基于光谱技术的水稻叶片氮素测定仪的开发

第26卷第7期农业工程学报V ol.26No.7 1522010年7月Transactions of the CSAE Jul.2010

基于光谱技术的水稻叶片氮素测定仪的开发

聂鹏程1，袁石林1，章伟聪2，邵咏妮1，何勇1※（1．浙江大学生物系统工程与食品科学学院，杭州310029；2．浙江万里学院智能控制研究所，宁波315101）

摘要：在理论分析的基础上设计开发了一套基于光谱技术的水稻叶片SPAD值和氮素测定仪。该测定仪主要包括光路部分、调理电路和控制与数据采集器等。光路部分包括光源、检测点以及光电传感器等元器件，主要作用是：控制光源的亮灭、收集透过叶片光线、将光信号转换为电信号；调理电路主要将所得微弱电信号进行电流电压转换以及放大到合适的幅度；控制与数据采集器包括AD转换电路，液晶显示电路和SD卡存储电路。对该测定仪的性能进行了测试，试验分为两步：先建立AD采样电压信号与SPAD值之间的模型，然后建立SPAD值与氮素之间的模型。经过大量的试验测得：传感器转换的电压信号与SPAD值之间存在很高的相关性（R2=0.956），SPAD值与氮含量建立的模型的决定系数为R2=0.802，结合以上两种模型得到该仪器的氮素模型的决定系数为R2=0.766。该仪器适合用于田间水稻叶片氮素含量的快速测量。

关键词：LED，氮素，单片机，光谱分析，精细农业，水稻

doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2010.07.027

中图分类号：TH83，S13文献标识码：A文章编号：1002-6819(2010)-07-0152-05

聂鹏程，袁石林，章伟聪，等.基于光谱技术的水稻叶片氮素测定仪的开发[J].农业工程学报，2010，26(7)：152－156.

Nie Pengcheng,Yuan Shilin,Zhang Weicong,et al.Development of fast-determination instrument for rice leaf nitrogen content based on spectroscopy[J].Transactions of the CSAE,2010,26(7):152－156.(in Chinese with English abstract)

0引言

氮素是植物必需的营养元素之一，是氨基酸、蛋白质、生物碱、核酸和叶绿素等物质的主要组成成分，水稻器官的发育和成长都要维持一定的氮水平。氮素的缺乏直接影响作物的氨基酸、蛋白质和核酸等物质的合成，使作物光合作用能力降低，从而导致产量降低。由于氮在土壤中的淋洗作用，施氮过多，容易造成地下水污染，因而如何在保证作物高产优质的同时，又防止作物生产带来的环境污染是各国政府、农学家和生产者所面临的重要的问题[1-2]。这就需要一种能够在作物生产过程中准确、快速、实时地监测作物氮素状况和长势动态的有效方法，以实现按需精确施肥。

叶片是植株的主要光合营养器官，叶片全氮浓度是诊断作物氮素营养的一个重要指标。传统的作物氮素监测方法一般是从田间植株取样和室内化学测试，这样的操作繁琐，无法在时间和空间尺度上满足实时、快速、无损氮素诊断的要求。光谱技术作为一种快速、无损的测量技术，在作物叶片氮素分析方面有着深入的研究和

收稿日期：2009-05-01修订日期：2010-07-18

基金项目：国家农业科技成果转化基金资助项目（2009GB23600517）；浙江省自然科学基金重点资助项目（Z3090295）；宁波自然科学基金资助项目（2010-2011）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目

作者简介：聂鹏程（1982－），男，湖北通城人，博士生，主要从事农业仪器与智能化装备研究。杭州浙江大学生物系统工程与食品科学学院，310029。Email:niepengc@https://www.360docs.net/doc/4a2390645.html,

