農業行業
本研究應用了400-1000nm的高光譜相機，可采用杭州彩譜科技有限公司產品FS13進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區域波段選擇）。
葉綠素是一種常見的有機化合物，因為它們自然存在于植物中，并賦予其特定的顏色。在體內，這些色素在光合作用中起著重要的作用，蔬菜的營養狀況與光合色素的含量高度相關。光合色素率技術可以提高農場的經營效率，減少農場對環境的影響。在這個領域，這些都刺激著研究的積極性，以找到有效的方法。傳統方法的色素分析需要通過提取光度法或高效液相色譜法，這樣會破壞測量的葉片。因此，隨著時間的推移，不允許測量單個葉片中色素含量的變化。另外，這種技術既耗時又昂貴，使得整體景觀植被健康和生態系統的評價不切實際。此外，無論其來源是原生的還是提取的葉綠素都是脆弱的分子，易于修改，具有能夠快速準確地識別和量化葉片的色素。本研究的目的是調查光譜反射率與葉綠素含量之間的關系，以發展基于高光譜成像的葉綠素在黃瓜葉片中分布的無損檢測技術。采集并處理了450-850納米范圍內立方體黃瓜葉的高光譜圖像數據。
從黃瓜葉樣品中獲得的立方體高光譜圖像數據如圖1所示（a）所示。原始反射圖像采用平場校正（公式1），圖1（b）位于紅（670納米）的三個波長，綠（525納米）藍（460nm）因此，類似的自然色出現在區域組合的光譜圖像中。當波段上升時，圖像的強度發生了變化。選擇靜脈葉（靜脈）、葉（綠）綠葉肉面積、黃葉肉面積（黃色）三個區域，如圖1所示（b）所示。三個區域的10x計算圖10像素的平均反射光譜（d）三個領域的平均光譜發生了很大的變化。由于新鮮葉片中的化學成分分布在細胞和細胞器的組織中，光譜特征與葉片圖像不一致。樣品的選擇區域變得非常重要，對預測模型的性能產生了深遠的影響。，葉綠素的測的測定。平均光譜和平滑頻譜如圖1所示（c）所示。從圖1（c）到圖1（d）。反射光譜在850到128之間飽和，毛刺多。進一步處理450-900納米范圍內的波長，以避免低信噪比。代表單波段反射圖像的黃瓜葉是從500到850納米選定的8個波段，如圖2所示。不同光譜區域之間的差異證明了高光譜圖像的一般模式。其個葉片的圖像質量從500到850納米相當好。750和850葉片表面的葉靜脈nm由于葉面上的黑斑，靜脈與正常葉肉之間的光譜比較顯得更加明顯。
