叶绿素仪

点击此处可了解更多产品详情：便携式叶绿素测量仪　　在自然界中，植物是生命之源，通过光合作用将太阳能转化为化学能，为人类提供氧气和食物。在光合作用中，叶绿素是植物体内最重要的色素之一，它可以吸收太阳光能并转化为化学能，进而促进植物的生长和发育。因此，叶绿素含量的测量对于了解植物的生长状况和环境变化具有重要意义。　　　　为了方便快捷地测量叶绿素含量，人们发明了便携式叶绿素测量仪。该仪器采用光谱仪测量植物叶片的光谱反射率和透射率，并利用叶绿素在光谱中的特征吸收峰来计算叶绿素含量。通过该仪器，人们可以在短时间内获取大量植物叶片的叶绿素含量数据，从而对植物的生长状况进行评估和分析。　　　　便携式叶绿素测量仪具有多种优点。首先，它具有便携性，方便携带和操作，可以随时随地测量叶绿素含量。其次，它具有高精度和高可靠性，可以快速准确地测量叶绿素含量，并避免人为误差和环境因素的干扰。此外，该仪器还具有用户友好的操作界面和强大的数据处理能力，可以快速处理和分析测量数据，为科研和生产提供有力的支持。　　　　在应用方面，便携式叶绿素测量仪被广泛应用于农业、林业、生态学和环境科学等领域。在农业生产中，通过测量叶绿素含量可以评估作物的生长状况和营养状况，进而指导施肥和灌溉等管理措施。在林业研究中，叶绿素测量可以帮助人们了解森林生态系统的结构和功能，为森林保护和管理提供科学依据。在生态学领域，叶绿素含量可以反映植物对环境的适应能力和竞争能力，进而研究植物生态系统和全球气候变化等课题。　　　　总之，便携式叶绿素测量仪是一种非常有用的工具，可以帮助人们快速准确地获取植物叶片的叶绿素含量数据，从而对植物的生长状况和环境变化进行评估和分析。随着科学技术的不断发展，该仪器将会得到越来越广泛的应用和推广。莱恩德新品|便携式叶绿素测量仪：随时随地测量植物叶片的叶绿素

一．叶绿素仪用途叶绿素测定仪根据叶绿素光谱吸收规律，采用两种不同的发光管照射叶片，通过测量透过叶片的光的强度计算出叶片内的叶绿素相对含量或者绿色程度，从而为合理、适当、及时施肥提供可靠的科学依据，广泛应用于农业、林业、植物等科学研究和生产指导。【方科】叶绿素仪价格参考→https://www.instrument.com.cn/show/C374124.html二．叶绿素仪技术指标1．测量范围：0.0-99.99SPAD2．测量面积：2mm*3mm3．测量精度：±1.0 SPAD单位以内 (室温下，SPAD值介于0-50)4．重复性：±0.3 SPAD单位以内 (SPAD值介于0-50)5．叶绿素测定仪测量时间间隔：小于0.8秒6．数据存储：16GB 可根据用户需求进行分组存储7．电源：4.2V可充电锂电池8．电池容量：3000mah9．重量：230g10．工作及存储环境：-10℃~50℃ ≤85%相对湿度三．叶绿素仪功能特点1.快速无损植物活体检测，测量时只需将叶片插入即可，不需要采摘叶片，不影响作物正常生长，可以在作物生长过程中全程对叶片进行监测，从而得到更科学的分析结果。2.测量精度高(精度：± 1.0 SPAD，重复性：±0.3 SPAD)。3.16GB大存储空间，数据可进行分组存储、查看、导出。4.多功能USB接口，可实现数据导出与充电功能，可将仪器与电脑直接联机，数据导出无需上位机软件，还可选择使用内存卡直接导出数据，操作简单方便。5.数据浏览：可在仪器上随时浏览测量的数据以及可任意删除异常数据。6.叶绿素测定仪高对比度LCD显示屏，强光下也可清晰显示数据。7.低功耗模式设计，内置大容量锂离子充电电池，具有防过充功能，节能环保并方便进行户外操作。8.内置中英文双语显示，一键切换，无缝对接。9.标准配置： 主机、充电器、USB数据线、内存卡、读卡器、便携铝箱，合格证、说明书等。

