[发明专利]一种基于特征提取的太赫兹光谱检测油菜叶片含水率的方法

权利要求书

1.一种基于特征提取的太赫兹光谱检测油菜叶片含水率的方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)采用太赫兹时域光谱仪采集以干燥氮气为背景的参考光谱和油菜叶片样本的太赫兹时域光谱；对所得的太赫兹时域光谱进行傅里叶变换和处理，得到对应的太赫兹透射光谱，再对其进行光谱平滑处理；

(2)采用干燥称重法计算油菜叶片样本的含水率和相对含水率；

(3)采用光谱特征提取算法从油菜叶片的太赫兹透射光谱中提取特征光谱频段，利用所提取的特征频段分别对叶片的含水率和相对含水率进行线性回归建模；

(4)获取未知水分状态的油菜叶片的太赫兹时域光谱，经处理和转换后获得对应的太赫兹透射光谱，从中提取步骤(3)中所确定的太赫兹特征频段，然后输入所建立的线性定量回归模型，对叶片的含水率和相对含水率状态进行预测。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，从健康正常生长的油菜植株上挑选叶片完整、无病虫害且新鲜的油菜叶片作为所述油菜叶片样本。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在叶片的中心部位画一个直径为1cm的圆形标记，在标记内选取的油菜叶片叶肉部分、避开叶脉部分，选取3个不同的点位进行太赫兹时域光谱的采集，每个点位重复采集三次光谱。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，太赫兹时域光谱的时间分辨率为39.2fs；经傅里叶变换后的太赫兹频域光谱的频率分辨率为25.5GHz，频谱范围为0.1～3.5THz。

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述光谱特征提取算法为连续投影算法，在太赫兹透射光谱的向量投影空间中提取相关性最小的一组特征频段，共提取出7个特征频段：0.30THz，0.37THz，0.60THz，1.10THz，1.12THz，1.30THz，1.82THz。

6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，根据所提取的太赫兹特征频段所建立的叶片含水率和相对含水率的线性回归模型如下：

含水率检测模型：

Y＝1.3203-4.0419X(0.30THz)+3.6663X(0.37THz)-

2.2111X(0.60THz)+1.3104X(1.12THz)；

相对含水率检测模型：

Y＝1.4266-3.7984X(0.30THz)-3.3103X(1.10THz)+

3.8827X(1.30THz)+2.385X(1.82THz)；

针对含水率检测的模型结果为：相关系数为0.8634，均方根误差为0.0092；针对相对含水率检测的模型结果为：相关系数为0.8690，均方根误差为0.0228。