【技术实现步骤摘要】
一种农作物叶部成分含量的分析方法
[0001]本专利技术属于农作物分析
，涉及一种农作物叶部成分含量的分析方法。
技术介绍
[0002]落花生是豆科、落花生属的一年生草本植物，根部有丰富的根瘤，茎和分枝均有棱，叶纸质对生，油料作物中花生的出油率远高于其他油料作物，出油率高达45％
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50％，而大豆则为14％
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16％，即使是转基因大豆，出油率为18％左右，花生中油酸的相对含量高达50％以上，油酸对人体心血管有益，对人体的高血脂、有害胆固醇有降低作用，而不影响或相对提高有益胆固醇。
[0003]叶绿素含量与植被的光合能力、发育阶段以及氮素状况有较好的相关性，是氮胁迫、光合作用能力和植被发育阶段的指示器农业生产中，作物生长态势具有群体特征，即在一定的空间范围内的整体分布情况，如何快速地获取作物的群体特征，了解和掌握作物长势的空间分布情况，进而制定有效的精准管理策略是精细农业研究和实施的热点问题，与高光谱遥感手段监测大面积植被的叶绿素时相变化应用相比，小地块多样性农田生产模式比重较...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种农作物叶部成分含量的分析方法，其特征在于，所述分析方法的具体步骤如下：步骤一：选取试验农田，并将试验农田划分为10组采样区，对10组采样区的花生冠层叶片进行采样，同时通过GPS定位器对10组采样区的采样位点进行定位，采用Spectrum752型紫外可见分光光度计测定不同采样区内部花生叶片的叶绿素含量，同时对不同10组采样区内部的样品进行含水量检测；步骤二：基于滑动窗口的复杂背景下采取小样本作物叶部病害图像数据，进行图像增强，将训练样本数据分为地面类、健康叶片类和病斑类，训练完成后输出训练模型，采用滑动窗口切割遍历图像，对每一滑动窗口中的图像进行识别，输出识别标签，病斑类则将滑动窗口颜色重新设置成红色边框进行标记，滑动窗口遍历完成，输出所有用红色框标注的探测结果。步骤三：针对GPS位置数据和对应位置的叶绿素含量数据、含水量数据和病虫害数据进行分析，经过采样点数据匹配后，划分建模集和验证数据集，绘制叶绿素田间分布图、含水量田间分部图和病虫害田间分部图，并利用验证数据集讨论其插值精度。2.根据权利要求1所述的一种农作物叶部成分含量的分析方法，其特征在于，步骤一中，对花生冠层叶片进行叶绿素检测前，需要对花生花生冠层叶片进行处理，具体处理方法如下：选取花生冠层叶片中部，除去主茎后剪碎叶片称取质量为0.5g的碎叶。3.根据权利要求1所述的一种农作物叶部成...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨英茹，黄媛，高欣娜，武猛，杜亚茹，康艺凡，李海杰，
申请(专利权)人：石家庄市农林科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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