CN110542668A - 一种基于太赫兹成像技术定量分析叶片成分分布情况的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于太赫兹成像技术定量分析叶片成分分布情况的方法，属于太赫兹光谱检测技术领域，该方法首先基于叶片中的水、固体物质、气体三者含量百分比及三者的太赫兹频谱会影响整个叶片的太赫兹频谱，根据有效介质模型建立叶片的等效介电函数，然后利用随机优化算法，调整叶片中的水、固体物质、气体三者含量百分比，使叶片等效介电谱与叶片真实介电谱之差最小，从而得到三者含量百分比，以此反映叶片内三种物质的真实含量。以该方法进行检测，可以在一次检测中同时获得叶片中水、固体物质和气体三种组分含量的精确值，并可以提供三种组分的直观分布图像。该方法较传统的检测方法，具有无损、快速等优点，适合推广。
Description
技术领域
本发明属于太赫兹光谱检测技术领域，具体涉及一种基于太赫兹成像技术定量分析叶片成分分布情况的方法。
背景技术
叶片在植物呼吸，光合，水传输中起到关键作用，作为一种结构不均一的混合物，其组成大致可分为水，固体物质，气体三部分，各部分含量特征与叶片活力和系统发育性状有关。准确、连续地描述叶片中水、固体物质和气体含量的时空变化特征，是评价植物生理状态的重要依据。
称重法作为传统的叶片水含量及固体物质含量定量测量方法，简单可靠，但该方法具有破坏性，无法获得实时结果，不适合在温室或田间进行连续无创监测，此外该方法只能给出水及固体含量的整体特征，无法提供空间分布信息。随着光谱技术的发展，近红外光谱，高光谱等基于电磁波谱的无损检测方法满足了农业生产中对实时、原位监测的需求。其中，太赫兹波在水中有强衰减，已经证实其在水识别和物质检测中具有极大潜力，但现有的基于太赫兹光谱的叶片检测，大多着眼于叶片水状态的分析测定，往往忽视了固体物质和气体成分，二者对叶片组成同样重要。另外对于水含量测定而言，鲜有能兼顾物质含量的定量检测和空间异质性分析的方法。
发明内容
有鉴于此，为了克服现有技术无法通过单次测量完成多组分含量分析的问题，以及无法同时完成叶片内容物定量测试与分布情况分析的问题，本发明的目的在于提供了一种基于太赫兹成像技术定量分析叶片成分分布情况的方法，该方法可以有效计算叶片中水、固体物质、气体三组份的体积百分比的精确值，同时可以提供三组份含量的直观分布图像。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于太赫兹成像技术定量分析叶片成分分布情况的方法，所述方法如下：
(1)基于叶片中的水、固体物质、气体三者含量百分比及三者的太赫兹频谱会影响整个叶片的太赫兹频谱，根据有效介质模型建立叶片的等效介电函数：
式中：
aW、aS和aG分别代表水、固体物质和气体含量百分比；
εW(ω)、εS(ω)和εG(ω)分别代表水、固体物质和气体的真实介电谱，所述εG(ω)＝1；
εLe(ω)代表叶子的等效介电谱，ω为角频率；
(2)利用随机优化算法，调整叶片中的水、固体物质、气体三者含量百分比，使叶片等效介电谱εLe(ω)与叶片真实介电谱εLm(ω)之差最小，即与之差最小，从而得到aW、aS和aG的值，以此反映叶片内三种物质的真实含量。
优选的，所述εW(ω)按如下方法获得：
1)采集去离子水的太赫兹频域光谱信号
将衰减全反射测量模块置于太赫兹光谱系统测量光路中，用滴管吸取1mL去离子水滴于硅棱镜表面，使所述去离子水均匀覆盖所述硅棱镜表面，采集光谱信号后洗净、吹干所述硅棱镜表面，重复上述操作2次，获得3个所述去离子水的时域光谱数据，将3个所述去离子水的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的所述去离子水的频域光谱数据，再将3个所述去离子水的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为所述去离子水的太赫兹频域光谱信号；
2)采集去离子水的参考太赫兹频域光谱信号
将衰减全反射测量模块置于太赫兹光谱系统测量光路中，采集光谱信号，重复上述操作2次，获得3个所述模块的时域光谱数据，将3个所述模块的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据，再将3个所述模块的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为所述模块的太赫兹频域光谱信号，即所述去离子水的参考太赫兹频域光谱信号；
3)根据公式(I)、(II)、(III)和(IV)计算εW(ω)
εW(ω)＝[nW(ω)+ikW(ω)]2 (I)
式(I)中，nW(ω)为水的折射率，kW(ω)为水的消光系数，ω为角频率；
