生成式对抗网络的土壤有机质高光谱估测模型

已有的土壤有机质含量估测模型大多以光谱特征波段、线性和非线性模型为基础,较少考虑通过拓展样本数据建模集来提高模型的估测能力。为进一步提高土壤有机质高光谱反演模型估测精度,提出利用生成式对抗网络(GAN)合成伪高光谱数据和有机质含量的动态估测模型。选取湖南省长沙市及周边区域的水稻田为研究对象,采集土样和实测高光谱数据(350~2 500 nm),室内化学测定有机质含量。以高光谱数据和有机质含量为基础,利用生成式对抗网络生成等量新数据, 结合原始数据建模集组成增强建模集。在GAN正式训练中,每轮训练完成后,设置4个观测点(对应增强建模集中含50,100,150和239个生成样本),动态构建交叉验证岭回归(RCV)、偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络(BPNN)土壤有机质含量估测模型(分别简称GAN-RCV,GAN-PLSR和GAN-BPNN),并在相同测试集上实施模型评估。实验结果表明：(1)原始数据建模集上拟合的估测模型中,交叉验证岭回归表现最佳,决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.831 1和0.189 6;(2)GAN的150轮正式训练中,增强建模集上动态构建的GAN-RCV,GAN-PLSR和GAN-BPNN模型性能显著提高,具体表现为：GAN-RCV的R2取得最大值0.890 9(RMSE 0.153 7)、最小值0.850 5 (RMSE 0.18)与平均值0.868 7(RMSE 0.168 6),最大R2比建模集上拟合的RCV提高了7.2%(RMSE降低了18.9%),GAN-PLSR获得R2最大值0.855 4(RMSE 0.176 9)、最小值0.727 0 (RMSE 0.243 2)与平均值0.780 1 (RMSE 0.217 7),最大R2比建模集上拟合的PLSR提高了20.6%(RMSE降低了29.5%),GAN-BPNN表现最佳,R2取得最大值0.905 2(RMSE 0.143 3)、最小值0.801 7(RMSE 0.207 3)与平均值0.868 1(RMSE 0.168 6),最大R2比建模集上拟合的BPNN提高了30.8%(RMSE降低了44.5%);(3)随着增强建模集中生成样本数量增加,模型精度提升效果呈先升后降趋势,4个观测点中第3个观测点的模型性能提升最显著。充分的实验表明：基于GAN动态构建的有机质含量估测模型显著改善了模型预测性能。依据测试集上的评估结果,可择优使用最佳模型进行后续土壤有机质含量估测。     

基于比值导数法的棉花蚜害无人机成像光谱监测模型研究

蚜虫是棉花的主要害虫之一,我国棉花产量每年因蚜虫危害造成的损失高达5%～10%。田块尺度的棉花蚜害空间分布监测可以辅助精准定量施药,减少环境污染。利用无人机搭载成像光谱仪获取的“图谱合一”的遥感数据因其具有分辨率高、时效性高、成本低等优势,可为作物病虫害监测提供了重要数据源。比值导数法模型简洁,运行效率高,结果精确,可以有效的应用于遥感反射率光谱解混处理,提取对目标信息较为敏感的波段,为构建虫害监测模型提供了有效的手段。因此本研究选择棉花典型生产区新疆库尔勒地区为实验区,开展以下工作: （1）以低空无人机搭载成像光谱仪获取棉花蕾期冠层成像光谱影像,结合地面调查数据,获取76个样点光谱数据及蚜害严重度(包含健康植株16个,蚜害严重度1～4级每级选取15个);(2)分析不同蚜害严重度棉花冠层光谱的特征,并利用比值导数法筛选出对蚜害胁迫敏感的光谱波段,分别为514,566和698 nm波段; (3)构建基于三个敏感波段的光谱反射率、比值导数光谱值的一元线性回归和偏最小二乘法的蚜害严重度估测模型。结果表明：(1)蚜害对棉花冠层的光谱反射率有显著影响。棉株受蚜害胁迫越严重,其在可见光区域的反射率越高,近红外波段反射率越低,发生红边区域“蓝移”;（2）比值导数法可有效提取蚜害棉花冠层光谱敏感波段,所筛选的514,566和698 nm三个波段与相关系数法所筛选的敏感波段一致;(3)利用敏感波段比值导数光谱值所构建的蚜害严重度估测模型精度优于敏感波段光谱反射率所构建的模型, 其中698 nm波段构建的模型精度最佳（R2=0.597, RMSE=0.91）; (4)三个敏感波段的比值导数光谱值所构建的偏最小二乘多元回归模型精度优于单个波段比值导数光谱值所构建的模型（R2=0.612, RMSE=0.89）;(5)基于比值导数法的棉花蚜害无人机成像光谱监测模型可以获取田块尺度的不同严重度蚜害空间分布图,对于精准定量施药有重要的指示意义。     

