《電子技術應用》
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手持式光皮樺種苗葉片生理參數(shù)光譜檢測設備研制
電子技術應用
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 數(shù)學與計算機科學學院；2.浙江農(nóng)林大學亞熱帶森林培育國家重點實驗室；3.錢江源國家公園管理局
摘要： 針對林業(yè)現(xiàn)場光皮樺種苗葉片生理參數(shù)高效檢測的需求，開發(fā)了一款基于近紅外光譜技術的手持式光皮樺種苗葉片生理參數(shù)檢測設備。該設備集成了微型近紅外光譜傳感器、安卓手機和云服務器，通過藍牙與移動網(wǎng)絡實現(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測模型，并使用多元散射校正（MSC）預處理提高了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。驗證結(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測精度和可靠性。該研究提供了一種便捷、無損的檢測手段，具有廣泛的應用前景。
中圖分類號：TP391 文獻標志碼：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)光譜檢測設備研制[J]. 電子技術應用，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)濟價值[1]。其快速生長、強大的固碳能力以及抗逆性，使其成為恢復退化生態(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，因此對其種苗葉片生理參數(shù)的科學管理尤為關鍵。高質(zhì)量種苗的培育和葉片生理參數(shù)評估不僅有助于提高種苗成活率和生態(tài)適應性，還能推動光皮樺在大規(guī)模生態(tài)恢復工程中的應用，進一步實現(xiàn)其生態(tài)和經(jīng)濟效益的最大化[3]。

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

然而，目前大多數(shù)光譜檢測設備為臺式儀器，體積龐大且操作復雜，難以在實際生產(chǎn)和田間管理中實現(xiàn)高效應用。因其難以適應林地的復雜環(huán)境，這些設備在林業(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設備。例如，楊彪等設計的便攜式植物葉片葉綠素無損檢測儀，通過選擇特定波長光源，實現(xiàn)了對葉綠素含量的快速檢測[8]。此外，郭文川開發(fā)的便攜式玉米葉片含水率檢測儀，能夠快速、準確地測量玉米葉片含水率，展示了在田間環(huán)境中的顯著優(yōu)勢[9]。在林業(yè)領域，種苗葉片生理參數(shù)直接關系到森林資源的健康和可持續(xù)管理。種苗管理需要高效、便捷的檢測技術，以便實時評估種苗的生長狀況和適應能力。

因此，針對林業(yè)現(xiàn)場種苗葉片生理參數(shù)高效檢測的實際需求，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)光譜檢測設備。該設備集成近紅外光譜分析技術，通過設計基于近紅外光譜傳感器的漫反射光路，能夠快速、無損地測定光皮樺種苗葉片的葉綠素含量和含水率等關鍵參數(shù)。


本文詳細內(nèi)容請下載：

http://www.ihrv.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 數(shù)學與計算機科學學院，浙江 杭州 311300；

2.浙江農(nóng)林大學亞熱帶森林培育國家重點實驗室，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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