※通信作者：何勇（1963－），男，浙江慈溪人，教授，博士，博士生导师，中国农业工程学会高级会员（E041200151S），主要从事数字农业及3S 技术研究。杭州浙江大学生物系统工程与食品科学学院，310029。Email:yhe@https://www.360docs.net/doc/4a2390645.html, 进展[3-8]。目前国内外利用近红外光谱技术快速测量仪已取得一定的成果，如日本产的SPAD-502叶绿素计，美国产的CCM-200叶绿素测量仪。而测量叶片氮含量的仪器很少，只有针对某种植物叶片氮含量测量的仪器，如日本佐竹的稻叶氮素测定仪CCN6000。这些仪器测量点很小，如SPAD-502叶绿素计的测量接触面只有6mm2，这对测量点的要求很高，否则会影响研究结果。这些仪器功能单一，存在技术壁垒，价格昂贵，不利于精细的发展与应用。因此，急需研制一种快速、无损、自主开发的叶片氮素测量仪。

本文研制了基于光谱技术的水稻叶片氮素测量仪，该仪器可以根据操作者来选择测量水稻叶片的氮含量或叶片的SPAD（soil plant analysis development）值，且测量接触面达到60mm2，可更精确地测定水稻叶片的含氮量。

1水稻叶片氮素测定仪的设计

1.1总体框图

水稻叶片氮素快速测定仪的结构框图如图1所示。主要有光学系统、信号处理系统、数据采集与计算、结果显示与存储等部分组成。光源采用LED，分别为红光与近红外光。光源透过叶片传至光电传感器，由光电传感器转化为模拟电信号。电信号经过调理电路系统的放大、AD转化后输入微处理器系统。数据根据系统内嵌的水稻叶片氮素预测模型计算得到叶片氮素含量。测量结果显示在LCD上，并可以保存在SD上。

1.2光源设计及传感器选择

光源选取红色LED及近红外发射源。由SPAD计的测量原理知道，叶片SPAD（叶绿素）值敏感的波段是在

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153

图1系统框图

Fig.1

Block diagram of instrument

650nm 左右。根据文献[9-10]研究结果知道，叶片的SPAD 值及氮素的敏感波段是：605～655nm ，而这一波段恰好为黄绿、红光区。因该敏感波段比较宽，而且市场上红光LED 波段分别有620～625、630～635、650～660nm 等不同的波段，为了精确稳定的测量，本设计选择了650nm 左右的LED 管，为了进一步验证其波长范围，我们使用美国ASD （analytical spectral device ）公司的Handheld Field Spec 光谱仪进行光谱的测定。然后选择在650nm 波段光强集中的LED 。根据文献[10]研究表明，SPAD 值与红外波段的相关性很差。但其对叶片的厚度有着明显的线性关系，因而本设计中利用近红外光源作为参考量，然后用红外测量的值与近红外测量的值之差作为修正测量参数。根据文献[11-13]研究结果知道，叶片的氮含量与SPAD 值之间的相关性很高。这为本仪器的设计提供了理论依据。根据LED 的波段范围确定采用硅光电池作为光电转换元件。两个光源由微处理器控制，二者之间采用逻辑非的控制方式，即红光亮时近红外光不亮，近红外光亮时红光不亮。1.3信号调理电路设计

由光电传感器得到的电信号属于微弱信号，一般为μA 或mA 级。如何不失真的放大这一微弱信号是本仪器硬件设计的关键。本系统采用图2所示的积分型电流-电压转换电路作为前置放大电路。经高阻抗运算放大器的电流/电压转换后，得到与光强成比例的电压输出。由图2可知，转换电阻R34越大，I/V 转换效率越高，但R34过大会使得放大器产生自激。本设计中取R34=10k Ω，经转换后电信号通向下一级同相比例放大器。其中电容C17与电阻R27、R23起到前置RC 滤波，滤除高频信号，同时还可以减少输出直流电平的纹波，其中R29在调试时起到校准的作用。在这一放大电路中，将信号调至

A/D

图2调理电路

Fig.2Conditioning Circuit

转换器所须的范围内（0～3V ）。电路中的电阻均采用金属膜电阻。其中集成运算放大器采用仪用放大器LH0036，这种运算放大器具有失调电压、失调电流以及温漂小等特点，这样提高了仪器抗干扰性。1.4控制与数据采集器设计