高光谱成像的机采籽棉杂质分类检测

机采籽棉杂质分类检测为调整棉花清理机械加工参数和工序提供参考依据,对提升皮棉品质具有重要意义。但由于籽棉棉层分布不均匀,使得图像检测难度增大,使用传统的检测方法无法有效检测各类杂质。采用高光谱成像方法对机采籽棉中的棉叶、棉枝、地膜和铃壳（内外）五种杂质进行分类判别检测。首先采集120个机采籽棉样本的高光谱图像,选取感兴趣区域获取平均光谱曲线。发现由于物质构成的差异,不同杂质体现出不同的吸收和反射特性,不同种类物质之间的光谱差异大于同类物质。对提取的平均光谱曲线进行主成分分析（PCA）,结果显示棉花、残膜和铃壳外与其他三类相比,有较好的聚集性和可分性,但是棉叶、铃壳内和棉枝三类相互叠加在一起,空间分布存在严重交叉重叠。以提取的平均光谱曲线为训练样本,选择线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和神经网络（ANN）三种分类判别算法,对算法参数进行寻优,并建立机采籽棉杂质分类判别模型。其中,经过LDA模型降维后的样本空间较PCA表现出了更好的聚集性和可分性,采用正则化防止过拟合,得到训练集准确率为86.4%,测试集准确率为86.2%;SVM模型的参数寻优结果为C=105,g=0.1,其训练集准确率为83.42%,测试集准确率为83.40%;ANN模型参数寻优得到隐含层数和神经元个数分别为2和17,训练集准确率为82.9%,测试集准确率为81.8%。对三种模型的分类效果和检测用时进行比较,LDA模型结果最优。通过对高光谱图像进行像素等级分类判别,结果显示棉花识别效果较好,植物性杂质都被有效检测,但是地膜和棉花存在误识别,分类效果与杂质光谱的分类判别模型结果一致。因此,采用高光谱成像技术可以快速、无损的检测和识别籽棉杂质,为棉花加工装备提供反馈参数,对棉花加工机械化和智能化有重要意义。     

高光谱数据的刚竹毒蛾虫害程度检测

刚竹毒蛾虫害检测对毛竹的生长和竹业的发展起着至关重要的作用。根据高光谱冠层光谱信息与刚竹毒蛾虫害程度之间的关系,提取冠层光谱中与虫害紧密相关的特征波长、指数以及光谱参数等,利用Fisher判别分析法建立刚竹毒蛾虫害程度检测模型。分别以原始光谱的400～508,586～693和724～900 nm处的波长、包络线去除光谱的400～756 nm之间的特征波长、9种冠层光谱植被指数和7种冠层特征光谱参数作为Fisher判别函数自变量,构建判别函数。收集300组毛竹叶片虫害样本数据,随机划分为210组建模集与90组验证集,根据检测精度、Kappa系数以及判定系数R2作为检验标准,对建立的判别函数进行效果评价与对比。结果表明,以原始光谱、去包络线光谱、冠层指数、光谱参数为自变量建立的Fisher判别函数的检验精度分别为：84.4%,81.1%,79.7%,78.7%;Kappa系数分别为：0.79,0.74,0.74,0.76;R2分别为：0.89,0.88,0.88和0.85。由此可知,Fisher判别分析模型建立的函数具备很好的刚竹毒蛾虫害程度检测能力,而且基于冠层原始光谱建立的判别函数检测效果最佳。根据高光谱数据的冠层原始光谱建立的判别函数对福建省顺昌县大干镇武坊村的洋门和土垅村的上湖竹林进行刚竹毒蛾虫害程度检测。检测结果为：上湖两个样区的竹林以健康为主。洋门两个样区虫害程度以中度和重度为主。因此基于无人机高光谱遥感对于刚竹毒蛾虫害的大面积检测具有可行性,该方法可为虫害检测的探究提供参考,为基于冠层遥感虫害检测贡献理论支撑。     

