详情

原文传递植物叶片水分含量检测方法及装置

专利名称：	植物叶片水分含量检测方法及装置
摘要：	本发明提供一种植物叶片水分含量检测方法及装置，涉及检测技术领域。该植物叶片水分含量的检测方法，包括：获取待测植物叶片的高光谱数据；根据预设的诊断模型，对待测植物叶片的高光谱数据进行处理，以获取诊断模型输出的诊断结果，诊断模型包括：预设的植物叶片的高光谱数据和水分含量的对应关系，诊断结果为所述待测植物叶片的水分含量。本申请将测量的植物叶片光谱数据输入至建立的诊断模型中，可直接输出该植物叶片的水分含量，输出结果精准，且提高了时效。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	河北;13
申请人：	北华航天工业学院
发明人：	王延仓;李笑芳;金永涛;顾晓鹤
专利状态：	有效
申请日期：	2019-07-15T00:00:00+0800
发布日期：	2019-10-15T00:00:00+0800
申请号：	CN201910635811.1
公开号：	CN110333195A
代理机构：	北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	李兴林
分类号：	G01N21/31(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	065000 河北省廊坊市广阳区爱民东道133号
主权项：	1.一种植物叶片水分含量的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测植物叶片的高光谱数据；根据预设的诊断模型，对待测植物叶片的高光谱数据进行处理，以获取所述诊断模型输出的诊断结果，所述诊断模型包括：预设的植物叶片的高光谱数据和水分含量的对应关系，所述诊断结果为所述待测植物叶片的水分含量。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的诊断模型，对所述待测植物叶片的高光谱数据进行处理之前，所述方法还包括：获取叶片样品的高光谱数据，并根据所述叶片样品的高光谱数据，得到高光谱特征波段；对所述高光谱特征波段和所述叶片样品的水分含量进行相关性分析；根据所述相关性分析的结果，建立所述诊断模型。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述叶片样品的高光谱数据，得到高光谱特征波段，包括：从所述叶片样品的高光谱数据中提取高光谱敏感波段，所述高光谱敏感波段为对叶片水分含量的影响波段；采用小波变换算法对所述高光谱敏感波段进行处理，得到所述高光谱特征波段。 4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述叶片样品包括：训练样品集；所述对所述高光谱特征波段和所述叶片样品的水分含量进行相关性分析，包括：对所述训练样品集所得到的高光谱特征波段和所述训练样品集的水分含量进行相关性分析。 5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述叶片样品还包括：验证样品集；所述方法还包括：采用最小二乘法对根据所述验证样品集所得到高光谱特征波段进行处理，以得到所述诊断模型的检测精度；根据所述检测精度，对所述诊断模型进行优化处理。 6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用小波变换算法对所述高光谱敏感波段进行处理，得到所述高光谱特征波段之前，所述方法还包括：采用光谱平滑方法处理所述高光谱敏感波段，获得平滑高光谱波段；采用导数变换方法处理所述平滑高光谱波段，获得去噪后高光谱波段；采用连续统去除方法处理所述去噪后高光谱波段，获得优化后的所述高光谱波段。 7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用小波变换算法对所述高光谱敏感波段进行处理，得到高光谱特征波段，包括：采用小波变换算法对优化后的所述高光谱敏感波段进行处理，得到所述高光谱特征波段。 8.一种植物叶片水分含量的检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取待测植物叶片的高光谱数据；处理模块，用于根据预设的诊断模型，对所述待测植物叶片的高光谱数据进行处理，以获取所述诊断模型输出的诊断结果，所述诊断模型包括：预设的植物叶片的高光谱数据和水分含量的对应关系，所述诊断结果为所述待测植物叶片的水分含量。 9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：分析模块、建立模块，其中：所述获取模块，还用于获取叶片样品的高光谱数据，并根据所述叶片样品的高光谱数据，得到高光谱特征波段；所述分析模块，用于对所述高光谱特征波段和所述叶片样品的水分含量进行相关性分析；所述建立模块，用于根据所述相关性分析的结果，建立所述诊断模型。 10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取模块，还用于，从所述叶片样品的高光谱数据中提取高光谱敏感波段，所述高光谱敏感波段为对叶片水分含量的影响波段；采用小波变换算法对所述高光谱敏感波段进行处理，得到所述高光谱特征波段。
所属类别：	发明专利