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    高光譜相機解決方案
  • 高光譜成像技術檢測生菜葉片氮素含量

  • 信息來源:彩譜品牌廠家   瀏覽次數:121    發表時間:2023-08-25
  •        本研究應用了400-1000nm的高光譜相機,可采用杭州彩譜科技有限公司產品FS13進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm,波長分辨率優于2.5nm,可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS,波段選擇后最高3300Hz(支持多區域波段選擇)。
           生菜富含蛋白質、碳水化合物、維生素等營養物質,且種植面積廣。氮素是影響生菜生長的最主要元素之一,建立快速、高效、無損的生菜的氮素含量檢測方法,便于對生菜的合理施肥進行指導.當前利用高光譜圖像技術檢測生菜氮素含量鮮有報道,本實驗將高光譜圖像技術應用于生菜葉片氮素含量的無損檢測中,通過研究多種光譜預處理方法對PLSB 建模的影響,選出合適的生菜葉片光譜預處理方法,優選出適于預測生菜葉片氮素含量的敏感波長,嘗試建立生菜葉片氮素含量最簡最優預測模型,此套方法尚未見報道,同時也為開發便攜式蔬菜營養元素檢測儀提供依據,具有較強的實用價值。
           利用高光譜圖像技術采集了60個生菜葉片的高光譜圖像,用AutoAnalyzer3型連續流動分析儀測定對應生菜葉片中的氮素含量值,采用ENVI軟件提取出生菜葉子表面50×50區域的平均光譜數據. 并對提取出的平均光譜數據進行預處理(8種預處理方法),最后分別將原始光譜數據和8種預處理后的光譜數據作為PLSR的輸入,建立9個生菜氮素含量預測模型。通過比較這9個預測模型的結果,選出最優預測模型OSC+PLSR,并分析 OSC+PLSR模型的回歸系數圖,選出13個敏感波長,然后將13個敏感波長作為PLSR輸入,最終建立 OSC+SW+PLSR生菜氮素含量預測模型,較 OSC+PLSR 模型相比,預測效率得到了較大的提升,這可以作為一種高效、準確、無損的新方法用于生菜葉片中氮素含量的預測,能夠為生菜氮素營養診斷和經濟合理施肥提供參考。
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