CN112964641A - 基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***及方法，测定***包括清洗装置、烘干装置及测试装置，还包括传送装置，叶片放置在传送装置上，传送装置输送叶片依次经过清洗装置、烘干装置及测试装置。测定方法包括：数据采集，获取叶片除尘前的重量；获取叶片除尘前的高光谱数据；获取叶片除尘后的高光谱数据；获取叶片除尘后的重量；测算模型建立，分析叶片重量变化值与叶片光谱特征参数值的相关性，建立叶片滞尘量的测算模型；滞尘量测定，将待测叶片的高光谱数据均值代入滞尘量预测模型，得到待测叶片的滞尘量。本发明无需人工参与，减少了人为因素的影响，提升测试效率，提高测定精度，解决叶片滞尘量测试费时费力，数据变异性大等问题。
Description
技术领域
本发明涉及叶片滞尘量测定技术领域，尤其涉及一种基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***及方法。
背景技术
随着城市化与工业化的快速发展，煤、石油、天然气等能源的大量消耗，粉尘、烟雾等有害污染物日益增多。大气粉尘污染不仅危害了人类赖以生存的生态环境，而且严重威胁着人类健康。园林植物是城市、自然和景观复合生态***中具有重要自净功能的组成部分，对大气中的粉尘、颗粒物有过滤、阻挡和吸附的作用，可以有效地降低大气悬浮颗粒物。研究城市植被叶片滞尘能力对正确评估城市园林空气净化功能具有重要现实意义。质量差值法是当前测定植物滞尘量的主要方法，该方法采用高精度电子分析天平对除尘前后的叶片进行称重，进而获取滞尘量数据；测试过程主要包括称重、清洗、晾干、再称重等步骤，不仅费时费力，而且存在人为干扰因素大、叶片清洗不均匀以及叶片干湿程度无法把控等问题，导致测试数据的变异性大，影响测试结果的准确性。高光谱技术通过获取叶片除尘前后的光谱参数，基于构建的叶片滞尘量估算模型也可以获得叶片滞尘量，但目前采用高光谱技术进行叶片除尘前后的光谱反射特征测试时，也需要人工参与对叶片进行清洗和晾干等操作，不仅费时费力，且操作不规范还影响测试结果的准确性；另外，该技术对测试环境的要求高，需要一个暗环境中的稳定光照强度才能确保测试结果的可靠性，苛刻的环境条件需求也是限制高光谱技术在该领域普及应用的原因之一。
发明内容
本发明提供一种基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***及方法，能够减少人为因素影响，提升植被叶片滞尘量测试效率，提高测定精度，解决叶片滞尘量测试费时费力，数据变异性大等问题。
本发明提供一种基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，包括清洗装置、烘干装置及测试装置，还包括传送装置，叶片放置在所述传送装置上，所述传送装置输送叶片依次经过所述清洗装置、所述烘干装置及所述测试装置。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述清洗装置、所述烘干装置及所述测试装置均可拆卸设置。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述测试装置包括密封暗箱，所述密封暗箱内设置有用于对叶片进行检测的测试探头及用于对叶片进行照明的光源。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述密封暗箱上开设有用于叶片进出的测试进样口及测试出样口，所述测试进样口及所述测试出样口上分别设置有单向遮光阀门。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述光源为无影光源和/或亮度可调光源。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述测试探头的检测方向与传送装置的输送方向垂直，叶片放置在所述传送装置的传送面上，所述光源与传送面之间的距离可调。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述测试装置还包括光谱仪及电脑，所述光谱仪通过快接光纤接头与所述测试探头连接，所述光谱仪还与所述电脑连接。所述光谱仪采集的光谱数据存储于所述电脑中，通过所述电脑实现对光谱数据的测试和分析，进而实现对叶片滞尘量的估算。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述烘干装置包括密闭壳体，所述密闭壳体内设置加热热源。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述加热热源上设置有温度调节器。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述密闭壳体上设置有用于叶片进出的烘干进样口及烘干出样口，所述烘干进样口及所述烘干出样口上分别设置有烘干单向阀门。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述清洗装置包括喷水头，叶片放置在所述传送装置的传送面上，所述喷水头朝向所述传送面设置。