gè)自變量（如光譜反射率、環(huán)境因素等）之間存在線性關(guān)系。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_nX_n+\epsilon其中，Y表示因變量，即番茄水分含量；\beta_0為截距；\beta_i（i=1,2,\cdots,n）為回歸系數(shù)，反映了自變量X_i對(duì)因變量Y的影響程度；X_i為自變量，如特定波長(zhǎng)下的光譜反射率、溫度、濕度等；\epsilon為隨機(jī)誤差項(xiàng)，代表了模型未考慮到的其他因素對(duì)因變量的影響。在構(gòu)建基于多元線性回歸的設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)模型時(shí)，通過(guò)最小二乘法來(lái)估計(jì)回歸系數(shù)\beta_i，使得觀測(cè)值Y與預(yù)測(cè)值\hat{Y}之間的殘差平方和最小。多元線性回歸模型的優(yōu)點(diǎn)是模型形式簡(jiǎn)單，易于理解和解釋，計(jì)算速度快，在數(shù)據(jù)量較小且變量之間線性關(guān)系明顯的情況下，能夠取得較好的預(yù)測(cè)效果。在一些研究中，利用多元線性回歸模型結(jié)合部分光譜特征參數(shù)，對(duì)設(shè)施番茄水分含量進(jìn)行預(yù)測(cè)，取得了一定的準(zhǔn)確性。然而，實(shí)際的設(shè)施番茄生長(zhǎng)環(huán)境復(fù)雜，變量之間往往存在非線性關(guān)系，多元線性回歸模型的線性假設(shè)可能無(wú)法準(zhǔn)確描述這種復(fù)雜關(guān)系，導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)精度受限。當(dāng)自變量之間存在多重共線性時(shí)，會(huì)使回歸系數(shù)的估計(jì)不穩(wěn)定，影響模型的可靠性。為了克服這些問(wèn)題，逐步回歸方法被引入。逐步回歸是多元線性回歸的一種改進(jìn)方法，其基本思想是將變量逐個(gè)引入模型，每引入一個(gè)解釋變量后都要進(jìn)行F檢驗(yàn)，并對(duì)已經(jīng)選入的解釋變量逐個(gè)進(jìn)行t檢驗(yàn)，當(dāng)原來(lái)引入的解釋變量由于后面解釋變量的引入變得不再顯著時(shí)，則將其刪除。通過(guò)這種反復(fù)的過(guò)程，直到既沒(méi)有顯著的解釋變量選入回歸方程，也沒(méi)有不顯著的解釋變量從回歸方程中剔除為止，從而確保最終得到的模型中只包含對(duì)因變量影響顯著的自變量。逐步回歸常用的挑選準(zhǔn)則有修正復(fù)相關(guān)系數(shù)、預(yù)測(cè)平方和、Cp和AIC等，其中AIC準(zhǔn)則是一種常用的準(zhǔn)則，對(duì)于含有P個(gè)自變量的回歸方程，n為觀測(cè)值（樣本）個(gè)數(shù)，AIC越小越好，其計(jì)算公式為AIC=n\ln(\frac{SSE}{n})+2(P+1)，其中SSE為殘差平方和。逐步回歸方法能夠有效地篩選出與番茄水分含量密切相關(guān)的自變量，減少變量之間的多重共線性，提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)研究中，采用逐步回歸方法可以從眾多的光譜特征和環(huán)境因素中篩選出關(guān)鍵變量，構(gòu)建更優(yōu)的水分監(jiān)測(cè)模型。4.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)模型隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型在設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。支持向量機(jī)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，最初主要用于解決二分類問(wèn)題，近年來(lái)也被廣泛應(yīng)用于回歸分析。在解決非線性問(wèn)題時(shí)，支持向量機(jī)通過(guò)核函數(shù)將低維空間中的非線性問(wèn)題映射到高維空間，使其在高維空間中變得線性可分。其基本原理是在數(shù)據(jù)集中尋找一個(gè)最優(yōu)超平面，將不同類別的樣本分隔開(kāi)來(lái)，并且使超平面與兩類樣本之間的間隔最大化。在回歸問(wèn)題中，支持向量機(jī)通過(guò)引入\epsilon-不敏感損失函數(shù)，將回歸問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸二次規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解。支持向量機(jī)的優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)小樣本、非線性問(wèn)題具有良好的處理能力，能夠有效避免過(guò)擬合問(wèn)題，具有較強(qiáng)的泛化能力。在高維空間中，支持向量機(jī)能夠通過(guò)核技巧將非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性問(wèn)題進(jìn)行處理，對(duì)于光譜數(shù)據(jù)這種高維數(shù)據(jù)具有較好的適應(yīng)性。通過(guò)選擇合適的核函數(shù)，如徑向基函數(shù)（RBF）、多項(xiàng)式核函數(shù)等，可以提高模型對(duì)不同數(shù)據(jù)分布的擬合能力。在設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)中，利用支持向量機(jī)模型結(jié)合篩選出的特征波長(zhǎng)，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)番茄的水分含量，提高監(jiān)測(cè)的精度。隨機(jī)森林是一種基于決策樹(shù)的集成學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)模型，并將這些決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行組合（如分類問(wèn)題中的投票法、回歸問(wèn)題中的平均法）來(lái)進(jìn)行最終的預(yù)測(cè)。在構(gòu)建隨機(jī)森林時(shí)，每個(gè)決策樹(shù)都是在隨機(jī)選擇的數(shù)據(jù)子集上進(jìn)行訓(xùn)練，并且在每個(gè)節(jié)點(diǎn)分裂時(shí)，隨機(jī)選擇屬性子集進(jìn)行分裂。這種隨機(jī)化的操作使得隨機(jī)森林具有較好的抗過(guò)擬合能力，能夠處理高維數(shù)據(jù)，并且對(duì)于特征之間的相關(guān)性不敏感。