基于太赫茲波的植物葉片含水量檢測方法和系統(tǒng)技術(shù)方案

本發(fā)明專利技術(shù)涉及一種基于太赫茲波的植物葉片含水量檢測方法和系統(tǒng)，包括：獲取植物葉片樣本的水分含量；獲取植物葉片樣本每一點的太赫茲光譜數(shù)據(jù)，得到太赫茲光譜平均值；根據(jù)太赫茲光譜平均值和水分含量，建立水分含量預測模型；獲取待測植物葉片的太赫茲光譜平均值，將待測植物葉片的太赫茲光譜平均值輸入水分含量預測模型，得到待測植物葉片的水分含量。本發(fā)明專利技術(shù)實施例提供技術(shù)方案，根據(jù)建立的水分含量預測模型，通過采集待測植物葉片的太赫茲光譜數(shù)據(jù)，就可以得到待測植物葉片的含水量，而無需將待測植物葉片從植物上摘下，實現(xiàn)了植物葉片含水量的動態(tài)無損在線檢測，不會對植物造成傷害，測量時間短、步驟簡單，提高了檢測效率。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及檢測
，尤其涉及一種基于太赫茲波的植物葉片含水量檢測方法和系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
植物葉片水分含量是影響植物生長的重要調(diào)節(jié)因子之一，對植物葉片中水分含量進行動態(tài)檢測，及時調(diào)節(jié)植物生長過程中水分灌溉量具有重要意義。當植物葉片中含水量降低時，如果不能及時進行灌溉則會導致植株供水不足而生長緩慢，嚴重的會枯萎，極大的影響作物的產(chǎn)量。如果植物葉片含水量升高時，則應(yīng)該暫緩灌溉，以免出現(xiàn)水分過多導致植株死亡。目前對植物葉片含水量的檢測都是采取破壞的方法，利用烘干稱重法進行計算，但烘干法是有損測量，需破壞樣品，且測量時間很長，步驟繁瑣。于是出現(xiàn)了含水量的儀器測量法，有微波水分法、電容水分法、中子水分法、電極水分法等等。對植物葉片含水量測量的一般方法是烘干法、電容法、電磁波法等，但是這些方法一般都有破壞性、非連續(xù)性，并且很費時間。
技術(shù)實現(xiàn)思路
為解決現(xiàn)有植物葉片含水量方法具有破壞性，測量時間長、步驟繁瑣的缺陷，提供一種無損的基于太赫茲波的植物葉片含水量檢測方法。為此目的，本專利技術(shù)提出了一種基于太赫茲波的植物葉片含水量檢測方法，包括：獲取植物葉片樣本的水分含量；獲取所述植物葉片樣本每一點的太赫茲光譜數(shù)據(jù)，得到太赫茲光譜平均值；根據(jù)所述太赫茲光譜平均值和所述水分含量，建立水分含量預測模型；獲取待測植物葉片的太赫茲光譜平均值，將待測植物葉片的太赫茲光譜平均值輸入所述水分含量預測模型，得到所述待測植物葉片的水分含量。優(yōu)選的，所述獲取植物葉片樣本每一點的太赫茲光譜數(shù)據(jù)，得到太赫茲光譜平均值，包括：獲取植物葉片樣本每一點的太赫茲時域光譜數(shù)據(jù)和頻域光譜數(shù)據(jù)；根據(jù)所述植物葉片樣本每一點的太赫茲時域光譜數(shù)據(jù)，得到不同時刻的所述植物葉片樣本的太赫茲時域光譜平均值；根據(jù)所述植物葉片樣本每一點的太赫茲頻域光譜數(shù)據(jù)，得到不同頻率下的所述植物葉片樣本的吸收系數(shù)的太赫茲頻域光譜平均值。優(yōu)選的，所述根據(jù)所述太赫茲光譜平均值和所述水分含量，建立水分含量預測模型，包括：根據(jù)不同時刻植物葉片樣本的太赫茲時域光譜平均值和所述植物葉片樣本的水分含量，建立第一預測模型，選取時域條件下最優(yōu)時域特征參數(shù)組合；根據(jù)不同頻率下的植物葉片樣本的太赫茲頻域光譜平均值和所述植物葉片樣本的水分含量，建立第二預測模型，選取頻域條件下最優(yōu)頻域特征參數(shù)組合；根據(jù)所述最優(yōu)時域特征參數(shù)組合和最優(yōu)頻域特征參數(shù)組合，建立所述水分含量預測模型。優(yōu)選的，根據(jù)不同時刻植物葉片樣本的太赫茲時域光譜平均值和所述植物葉片樣本的水分含量，建立第一預測模型，選取時域條件下最優(yōu)時域特征參數(shù)組合，包括：將已知水分含量的植物的太赫茲光譜平均值輸入所述第一預測模型；比較不同時刻建立的所述第一預測模型的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差；選取時域條件下最優(yōu)的時域光譜平均值和對應(yīng)的植物葉片樣本的水分含量。優(yōu)選的，根據(jù)不同頻率下的植物葉片樣本的太赫茲頻域光譜平均值和所述植物葉片樣本的水分含量，建立第二預測模型，選取頻域條件下最優(yōu)頻域特征參數(shù)組合，包括：將已知水分含量的植物的太赫茲光譜平均值輸入所述第二預測模型；比較不同頻率建立的所述第二預測模型的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差；選取頻域條件下最優(yōu)的頻域光譜平均值和對應(yīng)的植物葉片含水量。