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，还包括储水箱、水泵及集水箱，所述喷水头通过所述水泵与所述储水箱连通，所述储水箱通过所述水泵向所述喷水头供水。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述水泵为潜水泵，所述潜水泵的泵体设置在储水箱中。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述喷水头为可调水量喷头，所述集水箱设置低于所述传送面，所述喷水头清洗叶片后的水进入所述集水箱中。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，还包括清洗壳体，所述喷水头设置在所述清洗壳体内，所述清洗壳体上设置有用于叶片进出的清洗进样口及清洗出样口，所述清洗进样口及所述清洗出样口上分别设置有清洗单向阀门。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述传送装置包括传送支架及设置在所述传送支架上的传送轮，所述传送轮上还设置有传送带，叶片放置在所述传送带上，叶片在所述传送带上依次经过清洗装置、烘干装置及测试装置。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述传送轮为两个，所述传送带设置在两个所述传送轮之间。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述传送轮采用外接电源，用于驱动整个传送装置运转。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述传送装置可调传送速率，通过调节传送速率从而调节叶片通过清洗装置、烘干装置和测试装置的时间。
根据本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，所述传送带上设置有若干用于放置叶片的载物槽。若干所述载物槽沿所述传送带的延伸方向依次设置。
本发明还提供一种基于高光谱技术的叶片滞尘量测定方法，使用如上述的测定***，包括如下步骤：
数据采集，对除尘前的叶片进行称重，获取叶片除尘前的重量；关闭清洗装置及烘干装置，传送装置将除尘前的叶片输送至测试装置中，获取叶片除尘前的高光谱数据；开启清洗装置及烘干装置，传送装置输送叶片依次通过清洗装置、烘干装置及测试装置，获取叶片除尘后的高光谱数据；对除尘后的叶片进行称重，获取叶片除尘后的重量。
测算模型建立，分别对除尘前后的叶片光谱数据进行微分变换及光谱特征参数提取，分析叶片除尘前后的重量变化值与除尘前后叶片光谱特征参数值的相关性，提取特征参数，建立叶片滞尘量的测算模型。
滞尘量测定，关闭清洗装置及烘干装置，传送装置将除尘前的叶片输送至测试装置中，获取待测叶片除尘前的高光谱数据；开启清洗装置及烘干装置，传送装置输送待测叶片依次通过清洗装置、烘干装置及测试装置，获取待测叶片除尘后的高光谱数据；将待测叶片的高光谱数据均值代入滞尘量预测模型，得到待测叶片的滞尘量。
本发明提供的一种基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***及方法，通过设置传送装置、清洗装置、烘干装置和测试装置，在获取叶片除尘前的高光谱数据时，清洗装置、烘干装置关闭，测试装置开启，传送装置输送叶片通过测试装置，获得叶片除尘前的高光谱数据。在获取叶片除尘后的高光谱数据时，清洗装置、烘干装置和测试装置开启，传送装置输送叶片依次通过清洗装置、烘干装置和测试装置，依次对叶片进行清洗烘干及高光谱检测，获得叶片除尘后的光谱数据。清洗装置、烘干装置对每个叶片的清洗及烘干操作效果稳定，排除了人为操作的误差干扰，提高了测量精度，每片叶片在测试时均经过相同测试装置，光源及环境稳定，一致性好，排除了人工测试时的干扰因素，保证了测量结果的稳定性。清洗装置、烘干装置和测试装置能够对叶片进行清洗、烘干及测试过程中无需人工参与，减少了人为因素的影响，提升植被叶片滞尘量测试的效率，提高了测定精度，解决叶片滞尘量测试费时费力，数据变异性大等问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***的结构示意图。
附图标记
1：传送装置； 2：清洗装置； 3：烘干装置；
4：测试装置； 5：传送支架； 6：传送轮；
7：传送带； 8：载物槽； 9：外接电源；
10：清洗单向阀门； 11：储水箱； 12：水泵；
13：喷水头； 14：集水箱； 15：内置电源；
16：温度调节器； 17：单向遮光阀门； 18：测试探头；
19：光源； 20：光谱仪； 21：快接光纤；
22：电脑。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，为一种基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，包括清洗装置2、烘干装置3及测试装置4，还包括传送装置1，叶片放置在传送装置1上，传送装置1输送叶片依次经过清洗装置2、烘干装置3及测试装置4。
