本發明屬于設施園藝栽培領域，具體涉及一種利用近紅外光譜來精確定位溫室番茄蔬果位置的技術。
背景技術：
設施園藝在我國發展迅速，從1982年的1.03萬公頃發展到2015年410.9萬公頃，總面積居世界第一。目前我國設施栽培中番茄整枝技術主要從大田栽培技術中移植而來，即通過生產者的經驗，選擇需要去除的果實進行蔬果，這種方法具需要生產者對番茄果實生長發育規律很深入的認識，且具有主觀性和隨意性。但大田番茄栽培與設施番茄栽培存在著許多差異，具體主要體現在以下3個方面：
1)設施栽培中溫室番茄生育期遠超大田。目前的大田生產中，由于生育期的限制，番茄一般在3-4果枝采收后生育期即結束。而設施番茄的生育期在華北地區可延長到270天左右，
2)設施栽培中通過設施創造出適合溫室番茄生長的小氣候環境，使番茄處于最佳的生長狀況中。而大田栽培中無法進行環境調控，因此使番茄經常處于不利的生長環境中。
3)目前設施栽培中大多采用無土栽培、營養液澆灌模式，而大田栽培中施肥采用基肥和追肥的方式。設施栽培中溫室番茄處于無水肥虧缺的狀態中，而大田栽培中經常處于水肥虧缺狀態下。
與大田栽培相比，設施栽培的番茄處于最佳的生長狀況中，且具有較長的生育期，源庫的動態變化規律與大田栽培具很大差異。因此將大田的蔬果方法簡單移植到設施栽培中，不能夠充分發揮出設施栽培番茄的生長潛力。
因此溫室生產者在進行蔬果時，經常遇到下面的情況：在秋冬茬栽培中，每個果穗按要求需要留3果，但目前果穗上有4個果實，且大小一致，這個時候究竟該去除哪個果實？針對這個問題，本發明通過研究建立了一種溫室番茄蔬果的方法。
果實生長的好壞主要取決于同化產物向果實分配的量，同化產物量輸入的多少取決于果實庫強。目前溫室番茄果實庫強的計算方法為潛在生長狀態下果實生長速率的函數。這種方法可以很好的解釋溫室番茄果實的生長狀況。但存在如下不足：首先，果實生長速率需要實際測定獲取，很難提前預測，具有滯后性。其次，溫室番茄果實的生長呈S型生長，按照生長速率可以分為以下幾個生長階段，緩慢生長階段、指數生長階段和線性生長階段。在不同的生長階段，果實生長速率存在很大差異，造成果實庫強難以精確計算。因此迫切需要尋求一種能夠精確表征果實庫強的方法。
溫室番茄同化產物主要以蔗糖的形式通過韌皮部的維管束從葉片輸送到果實中，同化產物向單個果實運輸的同化產物越多，則此果實果柄部位的蔗糖含量就越高，那么果實就生長的越良好。因此果柄中蔗糖含量的高低成為未來果實生長好壞的一個有效的評價標準。
目前越來越多的研究認為近紅外光譜可以準確測定植株中的蔗糖，具有無損、實時的優點，因此本發明首先建立采用近紅外光譜測定果柄蔗糖含量的檢測模型，通過檢測模型檢測果柄出的蔗糖含量，以蔗糖含量的高低預測未來果實的生長狀況。通過比較獲取的果柄處蔗糖含量，去除果柄中蔗糖含量的低的果實，為溫室番茄蔬果提供指導。
技術實現要素：
本發明的目的在于提供一種新的疏果方法，以提高蔬果的有效性。
為了解決以上技術問題，本發明依據蔗糖濃度與特定波長下近紅外光譜反射強度密切相關的特點，設計了一種基于近紅外光譜的番茄疏果方法，具體技術方案如下：
一種新的疏果方法，其特征在于包括以下步驟：
步驟一，利用近紅外光譜儀掃描不同濃度的蔗糖溶液，提取特征波長，建立特征波長下蔗糖濃度和近紅外光譜反射強度的數學方程，從而獲得采用近紅外光譜儀測定果實的果柄內蔗糖含量的檢測方法；
步驟二，采用近紅外光譜儀掃描植株上初步坐果果實的果柄，獲取近紅外光譜數據，依據步驟一所述的數學方程獲取所述果柄內蔗糖濃度；
步驟三，將所述果柄內蔗糖濃度，與相鄰的果實的果柄內蔗糖濃度進行比較，選取果柄內蔗糖濃度最低的果實摘除進行蔬果。
所述步驟一中的數學方程的建立過程如下：
