Neste estudo, uma câmera 400-1000nm hyperspectral foi aplicada, e FS13, um produto da tecnologia Co. do espectro de cor de Hangzhou, LTD., poderia ser usado para pesquisa relacionada. A escala espectral é 400-1000nm, a definição do comprimento de onda é melhor do que 2.5nm, e até 1200 canais espectrais podem ser alcançados. A velocidade da aquisição pode alcançar 128FPS no espectro completo, e o máximo depois que a seleção da faixa é 3300Hz (seleção da faixa da multi-região do apoio).
A alface é rica na proteína, nos hidratos de carbono, nas vitaminas e nos outros nutrientes, e a área de plantação é larga. O nitrogênio é um dos elementos os mais importantes que afetam o crescimento da alface. Para estabelecer um rápido, o método eficiente e não-destrutivo para a detecção satisfeita do nitrogênio de alface é conveniente guiar a fecundação razoável da alface. Presentemente, há poucos relatórios no uso da tecnologia hyperspectral da imagem detectar o índice do nitrogênio nas folhas da alface. Neste estudo, a tecnologia hyperspectral da imagem foi aplicada à detecção nondestructive de índice do nitrogênio nas folhas da alface. Estudando os efeitos de vários métodos espectrais do pré-tratamento em PLSB que modela, os métodos espectrais apropriados do pré-tratamento foram selecionados para as folhas da alface, e os comprimentos de onda sensíveis apropriados para o índice de predição do nitrogênio nas folhas da alface foram aperfeiçoados. Uma tentativa foi feita de estabelecer o modelo da previsão a mais simples e ótima do índice do nitrogênio nas folhas da alface. Este grupo de métodos não foi relatado, e igualmente fornece uma base para o desenvolvimento do detector vegetal portátil do elemento nutriente, que tem o valor prático forte.
As imagens hyperspectral de 60 folhas da alface foram recolhidas pela tecnologia hyperspectral da imagem, e o índice do nitrogênio das folhas correspondentes da alface foi determinado pelo analisador de fluxo AutoAnalyzer3 contínuo. Os dados espectrais médios das regiões 50×50 na superfície das folhas cruas da alface foram extraídos pelo software de ENVI. Os dados espectrais médios extraídos preprocessed (8 tipos de métodos do pré-tratamento). Finalmente, os dados espectrais originais e 8 tipos de dados espectrais do pré-tratamento foram usados como a entrada de PLSR para estabelecer 9 modelos da previsão para o índice do nitrogênio da alface. Comparando os resultados destes 9 modelos da previsão, a previsão ótima OSC+PLSR modelo foi selecionada, e o diagrama do coeficiente de regressão do modelo de OSC+PLSR foi analisado. 13 comprimentos de onda sensíveis foram selecionados, e 13 comprimentos de onda sensíveis foram tomados então como a entrada de PLSR. Finalmente, o modelo da previsão do índice do nitrogênio da alface de OSC+SW+PLSR foi estabelecido. Comparado com o modelo de OSC+PLSR, a eficiência da previsão foi melhorada extremamente, que pode ser usada como um método novo eficiente, exato e não-destrutivo para a previsão do índice do nitrogênio nas folhas da alface, e pode fornecer uma referência para o diagnóstico da nutrição do nitrogênio e a fecundação econômica e racional da alface.