溫室作物長勢的光譜學(xué)診斷方法研究與儀器開發(fā)

1、溫室作物長勢的光譜學(xué)診斷方法研究與儀器開發(fā)摘要利用便攜式光譜輻射儀測量了溫室栽培黃瓜葉片的光譜反射率, 相關(guān)分析結(jié)果表明: 527 和762nm 是可用來預(yù)測葉片氮素含量的敏感波長。利用敏感波長處的反射率, 生成了歸一化顏色指數(shù)(NDCI) , 并建立了基于NDCI 的黃瓜葉片氮素含量預(yù)測模型, 模型的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了01881 。在上述研究的基礎(chǔ)上, 開發(fā)了一種基于光導(dǎo)纖維的便攜式作物長勢診斷儀。儀器主要包括四個部分: 反射光采集系統(tǒng)、測光單元、信號調(diào)理電路和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。從作物表面反射的自然光經(jīng)過光纖傳輸至光電轉(zhuǎn)換單元, 經(jīng)濾光后得到所需要的敏感波長, 光電器件將光信號轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘? 然后根

2、據(jù)預(yù)測模型判別作物的生長狀態(tài)。標(biāo)定試驗(yàn)結(jié)果表明, 儀器所測的光譜數(shù)據(jù)與作物葉綠素含量之間存在顯著的線性關(guān)系。引言植物營養(yǎng)狀況與其光譜特性密切相關(guān)。早在1977 年,Thomas 等研究了包括黃瓜在內(nèi)的八種作物在不同氮素營養(yǎng)水平下的葉片光譜特性, 認(rèn)為550 nm 處的葉片光譜反射率能很好地揭示作物的葉綠素和類胡蘿卜素含量1 。Filella 等應(yīng)用小麥的冠層反射率及判別分析的方法估測了小麥的氮素水平 ; 陳斌等應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)建立了快速檢測葛根中成分的方法 ; 王秀珍等通過研究得出水稻的綠峰反射率與其上葉葉綠素含量間具有較好的相關(guān)性 ; 這些研究都表明利用作物的光譜反射特征可以診斷它們的營養(yǎng)

3、狀況。植被反射光譜測量, 是指以自然光照作為光源, 測量植物冠層或葉片的光譜反射率的方法。該方法由于測量設(shè)備不與作物發(fā)生直接接觸, 可以實(shí)現(xiàn)真正的無損、實(shí)時測量, 因此開發(fā)基于光譜學(xué)原理的便攜式儀器受到了科學(xué)家們的重視。Stone 等開發(fā)了一種傳感設(shè)備用于監(jiān)測作物的氮素水平; Sui 等開發(fā)了一種光譜反射率傳感器, 應(yīng)用了四個波段來監(jiān)測棉花的氮素水平; 王秀等研制了冬小麥生長便攜式歸一化顏色指數(shù)(NDVI) 測量儀。在設(shè)施園藝中番茄和黃瓜是主要的栽培作物, 在生長過程中獲取它們的生物信息、識別它們的作物長勢是非常必要的。但是, 由于受到溫室材料吸收太陽光的影響, 溫室內(nèi)光線的強(qiáng)度以及光譜的構(gòu)成

4、會有別于大田栽培條件。受到溫室環(huán)境和空間的限制, 在溫室內(nèi)利用光譜技術(shù)觀測植被時其觀測范圍也將大打折扣, 因此若想在溫室栽培中引進(jìn)光譜分析技術(shù), 一定的基礎(chǔ)研究是必要的。另外為了利用光譜學(xué)原理, 方便快速地監(jiān)測溫室作物的長勢狀態(tài), 獲取作物的長勢信息(包括葉綠素含量、含氮量等) , 開發(fā)一種適用于溫室栽培環(huán)境的便攜式作物長勢診斷儀也是必要的。1 基于光譜學(xué)理論的溫室黃瓜營養(yǎng)診斷研究1.1 試驗(yàn)材料與方法試驗(yàn)場所選在中國農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院溫室,試驗(yàn)作物選擇黃瓜, 品種為京研迷你1 號。采用基質(zhì)栽培方式, 基質(zhì)由蛭石和草炭混合而成。為了對黃瓜實(shí)施養(yǎng)分脅迫, 根據(jù)蛭石和草炭的不同配比制備了五

