基于激光共聚焦熒光顯微成像技術(shù)的黃瓜營養(yǎng)元素虧缺檢測.doc
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基于激光共聚焦熒光顯微成像技術(shù)的黃瓜營養(yǎng)元素虧缺檢測,摘 要黃瓜栽培歷史悠久，種植普遍，是世界性的蔬菜。黃瓜生長過程當(dāng)中容易出現(xiàn)磷、氮等營養(yǎng)元素虧缺的狀況，因此快速、準確地診斷黃瓜缺素具有極其重要的意義。本研究嘗試采用激光共聚焦熒光顯微成像技術(shù)檢測黃瓜葉片葉綠體的變化，對黃瓜植株缺素狀況進行診斷。主要研究內(nèi)容如下：1. ...
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基于激光共聚焦熒光顯微成像技術(shù)的黃瓜營養(yǎng)元素虧缺檢測
摘 要
黃瓜栽培歷史悠久，種植普遍，是世界性的蔬菜。黃瓜生長過程當(dāng)中容易出現(xiàn)磷、氮等營養(yǎng)元素虧缺的狀況，因此快速、準確地診斷黃瓜缺素具有極其重要的意義。本研究嘗試采用激光共聚焦熒光顯微成像技術(shù)檢測黃瓜葉片葉綠體的變化，對黃瓜植株缺素狀況進行診斷。主要研究內(nèi)容如下：
1. 在溫室大棚中以無土栽培的方式培養(yǎng)缺磷、缺氮和對照組黃瓜葉片對象，通過酶解法分離黃瓜葉片葉綠體，優(yōu)化葉片葉綠體的分離條件和激光共聚焦熒光顯微鏡的拍攝參數(shù)（激發(fā)波長488nm，發(fā)射波長686-720nm），得到葉綠體的熒光圖像。
2. 黃瓜葉片葉綠體圖像的預(yù)處理及其特征提取。將激光共聚焦熒光顯微成像技術(shù)獲得葉綠體的圖像做灰度化和去噪等預(yù)處理。采用平均值法將圖像灰度化，采用中值濾波法去噪。提取了7個形狀特征和熒光強度特征，并對這些參量做了歸一化處理，歸一化后得到的特征矩陣用于缺素識別模型的建立。
3. 黃瓜植株葉片的缺素識別模型的建立。主要采取線性判別分析（LDA）、K最近鄰分類算法（KNN）、反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPANN）、支持向量機（SVM）四種模式識別方法對黃瓜葉片葉綠體的缺素情況進行定性識別。結(jié)果
