專利名稱：植物葉片葉綠素含量測量方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及葉綠素含量檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種植物葉片葉綠素含量測量方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
葉綠素在植物進(jìn)行光合作用的過程中起著重要的作用，其含量是植物營養(yǎng)脅迫、光合作用能力和生長狀況的重要指示因子。葉綠素含量檢測技術(shù)的研究在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、林業(yè)研究等方面有著至關(guān)重要的意義。目前測定植物葉片葉綠素含量的標(biāo)準(zhǔn)方法是分光光度計法，即將植物葉片取回實驗室，將葉片稱重剪碎，用丙酮提取葉片葉綠素，然后用分光光度計測定提取液在645nm和663nm的光密度，依次用0D645和0D663表示，然后按公式換算成葉綠素含量。這種方法具有耗時長、環(huán)節(jié)多、操作復(fù)雜、對葉片有破壞性、不便于野外現(xiàn)場測量、不便于連續(xù)測量等諸多缺點，而且實驗條件等受到諸多因素的影響，需要嚴(yán)格控制。在葉綠素快速測定方面，主要基于葉綠素與光的相互作用特性，目前國內(nèi)外已開發(fā)出多款實用的產(chǎn)品。葉片的光學(xué)測量模式通常有三種一是透射測量模式，二是反射測量模式，三是激光誘導(dǎo)熒光測量模式。透射測量模式中使用最廣泛的是日本美能達(dá)公司產(chǎn)的SPAD-502，它是根據(jù)葉綠素在可見光區(qū)域特定波長位置有吸收谷和反射峰的特點，通過發(fā)射一束已知強(qiáng)度的光照射在需測定的葉片位置，檢測被測試葉片特定波長吸收率和反射率來推算葉片葉綠素含量。英國CL-Ol葉綠素儀的測定葉夾是10 127mm范圍內(nèi)可調(diào)的，可測定常見植物葉片的任意位置的葉綠素含量，其他所有產(chǎn)品的葉夾都是固定的，只能測定葉片邊緣和小葉片中部的葉綠素含量。CL-Ol葉綠素儀的測定范圍很廣，達(dá)到0 2000單位，能夠測定葉綠素含量非常高的葉片。美國CCM-200葉綠素儀是通過在紅光和藍(lán)光兩個波段激發(fā)光源時的光學(xué)吸收率，測量被測物的葉綠素相對含量。它可以精確測量植物和作物的相對葉綠素含量，廣泛用在氮肥管理，除草劑應(yīng)用，研究葉衰老、環(huán)境脅迫等。公開號為CN100462712A的中國專利公開了一種便攜式植物氮素和水分含量的無損檢測方法及測量儀器，該系統(tǒng)可利用多波長校正背景、去除背景成分影響，實現(xiàn)無損檢測作物葉片中的色素含量。公開號為CN200965518Y的中國專利公開了一種葉綠素測定儀，其采用兩個不同波長的光源分別照射植物葉片表面，比較葉片表面透射光的光密度差異，從而測量出葉綠素的相對含量，最終確定含氮量。在反射測量模式中，使用較多的是美國ASD公司生產(chǎn)的地物光譜儀，它通過光譜儀測量葉片反射光譜，由用戶自行建立光譜與葉綠素含量之間的模型，從而實現(xiàn)快速測量。公開號為CN100590417C的中國專利基于可見-近紅外光譜，測量葉綠素、葉黃素、水分和氮素，對校正集樣本進(jìn)行光譜采集，在對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和波段優(yōu)選后建立光譜值與植物組分含量標(biāo)準(zhǔn)之間的校正模型，采集未知樣本的光譜，對光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理后，將選定波段數(shù)據(jù)代入校正模型，對待組分的含量進(jìn)行預(yù)測。
