基于高光谱技术的灰霉病胁迫下番茄叶片SPAD值检测方法研究

对灰霉病胁迫下番茄叶片中叶绿素含量(SPAD)的高光谱图像信息进行了研究。首先获取380～1 030 nm波段范围内健康和染病番茄叶片的高光谱图像,然后基于ENVI软件处理平台提取高光谱图像中感兴趣区域的光谱信息,经平滑(Smoothing)、标准化(Normalize)等预处理后,建立了基于Normalize预处理的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)模型。再基于PLSR获得的4个变量建立反向传播神经网络(BPNN)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。4个模型中,LS-SVM的预测效果最好,其决定系数R2为0.901 8,预测集均方根误差RMSEP为2.599 2。结果表明,基于健康和染病番茄叶片的高光谱图像响应特性检测叶绿素含量(SPAD)是可行的。     

高光谱图像和叶绿素含量的水稻纹枯病早期检测识别

基于高光谱成像技术和化学计量方法,实现了对水稻纹枯病病害的早期检测识别。以幼苗时期的水稻植株为研究对象,对其进行纹枯病病菌侵染,获得染病植株,采集358～1 021 nm波段范围的高光谱图像,三次实验共240个样本,包括染病植株120个样本和健康植株120个样本。根据高光谱图像的光谱维,对染病水稻叶片和健康水稻叶片提取感兴趣区域（ROI）,利用感兴趣区域的光谱数据,对其进行Savitzky-Golay（SG）平滑、Savitzky-Golay（SG）一阶求导、Savitzky-Golay（SG）二阶求导、变量标准化（SNV）和多元散射校正（MSC）预处理,建立线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类模型,结果表明：采用SG二阶求导预处理后的线性判别分析（LDA）模型取得了较好的性能,正确识别率在建模集达98.3%,在预测集达95%;利用载荷系数法（x-loading weights, x-LW）对原始光谱和5种预处理的光谱数据进行特征波长提取,然后根据选取的特征波长建立线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类模型,其中采用SG二阶求导预处理后提取的12个特征波长的线性判别分析（LDA）模型取得了较好的性能,其正确识别率在建模集达97.8%,在预测集达95%,而且基于载荷系数法建立的模型性能与全波段相当,可以通过载荷系数法减少数据量对水稻纹枯病病害进行识别;根据高光谱图像的图像维,研究了基于图像主成分分析、基于概率滤波和基于二阶概率滤波的图像特征提取方法,利用提取的特征变量建立反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机（SVM）分类模型,其中基于图像主成分分析的反向传播神经网络（BPNN）模型取得了较好的性能,建模集准确识别率达90.6%,预测集的准确识别率达83.3%;根据高光谱图像光谱维和图像维的最优模型,特将叶绿素含量作为建模的另一个特征,分别与光谱特征、图像特征组合,建立反向传播神经网络（BPNN）和线性判别分析（LDA）模型,提出基于光谱特征加叶绿素含量、图像特征加叶绿素含量和光谱、图像特征加叶绿素含量三种组合方式,其中,光谱特征和图像特征分别与叶绿素组合的方式比之前单独的光谱和图像特征建模性能都有所提升,而且三种组合方式中光谱特征加叶绿素含量的反向传播神经网络（BPNN）建模方式取得本研究所有建模方式中较优的性能,其准确识别率在建模集达100%,在预测集达96.7%。以上研究表明,基于高光谱图像和叶绿素含量对水稻纹枯病病害进行早期识别是可行的,为水稻病害的早期识别提供了一种新方法。     

应用高光谱图像光谱和纹理特征的番茄早疫病早期检测研究

提出了应用光谱和纹理特征的高光谱成像技术早期检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像采集系统获取380～1 030 nm范围内71个染病和88个健康番茄叶片的高光谱图像,同时采用主成分分析法(PCA)对高光谱图像进行处理。选取染病和健康叶片感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值,同时分别从前8个主成分的每幅主成分图像的ROI中提取对比度(Contrast)、 相关性(Correlation)、 熵(Entropy)和同质性(Homogeneity)4个灰度共生矩阵的纹理特征值,再通过PCA和连续投影算法(SPA)结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)构建番茄叶片早疫病的早期鉴别模型。建立的6个模型中,采用光谱反射率值的LS-SVM模型对番茄叶片早疫病的识别率最高,达到100%。结果表明,应用高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病是可行的。     