冠层叶绿素含量（CCC）可以反映一个种群的总光合生产力，是判断植物个体生长和营养状况的重要依据。通过遥感准确监测冠层和叶片尺度的叶绿素含量是确定作物生长状态和预测产量的关键。玉米是一种高秆作物，叶面积大，冠层深。它具有不均匀的叶片叶绿素含量（LCC）垂直分布，这限制了遥感的叶绿素含量评估。因此，了解LCC和叶片反射光谱的垂直异质性对提高CCC监测的准确性至关重要。 基于此，在本研究中，来自中国农业科学院作物科学研究所和宁夏大学农学院的研究团队以玉米为研究对象，于2019年和2020年在位于中国东部河南省黄淮海玉米生态区的中国农业科学院新乡实验站通过5个氮处理梯度（0、100、200、300和400 kg/hm2（记为N0–N400））建立各种冠层结构，采集不同生长季节作物冠层叶片，并测量了其LCC和叶片光谱反射率（ASD FieldSpec 4光谱仪+植物探头+叶片夹，光谱范围为350-2500 nm）。主要目标为：（1）理解施氮量对玉米冠层叶绿素垂直分布的影响以及生长季节叶绿素分布的动态变化；（2）在不同时空条件下探索冠层叶片光谱反射率特征差异以及验证基于叶片光谱反射率的VI模型是否可以准确反演LCC；（3）确定敏感叶位（可用于表征LCC和CCC之间的关系）以及评估基于叶片光谱的VI模型的鲁棒性和准确性，以评估冠层叶绿素状态。2020年9月2日研究区俯视图 (a)。高光谱反射率测量系统（b）。台式叶绿素分光光度计 (c) 。2020年8月8日五次氮处理（N）下的冠层状况（d）。【结果】2020年生长季节玉米冠层LCC的垂直剖面。（a、c、e）不同位置叶片的光谱反射曲线。（b、d、f）不同叶片位置波段与LCC的相关系数曲线。6种LCC-VI模型的rRMSE（%）：（a）mRER、（b）VOG2、（c）CIred-edge、（d）NDRE、（e）MTCI 和（f） DD。rRMSE用于评估模型反演精度。rRMSE的值较低对应于预测值和观察值更接近。中期模型（a）、后期模型（b）和生殖模型（c）CCC预测值和2019年实测值对比。【结论】 5个施氮水平用于构建不同的玉米冠层结构，揭示玉米冠层叶片叶绿素含量（LCC）的垂直异质性以及叶片光谱反射率特征。基于冠层LCC的垂直分布，建立多元逐步回归（MSR）模型以准确监测冠层叶绿素含量（CCC）；LCC表现出不对称的垂直分布，呈现出底层较低，中层上升，上层下降的趋势。氮处理显著改变了LCC，且不同处理之间LCC的垂直剖面分布基本一致。分析了不同时空条件下叶片光谱反射率特征。绿色波段（531-567 nm）和红边波段（712-731 nm）是监测LCC的敏感波段。6个经典的VIs用于构建VI-叶绿素模型，其中修正的红边比值植被指数（mRER，R2=0.87）构建的模型最优。VI模型可以准确预测生长中期的LCC（rRMSE=10.9%），但是，上、下叶层VI和LCC的相关性在营养生长早期和成熟阶段发生变化（rRMSE=36%-87%）。通过结合反演精度和多元逐步回归，结果发现在CCC估算中，营养阶段叶位L6以及生殖阶段L11+L14（L12是穗叶）最敏感。这样，基于叶片光谱反射率构建了VI-LCC-CCC模型以估算冠层叶绿素状态。利用2019年和2020年田间试验数据评估了模型性能，结果表明该模型具有良好的鲁棒性和准确性（rRMSE=8.97%）。请点击下方链接，阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650312959&idx=1&sn=579c2cd2862e8037f3fe0a32dda8e2ee&chksm=bee1bc00899635161ff79ab90bcff29bc9a96537973b3be2cb439a88caa8d8e36c29108f32eb&token=1852366781&lang=zh_CN#rd