[發(fā)明專利]植物葉片水分含量檢測(cè)方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910635811.1
• 申請(qǐng)日: 2019-07-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110333195A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-10-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王延倉(cāng);李笑芳;金永濤;顧曉鶴
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北華航天工業(yè)學(xué)院
• 主分類號(hào): G01N21/31
• 分類號(hào): G01N21/31;G01N21/55;G01N21/84;G01N5/04
• 代理公司: 北京科億知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11350
• 代理人: 李興林

本發(fā)明提供一種植物葉片水分含量檢測(cè)方法及裝置，涉及檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該植物葉片水分含量的檢測(cè)方法，包括：獲取待測(cè)植物葉片的高光譜數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)的診斷模型，對(duì)待測(cè)植物葉片的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以獲取診斷模型輸出的診斷結(jié)果，診斷模型包括：預(yù)設(shè)的植物葉片的高光譜數(shù)據(jù)和水分含量的對(duì)應(yīng)關(guān)系，診斷結(jié)果為所述待測(cè)植物葉片的水分含量。本申請(qǐng)將測(cè)量的植物葉片光譜數(shù)據(jù)輸入至建立的診斷模型中，可直接輸出該植物葉片的水分含量，輸出結(jié)果精準(zhǔn)，且提高了時(shí)效。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種植物葉片水分含量檢測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)

水是植物葉片生長(zhǎng)發(fā)育所必需的物質(zhì)元素，是礦物養(yǎng)分運(yùn)輸，及葉綠體開(kāi)展生理生化反應(yīng)的主要介質(zhì)。植物葉片內(nèi)部組織含水量對(duì)耕層土壤墑情具有較好的指示作用，可反映干旱脅迫對(duì)植物生長(zhǎng)發(fā)育的影響，且在一定限度內(nèi)，植物葉片水分含量的降低有助于提升植物籽粒蛋白含量，提高植物籽粒品質(zhì)水平。因此如何對(duì)植物葉片水分含量進(jìn)行實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)檢測(cè)，是一個(gè)重要問(wèn)題。

現(xiàn)有技術(shù)中，采集多個(gè)葉片樣品，并對(duì)每個(gè)葉片樣品進(jìn)行烘干處理，并根據(jù)烘干處理后的葉片樣品進(jìn)行處理，得到每個(gè)葉片的含水量，繼而得到采樣區(qū)內(nèi)的葉片水分含量。

但是，上述方法對(duì)農(nóng)作物葉片水分含量進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，時(shí)效性差，成本高。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于，針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種植物葉片水分含量檢測(cè)方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中葉片水分含量檢測(cè)時(shí)時(shí)效性差、成本高的問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)施例采用的技術(shù)方案如下：

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種植物葉片水分含量的檢測(cè)方法，包括：獲取待測(cè)植物葉片的高光譜數(shù)據(jù)；

根據(jù)預(yù)設(shè)的診斷模型，對(duì)待測(cè)植物葉片的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以獲取診斷模型輸出的診斷結(jié)果，診斷模型包括：預(yù)設(shè)的植物葉片的高光譜數(shù)據(jù)和水分含量的對(duì)應(yīng)關(guān)系，診斷結(jié)果為待測(cè)植物葉片的水分含量。

進(jìn)一步地，根據(jù)預(yù)設(shè)的診斷模型，對(duì)待測(cè)植物葉片的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理之前，該植物葉片水分含量的檢測(cè)方法還包括：

獲取葉片樣品的高光譜數(shù)據(jù)，并根據(jù)葉片樣品的高光譜數(shù)據(jù)，得到高光譜特征波段；

對(duì)高光譜特征波段和葉片樣品的水分含量進(jìn)行相關(guān)性分析；

根據(jù)相關(guān)性分析的結(jié)果，建立診斷模型。

進(jìn)一步地，根據(jù)葉片樣品的高光譜數(shù)據(jù)，得到高光譜特征波段，包括：

從葉片樣品的高光譜數(shù)據(jù)中提取高光譜敏感波段，所述高光譜敏感波段為對(duì)葉片水分含量具的影響波段；

采用小波變換算法對(duì)高光譜敏感波段進(jìn)行處理，得到高光譜特征波段。

進(jìn)一步地，葉片樣品包括：訓(xùn)練樣品集；對(duì)高光譜特征波段和葉片樣品的水分含量進(jìn)行相關(guān)性分析，包括：對(duì)訓(xùn)練樣品集所得到的高光譜特征波段和訓(xùn)練樣品集的水分含量進(jìn)行相關(guān)性分析。

進(jìn)一步地，葉片樣品還包括：驗(yàn)證樣品集；該植物葉片水分含量的檢測(cè)方法還包括：

采用最小二乘法對(duì)根據(jù)驗(yàn)證樣品集所得到高光譜特征波段進(jìn)行處理，以得到診斷模型的檢測(cè)精度；

根據(jù)檢測(cè)精度，對(duì)診斷模型進(jìn)行優(yōu)化處理。

進(jìn)一步地，該植物葉片水分含量的檢測(cè)方法，還包括：

采用光譜平滑方法處理高光譜敏感波段，獲得平滑高光譜波段；

采用導(dǎo)數(shù)變換方法處理平滑高光譜波段，獲得去噪后高光譜波段；

采用連續(xù)統(tǒng)去除方法處理去噪后高光譜波段，獲得優(yōu)化后的高光譜波段。