이 연구에서, 400-1000nm 하이퍼스펙트럴 카메라는 적용되었고 FS13, 한초우 컬러 스펙트럼 기술 Co., Ltd．의 제품이 관련 연구를 위해 사용될 수 있습니다. 스펙트럼 범위는 400-1000nm이고, 파장 분해능이 2.5nm 보다 더 낫고, 1200년까지 스펙트럼 채널이 도달될 수 있습니다. 획득 속도는 전체 스펙트럼에서 128FPS에 도달할 수 있고 밴드 선택 뒤에 있는 최대가 3300Hz (지지 다중 영역 밴드 선택) 입니다.
양상추는 단백질, 탄수화물, 비타민과 다른 영양소가 풍부하고 식재면적이 넓습니다. 질소는 양상추의 성장에 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 양상추의 질소 컨텐트 검출을 위한 빠르고 효율적이고 비파괴 기법을 확립하는 것 양상추의 합리적 수정을 안내하도록 편리합니다. 요즈음, 양상추 잎에서 질소 함량을 발견하기 위한 초다분광 영상 기술의 사용에 대한 극소수의 보고가 있습니다. 이 연구에서, 초다분광 영상 기술은 양상추 잎에서 질소 함량의 비파괴적 탐지에 적용되었습니다. PLSB 모델링에 관한 다양한 괴기한 프리트리트먼트 방법의 효과를 연구함으로써, 적절한 괴기한 프리트리트먼트 방법은 양상추 잎으로 선택되었고 양상추 잎에서 질소 함량을 예상하는데 적합한 민감한 사고 방식이 최적화되었습니다. 양상추 잎에 질소 함량의 가장 단순하고 최적 예측 모델을 확립하는 시도가 있다. 방법의 이 일련은 보고되지 않았고 그것이 또한 강한 실질적인 값을 가지고 있는 가지고 다닐 수 있는 야채 영양 원소 검출기의 개발을 위한 원칙을 제공합니다.
60개 양상추 잎의 초다분광 영상은 초다분광 영상 기술에 의해 수집되었고 상응하는 양상추 잎의 질소 함량이 AutoAnalyzer3 연속적 흐름 분석기에 의해 결정되었습니다. 일반적인 날것 양상추 잎의 표면적으로 50×50 지역의 스펙트랄 데이터는 ENVI 소프트웨어에 의해 추출되었습니다. 추출된 평균 스펙트랄 데이터는 선행 처리되었습니다 (8 종류의 프리트리트먼트 방법). 마침내, 원래 스펙트랄 데이터와 8 종류의 전처리 스펙트랄 데이터는 양상추의 질소 함량의 예측모델들을 9명 확립하기 위해 PLSR의 입력으로서 사용되었습니다. 이러한 9 예측모델들에 의한 결과와 비교함으로써, 최적 예측모델 OSC+PLSR는 선택되었고 OSC+PLSR 모델의 회귀 계수 다이어그램이 분석되었습니다. 13 민감한 사고 방식은 선택되었고 그리고 나서 13 민감한 사고 방식이 PLSR 입력으로 받아들여졌습니다. 마침내, OSC+SW+PLSR 양상추 질소 함량의 예측모델은 확립되었습니다. OSC+PLSR 모델과 비교해서, 예측 효율은 매우 향상되었으며, 그것이 양상추 잎에서 질소 함량에 대한 예측을 위한 효율적이고 정확하고 비파괴 새로운 방안으로서 사용될 수 있고, 질소 영양 진단을 위한 참조와 양상추의 경제적이고 합리적 수정을 제공할 수 있습니다.