一种基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法及系统

本发明涉及农业，更具体的说是涉及一种基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法及系统。

背景技术：

1、甜菜（beta vulgaris l.）是世界上重要的糖料作物，与甘蔗共同构成全球两大主要糖料来源。甜菜糖约占世界食糖总产量的16%，在欧洲等温带地区占有重要的农产品保护位置。甜菜与主要种植于热带、亚热带地区的甘蔗相比，对冷凉气候具有更好的适应性，能够在高纬度温带地区以及部分干旱、半干旱区域实现稳定生产，从而形成了地理互补的糖料产业格局，保证了食糖供给的多元化与地区平衡。

2、近年来随着种植条件改善、机械化水平提升以及制糖企业布局调整，甜菜产业重心逐渐向资源条件更优产区集中，当前甜菜的产业发展仍面临一些较为现实的制约因素。甜菜受种植收益、比较效益、市场波动以及农户种植意愿等多方面影响，甜菜生产存在一定波动性，稳产稳供仍需进一步巩固。甜菜主产区主要分布于干旱和半干旱地区，生产过程中对灌溉条件和水分供给依赖性较强，水资源利用效率成为制约甜菜产量和品质形成的关键要素。甜菜在种子资源利用、育种、田间管理和加工产业链方面仍有较大提升空间，产业发展仍需围绕良种培育、节水生产和产业链协同等方面持续改善，更好地发挥甜菜在保障国内食糖安全和促进区域农业发展中的作用。

3、因此，亟需提供一种实现稳产、节水、增效的育种技术，以实现甜菜产业的稳产与增产。

技术实现思路

1、本发明的目的是一种基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法及系统，通过提取甜菜种子的中红外特征波段并构建种子光谱识别模型，实现甜菜种子萌发状态的预测。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法，包括以下步骤：

4、s1、获取甜菜种子，依次进行预处理和纳米氧化物引发处理，得到引发后的甜菜种子；

5、s2、采集引发后的甜菜种子的中红外傅里叶变换光谱；

6、s3、对所述中红外傅里叶变换光谱依次进行savitzky-golay平滑和标准正态变量变换处理，得到处理后的光谱；

7、s4、利用t检验分析发芽与未发芽的甜菜种子之间的光谱波段差异，并结合pearson相关性分析，以甜菜种子的生理指标数据作为关联依据，从处理后的光谱中筛选出与种子萌发状态显著相关的特征波段；

8、s5、以筛选出的特征波段作为输入变量，以种子的萌发状态作为输出类别，构建种子光谱识别模型；

9、利用构建好的种子光谱识别模型，判别甜菜种子的萌发状态。

10、本发明还提供了一种用于执行基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法的系统，包括：

11、种子处理模块，用于获取甜菜种子，依次进行预处理和纳米氧化物引发处理，得到引发后的甜菜种子；

12、光谱采集模块，用于采集引发后的甜菜种子的中红外傅里叶变换光谱；

13、数据处理模块，用于对所述中红外傅里叶变换光谱依次进行savitzky-golay平滑和标准正态变量变换处理，得到处理后的光谱；

14、特征筛选模块，用于利用t检验分析发芽与未发芽的甜菜种子之间的光谱波段差异，并结合pearson相关性分析，以甜菜种子的生理指标数据作为关联依据，从处理后的光谱中筛选出与种子萌发状态显著相关的特征波段；

15、模型构建与预测模块，用于以筛选出的特征波段作为输入变量，以种子的萌发状态作为输出类别，构建种子光谱识别模型；

16、利用构建好的种子光谱识别模型，判别甜菜种子的萌发状态。

17、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法。

18、本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法。

19、根据本发明提供的具体实施例，本发明相对于现有技术具有以下技术效果：

20、本发明通过纳米氧化物引发处理有效激活种子生理活性，放大了萌发状态的内部差异；通过中红外傅里叶变换光谱技术，实现了种子内部化学成分信息的无损、快速获取；通过sg平滑与snv变换双重降噪处理，消除了光谱噪声与散射影响，提升了数据质量；通过t检验与pearson分析并关联生理指标，精准剔除冗余波段，提取出具有生物学意义的特征波段，既实现数据降维又增强了模型解释性；通过构建的光谱识别模型能够快速、无损、精准地判别甜菜种子萌发状态，彻底克服了传统发芽试验耗时长、破坏性大的弊端，为农业种子活力的高效评估与分选提供了可靠的技术支撑。

1.一种基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法，其特征在于，所述s1中，预处理过程包括：将甜菜种子置于浓度为0.1%的次氯酸钠溶液中浸泡10分钟进行消毒，用蒸馏水冲洗3次并晾干。

3.根据权利要求2所述的基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法，其特征在于，所述s1中，纳米氧化物具体为：纳米四氧化三铁溶液；

4.根据权利要求1所述的基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法，其特征在于，所述s2中，中红外傅里叶变换光谱的采集范围为400cm-1-4000cm-1。

5.根据权利要求1所述的基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法，其特征在于，所述s3中，savitzky-golay平滑的窗口宽度为15，多项式阶数为3。

6.根据权利要求1所述的基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法，其特征在于，所述s4中，所述甜菜种子的生理指标数据包括：浸出液电导率、发芽指数、活力指数、干物质含量、光合色素含量、抗氧化物酶活性和丙二醛含量中的至少一种。

7.根据权利要求1所述的基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法，其特征在于，所述s5中，种子的萌发状态的测定指标包括：种子电导率、种子发芽指数、活力指数、干物质含量；

8.一种基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测系统，用于执行如权利要求1-7任一所述的基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于光谱识别的甜菜种子萌发状态预测方法。