控制与数据采集器的核心是单片机。从经济实用及低功耗的角度考虑，本系统采用TI 公司推出的MSP430系列中超低功耗单片机MSP430F149作为主控单元,该单片具有功耗低、资源丰富、接口多等特点。检测到的电压信号被AD 转换器实时地转换为数字信号，以便传输、存储和计算。本系统采用MSP430F149内部12位A/D 转换器，分辨率1mV ，具有足够的精度来满足测量要求。本系统采用SD 卡存储结果，可以存储大量的数据，这种存储方式既可以直接在仪器查看结果，也可以取出SD 卡在电脑上读取。SD 卡上数据的读入与存储采用SPI 总线方式。图3

是单片机程序简易流程框图。

图3程序流程图

Fig.3Flow chart of the program

2结果与分析

为了提高仪器的精度、稳定性和可靠性，对该仪器进行了一系列的性能试验并对试验进行了分析讨论。由于SPAD 值比较容易获得，而氮含量的获取较难，再根据SPAD 值与氮含量之间存在很高的相关性[11-12]，因而本文对仪器性能测试分两步走：第一步建立SPAD 值的精确实用模型，第二步建立SPAD 值与氮含量的数学模型。2.1SPAD 模型的建立2.1.1样品的准备

样品分别取之分蘖期的早籼稻（浙秀24号）叶片、

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夹竹桃叶片、樟树叶片及校园里一些不知名植物的叶片。选用的叶片中既有叶绿素含量低的（枯黄的叶片），也有叶绿素含量高的。既有厚的叶片，也有薄的叶片。这样便保证模型的适用范围广。2.1.2试验与结果

先用5M/HT4-SPAD-502型叶绿素计（日本）测量出叶片的SPAD 值，测量5次，且每次测量点都会略加挪动。然后用本测定仪测量该样品，利用IAR Embeded Worknench 仿真环境进行程序的单步运行，查看每次测量的A/D 转换后输入的原始值，对每个样品也测量5次。最后SPAD 值和仪器测量的原始值均取其平均值，建立数学模型。结果如图4

。

图4AD 采样值与SPAD 值的关系图

Fig.4Relationship between AD sampling values and

soil plant analysis development (SPAD)values

由图4可以看出，AD 原始采样值与SPAD 值之间存在着相当高的线性关系。经过拟合，得到了线性回归方程。其中决定系数（R 2）达到了0.956。表明利用该系统测量SPAD 值可以达到很高的精度。将该模型应用到仪器中，随机的测量叶片，被测叶片分别取之不同的植物，将结果对比SPAD-502，发现结果基本一致，偏差在±2左右，因而该模型可以满足实际需要，能够用来测量叶片的SPAD 值。

2.2SPAD 值与氮素模型建立

该试验中用到的叶片样品是早籼稻（浙秀24号）叶片，取自浙江大学试验农场中，在采集前，先对所有样本的SPAD 值进行测量，每片叶子采样5个点，取其平均值。将样本带回实验室洗干净，平摊在桌子上，室温下晾干后，将样本放入烘箱在85℃下烘干，随后碾碎至粉末状，封装。叶片氮含量的测量采用德国Elementar 公司的Rapid N Cube 快速定氮仪，其测量原理是杜马斯燃烧法。根据该仪器的要求，将粉末状的样本制作成药丸式的样本，然后放入仪器中测量。

利用已测的SPAD 值和氮含量进行线性拟合，结果如图5所示。

由图5可知，叶片的SPAD 值与氮含量呈线性关系，拟合后决定系数R 2为0.8018，可以满足大田的精细作业

的要求。

图5水稻叶片SPAD 值与氮含量的关系

Fig.5Relationship between SPAD values of rice leaf and

nitrogen contents

2.3

氮素模型建立

本系统中将以上两个模型结合起来，便得到水稻叶片氮素模型。若要得到氮素值，首先利用SPAD 值模型得到SPAD 值，然后将得到的SPAD 值代入SPAD 值与氮含量建立的氮素模型中，计算出氮值。由概率统计学的知识知，利用该测定仪得到的氮含量与真实值之间的决定系数R 2可以达到0.7665。可以满足农田快速测量的要求。

2.4仪器性能试验及结果分析

由图6可以看到由仪器测的SPAD 值与SPAD-502测得的值相关性很好，且每个点偏差很小，偏差基本在±2，最大的偏差只有 2.6。该仪器完全可以用来测量叶片的SPAD 值。该仪器不仅测量准确，而且相比较SPAD-502

