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實現(xiàn)植物葉片不同區(qū)域水氮含量的原位實時成像檢測，可以為確定作物抗旱性、營養(yǎng)調控機制或精準農(nóng)業(yè)提供一種高效的新技術。近紅外成像在無損檢測的同時還提供了豐富的信息，是原位實時檢測的首選技術。另外，高光譜成像技術因為其重量和功率大，現(xiàn)場使用困難的問題，所以其使用受到限制。


我們開發(fā)了一種使用近紅外相機和干涉濾光片的智能成像設備；它重量輕，需要的功率低，并且具有多波長分辨率。實現(xiàn)葉片水分測量的濾光片特征波長分別為1150和1400nm，實現(xiàn)氮測量的濾光片特征波長為1500nm，所有濾光片帶寬均為25nm。用該裝置的平均葉含水量模型得到的預測結果為R2=0.930，RMSE=1.030%；平均氮含量模型的預測結果為R2=0.750，RMSE=0.263g。


中心波長為1500 nm，帶寬為10、25、50 cm時的透光率曲線

利用平均水氮含量模型，得到了玉米葉片不同區(qū)域的水氮分布圖像，其分布特征與實際葉片情況一致。本研究使用的實驗材料為田間新鮮葉片，試驗在室內(nèi)完成。將該設備和模型應用于現(xiàn)場的進一步驗證正在進行中。

來源：Plant Methods.Water and nitrogen in-situ imaging detection in live corn leaves using near-infrared camera and interference filter.Ning Zhang, Peng-cheng Li, Hubin Liu, Tian-cheng Huang, Han Liu, Yu Kong, Zhi-cheng Dong, Yu-hui Yuan, Long-lian Zhao & Jun-hui Li
https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-021-00815-5