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基于可见-近红外光谱技术的油菜叶片叶绿素含量无损检测研究

基于可见-近红外光谱技术的油菜叶片叶绿素含量无损检测研究

为了快速无损获取油菜叶片叶绿素含量信息, 试验研究了油菜叶片的可见-近红外反射光谱特性与叶绿素含量之间的定量关系.试验采集140 个油菜叶片样本, 其中70 个样本用于建模, 另外70 个样本用于模型预测.光谱曲线扫描采用美国usb4000 光纤光谱仪, 叶绿素含量值采用日本minolta 公司生产的spad-502 仪测定.实验发现, 波段范围680~ 730 nm 处的光谱吸光度与油菜叶片叶绿素含量之间具有显著相关性.同时发现油菜叶片厚度对建模预测精度有较大影响.试验首先用待定系数法构造叶绿素含量预测方程;然后用标准遗传算法对其进行参数优化.试验确定最优光谱范围是696.82 ~716 .53 nm .不考虑叶片厚度时, 建模和预测关联度r 分别是0 .4823 和0 .5649 .考虑叶片厚度校正后, 建模和预测关联度r 分别提高到0.8936 和0 .9178 .说明基于可见-近红外反射光谱技术实现油菜叶片叶绿素含量快速无损检测是可行的.

油菜是一种适应性强、用途广、经济价值高,很有发展前景的油料作物, 其种植面积占全国油料作物总面积的40 %以上, 产量占全国油料作物总产量的30 %以上.油菜植株的生长状况受自然条件影响大?时空变异性强, 需要进行实时实地快速采集.目前常用的方法是使用s pad-502 叶绿素仪进行测量.由于植物叶片叶绿素含量与含氮量之间存在显著相关性[ 1] ,s pad-502 仪也常被用来间接测量植物叶片含氮量[ 2-6] .此外, spad-502 仪还可用于估计植物生理参数.cho 等人[ 7] 使用叶片长度?宽度和s pad 值估计了水培生长黄瓜的叶片面积?鲜重和干重.但也有研究指出, 使用spad-502 叶绿素仪存在局限性.pinkard 等人[ 8] 指出许多物种的叶绿素值和spad 值之间存在线性关系, 但spad-502 仪在高叶绿素指数(ci)时读数会偏大.文献[ 9] 报道了通过比较spad-502仪,quick-bird 卫星图像数据与常规硝酸盐测量技术来估计土豆冠层n 含量, 发现使用s pad-502 仪来指导施肥是随植物生长阶段和种植季节的变化而变化的.使用spad-502 仪估计叶绿素值还受到外界光照的影响[ 10] .baue rle 等人[ 11] 在研究木质植物光合作用时,指出在400 ~ 700 nm 波长范围内, spad 测量值与叶片透射和吸收值间存在显著回归关系.数字农业要求对植物进行快速无损检测, 而s pad-502 仪只能逐点对叶片进行测量, 因此需要研究一种快速的油菜叶绿素(氮素)测量方法.由于光纤反射光谱仪便捷的光信号传输特征, 对植物生理参量可实现远距离测量, 因此备受用户青睐.目前使用光纤反射光谱仪对油菜叶片叶绿素含量进行建模研究还未见报道.为此, 本研究建立了spad-502 仪测量值与油菜叶片反射光谱数据之间的定量关系, 可用于油菜叶片叶绿素含量的快速无损检测.

基于光谱和多光谱成像技术的葡萄内部品质快速无损检测和仪器研究

基于光谱和多光谱成像技术的葡萄内部品质快速无损检测和仪器研究

近年来,我国水果产业受到的外来挑战越来越大,提高水果果品的品质成了当前的燃眉之急,这就对我国水果的分级处理能力提出了要求。但是我国目前的分级技术等产后处理技术十分落后,还有不少水果的分级处理工作仍需人工完成。传统方法对水果内部品质检测都需要对样本作破坏性处理,费时费力。因此,亟需一种快速、无损、环保的检测方法对水果的内部品质进行测定。本文通过可见-近红外光谱技术与多光谱图像技术对葡萄可溶性固体含量(ssc)进行了无损检测建模和仪器化研究,主要研究内容如下。

葡萄,有名蒲桃,提子、草龙珠、山葫芦、李桃等,是人类最早栽培的水果之一,其历史可以追溯到5000多年前的古埃及。葡萄不仅口感鲜美,而且含有大量有益身体健康的营养物质如葡萄糖、果糖、苹果酸、酒石酸、花青素、胡萝卜素以及各类矿物质等,多食用葡萄能够达到防癌、抗衰老、预防心脑血管疾病等有益目的。

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