專利名稱：果樹營養成分檢測系統及方法
技術領域：
本發明涉及農作物營養檢測技術領域，尤其涉及一種果樹營養成分檢測系統及方法。
背景技術：
中國是世界上最大的果業生產國，其果樹栽植總面積和果實年總產量均高居世界首位。但大多數果業生產區在果業生產管理過程中存在著諸多不容忽視的問題，以致造成果樹營養失衡、果品量、質下降、果園土壤理化性狀劣化等不良后果。果樹生化性狀信息是了解果樹生理機制的重要參數，是檢測果樹營養狀況的重要依據。其中，N、P、K營養元素是果樹生長和果實量、質形成所必須的重要養份；葉綠素是進行光合作用、進行第一性生產的重要物質，可作為評判果樹營養生理狀況的一個重要指標。實時、快捷與準確地監測果樹N、P、K營養元素與葉綠素含量，并依據其測評結果及時指導果農精準施肥，提高肥料利用率，減少環境污染，是保障區域果業優質高效生產與可持續發展的重要環節。傳統的果樹營養信息檢測都是以實驗室常規測試為主，包括化學檢測法、形態檢測法和葉色卡片法等，這些方法對果樹各種養分含量的檢測雖然具有較高精度，但其在測試時會破壞果樹植株，并且在取樣、測定、數據分析等方面受到高耗性、繁冗復雜性、時滯性等的制約，不能對果樹營養進行快速檢測，也不利于進行大范圍的推廣應用。近年來，近紅外光譜技術因具有速度快、精密度高和費用低等優點，已被廣泛應用于農產品質量檢測和作物生產管理，并產生了很好的社會效益和經濟效益。研究表明近紅外光譜同果樹葉片的組分具有很強的相關性，可利用光譜數據與信息處理技術對各種果樹的生化組分含量進行實時、快捷、有效的監測，實現對作物營養信息快速無損檢測，精確地指導生產管理。但在果樹營養檢測過程中，需要專人記錄測試地點和測試時間，當進行大批量營養檢測時，統計結果由于人為誤差會造成測試地點和測試時間信息的不及時、不詳細和不準確，進而導致整個測試結論不正確，整個過程費時費力。另一方面，多個測樣點的信息不能及時地傳輸到綜合生產管理平臺，不能及時地掌握果樹營養狀況，從而不能及時用來作為指導生產管理的決策依據。
發明內容
(一)要解決的技術問題本發明要解決的技術問題是提供一種果樹營養成分檢測系統及方法，其對測試信息的采集更準確、時效性更強，效率更高，并可將多個測試點測得的果樹營養指標、果樹位置和測試時間及時地自動存儲，便于綜合多個測試點營養狀況信息對規模化果園進行綜
合管理。( 二)技術方案
為解決上述問題，本發明提供了一種果樹營養成分檢測系統，包括便攜式原位測量裝置和數據處理中心；所述便攜式原位測量裝置包括可見近紅外光譜獲取單元，用于通過光譜掃描采集待測果樹葉片樣本的可見近紅外光譜信號并傳輸到數據分析處理單元；授時定位單元，用于采集待測果樹葉片樣本的位置信息和采樣時間并傳輸到數據分析處理單元；無線通訊單元，用于將數據分析處理單元的數據傳輸到數據處理中心，并將數據處理中心的處理結果傳輸到數據分析處理單元；數據分析處理單元，用于將所述可見近紅外光譜信號以及待測果樹葉片樣本的位置信息和采樣時間發送給數據處理中心，并顯示待測果樹葉片樣本的位置信息、采樣時間和數據處理中心的處理結果；所述數據處理中心，用于通過對所述可見近紅外光譜信號進行處理獲取待測果樹葉片樣本的營養成分指標含量并將處理結果傳輸給所述數據分析處理單元。優選地，所述可見近紅外光譜獲取單元包括光源、用于夾持待測果樹葉片樣本的葉片夾、用于采集待測葉片的漫反射光并傳至微型光譜儀的光纖探頭和用于把復合光分解為單一波長的單色光的微型光譜儀。優選地，所述微型光譜儀內置CCD陣列探測器，用于接收所述微型光譜儀的光譜信號，并將光譜信號轉變為電信號，再通過A/D轉換轉變為數字信號輸出。優選地，所述葉片夾包括用于遮擋外界雜散光的遮光膠套。