王浩云 曹雪莲 孙云晓 闫明壮 王江波 徐焕良

(1.南京农业大学人工智能学院，南京 210095; 2.中国电子科技集团国睿科技股份有限公司，南京 210023;3.塔里木大学植物科学学院，阿拉尔 843300;4.塔里木大学南疆特色果树高效优质栽培与深加工技术国家地方联合工程实验室，阿拉尔 843300)

0 引言

绿萝是优良的室内观赏植物，除观赏价值外，对净化室内环境也有重要作用[1]。叶绿素含量是影响植物光合作用的重要因素，也是评价绿色植物生长状况的关键指标[2-3]。快速检测绿萝叶绿素含量对于掌握绿萝健康状况具有重要意义。叶绿素含量检测方法可分为有损的化学检测和无损检测两类。传统的化学检测手段存在耗时、费力、时效性差、适用性差、破坏植物体结构等缺陷[4]。无损检测方法主要依靠叶绿素测量仪和高光谱成像技术，叶绿素测量仪操作便捷，但因只能对局部点光谱进行分析，无法完整获取叶片或冠层整体的叶绿素信息[5]，在实际应用中仍存在较大的局限性。

基于光谱分析技术结合光谱和图像信息可以实现叶绿素含量的快速、非破坏性检测[3]。其中，光谱仪因其便携、快速、无损的优势而被广泛应用，但便携式光谱仪采用点光源测量方式，从样本中获取的光谱信息有限。而由高光谱相机拍摄的高光谱图像同时包含大量图像信息和光谱信息，弥补了传统光谱仪和数字摄像头在获取图像信息上的不足[6]，在农业工程领域已得到广泛的应用。

目前，采用高光谱检测叶绿素含量的方法大多通过构建简单模型将光谱图像与叶绿素含量直接关联[7-10]，忽略了植物组织内部对光的吸收和散射[11-12]，故无法表达整个植物组织内部叶绿素含量的完整信息。……