日前，以我院唐荣年副教授、李创博士为主的高光谱技术与智能信息处理研究团队在橡胶树氮素养分的叶片光谱检测机理及诊断模型研究方面取得进展，国际农林科学领域的著名期刊《Industrial Crops and Products》（中科院SCI一区期刊，2017年影响因子3.181）发表了该团队的最新研究成果：Estimation of the nitrogen concentration of rubber tree using fractional calculus augmented NIR spectra(http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0926669017304557)。

橡胶树是海南省的重要经济作物，其营养状况直接关系到天然橡胶的产量，产胶质量以及橡胶树的产胶年限等。目前使用的经验估氮法精度不足、化学分析法则耗时耗力。因此，快速、无损、准确的测定橡胶树的营养状况非常重要。针对该问题，我院高光谱技术与智能信息处理研究团队首次结合分数阶微积分提出了一种基于分数阶的橡胶树氮素水平光谱诊断模型。该研究成果不仅为近红外光谱诊断模型的构建提供了新思路，而且可为橡胶树光谱诊断设备的设计研发提供理论支撑，有助于橡胶林的精细化、高效化管理的具体实施。

该项研究工作得到了国家自然科学基金地区科学基金项目（项目号：31460318）的支持。