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[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

專利信息
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
地址: 100083 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 快速 檢測 葉片 葉綠素 含量 裝置 建模 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及農產品無損檢測技術領域,尤其涉及一種快速檢測葉片葉綠素含量的裝置、建模方法及檢測方法。?

背景技術

小麥是主要的農作物,在大田以及實驗區得到廣泛種植,是我國的糧食基礎之一。隨著我國短缺經濟的結束和加入WTO,我國農業產業尤其是農作物產量質量的提高日益受到重視。為了收獲高產優質的小麥,快速準確地獲得作物在生長過程中的營養狀態信息是非常重要的。葉片葉綠素含量(chlorophyll?content,Chl.C)是直接反應作物營養狀態的重要指標,葉綠素含量過低表示植物缺氮。玉米是世界上分布最廣泛的糧食作物之一,種植面積僅次于小麥和水稻。種植范圍從北緯58°至南緯40°。?

中國年產玉米占世界第二位。我國改革開放以來隨著人民生活水平的提高,玉米工業的發展,玉米已成為糧食、飼料、工業原料和出口商品的多用途作物。玉米在許多地區被作為主要食物。除食用外,玉米也是工業酒精和燒酒的主要原料。植株的其它部分用途也相當廣泛:玉米稈用于造紙和制墻板;包皮可作填充材料和草藝編織;玉米穗軸可作燃料,也用來制工業溶劑,莖葉除用作牲畜飼料外,還是沼氣池很好的原料。玉米是高產作物,必須合理施肥才能滿足玉米在整個生育期對養分的需要。為了收獲高產優質的玉米,控制成本,快速準確地獲得玉米在生長過程中的營養狀態信息是非常重要的。葉綠素是植物葉片的主要光合色素,葉綠素含量是植物生理研究中的重要指標?

對葉片葉綠素含量的檢測,傳統的檢測方法大多基于分光光度?計、化學分析等方法。這些方法雖然有效,但采樣準備和檢測時間長、效率低、操作繁瑣、費時費力、且對試樣具有破壞性,不能直接在生長期間進行實時測量,不適于實際生產中的操作,不利于推廣應用,而亟待加以進一步改進。?

最近的一些方法采用傅立葉變換紅外光譜(Fourier?TransformInfrared?Spectroscopy,FTIR)檢測葉片葉綠素含量,研究表明可以通過觀察葉片在一些特定近紅外波長的光吸收/反射差異辨識葉綠素含量,但是采用這些方法時必須將葉片先剪碎后經相關處理后才能進行,因此也無法實現葉片的非破壞性檢測,而且距離田間及溫室實時檢測還有無法克服的障礙。?

發明內容

圖像光譜技術集成了傳統的圖像和光譜技術,可同時獲得被測物體的空間和光譜信息。相比傳統的多光譜方法不能同時兼顧共線性消除和信息充分獲取的缺陷,而高光譜圖像成像技術因其很高的光譜分辨率已成為農作物生化指標檢測的強有力工具,如今,高光譜圖像掃描成像系統已廣泛應用于遙感檢測植物含水量、氮素含量等營養狀況指標。?

葉片葉綠素含量與植物氮素含量存在很強的相關性,而葉片氮素含量對應著相應的光吸收(反射)率。高光譜圖像方法因其具有高的光譜分辨率,以及能同時表征空間光擴散信息的能力,因此采用該技術可以獲得因作物葉片氮素變化帶來的細微光學特征變化,以實現快速、非破壞性預測葉片葉綠素的目的。?

因此,本發明旨在針對現有技術的不足,利用高光譜掃描成像這一新技術,以小麥、玉米這些重要作物為對象,通過獲取作物葉片葉綠素含量的可見光和紅外線光的反射特征參數,得到非接觸式、快速、無非破壞性的葉片葉綠素含量的檢測方法及裝置。從而為提供實時快速評判作物營養狀況的方法打下基礎。?

為達到上述目的,本發明提供一種快速、非破壞性檢測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。?

所述光源供給系統包括鹵鎢燈。?

本發明還提供了一種利用上述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;?

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