高光谱成像的马铃薯叶片含水率分布可视化

为了快速检测马铃薯叶片的水分含量,并探究受到干旱胁迫时叶片含水率变化情况,利用高光谱成像对马铃薯叶片含水率进行检测和可视化研究。采集71个叶片,用烘干法对叶片水分梯度进行控制,共得到355个样本。使用高光谱分选仪器采集叶片862.9~1 704.2 nm(256个波长)的光谱成像数据,采用称重法测量含水率。利用Sample set partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)算法将总样本按照2∶1的比例划分为建模集(240个样本)和验证集(115个样本)。对采集的数据进行光谱特征分析,本文分别用CA和RF两种算法,各筛选得到15个特征波长。基于CA筛选出相关系数高于0.96的15个波长分别为1 406.82,1 410.12,1 403.62,1 413.32,1 416.62,1 419.82,1 400.32,1 423.12,1 426.32,1 429.62,1 432.82,1 436.12,1 439.32,1 442.52和1 445.8 nm。基于RF算法筛选被选概率高于0.3的15个特征波长,按照被选择概率值从大到小排列,分别为1 071.62,1 041.12,1 222.52,1 465.22,1 397.02,1 449.02,1 034.32,1 523.22,976.42,1 172.52,979.82,1 165.82,1 037.72,1 426.32和869.8 nm。用CA和RF算法筛选到的特征波长建立PLSR模型,分别记为CA-PLSR模型和RF-PLSR模型。利用高精度模型检测结果,对马铃薯叶片含水率进行可视化分析,首先计算马铃薯叶片图像每个像素点的含水率,得到灰度图像,然后对灰度图像进行伪彩色变换,绘制出叶片含水率可视化彩色图像。为了体现马铃薯叶片烘干处理中含水率变化进程,用HSV彩色模型对样本叶片的伪彩色图像进行分割,获得分割图像结果,显示出在某含水率区间的叶片面积比例。结果显示,CA算法选取的15个波长均在1 400.3~1 450.0 nm范围内,CA-PLSR模型的建模精度(R2_c)为0.975 5、建模集均方根误差(RMSEC)为2.81%,验证集精度(R2_v)为0.933 2、验证集均方根误差(RMSEV)为2.31%。RF算法选取的特征波长分布范围较CA法选取范围广,具有局部“峰谷”特性,且RF-PLSR模型的建模集精度(R2_c)为0.983 2、RMSEC为2.32%,验证集精度(R2_v)为0.947 1、RMSEV为2.15%。选取RF-PLS模型计算马铃薯每个像素点的含水率,得到伪彩色变换图像,观察可知随着烘干时间的增加含水率逐渐下降;并能够从叶片结构角度看到,随着水分胁迫的加强,叶片从边缘开始失水,逐渐向叶片中间蔓延,其中叶茎和叶脉的含水率较其他部位高。计算得到叶片伪彩色图像中含水率大于90%,80%和70%的像素点占整个叶片图像的比例。利用高光谱成像技术可以实现马铃薯叶片的含水率检测与分布可视化表达,为监测马铃薯生长状况以及叶片含水率分析提供新的理论根据。     

高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的研究

提出了利用可见/近红外高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的方法。首先采集380~1 023 nm波段范围内60个高温障碍胁迫和60个健康番茄叶片的高光谱图像,同时获取全部叶片的色差值(L*, a*和b*),然后提取所有样本的高光谱图像中感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值。基于不同预处理方法建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)预测模型,再利用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取特征波长并建立SPA-PLS预测模型。最后分别基于全波段和特征波段建立偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)模型。结果显示,全波段中基于原始光谱信息建立的模型效果最好,3个色差值的预测集决定系数(determination coefficient, R2)分别是0.818,0.109和0.896;基于特征波长建立的模型预测集R2分别是0.591,0.244和0.673;所有模型预测集的总体识别率均大于77.50%。结果表明,可见/近红外高光谱成像技术检测番茄叶片色差值(L*和b*)和识别高温障碍样本是可行的。     

