專利名稱：：利用可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測茶鮮葉氮含量的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于農(nóng)林生命信息探測
技術(shù)領(lǐng)域：
。涉及一種基于光譜分析技術(shù)檢測植株葉片氮含量的方法，特別是一種基于可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)快速無損檢測茶鮮葉氮含量的方法。
背景技術(shù)：
：氮素在茶葉內(nèi)平均含量約占干重的1.5%，是合成蛋白質(zhì)和葉綠素的重要組成部分，又參與酶的合成，它在多方面直接或間接影響茶樹的代謝活動和生長發(fā)育，特別是對茶葉有效成分氨基酸含量的多寡具有重要意義。因此，監(jiān)測氮素營養(yǎng)狀況是茶樹栽培管理過程中的主要內(nèi)容之一。為及時掌握作物的生長情況，人們常根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行外觀診斷，但其可靠性不高；或采用基于土壤和作物的實(shí)驗(yàn)室分析，而這些分析普遍要求破壞土壤和植被樣本，且測量費(fèi)時費(fèi)力，過程復(fù)雜；傳統(tǒng)的氮素營養(yǎng)診斷無損測試方法主要有肥料窗口法和葉色卡片法，這些方法均屬于定性或半定量的方法。也有采用快速、簡便、非破壞性的現(xiàn)代分析方法測定氮含量的，如曰本研制的葉綠素儀SPAD-502能快速測定作物葉片的葉綠素相對含量，而葉綠素含量與作物葉片氮含量又有相關(guān)關(guān)系，所以可通過SPAD值間接了解作物葉片的氮含量。目前，國外利用SPAD-502診斷水稻氮素營養(yǎng)的研究比較成熟。國內(nèi)有不少學(xué)者研究作物如油菜、小麥、水稻等葉綠素儀讀數(shù)(SPAD值)、葉片葉綠素含量和葉片氮含量之間的相關(guān)關(guān)系。雖然葉綠素儀讀數(shù)和葉片氮含量之間具有線性關(guān)系，但這種線性關(guān)系受作物品種、發(fā)育階段、測定的葉位及葉片上測點(diǎn)位置的影響而存在較大差異。因此，根據(jù)葉綠儀讀數(shù)來指示作物氮含量的可靠性、精度不高。另一種快速無損的氮含量檢測方法——光譜分析法目前也得到了廣泛應(yīng)用。如申請?zhí)枮?00710069116.0的發(fā)明專利申請，公開了一種多光譜成像技術(shù)快速無損測量茶樹含氮量的方法，其測量對象為茶樹冠層，不能真實(shí)反映葉片的氮含量水平；公開號為W09919824的PCT專利申請，公開了一種利用多光譜圖像監(jiān)測植被氮營養(yǎng)狀態(tài)的方法，在去除背景影響后，僅計算在綠光波段的反射率，來估測植被的氮素營養(yǎng)狀況；申請?zhí)枮?00710019340.9的中國發(fā)明專利申請，公開了了一種針對水稻、小麥葉片氮素營養(yǎng)指標(biāo)的便攜式無損、實(shí)時監(jiān)測裝置，但僅僅通過四個光譜波段組合成NDVI植被指數(shù)，來監(jiān)測氮素營養(yǎng)水平，未包含足夠的光譜信息。鮑一丹等分析了土壤含水量和土壤粒徑大小對氮含量光譜預(yù)測模型的影響；孫建英等選取幾個特征波長點(diǎn)處的光譜信息進(jìn)行了全氮含量的多元回歸分析。由于土壤成分復(fù)雜，氮含量的測定受多種因素干擾，且土壤中氮含量不能直接反映作物氮的吸收情況，而作物葉片氮含量則能更直觀反映作物氮素營養(yǎng)狀況。張金恒等指出水稻葉片氮含量的敏感波段為綠光(525605nm)、黃光(605~655nm)和短波近紅外光(7501100nm);薛利紅等主要研究了不同施氮水平下小麥葉片氮含量及氮積累量與冠層反射光譜之間的相關(guān)關(guān)系，但未建立氮素營養(yǎng)光譜診斷模型；陳斌根據(jù)茶鮮葉的反射光譜特性成功測定了其葉綠素含量，但未給出氮含量的光譜檢測模型。由以上分析可知，通過作物葉片反射光譜估測氮含量是可行的。但難點(diǎn)在于如何快速建立茶鮮葉氮含量的光譜模型，并快速進(jìn)行田間檢測。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于利用可見-近紅外光譜分析技術(shù)，建立適合于田間在線檢測茶鮮葉氮含量的模型，一方面適合獲取精確的氮含量值，另一方面估測茶鮮葉氮素營養(yǎng)水平，用于指導(dǎo)茶園田間施肥管理。為了達(dá)到以上目的，本發(fā)明的利用可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測茶鮮葉氮含量的方法，直接選取茶園茶鮮葉為對象，采用便攜式輻射光譜儀獲取的光譜信息和不同精度氮含量值，進(jìn)行定標(biāo)和預(yù)測。本發(fā)明采用的技術(shù)方案，其步驟是(1)利用光譜儀直接獲取茶鮮葉表面反射光譜信息；(2)在實(shí)驗(yàn)室測量茶鮮葉氮含量的精確值，在田間獲取茶鮮葉氮含量的相對值；(3)采用化學(xué)計量學(xué)方法分別建立用于精確檢測和估計茶鮮葉氮含量的校正模型；(4)基于步驟(3)所得模型，對待測的茶鮮葉樣本的氮含量進(jìn)行精確檢測或估計。以上技術(shù)方案中的茶鮮葉表面為茶園現(xiàn)場茶樹冠層處活體葉片上表面，不包含未展葉的幼芽和破損葉片，并將其分成校正樣本和待測樣品兩類。