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。     

高光谱参数和逐步判别的苎麻品种识别

为了探讨基于高光谱的苎麻品种识别和分类的方法，在大田栽培条件下，采集了4个不同基因型苎麻品种共927个叶片高光谱数据。根据苎麻叶片高光谱反射曲线，选择了2组特征参数： 基于高光谱波形峰谷反射率和位置参数(V1组)、基于偏度和峰度参数(V2组)。运用逐步判别的方法，通过设置不同F值筛选不同个数的变量，分别建立基于2组特征参数的多个Fisher线性判别函数，并从计算量、正确率和稳定性三方面对所建立的判别函数进行分析比较。结论： (1)所有组合的判别函数总体平均正确率为91.1%，标准差总体均值为1.2%；(2)综合权衡，在所有组合中，V2组且14≥变量个数n≥8判别效果最好--计算量中等，正确率和稳定性均高于平均值，其中，13个变量的Fisher判定函数平均正确率最高有94.2%，标准差最低为0%；(3)若优先考虑正确率，V1组且22≥变量个数≥15正确率最高，平均正确率最大有95.5%，但计算量比较大，稳定性中等，标准差最低为0.9%。研究表明，利用高光谱参数结合逐步判别方法识别苎麻品种是可行的。     

基于LIBS与化学计量学的植物叶片分类研究

激光诱导击穿光谱（LIBS）是一种高效快速的光谱采集手段,可应用于各类物质的元素分析工作中。线性判别分析（LDA）与支持向量机（SVM）是化学计量学中两种常用的有监督算法,均通过对已知不同种类的样本数据进行学习建模,进而实现对未知类别数据的归类。为了实现LIBS技术对有机物的高准确率识别,将这两种算法应用到LIBS光谱数据的分类中。实验利用波长为1 064 nm的纳秒激光烧蚀女贞、珊瑚树、竹子三种植物的叶片,并采集每种树叶220～432 nm波段的100组光谱数据。通过对300组样本的原始光谱数据进行主成分提取,由第一主成分（PC1）和第二主成分（PC2）的得分图得出三种植物光谱的相似度非常高。然后,利用每种叶片70组样本的光谱数据作为训练集建模,其余30组光谱数据作为测试集来进行树叶种类的预测识别。将PCA对原始光谱数据提取得到的前20个主成分作为LDA与SVM建模的属性值。对于LDA算法,将属性值分析后得到前两个判别函数值,通过聚类分析发现不同种类的植物叶片光谱数据在空间上的分离效果较好,同一种类基本聚集在一起。再借助马氏距离可得到测试集的平均分类正确率为96.67%。与此类似,使用SVM方法对训练集样本的数据进行学习得到分类超平面,对测试集的平均分类正确率达到98.9%。研究结果表明,经过PCA对数据的预处理,再结合LDA,SVM这两种方法可实现LIBS技术应用于复杂有机物的快速准确分类,并且PCA与SVM结合的分类正确率更高。该方法可在食品快速溯源、生物组织原位鉴别、有机爆炸物远程分析等领域应用。     

基于高光谱的番茄叶片斑潜蝇虫害检测

番茄植株在生长过程中受病虫害的侵染,将导致番茄减产和种植户的经济效益降低,该研究用高光谱技术结合化学计量学方法,实现了番茄叶片斑潜蝇虫害的快速识别。搭建了简易的高光谱成像系统,包括光源单元、高光谱图像采集单元和数据处理单元,用该系统获取番茄叶片的高光谱图像,对高光谱图像进行校准,并从每一幅图像中提取光谱信息。分别采用了光谱角匹配(SAM)分析方法和光谱红边参数判别分析(DA)方法识别番茄叶片斑潜蝇虫害。在SAM分析中,对高光谱数据进行了归一化预处理,以消除多余信息,增加样品之间的差异。比较了以不同番茄叶片样品的反射光谱作为测试光谱时,虫害识别效果的差异,当以受到斑潜蝇侵染的番茄叶片的平均反射光谱作为测试光谱时,虫害识别的正确率较高,达到96.5%。在光谱红边参数判别分析中,从光谱数据中提取了红边位置、红边振幅、最小振幅、红边面积、红谷位置和红边振幅/最小振幅6组红边信息,利用判别分析方法建立番茄叶片斑潜蝇虫害的判别模型,比较了距离判别、Fisher判别、Bayes判别分析方法的判别效果,使用距离判别分析建模的判别正确率最低,判别正确率为88.0%,使用Fisher判别分析建模的效果最佳,判别正确率为96.0%。研究结果表明,采用高光谱技术识别番茄叶片斑潜蝇虫害具有可行性。     

