[發明專利]快速檢測葉片葉綠素含量的裝置、建模方法及檢測方法

有效

• 申請號: 200910237355.1
• 申請日: 2009-11-10
• 公開（公告）號: CN101718683A
• 公開（公告）日: 2010-06-02
• 發明（設計）人: 彭彥昆;黃慧;王偉;吳建虎;高曉東;張靜
• 申請（專利權）人: 中國農業大學
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25;G06T7/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王朋飛

1.一種利用快速、非破壞性檢測作物葉片葉綠素含量的裝置對作物葉片葉綠素含量的預測模型進行建模的方法，該方法包括以下步驟：

S1，利用所述裝置獲取黑、白圖像，葉片樣本的光譜的線圖像；

S2，利用步驟S1中得到的圖像數據計算相對反射光譜數據，并將所述線圖像轉化為面圖像；

S3，將同一葉片樣本不同位置同樣大小的感興趣區域的所述相對反射光譜數據量化成對應于不同光波長的矩陣模塊，然后對該矩陣模塊進行校正，得到校正后的數據；所述矩陣模塊包含反映葉片樣本間的光學特性、組織成分差異的特征參數；

S4，對校正后的數據利用建模方法建立模型進行預測，并利用交叉驗證法評價利用所述模型得出葉片樣本的葉綠素含量的預測數據，以確定預測模型；

步驟S2中將所述線圖像轉化為面圖像時計算相對反射密度的公式為：R＝(Rs-Rd)/(Rr-Rd)，其中，R為相對反射密度，Rs為所述線圖像的反射密度，Rr為標準白板的反射密度，Rd為黑圖像的反射密度；

在所述步驟S4中建立預測模型的步驟具體為：將葉片樣本分為校正組和驗證組，首先基于校正組用建模方法求出各波長特征參數與葉綠素含量間的相關性及預估誤差，然后基于驗證組用交叉驗證法求出用于預測葉綠素含量的最佳波長和波長數，利用最佳波長和波長數確定葉綠素含量的預測模型；

所述在所述步驟S3與步驟S4之間還包括步驟S31：得到標準參考數據。

2.如權利要求1所述的對作物葉片葉綠素含量的預測模型進行建模的方法，其特征在于，所述快速、非破壞性檢測作物葉片葉綠素含量的裝置包括CCD照相機、高光譜掃描儀、載物臺、電控平移臺、運動控制器、計算機及帶有反饋控制器的光源供給系統；所述CCD照相機與所述高光譜掃描儀連接，用于采集高光譜掃描儀掃描到的載物臺上所載作物的光譜圖像；所述計算機與所述CCD照相機連接，用于對所述光譜圖像進行處理，以得到檢測葉綠素含量的預測模型；所述運動控制器與所述電控平移臺連接，所述載物臺位于所述電控平移臺上；所述運動控制器用于調整所述電控平移臺的位置、平移速度和平移距離；所述光源供給系統用于給載物臺上所載作物提供光源。

3.如權利要求2所述的對作物葉片葉綠素含量的預測模型進行建模的方法，其特征在于，所述光源供給系統包括鹵鎢燈。

4.如權利要求1所述的對作物葉片葉綠素含量的預測模型進行建模的方法，其特征在于，所述步驟S31具體為：基于所述面圖像的數據采用分光光度計法檢測葉片樣本的葉綠素含量，得到標準參考數據；相應地，在所述步驟S4之后還包括將所述標準參考數據對所述預測數據進行相關性比較的步驟。

5.如權利要求1所述的對作物葉片葉綠素含量的預測模型進行建模的方法，其特征在于，按照3∶1的比例將葉片樣本分為校正組和驗證組。

6.如權利要求1所述的對作物葉片葉綠素含量的預測模型進行建模的方法，其特征在于，所述校正的方法為使用多元散射校正結合二階導數來校正或者使用常態標準離差校正；所述建模方法為多元線性回歸法、偏最小二乘法或最小二乘支持向量機。

7.一種利用權利要求1～6之任一項所述的建模方法獲得的預測模型對作物葉片葉綠素含量進行檢測的方法。