[发明专利]植物叶片叶绿素含量测量方法及系统有效

专利信息
申请号: 201210082975.4 申请日: 2012-03-26
公开(公告)号: CN102628800A 公开(公告)日: 2012-08-08
发明(设计)人: 朱大洲;王成;罗斌;王晓冬;侯佩臣;高权 申请(专利权)人: 北京农业智能装备技术研究中心
主分类号: G01N21/47 分类号: G01N21/47
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王莹
地址: 100097 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 植物 叶片 叶绿素 含量 测量方法 系统
【权利要求书】:

1.一种植物叶片叶绿素含量测量方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1:通过激光器的出射光线照射待测植物叶片表面,并通过图像传感器获取所述待测植物叶片表面的激光后向散射图像;

S2:对所述待测植物叶片表面的激光后向散射图像进行灰度转化,对转化后的图像进行去噪处理,再对去噪后的图像中的光斑进行边缘检测,并获取光斑的中心;

S3:以所述光斑的中心为圆心、N个像素为步长作同心圆,直至到达所述光斑的边缘,将每个同心圆的横纵坐标方向的像素值相加取平均值作为距离中心点预设距离的像素值,其中,N为大于零的整数;

S4:构建漫射方程,将所述预设距离和对应的像素值代入所述漫射方程,对所述漫射方程进行拟合反演,以获得光学特性参数,所述光学特征参数包括:约化散射系数和吸收系数中的至少一个;

S5:利用回归方法建立叶绿素含量与光学特性参数之间的预测关系模型,根据所述预测关系模型获得所述待测植物叶片的叶绿素含量。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S5中,所述叶绿素含量与光学特性参数之间的预测关系模型通过以下步骤获得:

S51:选择预设数量的植物叶片作为样品;

S52:通过激光器的出射光线照射所述样品表面,并通过图像传感器获取所述样品表面的激光后向散射图像;

S53:对所述样品表面的激光后向散射图像进行灰度转化,对转化后的图像进行去噪处理,再对去噪后的图像中的光斑进行边缘检测,并获取光斑的中心;

S54:以所述光斑的中心为圆心、N个像素为步长作同心圆,直至到达所述光斑的边缘,将每个同心圆的横纵坐标方向的像素值相加取平均值作为距离中心点预设距离的像素值,其中,N为大于零的整数;

S55:构建漫射方程,将所述预设距离和对应的像素值代入所述漫射方程,对所述漫射方程进行拟合反演,以获得光学特性参数;

S56:对所述样品的叶绿素含量和光学特性参数进行回归,以获得所述叶绿素含量与光学特性参数之间的预测关系模型。

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述激光器的波长为670nm。

4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,通过激光器的出射光线照射所述待测植物叶片表面或样品表面时,调节所述激光器的出射光线,使获得的激光后向散射图像中的光斑直径小于叶片的宽度。

5.如权利要求2所述的方法,其特征在于,在步骤S56中,所述光学特性参数与叶绿素的关系模型包括:约化散射系数与叶绿素的关系模型、和吸收系数与叶绿素的关系模型中的至少一个。

6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,步骤S56之后还包括以下步骤:

S57:获得约化散射系数、以及吸收系数分别与所述叶绿素含量的对应关系的误差值,选择误差值较小的对应关系模型进行叶绿素含量的最终测量。

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