清洗装置2、烘干装置3及测试装置4均可拆卸设置，便于在对叶片是否除尘后进行高光谱测试时能够进行切换。
测试装置4包括密封暗箱，密封暗箱内设置有测试探头18及光源19。测试探头18用于对叶片进行检测。光源19用于对叶片进行照明，以保证高光谱测试的光线充足。密封暗箱上开设有用于叶片进出的测试进样口及测试出样口，测试进样口及测试出样口上分别设置有单向遮光阀门17。单向遮光阀门17能够使叶片进出密封暗箱的同时，能够在叶片进入密封暗箱后关闭遮光，避免叶片在进行高光谱测试时受外界光源的干扰。
优选地，光源19为亮度可调的无影光源。无影光源的亮度更加均匀，高光谱测试的结果更加精确稳定。光源19亮度可调，能够根据实际情况调节光源19的照明强度，适应不同情况的叶片，获得更加良好的测试结果。
叶片放置在传送装置3的传送面上，测试探头18的检测方向与传送面垂直，以保证高光谱测试结果的稳定性及测试效果。本实施例中，测试探头18的检测方向与传送装置1的传送带7垂直，叶片放置在传送带7上，进而保证测试探头18的检测方向与叶片所在的平面垂直。光源19与传送面之间的距离可调，能够根据实际情况调节测试探头18与叶片的距离，从而获得更加良好的测试结果。
本实施例中，测试探头18与密封暗盒顶部之间设置有伸缩杆，可以通过调节伸缩杆的长度从而调节测试探头18与放置在传送面上叶片之间的距离。也可以通过绳索悬挂测试探头18，以调节绳索长度的方式对测试探头18与叶片之间的距离进行调节。
测试装置4还包括光谱仪20及电脑22，光谱仪20通过快接光纤21的接头与测试探头18连接，光谱仪20还与电脑22连接。电脑22连接外接电源9。光谱仪20采集的光谱数据存储于电脑22中，通过电脑22实现对光谱数据的测试和分析，进而实现对叶片滞尘量的估算。
烘干装置3包括密闭壳体，密闭壳体内设置加热热源及内置电源15。内置电源16为加热热源提供能源，体积小，占用空间小，降低了设备的整体体积。加热热源能够提升密闭壳体内的温度，进而对清洗后的叶片进行烘干。加热热源上设置有温度调节器16，温度调节器16能够根据实际的测试情况调节加热热源的产热量，进而调节密闭壳体内的温度，以获得更优的检测效果。
密闭壳体上设置有用于叶片进出的烘干进样口及烘干出样口，烘干进样口及烘干出样口上分别设置有烘干单向阀门，能够使叶片进出密闭壳体时降低密闭壳体与外界的热交换，减少热量损失，节约能源。
清洗装置2包括喷水头13，还包括储水箱11、水泵12及集水箱14。喷水头13朝向传送装置3用于放置叶片的传送面设置，叶片随传送装置3经过喷水头13时，喷水头13能够向叶片喷水，进而对叶片上的滞尘进行清洗。
喷水头13通过水泵12与储水箱11连通，储水箱11通过水泵12向喷水头13供水。储水箱11能够存储清洗叶片的用水，无需频繁加注，减少人员的工作量。
本实施例中，水泵12为潜水泵，潜水泵的泵体设置在储水箱11中。潜水泵的扬程高，占用体积小，适于空间较小的情况下使用。喷水头13为可调水量喷头，通过调节喷水头13喷出的水量，能够调节喷水头13对叶片的清洗程度，保证清洗效果。集水箱14设置低于传送装置3用于放置叶片的传送面，喷水头13清洗叶片后的水进入集水箱14中，能够对清洗叶片的用水进行回收，节约资源。
清洗装置2还包括清洗壳体，喷水头13设置在清洗壳体内，清洗壳体能够防止叶片清洗时的水花飞溅，利于环境的干净整洁，也利于对清洗用水的回收收集。清洗壳体上设置有用于叶片进出的清洗进样口及清洗出样口，清洗进样口及清洗出样口上分别设置有清洗单向阀门10。清洗单向阀门10能够使叶片进入清洗壳体的同时能够在叶片进出后关闭，保持清洗壳体的相对密闭性，进一步减少清洗用水的飞溅与损失。
传送装置1包括传送支架5及设置在传送支架5上的传送轮6，传送轮6上还设置有传送带7，叶片放置在传送带7上。优选地，传送带7上设置有若干用于放置叶片的载物槽8，若干载物槽8沿传送带7的延伸方向依次设置。载物槽8能够对叶片的位置进行固定，防止叶片与传送带7在传送过程找那个相对滑动。
叶片在传送带7上依次经过清洗装置2、烘干装置3及测试装置4。传送轮6为两个，传送带7设置在两个传送轮6之间。传送装置1可以通过设置变数器等方法实现传送速率的调节，通过调节传统装置传送速率从而调节叶片通过清洗装置2、烘干装置3和测试装置4的时间。进而调节清洗时间、烘干时间及高光谱测试时间。
本实施例中，传送轮6采用电机作为动力源，能够直接调节电机的转速，进而调节传送装置1的传送速率。优选地，电机上还可以选用调速电机，以便实现对传送速率的精准控制。电机采用外接电源9，用于驱动整个传送装置1运转，外接电源9稳定可靠。
本发明还提供一种基于高光谱技术的叶片滞尘量测定方法，使用如上的测定***，包括如下步骤：
S1数据采集
S1.1对除尘前的叶片进行称重，获取叶片除尘前的重量；
S1.2关闭清洗装置2及烘干装置3，传送装置1将除尘前的叶片输送至测试装置4中，获取叶片除尘前的高光谱数据；
S1.3开启清洗装置2及烘干装置3，传送装置1输送叶片依次通过清洗装置2、烘干装置3及测试装置4，获取叶片除尘后的高光谱数据；