優(yōu)選的，該方法還包括：在獲取植物葉片樣本每一點的太赫茲時域光譜數(shù)據(jù)之后，提取所述植物葉片樣本每一點時域光譜的時域幅值，根據(jù)所述每一點的時域幅值對所述植物葉片樣本進行圖像重構(gòu)。優(yōu)選的，該方法還包括：在獲取植物葉片樣本每一點的太赫茲時域光譜數(shù)據(jù)之后，將所述太赫茲時域光譜數(shù)據(jù)進行傅里葉變換，得到所述植物葉片樣本每一點的太赫茲頻域光譜數(shù)據(jù)；根據(jù)所述太赫茲頻域光譜數(shù)據(jù)，計算所述植物葉片樣本每一點的吸收系數(shù)，并根據(jù)所述植物葉片樣本每一點的吸收系數(shù)對所述植物葉片樣本進行圖像重構(gòu)。優(yōu)選的，根據(jù)所述太赫茲頻域光譜數(shù)據(jù)，計算所述植物葉片樣本每一點的吸收系數(shù)，采用以下公式： n ( ω ) = 2 d l n { 4 n ( ω ) ρ ( ω ) [ n ( ω ) + 1 ] 2本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
一種基于太赫茲波的植物葉片含水量檢測方法，其特征在于，包括：獲取植物葉片樣本的水分含量；獲取所述植物葉片樣本每一點的太赫茲光譜數(shù)據(jù)，得到太赫茲光譜平均值；根據(jù)所述太赫茲光譜平均值和所述水分含量，建立水分含量預測模型；獲取待測植物葉片的太赫茲光譜平均值，將待測植物葉片的太赫茲光譜平均值輸入所述水分含量預測模型，得到所述待測植物葉片的水分含量。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于太赫茲波的植物葉片含水量檢測方法，其特征在于，包括：獲取植物葉片樣本的水分含量；獲取所述植物葉片樣本每一點的太赫茲光譜數(shù)據(jù)，得到太赫茲光譜平均值；根據(jù)所述太赫茲光譜平均值和所述水分含量，建立水分含量預測模型；獲取待測植物葉片的太赫茲光譜平均值，將待測植物葉片的太赫茲光譜平均值輸入所述水分含量預測模型，得到所述待測植物葉片的水分含量。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取植物葉片樣本每一點的太赫茲光譜數(shù)據(jù)，得到太赫茲光譜平均值，包括：獲取植物葉片樣本每一點的太赫茲時域光譜數(shù)據(jù)和頻域光譜數(shù)據(jù)；根據(jù)所述植物葉片樣本每一點的太赫茲時域光譜數(shù)據(jù)，得到不同時刻的所述植物葉片樣本的太赫茲時域光譜平均值；根據(jù)所述植物葉片樣本每一點的太赫茲頻域光譜數(shù)據(jù)，得到不同頻率下的所述植物葉片樣本的吸收系數(shù)的太赫茲頻域光譜平均值。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述太赫茲光譜平均值和所述水分含量，建立水分含量預測模型，包括：根據(jù)不同時刻植物葉片樣本的太赫茲時域光譜平均值和所述植物葉片樣本的水分含量，建立第一預測模型，選取時域條件下最優(yōu)時域特征參數(shù)組合；根據(jù)不同頻率下的植物葉片樣本的太赫茲頻域光譜平均值和所述植物葉片樣本的水分含量，建立第二預測模型，選取頻域條件下最優(yōu)頻域特征參數(shù)組合；根據(jù)所述最優(yōu)時域特征參數(shù)組合和最優(yōu)頻域特征參數(shù)組合，建立所述水分含量預測模型。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)不同時刻植物葉片樣本的太赫茲時域光譜平均值和所述植物葉片樣本的水分含量，建立第一預測模型，選取時域條件下最優(yōu)時域特征參數(shù)組合，包括：將已知水分含量的植物的太赫茲光譜平均值輸入所述第一預測模型；比較不同時刻建立的所述第一預測模型的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差；選取時域條件下最優(yōu)的時域光譜平均值和對應(yīng)的植物葉片樣本的水分含量。5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)不同頻率下的植物葉片樣本的太赫茲頻域光譜平均值和所述植物葉片樣本的水分含量，建立第二預測模型，選取頻域條件下最優(yōu)頻域特征參數(shù)...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李斌，龍園，
申請(專利權(quán))人：北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心，
類型：發(fā)明
國別省市：北京;11