優選地，所述光源為鹵素燈光源。優選地，所述數據分析處理單元包括擴展存儲器，用于存儲數據分析處理單元顯示的數據。一種利用前述系統進行果樹營養成分檢測的方法，包括以下步驟A 可見近紅外光譜獲取單元掃描待測果樹葉片樣本獲取其可見近紅外光譜信號并傳輸到數據分析處理單元，同時授時定位單元將待測果樹葉片樣本的位置信息和采樣時間傳輸到數據分析處理單元；B 對待測果樹葉片樣本的營養成分指標N、P、K和葉綠素含量進行測定；C:采用偏最小二乘法建立所述光譜信號與待測果樹葉片樣本的營養成分指標之間關系的數學模型；D 對所述數學模型進行驗證、優化，并載入數據處理中心；E 數據處理中心接收所述光譜信號并進行處理，根據所述數學模型得到待測果樹葉片樣本的N、P、K營養元素與葉綠素含量，并將處理結果發送給數據分析處理單元以供顯
7J\ ο(三)有益效果本發明的方法及系統能對果樹的營養狀況進行原位檢測，并可將多個測試點測得的果樹營養指標、果樹位置和測試時間及時自動存儲；綜合多個測試點營養狀況信息，便于對規模化果園進行綜合管理。與目前的理化分析方法及人工方法對果樹營養診斷相比，其客觀性、時效性更強，效率更高。本發明將基于可見近紅外的光學檢測手段應用于果樹營養檢測過程中，既可以解放勞動力、又具有檢測精度高、結果一致性好、自動化程度強和環境友好等優點，為果樹營養實時診斷創造了基礎，同時為果樹物聯網綜合智慧管理提供了一個智能感知終端。
圖1為本發明實施方式中所述果樹營養成分檢測系統的結構示意圖；圖2為本發明實施方式中所述果樹營養成分檢測方法的流程圖。
具體實施例方式下面結合附圖和實施例，對本發明的具體實施方式
作進一步詳細描述。以下實施例用于說明本發明，但不用來限制本發明的范圍。如圖1所示，本發明所述的一種果樹營養成分檢測系統，包括便攜式原位測量裝置1和數據處理中心2 ；所述便攜式原位測量裝置1包括可見近紅外光譜獲取單元3，用于通過光譜掃描采集待測果樹葉片樣本的可見近紅外光譜信號并傳輸到數據分析處理單元6 ；所述可見近紅外光譜獲取單元3包括光源、用于夾持待測果樹葉片樣本的葉片夾、用于采集待測葉片的漫反射光并傳至微型光譜儀的光纖探頭和用于把復合光分解為單一波長的單色光的微型光譜儀。所述葉片夾包括用于遮擋外界雜散光的遮光膠套，光譜采集開光置于葉片夾的上面。所述微型光譜儀內置CXD陣列探測器，內置的CXD陣列探測器用于接收所述微型光譜儀的光譜信號，并將光譜信號轉變為電信號，再通過A/D轉換轉變為數字信號輸出。CCD陣列探測器采用外觸發方式完成對葉片的可見近紅外光譜掃描。當葉片夾夾住待測葉片時，按葉片夾上的光譜采集開關，就觸發CCD陣列探測器進行數據采集，并自動采集完成。所述的微型光譜儀的有效光譜范圍為550-1000nm，分辨率為0. 3 10. Onm(FffHM)；所述的光源是鹵素燈光源，其發出的光線由一根光纖引出把光線打在葉片主葉脈中心兩側位置上，接收光譜信號的光纖置于光源光纖探頭排列的圓心位置處。由光纖探頭入射的復合光通過入射狹縫投射到準直物鏡上，形成平行光束投影到平面衍射光柵上，經色散后的光通過聚焦鏡，成像在出射狹縫處。采用平面衍射光柵實現了不必轉動光柵而對整個光譜的快速測量，可實現光譜的超高速采樣。授時定位單元4，用于采集待測果樹葉片樣本的位置信息和采樣時間并傳輸到數據分析處理單元6 ；無線通訊單元5，用于將數據分析處理單元6的數據傳輸到數據處理中心2，并將數據處理中心2的處理結果傳輸到數據分析處理單元6 ；數據分析處理單元6，用于將所述可見近紅外光譜信號以及待測果樹葉片樣本的位置信息和采樣時間發送給數據處理中心2，并顯示待測果樹葉片樣本的位置信息、采樣時間和數據處理中心的處理結果；所述數據分析處理單元6包括擴展存儲器，用于存儲數據分析處理單元顯示的數據。所述數據處理中心2，用于通過對所述可見近紅外光譜信號進行處理獲取待測果樹葉片樣本的營養成分指標含量并將處理結果傳輸給所述數據分析處理單元6。如圖2所示，本發明所述的一種利用前述系統進行果樹營養成分檢測的方法，包括以下步驟