其稳定性更好。

图6SPAD 参数测量试验结果Fig.6Results of SPAD parameter testing

表1是我们用该仪器测量水稻氮素值和用ELEMENTAR 公司杜马法快速定氮分析仪测量值的比较，水稻叶片是采自浙江江山试验田的早稻，水稻品种是“中嘉”。由表1可以看到，由仪器测得水稻叶片氮含量的值基本与实际值相仿，最大的偏差是8.7%。可以应用到大田施肥指导。

第7期聂鹏程等：基于光谱技术的水稻叶片氮素测定仪的开发155

表1氮素参数测量试验结果

Table1Results of nitrogen parameter testing 样本仪器测量值/(g·kg-1)实际值/(g·kg-1)

1 3.029 3.150

2 3.531 3.460

3 3.847 3.884

4 3.793 4.038

5 3.968 4.123

6 3.853 4.220

7 3.967 4.221

8 4.556 4.389

9 4.333 4.548

3讨论

本试验建立的叶片SPAD值校正模型决定系数为0.956，表明利用该系统测量SPAD值可以达到很高的精度，经试验的验证其完全可应用到实际中去。本试验没有直接建立氮含量与光电传感器的电压变化量的数学模型。这是由于我们测量样本氮含量比较困难，而且要建立模型时需要大量样本，不断的修正和调整所致。本文中在建立水稻叶片SPAD值与氮含量的模型决定系数为0.8018，结合以上2个模型得到的氮素模型的决定系数为0.7665，这个精度可以满足农业快速测量的要求。因建立氮素模型时样本只有水稻叶片，因而其测量范围受到一定的局限性，即只能应用到水稻叶片氮含量的测量。根据李刚华等、王磊等研究可以知道，不同植物，同一品种不同时期植物的SPAD值与氮含量之间的相关性是不太一样的，且模型完全不同[14-16]。因而，为提高该仪器测氮的适用范围，我们下一步的主要工作是：研究不同植物SPAD值与氮含量之间的关系，寻找到它们之间的共同点以及不同点，怎样解决它们之间的区别。

4结论

本文设计开发了基于光谱技术的叶片SPAD值和水稻叶片氮素测定仪，完成了光路的设计、调理电路的设计和控制采集设计。通过对各种叶片的试验，建立SPAD 值校正模型决定系数达到0.956，表明该测定仪测量SPAD值可以达到相当高的测量精度。通过研究水稻叶片SPAD值与氮含量之间的关系，得到模型的决定系数为0.8018。结果表明该仪器可以满足测量要求，尤其对SPAD 值测量具有一定的通用性，仪器工作稳定。

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Development of fast-determination instrument for rice leaf nitrogen

content based on spectroscopy

Nie Pengcheng1,Yuan Shilin1,Zhang Weicong2,Shao Yongni1,He Yong1※

(1.College of Biosystems Engineering and Food Science,Zhejiang University,Hangzhou310029,China;

2.Intelligent Control Research Institute,Zhejiang Wanli University,Ningbo315101,China)

Abstract:An instrument used to measure the SPAD values and nitrogen content for rice leaf was developed based on the spectral technique.The instrument consists of optical unit,conditioning unit and control and data acquisition unit.The optical unit includes light source,detection point and photoelectric sensor.Its primary role is to control the light on or off, collect the light permeating through the leaves,and convert the optical signal to electrical signal.Conditioning unit mainly converts the weak signal to current or voltage,and enlarges it to suitable range.Control and data acquisition unit includes the AD conversion circuit,liquid crystal display circuit and SD card storage circuit.In this study,the performance of the instrument was tested through two steps:1)Set up the prediction model between AD sampling voltage value and the SPAD value;2)Set up the prediction model between SPAD value and the nitrogen content.After several tests,the voltage value had a high correlation with the SPAD value,and the decision coefficient(R2)was0.956. The decision coefficient(R2)between SPAD value and nitrogen content https://www.360docs.net/doc/4a2390645.html,bining the results of two models,the decision coefficient(R2)was0.766for nitrogen content prediction.It show that the instrument can successfully used to quick measurement for rice leaf nitrogen content in field.

Key words:light emitting diodes(LED),nitrogen,microcontrollers,spectral analysis,precision agriculture,rice,