本研究开发了一种用于监测植物对非生物变化动态响应的新型高光谱生理系统。该系统是一个传感器连接到植物的平台，可以确定一天中的最佳时间，在此期间可以通过光谱方法成功识别生理特征。直接测量的性状包括整个白天的瞬时和每日蒸腾速率以及每日和周期性的植物减重和增重。该系统监测和评估辣椒植物对不同水平的钾肥的反应。在07:00–10:00和14:00–17:00期间，不同处理之间发现了显着的瞬时蒸腾速率差异。同时频繁测量的高分辨率光谱数据提供了关联两个测量数据集的方法。光谱和瞬时蒸腾速率之间的显著相关系数产生了用于捕获的三个波段（ρ523、ρ697和ρ818nm）的选择在上午、中午和下午使用标准化差异公式的蒸腾速率差异。这些差异还表明，当光谱（远程或近距离）测量通常在中午前后进行时（当太阳光照度最高时），并不总能获得最佳结果。当根据植物全天的动态生理状态对光谱测量进行定时时，可以获得有价值的信息，这可能因植物物种而异，在规划遥感数据采集时应予以考虑。
图1.成像平台在植株上方移动时的视图. 该平台由轻质材料制成, 仅需几个小时即可部署.
图2.温室平台上72株辣椒植物的RGB图像.相机从右到左移动,从用于曝光时间校准的白色参考面板开始.
温室的屋顶和侧板由透明的PVC材料制成，可以漫射进来自然光。本试验修改并安装了一个移动灌溉系统连接到温室天花板的传感器承载平台，以便将摄像机移动到桌子上方一个恒定的速度。移动平台由轻质材料制成，由温室基础设施支撑，没有任何结构变化，使其跨越温室的整个长度(25m)。该平台用紧固件、螺栓和电缆连接，并在几个小时内建成。一台小型笔记本电脑控制相机并收集数据。连接到笔记本电脑的微控制器被编程为在白天每小时运行平台（图1）。
图3.上：示例植物及其周围背景（蓝色）的平均光谱，运行 Otsu 过滤器后没有背景的平均光谱（红色），第二次运行 Otsu 过滤器后没有叶子边缘的植物的平均光谱.下：边界框的直方图和Otsu过滤器计算的值.
图4.白天和不同处理组的平均±SE蒸腾速率
时间为三天的分组分别在上午、中午和下午进行了1041,831,1363 次测量，每个处理均有数百次测量。分组后，不同每日组之间的平均TR仍然存在显著差异（图4）。接下来，通过按处理组分组对数据库进行进一步分区。在中午期间，各个处理组之间没有发现显著差异。然而，在上午所有处理组彼此之间均存在显著差异，而在下午，低钾处理组与中高钾处理组之间存在显着差异（图 4）。
图5. 三个处理组的平均反射率值：三天期间（上午-红色、中午-绿色和下午-蓝色）缺钾（低，虚线）、中等（实线）和过剩（高，虚线）
通过每个组和日周期的平均光谱检查一天时间和钾肥对样本光谱的综合影响（图5（A1-A3））。在可见光和近红外光谱中可以直观地看到各组之间的反射率变化。然而，在SNV转换后，日间光谱差异显著减小（图5（B1–B3）），从而在一天中形成均匀的光谱。绿色波段区域（~560nm）和叶绿素吸收波段（460和680nm）存在微小变化，并且消除了近红外反射率的降低。此外，在~940 nm处出现一个急剧的吸收特征，然后在~970 nm处出现一个平坦的吸收特征，这属于水蒸气和液态水的O-H键第一泛音吸收特征。