式(II)中，AW(ω)为去离子水传递函数的幅值，即步骤1)中所述去离子水的太赫兹频域光谱信号和步骤2)中所述去离子水的参考太赫兹频域光谱信号之比的幅值，r和r′分别为硅棱镜-水界面和硅棱镜-空气界面的菲涅尔折射系数，ω为角频率；
式(III)和式(VI)中，nsi为硅的折射率，θ＝51.6°为THz波的入射角。
优选的，所述εS(ω)按如下方法获得：
1)制备叶片固体物质压片
从同一物种不同植株采集不同位置上的新鲜植物叶片，置于-40～-80℃冰箱冷冻20～26h后真空冷冻干燥至恒重，取各叶片叶肉部分混合后粉碎，过筛，压片，获得数个叶片固体物质压片；
2)采集各叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号
将步骤1)中获得的一片叶片固体物质压片放入样品架内，置于太赫兹光谱系统测量光路中，采集光谱信号，重复上述操作2次，获得3个所述叶片固体物质压片的时域光谱数据，将3个所述叶片固体物质压片的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据，再将3个所述叶片固体物质压片的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为所述叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号，剩下的各叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号采集均参照第一片叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号采集方法，从而获得步骤1)中各叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号；
3)采集各叶片固体物质压片的参考太赫兹频域光谱信号
将样品架置于太赫兹光谱系统测量光路中，采集光谱信号，重复上述操作2次，获得3个所述样品架的时域光谱数据，将3个所述样品架的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据，再将3个所述样品架的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为所述样品架的太赫兹频域光谱信号，即所述各叶片固体物质压片的参考太赫兹频域光谱信号；
4)采集各叶片固体物质压片的厚度信息
在步骤1)中一片叶片固体物质压片上选取5～10个不同的点测量厚度，取所得厚度值的平均值作为所述叶片固体物质压片的厚度，剩下的各叶片固体物质压片的厚度信息采集均参照第一片叶片固体物质压片的厚度信息采集方法，从而获得步骤1)中各叶片固体物质压片的厚度信息；
5)根据公式(V)、(VI)和(VII)分别计算单个叶片固体物质压片的j为1-k中的正整数，k＝步骤1)中叶片固体物质压片的总和；
式(V)中，为叶片固体物质的折射率，为叶片固体物质的消光系数，ω为角频率；
式(VI)和式(VII)中，和分别为叶片固体物质传递函数的幅值和相位，所述叶片固体物质传递函数的值等于步骤2)中所述叶片固体物质的太赫兹频域光谱信号和步骤3)中所述叶片固体物质的参考太赫兹频域光谱信号之比，ω为角频率，dj为步骤4)中叶片固体物质压片的厚度，c为太赫兹波在空气中的传播速度；
6)计算叶片固体物质压片εS(ω)
取步骤5)中所有叶片固体物质压片的的平均结果，作为叶片固体物质压片的εS(ω)。
优选的，所述εLm(ω)按如下方法获得：
1)采集待测叶片样本的太赫兹频域光谱信号数据集
将待测叶片样本固定在二维平移台上后，置于太赫兹光谱系统测量光路中，移动所述二维平移台，以扫描步进0.2～0.4mm，扫描速度40～80mm/s对所述待测叶片样本进行扫描，采集光谱信号，获得所述待测叶片样本的时域光谱数据集，将所述待测叶片样本的时域光谱数据集通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据集，再将所述待测叶片样本的频域光谱数据集平滑处理后作为所述待测叶片样本的太赫兹频域光谱信号数据集；
2)采集待测叶片样本的参考太赫兹频域光谱信号
将二维平移台置于太赫兹光谱系统测量光路中，采集光谱信号，重复上述操作2次，获得3个所述二维平移台的时域光谱数据，将3个所述二维平移台的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据，再将3个所述二维平移台的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为所述二维平移台的太赫兹频域光谱信号，即所述待测叶片样本的参考太赫兹频域光谱信号；
3)采集待测叶片样本的厚度信息
