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實(shí)現(xiàn)植物葉片不同區(qū)域水氮含量的原位實(shí)時(shí)成像檢測(cè)，可以為確定作物抗旱性、營(yíng)養(yǎng)調(diào)控機(jī)制或精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供一種高效的新技術(shù)。近紅外成像在無損檢測(cè)的同時(shí)還提供了豐富的信息，是原位實(shí)時(shí)檢測(cè)的首選技術(shù)。另外，高光譜成像技術(shù)因?yàn)槠渲亓亢凸β蚀?，現(xiàn)場(chǎng)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(jī)和干涉濾光片的智能成像設(shè)備；它重量輕，需要的功率低，并且具有多波長(zhǎng)分辨率。實(shí)現(xiàn)葉片水分測(cè)量的濾光片特征波長(zhǎng)分別為1150和1400nm，實(shí)現(xiàn)氮測(cè)量的濾光片特征波長(zhǎng)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(yù)測(cè)結(jié)果為R2=0.930，RMSE=1.030%；平均氮含量模型的預(yù)測(cè)結(jié)果為R2=0.750，RMSE=0.263g。


中心波長(zhǎng)為1500 nm，帶寬為10、25、50 cm時(shí)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(shí)際葉片情況一致。本研究使用的實(shí)驗(yàn)材料為田間新鮮葉片，試驗(yàn)在室內(nèi)完成。將該設(shè)備和模型應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)的進(jìn)一步驗(yàn)證正在進(jìn)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