在激光誘導(dǎo)突光測量模式中，公開號為CN201464366U的中國專利公開了一種葉綠素?zé)晒馓綔y儀，可測量植被冠層的熒光強(qiáng)度，該葉綠素?zé)晒馓綔y儀的能量探測單元用于探測植被在自然光照條件下的入射能量和植被反射能量，并將能量信號傳輸給輸出單元，得出能量計算模型，從而獲得植被冠層的熒光強(qiáng)度。但由于基于透射測量模式的SPAD葉綠素儀是點接觸式的，讀取的數(shù)值僅是儀器探頭觸點處的葉綠素含量，如要獲取大區(qū)域的葉綠素含量需要進(jìn)行大量測定，而且該儀器適合較薄的植物葉片，對于測量較厚植物葉片葉綠素含量，光難以透過，因此測量精度會受到影響。 反射測量模式的儀器中，需要使用全譜測量光譜儀，因此儀器的成本一般較高。激光誘導(dǎo)熒光測量模式的儀器中，測量精度較高，但儀器成本也較高。

發(fā)明內(nèi)容
(一)要解決的技術(shù)問題本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是如何實現(xiàn)較厚葉片葉綠素含量的無損測量，并在不提高儀器成本的情況下，保證植物葉片葉綠素含量的測量精度。(二)技術(shù)方案為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種植物葉片葉綠素含量測量方法，包括以下步驟SI :通過激光器的出射光線照射待測植物葉片表面，并通過圖像傳感器獲取所述待測植物葉片表面的激光后向散射圖像；S2:對所述待測植物葉片表面的激光后向散射圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)化，對轉(zhuǎn)化后的圖像進(jìn)行去噪處理，再對去噪后的圖像中的光斑進(jìn)行邊緣檢測，并獲取光斑的中心；S3 :以所述光斑的中心為圓心、N個像素為步長作同心圓，直至到達(dá)所述光斑的邊緣，將每個同心圓的橫縱坐標(biāo)方向的像素值相加取平均值作為距離中心點預(yù)設(shè)距離的像素值，其中，N為大于零的整數(shù)；S4:構(gòu)建漫射方程，將所述預(yù)設(shè)距離和對應(yīng)的像素值代入所述漫射方程，對所述漫射方程進(jìn)行擬合反演，以獲得光學(xué)特性參數(shù)，所述光學(xué)特征參數(shù)包括約化散射系數(shù)和吸收系數(shù)中的至少一個；S5:利用回歸方法建立葉綠素含量與光學(xué)特性參數(shù)之間的預(yù)測關(guān)系模型，根據(jù)所述預(yù)測關(guān)系模型獲得所述待測植物葉片的葉綠素含量。優(yōu)選地，步驟S5中，所述葉綠素含量與光學(xué)特性參數(shù)之間的預(yù)測關(guān)系模型通過以下步驟獲得S51 :選擇預(yù)設(shè)數(shù)量的植物葉片作為樣品；S52 :通過激光器的出射光線照射所述樣品表面，并通過圖像傳感器獲取所述樣品表面的激光后向散射圖像；S53:對所述樣品表面的激光后向散射圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)化，對轉(zhuǎn)化后的圖像進(jìn)行去噪處理，再對去噪后的圖像中的光斑進(jìn)行邊緣檢測，并獲取光斑的中心；S54 :以所述光斑的中心為圓心、N個像素為步長作同心圓，直至到達(dá)所述光斑的邊緣，將每個同心圓的橫縱坐標(biāo)方向的像素值相加取平均值作為距離中心點預(yù)設(shè)距離的像素值，其中，N為大于零的整數(shù)；S55:構(gòu)建漫射方程，將所述預(yù)設(shè)距離和對應(yīng)的像素值代入所述漫射方程，對所述漫射方程進(jìn)行擬合反演，以獲得光學(xué)特性參數(shù)；S56 :對所述樣品的葉綠素含量和光學(xué)特性參數(shù)進(jìn)行回歸，以獲得所述葉綠素含量與光學(xué)特性參數(shù)之間的預(yù)測關(guān)系模型。優(yōu)選地,所述激光器的波長為670nm。優(yōu)選地，通過激光器的出射光線照射所述待測植物葉片表面或樣品表面時，調(diào)節(jié)所述激光器的出射光線，使獲得的激光后向散射圖像中的光斑直徑小于葉片的寬度。優(yōu)選地，在步驟S56中，所述光學(xué)特性參數(shù)與葉綠素的關(guān)系模型包括約化散射系數(shù)與葉綠素的關(guān)系模型、和吸收系數(shù)與葉綠素的關(guān)系模型中的至少一個。 優(yōu)選地，步驟S56之后還包括以下步驟S57:獲得約化散射系數(shù)、以及吸收系數(shù)分別與所述葉綠素含量的對應(yīng)關(guān)系的誤差值，選擇誤差值較小的對應(yīng)關(guān)系模型進(jìn)行葉綠素含量的最終測量。優(yōu)選地，所述漫射方程為鄭)=f+ 丄]+ k+ 丄]^^)]