在待测叶片样本上取10～25个不同的点测量厚度，取所有厚度值的平均值作为所述待测叶片样本的厚度；
4)根据公式(VIII)、(IX)和(X)计算εLm(ω)
εLm(ω)＝[nLm(ω)+ikLm(ω)]2 (VIII)
式(VIII)中，nLm(ω)为待测叶片样本的折射率，kLm(ω)为待测叶片样本的消光系数，ω为角频率；
式(IX)和式(X)中，AS(ω)和分别为待测叶片样本传递函数的幅值和相位，所述待测叶片样本传递函数的值等于步骤1)中所述待测叶片样本的太赫兹频域光谱信号数据集中的各光谱数据和步骤2)中所述待测叶片样本的参考太赫兹频域光谱信号之比，ω为角频率，d为步骤3)中待测叶片样本的厚度，c为太赫兹波在空气中的传播速度。
优选的，步骤(1)中，所述有效介质模型为但不限于扩展的Landau-Lifshize-Looyenga模型、Maxwell-Garnet模型或Bruggeman模型中的一种。
优选的，步骤(2)中，所述随机优化算法为但不限于粒子群算法、遗传算法或蚁群算法中的一种。
本发明的有益效果在于：本发明提供了一种基于太赫兹成像技术定量分析叶片成分分布情况的方法，以该方法进行检测，可以在一次检测中同时获得叶片中水、固体物质和气体三种组分含量的精确值，并可以提供三种组分的直观分布图像。该方法较传统的检测方法，具有无损、快速等优点，适合推广。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为实施例1中三角梅叶片样本1中水含量的量化空间分布图；
图2为实施例1中三角梅叶片样本1中固体物质含量的量化空间分布图；
图3为实施例1中三角梅叶片样本1中气体含量的量化空间分布图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
实施例1
基于太赫兹成像技术定量分析三角梅叶片成分分布情况
本实施例选用T-ray 5000太赫兹时域光谱系统，激光器为钛蓝宝石激光器，飞秒激光脉冲中心波长为1064nm，脉宽80fs，重复频率100MHz，输出功率20mW，光谱分辨率12.5GHz，有效频率带宽0-3.5THz。
(1)获取水的真实介电谱εW(ω)
1)采集去离子水的太赫兹频域光谱信号
将衰减全反射测量模块置于太赫兹光谱系统测量光路中，用滴管吸取1mL去离子水滴于硅棱镜表面，使去离子水均匀覆盖硅棱镜表面，采集光谱信号后洗净、吹干硅棱镜表面，重复上述操作2次，获得3个去离子水的时域光谱数据，将3个去离子水的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的去离子水的频域光谱数据，再将3个去离子水的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为去离子水的太赫兹频域光谱信号；
2)采集去离子水的参考太赫兹频域光谱信号
将衰减全反射测量模块置于太赫兹光谱系统测量光路中，采集光谱信号，重复上述操作2次，获得3个模块的时域光谱数据，将3个模块的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据，再将3个模块的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为模块的太赫兹频域光谱信号，即去离子水的参考太赫兹频域光谱信号；
3)根据公式(I)、(II)、(III)和(IV)计算εW(ω)
εW(ω)＝[nW(ω)+ikw(ω)]2 (I)
式(I)中，nW(ω)为水的折射率，kW(ω)为水的消光系数，ω为角频率；
式(II)中，AW(ω)为去离子水传递函数的幅值，即步骤1)中去离子水的太赫兹频域光谱信号和步骤2)中去离子水的参考太赫兹频域光谱信号之比的幅值，r和r′分别为硅棱镜-水界面和硅棱镜-空气界面的菲涅尔折射系数，ω为角频率；
式(III)和式(VI)中，nsi为硅的折射率，θ＝51.6°为THz波的入射角。
(2)获取三角梅叶片固体物质的真实介电谱εS(ω)
1)制备叶片固体物质压片
从不同三角梅植株采集不同位置上的新鲜植物叶片20片，置于-80℃冰箱冷冻24h后真空冷冻干燥至恒重，取各三角梅叶片叶肉部分混合后粉碎，过筛，压片，获得5片三角梅叶片固体物质压片；
2)采集各三角梅叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号