隐性字迹的快速光谱显现与高光谱分类技术研究

擦除、密写、掩盖等隐性字迹的快速、无损显现与检验是法庭科学文件检验领域的研究难点。当前多采用切换多波段光源与滤光片的方法对隐性字迹进行显现,但对隐性字迹显现的光谱学机理分析较少,因此隐性字迹的显现效率与检验成功率均不高。为提高擦除、密写、掩盖三类隐性字迹的显现效率与检验精度,通过测量字迹的激发与荧光光谱、反射与透过光谱、微观形貌,对其显现机理与快速显现方法进行深入研究。并且基于液晶可调谐滤光器（LCTF）的高光谱成像技术与支持向量机（SVM）分类算法,提出一种对隐性字迹同时显现与分类的快速检验方法。晨光与百乐可擦笔字、荧光密写笔、柠檬汁均可在365 nm长波紫外光激发下发出较强荧光,其中可擦笔和柠檬汁的荧光波长为716 nm左右,荧光密写笔荧光波长为447 nm。此外,采用254或365 nm波长对柠檬汁隐性字迹进行紫外反射成像也可有效显现柠檬汁字迹。掩盖字迹的研究中发现,在700～2 500 nm红外波段,走珠笔、记号笔、可擦笔字迹透过率在60%以上,而中性笔字迹透过率在20%以下。因此,采用近红外波段850 nm成像有效显现了百乐走珠笔所覆盖的晨光中性笔字迹。同时,采用LCTF高光谱相机对三类隐性字迹在400～720 nm范围进行步长为5 nm的高光谱成像,并通过SVM分类算法对图像中不同笔迹成分进行同时显现和分类,分类总精度达99.284 4%,Kappa系数达0.959 1。以365 nm波长光源作为激发光进行光致发光成像可有效显现擦除与密写字迹。由于不同墨迹在近红外波段反射率差异较大,近红外成像可以有效显现掩盖字迹。基于LCTF高光谱成像的SVM分类技术可实现不同类别隐性字迹的同时显现与分类,并且有较高的显现效率与分类精度。     

基于光谱-空间特征的黄茶多酚含量估算模型

茶多酚是黄茶中的重要成分之一,具有保健和药用功效。准确估测茶多酚含量对茶叶品质鉴定和定量分析具有重要的意义。学者们已经利用电子鼻、电子舌、高光谱和近红外技术开展了茶多酚的估测研究,取得了良好的效果。然而,由于缺乏空间特征,难以满足黄茶内外品质综合判断的要求。随着高光谱成像系统的发展,尽管基于灰度共生矩阵的茶叶成分估测已经被证实取得较好的效果,但在实际应用中仍然存在一些障碍。一方面,分辨率较低时,图像的纹理特征不会有显著差异,并且少数特征无法充分地解译高光谱图像,从而导致模型估测效果较差。另一方面,分辨率较高时,特征的增加会导致模型更复杂。因此,在保留高光谱图像原始信息的前提下,有必要进一步挖掘高光谱图像的潜在特征,尤其是纹理的细节部分。因此,提出了一种融合光谱和空间特征的模型来提高茶多酚估测的准确性。首先,利用连续小波变换提取光谱信息的小波系数;其次,根据不同尺度的小波系数能量优选小波系数特征,分别是第4尺度的959和1 561 nm,第5尺度的1 321,1 520和1 540 nm,以及第6尺度的1 202和1 228 nm;再者,基于小波系数能量之和优选2个特征波长,分别是1 102和1 309 nm;然后,根据特征波长对应的高光谱图像分别提取灰度共生矩阵和小波纹理。最后,分别利用小波系数特征、灰度共生矩阵、小波纹理和他们的组合构建黄茶多酚含量的估测模型。通过对五种黄茶的分析和验证,比较基于不同特征的不同模型估测效果,包括偏最小二乘回归、支持向量回归和随机森林方法。结果表明,融合小波系数特征,共生矩阵和小波纹理的支持向量回归模型效果最佳,校正集的R2为0.933 0,验证集的R2为0.823 8。因此,所提出的模型能有效的提高茶多酚含量的预测精度,为预测茶叶的其他成分提供了技术基础。     

