一种油菜产量的早期预测方法及油菜角果遮光装置与流程

本发明涉及叶绿素荧光技术领域，尤其涉及一种基于叶绿素荧光技术的油菜产量的早期预测方法及油菜角果遮光装置。

背景技术：

油菜作为我国种植规模最大、发展迅速的重要油料作物，所生产的菜籽油含有丰富的脂肪酸和维生素，是我国主要的食用油之一。角果期是油菜生长阶段中养分积累的关键时期，该时期叶片大量脱落，角果成为主要的光合器官，可吸收约80％的有效入射光，籽粒的灌浆物质中有2/3来自于角果的光合产物。因此，角果的光合特性对于油菜产量具有重要的指示意义。

叶绿素荧光技术作为光合系统状态的敏感探针，是一种能够诊断活体植物光合性能的有效方法，对植物光合作用过程中光能的吸收、传递、耗散、分配等活动具有明显的检测优势，通过对荧光强度变化的分析，可间接了解光合作用中各个反应状态的变化，且不需要任何样本前处理操作，检测过程简单、快捷、对植物无损伤。植物效率分析仪作为常用的叶绿素荧光检测设备，可以完整测定叶绿素荧光诱导动力学曲线，获取多个叶绿素荧光参数，进而了解植物光合系统中光能的吸收与转换、能量的传递及分配等光化学反应状态。光合作用是决定油菜籽粒产量的重要因素，因此可将叶绿素荧光参数与产量相关联，通过多个叶绿素荧光参数对产量进行预测分析。

另外，考虑到检测设备配备的暗适应叶夹较适用于薄片状叶片，并不适用于油菜角果这类扁平细长、两心皮内部着生多个籽粒的植物果实。植物效率分析仪配套叶夹不能将角果表面完全夹住，外界光线可从细缝照射进叶夹内的暗适应区域，导致待测区域暗适应不彻底，影响检测效果。且角果的外形结构导致叶夹在夹持过程中极不稳定，在与检测探头相连接时易发生错位、甚至掉落的情况，严重影响了检测准确度和检测效率。因此，设计出了有针对性的适用于油菜角果暗适应的遮光装置，以实现角果叶绿素荧光诱导动力学曲线的准确检测。

技术实现要素：

本发明提供一种油菜产量的早期预测方法，基于叶绿素荧光技术对油菜产量进行早期预测。

一种油菜产量的早期预测方法，包括以下步骤：

(1)选取与待测油菜品种相同、长势一致的油菜作为模型样本，采集模型样本的角果的叶绿素荧光诱导动力学曲线，提取若干个荧光参数作为模型样本的特征参数；

(2)待模型样本的角果收获后，称取角果的籽粒重量，作为该模型样本的产量值；

(3)根据提取的特征参数和产量值，选择并训练合适的机器学习回归模型，得到定量预测模型；

(4)采集待测油菜的角果的叶绿素荧光诱导动力学曲线，提取特征参数，根据待测油菜的特征参数和定量预测模型，进行待测油菜产量的早期预测。

本发明的油菜产量的早期预测方法基于叶绿素荧光技术，可在油菜角果期对油菜产量进行早期预测。

步骤(1)和步骤(3)中，在油菜的角果期，选择油菜主花序中部的角果作为检测对象，采集其叶绿素荧光诱导动力学曲线。

作为优选，采集油菜角果的叶绿素荧光诱导动力学曲线时，以波长为650nm的红光作为激发光，所述激发光的光强为1950～3000μmol·m^-2.s^-1，在激发光的照射下从10μs开始记录叶绿素荧光诱导动力学曲线，记录时长为2s。