A 可見近紅外光譜獲取單元3掃描待測果樹葉片樣本獲取其可見近紅外光譜信號并傳輸到數據分析處理單元6，同時授時定位單元4將待測果樹葉片樣本的位置信息和采樣時間傳輸到數據分析處理單元6 ；B 對待測果樹葉片樣本的營養成分指標N、P、K和葉綠素含量進行測定；C:采用偏最小二乘法建立所述光譜信號與待測果樹葉片樣本的營養成分指標之間關系的數學模型；D 對所述數學模型進行驗證、優化，并載入數據處理中心2 ；E 數據處理中心2接收所述光譜信號并進行處理，根據所述數學模型得到待測果樹葉片樣本的N、P、K營養元素與葉綠素含量，并將處理結果發送給數據分析處理單元6以供顯示。本發明在具體測試時，可先收集一批有代表性的果樹葉片樣品用來建立模型，用可見近紅外光譜獲取單元對葉片進行光譜掃描，每個樣品經三次重復測量，并將測量得到的平均光譜作為該樣品的標準光譜，對CCD陣列探測器獲得的光譜信號選用平滑、標準化、中心化、導數、多元散射校正、標準正態變量等光譜預處理方法處理，做后續建模使用。葉片全氮測定采用凱式定氮法，經烘干、粉碎、消解、蒸餾后，進行滴定，計算得到全氮含量。全磷采用鉬銻抗比色法測定，全鉀采用火焰光度法測定，總葉綠素采用丙酮和無水乙醇浸提M小時后用分光光度法測得。然后采用聯合區間偏最小二乘法，建立光譜信號值與蘋果樹葉片之間的關系模型，不同營養指標可選用不同的光譜區間建立營養成分檢測模型，把模型載入到數據處理中心。為保證營養診斷模型的精度和穩定性，進一步優化和校驗校正模型的性能，用獨立驗證集檢驗模型。然后應用本發明系統用于果樹園內果樹的原位營養成分檢測。將葉片夾夾住待測葉片，打開位于葉片夾上的開關，光纖光源照射在葉片表面，葉片表面的漫反射光通過光纖探頭傳回光譜儀，同時CCD陣列探測器進行光譜數據采集，CCD陣列探測器把攜帶樣品信息的近紅外光信號轉變為電信號，再通過A/D轉換轉變為數字信號輸入數據分析處理單元；授時定位單元將測試的位置信息和時間信息即測試點的經緯度和時間傳到數據分析處理單元，然后通過無線通訊單元一起上傳到數據處理中心；數據處理中心接收無線信號并進行處理，導入到已建立的營養指標的數學模型中計算得到果樹的N、P、K營養元素與葉綠素含量，而后無線傳送回便攜式原位測量裝置并在界面上顯示檢測結果；顯示的各數據同時自動存儲在數據分析處理單元的擴展存儲器內(作為備份數據)，完成了單個樣品的測定，實現單點營養診斷。以此類推，完成同樣的操作，經過多個待測樣品點之后，在數據處理中心形成數據集。在數據處理中心，可進一步結合農業物聯網和專家知識，對大量的果樹營養數據進行統計分析，實現果樹營養點測與面源控制相結合的檢測系統。由于果樹營養檢測模型具有較好的可移植性和傳遞性，可快速得到同樣高性能的果樹營養檢測系統，在果樹營養檢測方面得到大范圍的推廣應用。通過本發明提出的果樹營養狀況可見近紅外原位檢測方法及無線系統，較好地滿足了果樹營養狀況原位快速檢測的需求，具有非常大的實際意義和推廣價值。以上實施方式僅用于說明本發明，而并非對本發明的限制，有關技術領域的普通技術人員，在不脫離本發明的精神和范圍的情況下，還可以做出各種變化和變型，因此所有等同的技術方案也屬于本發明的范疇，本發明的專利保護范圍應由權利要求限定。
權利要求
