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基于高光谱成像光谱仪图像的生菜叶片氮素含量预测模型研究

访问量:1263 发布时间:2023-01-05

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  本研究应用了400-1000nm的高光谱相机,可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm,波长分辨率优于2.5nm,可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS,波段选择后最高3300Hz(支持多区域波段选择)。

  生菜富含蛋白质、碳水化合物、维生素等营养物质,且种植面积广。氮素是影响生菜生长的最主要元素之一,建立快速、高效、无损的生菜的氮素含量检测方法,便于对生菜的合理施肥进行指导。当前利用高光谱图像技术检测生菜氮素含量鲜有报道,本实验将高光谱图像技术应用于生菜叶片氮素含量的无损检测中,通过研究多种光谱预处理方法对PLSB 建模的影响,选出合适的生菜叶片光谱预处理方法,优选出适于预测生菜叶片氮素含量的敏感波长,尝试建立生菜叶片氮素含量最简最优预测模型,此套方法尚未见报道,同时也为开发便携式蔬菜营养元素检测仪提供依据,具有较强的实用价值。

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  利用高光谱图像技术采集了60个生菜叶片的高光谱图像,用AutoAnalyzer3型连续流动分析仪测定对应生菜叶片中的氮素含量值,采用ENVI软件提取出生菜叶子表面50×50区域的平均光谱数据。 并对提取出的平均光谱数据进行预处理(8种预处理方法),最后分别将原始光谱数据和8种预处理后的光谱数据作为PLSR的输入,建立9个生菜氮素含量预测模型。通过比较这9个预测模型的结果,选出最优预测模型OSC+PLSR,并分析 OSC+PLSR模型的回归系数图,选出13个敏感波长,然后将13个敏感波长作为PLSR输入,最终建立 OSC+SW+PLSR生菜氮素含量预测模型,较 OSC+PLSR 模型相比,预测效率得到了较大的提升,这可以作为一种高效、准确、无损的新方法用于生菜叶片中氮素含量的预测,能够为生菜氮素营养诊断和经济合理施肥提供参考。

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