S1.4对除尘后的叶片进行称重，获取叶片除尘后的重量。
S2测算模型建立
分别对除尘前后的叶片光谱数据进行微分变换及光谱特征参数提取，分析叶片除尘前后的重量变化值与除尘前后叶片光谱特征参数值的相关性，提取特征参数，建立叶片滞尘量的测算模型。本实施例中，利用MATLAB软件分析滞尘量与除尘前后叶片光谱特征参数值的相关性，提取特征参数，建立植物叶片滞尘量的预测模型；
S3滞尘量测定
S3.1关闭清洗装置2及烘干装置3，传送装置1将除尘前的叶片输送至测试装置4中，获取待测叶片除尘前的高光谱数据。
S3.2开启清洗装置2及烘干装置3，传送装置1输送待测叶片依次通过清洗装置2、烘干装置3及测试装置4，获取待测叶片除尘后的高光谱数据。
S3.3将待测叶片的高光谱数据均值代入滞尘量预测模型，得到待测叶片的滞尘量。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，其特征在于，包括清洗装置、烘干装置及测试装置，还包括传送装置，叶片放置在所述传送装置上，所述传送装置输送叶片依次经过所述清洗装置、所述烘干装置及所述测试装置。
2.根据权利要求1所述的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，其特征在于，所述测试装置包括密封暗箱，所述密封暗箱内设置有用于对叶片进行检测的测试探头及用于对叶片进行照明的光源。
3.根据权利要求2所述的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，其特征在于，所述密封暗箱上开设有用于叶片进出的测试进样口及测试出样口，所述测试进样口及所述测试出样口上分别设置有单向遮光阀门；所述光源为无影光源和/或亮度可调光源；所述测试探头的检测方向与所述传送装置的输送叶片的方向垂直，叶片放置在所述传送装置的传送面上，所述光源与所述传送面之间的距离可调。
4.根据权利要求1所述的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，其特征在于，所述烘干装置包括密闭壳体，所述密闭壳体内设置加热热源。
5.根据权利要求4所述的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，其特征在于，所述加热热源上设置有温度调节器；所述密闭壳体上设置有用于叶片进出的烘干进样口及烘干出样口，所述烘干进样口及所述烘干出样口上分别设置有烘干单向阀门。
6.根据权利要求1所述的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，其特征在于，所述清洗装置包括喷水头，叶片放置在所述传送装置的传送面上，所述喷水头朝向所述传送面设置。
7.根据权利要求6所述的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，其特征在于，还包括储水箱、水泵及集水箱，所述喷水头通过所述水泵与所述储水箱连通，所述储水箱通过所述水泵向所述喷水头供水；所述喷水头为可调水量喷头，所述集水箱设置低于所述传送面，所述喷水头清洗叶片后的水进入所述集水箱中；还包括清洗壳体，所述喷水头设置在所述清洗壳体内，所述清洗壳体上设置有用于叶片进出的清洗进样口及清洗出样口，所述清洗进样口及所述清洗出样口上分别设置有清洗单向阀门。
8.根据权利要求1所述的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，其特征在于，所述传送装置包括传送支架及设置在所述传送支架上的传送轮，所述传送轮上还设置有传送带，叶片放置在所述传送带上，叶片在所述传送带上依次经过清洗装置、烘干装置及测试装置。
9.根据权利要求8所述的基于高光谱技术的叶片滞尘量测定***，其特征在于，所述传送带上设置有若干用于放置叶片的载物槽。若干所述载物槽沿所述传送带的延伸方向依次设置。
10.一种基于高光谱技术的叶片滞尘量测定方法，其特征在于，使用如权利要求1-9任一项所述的测定***，包括如下步骤：
数据采集，对除尘前的叶片进行称重，获取叶片除尘前的重量；关闭清洗装置及烘干装置，传送装置将除尘前的叶片输送至测试装置中，获取叶片除尘前的高光谱数据；开启清洗装置及烘干装置，传送装置输送叶片依次通过清洗装置、烘干装置及测试装置，获取叶片除尘后的高光谱数据；对除尘后的叶片进行称重，获取叶片除尘后的重量；
测算模型建立，分别对除尘前后的叶片光谱数据进行微分变换及光谱特征参数提取，分析叶片除尘前后的重量变化值与除尘前后叶片光谱特征参数值的相关性，提取特征参数，建立叶片滞尘量的测算模型；
滞尘量测定，关闭清洗装置及烘干装置，传送装置将除尘前的叶片输送至测试装置中，获取待测叶片除尘前的高光谱数据；开启清洗装置及烘干装置，传送装置输送待测叶片依次通过清洗装置、烘干装置及测试装置，获取待测叶片除尘后的高光谱数据；将待测叶片的高光谱数据均值代入滞尘量预测模型，得到待测叶片的滞尘量。
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