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1、数字图像技术在苦菜叶绿素含量测量中的运用摘要：为探究色彩参数与苦菜长势的关系, 选取苦菜叶片图像色彩参数指标R、G、B、R/ (R+G+B) 、G/ (R+G+B) 、B/ (R+G+B) 、R/G、R/B、G/B共9个指标与叶绿素含量进展相关性分析。结果说明:除G指标和R/B指标与叶绿素含量的相关性未到达显著性相关外, 其余7个色彩参数指标与叶绿素含量均到达极显著性相关, 其中G/ (R+G+B) 、B/ (R+G+B) 和G/B这三个指标与叶绿素含量的相关系数分别为:-0.829, 0.831, -0.834, 均到达0.8以上。选取相关性较优的7个色彩参数指标与叶绿素含量进展回归分析,
2、发现苦菜叶片图像色彩参数B/ (R+G+B) 指标的线性模型 (y=Ax+B) 和G/B指标的模型 (y=Alnx+B) 拟合效果优于本研究构建的其他指标和模型, 决定系数分别为0.6962和0.7185。本研究结果可为苦菜长势快速监测提供参考。关键词：苦菜叶片; 数字图像; 图像色彩参数; 叶绿素含量; 回归模型;Abstract：Nine color parameters of R, G, B, R/ ( R+G+B) , G/ ( R+G+B) , B/ ( R+G+B) , R/G, R/B, G/B of the bitter leaf were chosen to study th
3、e correlation with the chlorophyll concentration for the relationship between the color parameter and the bitter leaf growth. Results show that seven color parameters other than G and R/B were highly significant correlated with chlorophyll concentration. The correlation coefficients between the thre
4、e parameters of G/ ( R+G+B) , B/ ( R+G+B) and G/B and the chlorophyll concentration are-0.829, 0.831 and-0.834, more than 0.8 on average. Seven color parameters that were superior in correlation to others were picked to make regression analysis with the chlorophyll concentration. It is found that, w
5、ith R squares as 0.6962 and 0.7185 separately, the imitative effect of the linear regression model ( y = Ax+B) of the parameter of B/ ( R+G+B) on ( y =Alnx+B) of G/B is superior to that if it were calculated based on other parameters and models. These findings provide a reference on the timely monit
6、oring of the bitter leaf growth.Keyword：bitter leaf; color parameter; chlorophyll concentration; regression model;苦菜 (学名:苦苣菜, 拉丁学名:Sonchus oleraceus别名:苦苣菜、苣荬菜, 麻苣苣, 民间俗称苦菜) 是一种药食兼具、多年生草本的无毒野生植物, 有宿根。富含胡萝卜素、维生素C、钾、钙、镁、磷、钠、铁、等元素。具有清凉解毒、明目和胃、破瘀活血、消炎利尿、排脓去淤、消肿等成效。当前市场对苦菜的需求量非常大, 如何快速指导人工养殖已经非常必要, 叶绿素含量影
7、响植株光合作用的效果, 在苦菜生长发育过程中起很大作用, 间接影响苦菜的生长和产量。研究说明叶绿素含量与氮含量呈线性关系【2】, 叶绿素含量在一定程度上对氮肥的施加可以起到有效的指导作用。传统叶绿素含量使用国际通用的混合液提取法测定法, 但该方法测定过程费时、费力, 不具有时效性。叶绿素含量与可见光波段非常敏感, 叶绿素主要吸收蓝紫光和红光, 吸收极少的绿光, 所以一般植株是绿色的, 使用可见光对苦菜植株进展快速诊断成为一种快速的途径。目前, 使用色彩参数对含氮量和叶绿素含量的研究已经比拟多, 肖焱波等2022年认为红光标准值 (R/R+G+B) 与氮素含量的相关性也较好;孙宇露, 王德海等2
8、022年研究指出青菜叶颜色参数Delta;E与叶绿素含量之间存在稳定的线性关系。然而关于苦菜的研究, 尤其是叶片的相关研究报道较少, 本研究旨在通过色彩参数进展苦菜叶片的相关性分析, 找出合适苦菜叶片氮素含量的色彩参数的表征值, 构建快速诊断氮素含量的模型, 到达快速诊断苦菜叶片氮素含量的目的, 并进展指导苦菜科学、合理栽培。1.材料与方法1.1 试验样品采集供试样品采集地位于甘肃省合作市甘肃民族师范学院后山养殖基地, 地处青藏高原东北边缘, 东经102.92度, 北纬34.98度。辖区平均海拔2960 m, 年均气温1.7, 年降水量558 mm, 无绝对无霜期。于2022年4月12日上午1