将步骤1)中获得的一片三角梅叶片固体物质压片放入样品架内，置于太赫兹光谱系统测量光路中，采集光谱信号，重复上述操作2次，获得3个该三角梅叶片固体物质压片的时域光谱数据，将3个该三角梅叶片固体物质压片的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据，再将3个该三角梅叶片固体物质压片的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为该三角梅叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号，剩下的各三角梅叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号采集均参照第一片三角梅叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号采集方法，从而获得步骤1)中各三角梅叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号；
3)采集各三角梅叶片固体物质压片的参考太赫兹频域光谱信号
将样品架置于太赫兹光谱系统测量光路中，采集光谱信号，重复上述操作2次，获得3个样品架的时域光谱数据，将3个样品架的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据，再将3个样品架的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为样品架的太赫兹频域光谱信号，即各三角梅叶片固体物质压片的参考太赫兹频域光谱信号；
4)采集各三角梅叶片固体物质压片的厚度信息
在步骤1)中一片叶片固体物质压片上选取5个不同的点测量厚度，取所得厚度值的平均值作为该三角梅叶片固体物质压片的厚度，剩下的各三角梅叶片固体物质压片的厚度信息采集均参照第一片三角梅叶片固体物质压片的厚度信息采集方法，从而获得步骤1)中各三角梅叶片固体物质压片的厚度信息；
5)根据公式(V)、(VI)和(VII)分别计算单个叶片固体物质压片的j为1-k中的正整数，k＝5；
式(V)中，为三角梅叶片固体物质的折射率，为三角梅叶片固体物质的消光系数，ω为角频率；
式(VI)和式(VII)中，和分别为三角梅叶片固体物质传递函数的幅值和相位，三角梅叶片固体物质传递函数的值等于步骤2)中三角梅叶片固体物质的太赫兹频域光谱信号和步骤3)中三角梅叶片固体物质的参考太赫兹频域光谱信号之比，ω为角频率，dj为步骤4)中三角梅叶片固体物质压片的厚度，c为太赫兹波在空气中的传播速度；
6)计算三角梅叶片固体物质压片εS(ω)
取步骤5)中所有三角梅叶片固体物质压片的的平均结果，作为三角梅叶片固体物质压片的εS(ω)。
(3)获取三角梅叶片的真实介电谱εLm(ω)
1)采集待测三角梅叶片样本的太赫兹频域光谱信号数据集
将待测三角梅叶片样本固定在二维平移台上后，置于太赫兹光谱系统测量光路中，移动所述二维平移台，以扫描步进0.25mm，扫描速度50mm/s对待测三角梅叶片样本进行扫描，采集光谱信号，获得待测三角梅叶片样本的时域光谱数据集，将待测三角梅叶片样本的时域光谱数据集通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据集，再将待测三角梅叶片样本的频域光谱数据集平滑处理后作为待测三角梅叶片样本的太赫兹频域光谱信号数据集；
2)采集待测三角梅叶片样本的参考太赫兹频域光谱信号
将二维平移台置于太赫兹光谱系统测量光路中，采集光谱信号，重复上述操作2次，获得3个二维平移台的时域光谱数据，将3个二维平移台的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据，再将3个二维平移台的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为二维平移台的太赫兹频域光谱信号，即待测三角梅叶片样本的参考太赫兹频域光谱信号；
3)采集待测三角梅叶片样本的厚度信息
在待测三角梅叶片样本上取15个不同的点测量厚度，取所有厚度值的平均值作为待测三角梅叶片样本的厚度；
4)根据公式(VIII)、(IX)和(X)计算εLm(ω)
εLm(ω)＝[nLm(ω)+ikLm(ω)]2 (VIII)
式(VIII)中，nLm(ω)为待测三角梅叶片样本的折射率，kLm(ω)为待测三角梅叶片样本的消光系数，ω为角频率；
式(IX)和式(X)中，AS(ω)和分别为待测三角梅叶片样本传递函数的幅值和相位，待测三角梅叶片样本传递函数的值等于步骤1)中待测三角梅叶片样本的太赫兹频域光谱信号数据集中的各光谱数据和步骤2)中待测三角梅叶片样本的参考太赫兹频域光谱信号之比，ω为角频率，d为步骤3)中待测三角梅叶片样本的厚度，c为太赫兹波在空气中的传播速度。
(4)基于三角梅叶片中的水、固体物质、气体三者含量百分比及三者的太赫兹频谱会影响整个三角梅叶片的太赫兹频谱，根据有扩展的Landau-Lifshize-Looyenga模型建立三角梅叶片的等效介电函数：
式中：