過程2.1，利用近紅外光譜儀分別掃描濃度為10％、20％、30％、40％的蔗糖溶液，獲取光譜圖像；
過程2.2，利用ENVI軟件處理光譜圖像，提取文本數據，使用SPSS軟件對不同特征波長下蔗糖濃度和相應放射強度的關系進行相關性分析；所述特征波長為927.61納米、1129.52納米、1316.69納米；
過程2.3,利用所述特征波長下的反射強度與濃度之間的關系得出蔗糖濃度數學方程：
Y＝-72.9377-0.004*X1+0.031*X2-0.0051*X3
Y為蔗糖濃度X1，X2，X3分別為波長927.61，1129.52,1316.69下的反射強度。
所述步驟一中果柄內蔗糖含量的檢測方法包括以下步驟：
步驟3.1，采用近紅外光譜儀掃描植株上初步坐果果實的果柄，獲取果柄近紅外光譜圖像；
步驟3.2，對所述果柄近紅外光譜圖像進行分析，獲取各特征波長的反射強度，代入所述數學方程，計算得出果實果柄內蔗糖濃度；
步驟3.3，對初步坐果果實果柄內的蔗糖濃度進行比較，以果柄內蔗糖濃度最低的果實為蔬果對象。
本發明具有有益效果。
本發明采用的近紅外光譜法更簡潔、高效，且具前瞻性。傳統的疏果法需要根據人的主觀判斷，將發育正常，果柄粗長，大小均勻一致，色澤鮮綠的果粒留下，疏去受精不良，向外突出，在果穗中間果頂向里長、果柄特別短或細長的果粒，以及瘦小果粒、畸形果粒和病蟲果粒；而本發明采用的近紅外光譜法僅需要利用近紅外光譜儀對果柄進行掃描后即可根據方程比較和判斷。同傳統的疏果方法比較，本發明采用的近紅外光譜法更加簡潔高效，便于操作。近紅外光譜法充分考慮到了果實的發育潛力，避免將發育較晚但品質更好的果實剔除。
具體實施方式
下面以溫室番茄的疏果為例，對本發明的技術方案作進一步詳細說明。一種基于近紅外光譜的疏果方法，它包括以下三個步驟：
第一步，獲得測定蔗糖含量的檢測方法。
利用近紅外光譜儀掃描不同濃度的蔗糖溶液，提取特征波長，建立特征波長下蔗糖濃度和近紅外光譜反射強度的數學方程，獲得采用近紅外光譜儀測定溫室番茄果柄內蔗糖含量的檢測方法；
第二步，獲取番茄果柄內的蔗糖濃度。
采用近紅外光譜儀掃描溫室番茄植株上初步坐果果實的果柄，獲得果柄內近紅外光譜的反射強度，依據上面所建立的數學方程獲取番茄果柄內的蔗糖濃度。
第三步，比較和判斷。
依據的獲取的溫室番茄植株上初步坐果果柄的蔗糖濃度，并與相鄰的果實果柄內蔗糖濃度進行比較，選取果柄內蔗糖濃度最低的果實進行蔬果。
本發明中參數的獲取：
1.設計蔗糖濃度的近紅外光譜試驗，提取特征波長，并以特定波長下不同蔗糖濃度的反射強度為自變量，蔗糖濃度作為因變量，并建立測定溫室番茄果柄內蔗糖含量的數學方程，依據該方程進行蔬果。
2.具體方法
2.1建立數學方程
1)利用近紅外光譜儀分別掃描濃度為10％、20％、30％、40％的蔗糖溶液，獲取光譜圖像。
2)利用ENVI軟件處理光譜圖像，提取文本數據，使用SPSS軟件對不同波長下蔗糖濃度和相應放射強度的關系進行相關性分析，選定特征波長為927.61、1129.52、1316.69。
3)利用三個特征波長下的數據計算得出多項式函數：
Y＝-72.9377-0.004*X1+0.031*X2-0.0051*X3
其中，Y為蔗糖濃度X1，X2，X3分別為波長927.61，1129.52,1316.69下的放射強度。
2.2測定番茄果柄內的蔗糖濃度
采用近紅外光譜儀掃描溫室番茄植株上初步坐果果實的果柄，獲取近紅外光譜圖像，在果柄光譜圖像上選取相同大小的區域，取該區域上各特征波長下反射強度的平均值，帶入上面所建立的數學方程獲取番茄果柄內的蔗糖濃度。
2.3疏果的選擇
依據獲取的溫室番茄植株上初步坐果果柄的蔗糖濃度，并與相鄰的果實果柄內蔗糖濃度進行比較，選取果柄內蔗糖濃度最低的果實進行蔬果。