基于无人机高光谱特征参数和株高估算马铃薯地上生物量

地上生物量（above-ground biomass, AGB）是评价作物长势及其产量估测的重要指标,对指导农业管理具有重要的作用。因此,快速准确地获取生物量信息,对于监测马铃薯生长状况,提高产量具有重要的意义。于马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期、成熟期获取成像高光谱影像、实测株高（heigh, H）、地上生物量和地面控制点（ground control point, GCP）的三维空间坐标。首先基于无人机高光谱灰度影像结合GCP生成试验田的DSM（digital surface model, DSM）,利用DSM提取马铃薯的株高（H_dsm）;然后利用无人机高光谱影像计算一阶微分光谱、植被指数和绿边参数,进而分析高光谱特征参数（hyperspectral characteristic parameters, HCPs）和绿边参数(green edge parameters, GEPs)与马铃薯AGB的相关性,每个生育期筛选出相关性较高的前7个高光谱特征参数和最优绿边参数(optimal green edge parameters, OGEPs);最后基于HCPs,HCPs加入OGEPs,HCPs加入OGEPs和H_dsm的组合利用偏最小二乘回归（partial least square regression, PLSR）和随机森林（random forest, RF）估算不同生育期的AGB。结果表明：（1）提取的H_dsm与实测株高H高度拟合（R2=0.84,RMSE=6.85 cm,NRMSE=15.67%）;（2）每个生育期得到的最优绿边参数不完全相同,现蕾期、块茎增长期和淀粉积累期OGEPs为R_sum,块茎形成期和成熟期OGEPs分别为Dr_min和SDr;（3）与仅使用HCPs估算AGB相比,使用HCPs加入OGEPs,HCPs加入OGEPs和H_dsm在马铃薯不同生育期可以提高AGB估算精度,且以后者为自变量提高精度的幅度更大;（4）每个生育期利用PLSR和RF估算AGB的建模和验证R2从现蕾期到块茎增长期呈上升趋势,随后开始降低,整体上R2呈先上升后下降的趋势,通过PLSR方法构建的估算AGB模型效果优于RF方法,其中块茎增长期表现效果最好。因此,高光谱特征参数中结合最优绿边参数和株高,并使用PLSR方法可以改善马铃薯AGB的估算效果。     

基于高斯回归分析的水稻氮素敏感波段筛选及含量估算

水稻氮素含量的准确监测是稻田精准施肥的重要环节,水稻叶片氮素含量发生变化会引起叶片、冠层的光谱发射率发生变化,高光谱遥感是目前作物氮素无损监测的关键技术之一。以2018年-2019年湖北监利两年水稻氮肥试验为基础,分别获取水稻分蘖期、拔节期、孕穗期、扬花期、灌浆期五个生育期水稻叶片和冠层两个尺度的高光谱反射率数据及对应的叶片氮素含量数据,利用单波段原始光谱和一阶导数光谱的相关性分析、高斯过程回归（GPR）等方法筛选水稻全生育期叶片及冠层尺度氮素敏感波段。针对敏感波段,利用单波段回归分析、随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）、高斯过程回归-随机森林（GPR-RF）、高斯过程回归-支持向量回归（GPR-SVR）和GPR构建水稻氮素监测模型,并进行精度对比,以确定水稻叶片在各生育期的氮素估算最佳模型。结果表明：GPR筛选的敏感波段符合水稻氮素含量及光谱变化的规律。相同条件下,叶片模型精度整体高于冠层模型。相关性分析模型中,叶片尺度原始光谱模型更好,冠层尺度刚好相反,冠层一阶导数光谱可以减弱稻田背景噪声的影响。其中,叶片最佳模型建模集R2为0.79,验证集R2为0.84;冠层最佳模型建模集R2为0.80,验证集R2为0.77。与相关性回归分析模型相比,机器学习模型受生育期影响小（R2>0.80,NRMSE<10%）。其中,RF比SVR更适合对GPR敏感波段建模,GPR-RF模型可以用1.5%左右的波段达到RF模型使用全部波段的精度。五种方法中,GPR模型对生育期敏感度最低、叶片及冠层尺度效果都很好(R2>0.94,NRMSE<6%)。且与其他四种机器学习方法相比,GPR模型可有效提高冠层氮素含量估算的精度和稳定性（R2增加0.02,NRMSE降低1.2%）。GPR方法可为筛选作物氮素高光谱敏感波段、反演各生育期叶片及冠层氮素含量提供方法参考。     

