Bu çalışmada 400-1000nm hiperspektral kamera uygulanmış olup, ilgili araştırmalar için Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD. ürünü olan FS13 kullanılabilir.Spektral aralık 400-1000nm olup, dalga boyu çözünürlüğü 2,5nm'den daha iyidir ve 1200'e kadar spektral kanala ulaşılabilir.Toplama hızı tam spektrumda 128FPS'ye ulaşabilir ve bant seçiminden sonraki maksimum değer 3300Hz'dir (çoklu bölge bant seçimini destekler).
Marul protein, karbonhidrat, vitamin ve diğer besin maddeleri açısından zengin olup ekim alanı geniştir.Azot marulun büyümesini etkileyen en önemli unsurlardan biridir.Marulun nitrojen içeriğinin tespiti için hızlı, etkili ve tahribatsız bir yöntem oluşturmak, marulun makul gübrelenmesine rehberlik etmek için uygundur.Şu anda, marul yapraklarındaki nitrojen içeriğini tespit etmek için hiperspektral görüntü teknolojisinin kullanımına ilişkin çok az rapor bulunmaktadır.Bu çalışmada, marul yapraklarındaki nitrojen içeriğinin tahribatsız tespiti için hiperspektral görüntü teknolojisi uygulanmıştır.Çeşitli spektral ön işlem yöntemlerinin PLSB modelleme üzerindeki etkileri incelenerek, marul yaprakları için uygun spektral ön işlem yöntemleri seçilmiş ve marul yapraklarındaki nitrojen içeriğini tahmin etmeye uygun hassas dalga boyları optimize edilmiştir.Marul yapraklarındaki nitrojen içeriğinin en basit ve optimal tahmin modelini oluşturmak için bir girişimde bulunuldu.Bu yöntemler dizisi rapor edilmemiştir ve aynı zamanda güçlü pratik değere sahip olan taşınabilir bitkisel besin elementi dedektörünün geliştirilmesine de temel oluşturmaktadır.
60 marul yaprağının hiperspektral görüntüleri hiperspektral görüntü teknolojisiyle toplandı ve karşılık gelen marul yapraklarının nitrojen içeriği AutoAnalyzer3 sürekli akış analizörü ile belirlendi.Ham marul yapraklarının yüzeyindeki 50×50 bölgelerin ortalama spektral verileri ENVI yazılımı ile elde edilmiştir.Çıkarılan ortalama spektral veriler ön işleme tabi tutuldu (8 çeşit ön işlem yöntemi).Son olarak, marulun nitrojen içeriğine yönelik 9 tahmin modeli oluşturmak için orijinal spektral veriler ve 8 çeşit ön işlem spektral verisi, PLSR'nin girdisi olarak kullanıldı.Bu 9 tahmin modelinin sonuçları karşılaştırılarak en uygun tahmin modeli OSC+PLSR seçilmiş ve OSC+PLSR modelinin regresyon katsayısı diyagramı analiz edilmiştir.13 adet hassas dalga boyu seçilmiş ve daha sonra 13 adet hassas dalga boyu PLSR girişi olarak alınmıştır.Son olarak OSC+SW+PLSR marul nitrojen içeriğinin tahmin modeli oluşturuldu.OSC + PLSR modeliyle karşılaştırıldığında, tahmin verimliliği büyük ölçüde geliştirildi; bu, marul yapraklarındaki nitrojen içeriğinin tahmini için verimli, doğru ve tahribatsız yeni bir yöntem olarak kullanılabilir ve nitrojen beslenme teşhisi için bir referans sağlayabilir ve Marulun ekonomik ve rasyonel gübrelenmesi.