【技术实现步骤摘要】
植物盐碱胁迫程度检测方法及装置
本专利技术涉及植物生长环境检测领域，尤其涉及一种植物盐碱胁迫程度检测方法及装置。
技术介绍
农作物中的杂粮在未来农业可持续发展中具有关键地位，对其进行深入研究对农业发展具有重要指导意义。盐碱胁迫是一种普遍的环境胁迫，随着近年来盐渍化面积不断加剧，盐碱化问题已成为农作物产量降低的主要原因之一。目前，针对盐碱胁迫问题已有了大量相关研究，包括用水稻基因型籽粒品质的变化来观察盐碱胁迫；通过根际微生物的作用来研究燕麦盐碱胁迫；通过植物根际土壤微生物数量及酶活性来研究盐碱胁迫等。但是传统对农作物盐碱胁迫的研究主要是通过大量化学等方法，存在仪器设备较多，方法较为复杂且化学试剂有损于冠层叶片等问题，导致仍不能简便、快速地检测盐碱胁迫。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术实施例提供一种植物盐碱胁迫程度检测方法及装置。第一方面，本专利技术实施例提供一种植物盐碱胁迫程度检测方法，包括：获取待检测植物的近红外光谱数据；对所述近红外光谱数据中的多个特征波长进行特征提取...
【技术保护点】
1.一种植物盐碱胁迫程度检测方法，其特征在于，包括：/n获取待检测植物的近红外光谱数据；/n对所述近红外光谱数据中的多个特征波长进行特征提取，得到每个特征波长的特征数据；/n将每个特征波长的特征数据，输入至预设的径向基神经网络模型，根据所述径向基神经网络模型的输出结果，确定待检测植物的盐碱胁迫程度；/n其中，所述径向基神经网络模型为，根据已知盐碱胁迫程度作为标签的近红外光谱数据样本，进行训练后得到。/n
【技术特征摘要】
1.一种植物盐碱胁迫程度检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测植物的近红外光谱数据；
对所述近红外光谱数据中的多个特征波长进行特征提取，得到每个特征波长的特征数据；
将每个特征波长的特征数据，输入至预设的径向基神经网络模型，根据所述径向基神经网络模型的输出结果，确定待检测植物的盐碱胁迫程度；
其中，所述径向基神经网络模型为，根据已知盐碱胁迫程度作为标签的近红外光谱数据样本，进行训练后得到。
2.根据权利要求1所述的植物盐碱胁迫程度检测方法，其特征在于，所述对所述近红外光谱数据中的多个特征波长进行特征提取之前，还包括：
基于竞争性自适应重加权算法，对近红外光谱进行波长的筛选，得到所述多个特征波长。
3.根据权利要求2所述的植物盐碱胁迫程度检测方法，其特征在于，所述基于竞争性自适应重加权算法，对近红外光谱进行波长的筛选，得到所述多个特征波长，包括：
获取多个植物近红外光谱数据样本；
通过蒙特卡罗采样，从样本中抽取预设比例的近红外光谱数据，建立偏最小二乘分析模型；
对所述偏最小二乘分析模型，计算波长回归系数的绝对值权重，并删去绝对值权重较小的预设数量波长；
根据剩余波长，通过自适应重加权采样，对采样得到的波长再次建立偏最小二乘分析模型，并计算交互验证均方根误差值；
重复上述从样本中抽取预设比例的近红外光谱数据，建立偏最小二乘分析模型，至计算交互验证均方根误差值的过程，直至达到预设次数，将交互验证均方根误差值最小的偏最小二乘分析模型中对应的波长，作为所述多个特征波长。
4.根据权利要求1所述的植物盐碱胁迫程度检测方法，其特征在于，所述获取多个植物的近红外光谱数据之后，还包括：
采用去趋势算法对所述近红外光谱数据进行处理，消除光谱曲线噪声；
相应地，所述对所述近红外光谱数据中的多个特征波长进行特征提取，具体为，对去趋势算法处理后的近红外光谱数据中的多个特征波长进行特征提取。
5.根据权利要求1所述的植物盐碱胁迫程度检测方法，其特征在于，所述将每个特征波长的特征数据，输入预设的径向基神经网络模型，根据所述径向基神经网络模型的输出结果，确定待检测植物的盐碱胁迫程度，包括：
将每个特征波长的特征数据，分别输入至所述径向基神经网络模型输入层的每个神经元；
将输入层的...
【专利技术属性】
技术研发人员：关海鸥，王璐，马晓丹，张志超，
申请(专利权)人：黑龙江八一农垦大学，
类型：发明
国别省市：黑龙;23
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