5、種基質(zhì)。五種基質(zhì)的蛭石2草炭比依次為10 0 , 8 2 , 6 4 , 4 6 和2 8 , 每種配比種植了20 株秧苗總共種植了100 棵秧苗。光譜反射率數(shù)據(jù)采集采用ASD FieldSpec HH 光譜輻射儀(Analytical spect ral devices , Inc1 , USA) , 光譜儀測量的波長范圍為3251 075 nm , 光譜分辨率為1 nm。2003 年5月初開始育苗, 5 月底移栽, 6 月13 日開始到8 月初進(jìn)行了光譜數(shù)據(jù)測量。在試驗(yàn)期內(nèi), 分別于6 月22 日, 7 月1 日和7 月8 日進(jìn)行了三次葉片反射率數(shù)據(jù)的測量, 每次從五種不同的基質(zhì)栽培的黃瓜

6、植株中各采集三片葉子測量。測量時探頭距離葉面10 cm , 垂直測試, 探頭的視場角為20°。葉片氮含量的測量是委托河北農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院完成的,實(shí)驗(yàn)所測得的葉片含氮量的范圍為11200 %61294 %。將45 個實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)隨機(jī)分為兩個集合, 即標(biāo)定集合和驗(yàn)證集合,標(biāo)定集合有24 個樣本, 用來建立預(yù)測模型; 驗(yàn)證集合有21個樣本, 用來檢驗(yàn)預(yù)測模型。1.2 敏感波長的選取1.2.1 相關(guān)分析圖1 是三個不同氮含量葉片樣本的光譜反射率的例子。從圖中可以看出, 葉片在可見光波段(400700 nm) 的反射率較低, 在紅外光(750 nm 以上) 波段的吸收則很弱, 一般低于入射光的10

7、% , 反射率卻很高; 另外, 隨著葉片含氮量的增加, 其光譜反射率在可見光區(qū)不斷減小。溫室內(nèi)葉片光譜反射率的以上特性與大田內(nèi)測得的光譜特性基本一致。相關(guān)分析結(jié)果在505664 nm 和685722 nm 兩個波段內(nèi), 葉片含氮量與原始光譜之間具有較高的相關(guān)系數(shù), 其絕對值接近01800 , 這表明這兩個波段可作為進(jìn)行基于原始光譜的回歸分析時的敏感波段。1.2.2 基于NDCI 的預(yù)測模型的建立為了在一定程度上消除背景噪聲的影響, 簡化模型, 通過變量篩選在低、高反射率區(qū)分別選擇了527 和762 nm 作為敏感波長, 然后利用這兩個波長生成了一個新的指數(shù), 其計算方法見公式(1) 。式中C被

8、稱作歸一化顏色指數(shù)(NDCI) , x527 和x762 分別是葉片在527 和762 nm 波長處的光譜反射率。然后在NDCI和黃瓜葉片含氮量之間進(jìn)行了回歸分析, 所得回歸結(jié)果如圖2所示, 模型的相關(guān)系數(shù)為rc = 0.881 , 模型的F檢驗(yàn)值為43.370 , 通過了F 檢驗(yàn)。利用驗(yàn)證集合中的數(shù)據(jù)對此模型進(jìn)行了驗(yàn)證(見圖2) , 模型驗(yàn)證時的相關(guān)系數(shù)rv = 0.778 。NDCI模型僅采用了兩個波長, 模型本身也非常簡單, 適用于作為開發(fā)便攜式作物長勢診斷儀的理論基礎(chǔ)。2 基于光譜學(xué)理論的便攜式作物長勢診斷儀的開發(fā)2.1 儀器的總體設(shè)計開發(fā)的儀器是要基于光譜分析技術(shù)診斷作物長勢, 因此