基于叶绿素荧光光谱技术的茶叶藻斑病模型研究

茶叶是我国重要的经济作物,对茶叶病害的及早发现与诊断,有利于农业生产者及时采取有效的防护措施。为了实现对茶叶病害的准确判别,采用叶绿素荧光光谱对茶叶的光谱特性展开研究。实验采集了健康茶叶样本90片,藻斑病轻度病害叶片90片,藻斑病重度病害叶片90片,并根据Kennard-Stone算法将样本数按3∶1划分训练集和预测集样本数,其中校正集为200个、验证集为70个。采用叶绿素荧光光谱采集系统对茶叶藻斑病、正常叶片进行光谱采集,其中采集参数设置为：积分时间20 ms,激光功率40 mW。分别分析了患病叶片和正常叶片的光谱响应特性,总体上看,三种叶片光谱主要存在吸收强度差异,光谱走势基本一致。在685和740 nm附近存在叶绿素的荧光峰,其差异主要表现在正常叶片光谱较另外两种叶片光谱吸收强度较高,而重度病害强度最低。然后使用多项式平滑（Savitzky-Golay）对原始光谱进行平滑和降噪处理,建立了偏最小二乘判别模型（PLS-DA）,在PLS-DA建模集模型中,误判样品数为3个,误判率为3%;PLS-DA预测集模型中,误判样品个数为5个,误判率为7.1%。然后建立4种不同核函数的支持向量机模型进行比较得到,由RBF作为核函数,经主成分分析法(PCA)降维后的变量建立的SVM模型误判率最低,准确率达到95.72%,最后采用PCA结合线性判别分析方法（LDA）建立的模型效果最好,准确率达到98.9%。其中最优主成分数的选取由留一验证法取得,选用前10个主成分进行建模时,交叉验证准确率最高,达98%。通过模型对比得到PLS-DA建模集和预测集精度都达到90%以上,以四种核函数建立的支持向量机模型中,径向基核函数模型效果较优,达到95.72%。经主成分分析后建立的LDA效果最好,识别率为98.9%。该研究采用叶绿素荧光光谱结合化学计量学对茶叶病害进行识别,为茶叶病害的快速、准确预测提供一种新方法。     

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。     

基于近红外光谱和化学计量学的驴肉鉴别方法研究

驴肉具有极高的食用价值,资源的缺乏使其价格持续走高,由此引发的欺骗和掺假亟待解决。选取了不同部位(脖子、肋板、后墩和腱子)的驴肉样品(n=167)及牛肉(n=47)、猪肉(n=51)和羊肉(n=32)样品在4 000~12 500cm-1光谱范围上建立了驴肉的近红外光谱鉴别模型。比较了马氏距离判别分析、簇类独立软模式分类法、最小二乘-支持向量机方法分别结合平滑(5点、15点及25点)、一阶和二阶微分、多元散射校正和标准归一化的光谱预处理方法对肉块样品及大中小三个不同粉碎粒径(7,5,3mm)肉糜样品的分类模型结果发现,原始光谱前11个主成分得分作为输入的马氏距离判别及前6个主成分作为输入的最小二乘-支持向量机肉块样品分类模型较优,校正集和预测集正确率分别为100%和98.96%;原始光谱前5个主成分作为输入的LS-SVM大粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集判别正确率为100%和97.53%;原始光谱前8个主成分得分作为输入的簇类独立软模式分类法中粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集的判别正确率均为100%;而对于小粒径肉糜样品,原始光谱前7主成分输入的马氏距离判别和前9主成分输入的簇类独立软模式分类法模型均得到了校正集和预测集100%的判别正确率。以上模型中的驴肉样品均得到了100%的判别正确率。研究结果表明,使用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法鉴别驴肉是可行的。     

基于广义判别分析的光谱分类

提出了基于广义判别分析(generalized discriminant analysis, GDA)方法对恒星(Star)、星系(Galaxy)和类星体(Quasars)的光谱进行分类。广义判别分析将核技巧与Fisher判别分析结合起来,通过非线性映射将样本集映射到高维特征空间F,在F空间中进行线性判别分析。实验对比了LDA, GDA, PCA, KPCA算法对于恒星、星系和类星体的光谱分类性能。结果表明基于GDA的算法对于这3种类型光谱的分类正确率最高,LDA次之;尽管KPCA也是一种基于核的方法,但是选择主成分个数较少时效果较差,甚至低于LDA;基于PCA的分类效果最差。     