4^L V rJ rII r2j r2 _其中，R(P)為光強(qiáng)值，P為激光器的出光口與葉片表面之間的垂直距離， I + I
h = 2D，Reff為葉片表面向葉片組織內(nèi)的反射系數(shù)，D為漫射系數(shù)，D = -v- ,Z0 =
(y a+ y ' s)-1，y eff = [3ua(y a+y ' s)] 172^1 = ^z20 + P2，r2 =鼻。+ 2 )2 + p2 , y ' 3為約化散射系數(shù)，ya為吸收系數(shù)。本發(fā)明還公開了一種植物葉片葉綠素含量測量系統(tǒng)，包括圖像獲取模塊，用于通過激光器的出射光線照射待測植物葉片表面，并通過圖像傳感器獲取所述待測植物葉片表面的激光后向散射圖像；中心獲取模塊，用于對所述待測植物葉片表面的激光后向散射圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)化，對轉(zhuǎn)化后的圖像進(jìn)行去噪處理，再對去噪后的圖像中的光斑進(jìn)行邊緣檢測，并獲取光斑的中心；像素值獲取模塊，用于以所述光斑的中心為圓心、N個像素為步長作同心圓，直至到達(dá)所述光斑的邊緣，將每個同心圓的橫縱坐標(biāo)方向的像素值相加取平均值作為距離中心點預(yù)設(shè)距離的像素值，其中，N為大于零的整數(shù)；反演模塊，用于構(gòu)建漫射方程，將所述預(yù)設(shè)距離和對應(yīng)的像素值代入所述漫射方程，對所述漫射方程進(jìn)行反演，以獲得光學(xué)特性參數(shù)，所述光學(xué)特征參數(shù)包括約化散射系數(shù)和吸收系數(shù)中的至少一個；葉綠素含量獲得模塊，用于利用回歸方法建立葉綠素含量與光學(xué)特性參數(shù)之間的預(yù)測關(guān)系模型，根據(jù)所述預(yù)測關(guān)系模型獲得所述待測植物葉片的葉綠素含量。(三)有益效果本發(fā)明通過對散射圖像進(jìn)行處理，實現(xiàn)了較厚葉片的葉綠素?zé)o損測量，在不提高儀器成本的情況下，保證植物葉片葉綠素含量的測量精度。


圖I是按照 本發(fā)明一種實施方式的植物葉片葉綠素含量測量方法的流程圖；圖2是在670nm波長下綠葉的激光后向散射圖像；圖3是在670nm波長下黃葉的激光后向散射圖像；圖4是在670nm波長下干葉的激光后向散射圖像；圖5是在670nm波長下綠葉、黃葉和干葉的相對光強(qiáng)分布曲線圖；圖6是按照圖I所示的方法的線性回歸示意圖；圖7是約化散射系數(shù)與葉綠素含量之間的模型預(yù)測效果圖；圖8是吸收系數(shù)與葉綠素含量之間的模型預(yù)測效果圖；圖9是約化散射系數(shù)與葉綠素含量之間的模型的驗證示意圖；圖10是吸收系數(shù)與葉綠素含量之間的模型的驗證示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明的具體實施方式