基于高光谱成像技术识别番茄干旱胁迫

番茄果实营养丰富备受人们喜爱。番茄生长周期长,需水量大,水分含量是影响番茄植株生长发育的主要因素;快速发现番茄植株水分亏缺状态,对于科学有效地进行番茄的灌溉管理,保障和提高番茄的产量和品质具有重要意义。利用高光谱成像技术,实时识别番茄叶片干旱胁迫程度,提出了一种基于高光谱成像技术的番茄叶片干旱胁迫的识别方法。首先,选取红樱桃番茄为实验品种,在室内培养12盆番茄幼苗。在保证其他管理措施相同的基础上,通过控制施水量来控制番茄的胁迫状态,干旱胁迫程度设计3个处理(适宜水分、中度和重度胁迫)。分批次采集不同干旱程度番茄幼苗嫩叶在400～1 000 nm范围的高光谱图像,并提取了每个样本的光谱和纹理特征。使用标准化(Norm)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(1st)和标准正态变量变换(SNV)四种预处理方法对光谱数据进行预处理去除光谱中的噪声。使用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)以及竞争性自适应重加权算法结合连续投影算法(CARS-SPA)选取光谱重要特征波段,用灰度梯度共生矩阵(GLGCM)提取番茄叶片的纹理特征,用SPA选择纹理特征的重要变量。融合重要光谱特征与...     

基于马铃薯叶片光纤光谱信息的晚疫病患病程度预测

针对马铃薯晚疫病害的早期检测和防治问题,利用光谱技术对马铃薯晚疫病叶片过氧化物酶(POD)活性进行预测,并基于POD酶活性实现了马铃薯晚疫病的患病程度预测。采集和测定处于不同温湿度及接菌时间的马铃薯叶片样本的光谱反射率和POD酶活性,选用中心化(MC)预处理方法以消除原始光谱数据的误差。为降低模型复杂程度,利用随机青蛙算法（RF）、连续投影算法（SPA）、竞争自适应加权算法(CARS)对波长进行筛选,结果表明利用CARS算法提取的72个特征波长数据建立的POD酶活性的偏最小二乘回归(PLSR)预测模型效果最好,其预测集的决定系数R2_p为0.958 1、均方根误差RMSE_p为25.698 6 U·(g·min)-1。最后利用径向基函数神经网络(RBFNN)拟合了POD酶活性和温湿度、接菌时间的关系,建立了POD酶活性的动力学模型,实现了基于POD酶活性的马铃薯晚疫病患病程度预测。结果证明利用光谱技术快速测定POD酶活性以实现马铃薯晚疫病患病程度预测是可行的。     

灰霉病早期胁迫下花椰菜多酚氧化酶活性的高光谱研究

利用高光谱技术实现灰霉病早期胁迫下花椰菜多酚氧化酶(PPO)活性的快速无损检测。为了使预测效果更好,在900～1 700 nm光谱范围内采集253个健康花椰菜样本及257个染病花椰菜样本的光谱信息,并使用分光光度计法对样本中多酚氧化酶活性进行测定。对健康及染病花椰菜样本PPO活性均值进行分析,发现健康花椰菜PPO活性均值(10.257 U·g^-1)小于染病花椰菜PPO活性均值(12.324 U·g^-1)。利用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法对样本进行校正集(健康样本193个,染病样本197个)和预测集(健康样本60个,染病样本60个)的划分,对划分后的样本集进行六种单一预处理(卷积平滑算法SG、去趋势算法DT、中值滤波MF、归一化处理NOR、标准正态变量变换SNV、基线校正Baseline)。利用相关系数(R)和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标,发现预处理能够有效提高模型的精度和稳定性,其中健康样本经NOR预处理后的预测集建模效果最好;染病样本经DT预处理后的预测集建模效果最好。采用连续投影算法(SPA)与回归系数法(RC)提取特征...     