9、首先必須能方便、準(zhǔn)確地采集葉片反射光, 由于光導(dǎo)纖維采光區(qū)域易于控制, 而且適于在溫室內(nèi)不規(guī)則的空間采集葉片反射光, 決定采用光導(dǎo)纖維作為采光器件以克服過多機(jī)械裝置帶來的機(jī)構(gòu)復(fù)雜性 。儀器的總體構(gòu)成如圖3 所示, 主要包括四個部分: 反射光采集系統(tǒng)、測光單元、信號調(diào)理電路和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。光纖采用“Y”型構(gòu)造, 可以將采集的反射光一分為二,分別進(jìn)行濾光和處理, 利用簡單的機(jī)構(gòu), 方便地獲得了期望的兩個敏感波長。入射光通過光纖被導(dǎo)入測光單元, 在測光單元完成入射光的濾光和光電轉(zhuǎn)換。由于入射光比較微弱, 濾光變?yōu)閱尾ㄩL光后能量會更加減小, 因此在光電器件之后, 需要設(shè)計信號調(diào)理單元, 包括信號放大電

10、路、噪聲消除電路; 為了實(shí)現(xiàn)后續(xù)的數(shù)據(jù)處理, 需要設(shè)計信號處理單元, 包括A/ D 轉(zhuǎn)換器、數(shù)據(jù)處理器, 數(shù)據(jù)存儲器以及結(jié)果顯示器。為了轉(zhuǎn)存測量結(jié)果, 儀器還應(yīng)具有通信接口(串行通信接口) , 用于向其他存儲裝置或上位機(jī)傳輸數(shù)據(jù)。2.2 光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計測光單元如圖4 所示, 包括濾光片、光電器件、測光接頭及后蓋, 測光接頭一端設(shè)有插孔, 為接頭端, 該插孔與導(dǎo)光光纖的出射端連接, 另一端設(shè)有測光室, 為測光端, 測光室的入口與插孔相通, 在測光室內(nèi)從入口一端依次設(shè)有濾光片和光電器件, 后蓋扣合在測光室的出口處, 使測光室成為一個封閉的空間, 且光電器件的信號引出線通過后蓋中間的通孔引出。該單元既

11、可以從頂部測量作物冠層的反射, 又能測量作物其他部位的反射光; 測量時又可根據(jù)要求方便地改變測量波長; 測光室密封性好, 能排除外部干擾, 而且光電器件距入射光很近, 獲得了很高的測光效率。光電轉(zhuǎn)換元件主要包括光敏電阻、光電二極管及光電三極管、光電池等, 對以上光電轉(zhuǎn)換元件進(jìn)行了性能比較, 由于光電池光敏面積大, 頻率響應(yīng)高, 光電流隨照度線性變化等特點(diǎn), 因此, 選擇2CR1227201 硅光電池作為光電傳感器。濾光片中心波長分別為530 和765 nm , 半帶寬選擇為30 nm , 在選擇峰值透射率時, 希望其越高越好, 但綜合考慮價格和性能要求, 將濾光片的峰值透射率選擇為不小于75

12、% , 背景深度小于0101 %。2.3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計2.3.1 系統(tǒng)方案設(shè)計如圖3 所示, 測光單元對由光纖傳入的標(biāo)準(zhǔn)板或葉片的反射光進(jìn)行采集, 并在測光室中由光電池進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換得到電信號, 由于此時得到的電信號是很微弱的, 并且是模擬信號, 必須經(jīng)過信號放大, 數(shù)據(jù)采集與處理, 才能最終得到所要測量的結(jié)果, 并且將處理結(jié)果在液晶屏上顯示出來, 同時進(jìn)行存儲。2.3.2 系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)信號放大電路的電路原理圖參見圖5 。光電池輸出的光電流通過型號為TLC271 的第一級運(yùn)算放大器U2 , 在放大的同時實(shí)現(xiàn)了I2U 變換, 以便于后續(xù)處理, 同時為了消除噪聲,將光電池輸出的誤差信號接入同樣