为了减小误差，对每个模型样本，采集多个角果的叶绿素荧光诱导动力学曲线，取其平均值作为该模型样本的叶绿素荧光信息。

根据模型样本的叶绿素荧光诱导动力学曲线，提取若干个荧光参数(jip-test参数)作为该模型样本的特征参数。

作为优选，所述的荧光参数为34个，分别为f0、fk、fj、fi、fp、area、fv、sm、f50μs、m0、vj、vi、abs/rc、tr0/rc、et0/rc、re0/rc、rc/abs、kp/kn、piabs、wk、ψ0、fv/fm、re0/abs、di0/rc、rc/cs、abs/cs0、tr0/cs0、et0/cs0、di0/cs0。

每一个荧光参数(jip-test参数)都具有特定的物理意义，如f0表示暗适应后的最小荧光产量、fk表示k点处(300μs)的荧光强度值、fj表示j点处(2ms)的荧光强度值、fi表示i点处(30ms)的荧光强度值、fp表示所有反应中心完全关闭时的荧光产量、表示到达荧光强度峰值所需的时间、area表示psii受体库的体积、fv表示psii光化学的最大电子产量、sm表示psii受体侧电子传递体数目、f50μs表示50μs时所对应的荧光强度值、m0表示叶绿素荧光诱导动力学曲线的初始斜率、vj表示关闭反应中心的数量、vi表示电子由qa-向qb传递中pq库的异质性、表示psii最大光化学效率、abs/rc表示单位反应中心内吸收的光能、tr0/rc表示反应中心捕获的能量、et0/rc表示用于电子传递的能量、re0/rc表示单位反应中心传递到电子链末端的光能、表示用于电子传递的能量成功传递到电子链末端的效率、表示用于还原psi受体侧末端电子受体的量子产额、rc/abs表示吸收一个光量子需要的反应中心的数目、kp/kn表示光化学反应速率常数与非光化学反应速率常数的比值、piabs表示以吸收光能为基础的光合性能指数、wk表示可变荧光fk占fj-f0振幅的比例、ψ0表示捕获的激子将电子传递到电子传递链中超过qa的其它电子受体的概率、表示用于电子传递的量子产额、fv/fm表示psii最大光化学效率、re0/abs表示psi末端受体还原的量子产额、di0/rc表示单位反应中心用于热耗散的能量、rc/cs表示单位反应中心有活性的psii反应中心的数量、abs/cs0表示单位反应中心吸收的能量、tr0/cs0表示单位反应中心捕获的能量、et0/cs0表示单位反应中心用于电子传递的能量、di0/cs0表示单位反应中心热耗散的能量。

不同品种的绿色植物，其光合性能通常存在一定差异，从而导致光合系统的光化学效率、光能利用率及电子传递活性等相关参数数值的变化。对于不同品种的油菜角果，有必要从众多荧光参数中筛选出对预测有作用的特征变量，降低数据维度。

作为优选，步骤(1)中，通过随机森林算法筛选出10个荧光参数作为特征参数。设置随机森林所采取的决策树个数为20、决策树最大深度为4，考虑所有特征数进行划分，通过熵值判断节点是否继续分裂。

对高维的荧光参数信息进行降维，以增强定量预测模型的泛化能力。

所述的特征参数按重要性排序依次为：m0、fi、wk、vj、abs/rc、ψ0、fv/fm、et0/rc、piabs；

fi为30ms时所对应的荧光强度值；

mo＝4×(fj-fo)/(fm-fo)，其中：fo、fj、fm分别为20μs、2ms及曲线峰值所对应的荧光强度值；

wk＝(fk-fo)/(fj-fo)，其中：fk为300μs所对应的荧光强度值；

vj＝(fj-fo)/(fm-fo)；

abs/rc＝(mo/vj)/[1-(fo/fm)]；

ψo＝1-vj；

fv/fm＝1-(fo/fm)；

eto/rc＝(mo/vj)/[1-vj]；

作为优选，步骤(3)中，所述的机器学习回归模型为支持向量机。

支持向量机是建立在统计学习理论的vc维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折中，以求获得最好的推广能力。

