CN105823736A - 一种枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法 - Google Patents
一种枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105823736A CN105823736A CN201610361785.4A CN201610361785A CN105823736A CN 105823736 A CN105823736 A CN 105823736A CN 201610361785 A CN201610361785 A CN 201610361785A CN 105823736 A CN105823736 A CN 105823736A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- jujube tree
- canopy
- tree canopy
- carotenoid content
- detection method
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法,包括以下步骤:选择晴朗、无云或少量云层、风力小于3级的天气采集枣树冠层的高光谱信息。对高光谱数据进行多元散射校正后,采用小波降噪与平滑处理。提取待测定类胡萝卜素含量枣树冠层的552、935、1126、1358、1401、1407、1417、1455、1505、1626、1646nm波长的光谱反射率值;将各光谱反射率值代入检测模型,计算得到枣树冠层的类胡萝卜素含量。本发明具有无污染、操作简便、快速精确的特点,适合推广应用。
Description
技术领域
本发明属于植物培育工程技术领域,涉及一种类胡萝卜素含量的检测方法,具体地说,涉及一种枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法。
背景技术
类胡萝卜素是枣树生长必不可少的营养元素,快速获取类胡萝卜素信息是监测枣树生长发育及品质保证的前提。现有技术总的枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法需要配制化学试剂,测定过程中化学尾液排放对环境的污染和对人体的伤害,而且存在操作步骤繁琐,检测时间长的缺陷。目前现有技术中急需一种无污染、操作简便、快速精确的枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法。
发明内容
为了克服现有技术中存在的缺陷,本发明提出了一种无污染、操作简便、快速精确的枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法,该方法实现了枣树冠层类胡萝卜素含量的快速准确检测,不需要配制任何化学试剂,避免了测定过程中化学尾液排放对环境的污染和对人体的伤害,同时也大大简化了操作步骤,缩短了检测时间,能满足农业生产中大面积枣园短时间内要求获取冠层类胡萝卜素含量数据的需求,为枣树田间管理中类胡萝卜素肥的精准施用提供了快速获取施肥量依据的手段。
其技术方案如下:
一种枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法,包括以下步骤:
(1)选择晴朗、无云或少量云层、风力小于3级的天气采集所需测定类胡萝卜素含量枣树冠层的高光谱信息。
(2)对高光谱数据进行多元散射校正后,采用小波降噪,再进行平滑处理。
(3)提取待测定类胡萝卜素含量枣树冠层的552、935、1126、1358、1401、1407、1417、1455、1505、1626、1646nm波长的光谱反射率值。
(4)将各波长的反射率值代入枣树冠层类胡萝卜素含量检测模型:
y=0.14462-1.392198x1+1.074054x2-1.003147x3-0.3089836x4-0.3571368x5-0.7129653x6+1.092044x7+8.983486x8-10.7045x9+10.00242x10-6.435562x11
其中,y为枣树冠层类胡萝卜素含量,单位为mg/g,x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9、x10、x11分别为枣树冠层在552、935、1126、1358、1401、1407、1417、1455、1505、1626、1646nm波段的反射率值。
优选地,步骤(1)中所述的枣树冠层的高光谱信息采集,采集时探头必需垂直向下,且需对准冠层中心,探头距冠层1米高度。
优选地,步骤(1)中所述的枣树冠层的高光谱信息采集,其采集时间为北京时间11:00-15:00。
优选地,步骤(2)中所述平滑处理方法为Savitzky-GolaySmoothing,平滑窗口为7。
优选地,步骤(4)中所述的552、935、1126、1358、1401、1407、1417、1455、1505、1626、1646nm波长的光谱反射率值,为同一冠层所测的10次重复的反射率平均后并经过多元散射校正、小波降噪和平滑处理后的值。
本发明的有益效果为:
本发明实现了枣树冠层类胡萝卜素含量的快速准确检测,不需要配制任何化学试剂,避免了测定过程中化学尾液排放对环境的污染和对人体的伤害,同时也大大简化了操作步骤,缩短了检测时间,能满足农业生产中大面积枣园短时间内要求获取冠层类胡萝卜素含量数据的需求,为枣树田间管理中类胡萝卜素肥的精准施用提供了快速获取施肥量依据的手段。该方法具有无污染、操作简便、快速精确的特点,适合推广应用。
附图说明
图1为枣树冠层类胡萝卜素含量检测值与真实值的拟合程度。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步详细地说明。
一种枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法,包括以下步骤:
(1)测定待检测类胡萝卜素含量的枣树冠层的高光谱信息,选择晴朗无云或少云且风力小于3级的天气进行,本实例的具体测定时间为2015年8月21日,高光谱信息采集时间为北京时间13:00-15:00,高光谱信息采集仪器为美国ASD公司生产的FieldSpec4便携式地物光谱仪,高光谱信息采集时探头垂直向下,距离冠层1米高度,每个冠层采集10条光谱曲线,10条曲线的平均值为该冠层的最终反射率值。本实例共采集了54个枣树冠层的高光谱信息。
(2)对采集的54条光谱曲线进行多元散射校正后、小波降噪与平滑处理。
(3)提取每条曲线552、935、1126、1358、1401、1407、1417、1455、1505、1626、1646nm波长的光谱反射率值。
(4)将每条曲线552、935、1126、1358、1401、1407、1417、1455、1505、1626、1646nm波长的光谱反射率值代入枣树冠层类胡萝卜素含量检测模型:
y=0.14462-1.392198x1+1.074054x2-1.003147x3-0.3089836x4-0.3571368x5-0.7129653x6+1.092044x7+8.983486x8-10.7045x9+10.00242x10-6.435562x11