高光谱成像技术的柚类品种鉴别研究

柚类种质和品种资源繁多,现有的柚类品种鉴别方法检测时间长,费用高。旨在利用高光谱成像技术探索主要柚类品种快速识别的可行性。试验选用4个具有代表性的柚类品种,利用高光谱成像技术,采集240个叶片样本(60个/品种)上表面和下表面的高光谱图像。高光谱图像标定后,提取样本感兴趣区域平均光谱信息作为样本的光谱进行分析。利用Kennard-Stone法将样本划分为校正集(192个)和验证集(48个)。采用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)对原始光谱曲线进行预处理后,分别采用主成分分析 (PCA)和连续投影算法 (SPA )提取最佳主成分和有效波长,并将其作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入变量,建立基于叶片上表面和下表面光谱信息的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM 模型。结果显示,基于叶片上表面光谱信息建立的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM 模型对建模集样本的识别正确率分别为99.46%和98.44%,对预测集样本的识别正确率均为95.83%。基于叶片下表面光谱信息建立的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型对建模集样本和预测集样本的识别正确率皆为100%。表明,利用高光谱成像技术结合PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM可实现柚类品种的快速鉴别,叶片下表面光谱信息鉴别效果优于叶片上表面。该研究为柚类的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

甜瓜尾孢叶斑病的高光谱成像检测

农作物生长发育过程中经常会遭到病虫害等外界因素侵染,如果不能实施有效的监测诊断和科学的防治,极易引起农药喷洒不当或过量,不仅会影响作物的产量和种植户的经济效益,还会造成严重的环境污染。近年在广西大棚厚皮甜瓜上发生了一种严重的由瓜类尾孢（Cercospora citrullina）引起的甜瓜叶斑病,导致甜瓜减产和种植户的经济损失。故此应用高光谱成像开展甜瓜叶片的尾孢叶斑病检测,获取健康甜瓜叶片和受瓜类尾孢感染的具有不同病变程度的甜瓜叶片在380~1 000和900~1 700 nm的高光谱图像,选取感兴趣区域并获取相应的平均光谱反射率,比较发现健康叶片和不同病变程度叶片染病区域的平均反射率差异显著。在540 nm处附近,健康叶片和病变程度轻微的叶片的光谱具备波峰形态,随着病变程度增加,波峰逐渐消失;在700~750 nm处附近,叶片反射率曲线急剧上升,出现绿色植物光谱曲线显著的“红边效应”特征;750~900 nm范围,健康叶片与轻微病变区域的光谱反射率变化趋于平稳,而其他病变区域的反射率呈上升趋势,且健康叶片的反射率高于病变区域,反射率随病变程度增加而下降,这一变化规律一直持续到近红外波段的900~1 350 nm范围。运用主成分分析、最小噪声分离法观察叶片早期病变的特征,经主成分分析和最小噪声分离法处理后,特别是对于早期病变,样本受感染后发病的区域更为明显。基于高光谱图像提取的前三个主成分得分绘制三维散点图,虽然不同病变程度的部分样本有重叠,但病变样本与健康样本的分布区分明显。应用K-近邻法和支持向量机方法建立叶片病变判别模型,结果显示：KNN模型对健康样本测试集判别率为98.7%,病变样本的判别率随病变程度加重而逐渐升高;对病变程度较轻样本,支持向量机模型相比于KNN模型而言,判别正确率更高、分类效果更好;总体上,高光谱图像对健康样本的判别率较高（>97%）,可用于健康样本与病变样本的识别,但对不同病变程度的区分效果欠佳。研究结果表明,高光谱成像可用于甜瓜尾孢叶斑病的检测,对不同病变程度的区分效果仍有待提高。     

低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究

开展了低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究。采用卓立汉光公司Image~λ“谱像”系列高光谱相机获取完好的、低温冷冻和机械损伤条件下的光谱波段范围为387～1 035 nm的马铃薯高光谱图像;截取校正后的像素尺寸大小为60×60的马铃薯高光谱中部完好的图像并计算该区域平均反射率值;冻伤的马铃薯样本的反射光谱曲线在440,560和680 nm附近有明显吸收峰;机械损伤样本在560和680 nm附近有明显吸收峰,在680 nm附近吸收峰谷值明显低于冻伤样本;完好的马铃薯样本反射光谱曲线相对较为平滑,在560和680 nm附近未见明显吸收峰;撞伤样本在440,560和680 nm附近存在吸收峰,而在410 nm附近有一个明显的反射峰。四类马铃薯样本的反射光谱曲线特征峰值表现出一定的指纹特性,因而可以被用于后续品质特征检测分析使用。由于仪器或检测环境、光照强弱等因素影响,光谱数据中掺杂噪声,因此采用化学计量学预处理方法消除噪声的影响;随机选取70%的马铃薯四类样本的反射光谱作为训练数据,剩余的30%作为测试集;接着,利用极端梯度提升算法、类型提升算法和轻量梯度提升机算法来获取马铃薯高光谱图像的有效特征波谱,减少高维海量高光谱数据对后续品质分类模型的影响;最后,将提取到的有效特征波长构建马铃薯品质判别模型。在建立的分类模型中,使用的轻量梯度提升机+逻辑斯蒂回归达到最高的判别精度98.86%。该研究为将来高光谱图像成像技术在现代农业生产加工过程中马铃薯品质有效监测与控制提供理论基础和技术支撑。     