9、0点 (晴, 11, 微风) 连续采集苦菜供试样品31片, 保鲜袋编号并封存。1.2 色彩参数的获取采集无损、无污染的野生苦菜叶片作为待测样品, 使用佳能lxus105数码相机 (像素1100万) , 镜头距叶片高度保持12 cm, 与样品成垂直90度, 采用无闪光自动形式采集照片, 采集时必须控制采集时间, 降低外界光强变化的影响。图片尺寸4000x3000像素, 图像以原图无处理格式导入计算机, 用Photoshop 8.0直立方图提取照片中叶片局部整个色彩参数 (R、G、B值) 平均值。将采集完色彩参数的待测样品放入保鲜袋并置于冰箱保鲜保存, 以便进展叶片绿素含量的测定。1.3 叶绿素含
10、量测定称取0.2克野生苦菜叶片, 用少量石英砂和碳酸钙粉及80%的丙酮将野生苦菜叶片研成匀浆至组织变白, 过滤到25 m L容量瓶中, 定容。把叶绿体色素提取液倒入光径1 cm的比色杯内。以80%的丙酮为空白, 用722型分光光度计在波长665nm、649 nm下测定吸光度。用以下公式求出叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素的含量:式中:Cha、Chb、Cht分别为叶绿素a、叶绿素b和叶绿素的总含量, D665、D649分别为665 nm和649 nm的吸光度。1.4 数据分析Photoshop 8.0软件、Excel软件、spss统计学软件进展分析。2.结果与分析2.1 苦菜图像与叶绿素含量相关性分
11、析选取图像色彩参数指标R、G、B、R/ (R+G+B) 、G/ (R+G+B) 、B/ (R+G+B) 、R/G、R/B、G/B共计9个指标与叶绿素含量进展相关性分析。表1 苦菜图像色彩参数指标与叶绿素含量的相关性*表示在p从表1可见, 苦菜叶片图像色彩参数指数R、B、R/ (R+G+B) 、B/ (R+G+B) 、R/G五个指标均与叶绿素含量呈极显著线性相关, 其中指标B/ (R+G+B) 与叶绿素含量的相关性最高, 到达0.831;而G/ (R+G+B) 、G/B与叶绿素含量呈极显著负相关, 相比而言, G/B的负相关性较优, 系数为-0.834;指标G、R/B相关性较差, 均到达显著程度
12、。上述分析说明, 应用数字图像技术进展苦菜叶片叶绿素含量诊断是可行的, 有进一步定量分析的可行性根底。2.2 苦菜图像与叶绿素含量的定量关系为了进一步寻找苦菜颜色参数与叶绿素含量之间的较为理想的定量关系, 选择相关性到达显著程度的指标作为自变量, 尝试预设y=Ax+B, y=Alnx+B, y=AeBx三种不同函数模型与叶绿素含量进展回归分析, 分析结果见表2。表2 苦菜叶绿素含量 (y) 与颜色参数 (x) 回归分析表结果说明:对于7个不同的色彩参数指标与叶绿素含量的关系使用y=Ax+B模型和y=Alnx+B模型的拟合效果优于y=AeBx模型, 这两个模型的决定系数 (R2) 不同程度的大于
13、指数模型的决定系数 (R2) 。y=Ax+B模型和y=Alnx+B模型的拟合效果针对不同的色彩参数指标而不同, 色彩参数B/ (R+G+B) 指标相比其他六个指标拟合叶绿素含量时线性模型y=Ax+B效果最优, 决定系数 (R2) 为0.6962, 而G/B指标使用y=Alnx+B模型时拟合效果相比而言较优, 决定系数 (R2) 为0.7185。3.讨论(1) 本研究选取苦菜叶片图像色彩参数指标R、G、B、R/ (R+G+B) 、G/ (R+G+B) 、B/ (R+G+B) 、R/G、R/B、G/B共9个指标与叶绿素含量进展相关性分析。从相关性分析结果来看:除G指标和R/B指标与叶绿素的相关性不
14、理想, 未到达0.05程度下的显著性, 其他7个色彩参数指标与叶绿素含量均到达0.01程度下的显著性相关。尤其是G/ (R+G+B) 、B/ (R+G+B) 和G/B这三个指标与叶绿素含量的相关系数到达0.8以上, 可能是比值处理抵消了图像采集时外界光强变化、背景反射光线、相机自身误差等因素, 详细真正的原因, 还有待进一步研究确定。(2) 目前国内外关于图像色彩参数与叶绿素的相关研究报道很多, 但不同研究对象得出的反演叶绿素含量的最优色彩参数指标不尽一样, 如Adamsen等认为冬小麦冠层图像色彩参数G/R指标与叶绿素含量有极显著的相关关系;王娟等用数字图像技术研究棉花作物时得出G/ (G+
15、R+B) 可作为氮素营养诊断的指标。本研究得出苦菜图像色彩参数B/ (R+G+B) 指标的线性y=Ax+B模型和G/B指标的y=Alnx+B模型拟合效果优于本研究构建的指标和模型。此结果与其他学者研究结果可能有一定差异, 原因可能是研究对象、植株采集时间等不同造成的, 是否该结果属实有待进一步讨论。(3) 相比传统叶绿素含量测量方法, 数字图像处理技术具有田间采样快、数据处理快、能迅速应用到实际消费和生活中优势。但数字图像技术的稳定性、准确性还有待进一步进步, 而影响图像采集的因素很多, 如待测样本的品种和形状、采集的设备、采集的光强、采集对象的背景等因素。在后续的研究中, 应精心设计实验, 尽量减少误差, 使数字图像技术更好地应用于农作物、瓜果蔬菜等绿色植物叶绿素的快速诊断。参考文献马永鑫.小陇山林区苦苦菜栽培及开发前景.现代园艺, 2022 (9) :31-32.【2】朱哲燕, 鲍一丹, 黄敏, 等.油菜叶绿素与氮含量关系的试验研究.浙江大学学报 (农业与生命科学版) , 2022, 32 (2) :152-154.白宝璋, 王景安, 孙玉霞, 等.植物生理学测试技术.北京:中国科
