[發明專利]一種基于光譜的烤煙成熟度田間快速判斷方法

無效

• 申請號: 201310088703.X
• 申請日: 2013-03-19
• 公開（公告）號: CN103185695A
• 公開（公告）日: 2013-07-03
• 發明（設計）人: 王維;陳建軍;鄧世媛;余志虹;謝晉
• 申請（專利權）人: 華南農業大學
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 楊曉松;裘暉

技術領域

本發明屬于煙草種植技術領域，具體涉及一種基于光譜的烤煙成熟度田間快速判斷方法。

背景技術

煙葉成熟度是影響烤煙質量的核心要素之一，烤煙生產中快速、準確判斷田間煙葉成熟度對適時采收和科學調制具有重要意義。

目前，國內外在煙葉成熟采收時所采用的方法不盡相同。美國通過提前1周采摘煙葉樣品進行化學成分分析，以此來判斷煙葉是否成熟；津巴布韋則根據煙葉成熟時彩色圖片顏色、烤房試驗及抽屜試驗的量化指標來判斷烤煙成熟度；日本則采用比色卡比色的方法來判斷。Nolte等學者也曾提出用烤煙葉片電導率診斷法來判斷煙葉成熟度。

在國內烤煙生產上，主要采用葉片外觀特征結合葉齡的方法，如根據不同成熟度煙葉的外觀特征、莖葉夾角、適熟煙葉采收葉齡來判別烤煙的成熟度，但這些方法在應用時存在外觀描述的含糊性、經驗性及主觀性問題。

近年來，隨著農業生物信息技術的發展，相關技術在烤煙長勢監測、估產和預測品質上曾有一些報道。李向陽等選取室內光譜紅邊參數反演出相應的葉綠素含量估測烤煙葉片成熟度，并用光譜反射率預測烤煙葉片煙堿含量；李佛林等研究提出基于SPAD(soil?plant?analysis?development，SPAD)的成熟度判別TMDSPADV模型，且發現不同成熟度鮮煙葉的差異主要表現在葉綠素含量上；汪強等在TMDSPADV模型基礎上建立了基于計算機視覺技術的煙葉成熟度判定方法。

現有的研究表明，單一波段反射率易受生物量、土壤背景等環境因子的影響，如SPAD儀在生產上應用時受到作物品種、生育期、環境條件等的影響較大；隨著高光譜技術的興起，利用光多波段組合可以提高葉綠素光譜診斷的精度。高光譜植被指數反射信息大、外部因子影響小，有利于消除土壤亮度、色度、大氣和地形地貌的影響，使其對植被參數的估計更為精確，廣泛應用于水稻、小麥、大豆等作物的品質與產量監測，但其在煙草上的研究卻鮮有報道，而有關運用光譜植被指數監測煙葉成熟度的研究更少見報道。

發明內容

為了克服現有的烤煙成熟度判斷方法在應用時存在外觀描述含糊性、經驗性及主觀性等缺點，本發明的目的在于提供一種基于光譜的烤煙成熟度田間快速判斷方法，該方法是基于不同成熟度烤煙鮮煙葉光譜反射率特性、相應葉片的葉綠素、類胡蘿卜素含量、類葉比及其與光譜植被指數間的相關關系，構建基于光譜植被指數的煙葉成熟度監測模型，為建立烤煙生產上煙葉成熟度鑒別的定量化方法提供依據。

本發明的目的通過下述技術方案實現：

一種基于光譜的烤煙成熟度田間快速判斷方法，包括以下步驟：

測定烤煙葉片在1100nm和660nm的光譜反射率，計算烤煙葉片在這兩個波長的光譜反射率之比R₁₁₀₀/R₆₆₀，以R₁₁₀₀/R₆₆₀到表1中查找對應的烤煙葉片成熟度；

表1??烤煙鮮煙葉成熟度的判別

本發明相對于現有技術具有如下的優點及效果：

本發明的方法利用高光譜對烤煙成熟度進行判斷。首先利用多波段組合可以提高葉綠素光譜診斷的精度，且高光譜植被指數反射信息大、外部因子影響小，有利于消除土壤亮度、色度、大氣和地形地貌的影響，使其對植被參數的估計更為精確，另本發明能夠從烤煙內在化學成分對其成熟度進行判斷，快速，準確，值得在生產推廣應用。

附圖說明

圖1是不同成熟度的鮮煙葉的光譜反射曲線圖。

圖2是煙葉葉綠素含量與比值植被指數的定量關系示意圖。

具體實施方式

下面結合實施例及附圖對本發明作進一步詳細的描述，但本發明的實施方式不限于此。

實施例1

試驗于2010-2011年在廣東省韶關市始興縣馬市鎮進行，供試烤煙品種K326，試驗地前茬為水稻，土壤為紫色土，pH5.35，有機質質量分數2.64%，全氮質量分數0.105%，全磷質量分數0.158%，全鉀質量分數2.79%，堿解氮142.88mg·kg^-1，速效磷16.1mg·kg^-1，速效鉀72.4mg·kg^-1。

試驗設置2種施肥模式：SPAD儀指導的烤煙實時氮肥管理模式(RTNM施肥法)和當地農民習慣施肥法，RTNM施肥法共施純氮110kg/hm²，農民習慣施肥法共施純氮165kg/hm²，具體施用方法參照表2。