进一步优选的，步骤(3)中，得到定量预测模型后，采用网格搜索交叉验证法对定量预测模型进行参数优化。

对定量预测模型进行参数优化，提高定量预测模型的预测精度。

在对油菜角果进行叶绿素荧光信息采集时，需要先对角果进行预先的暗处理，由于角果不同与片状叶片，暗适应叶夹不能将角果表面完全夹住，外界光线可从细缝照射进叶夹内的暗适应区域，导致待测区域暗适应不彻底，影响检测效果，针对该技术问题，本发明还公开了一种油菜角果遮光装置，包括：

遮光外壳，包括相互扣合的第一壳体和第二壳体，遮光外壳的内部空间用于放置角果；

高密海绵垫，填充在遮光外壳内，用于包裹角果；

检测口，开设在第一壳体上，用于接收检测设备检测探头发出的激发光对角果进行检测；

遮光滑片，滑动设置在第一壳体上，用于关闭或开启检测口；

定位盘，设置在检测口处，用于连接固定遮光外壳与检测设备的检测探头。

本发明的油菜角果遮光装置的遮光外壳为直径大于角果尺寸的圆柱形，分为可对半打开第一壳体和第二壳体，保证角果中间部分能被完全被夹入遮光装置内，并且高密海绵垫将角果完全包裹起来，实现该区域的完全暗适应。

作为优选，所述的遮光外壳采用黑色聚氯乙烯(pvc)制成。

聚氯乙烯密度小，制成的遮光装置重量轻，避免在暗适应过程中因角果承受不住遮光装置的重量而发生折断、遭受伤害，且采用黑色不产生反射光。

所述的遮光滑片采用金属铝制成。

用于暗适应时，将遮光滑片推至检测口上方遮挡外界光线，保证待测角果区域处于暗适应环境；用于叶绿素荧光检测时，将遮光滑片推开，打开检测口，使检测设备的检测探头正对检测口，检测探头内置的光源发射饱和光激活角果待测区域的光合系统，从而获取叶绿素荧光诱导动力学曲线。

定位盘安装在第一壳体的检测口处，定位盘上的定位孔与检测口相对应。

定位盘上设置有高密海绵环，定位盘通过高密海绵环与第一壳体连接。

在定位盘与第一壳体之间设置高密海绵环，可防止检测探头内发射出的光线在照射过程中发生漏光。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

(1)本发明的油菜产量的早期预测方法采用随机森林法对高维的叶绿素荧光参数进行降维，从而筛选出对油菜角果产量预测作用较大的最优子集，使在该子集上建立的油菜产量的定量预测模型的计算量大大降低，并且其预测效果维持不变甚至有一定提高；

(2)本发明的油菜产量的早期预测方法可在油菜角果期检测角果的叶绿素荧光信号，提取有效荧光参数建立定量预测模型，从而实现油菜产量的早期预测，预测结果可靠；

(3)本发明的油菜角果遮光装置针对角果的独特结构，采用包裹式圆柱形设计，可以将细长角果夹于其中进行充分暗适应，保证荧光检测结果的准确性，且对于大小有差异的油菜角果均可适用。

附图说明

图1为本发明油菜角果遮光装置的结构示意图；

图2为遮光外壳的结构示意图；

图3为定位盘的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述，需要指出的是，以下所述实施例旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。

如图1和图2所示，一种油菜角果遮光装置，包括：遮光外壳1、填充在遮光外壳1内用于包裹角果12的高密海绵垫(图中未示出)、定位盘7。

遮光外壳1包括第一壳体2和第二壳体3，第一壳体2和第二壳体3通过压力弹簧夹4相互扣合。第一壳体2上开设有检测口5，用于检测设备的检测探头进入遮光外壳内对角果进行检测。第一壳体2上滑动设置有遮光滑片6，用于关闭或开启检测口5。

如图3所示，定位盘7上设置有高密海绵环9，定位盘7开设有与检测口5相对于的定位孔8。

以检测口5的几何中心为定位盘7的圆心进行安装定位盘。第一壳体2上设置有定位槽10，高密海绵环9上设置有与定位槽10相对应相配合的定位柱11，定位盘7通过定位槽10和定位柱11固定连接。

