一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法.pdf

(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CN113433080A(43)申请公布日2021.09.24(21)申请号202110630432.0(22)申请日2021.06.07(71)申请人浙江农林大学暨阳学院地址311800浙江省绍兴市诸暨市暨阳街道浦阳路77号(72)发明人金松恒李雪芹刘洋颉洪涛(74)专利代理机构北京中政联科专利代理事务所(普通合伙)11489代理人何磊(51)Int.Cl.G01N21/27(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图1页(54)发明名称一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法(57)摘要本发明公开了一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法，包括如下步骤：S1、摘取杜鹃花叶片，并采用多光谱照相机拍摄杜鹃花叶片多光谱图像；S2、获得杜鹃花叶片提取液，获取杜鹃花叶片提取液多光谱图像；S3、构建有效多光谱模型；S4、选定工作波长和参照波长；S5、分别以工作波长、参照波长的单色光依次照射在待测叶片和参照反射板上，使其产生漫反射；S6、将步骤S5中反射数据采用回归建模的方式换算为待测叶片中的叶绿素总含量。本发明检测成本极低，几乎没有耗材，并且能针对不同生长期杜鹃花叶片进行测定，通过采用杜鹃花叶片提取液吸收的波长作为参照的方式，一定程度上消除了杜鹃花叶片对检测结果的影响，减少了误差。CN113433080ACN113433080A权利要求书1/1页1.一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、摘取杜鹃花叶片，并采用多光谱照相机拍摄杜鹃花叶片多光谱图像；S2、获得杜鹃花叶片提取液，获取杜鹃花叶片提取液多光谱图像；S3、根据上述杜鹃花叶片多光谱图像以及杜鹃花叶片提取液多光谱图像横向的中心线为参照，以中心线上相邻像素点色彩一致则属于同一区域为依据，构建有效多光谱模型；其中，选择多光谱模型中最宽多光谱模型的2/3为标准值，合并小于标准值的区域到相邻的小于标准值而比较大的区域中；S4、以杜鹃花叶片多光谱图像以及杜鹃花叶片提取液多光谱图像相交汇区域的波长为工作波长，以杜鹃花叶片多光谱图像以及杜鹃花叶片提取液多光谱图像都没有吸收的近红外光谱区为参照波长；S5、分别以工作波长、参照波长的单色光依次照射在待测叶片和参照反射板上，使其产生漫反射；S6、将步骤S5中反射数据采用回归建模的方式换算为待测叶片中的叶绿素总含量。2.根据权利要求1所述的一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法，其特征在于：步骤S1中所述的摘取杜鹃花叶片，选取第三四节间的成熟叶片。3.根据权利要求1所述的一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法，其特征在于：步骤S1中所述的多光谱照相机具有4‑9个镜头，每个镜头各有一个滤光片，分别让一种较窄光谱的光通过，多个镜头同时拍摄同一景物，用一张胶片同时记录几个不同光谱带的图像信息。4.根据权利要求1所述的一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法，其特征在于：步骤S2中所述的杜鹃花叶片提取液采用旋液分离器得到，所述旋液分离器利用离心沉降原理从悬浮液中分离固体颗粒。5.根据权利要求4所述的一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法，其特征在于：步骤S2中，在采用旋液分离器得到杜鹃花叶片提取液前，首先通过破壁机对杜鹃花叶片进行破碎，然后将破碎后流体加入旋液分离器分离，得到杜鹃花叶片提取液。6.根据权利要求1所述的一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法，其特征在于：步骤S1所述的杜鹃花叶片多光谱图像，利用多光谱照相机对同一场景下的杜鹃花叶片分别拍摄5‑8张不同波段下的多光谱图像，并对每张多光谱图像对应的杜鹃花叶片进行反射率重建并求取平均值。7.根据权利要求1所述的一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法，其特征在于：步骤S3中，选择多光谱模型中最宽多光谱模型的2/3为标准值，合并小于标准值的区域到相邻的小于标准值而比较大的区域中。8.根据权利要求1所述的一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法，其特征在于：步骤S6中，利用所述叶绿素含量的多光谱特征进行回归建模，得到叶绿素含量估测模型，并利用所述叶绿素含量估测模型对叶绿素含量进行计算。9.根据权利要求8所述的一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法，其特征在于：所述回归模型重要的方法就是回归分析，回归分析是研究一个变量关于另一个变量的具体依赖关系的计算方法。2CN113433080A说明书1/4页一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法技术领域[0001]本发明涉及杜鹃花叶片的叶绿素含量测定技术领域，具体涉及一种杜鹃花叶片的叶绿素含量测定方法。背景技术[0002]杜鹃花是双子叶植物纲、杜鹃花科、杜鹃属的常绿灌木、落叶灌木，全株供药用：有行气活血、补虚，治疗内伤咳嗽，肾虚耳聋，月经不调，风湿等疾病。又因花冠鲜红色，为著名的花卉植物，具有较高的观赏价值，在杜鹃花的种植过