この調査では、400-1000nm hyperspectralカメラは加えられ、FS13の杭州色スペクトルの技術Co.、株式会社のプロダクトは関連の研究に、使用できる。スペクトル領域は400-1000nmである、波長の決断は2.5nmよりよく、1200までの分光チャネルは達することができる。獲得の速度はバンド選択が3300Hz （サポート多領域バンド選択）だった後完全なスペクトルの128FPS、および最高に達することができる。
レタスは蛋白質、炭水化物、ビタミンおよび他の栄養素で豊富であり、植わる区域は広い。窒素はレタスの成長に影響を与える重要な要素の1つである。急速の確立するためには、レタスの窒素の満足な検出のための有効で、非破壊的な方法はレタスの適度な受精を導いて便利である。現在、hyperspectralイメージの技術の使用に少数のレポートがレタスの葉の窒素の内容を検出するある。この調査では、hyperspectralイメージの技術はレタスの葉の窒素の内容の非破壊的な検出に適用された。模倣するPLSBに対するさまざまな分光前処理方法の効果の調査によって適切な分光前処理方法はレタスの葉に選ばれ、レタスの葉の予測窒素の内容のために適した敏感な波長は最大限に活用された。試みはレタスの葉に窒素の内容の最も簡単な、最適予測モデルを確立する試みられた。方法のこのセットは報告されないし、また強く実用的な価値がある携帯用野菜栄養要素の探知器の開発に基礎を提供する。
60のレタスの葉のhyperspectralイメージはhyperspectralイメージの技術によって集められ、対応するレタスの葉の窒素の内容はAutoAnalyzer3連続的なフローの検光子によって定められた。未加工レタスの葉の表面の50×50地域の平均分光データはENVIソフトウェアによって得られた。得られた平均分光データは調査分析された（8種類の前処理方法）。最後に、前処理の分光データはの元の分光データがそして8種類PLSRの入力としてレタスの窒素の内容のための9つの予言モデルを確立するのに使用された。この9つの予言モデルの結果の比較によって、最適予測モデルOSC+PLSRは選ばれ、OSC+PLSRモデルの退化係数の図表は分析された。13の敏感な波長は選ばれ、それから13の敏感な波長はPLSRの入力として取られた。最後に、OSC+SW+PLSRのレタス窒素の内容の予言モデルは確立された。OSC+PLSRモデルと比較されて、レタスの葉で窒素の内容の予言のために有効で、正確で非破壊的で新しい方法として使用することができる非常に改善されレタスの窒素の栄養物の診断そして経済的で、理性的な受精に参照を提供できる予言の効率は。