文中数据与结果来自原论文，不代表本公司设备的测试表现。
叶片夹持式采集器让田间测量更方便，但预测目标需要先说清楚：仪器输出的SPAD相对读数，与化学分析得到的叶绿素质量浓度并不相同。这项哈密瓜叶研究展示了多通道采集、数据传输与回归建模怎样结合。
概要
研究以哈密瓜叶片的SPAD仪读数为参考，使用多通道器件采集信号，比较预处理和回归方法，并考察异常值处理对结果的影响。模型用于估计SPAD相对读数；样本规模和随机划分限制了外推，剔除异常后的成绩不能理解为化学叶绿素含量测定精度。
（AI 场景概念图，用于科普配图；不是论文数据、研究设备实拍或产品图解）
研究价值
多通道与 SPAD 配对提供便携叶夹开发范例，可把相对叶色读数接入田间记录。
实验方法与参考测量
新疆农科院田间测100份不同植株哈密瓜叶，避开粗叶脉，以TYS-4N叶绿素仪SPAD值作参考。AS7341多通道器件覆盖415–940 nm、ESP8266传输，叶片夹持且白板校准，设三次平均与固定LED档位，光程和严格透反射几何未报告。数据70:30训练/预测，比较十二回归及八预处理；再以PCA与孤立森林剔异常，PBOR配RFR评价。
关键波段与采集参数
| 波段 / 参数 | 原文含义与使用说明 |
|---|---|
| 415–940 nm | 器件离散通道覆盖区，不是连续高分辨率光谱 |
| 515 nm | 原始数据ETR最佳单通道 |
| 590 nm | 部分线性模型使用的通道 |
主要结果
原515 nm ETR预测R²=0.8035、RMSEP=1.5670 SPAD；剔异常后全通道PBOR-RFR为0.8683、1.1810 SPAD。
研究局限与解读
少样本随机划分且剔异常提高结果；不能把SPAD等同mg/g或宣称原连续NIR性能。
图像版权归论文原作者。许可：CC BY 4.0。
论文来源
Li L, Guo J, Wang Q, Wang J, Liu Y, Shi Y. (2023). Design and Experiment of a Portable Near-Infrared Spectroscopy Device for Convenient Prediction of Leaf Chlorophyll Content. Sensors (Basel, Switzerland). https://doi.org/10.3390/s23208585
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