[發(fā)明專利]基于光譜技術(shù)的農(nóng)作物內(nèi)部信息無損檢測裝置及方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210279127.2
• 申請日: 2012-08-08
• 公開（公告）號(hào): CN102788752A
• 公開（公告）日: 2012-11-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫俊;毛罕平;衛(wèi)愛國;宋彩惠;武小紅
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇大學(xué)
• 主分類號(hào): G01N21/25
• 分類號(hào): G01N21/25
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 樓高潮

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種檢測技術(shù)，特別是涉及一種基于光譜技術(shù)的農(nóng)作物內(nèi)部信息無損檢測裝置及方法。

背景技術(shù)

氮肥是影響農(nóng)作物生長發(fā)育和產(chǎn)量品質(zhì)形成所必需的重要元素。農(nóng)作物氮素營養(yǎng)的豐缺，會(huì)直接影響植物的生長發(fā)育，也會(huì)對農(nóng)作物的品質(zhì)、產(chǎn)量產(chǎn)生影響。目前普遍存在施肥過多，造成地下土壤污染及退化，因此及時(shí)準(zhǔn)確地監(jiān)測診斷出農(nóng)作物氮素狀況，進(jìn)行精確施肥和灌溉，對提高農(nóng)作物的水肥管理水平和利用效率具有重要意義。

傳統(tǒng)的測試農(nóng)作物氮的手段精度低，或會(huì)對農(nóng)作物產(chǎn)生破壞而影響農(nóng)作物生長，而且在取樣、測定、數(shù)據(jù)分析等方面需要耗費(fèi)大量的人力、物力，時(shí)效性差，不利于推廣應(yīng)用?，F(xiàn)代無損檢測技術(shù)為實(shí)時(shí)檢測農(nóng)作物內(nèi)部信息開辟了一條新的有效途徑。

農(nóng)作物氮營養(yǎng)缺乏和過剩會(huì)引起農(nóng)作物生理特性、形態(tài)特征的改變，從而引起農(nóng)作物對光譜的反射特性發(fā)生改變。農(nóng)作物氮素營養(yǎng)的葉片光譜診斷和光譜遙感診斷，便是基于農(nóng)作物的反射光譜特性會(huì)因農(nóng)作物氮營養(yǎng)水平變化而變化的原理來進(jìn)行的。

20世紀(jì)70年代以來，諸多學(xué)者進(jìn)行了一些研究：Serrano（1995）等研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)作物在較高的含氮水平下，在藍(lán)色和近紅外波譜段有較強(qiáng)的反射率，而在較低含氮水平下，農(nóng)作物在紅色波段的反射率較高。Wood（2003）等人在英國小麥高產(chǎn)栽培經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，用冠層大小(綠色面積指數(shù)GAI或群體密度P)來指示變量施肥，若當(dāng)前農(nóng)作物冠層大小(GAI)大于標(biāo)準(zhǔn)值，則施肥量低于標(biāo)準(zhǔn)用量；若當(dāng)前農(nóng)作物冠層大小(GAI)小于標(biāo)準(zhǔn)值，則施肥量高于標(biāo)準(zhǔn)用量。Fernandez等發(fā)現(xiàn)用紅（600nm）和綠（545nm）兩波段的線性組合可以預(yù)測小麥的氮含量，不受氮肥處理的影響。Lukina（2001）等根據(jù)產(chǎn)量與籽粒氮含量的相關(guān)關(guān)系預(yù)測最終的籽粒氮吸收量，從而根據(jù)籽粒氮吸收量與植株氮吸收的差值結(jié)合氮素利用率來預(yù)測施氮量。Thomas等研究了七種植物（甜瓜、玉米、黃瓜、萵苣、高粱、棉花、煙草）在不同氮素營養(yǎng)水平下的葉片光譜特性，發(fā)現(xiàn)所有植物在缺氮時(shí)其可見光波段的反射率增加，但不同植物其反射率的增加程度不一。反射率與葉綠素和類胡籮卜素含量呈負(fù)相關(guān)，葉綠素和類胡籮卜素解釋了63.5-95%的綠光反射率。Bonhanr-Carter等定義了以660—750nm之間一階微分光譜最大值為“紅邊”位置，并開始了“紅邊”位置與葉綠素等色素關(guān)系的研究。Everitt等在雜草和花卉植物的研究中發(fā)現(xiàn)，500—750nm反射率與植物葉片氮含量具有很高的相關(guān)性，提出550—600nm與800—900nm反射率的比值可以用于監(jiān)測植物氮素狀況。Yoder等在楓樹研究中發(fā)現(xiàn)，短波紅外波段反射率的對數(shù)可以監(jiān)測葉片氮含量。Stone提出用基于671nm和780nm兩波段反射率組合的植株-氮-光譜指數(shù)來估算小麥植株的全氮含量。Fourty等發(fā)現(xiàn)葉片反射模型反演葉片氮素含量效果小，逐步回歸被用于光譜和生化參數(shù)相關(guān)性的分析，這已經(jīng)被普遍接受，但波長的選擇在不同的研究中有著并非一致的趨勢。Mercedes等利用歸一化植被指數(shù)（NDVI）值成功預(yù)測冬小麥的氮素營養(yǎng)狀況。以上文獻(xiàn)表明，農(nóng)作物氮素等營養(yǎng)狀況與農(nóng)作物的光譜信息存在著相關(guān)關(guān)系。