基于PCA的土壤Cd含量高光谱反演模型对比研究

土壤重金属污染对人类健康造成了极大的威胁,如何快速摸清土壤污染情况尤为重要。高光谱遥感具备光谱分辨率高,快速无损等优势,使其在土壤组分反演方面具有巨大的潜力。针对高光谱信息冗余及光谱变换对土壤镉（Cd）含量估算的影响进行分析,并利用变换前后的高光谱数据对比研究了不同高光谱模型对土壤Cd含量反演的性能。首先利用等离子体质谱法和FieldSpec4地物光谱仪收集了56组土壤样品的Cd含量和对应的高光谱曲线（350～2 500 nm）;为了弱化光谱测定中光亮变化和土壤表面凹凸对实验结果的影响,研究对高光谱数据进行倒数对数预处理;考虑到高光谱数据中存在大量的信息冗余,研究采用了主成分分析（PCA）对高光谱数据进行降维处理并最终保留了前12个主成分量作为特征变量。针对高光谱反演模型,研究选择了偏最小二乘（PLSR）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）四种回归模型建立PCA主成分与Cd含量之间的关系;最后,研究选取了决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和RPD三种精度评估指标评估回归模型的拟合精度,结果表明针对光谱采用PCA波段降维的方法处理后,选取的12个主成分对变化前后的光谱累计贡献率均达到99.99%,作为模型的输入变量,四种模型均具有一定的预测能力。无论光谱变换与否,PCA-RF反演模型的预测能力均为最好（R2分别为0.856和0.855,RPD均高达3.39）。利用PCA对高光谱数据降维处理可以有效降低高光谱数据冗余,有力的保证模型的预测能力。以PCA筛选出的主成分量可以作为模型极好的输入变量,以RF为基础的高光谱反演模型在反演土壤Cd含量时具有最佳效果,可为该区域及类似地区的土壤重金属污染物反演提供新的方法支撑。     

高光谱数据对损伤长枣的检测判别

灵武长枣作为宁夏优势特色枣果,具有重要的经济社会价值和科学研究意义。利用可见近红外(Vis/NIR)高光谱成像系统采集60颗完整长枣光谱图像,然后利用损伤装置对60颗完整长枣进行损伤实验,最终得到60颗损伤（内部瘀伤）长枣,高光谱成像系统采集损伤后五个时间段（损伤后2,4,8,12和24 h）长枣的光谱图像。对采集的长枣光谱图像用ENVI软件提取感兴趣（ROI）区域,并计算完整长枣和每个时间段长枣的平均光谱值。原始光谱利用Savitzky-Golay平滑的一阶导数（SG-1）和二阶导数（SG-2）、标准正态变换（SNV）和去趋势（Detrending）、以及SNV-SG-1、SNV-SG-2、Detrending-SG-1、Detrending-SG-2算法进行预处理,原始光谱和预处理光谱建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）分类模型。选择最优的预处理光谱数据,利用连续投影算法（SPA）、间隔随机蛙跳（IRF）、无信息消除变量（UVE）、变量组合集群分析法（VCPA）、区间变量迭代空间收缩法（IVISSA）和IRF-SPA、UVE-SPA、IVISSA-SPA等算法进行特征变量选择,对选择的特征变量建立PLS-DA、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类判别模型。结果表明,在原始光谱建立的PLS-DA模型中,模型校正集和预测集准确率分别为82.96%和90%。光谱经过预处理后得到SNV-SG-2-PLS-DA为最优分类判别模型,模型校正集和预测集准确率分别为91.11%和96.67%。在特征变量建立的分类模型中,SNV-SG-2-UVE-PLS-DA模型校正集和预测集准确率分别为86.3%和94.44%;SNV-SG-2-SPA-LDA模型校正集和预测集准确率分别为86.3%和83.33%;SNV-SG-2-UVE-SVM模型校正集和预测集准确率分别为77.78%和71.11%。对于分类模型来说线性分类模型（PLS-DA、LDA）分类结果优于非线性分类模型（SVM）分类结果,在线性分类模型结果中PLS-DA优于LDA分类结果,PLS-DA可以更好的提供分类效果。研究表明,利用高光谱结合偏最小二乘判别分析分类模型,可以有效的实现灵武长枣损伤后随时间变化的快速检测,为灵武长枣在线检测提供理论依据。