本发明的油菜角果遮光装置的遮光外壳为直径大于角果尺寸的圆柱形，分为可对半打开第一壳体和第二壳体，保证角果中间部分能被完全被夹入遮光装置内，并且高密海绵垫将角果完全包裹起来，实现该区域的完全暗适应。

遮光外壳1采用黑色聚氯乙烯(pvc)制成。遮光滑片6采用金属铝制成。

用于暗适应时，将遮光滑片6推至检测口5上方遮挡外界光线，保证待测角果区域处于暗适应环境；用于叶绿素荧光检测时，将遮光滑片6推开，打开检测口5，使检测设备的检测探头正对检测口5，检测探头内置的光源发射饱和光激活角果待测区域的光合系统，从而获取叶绿素荧光诱导动力学曲线。

利用上述油菜角果遮光装置实现基于叶绿素荧光技术的油菜产量的早期预测，方法包括：

(1)选择产量不同的油菜品种作为研究对象，并在角果期进行基于叶绿素荧光技术的角果产量检测：每个品种分别选择100株长势一致的油菜，将每株油菜主花序中部大小一致的10个角果作为检测对象，利用所设计的角果遮光装置对其进行暗适应处理，暗适应时间为20min；

采用角果遮光装置对角果进行暗适应处理的方法为：

(i)用角果遮光装置夹住所选的目标角果，将检测口对应于角果的待测区域位置；

(ii)推动滑片至检测口上方，使角果待测区域处于黑暗环境中进行暗适应；

(iii)20min之后，将叶绿素荧光检测装置——植物效率分析仪的探头与角果遮光装置上的定位盘相连接，再将滑片从检测口上方推出，使探头内光源能够照射检测口内的角果待测区域；

(2)利用植物效率分析仪对角果进行检测，采集其叶绿素荧光诱导动力学曲线，具体检测参数为：测量采用波长650nm的红光作为激发光，光强为3000μmol·m^-2·s^-1，测量时间设为2s。

每株油菜采集10个角果的荧光诱导动力学曲线，取其平均值作为该株油菜的叶绿素荧光信息；

(3)根据荧光诱导动力学曲线信息，分别提取20μs、2ms、30ms及峰值所对应的荧光强度值，依次定义为fo、fj、fi、fp(即fm)，并根据计算公式提取jip-test参数，如abs/rc、tro/rc、eto/rc、dio、dio/rc、ψo、rc/cs、piabs等，共计34个荧光参数，作为单株油菜的特征参数；

通过随机森林法对34个荧光参数进行筛选。设置随机森林所采取的决策树个数为20、决策树最大深度为4，考虑所有特征数进行划分，通过熵值判断节点是否继续分裂。筛选出10个荧光参数作为特征参数，按重要性排序依次为：mo、fi、wk、vj、abs/rc、ψo、fv/fm、eto/rc、piabs；

fi为30ms时所对应的荧光强度值；

mo＝4×(fj-fo)/(fm-fo)，其中：fo、fj、fm分别为20μs、2ms及曲线峰值所对应的荧光强度值；

wk＝(fk-fo)/(fj-fo)，其中：fk为300μs所对应的荧光强度值；

vj＝(fj-fo)/(fm-fo)；

abs/rc＝(mo/vj)/[1-(fo/fm)]；

ψo＝1-vj；

fv/fm＝1-(fo/fm)；

eto/rc＝(mo/vj)/[1-vj]；

(4)待角果收获后，对单株油菜的角果籽粒重量进行称量统计，将其作为该株油菜的产量值；

(5)将10个特征变量作为模型的输入参数，不同品种的油菜产量作为输出，对支持向量机进行训练，建立不同品种的油菜产量的定量预测模型，并采用网格搜索交叉验证法进行模型参数的优化，提高模型的预测精度；

(6)获取待测油菜的特征参数，根据定量预测模型实现对待测油菜产量的早期预测。

以上所述的实施例对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的具体实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。