近红外透射光谱结合判别分析方法在汽车制动液品牌与新旧鉴别中的应用研究

采用近红外透射光谱研究了汽车制动液品牌及新旧的鉴别。采集宝马(BMW),丰田(Toyota),沃尔沃(Volvo)以及嘉实多(Castrol)四种品牌的汽车制动液全新样本以及用过的样本的透射光谱。分别对每一种品牌下全新与用过汽车制动液样本的光谱数据进行主成分分析(PCA),主成分得分图表明不同品牌制动液以及该品牌下全新样本以及用过的样本能够被较好的区分,其光谱特性存在差异。基于主成分载荷(Loadings)进行特征波数选择,偏最小二乘判别分析(PLS-DA),线性判别分析(LDA),簇类独立软模式法(SIMCA),k最邻近分类算法(KNN),随机森林(RF),误差反向传播人工神经网络(BPNN),径向基神经网络(RBFNN),极限学习机(ELM),支持向量机(SVM),最小二乘支持向量机(LS-SVM)等判别分析方法用于建立基于特征波数的判别分析模型,判别模型的建模集和预测集判别正确率均略低于或达到了100%。与其他三种品牌汽车制动液相比,嘉实多全新样本与用过样本的差异较小,KNN与LS-SVM模型的建模集正确率均低于100%。结果表明,近红外透射光谱结合特征波长选择以及判别分析模型对不同品牌制动液以及同一品牌下全新样本以及用过的样本进行识别是可行的,为开发在线或便携式仪器提供理论支持。     

基于中红外光谱技术鉴别转基因大豆的方法研究

转基因技术对于实现粮食增产,保护生物多样性,减少化学农药使用量等方面有着重大意义,但也可能存在一定的安全隐患。因此,转基因作物检测鉴别技术的研究愈发受到重视。本文采用中红外光谱分析技术,研究对不同品种的转基因大豆及其亲本进行鉴别的可行性。实验采集了三种不同的非转基因大豆亲本(HC6, JACK和W82)及其转基因大豆品种在3 818～734 cm-1范围内的光谱信息。采用偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)进行判别分析,三种大豆的建模集的判别正确率分别为96.67%, 96.67%和83.33%,预测集的判别正确率分别为83.33%, 85%和85%。研究中采用X-loading weights、变量投影重要性(variable importance in the projection,VIP)和二阶导数(second derivative,2-Der)三种特征波数选择方法对光谱数据进行处理,并根据得到的特征波数分别建立PLS-DA模型进行判别分析,三种大豆的建模集和预测集的判别正确率均超过76.67%和75%。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)和独立组分分析(independent component analysis,ICA)两种特征信息提取方法对光谱数据进行处理,分别建立PCA-PLS-DA和ICA-PLS-DA模型进行判别分析,三种大豆的建模集和预测集的判别正确率均超过80%和75%。研究表明中红外光谱分析技术可以较为准确地鉴别非转基因亲本与转基因品种,为转基因大豆的无损鉴别提供新的思路。同时结合特征波数选择方法与特征信息提取方法可以有效地降低模型复杂度,减少程序运算量。     

基于高光谱的工夫红茶发酵品质程度判别方法

发酵作为影响红茶品质形成的重要流程,发酵品质程度的判断主要基于人工经验,难以实现准确客观的评价。该研究主要针对于工夫红茶发酵工序,以不同发酵时序下的样品为对象,利用高光谱检测技术并结合化学计量学方法,对制备的不同发酵程度的样本进行无损检测和智能判别。首先利用高光谱成像仪（400～1 000 nm）采集工夫红茶发酵样品的高光谱数据,并根据气温、茶叶嫩度、萎凋情况、揉捻过程、发酵叶颜色及香气等现场生产信息,将6个不同发酵时序下的样本,根据发酵程度依次划分为3类（轻度发酵、适度发酵、过度发酵）。为了降低采集高光谱信息时因培养皿中发酵叶的不平整而产生的散射现象对光谱数据的影响,选取标准正态变量变换算法（standard normal variate,SNV）与多元散射校正算法（multiplicative scatter correction,MSC）对全波段光谱进行预处理,将预处理后的光谱数据进行主成分分析（principal components analysis,PCA）,分别得到前3个主成分的三维载荷图,根据样本在图中的空间分布特征,因而选择效果较好的SNV预处理方法。以全波段光谱最优主成分作为模型输入量,建立邻近算法(K-nearest neighbor,KNN)、随机森林（random forests,RF）、极限学习机（extreme learning machine, ELM）判别模型,识别率分别为63.89%,94.44%和86.11%,结果表明,非线性模型（RF、ELM）识别率较高,其中RF模型性能优于ELM模型。为比较基于全波段与特征波长建立的工夫红茶发酵品质程度模型判别效果,采用连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）提取31个特征波长进行PCA降维处理,以特征波长最优主成分作为模型输入量,构建SPA-KNN,SPA-RF和SPA-ELM判别模型,识别率分别为83.33%,91.67%和91.67%。通过SPA对变量筛选后,SPA-KNN和SPA-ELM模型性能明显提高,SPA-RF模型识别准确度略有下降。与特征波长建立的模型相比,全波段建立的RF模型性能最佳,对工夫红茶轻度发酵、适度发酵、过度发酵的判别率分别达到了100%,83.33%和83.33%。研究结果为推进红茶智能化、数字化加工的实现,提供了理论基础和科学依据。     

