Dualex是一款源自于法國國家科學院 (CNRS)及巴黎第十一大學技術，由奧地利PESSL公司生產（原法國Force-A公司）開發的新型多功能葉片測量儀。它可同時準確測量葉片的葉綠素含量、葉片表層的類黃酮和花青素含量，適用于植物生理學和農學（如水稻葉綠素濃度，玉米氮素狀況，葡萄藤等）相關研究。

其測量對象可以是單子葉植物，雙子葉植物或多年生植物。這款設備簡單易用，可進a行實時和非破壞性測量。由于不需要校準標定和事先的樣品制備，測量工作可在實驗室或現場完成。此外，該設備在各種溫度的和環境光照條件下均可正常使用。系統采用專利設計，光學傳感器可進行簡單、快速、無損測量葉片中的葉綠素、多酚以及花青素。
 

Dualex便攜式智能氣象-葉綠素-花青素-黃酮醇測量儀

摘要
食用葡萄是一種營養價值很高的作物，需要經常監測，以實現高產優質。非破壞性方法，如衛星和近距離遙感，被廣泛用于估計作物產量和質量特征，光譜植被指數（SVI）通常用于呈現特定地點的信息。本研究的目的是評估從veraison到收獲的食用葡萄在不同生長階段從衛星和近端傳感獲得的SVI。這項研究在連續三年（2015年至2017年）在商業食用葡萄園（Vitis vinifera cv.Thompson Seedless）中進行。利用衛星圖像（Landsat 8）和近距離遙感計算了標準化差異植被指數（NDVI）和綠色標準化差異植被指數（GNDVI），以評估鮮食葡萄的產量和質量特征。SVI與不同的測量日期和傳感方法表現出不同程度的相關性。與NDVI相比，收獲時基于衛星的GNDVI與作物質量特征的相關性更高（漿果直徑r=0.522，pH r=0.537，漿果變形r=0.629）。與NDVI相比，veraison中部基于近端的GNDVI呈現出更高的相關性（r=−漿果直徑為0.682，r=−0.565（對于berry變形）。與衛星遙感相比，近距離遙感在葡萄產量和品質特征方面更為準確。

關鍵詞：光譜植被指數；精密葡萄栽培；遙感；餐桌上的葡萄；作物產量和質量評估

Satellite and Proximal Sensing to Estimate the Yield and Quality of Table Grapes

Abstract
Table grapes are a crop with high nutritional value that need to be monitored often to achieve high yield and quality. Non-destructive methods, such as satellite and proximal sensing, are widely used to estimate crop yield and quality characteristics, and spectral vegetation indices (SVIs) are commonly used to present site specific information. The aim of this study was the assessment of SVIs derived from satellite and proximal sensing at different growth stages of table grapes from veraison to harvest. The study took place in a commercial table grape vineyard (Vitis vinifera cv. Thompson Seedless) during three successive cultivation years (2015–2017). The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI) were calculated by employing satellite imagery (Landsat 8) and proximal sensing (Crop Circle ACS 470) to assess the yield and quality characteristics of table grapes. The SVIs exhibited different degrees of correlations with different measurement dates and sensing methods. Satellite-based GNDVI at harvest presented higher correlations with crop quality characteristics (r = 0.522 for berry diameter, r = 0.537 for pH, r = 0.629 for berry deformation) compared with NDVI. Proximal-based GNDVI at the middle of veraison presented higher correlations compared with NDVI (r = −0.682 for berry diameter, r = −0.565 for berry deformation). Proximal sensing proved to be more accurate in terms of table grape yield and quality characteristics compared to satellite sensing. 
Keywords:spectral vegetation index; precision viticulture; remote sensing; table grapes; crop yield and quality estimation

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