En este estudio, una cámara hyperspectral 400-1000nm fue aplicada, y FS13, un producto de la tecnología Co., LTD. del espectro de color de Hangzhou, se podría utilizar para la investigación relacionada. La gama espectral es 400-1000nm, la resolución de la longitud de onda es mejor que 2.5nm, y hasta 1200 canales espectrales pueden ser alcanzados. La velocidad de la adquisición puede alcanzar 128FPS en el espectro completo, y el máximo después de que la selección de la banda sea 3300Hz (selección de la banda de la multi-región de la ayuda).
La lechuga es rica en proteína, carbohidratos, vitaminas y otros alimentos, y el área de establecimiento es ancha. El nitrógeno es uno de los elementos más importantes que afectan al crecimiento de la lechuga. Para establecer un rápido, el método eficiente y no destructivo para la detección contenta del nitrógeno de lechuga es conveniente dirigir la fertilización razonable de la lechuga. Actualmente, hay pocos informes sobre el uso de la tecnología hyperspectral de la imagen de detectar el contenido del nitrógeno en hojas de la lechuga. En este estudio, la tecnología hyperspectral de la imagen fue aplicada a la detección no destructiva de contenido del nitrógeno en hojas de la lechuga. Estudiando los efectos de los diversos métodos espectrales del tratamiento previo sobre PLSB que modelaba, los métodos espectrales apropiados del tratamiento previo fueron seleccionados para las hojas de la lechuga, y las longitudes de onda sensibles convenientes para el contenido del nitrógeno que predecía en hojas de la lechuga fueron optimizadas. Una tentativa fue hecha de establecer el modelo de la predicción más simple y óptima del contenido del nitrógeno en hojas de la lechuga. Este sistema de métodos no se ha divulgado, y también proporciona una base para el desarrollo del detector vegetal portátil del elemento nutritivo, que tiene valor práctico fuerte.
Las imágenes hyperspectral de 60 hojas de la lechuga fueron recogidas por tecnología hyperspectral de la imagen, y el contenido del nitrógeno de las hojas correspondientes de la lechuga fue determinado por el analizador de flujo continuo AutoAnalyzer3. Los datos espectrales medios de las regiones 50×50 en la superficie de las hojas crudas de la lechuga fueron extraídos por el software de ENVI. Los datos espectrales medios extraídos fueron preprocesados (8 clases de métodos del tratamiento previo). Finalmente, los datos espectrales originales y 8 clases de datos espectrales del tratamiento previo fueron utilizados como la entrada de PLSR para establecer 9 modelos de la predicción para el contenido del nitrógeno de la lechuga. Comparando los resultados de estos 9 modelos de la predicción, la predicción óptima OSC+PLSR modelo fue seleccionada, y el diagrama del coeficiente de regresión del modelo de OSC+PLSR era analizado. 13 longitudes de onda sensibles fueron seleccionadas, y entonces 13 longitudes de onda sensibles fueron tomadas como entrada de PLSR. Finalmente, el modelo de la predicción del contenido del nitrógeno de la lechuga de OSC+SW+PLSR fue establecido. Comparado con el modelo de OSC+PLSR, la eficacia de la predicción se ha mejorado grandemente, que se puede utilizar como nuevo método eficiente, exacto y no destructivo para la predicción del contenido del nitrógeno en hojas de la lechuga, y puede proporcionar una referencia para la diagnosis de la nutrición del nitrógeno y la fertilización económica y racional de la lechuga.