植物叶片氨基酸含量检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种植物叶片氨基酸含量检测方法及装置，该方法包括：根据植物叶片的高光谱图像，获取待检测氨基酸的预设波段的反射率；将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算，根据计算结果得到待检测氨基酸的含量；其中，所述氨基酸含量检测模型，根据已知氨基酸含量的高光谱图像样本进行拟合后得到。该方法通过高光谱图像获取待检测氨基酸的预设波段的反射率，样品处理简单、效率高且成本较低。将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算，得到待检测氨基酸的含量，能够实现多种氨基酸的快速检测，具有高通量的特点。

Determination method and device of amino acid content in plant leaves

【技术实现步骤摘要】
植物叶片氨基酸含量检测方法及装置
本专利技术涉及作物检测领域，尤其涉及一种植物叶片氨基酸含量检测方法及装置。
技术介绍
氨基酸是蛋白质的基本组成单位，植物通过根系吸收、同化的氮素主要也是以氨基酸的形式进行体内的运输。氨基酸将植物体内氮素的吸收、同化与器官中蛋白质的合成和降解紧密联系起来，也承担着源库之间氮素再分配的中转作用。此外，不同的氨基酸对植物的生理功能不同。因此，植物(作物)叶片内各种氨基酸的定量分析，对植物(作物)的遗传研究和育种都有重要的作用。目前，常用氨基酸测定方法主要有：化学分析法、分光光度法、质谱法等。这些方法虽然具有测定的氨基酸种类多、灵敏度高、精准度高等优点，但是这些方法存在样品处理复杂、需要破坏性取样、通量低、价格昂贵等问题。
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叶片氨基酸含量检测方法及装置。第一方面，本专利技术实施例提供一种植物叶片氨基酸含量检测方法，包括：根据植物叶片的高光谱图像，获取待检测氨基酸的预设波段的反射率；将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算，根据计算结果得到待检测氨基酸的含量；其中，所述氨基酸含量检测模型，根据已知氨基酸含量的高光谱图像样本进行拟合后得到。进一步地，将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算之前，还包括：根据所述样本中的待检测氨基酸含量和高光谱图像预设波段的反射率，以每个波段的反射率作为自变量，以待检测氨基酸含量作为因变量，基于偏最小二乘回归法得到所述氨基酸含量检测模型。进一步地，将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算之前，还包括：将随机森林、岭回归、偏最小二乘法、支持向量机回归和套索算法，作为叠加回归模型的第一层，将支持向量机回归作为叠加回归模型的第二层；以第一层的输出结果作为第二层的输入，构建叠加回归模型，根据所述样本中的待检测氨基酸含量和高光谱图像预设波段的反射率，拟合得到所述氨基酸含量检测模型。进一步地，所述根据植物叶片的高光谱图像，获取待检测氨基酸的预设波段的反射率之前，还包括：根据候选波段进行偏最小二乘回归建模，对模型进行回归系数检验，获取每个波段的回归系数；按照回归系数的绝对值从小到大，依次去除一个波段后，重新构建偏最小二乘回归模型；选取使模型的检测值误差平方和最小时的波段，作为所述预设波段。进一步地，所述根据候选波段进行偏最小二乘回归建模之前，还包括：计算多个样本在每个波段的变异系数，选取变异系数大于预设阈值的波段作为候选波段；其中，所述变异系数反映对应波段对样品变化的敏感程度。进一步地，所述根据植物叶片的高光谱图像，获取待检测氨基酸的预设波段的反射率之前，还包括：在预设取样时刻获取植物叶片的高光谱图像；所述预设取样时刻，为预设波段的反射率变化最小时间段的中间时刻。进一步地，所述候选波段为400-717.08nm。第二方面，本专利技术实施例提供一种植物叶片氨基酸含量检测装置，包括：反射率获取模块，用于根据植物叶片的高光谱图像，获取待检测氨基酸的预设波段的反射率；氨基酸检测模块，用于将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算，根据计算结果得到待检测氨基酸的含量；其中，所述氨基酸含量检测模型，根据已知氨基酸含量的高光谱图像样本进行拟合后得到。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现本专利技术第一方面植物叶片氨基酸含量检测方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本专利技术第一方面植物叶片氨基酸含量检测方法的步骤。本专利技术实施例提供的植物叶片氨基酸含量检测方法及装置，通过高光谱图像获取待检测氨基酸的预设波段的反射率，样品处理简单、效率高且成本较低。将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算，得到待检测氨基酸的含量，能够实现多种氨基酸的快速检测，具有高通量的特点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的植物叶片氨基酸含量检测方法流程图；图2为本专利技术实施例提供的植物叶片氨基酸含量检测装置结构图；图3为本专利技术实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实现玉米叶片内氨基酸含量的快速、低成本、高通量、无损检测，这对于玉米的遗传研究和改良育种都有着极大的帮助。为了解决目前的植物叶片氨基酸含量检测方法的缺陷，本专利技术实施例以玉米叶片为例，对本专利技术的方法进行说明，应当理解的是，该方法对其它需要检测叶片氨基酸含量的植物同样适用。图1为本专利技术实施例提供的植物叶片氨基酸含量检测方法流程图，如图1所示，本专利技术实施例提供一种植物叶片氨基酸含量检测方法，包括：101、根据植物叶片的高光谱图像，获取待检测氨基酸的预设波段的反射率。高光谱成像技术，是集成像、光谱和辐射测量等技术构建的，通过探测目标物的二维几何空间及一维光谱信息，获得高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。物质的光谱信息是由物体本身的一些特性决定的，不同的营养状况、不同的生育期、不同的生长条件等都会引起叶片内化学成份和结构的变化，从而表现出不同的光谱反射率曲线。通过寻找每个叶片成百上千个波段的光谱反射率和实际测量的生理生化参数的联系，然后建立相应的稳定、准确的反演模型，便能使用叶片的反射率进行模型的估测。以玉米为例，首先，通过高光谱仪获取玉米叶片的高光谱图像，提取每个叶片的反射率。对于全波段而言，每个波长都有对应的反射率值。考虑到并非所有波段都对氨基酸含量敏感，本实施例中使用的是对氨基酸含量敏感的预设波段，即预设波段是敏感波段。对于待检测氨基酸都有对应的敏感波段，并且待检测氨基酸的敏感波段可能不是连续的，存在多个波段都是敏感波段。同时，本专利技术实施例中的波段并不仅限于波长范围，同时还可以是具体的波长值。考虑到在数据采集过程中可能会存在一定的误差，为了提取出更加精确、有效的数据，通常会采取一些数据预处的方法来改善数据。在进行建模前，需要对氨基酸数据和高光谱反射率数据进行数据的预处理。数据的标准化处理(归一化处理)是为了消除数据量纲的影本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种植物叶片氨基酸含量检测方法，其特征在于，包括：/n根据植物叶片的高光谱图像，获取待检测氨基酸的预设波段的反射率；/n将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算，根据计算结果得到待检测氨基酸的含量；/n其中，所述氨基酸含量检测模型，根据已知氨基酸含量的高光谱图像样本进行拟合后得到。/n