作進(jìn)一步詳細(xì)描述。以下實施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。圖I是按照本發(fā)明一種實施方式的植物葉片葉綠素含量測量方法的流程圖，參照圖1，本實施方式的方法包括以下步驟SI :通過激光器的出射光線照射待測植物葉片表面，并通過圖像傳感器獲取所述待測植物葉片表面的激光后向散射圖像；S2:對所述待測植物葉片表面的激光后向散射圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)化，對轉(zhuǎn)化后的圖像進(jìn)行去噪處理，再對去噪后的圖像中的光斑進(jìn)行邊緣檢測，并獲取光斑的中心；S3 :以所述光斑的中心為圓心、N個像素為步長作同心圓，直至到達(dá)所述光斑的邊緣，將每個同心圓的橫縱坐標(biāo)方向的像素值相加取平均值作為距離中心點預(yù)設(shè)距離的像素值，其中，N為大于零的整數(shù)；S4 :構(gòu)建漫射方程，將所述預(yù)設(shè)距離和對應(yīng)的像素值代入所述漫射方程，對所述漫射方程進(jìn)行擬合反演，以獲得光學(xué)特性參數(shù)，所述光學(xué)特征參數(shù)包括約化散射系數(shù)和吸收系數(shù)中的至少一個；S5:利用回歸方法建立葉綠素含量與光學(xué)特性參數(shù)之間的預(yù)測關(guān)系模型，根據(jù)所述預(yù)測關(guān)系模型獲得所述待測植物葉片的葉綠素含量。優(yōu)選地，步驟S5中，所述葉綠素含量與光學(xué)特性參數(shù)之間的關(guān)系通過以下步驟獲得S51 :選擇預(yù)設(shè)數(shù)量的植物葉片作為樣品；S52 :通過激光器的出射光線照射所述樣品表面，并通過圖像傳感器獲取所述樣品表面的激光后向散射圖像；S53:對所述樣品表面的激光后向散射圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)化，對轉(zhuǎn)化后的圖像進(jìn)行去噪處理，再對去噪后的圖像中的光斑進(jìn)行邊緣檢測，并獲取光斑的中心；S54 :以所述光斑的中心為圓心、N個像素為步長作同心圓，直至到達(dá)所述光斑的邊緣，將每個同心圓的橫縱坐標(biāo)方向的像素值相加取平均值作為距離中心點預(yù)設(shè)距離的像素值，其中，N為大于零的整數(shù)；S55:構(gòu)建漫射方程，將所述預(yù)設(shè)距離和對應(yīng)的像素值代入所述漫射方程，對所述漫射方程進(jìn)行擬合反演，以獲得光學(xué)特性參數(shù)；S56 :對所述樣品的葉綠素含量和光學(xué)特性參數(shù)進(jìn)行回歸，以獲得所述葉綠素含量與光學(xué)特性參數(shù)之間的預(yù)測關(guān)系模型。優(yōu)選地,所述激光器的波長為670nm。優(yōu)選地，通過激光器的出射光線照射所述待測植物葉片表面或樣品表面時，調(diào)節(jié)所述激光器的出射光線，使獲得的激光后向散射圖像中的光斑直徑小于葉片的寬度。優(yōu)選地，在步驟S56中，所述光學(xué)特性參數(shù)與葉綠素的關(guān)系模型包括約化散射系數(shù)與葉綠素的關(guān)系模型、和吸收系數(shù)與葉綠素的關(guān)系模型中的至少一個。優(yōu)選地，步驟S56之后還包括以下步驟S57:獲得約化散射系數(shù)、以及吸收系數(shù)分別與所述葉綠素含量的對應(yīng)關(guān)系的誤差值，選擇誤差值較小的對應(yīng)關(guān)系模型進(jìn)行葉綠素含量的最終測量。優(yōu)選地，所述漫射方程為鄭)=f+ 丄]+ k+ 丄]^
[ rj V1^ r2) r2 _其中，R(P)為光強(qiáng)值，P為激光器的出光口與葉片表面之間的垂直距離， l + RwI
Zb =，Reff為葉片表面向葉片組織內(nèi)的反射系數(shù)，D為漫射系數(shù)，D = -V，Zo =
l~Reff3 A
(y a+ y ' s)'y eff = [3y a(y a+y ' s) ] 1/2,rx = ^z20 + p2，r2 =」(z0 + 2 )2 + P2 , y ' 3為
