(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111676643.4 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 重庆市农业科 学院 地址 401329 重庆市九龙坡区白市驿镇农 科大道 (72)发明人 韩国辉　李勋兰　魏召新　彭芳芳　 刘剑飞　 (74)专利代理 机构 北京东方盛凡知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11562 代理人 许佳 (51)Int.Cl. G01N 21/31(2006.01) G06N 20/10(2019.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/136(2017.01) (54)发明名称 一种柠檬叶片叶绿素含量及其二维分布检 测方法 (57)摘要 本发明涉及叶绿素检测技术领域， 具体涉及 一种柠檬叶片叶绿素含量及其二维分布检测方 法。 包括以下步骤： 样本采集与处理； 利用高光谱 图像采集系统对采集的样品进行数据采集； 化学 法测定叶片叶绿素含量； 叶片光谱提取； 光谱预 处理与样本集划分； 提取光谱预处理后的光谱数 据的特征信息， 筛选特征波长； 构建叶绿素含量 均值预测模 型； 预测柠檬叶片叶绿素含量二维分 布值。 本发 明方法既可以计算每个叶片的叶绿素 含量平均值， 还可获得叶片任意部位的叶绿素 值， 为柠檬叶片叶绿素含量及其二维分布检测提 供了新方法。 权利要求书2页 说明书6页 附图5页 CN 114324215 A 2022.04.12 CN 114324215 A 1.一种柠檬叶片叶绿素含量及其 二维分布检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： (1)样本采集与处 理； (2)利用高光谱图像采集系统对 采集的样品进行 数据采集； (3)化学法测定叶片叶绿素含量； (4)叶片光谱提取； (5)光谱预处 理与样本集划分； (6)提取光谱预处 理后的光谱数据的特 征信息， 筛 选特征波长； (7)构建叶绿素含量均值预测模型； (8)预测柠檬叶片叶绿素含量 二维分布值。 2.根据权利要求1所述的柠檬叶片叶绿素含量及其二维分布检测方法， 其特征在于， 所 述步骤(1)包括： 收集春稍新发嫩叶作为样 本， 其中健康叶片、 缺氮叶片、 农药使用不当而受 损伤叶片、 无营养缺乏症状的柠檬黄脉病叶片、 同时具有缺氮和柠檬黄脉病的叶片、 同时具 有药害损伤和柠檬黄脉病的叶片共计6个类型叶片， 分别采集20片以上， 采集过程中低温保 存， 48h内清洗晾干 。 3.根据权利要求1所述的柠檬叶片叶绿素含量及其二维分布检测方法， 其特征在于， 所 述步骤(2)条件： 光谱范围305 ‑1090nm， 相机曝光时间60ms、 光谱分辨率2.8mm， 电动平台移 动速度1.87m m/s， 物镜距离45 cm， 光源入射角为 45°。 4.根据权利要求1所述的柠檬叶片叶绿素含量及其二维分布检测方法， 其特征在于， 所 述步骤(3)采用分光 光度法测定叶绿素含量。 5.根据权利要求1所述的柠檬叶片叶绿素含量及其二维分布检测方法， 其特征在于， 所 述步骤(4)包括： 以0.25作为分割阈值， 提取在800nm波长处的二值化图像， 进行掩膜处理去 除背景， 从而得到去除背 景后的全叶片高光谱图像， 对全叶片光谱计算均值， 得到用于后续 分析的叶片的光谱。 6.根据权利要求1所述的柠檬叶片叶绿素含量及其二维分布检测方法， 其特征在于， 所 述步骤(5)包括： 采用Savitzky ‑Golay平滑法结合一阶微分进行光谱 预处理， 其中平滑处理 滤波窗口为5； 采用S PXY法按照3:2的比例将 样本集划分为训练集与预测集。 7.根据权利要求1所述的柠檬叶片叶绿素含量及其二维分布检测方法， 其特征在于， 所 述步骤(6)包括： 采用竞争性自适应重加权采样算法提取经过光谱预处理后的光谱数据特 征信息， 其中采样次数设置为50次， 采用10折交叉验证计算校正集交叉验证均方根误差， 以 校正集交叉验证均方根 误差值作为波长 筛选依据。 8.根据权利要求7所述的柠檬叶片叶绿素含量及其二维分布检测方法， 其特征在于， 通 过竞争性自适应重加权采样算法筛选出451.97、 513.76、 557.05、 563.27、 660.67、 661.46、 663.05、 691.64、 704.38、 732.34、 73 3.14nm共11个特征波长。 9.根据权利要求8所述的柠檬叶片叶绿素含量及其二维分布检测方法， 其特征在于， 所 述步骤(7)包括： 采用最小二乘支持向量机算法构建柠檬叶片叶绿素含量均值预测模型， 提 取11个特征波长对应光谱信息作为模型输入， 步骤(3)测 定的叶片叶绿素含量均值作为模 型输出， 采用交叉验证和网格搜索法确定的最优参数训练模型； 所述步骤(8)包括： 提取柠檬叶片每个像素点在11个特征波长处的光谱信息， 作 为输入 代入构建的叶绿素含量均值预测模型， 获得每个像素点对应叶绿素含量预测 值， 并结合伪权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114324215 A 2彩色处理技术绘制柠檬叶片叶绿素含量分布图， 实现柠檬叶片叶绿素含量二 维分布值的预 测。 10.根据权利要求9所述的柠檬叶片叶绿素含量及其二维分布检测方法， 其特征在于， 所述步骤(7)中， 采用预测集决定系数R2、 预测集均方根误差RMSEP和相对分析误差RPD对模 型进行评价， 当R2越接近1， 模型稳定性越高； RMSEP越接近0， 模型精度越高； 当RPD>2.0说明 模型可靠性高， 具有极好的预测能力。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114324215 A 3