其中,y为枣树冠层类胡萝卜素含量,单位为mg/g,x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9、x10、x11分别为枣树冠层在552、935、1126、1358、1401、1407、1417、1455、1505、1626、1646nm波段的反射率值。
(5)表1是利用室内化学测定法获取的枣树冠层类胡萝卜素含量的真实值与利用上述枣树冠层类胡萝卜素含量检测模型得到的检测值的统计数据,由表1可以看出,真实值与检测值二者的平均值、最大值、最小值非常相近;图1是枣树冠层类胡萝卜素含量检测值与真实值的拟合程度。其中真实值的测定方法为酒精-丙酮浸提分光光度法。真实值与检测值之间的决定系数(R2)达到0.60,均方根误差(RMSE)仅有0.013mg/g,平均相对误差(MRE)只有6.99%,标准差与均方根误差比(RPD)达到1.56。综上,说明模型具有高精度预测的能力。该结果表明,本发明的方法可以准确、快速的检测枣树冠层类胡萝卜素含量。
表1枣树冠层类胡萝卜素的真实值与检测值统计(n=50)
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,本发明的保护范围不限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内,可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换均落入本发明的保护范围内。
Claims (5)
1.一种枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)选择晴朗、无云或少量云层、风力小于3级的天气采集所需测定类胡萝卜素含量枣树冠层的高光谱信息;
(2)对高光谱数据进行多元散射校正后,采用小波降噪,再进行平滑处理;
(3)提取待测定类胡萝卜素含量枣树冠层的552、935、1126、1358、1401、1407、1417、1455、1505、1626、1646nm波长的光谱反射率值;
(4)将各波长的反射率值代入枣树冠层类胡萝卜素含量检测模型:
y=0.14462-1.392198x1+1.074054x2-1.003147x3-0.3089836x4-0.3571368x5-0.7129653x6+1.092044x7+8.983486x8-10.7045x9+10.00242x10-6.435562x11
其中,y为枣树冠层类胡萝卜素含量,单位为mg/g,x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9、x10、x11分别为枣树冠层在552、935、1126、1358、1401、1407、1417、1455、1505、1626、1646nm波段的反射率值。
2.根据权利要求1所述的枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法,其特征在于,步骤(1)中所述的枣树冠层的高光谱信息采集,采集时探头必需垂直向下,且需对准冠层中心,探头距冠层1米高度。
3.根据权利要求1所述的枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法,其特征在于,步骤(1)中所述的枣树冠层的高光谱信息采集,其采集时间为北京时间11:00-15:00。
4.根据权利要求1所述的枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法,其特征在于,步骤(2)中所述平滑处理方法为Savitzky-GolaySmoothing,平滑窗口为7。
5.根据权利要求1所述的枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法,其特征在于,步骤(4)中所述的552、935、1126、1358、1401、1407、1417、1455、1505、1626、1646nm波长的光谱反射率值,为同一冠层所测的10次重复的反射率平均后并经过多元散射校正、小波降噪和平滑处理后的值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610361785.4A CN105823736A (zh) | 2016-05-23 | 2016-05-23 | 一种枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610361785.4A CN105823736A (zh) | 2016-05-23 | 2016-05-23 | 一种枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105823736A true CN105823736A (zh) | 2016-08-03 |
Family
ID=56532323
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610361785.4A Pending CN105823736A (zh) | 2016-05-23 | 2016-05-23 | 一种枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105823736A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106248627A (zh) * | 2016-10-09 | 2016-12-21 | 塔里木大学 | 一种土壤腐殖质含量的检测方法 |
CN106324617A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-01-11 | 塔里木大学 | 一种枣树冠层类胡萝卜素含量的卫星遥感监测方法 |
CN106501816A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-03-15 | 塔里木大学 | 一种枣树冠层氮含量的卫星遥感监测方法 |
CN106501255A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-03-15 | 塔里木大学 | 一种枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法 |
CN111027523A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-17 | 塔里木大学 | 一种棉花冠层类胡萝卜素含量的卫星遥感监测方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102426153A (zh) * | 2011-11-21 | 2012-04-25 | 南京农业大学 | 一种基于冠层高光谱指数的小麦植株水分监测方法 |