以上技術(shù)方案中的光譜儀為便攜式輻射光譜儀，便于在野外田間手持操作，其掃描波長范圍為350~2500nm，遍及可見光至近紅外光譜范圍。以上技術(shù)方案的步驟(l)中的反射光譜信息為太陽光輻射下經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)白板標(biāo)定的漫反射光譜，在太陽輻射較強(qiáng)的晴天，先把光譜儀經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)白板標(biāo)定，再掃描樣品光譜。以上技術(shù)方案的步驟(2)中，在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)是采用國標(biāo)方法(如凱氏定氮法等)精確測定茶鮮葉氮含量，在田間是利用葉綠素儀(如SPAD-502等)測定茶鮮葉葉綠素含量作為其氮含量的相對值；分別用于氮含量的精確測量或估測，指導(dǎo)茶園田間施肥管理。以上技術(shù)方案的步驟(3)中的化學(xué)計量學(xué)方法包括微分、滑動平均濾波等預(yù)處理方法用以消除高頻隨機(jī)噪聲、基線漂移的影響；以及偏最小二乘回歸方法，用以建立光譜與氮含量之間的量化關(guān)系模型。以上技術(shù)方案的步驟(4)是在太陽光輻射下，將茶園田間待測茶鮮葉樣品經(jīng)便攜式光譜儀掃描，把獲得光譜信息帶入上述模型，即可得到其精確的或者相對的氮含量，誤差均在5%以內(nèi)。本發(fā)明與
背景技術(shù)：
相比，使用便攜式輻射光譜儀，以太陽光為光源，既能快速、無損、準(zhǔn)確測定冠層茶鮮葉的氮含量，又能便捷估測茶樹的氮素營養(yǎng)水平，信息直接可靠，可為茶園田間的施肥管理提供參數(shù)依據(jù)和指導(dǎo)。圖1為利用可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測茶鮮葉氮含量的方法的原理步驟圖；其中空心箭頭指向?yàn)榻⑿ＵＰ偷牧鞒獭?shí)心箭頭指向?yàn)榻㈩A(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測的流程。具體實(shí)施例方式利用可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測茶鮮葉氮含量的方法的技術(shù)系統(tǒng)由便攜式輻射光譜儀、計算機(jī)、標(biāo)準(zhǔn)白板、電源、凱氏定氮儀、葉綠素儀和化學(xué)計量學(xué)軟件等組成，結(jié)合附圖來說明該方法的具體實(shí)施方式。選擇太陽輻射強(qiáng)、無云的晴天，光譜采集時段為上午10:00至下午15:00。在茶園中標(biāo)記冠層茶鮮葉樣品，并分成校正樣本和待測樣品兩類。選用美國ASD公司FieldSpec3便攜式輻射光譜儀，選用8。視場角的探頭，采用漫反射方式。測量時保持光譜儀距離樣本表面23cm，以確保視場域范圍在葉片內(nèi)。測定前進(jìn)行系統(tǒng)配置優(yōu)化和標(biāo)準(zhǔn)白板標(biāo)定。每個樣本重復(fù)測量3次，每條譜線經(jīng)過10次掃描。以上光譜信息采集使用IBMX32筆記本電腦通過無線或者以太網(wǎng)方式操作和通訊。然后用日本美能達(dá)公司的SPAD502葉綠素儀測定所有樣品的葉綠素值，作為其相對氮含量值，其范圍為20.0-90.3。之后，將所有葉片采摘送至實(shí)驗(yàn)室，利用凱氏定氮法精確測定其全氮含量。樣本在105'C鼓風(fēng)干燥箱中先烘1030min進(jìn)行殺青，再降溫到65'C保持一段時間，直至逐盡水分。烘干的樣品粉碎后全部過篩，再采用凱氏定氮法測定全氮含量，其范圍為1.423°/。~3.515%。以下為建立采用茶鮮葉漫反射光譜與精確全氮含量值之間關(guān)系模型的方法和過程。利用光譜儀自帶軟件ViewSpecPro4.05進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理并導(dǎo)出，用化學(xué)計量學(xué)軟件NIRSA2.2(軟件著作權(quán)登記號2007SR06801)建立校正模型。采用的預(yù)處理方法有微分、滑動平均濾波(MAF)和歸一化；采用的化學(xué)計量學(xué)算法為片最小二乘回歸(PLSR)。表1給出了不同預(yù)處理方法、不同主成分因子數(shù)時PLSR預(yù)測模型的結(jié)果。表l不同預(yù)處理方法、不同主成分因子數(shù)時PLSR預(yù)測模型結(jié)果<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table>由表1可知一階微分比二階微分的結(jié)果好。因平滑處理可有效平滑高頻噪聲，又將滑動平均濾波(MAF)與微分處理相結(jié)合，結(jié)果表明，采用一階微分與MAF相結(jié)合所得預(yù)測模型最佳，其預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.8881，均方根誤差為0.1304。又將其與歸一化的預(yù)處理方法相結(jié)合，但結(jié)果并未得到優(yōu)化，其預(yù)測精度反而有所下降。所以，采用一階微分與滑動平均濾波相結(jié)合的預(yù)處理方法，選用7個主成分時建立的偏最小二乘回歸模型最佳，校正集均方根誤差RMSEC為0.0973。