来源:赛斯拜克 发表时间:2024-12-26 浏览量:14 作者:
本文旨在利用高光谱成像技术解决南瓜种子活力传统检测方法耗时费力的问题,通过对南瓜种子进行分组老化处理、高光谱数据采集与处理,成功构建了种子活力检测模型,并对后续研究方向进行了展望,为南瓜种业质量管控提供了新的技术途径。
南瓜作为重要经济作物,其种子活力对种植效益影响显著。传统发芽试验检测种子活力难以满足现代农业需求,高光谱成像技术的出现为种子活力无损快速检测带来希望。
一、实验材料准备
将南瓜种子分为4组,每组100粒种子,分别放入一个尼龙网袋中,如图3-2。每隔1天将一组南瓜种子置于干燥器内,具体操作步骤为:先取出3组样本,将第1组样本置于干燥器中,24小时后将第2组样本置于干燥器中,再24小时后将第3组样本置于干燥器中,于3天后取出老化时间分别为1天~3天的全部样本(第1组为老化3天的样本,第2组为老化2天的样本,第3组为老化1天的样本)。4组中剩余的1组不进行老化处理,在老化组实验进行时放置在室温条件下3天。
二、高光谱数据采集
将不同老化天数的种子利用彩谱高光谱相机进行数据的采集,拍摄了所有样本400-1000nm的高光谱图像,对光谱数据进行提取后,共计获得400条光谱曲线,如图所示。
每天观察长势,并浇适量的清水,确保发芽所需水分。第三天和第五天分别各记录一次发芽情况,下图为南瓜种子发芽预试验图。
根据各种子的活力等级,将各种子的平均光谱数据分类,各等级的整体光谱曲线如下图 所示。
三、光谱数据处理
原始高光谱图像易受噪声、光照不均等干扰,采用中值滤波去除椒盐噪声,基于标准白板的反射率校正消除光照差异,对校正后图像进行感兴趣区域(ROI)提取,聚焦于种子胚及胚乳部分,确保后续特征提取准确性,利用主成分分析(PCA)等降维手段初步压缩数据,保留关键信息同时减少计算量。
四、结论与展望
本研究成功构建基于高光谱成像技术的南瓜种子活力检测模型,实现快速、无损、高精度活力判别,为南瓜种业质量管控提供高效技术方案。后续研究可拓展至更多作物种子,融合多模态数据(如荧光光谱、热成像等)进一步提升复杂环境下检测精度,结合物联网技术构建种子活力在线监测系统,助力智慧农业种子品质实时把控与精准筛选。