CN103278460A (zh) * | 2013-05-30 | 2013-09-04 | 华南农业大学 | 一种柑橘树红蜘蛛虫害胁迫情况测试分析方法 |
CN103630499A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-03-12 | 浙江大学 | 一种基于高光谱成像技术的鱼蛋白质含量分布检测方法 |
CN103674838A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-03-26 | 浙江大学 | 一种基于高光谱成像技术的鱼脂肪含量分布检测方法 |
-
2016
- 2016-05-23 CN CN201610361785.4A patent/CN105823736A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102426153A (zh) * | 2011-11-21 | 2012-04-25 | 南京农业大学 | 一种基于冠层高光谱指数的小麦植株水分监测方法 |
CN103278460A (zh) * | 2013-05-30 | 2013-09-04 | 华南农业大学 | 一种柑橘树红蜘蛛虫害胁迫情况测试分析方法 |
CN103630499A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-03-12 | 浙江大学 | 一种基于高光谱成像技术的鱼蛋白质含量分布检测方法 |
CN103674838A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-03-26 | 浙江大学 | 一种基于高光谱成像技术的鱼脂肪含量分布检测方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
《中国博士学位论文全文数据库 农业科技辑》 * |
《光谱学与光谱分析》 * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106248627A (zh) * | 2016-10-09 | 2016-12-21 | 塔里木大学 | 一种土壤腐殖质含量的检测方法 |
CN106324617A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-01-11 | 塔里木大学 | 一种枣树冠层类胡萝卜素含量的卫星遥感监测方法 |
CN106501816A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-03-15 | 塔里木大学 | 一种枣树冠层氮含量的卫星遥感监测方法 |
CN106501255A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-03-15 | 塔里木大学 | 一种枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法 |
CN106324617B (zh) * | 2016-10-31 | 2018-08-03 | 塔里木大学 | 一种枣树冠层类胡萝卜素含量的卫星遥感监测方法 |
CN106501816B (zh) * | 2016-10-31 | 2018-12-25 | 塔里木大学 | 一种枣树冠层氮含量的卫星遥感监测方法 |
CN106501255B (zh) * | 2016-10-31 | 2019-01-29 | 塔里木大学 | 一种枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法 |
CN111027523A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-17 | 塔里木大学 | 一种棉花冠层类胡萝卜素含量的卫星遥感监测方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105823736A (zh) | 一种枣树冠层类胡萝卜素含量的检测方法 | |
CN104778451B (zh) | 一种考虑草地高度因子的草地生物量遥感反演方法 | |
CN103398957B (zh) | 基于高光谱与激光雷达提取叶面积垂直分布的方法 | |
CN110645961B (zh) | 基于遥感和ndvi的森林资源动态变化检测方法 | |
CN105954207A (zh) | 一种枣树冠层叶绿素b含量的检测方法 | |
CN102435564B (zh) | 一种基于三波段光谱指数估测植物氮含量的方法 | |
CN104483271B (zh) | 光学反射模型与微波散射模型协同的森林生物量反演方法 | |
CN103954567A (zh) | 基于连续统去除法的土壤盐分测定方法 | |
CN108592888B (zh) | 一种居民地提取方法 | |
CN103278503B (zh) | 一种基于多传感器技术的葡萄水分胁迫诊断方法及系统 | |
CN108169141A (zh) | 一种基于高光谱图像的茶树lai及氮含量估算方法 | |
CN106525731A (zh) | 基于遥感与农学知识的冠层叶氮垂直分布探测方法及装置 | |
CN106501255B (zh) | 一种枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法 | |
CN106226246A (zh) | 一种直播建园枣树植株氮素含量的监测方法 | |
CN106501816A (zh) | 一种枣树冠层氮含量的卫星遥感监测方法 | |
CN106504240B (zh) | 一种枣树冠层叶绿素a含量的卫星遥感监测方法 | |
CN106568730B (zh) | 一种基于近地面高光谱影像的水稻阴阳叶穗识别方法 | |
CN106092911A (zh) | 一种枣树冠层磷含量的检测方法 | |
Miao et al. | Measurement method of maize morphological parameters based on point cloud image conversion | |
CN110910266A (zh) | 一种基于遥感的灌区农业灌溉用水总量估算方法 | |
CN106092912A (zh) | 一种枣树冠层水分含量的检测方法 | |
CN106092909A (zh) | 一种枣树冠层叶绿素含量的检测方法 | |
CN106501454B (zh) | 一种枣树冠层叶绿素b含量的卫星遥感监测方法 | |
CN106092910A (zh) | 一种枣树冠层氮含量的检测方法 | |
CN106092969A (zh) | 一种枣树冠层叶绿素a含量的检测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160803 |