用此模型對已精確測定全氮含量的25個樣品進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測的平均相對誤差為4.339%，詳細(xì)結(jié)果見表2。表225個待測樣品精確氮含量預(yù)測結(jié)果<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table>以下為建立采用茶鮮葉漫反射光譜與相對氮含量值之間關(guān)系模型的方法和過程。利用光譜儀自帶軟件ViewSpecPro4.05進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理并導(dǎo)出，用化學(xué)計量學(xué)軟件NIRSA2.2(軟件著作權(quán)登記號2007SR06801)建立校正模型。采用的預(yù)處理方法有二階微分和Savitzky-Golay濾波；釆用的化學(xué)計量學(xué)算法為片最小二乘回歸(PLSR)，經(jīng)留一交叉驗(yàn)證，PLS主成分?jǐn)?shù)為9個。結(jié)果得到校正集的均方根誤差RMSEC為10.0781，預(yù)測模型的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8992。用此模型對己獲取相對氮含量值的12個樣品進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測的平均相對誤差為4.339%，詳細(xì)結(jié)果見表3。表312個待測樣品相對氮含量預(yù)測結(jié)果<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table>本發(fā)明不限于這些公開的實(shí)施方案，本發(fā)明將覆蓋在專利書中所描述的范圍，以及權(quán)利要求范圍的各種變型和等效變化。權(quán)利要求1.一種利用可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測茶鮮葉氮含量的方法，其特征在于，包括以下步驟(1)利用光譜儀直接獲取茶鮮葉表面反射光譜信息；(2)在實(shí)驗(yàn)室測量茶鮮葉氮含量的精確值，在田間獲取茶鮮葉氮含量的相對值；(3)采用化學(xué)計量學(xué)方法分別建立用于精確檢測和估計茶鮮葉氮含量的校正模型；(4)基于步驟(3)所得模型，對待測的茶鮮葉樣本的氮含量進(jìn)行精確檢測或估計。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測茶鮮葉氮含量的方法，其特征在于所述的茶鮮葉表面為茶園現(xiàn)場茶樹冠層處活體葉片上表面。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測茶鮮葉氮含量的方法，其特征在于所述光譜儀為便攜式輻射光譜儀。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測茶鮮葉氮含量的方法，其特征在于所述光譜儀的掃描波長范圍為3502500nm。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測茶鮮葉氮含量的方法，其特征在于所述的反射光譜信息為太陽光輻射下經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)白板標(biāo)定的漫反射光譜。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測茶鮮葉氮含量的方法，其特征在于所述的步驟(2)中，在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)是采用國標(biāo)方法精確測定茶鮮葉氮含量，在田間是利用葉綠素儀測定茶鮮葉葉綠素含量作為其氮含量的相對值。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測茶鮮葉氮含量的方法，其特征在于所述步驟(3)中的化學(xué)計量學(xué)方法包括微分、滑動平均濾波、Savitzky-Golay濾波和偏最小二乘回歸方法。全文摘要本發(fā)明涉及一種可見-近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測茶鮮葉氮含量的方法，屬于農(nóng)林生命信息探測
技術(shù)領(lǐng)域：
。本發(fā)明的所說的方法，首先利用便攜式輻射光譜儀，在350～2500nm范圍內(nèi)直接獲取冠層茶鮮葉表面漫反射光譜信息，在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)用國標(biāo)方法精確測定茶鮮葉氮含量、在田間用葉綠素儀等快速測定茶鮮葉氮含量的相對值，然后采用化學(xué)計量學(xué)方法建立茶鮮葉氮含量校正模型，最后基于此模型對待測茶鮮葉樣品的氮含量進(jìn)行檢測或估計。本發(fā)明既能快速、無損、準(zhǔn)確測定茶鮮葉的氮含量，又能便捷估測茶樹的氮素營養(yǎng)水平，為茶園田間的施肥管理提供參數(shù)依據(jù)和指導(dǎo)。文檔編號G01N21/47GK101382488SQ20081015571公開日2009年3月11日申請日期2008年10月14日優(yōu)先權(quán)日2008年10月14日發(fā)明者崔桂玲,李萍萍,母建華,胡永光,斌陳申請人:江蘇吟春碧芽茶葉研究所有限公司;江蘇大學(xué)