【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于食品分析，尤其涉及一种稻米食味值评估方法。
技术介绍
1、食味品质是稻米品质中最重要的性状之一，是指稻米在一定条件下煮成米饭后，对米饭的气味、色泽、形态、适口性及滋味等感官指标的综合评价（ahmed et al., 2019），主要决定因素是稻米中的淀粉、蛋白质和脂质等代谢物质。虽然稻米食味品质的调控机制十分复杂，但均与籽粒中代谢物合成和积累有关，籽粒中的物质都是叶片的光合产物转化而来；说明稻米食味品质形成与光合产物的合成和积累密相关。
2、目前检测食味品质的方法有人工感官评价法、仪器评价法和理化指标评价法，均需要收获稻米、晒干、储藏、研磨、蒸煮、最后仪器检测（或者品尝打分），以上方法流程多、耗时久（有时甚至需要两个月以上）、需要专门的仪器和人员且操作要求高、效率慢。
3、公开号为cn114136918b的专利公开一种基于近红外的稻米食味品质评价方法，但其仍然需要对样品进行挑选、脱壳、砻谷、碾米后，制成精米，将精米近红外光谱与食味值关联后建模，然后进行检测。其操作过程慢、前处理过程繁琐、样品用量较大、需要损毁样品。
4、在华南优质稻育种过程中，若能提前评估大量育种材料的食味值，将显著提高水稻新品种的效率。并且，在复杂的实践生产过程中，若提前了解每个田块的水稻食味值，将有利于农户以合适的价格出售，做到精准的优质优价。
5、为此，我们提出来一种稻米食味值评估方法解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种稻米食味值评估方法，包括如下步骤：
4、s1：采集水稻在分化期、抽穗期和黄熟期三个时期的多光谱影像；
5、s2：对在步骤s1中获得的多光谱影像进行筛选，并对筛选后的影像进行处理得到完整的整幅多光谱正射影像；
6、s3：对完整的整幅多光谱正射影像进行图像分割，勾选出水稻不同处理区域，统计区域内所有像元光谱反射率的平均值，作为该区域水稻冠层的光谱反射率数据；
7、s4：通过对不同波段的光谱反射率进行组合，利用多光谱波段的反射特性，经过波段运算即可得到植被指数；
8、s5：收获后，测定实验材料的4种稻米品质指标；
9、s6：对前述不同时期的数据进行组合，结合不同的氮肥处理梯度，以及4种稻米品质指标，使用决策树回归算法构建早造或晚造模型，并以皮尔森相关系数为指标，选出皮尔森相关系数最高的模型作为最终预测模型，通过最终预测模型评估不同条件下的稻米食味品质的预测结果。
10、优选的，步骤s2中的对筛选后的影像进行处理包括点云处理、纹理处理、地理配准、无缝拼接和波段合成。
11、优选的，步骤s4中的植被指数包括归一化植被指数、绿波段归一化植被指数、比值植被指数、增强植被指数、差值植被指数、改进非线性植被指数。
12、优选的，增强植被指数的计算方法如下：
13、；
14、其中，nir为近红外波段反射率,r为红外波段反射率， b为蓝光波段反射率,evi为增强植被指数。
15、优选的，归一化植被指数计算方式如下：
16、；
17、所述比值植被指数计算方式如下：
18、；
19、其中，ndvi为归一化植被指数，rvi为比值植被指数，nir为近红外波段反射率,r为红外波段反射率。
20、优选的，4种稻米品质指标包括整精米率、垩白粒度、粗蛋白质含量和食味值。
21、优选的，对前述不同时期的数据进行组合包括对不同时期、不同光谱波段以及不同的植被指数进行组合。
22、优选的，不同时期包括分化期、抽穗期和黄熟期；所述不同光谱波段包括蓝光 450nm、绿色 560 nm、红光650 nm、红边 730 nm、近红外 840 nm。
23、综上所述，本专利技术的技术效果和优点：该稻米食味评估方法利用了叶片“熟色”指标评估稻米的食味值，且充分考虑了不同光温环境（早晚季），不同施肥梯度等条件。与以往的稻米食味值检测相比，具有流程少、操作方便、效率高、无损性、即时性以及高通量性的优点。
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1.一种稻米食味值评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的稻米食味值评估方法，其特征在于，所述步骤S2中的对筛选后的影像进行处理包括点云处理、纹理处理、地理配准、无缝拼接和波段合成。
3.根据权利要求1所述的稻米食味值评估方法，其特征在于，所述步骤S4中的植被指数包括归一化植被指数、绿波段归一化植被指数、比值植被指数、增强植被指数、差值植被指数、改进非线性植被指数。
4.根据权利要求3所述的稻米食味值评估方法，其特征在于，所述增强植被指数的计算方法如下：
5.根据权利要求3所述的稻米食味值评估方法，其特征在于，所述归一化植被指数计算方式如下：
6.根据权利要求1所述的稻米食味值评估方法，其特征在于，步骤S5中所述的稻米品质指标包括整精米率、垩白粒度、粗蛋白质含量和食味值。
7.根据权利要求1所述的稻米食味值评估方法，其特征在于，所述步骤S6中对前述不同时期的数据进行组合包括对不同时期、不同光谱波段以及不同的植被指数进行组合。
8.根据权利要求7所述的稻米食味值评估方法，其特征
...【技术特征摘要】
1.一种稻米食味值评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的稻米食味值评估方法，其特征在于，所述步骤s2中的对筛选后的影像进行处理包括点云处理、纹理处理、地理配准、无缝拼接和波段合成。
3.根据权利要求1所述的稻米食味值评估方法，其特征在于，所述步骤s4中的植被指数包括归一化植被指数、绿波段归一化植被指数、比值植被指数、增强植被指数、差值植被指数、改进非线性植被指数。
4.根据权利要求3所述的稻米食味值评估方法，其特征在于，所述增强植被指数的计算方法如下：
5.根据权利要求3所述的稻米食味值评估方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈宜波，傅友强，白嵩，周靖波，王重荣，周少川，李宏，黄道强，王志东，赵雷，潘阳阳，龚蓉，
申请(专利权)人：广东省农业科学院水稻研究所，
类型：发明
国别省市：
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