河北农业大学学报 | 基于多光谱技术的大白菜叶色快速分类及量化研究（Videometer ）

Videometer Lab4：让大白菜叶色鉴定从 “凭眼看” 变 “精准测”

大白菜叶色是育种和品质筛选的关键指标，但一直以来都靠人眼对照比色卡判断，不仅慢、误差大，还特别依赖经验。在下面这项河北农业大学的研究里，Videometer Lab4 多光谱成像系统全程担当核心检测设备，把 “主观看色” 变成了 “精准读数”，大幅提升了大白菜叶色分类与量化的效率和可信度。

一、Videometer Lab4是叶色数据的 “高精度采集器”

整项研究的核心光谱数据，全部来自 Videometer Lab4。一次采集覆盖365–970 nm 共19个波段，比普通相机多捕捉大量人眼看不到的光谱信息，颜色记录更完整。自带积分球均匀光源，光照稳定无阴影，叶片拍出来更真实。单样本成像只需5–10秒，批量测样速度远超人工。本次研究正是用它完成了894个白菜叶片样本的标准化采集。

二、Videometer Lab4是叶色分类的 “标准定标仪”

研究按照大白菜DUS测试标准比色卡（深绿、灰绿、绿、浅绿、黄绿）分级。先用 Videometer Lab4 采集5张标准比色卡的19通道光谱数据。再通过主成分分析（Principal component analysis，PCA）方法降维算出综合得分，建立机器可识别的叶色分级阈值。相当于给算法一把 “统一标尺”，从此分级不再因人而异。

三、Videometer Lab4是最优模型的 “数据源头”

团队用原始光谱、预处理光谱、PCA降维等多种方式建模对比，结果很明确：直接用 Videometer 原生提取的原始光谱数据建模，效果最好。SVM 训练集准确率：98.24%，验证集准确率：87.18%，设备输出的数据干净、信息完整，是模型高精度的关键。

四、Videometer Lab4的准确性，经得住专业验证

研究用 Gage R&R（量具的重复性和再现性）测量系统分析，检验这套基于多光谱的分类方案是否可靠：合计量具 R&R 仅0.58%，远小于 1%。可区分类别数达到18，分辨力足够强。结论很直接：这台设备支撑的机器分类，和人工分级高度一致，可直接用于育种检测。

五、Videometer Lab4还为后续 “叶色数字化” 指明方向

用 SPA 算法从 19 通道数据里筛选出450–850 nm为叶色特征波段，直接指导后续 5 通道多光谱系统搭建，最终实现大白菜叶色0–100 连续数值量化，颜色深浅一目了然。

简单说，VideometerLab 4 不只是一台成像设备，更是把大白菜叶色从 “肉眼评级” 带入 “精准量化” 的关键装备。它稳定、快速、数据可靠，让作物表型鉴定更高效、更客观，也为大白菜良种快速筛选提供了可落地的技术支撑。

北京博普特科技有限公司作为Videometer中国区总代理，全面负责其产品在中国的推广、销售和售后服务。