1.一種果樹營養成分檢測系統，其特征在于，包括便攜式原位測量裝置(1)和數據處理中心O)；所述便攜式原位測量裝置(1)包括可見近紅外光譜獲取單元(3)，用于通過光譜掃描采集待測果樹葉片樣本的可見近紅外光譜信號并傳輸到數據分析處理單元(6)；授時定位單元，用于采集待測果樹葉片樣本的位置信息和采樣時間并傳輸到數據分析處理單元(6)；無線通訊單元(5)，用于將數據分析處理單元(6)的數據傳輸到數據處理中心O)，并將數據處理中心O)的處理結果傳輸到數據分析處理單元(6)；數據分析處理單元(6)，用于將所述可見近紅外光譜信號以及待測果樹葉片樣本的位置信息和采樣時間發送給數據處理中心( ，并顯示待測果樹葉片樣本的位置信息、采樣時間和數據處理中心的處理結果；所述數據處理中心O)，用于通過對所述可見近紅外光譜信號進行處理獲取待測果樹葉片樣本的營養成分指標含量并將處理結果傳輸給所述數據分析處理單元(6)。
2.如權利要求1所述的果樹營養成分檢測系統，其特征在于，所述可見近紅外光譜獲取單元(1)包括光源、用于夾持待測果樹葉片樣本的葉片夾、用于采集待測葉片的漫反射光并傳至微型光譜儀的光纖探頭和用于把復合光分解為單一波長的單色光的微型光譜儀。
3.如權利要求2所述的果樹營養成分檢測系統，其特征在于，所述微型光譜儀內置CCD陣列探測器，用于接收所述微型光譜儀的光譜信號，并將光譜信號轉變為電信號，再通過A/D轉換轉變為數字信號輸出。
4.如權利要求2所述的果樹營養成分檢測系統，其特征在于，所述葉片夾包括用于遮擋外界雜散光的遮光膠套。
5.如權利要求2所述的果樹營養成分檢測系統，其特征在于，所述光源為鹵素燈光源。
6.如權利要求1所述的果樹營養成分檢測系統，其特征在于，所述數據分析處理單元(6)包括擴展存儲器，用于存儲數據分析處理單元顯示的數據。
7.一種利用權利要求1-6中任一項所述系統進行果樹營養成分檢測的方法，其特征在于，包括以下步驟A 可見近紅外光譜獲取單元C3)掃描待測果樹葉片樣本獲取其可見近紅外光譜信號并傳輸到數據分析處理單元(6)，同時授時定位單元(4)將待測果樹葉片樣本的位置信息和采樣時間傳輸到數據分析處理單元(6)；B 對待測果樹葉片樣本的營養成分指標N、P、K和葉綠素含量進行測定；C:采用偏最小二乘法建立所述光譜信號與待測果樹葉片樣本的營養成分指標之間關系的數學模型；D 對所述數學模型進行驗證、優化，并載入數據處理中心；E 數據處理中心( 接收所述光譜信號并進行處理，根據所述數學模型得到待測果樹葉片樣本的N、P、K營養元素與葉綠素含量，并將處理結果發送給數據分析處理單元(6)以供顯示。
全文摘要
本發明公開了一種果樹營養成分檢測系統及方法，所述系統包括便攜式原位測量裝置和數據處理中心；所述便攜式原位測量裝置包括可見近紅外光譜獲取單元，用于采集樣本的可見近紅外光譜信號；授時定位單元，用于采集樣本的位置信息和采樣時間；無線通訊單元，用于將數據分析處理單元的數據傳輸到數據處理中心，并將數據處理中心的處理結果傳輸到數據分析處理單元；數據分析處理單元，用于顯示待測樣本的位置信息、采樣時間和數據處理中心的處理結果；所述數據處理中心，用于獲取待測樣本的營養成分指標含量并傳輸給所述數據分析處理單元。本發明對測試信息的采集更準確、時效性更強，效率更高，并可將多個測試點測得的測試信息及時地自動存儲。
文檔編號G01N35/00GK102564962SQ20111040490
公開日2012年7月11日 申請日期2011年12月7日 優先權日2011年12月7日
發明者張瑞瑞, 張馳, 郭建華, 郭志明, 陳立平, 黃文倩 申請人:北京農業智能裝備技術研究中心