《電子技術(shù)應(yīng)用》
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手持式光皮樺種苗葉片生理參數(shù)光譜檢測(cè)設(shè)備研制
電子技術(shù)應(yīng)用
馬帥1，梁浩1，樓雄偉1，黃華宏2，汪法能3
1.浙江農(nóng)林大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院；2.浙江農(nóng)林大學(xué)亞熱帶森林培育國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；3.錢江源國家公園管理局
摘要： 針對(duì)林業(yè)現(xiàn)場(chǎng)光皮樺種苗葉片生理參數(shù)高效檢測(cè)的需求，開發(fā)了一款基于近紅外光譜技術(shù)的手持式光皮樺種苗葉片生理參數(shù)檢測(cè)設(shè)備。該設(shè)備集成了微型近紅外光譜傳感器、安卓手機(jī)和云服務(wù)器，通過藍(lán)牙與移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與分析。采用偏最小二乘回歸（PLSR）方法構(gòu)建了葉片含水率和葉綠素含量的預(yù)測(cè)模型，并使用多元散射校正（MSC）預(yù)處理提高了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。驗(yàn)證結(jié)果表明，含水率模型的R2為0.923，RMSE為0.044，葉綠素模型的R2為0.824，RMSE為2.569，表明模型具有較高的預(yù)測(cè)精度和可靠性。該研究提供了一種便捷、無損的檢測(cè)手段，具有廣泛的應(yīng)用前景。
中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256358
中文引用格式： 馬帥，梁浩，樓雄偉，等. 手持式光皮樺種苗葉片生理參數(shù)光譜檢測(cè)設(shè)備研制[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2025，51(10)：101-106.
英文引用格式： Ma Shuai，Liang Hao，Lou Xiongwei，et al. Development of a handheld spectral detection device for Betula luminifera seedling leaf physiological parameters[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(10)：101-106.
Development of a handheld spectral detection device for Betula luminifera seedling leaf physiological parameters
Ma Shuai1，Liang Hao1，Lou Xiongwei1，Huang Huahong2，Wang Faneng3
1.School of Mathematics and Computer Science， Zhejiang Agriculture and Forestry University；2.National Key Laboratory of Subtropical Forest Cultivation， Zhejiang Agriculture and Forestry University；3.Qianjiangyuan National Park Management Bureau
Abstract： This study addresses the need for efficient detection of physiological parameters of Betula luminifera seedling leaf in forestry field applications, by developing a handheld device based on near-infrared spectroscopy. The device integrates a micro near-infrared spectral sensor, an Android smartphone, and a cloud server, enabling data acquisition and analysis via Bluetooth and mobile networks. A prediction model for leaf water content and chlorophyll content was constructed using Partial Least Squares Regression (PLSR), and Multivariate Scatter Correction (MSC) was applied to improve the stability of the data. Validation results show that the water content model has an R2 of 0.923 and an RMSE of 0.044, while the chlorophyll model has an R2 of 0.824 and an RMSE of 2.569, indicating high prediction accuracy and reliability. This study provides a convenient, non-destructive detection method with broad application prospects.
Key words : Betula luminifera；handheld spectral detection device；seedling leaf；physiological parameter

引言

光皮樺作為一種重要的闊葉樹種，廣泛分布于我國南方亞熱帶地區(qū)，具有顯著的生態(tài)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值[1]。其快速生長(zhǎng)、強(qiáng)大的固碳能力以及抗逆性，使其成為恢復(fù)退化生態(tài)系統(tǒng)、涵養(yǎng)水源和防治水土流失的理想樹種[2]。然而，光皮樺的自然更新能力有限，種群數(shù)量和分布易受環(huán)境變化和人為干擾的影響，因此對(duì)其種苗葉片生理參數(shù)的科學(xué)管理尤為關(guān)鍵。高質(zhì)量種苗的培育和葉片生理參數(shù)評(píng)估不僅有助于提高種苗成活率和生態(tài)適應(yīng)性，還能推動(dòng)光皮樺在大規(guī)模生態(tài)恢復(fù)工程中的應(yīng)用，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)其生態(tài)和經(jīng)濟(jì)效益的最大化[3]。

近年來，光譜分析技術(shù)因其快速、無損和高效的特點(diǎn)，在植物葉片生理參數(shù)檢測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用[4-5]。特別是可見光和近紅外光譜技術(shù)，已被用于測(cè)定植物葉片的葉綠素含量和含水率等關(guān)鍵指標(biāo)。例如，霍迎秋等利用高光譜成像技術(shù)結(jié)合競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法（CARS）所提取的特征波段結(jié)合嶺回歸模型預(yù)測(cè)獼猴桃葉片葉綠素，該模型的驗(yàn)證集決定系數(shù)為0.86[6]。王聰穎等采用近紅外光譜技術(shù)，通過對(duì)比多種預(yù)處理和特征波段選擇方法，建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)杏葉含水率的快速檢測(cè)，該模型的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)為0.98[7]。這些研究表明，光譜分析技術(shù)在植物葉片生理參數(shù)檢測(cè)中具有巨大的潛力。

然而，目前大多數(shù)光譜檢測(cè)設(shè)備為臺(tái)式儀器，體積龐大且操作復(fù)雜，難以在實(shí)際生產(chǎn)和田間管理中實(shí)現(xiàn)高效應(yīng)用。因其難以適應(yīng)林地的復(fù)雜環(huán)境，這些設(shè)備在林業(yè)中更顯局限性。為克服這一限制，近年來研究人員開發(fā)了多種便攜式光譜檢測(cè)設(shè)備。例如，楊彪等設(shè)計(jì)的便攜式植物葉片葉綠素?zé)o損檢測(cè)儀，通過選擇特定波長(zhǎng)光源，實(shí)現(xiàn)了對(duì)葉綠素含量的快速檢測(cè)[8]。此外，郭文川開發(fā)的便攜式玉米葉片含水率檢測(cè)儀，能夠快速、準(zhǔn)確地測(cè)量玉米葉片含水率，展示了在田間環(huán)境中的顯著優(yōu)勢(shì)[9]。在林業(yè)領(lǐng)域，種苗葉片生理參數(shù)直接關(guān)系到森林資源的健康和可持續(xù)管理。種苗管理需要高效、便捷的檢測(cè)技術(shù)，以便實(shí)時(shí)評(píng)估種苗的生長(zhǎng)狀況和適應(yīng)能力。

因此，針對(duì)林業(yè)現(xiàn)場(chǎng)種苗葉片生理參數(shù)高效檢測(cè)的實(shí)際需求，本研究旨在開發(fā)一款手持式光皮樺種苗葉片生理參數(shù)光譜檢測(cè)設(shè)備。該設(shè)備集成近紅外光譜分析技術(shù)，通過設(shè)計(jì)基于近紅外光譜傳感器的漫反射光路，能夠快速、無損地測(cè)定光皮樺種苗葉片的葉綠素含量和含水率等關(guān)鍵參數(shù)。


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http://ccf-cncc2011.cn/resource/share/2000006814


作者信息：

馬帥1，梁浩1，樓雄偉1，黃華宏2，汪法能3

（1.浙江農(nóng)林大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，浙江 杭州 311300；

2.浙江農(nóng)林大學(xué)亞熱帶森林培育國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 311300；

3.錢江源國家公園管理局，浙江 衢州 300824）


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