約化散射系數(shù)，Ua為吸收系數(shù)。本發(fā)明的方法的測量原理是當(dāng)激光照射到植物葉片時，其中一部分光被葉片吸收，另一部分光透過，還有一部分光先進(jìn)入葉片內(nèi)部，再反射回來，這部分漫射光攜帶了植物葉片內(nèi)部的物理、化學(xué)信息。這些信息可間接反映植物葉片的成分信息。照射的激光會在葉片表面形成一個光斑，光斑的中心是白色的亮斑，代表直接反射回來的鏡面反射光，光斑的外圍是一圈光暈，這個光暈是后向散射光引起的，光暈包含了植物內(nèi)部的組分信息，通過對光暈圖像進(jìn)行處理，可得到植物葉片葉綠素含量信息。本發(fā)明根據(jù)植物葉片葉綠素含量變化引起光學(xué)特性參數(shù)(約化散射系數(shù)、吸收系數(shù))的變化，通過拍攝植物葉片的激光后向散射圖像，反演出光學(xué)特性參數(shù)(約化散射系數(shù)、吸收系數(shù))，用光學(xué)特性參數(shù)(約化散射系數(shù)、吸收系數(shù))與葉綠素的SPAD值建立對應(yīng)的函數(shù)關(guān)系，最終實現(xiàn)用激光后向散射圖像技術(shù)測定植物葉片葉綠素的目的，這種測定方法主要用于來測定植物葉片葉綠素含量，用以判斷作物生長狀況，指導(dǎo)作物生產(chǎn)中的施肥和灌溉。實施例I 首先，準(zhǔn)備小麥葉片作為樣品。實驗所用的小麥品種為京9843、農(nóng)大211、京東12、煙農(nóng)19四個品種。選擇具有代表性的120個小麥葉片作為實驗樣品，所選小麥葉片樣品的生長階段、大小、顏色等差異盡量大。小麥葉片樣品包含返青、拔節(jié)、孕穗、抽穗、開花、灌漿、成熟過程的小麥葉片，小麥生長前期取新展開的第一葉片作為測定部位，生長中后期則取功能葉作為測定部位。將樣品分為兩組，一組為100個用于模型建立，另一組20個用于模型驗證評估。然后，測量葉綠素值。首先用SPAD502儀測出相應(yīng)的SPAD值(即葉綠素含量的相對值)，每個葉片用SPAD-502測量10個點取平均值為該片葉子的SPAD值，該SPAD值作為該葉片的葉綠素值。測量完后采集每個葉片的激光后向散射圖像，從采集到樣品的測量全過程在8小時內(nèi)完成。之后，進(jìn)行后向散射圖像的采集。葉片樣品臺位于CXD攝像頭5正下方15_20cm，葉片樣品臺可以放置固定不同大小的葉片樣品，葉片展開放平，并用透明膠帶粘貼固定，樣 品臺具有升降裝置，可以微調(diào)樣品與CCD攝像頭之間的距離。在圖像米集時，選用波長為670nm的激光器,激光器固定于支撐上,激光器與樣品臺上的樣品的距離5-lOcm，激光器與C⑶攝像頭的垂直方向的夾角5 20°。而且激光器與樣品臺上樣品間的距離可調(diào)，激光器與CCD攝像頭的垂直方向的夾角也可以調(diào)節(jié)。通過數(shù)據(jù)傳輸線，激光器接在激光器控制器上，激光控制器可以調(diào)整激光的光強(qiáng)和光斑大小等
坐寸ο用CCD攝像頭的可見光圖像采集功能，在可見光條件下，采集小麥葉片的圖像，觀察小麥葉片的圖像效果，通過調(diào)整CCD攝像頭的光圈大小和焦距，使得圖像在可見光條件下，小麥葉片位于圖像中間位置，并分辨率、清晰度達(dá)到最佳，再改用CCD攝像頭的圖像采集功能。打開激光器，調(diào)節(jié)支撐架使得激光器的光斑位于樣品的正上方。通過調(diào)整激光器控制器調(diào)節(jié)激光器的光束、光強(qiáng)、光斑大小等等，使得光斑不大于小麥葉片的寬度。采集小麥葉片的激光后向散射圖像，觀察圖像效果，通過調(diào)節(jié)CCD攝像頭的光圈及焦距和激光器控制器，使得激光后向散射圖像清晰且曝光度均勻。所采集的綠葉、黃葉、干葉的圖像依次如圖2 4所示。對所采集的激光后向散射圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)化、去噪、背景分割、信息提取等處理。為降低圖像存儲空間和處理的數(shù)據(jù)量，對圖像進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化，把圖像從24位RGB真彩圖像轉(zhuǎn)化為256級灰度圖像。接著，進(jìn)行圖像信息提取，包括以下步驟I、選取光斑圖像中心點對采集到的植物葉片的激光后向散射圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)化，用中值濾波等進(jìn)行圖像去噪處理，得到比較干凈的圓形光斑，然后使用MATLAB中的regionprops函數(shù)直接獲得光斑圖像的中心,并使用進(jìn)行邊緣檢測。