aW、aS和aG分别代表三角梅叶片中水、固体物质和气体含量百分比；
εW(ω)、εS(ω)和εG(ω)分别代表三角梅叶片中水、固体物质和气体的真实介电谱，εG(ω)＝1；
εLe(ω)代表三角梅叶片的等效介电谱，ω为角频率；
(5)利用粒子群算法，调整三角梅叶片中的水、固体物质、气体三者含量百分比，使三角梅叶片中等效介电谱εLe(ω)与三角梅叶片中真实介电谱εLm(ω)之差最小，即与之差最小，从而得到aW、aS和aG的值，以此反映三角梅叶片中内三种物质的真实含量，各三角梅叶片样本中三者的真实含量参见表1。
对待样本1中每一像素点的光谱信息进行计算、分析、重组，获得能够定量反映该样本中水，固体物质，气体含量空间分布情况的可视化图像，分别如图1、图2和图3所示，图中每点的灰度值代表该点物质含量的精确数值。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (6)
1.一种基于太赫兹成像技术定量分析叶片成分分布情况的方法，其特征在于，所述方法如下：
(1)基于叶片中的水、固体物质、气体三者含量百分比及三者的太赫兹频谱会影响整个叶片的太赫兹频谱，根据有效介质模型建立叶片的等效介电函数：
式中：
aW、aS和aG分别代表水、固体物质和气体含量百分比；
εW(ω)、εS(ω)和εG(ω)分别代表水、固体物质和气体的真实介电谱，所述εG(ω)＝1；
εLe(ω)代表叶子的等效介电谱，ω为角频率；
(2)利用随机优化算法，调整叶片中的水、固体物质、气体三者含量百分比，使叶片等效介电谱εLe(ω)与叶片真实介电谱εLm(ω)之差最小，即与之差最小，从而得到aW、aS和aG的值，以此反映叶片内三种物质的真实含量。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述εW(ω)按如下方法获得：
1)采集去离子水的太赫兹频域光谱信号
将衰减全反射测量模块置于太赫兹光谱系统测量光路中，用滴管吸取1mL去离子水滴于硅棱镜表面，使所述去离子水均匀覆盖所述硅棱镜表面，采集光谱信号后洗净、吹干所述硅棱镜表面，重复上述操作2次，获得3个所述去离子水的时域光谱数据，将3个所述去离子水的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的所述去离子水的频域光谱数据，再将3个所述去离子水的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为所述去离子水的太赫兹频域光谱信号；
2)采集去离子水的参考太赫兹频域光谱信号
将衰减全反射测量模块置于太赫兹光谱系统测量光路中，采集光谱信号，重复上述操作2次，获得3个所述模块的时域光谱数据，将3个所述模块的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据，再将3个所述模块的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为所述模块的太赫兹频域光谱信号，即所述去离子水的参考太赫兹频域光谱信号；
3)根据公式(I)、(II)、(III)和(IV)计算εW(ω)
εW(ω)＝[nW(ω)+ikW(ω)]2 (I)
式(I)中，nW(ω)为水的折射率，KW(ω)为水的消光系数，ω为角频率；
式(II)中，AW(ω)为去离子水传递函数的幅值，即步骤1)中所述去离子水的太赫兹频域光谱信号和步骤2)中所述去离子水的参考太赫兹频域光谱信号之比的幅值，r和r′分别为硅棱镜-水界面和硅棱镜-空气界面的菲涅尔折射系数，ω为角频率；
式(III)和式(VI)中，nsi为硅的折射率，θ＝51.6°为THz波的入射角。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述εS(ω)按如下方法获得：
1)制备叶片固体物质压片
从同一物种不同植株采集不同位置上的新鲜植物叶片，置于-40～-80℃冰箱冷冻20～26h后真空冷冻干燥至恒重，取各叶片叶肉部分混合后粉碎，过筛，压片，获得数个叶片固体物质压片；
2)采集各叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号
将步骤1)中获得的一片叶片固体物质压片放入样品架内，置于太赫兹光谱系统测量光路中，采集光谱信号，重复上述操作2次，获得3个所述叶片固体物质压片的时域光谱数据，将3个所述叶片固体物质压片的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据，再将3个所述叶片固体物质压片的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为所述叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号，剩下的各叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号采集均参照第一片叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号采集方法，从而获得步骤1)中各叶片固体物质压片的太赫兹频域光谱信号；