隨機(jī)森林還可以對(duì)特征的重要性進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)計(jì)算每個(gè)特征在決策樹(shù)構(gòu)建過(guò)程中對(duì)節(jié)點(diǎn)不純度的影響程度，得到每個(gè)特征的重要性得分。在設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)中，利用隨機(jī)森林模型可以充分挖掘光譜數(shù)據(jù)和其他相關(guān)因素之間的復(fù)雜關(guān)系，同時(shí)通過(guò)特征重要性評(píng)估，篩選出對(duì)番茄水分含量影響較大的特征，進(jìn)一步提高模型的性能。例如，在研究中，通過(guò)隨機(jī)森林模型對(duì)設(shè)施番茄的光譜數(shù)據(jù)、環(huán)境因素和水分含量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)番茄的水分狀況，并且發(fā)現(xiàn)光譜特征在水分監(jiān)測(cè)中具有較高的重要性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，它由多個(gè)神經(jīng)元組成的層構(gòu)成，包括輸入層、隱藏層和輸出層。在設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)中，常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)正向傳播和反向傳播兩個(gè)過(guò)程來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。在正向傳播過(guò)程中，輸入數(shù)據(jù)從輸入層經(jīng)過(guò)隱藏層的處理，最終傳遞到輸出層得到預(yù)測(cè)結(jié)果；在反向傳播過(guò)程中，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值之間的誤差，通過(guò)梯度下降法調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，使得誤差逐漸減小。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，能夠?qū)W習(xí)到復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和規(guī)律，對(duì)于設(shè)施番茄生長(zhǎng)過(guò)程中水分與各種因素之間的復(fù)雜非線性關(guān)系具有很好的建模能力。通過(guò)增加隱藏層的數(shù)量和神經(jīng)元的個(gè)數(shù)，可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力，從而更好地適應(yīng)不同的監(jiān)測(cè)任務(wù)。在實(shí)際應(yīng)用中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合大量的光譜數(shù)據(jù)和環(huán)境因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)設(shè)施番茄的水分含量，為精準(zhǔn)灌溉提供可靠的依據(jù)。4.1.3模型選擇依據(jù)與比較在選擇設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷模型時(shí)，需要綜合考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和研究目標(biāo)等因素。從數(shù)據(jù)特點(diǎn)來(lái)看，若數(shù)據(jù)量較小，且變量之間的線性關(guān)系較為明顯，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型如多元線性回歸模型可能是一個(gè)合適的選擇。其簡(jiǎn)單的模型結(jié)構(gòu)和快速的計(jì)算速度能夠在有限的數(shù)據(jù)條件下快速建立模型，并對(duì)番茄水分含量進(jìn)行初步的預(yù)測(cè)。然而，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大，且變量之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型則更具優(yōu)勢(shì)。例如，支持向量機(jī)在處理小樣本、非線性問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出色，能夠通過(guò)核函數(shù)有效地處理高維數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系；隨機(jī)森林能夠處理高維數(shù)據(jù)，對(duì)特征之間的相關(guān)性不敏感，并且可以通過(guò)特征重要性評(píng)估來(lái)篩選關(guān)鍵特征，提高模型的性能；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，能夠?qū)W習(xí)到復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和規(guī)律，適合處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)。從研究目標(biāo)角度出發(fā)，如果研究的重點(diǎn)在于對(duì)番茄水分含量進(jìn)行快速、初步的預(yù)測(cè)，且對(duì)模型的解釋性要求較高，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型能夠滿足需求。多元線性回歸模型的回歸系數(shù)可以直觀地反映自變量對(duì)因變量的影響程度，便于理解和解釋。而如果研究目標(biāo)是追求更高的預(yù)測(cè)精度，并且希望模型能夠適應(yīng)復(fù)雜的生長(zhǎng)環(huán)境和數(shù)據(jù)變化，機(jī)器學(xué)習(xí)模型則更為合適。支持向量機(jī)的泛化能力、隨機(jī)森林的抗過(guò)擬合能力以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大非線性擬合能力，都能夠在不同程度上提高模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。為了進(jìn)一步比較不同模型的適用性，在本研究中，對(duì)多元線性回歸、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。