[1]马玲,杜明华,孟露,等.基于高光谱成像技术的番茄叶片叶绿素含量检测[J].江苏农业科学,2023,51(11):167-174.
　Ma Ling,et al.Detection of chlorophyll content in tomato leaves based on hyperspectral imaging technology[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2023,51(11):167-174.
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基于高光谱成像技术的番茄叶片叶绿素含量检测()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第51卷
期数:
2023年第11期
页码:
167-174
栏目:
贮藏加工与检测分析
出版日期:
2023-06-05

文章信息/Info

Title:
Detection of chlorophyll content in tomato leaves based on hyperspectral imaging technology
作者:
马玲; 杜明华; 孟露; 杨甜; 吴龙国
宁夏大学农学院，宁夏银川 750001
Author(s):
Ma Ling; et al
关键词:
高光谱成像; 番茄叶片; 叶绿素; 无损检测
Keywords:
-
分类号:
S641.201
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
叶绿素是植物生长发育必不可少的色素，可用来衡量植物生长状况，为实现番茄叶片叶绿素含量快速、无损检测，以番茄为试验材料，通过高光谱无损检测方法，对番茄叶片叶绿素含量进行监测。提取出82个叶片样本的平均光谱反射率数据(400~1 000 nm)，对原始光谱数据分别进行7种预处理(平均平滑、高斯滤波、中值滤波、卷积平滑、归一化、基线校准(baseline)、标准正态化(standard normal variation，SNV)，建立PLSR模型，建模结果显示：SNV预处理光谱的建模效果最优。用β权重系数、无信息变量消除变换法(uninformation variable elimination，UVE)、竞争自适应重加权法(compet-itive adaptive weighted sampling，CARS)及连续投影算法(successive project-ion algorithm，SPA)等提取特征波长，并建立了PLSR模型，建模结果表明：CARS法提取特征波长所建立的模型最优，CARS法提取了8个特征波长(732、796、946、953、957、968、983、994 nm)被应用于建立番茄叶片叶绿素定量预测模型。为选出最优的建模方法，使用MLR、PCR、PLSR与SVR方法分别对CARS提取的特征波长进行模型对比，优选出的MLR模型用于预测番茄叶绿素含量，最优预测模型MLR的相关系数Rc、Rcv分别为0.830、0.743，均方根误差RMSEC、RMSECV分别为2.126、2365。这可为今后在线监测植物长势提供技术支撑。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2022-08-16
基金项目：宁夏回族自治区重点研发计划(编号：2021BBF02019、2021BBF02024、2022WZYQ0001)；宁夏青年科技人才托举工程(编号：TJGC2019065)。
作者简介：马玲(1997—)，女，宁夏海原人，硕士研究生，研究方向为设施蔬菜栽培。E-mail：2248338720@qq.com。
通信作者：吴龙国，博士，讲师，硕士生导师，主要从事设施园艺产品无损检测方面的研究。E-mail：wlg@nxu.edu.cn。
更新日期/Last Update: 2023-06-05