2、光強(qiáng)平均值的提取以中心點為中心，以5個像素為步長，畫同心圓，每個同心圓的十字坐標(biāo)方向的像素值相加取平均作為距離中心點一定距離的像素值，依次完成光強(qiáng)平均值的提取，提取綠葉、黃葉和干葉的相對光強(qiáng)分布曲線如圖5所示。3、光學(xué)特性參數(shù)提取光強(qiáng)值對應(yīng)著距離坐標(biāo)值，根據(jù)漫射近似理論反演出光學(xué)特性參數(shù)，漫射理論公式如下，μ' s為約化散射系數(shù)，Ua為吸收系數(shù)，當(dāng)無限細(xì)光束垂直
入射到組織表面時，在外延邊界條件下，且漫射系數(shù)D取P = ^7時，漫射方程的近似解咖二斗。^+丄]，Μ+丄]，^)]
4^L V rJ rII r2j r2 _式中Z0= (μ 3+μ 1 s) ^1, Ueff= [3μ 3(μ 3+μ 1 s)]1/2, η2 = Z02 + ρ2 ,
權(quán)利要求
1.一種植物葉片葉綠素含量測量方法，其特征在于，包括以下步驟 Si:通過激光器的出射光線照射待測植物葉片表面，并通過圖像傳感器獲取所述待測植物葉片表面的激光后向散射圖像； S2:對所述待測植物葉片表面的激光后向散射圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)化，對轉(zhuǎn)化后的圖像進(jìn)行去噪處理，再對去噪后的圖像中的光斑進(jìn)行邊緣檢測，并獲取光斑的中心； 53:以所述光斑的中心為圓心、N個像素為步長作同心圓，直至到達(dá)所述光斑的邊緣，將每個同心圓的橫縱坐標(biāo)方向的像素值相加取平均值作為距離中心點預(yù)設(shè)距離的像素值，其中，N為大于零的整數(shù)； 54:構(gòu)建漫射方程，將所述預(yù)設(shè)距離和對應(yīng)的像素值代入所述漫射方程，對所述漫射方程進(jìn)行擬合反演，以獲得光學(xué)特性參數(shù)，所述光學(xué)特征參數(shù)包括約化散射系數(shù)和吸收系數(shù)中的至少一個； S5:利用回歸方法建立葉綠素含量與光學(xué)特性參數(shù)之間的預(yù)測關(guān)系模型，根據(jù)所述預(yù)測關(guān)系模型獲得所述待測植物葉片的葉綠素含量。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，步驟S5中，所述葉綠素含量與光學(xué)特性參數(shù)之間的預(yù)測關(guān)系模型通過以下步驟獲得 551:選擇預(yù)設(shè)數(shù)量的植物葉片作為樣品； 552:通過激光器的出射光線照射所述樣品表面，并通過圖像傳感器獲取所述樣品表面的激光后向散射圖像； S53:對所述樣品表面的激光后向散射圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)化，對轉(zhuǎn)化后的圖像進(jìn)行去噪處理，再對去噪后的圖像中的光斑進(jìn)行邊緣檢測，并獲取光斑的中心； 554:以所述光斑的中心為圓心、N個像素為步長作同心圓，直至到達(dá)所述光斑的邊緣，將每個同心圓的橫縱坐標(biāo)方向的像素值相加取平均值作為距離中心點預(yù)設(shè)距離的像素值，其中，N為大于零的整數(shù)； 555:構(gòu)建漫射方程，將所述預(yù)設(shè)距離和對應(yīng)的像素值代入所述漫射方程，對所述漫射方程進(jìn)行擬合反演，以獲得光學(xué)特性參數(shù)； 556:對所述樣品的葉綠素含量和光學(xué)特性參數(shù)進(jìn)行回歸，以獲得所述葉綠素含量與光學(xué)特性參數(shù)之間的預(yù)測關(guān)系模型。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述激光器的波長為670nm。