13、型號的射極跟隨器U3 ,然后U2 , U3 的輸出信號接入由同樣型號的減法器U4 進(jìn)行噪聲消除, 并將信號進(jìn)行第二級放大。處理單元的主要任務(wù)是數(shù)據(jù)采集、控制、顯示。在儀器的面板上設(shè)有六個按鍵和液晶顯示器, 六個按鍵的功能分別是: 電源, 復(fù)位, 測標(biāo)準(zhǔn)板, 測葉片, 數(shù)據(jù)導(dǎo)出和聯(lián)機(jī)測試,液晶顯示器顯示診斷結(jié)果。3 儀器試驗(yàn)2004 年4 月至2004 年7 月底, 同樣按蛭石與草炭的7種不同配比在北京富通環(huán)境工程公司種植了第二批黃瓜苗,這七種配比為10 0 , 8 2 , 6 4 , 5 5 , 4 6 , 2 8 ,0 10 。此次試驗(yàn)主要測量的數(shù)據(jù)有葉片的光譜反射率和葉片的葉綠素含量。光譜

14、反射率是利用自制作物長勢診斷儀測量的, 葉綠素含量是將葉片先用丙酮和乙醇按2 1 的比例配好的溶液浸泡, 然后利用吸光光度法測量。試驗(yàn)共采集了89 片葉片樣本, 分為兩個集合: 其中55 片作為標(biāo)定集合,另外34 片葉片作為驗(yàn)證集合。3.1 標(biāo)定模型的建立利用自制光譜儀所測的光譜反射率計算了NDCI 值,圖6是NDCI 值與利用吸光光度法所測的葉綠素值的散點(diǎn)圖(圖中的“1”點(diǎn)) , 圖中可見NDCI 值與葉綠素含量間具有很高的線性相關(guān)性, 其rc 值達(dá)到了01850 。利用最小二乘方法建立的標(biāo)定模型如式(2) 所示。Y = 4160C - 11949 (2)上式中Y 代表葉綠素含量, C代表計

15、算所得的NDCI 值。3.2 標(biāo)定模型的檢驗(yàn)為了進(jìn)一步檢驗(yàn)診斷儀的性能, 及檢驗(yàn)上面模型的正確性, 利用驗(yàn)證集合中的數(shù)據(jù)對上述模型進(jìn)行了驗(yàn)證, 驗(yàn)證結(jié)果見圖6 (圖中的“2”點(diǎn)) , 其rv 達(dá)到了01840 。由圖6 可知利用作物長勢診斷儀所測的光譜數(shù)據(jù)可以計算出NDCI , 這一光譜指數(shù)與作物葉綠素含量之間存在著很高的線性相關(guān)性, 因此可以利用開發(fā)的儀器定量分析作物的氮素含量及其葉綠素含量, 從而獲得作物的長勢信息, 實(shí)現(xiàn)作物生長信息的無破壞性測量。4 結(jié)果與討論本研究在設(shè)施園藝環(huán)境下, 采用光譜輻射儀, 近距離測量了生長中黃瓜葉片的反射光譜數(shù)據(jù), 通過分析黃瓜葉片的光譜反射率與其氮素含量間的相關(guān)關(guān)系得到: 527 和762 nm是可用來預(yù)測葉片氮素含量的敏感波長。利用敏感波長處的反射率, 生成了歸一化顏色指數(shù)(NDCI) , 并建立了基于NDCI的磺瓜葉片氮素含量預(yù)測模型。由于NDCI 模型僅采用了兩個波長, 模型本身也非常簡單,