Detection of Apple Marssonina Blotch with PLSR,PCA, and LDA Using Outdoor Hyperspectral Imaging

In this study, hyperspectral images were used to detect a fungal disease in apple leaves called Marssonina blotch(AMB). Estimation models were built to classify healthy, asymptomatic and symptomatic classes using partial least squares regression(PLSR), principal component analysis(PCA), and linear discriminant analysis(LDA) multivariate methods. In general, the LDA estimation model performed the best among the three models in detecting AMB asymptomatic pixels, while all the models were able to detect the symptomatic class. LDA correctly classified asymptomatic pixels and LDA model predicted them with an accuracy of 88.0%. An accuracy of 91.4% was achieved as the total classification accuracy. The results from this work indicate the potential of using the LDA estimation model to identify asymptomatic pixels on leaves infected by AMB.     

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。     

基于机器学习的水体化学需氧量高光谱反演模型对比研究

化学需氧量（COD）是水体有机污染的一项重要指标,如何快速准确检测水体的COD含量尤为重要。机器学习在水质反演领域应用日益增多,并取得了较多的研究成果,高光谱遥感具有光谱空间分辨率高、成像通道多等优势,使其在水体COD反演方面有着极大的潜力。利用不同的高光谱预处理方法对原始高光谱数据进行处理,并利用处理前后的高光谱数据对比研究了不同机器学习模型、不同高光谱预处理方法对水体COD的反演性能。首先利用ZK-UVIR-I型原位光谱水质在线监测仪在扬州宝带河实地收集了1 548组COD和对应的高光谱数据（400~1 000 nm）样本,为降低光谱噪音干扰以及消除光谱散射影响,分别使用Savitzky-Golay（SG）平滑、多元散射校正数据（MSC）以及SG平滑结合MSC对原始光谱进行预处理。其次,将样本集随机划分为训练集和测试集,其中训练集占比80%,测试集占比20%。对预处理后的训练集全波段光谱基于线性回归、随机森林（random forest）、AdaBoost、XGBoost四种机器学习方法建立COD高光谱反演模型,并选取了决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、相对分析误差（RPD）三种指标在测试集数据中评估高光谱反演模型的精度。结果表明,随机森林、AdaBoost、XGBoost均优于线性回归,无论光谱处理与否,通过XGBoost建立的反演模型预测能力均为最佳,其中使用XGBoost对经过SG平滑和MSC处理后的光谱数据进行建模的反演模型精度最高,其R2达到0.92,RMSE为7.1 mg·L-1,RPD为3.4。考虑到原始光谱可能存在冗余,通过主成分分析法（PCA）对经过SG平滑和MSC处理后的光谱进行降维,并选取累计贡献率达到95%的前十个主成分作为模型的输入变量。通过XGBoost建立反演模型,结果表明经过PCA后的反演模型不仅精度有所上升,RPD达到3.8,而且模型的训练时间也由72 s缩短到2.9 s。以上研究可为该水域及类似水域的高光谱水质反演模型的建立提供新的方法及思路。     

利用高光谱图像技术评判茶叶的质量等级

针对茶叶品质无损检测时内外品质难以同时兼顾的问题,利用高光谱图像技术检测茶叶质量.设计一套基于光谱仪的高光谱图像系统采集数据;通过主成分分析,从海量数据中优选出三个波长段的特征图像;从每个特征图像中分别提取平均灰度级、标准方差、平滑度、三阶矩、一致性和熵等6个基于统计矩的纹理特征参量,每个样本共有18个特征变量;再通过主成分分析对这18个特征变量进行压缩,提取8个主成分因子建立基于反向传播神经网络的茶叶等级判别模型.模型训练时的总体回判识别率为97%;预测时总体识别率为94%.结果表明,高光谱图像技术可以用于茶叶质量等级水平的评判.