4.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，通過激光器的出射光線照射所述待測植物葉片表面或樣品表面時，調(diào)節(jié)所述激光器的出射光線，使獲得的激光后向散射圖像中的光斑直徑小于葉片的寬度。
5.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在步驟S56中，所述光學(xué)特性參數(shù)與葉綠素的關(guān)系模型包括約化散射系數(shù)與葉綠素的關(guān)系模型、和吸收系數(shù)與葉綠素的關(guān)系模型中的至少一個。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，步驟S56之后還包括以下步驟 557:獲得約化散射系數(shù)、以及吸收系數(shù)分別與所述葉綠素含量的對應(yīng)關(guān)系的誤差值，選擇誤差值較小的對應(yīng)關(guān)系模型進(jìn)行葉綠素含量的最終測量。
7.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述漫射方程為
8.一種植物葉片葉綠素含量測量系統(tǒng)，其特征在于，包括 圖像獲取模塊，用于通過激光器的出射光線照射待測植物葉片表面，并通過圖像傳感器獲取所述待測植物葉片表面的激光后向散射圖像； 中心獲取模塊，用于對所述待測植物葉片表面的激光后向散射圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)化，對轉(zhuǎn)化后的圖像進(jìn)行去噪處理，再對去噪后的圖像中的光斑進(jìn)行邊緣檢測，并獲取光斑的中心; 像素值獲取模塊，用于以所述光斑的中心為圓心、N個像素為步長作同心圓，直至到達(dá)所述光斑的邊緣，將每個同心圓的橫縱坐標(biāo)方向的像素值相加取平均值作為距離中心點預(yù)設(shè)距離的像素值，其中，N為大于零的整數(shù)； 反演模塊，用于構(gòu)建漫射方程，將所述預(yù)設(shè)距離和對應(yīng)的像素值代入所述漫射方程，對所述漫射方程進(jìn)行反演，以獲得光學(xué)特性參數(shù)，所述光學(xué)特征參數(shù)包括約化散射系數(shù)和吸收系數(shù)中的至少一個； 葉綠素含量獲得模塊，用于利用回歸方法建立葉綠素含量與光學(xué)特性參數(shù)之間的預(yù)測關(guān)系模型，根據(jù)所述預(yù)測關(guān)系模型獲得所述待測植物葉片的葉綠素含量。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種植物葉片葉綠素含量測量方法及系統(tǒng)，涉及葉綠素含量檢測技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括S1獲取所述待測植物葉片表面的激光后向散射圖像；S2對圖像中的光斑進(jìn)行邊緣檢測，并獲取光斑的中心；S3獲取距離中心點預(yù)設(shè)距離的像素值；S4對所述漫射方程進(jìn)行擬合反演，以獲得光學(xué)特性參數(shù)；S5建立葉綠素含量與光學(xué)特性參數(shù)之間的預(yù)測關(guān)系模型，獲得所述待測植物葉片的葉綠素含量。本發(fā)明通過對散射圖像進(jìn)行處理，實現(xiàn)了較厚葉片的葉綠素?zé)o損測量，在不提高儀器成本的情況下，保證植物葉片葉綠素含量的測量精度。
文檔編號G01N21/47GK102628800SQ20121008297
公開日2012年8月8日 申請日期2012年3月26日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月26日
發(fā)明者侯佩臣, 朱大洲, 王成, 王曉冬, 羅斌, 高權(quán) 申請人:北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心