【技术特征摘要】
1.一种植物叶片氨基酸含量检测方法，其特征在于，包括：
根据植物叶片的高光谱图像，获取待检测氨基酸的预设波段的反射率；
将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算，根据计算结果得到待检测氨基酸的含量；
其中，所述氨基酸含量检测模型，根据已知氨基酸含量的高光谱图像样本进行拟合后得到。


2.根据权利要求1所述的植物叶片氨基酸含量检测方法，其特征在于，将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算之前，还包括：
根据所述样本中的待检测氨基酸含量和高光谱图像预设波段的反射率，以每个波段的反射率作为自变量，以氨基酸含量作为因变量，基于偏最小二乘回归法得到所述氨基酸含量检测模型。


3.根据权利要求1所述的植物叶片氨基酸含量检测方法，其特征在于，将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算之前，还包括：
将随机森林、岭回归、偏最小二乘法、支持向量机回归和套索算法，作为叠加回归模型的第一层，将支持向量机回归作为叠加回归模型的第二层；
以第一层的输出结果作为第二层的输入，构建叠加回归模型，根据所述样本中的待检测氨基酸含量和高光谱图像预设波段的反射率，拟合得到所述氨基酸含量检测模型。


4.根据权利要求2所述的植物叶片氨基酸含量检测方法，其特征在于，所述根据植物叶片的高光谱图像，获取待检测氨基酸的预设波段的反射率之前，还包括：
根据候选波段进行偏最小二乘回归建模，对模型进行回归系数检验，获取每个波段的回归系数；
按照回归系数的绝对值从小到大，依次去除一个波段后，重新构建偏最小二乘回归模型；
选取使模型的检测值误...

【专利技术属性】
技术研发人员：马韫韬，周龙，王喜庆，柴宏红，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11