摘要
植物生理生化指标（生物标志物）的准确无损估测对于作物胁迫评估至关重要。然而，传统的谱预处理方法可能无法充分利用与不同光谱响应特征生物标志物相关联的多样化光谱分量。为解决这一问题，我们提出了一种基于多粒度光谱分割（MGSS）的检索框架，用于盐胁迫下Medicago truncatula（短果芥）多种生物标志物的估测。多粒度分割（MGS）作为MGSS框架的一部分，用于在不同粒度上提取光谱特征。本研究获得了720盆Medicago truncatula的叶片光谱数据集及其对应的生物标志物数据（包括相对叶绿素含量（SPAD）、可溶性糖（SS）和丙二醛（MDA））。这些植株分别接受不同水平的盐胁迫处理（包括100、200和250 mmol L?1 NaCl以及未处理对照（CK））。使用偏最小二乘回归（PLSR），我们比较了MGS特征与传统光谱特征在生物标志物估测方面的表现。结果显示，与传统特征的最优结果相比，MGS在SPAD、SS和MDA的估测上均达到了具有竞争力的表现，最优验证R2值分别为0.98、0.69和0.36。更重要的是，三种生物标志物的最优粒度各不相同——SPAD、SS和MDA分别在G2、G5和G18粒度下达到最优表现，表明它们对不同频率水平的光谱响应存在差异。本研究为在生物胁迫下准确估测作物多种生物标志物提供了一种有前景的框架。该方法可能为不同生物标志物之间光谱检索性能差异提供一个可解释的新视角。