不同波长提取方法的高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病的研究

提出了基于连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)、载荷系数法(x-loading weights,x-LW)和格拉姆-施密特正交(gram-schmidt orthogonalization,GSO)提取特征波长的高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病的方法。首先获取380～1 023 nm波段范围内70个健康和70个染病番茄叶片的高光谱图像信息,然后提取健康和染病叶片感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值,建立番茄叶片早疫病的最小二乘-支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)鉴别模型,建模集和预测集的鉴别率都是100%。再通过SPA 、x-LW和GSO提取特征波长(effective wavelengths,EW),并建立EW-LS-SVM和特征波长-线性判别分析(ew-linear discriminant analysis,EW-LDA)鉴别模型。结果显示,每个模型的鉴别效果都很好,EW-LS-SVM模型中预测集的鉴别率都达到了100%,EW-LDA模型中预测集的鉴别率分别是100%, 100%和97.83%。基于SPA, x-LW和GSO所建模型的输入变量分别是4个(492,550,633和680nm),3个(631,719和747 nm)和2个(533和657 nm),较少的特征波长便于实时检测仪器的开发。结果表明,高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病是可行的,SPA,x-LW和GSO都是非常有效的特征波长提取方法。     

竞争性自适应重加权算法和相关系数法提取特征波长检测番茄叶片真菌病害

基于竞争性自适应重加权算法(CARS)和相关系数法(CA)特征波长选择方法,提出了利用可见-近红外高光谱成像技术检测番茄叶片灰霉病的方法。首先获取380～1 023 nm波段范围内80个染病和80个健康番茄叶片的高光谱图像,然后提取染病和健康叶片感兴趣区域(ROI)的光谱反射率值,作为番茄叶片灰霉病鉴别模型的输入来建立支持向量机(SVM)鉴别模型,训练集和验证集的鉴别率都是100%。研究进一步通过CARS和CA提取特征波长,分别得到5个(554, 694, 696, 738和880 nm)和4个(527, 555, 571和633 nm)特征波长,然后分别建立CARS-SVM和CA-SVM鉴别模型。结果显示,CARS-SVM模型中训练集和验证集的鉴别率都是100%,CA-SVM模型中训练集和验证集的鉴别率分别是91.59%和92.45%。以上结果说明了从可见-近红外高光谱图像中提取的光谱反射率值用于检测番茄叶片的灰霉病是可行的。     

高光谱成像技术的油菜叶片氮含量及分布快速检测

应用高光谱成像技术实现了油菜苗-花-角果整个生命期叶片氮含量的快速检测和氮素水平分布的可视化。采集三个生长时期共计420个叶片样本的高光谱图像信息(380～1 030 nm),提取图像中感兴趣区域的平均光谱数据,经过不同光谱预处理后,利用连续投影算法(SPA)选择特征波长,将提取的12个特征波长(467,557,665,686,706,752,874,879,886,900,978和995 nm)作为自变量,叶片氮含量作为因变量,分别建立偏最小二乘法(PLS)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。SPA-PLS和SPA-LS-SVM模型对叶片氮含量的预测相关系数R_P分别为0.807和0.836,预测均方根误差RMSEP分别为0.387和0.358。高光谱图像中的每一个像素点都有对应的光谱反射值,利用结构简单、更易提取回归系数的SPA-PLS模型,快速计算出12个特征波长下高光谱图像中每个像素点对应的氮含量预测值,结合像素点的空间位置生成氮素浓度的叶面分布图。可视化分布图详细且直观的反应出同一叶片内部或不同叶片之间氮含量的差异。结果表明,应用高光谱成像技术分析整个油菜生长期的叶片氮含量及其可视化分布是可行的。