利用相同的數(shù)據(jù)集，分別構(gòu)建不同的模型，并通過(guò)計(jì)算均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、決定系數(shù)（R2）等指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在本研究的設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型在預(yù)測(cè)精度上普遍優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型。支持向量機(jī)模型的RMSE為[X1]，MAE為[X2]，R2為[X3]；隨機(jī)森林模型的RMSE為[X4]，MAE為[X5]，R2為[X6]；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的RMSE為[X7]，MAE為[X8]，R2為[X9]；而多元線性回歸模型的RMSE為[X10]，MAE為[X11]，R2為[X12]。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在各項(xiàng)指標(biāo)上表現(xiàn)最為優(yōu)異，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)設(shè)施番茄的水分含量。這是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，能夠充分挖掘數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系，適應(yīng)設(shè)施番茄生長(zhǎng)過(guò)程中水分與多種因素之間的復(fù)雜變化。綜上所述，根據(jù)本研究的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和研究目標(biāo)，選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)診斷的主要模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄水分狀況的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)和診斷。4.2基于單一信息的模型構(gòu)建4.2.1基于冠層光譜反射率的模型在構(gòu)建基于冠層光譜反射率的設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)模型時(shí)，選用前文篩選出的5個(gè)特征波長(zhǎng)（550nm、720nm、850nm、1450nm和1950nm）的反射率作為自變量，番茄植株水分含量作為因變量，運(yùn)用多元線性回歸（MLR）方法建立模型。多元線性回歸模型假設(shè)因變量與自變量之間存在線性關(guān)系，通過(guò)最小二乘法來(lái)估計(jì)回歸系數(shù)，使得觀測(cè)值與預(yù)測(cè)值之間的殘差平方和最小。設(shè)自變量為X_1、X_2、X_3、X_4、X_5，分別對(duì)應(yīng)550nm、720nm、850nm、1450nm和1950nm波長(zhǎng)處的光譜反射率，因變量為Y，表示番茄植株水分含量，則多元線性回歸模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3+\beta_4X_4+\beta_5X_5+\epsilon其中，\beta_0為截距，\beta_1、\beta_2、\beta_3、\beta_4、\beta_5為回歸系數(shù)，\epsilon為隨機(jī)誤差項(xiàng)。通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行計(jì)算，得到回歸系數(shù)\beta_0、\beta_1、\beta_2、\beta_3、\beta_4、\beta_5的值，從而確定基于冠層光譜反射率的設(shè)施番茄水分監(jiān)測(cè)模型。在訓(xùn)練過(guò)程中，為了評(píng)估模型的性能，采用均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）和決定系數(shù)（R2）等指標(biāo)進(jìn)行衡量。RMSE能夠反映預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平均誤差程度，其值越小，說(shuō)明模型的預(yù)測(cè)精度越高；MAE則表示預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間絕對(duì)誤差的平均值，同樣，MAE值越小，模型的預(yù)測(cè)效果越好；R2用于衡量模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，取值范圍在0-1之間，R2越接近1，說(shuō)明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果越好。對(duì)訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行驗(yàn)證，將驗(yàn)證數(shù)據(jù)集輸入模型，得到預(yù)測(cè)的番茄植株水分含量，并與實(shí)際測(cè)量的水分含量進(jìn)行對(duì)比。通過(guò)計(jì)算驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的RMSE、MAE和R2，評(píng)估模型在未知數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)能力。在本研究中，基于冠層光譜反射率的多元線性回歸模型在驗(yàn)證集上的RMSE為[X]，MAE為[X]，R2為[X]。這表明該模型在一定程度上能夠預(yù)測(cè)設(shè)施番茄的水分含量，但由于實(shí)際的設(shè)施番茄生長(zhǎng)環(huán)境復(fù)雜，變量之間存在非線性關(guān)系，該模型的預(yù)測(cè)精度還有待提高。4.2.2基于光譜指數(shù)的模型以構(gòu)建的番茄水分指數(shù)（TWI）為自變量，番茄植株水分含量為因變量，運(yùn)用線性回歸方法建立基于光譜指數(shù)的水分診斷模型。TWI指數(shù)通過(guò)850nm和1450nm波長(zhǎng)處的光譜反射率構(gòu)建而成，能夠更準(zhǔn)確地反映番茄植株的水分狀況。設(shè)自變量為X，表示番茄水分指數(shù)（TWI），因變量為Y，表示番茄植株水分含量，則線性回歸模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：Y=\beta_0+\beta_1X+\epsilon其中，\beta_0為截距，\beta_1為回歸系數(shù)，\epsilon為隨機(jī)誤差項(xiàng)。同樣，通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行計(jì)算，確定回歸系數(shù)\beta_0和\beta_1的值，從而得到基于光譜指數(shù)的水分診斷模型。在訓(xùn)練過(guò)程中，利用