3)采集各叶片固体物质压片的参考太赫兹频域光谱信号
将样品架置于太赫兹光谱系统测量光路中，采集光谱信号，重复上述操作2次，获得3个所述样品架的时域光谱数据，将3个所述样品架的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据，再将3个所述样品架的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为所述样品架的太赫兹频域光谱信号，即所述各叶片固体物质压片的参考太赫兹频域光谱信号；
4)采集各叶片固体物质压片的厚度信息
在步骤1)中一片叶片固体物质压片上选取5～10个不同的点测量厚度，取所得厚度值的平均值作为所述叶片固体物质压片的厚度，剩下的各叶片固体物质压片的厚度信息采集均参照第一片叶片固体物质压片的厚度信息采集方法，从而获得步骤1)中各叶片固体物质压片的厚度信息；
5)根据公式(V)、(VI)和(VII)分别计算单个叶片固体物质压片的j为1-k中的正整数，k＝步骤1)中叶片固体物质压片的总和；
式(V)中，为叶片固体物质的折射率，为叶片固体物质的消光系数，ω为角频率；
式(VI)和式(VII)中，和分别为叶片固体物质传递函数的幅值和相位，所述叶片固体物质传递函数的值等于步骤2)中所述叶片固体物质的太赫兹频域光谱信号和步骤3)中所述叶片固体物质的参考太赫兹频域光谱信号之比，ω为角频率，dj为步骤4)中叶片固体物质压片的厚度，c为太赫兹波在空气中的传播速度；
6)计算叶片固体物质压片εS(ω)
取步骤5)中所有叶片固体物质压片的的平均结果，作为叶片固体物质压片的εS(ω)。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述εLm(ω)按如下方法获得：
1)采集待测叶片样本的太赫兹频域光谱信号数据集
将待测叶片样本固定在二维平移台上后，置于太赫兹光谱系统测量光路中，移动所述二维平移台，以扫描步进0.2～0.4mm，扫描速度40～80mm/s对所述待测叶片样本进行扫描，采集光谱信号，获得所述待测叶片样本的时域光谱数据集，将所述待测叶片样本的时域光谱数据集通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据集，再将所述待测叶片样本的频域光谱数据集平滑处理后作为所述待测叶片样本的太赫兹频域光谱信号数据集；
2)采集待测叶片样本的参考太赫兹频域光谱信号
将二维平移台置于太赫兹光谱系统测量光路中，采集光谱信号，重复上述操作2次，获得3个所述二维平移台的时域光谱数据，将3个所述二维平移台的时域光谱数据分别通过傅里叶变换，转换成对应的频域光谱数据，再将3个所述二维平移台的频域光谱数据分别平滑处理后取三者处理后数据的平均结果，作为所述二维平移台的太赫兹频域光谱信号，即所述待测叶片样本的参考太赫兹频域光谱信号；
3)采集待测叶片样本的厚度信息
在待测叶片样本上取10～25个不同的点测量厚度，取所有厚度值的平均值作为所述待测叶片样本的厚度；
4)根据公式(VIII)、(IX)和(X)计算εLm(ω)
εLm(ω)＝[nLm(ω)+ikLm(ω)]2 (VIII)
式(VIII)中，nLm(ω)为待测叶片样本的折射率，kLm(ω)为待测叶片样本的消光系数，ω为角频率；
式(IX)和式(X)中，AS(ω)和分别为待测叶片样本传递函数的幅值和相位，所述待测叶片样本传递函数的值等于步骤1)中所述待测叶片样本的太赫兹频域光谱信号数据集中的各光谱数据和步骤2)中所述待测叶片样本的参考太赫兹频域光谱信号之比，ω为角频率，d为步骤3)中待测叶片样本的厚度，c为太赫兹波在空气中的传播速度。
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，步骤(1)中，所述有效介质模型为但不限于扩展的Landau-Lifshize-Looyenga模型、Maxwell-Garnet模型或Bruggeman模型中的一种。
6.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，步骤(2)中，所述随机优化算法为但不限于粒子群算法、遗传算法或蚁群算法中的一种。
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