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龙图腾网获悉河北农业大学申请的专利一种多光谱结合PLS-DA区分植物叶色细微差别的系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113777066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111144130.9，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权一种多光谱结合PLS-DA区分植物叶色细微差别的系统及方法是由燕景慧;刘梦洋;范晓飞;赵建军;申书兴;苏湘杰;张东方;张君;马卫;卢银;冯大领;张晓孟;陈雪平设计研发完成，并于2021-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多光谱结合PLS-DA区分植物叶色细微差别的系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多光谱结合PLS‑DA区分植物叶色细微差别的系统及方法，系统包括：处理器、遮光黑室、便携式地物光谱仪、光源、可升降检测台以及可移动传动台，便携式地物光谱仪设置在遮光黑室的顶部中心，光源设置在遮光黑室的顶部，可升降检测台以及可移动传动台均被遮光黑室罩设在内部，可升降检测台设置在可移动传动台上；可升降检测台上设置待检测样品放置区，可升降检测台设置在便携式地物光谱仪下方；处理器分别与便携式地物光谱仪、光源、可升降检测台以及可移动传动台电性连接。本发明可以达到无损、快速、准确的采集植物叶片的光谱数据，自动化水平高，可有效避免人工分级造成的误差，有利于植物同种叶色细微差别精准分析。

本发明授权一种多光谱结合PLS-DA区分植物叶色细微差别的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种多光谱结合PLS-DA区分植物叶色细微差别的系统的方法，其特征在于，所述的多光谱结合PLS-DA区分植物叶色细微差别的系统包括：处理器、遮光黑室、便携式地物光谱仪、光源、可升降检测台以及可移动传动台，所述便携式地物光谱仪设置在所述遮光黑室的顶部中心，用于采集待检测样品光谱数据，所述光源设置在所述遮光黑室的顶部，用于照射待检测样品，所述可升降检测台以及可移动传动台均被所述遮光黑室罩设在内部，且所述可移动传动台从所述遮光黑室的一侧壁延伸穿出；所述可升降检测台设置在所述可移动传动台上，所述可移动传动台用于带动所述可升降检测台左右移动；所述可升降检测台上设置待检测样品放置区，用于放置植物叶片，所述可升降检测台设置在便携式地物光谱仪下方；所述处理器分别与所述便携式地物光谱仪、光源、可升降检测台以及可移动传动台电性连接； 所述的多光谱结合PLS-DA区分植物叶色细微差别的方法，包括以下步骤： S1，选定标准植物叶片样本放置于待检测样品放置区，根据检测范围内叶色深浅细微特征划分等级，并且根据等级利用便携式地物光谱仪采集标准植物叶片样本的光谱反射率； S2，利用SG平滑滤波器和SNV标准正态化方法对采集到的光谱反射率数据进行SG-SNV预处理； S3，依据标准植物叶片样本叶色深浅等级，对样本赋予分类变量值；利用PLS回归方法对标准植物叶片样本的光谱反射率数据与样本对应的分类变量值进行回归分析，确定最适主因子数并建立基于多光谱特征与分类变量的PLS-DA模型； S4，对PLS-DA模型进行置换检验； S5，将待检测的叶片样本放置于待检测样品放置区，采集待检测的叶片样本的多光谱数据，并导入PLS-DA模型进行叶色深浅等级判定； 所述步骤S4中，对PLS-DA模型进行置换检验，具体包括： 利用样本数据的随机排列进行统计推断，对样本进行顺序上的置换，重新计算统计检验量，构造经验分布，然后在此基础上基于置换检验原理求出样本分布的渐近P值，根据P值显著性水平推断模型情况，判别模型是否建模失败或过拟合； 所述光源设置有2组，分别位于所述遮光黑室的顶部两侧，并与所述遮光黑室的侧壁向内呈45度角设置； 所述可移动传动台为传送带机构，包括支架以及设置在支架上的传送带、主动轮、从动轮以及电机，所述传送带套设在所述主动轮与从动轮之间，所述电机与所述主动轮驱动连接，所述电机与所述处理器电性连接； 所述步骤S1中，所述检测范围为光谱反射率320nm到1100nm波段内。

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