基于高光谱成像技术应用光谱及纹理特征识别柑橘黄龙病

讨论了基于高光谱成像技术光谱及纹理特征在识别早期柑橘黄龙病中的应用。使用一套近地高光谱成像系统采集了176枚柑橘叶片的高光谱图像作为实验样品,其中健康叶片60枚,黄龙病叶片60枚,缺锌叶片56枚。手工选取每幅叶片高光谱图像的病斑位置作为样品感兴趣区域(regions of interest, ROI),计算其平均光谱反射率,并以此作为样品的反射光谱,光谱范围为396～1 010 nm。样品光谱分别经过主成分分析(PCA)及连续投影算法(SPA)进行数据降维,再结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器建立分类模型。相比原始光谱,由PCA选取的前四个主成分及SPA选取的一组最佳波长组合(630.4,679.4,749.4和899.9 nm)建立的模型拥有更好的分类识别能力,其对三类柑橘叶片平均预测准确率分别为89.7%和87.4%。同时,从被选四个波长的每幅灰度图像中提取6个灰度直方图的纹理特征以及9个灰度共生矩阵的纹理特征再次构建分类模型。经SPA优选的10个纹理特征值进一步提高了分类效果,对三类柑橘叶片的识别正确率达到了100%,93.3%和92.9%。实验结果表明,同时包含光谱信息及空间纹理信息的高光谱图像在柑橘黄龙病的识别中显示了很大的潜力。     

基于高光谱图像多光谱参数的草莓成熟度识别

为了建立多光谱参数用于草莓成熟度的自动识别,采用高光谱图像技术,通过提取草莓样本ROI的平均光谱,计算已有的八个成熟度参数Ind1,Ind2,Ind3,IAD,I1,I2,I3,I4的参数值,并结合Fisher线性判别法判断八个参数对于三种成熟度(成熟、接近成熟、未成熟)草莓样本的分类识别效果,发现基于I4参数的线性判别分析模型的识别效果最佳,建模集和预测集识别准确率分别为90%和91.67%;基于草莓样本的光谱特征,提取与草莓成熟度相关的三个波长535,675和980 nm,并基于这三个波长和已有的参数形式,构建了四个用于草莓成熟度检测的新参数：i1,i2,i3,i4,通过Fisher线性判别法判断四个参数的分类识别效果,发现基于参数i1,i2和i4的线性判别分析模型的识别效果均比参数I4好,建模集和预测集识别准确率为95.83%,95.83%,95.83%和95%,95%,96.67%。结果表明新建立的多光谱参数i1,i2和i4可以用于草莓成熟度的自动分类识别,为草莓成熟度的在线检测提供了理论依据。     

基于共焦显微拉曼的柑橘黄龙病无损检测研究

黄龙病危害柑橘果树日益严重,对柑橘黄龙病进行快速检测研究具有重大意义。采用拉曼光谱技术,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法探讨快速诊断柑橘黄龙病及病情类别的可行性。获取柑橘叶片拉曼光谱并进行普通PCR鉴别分为轻度、中度、重度、缺素和正常5类。在715～1 639.5 cm-1范围内采用一阶导,基线校正(Baseline)和多项式拟合三种方法扣除光谱背景,突显叶片拉曼光谱特征峰。多项式拟合方法分别进行了2次,3次和4次拟合,与一阶导和基线校正两种扣除背景方法进行比较,结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立判别模型。经比较发现,多项式拟合方法扣除光谱背景效果均好于另外两种方法,其中用2次多项式拟合的PLS-DA模型的效果最好,预测相关系数(R_P)为0.98,预测均方根误差(RMSEP)为0.67,总误判率最小为0。基线校正扣除光谱背景的LS-SVM模型效果最差,总误判率最大为40%。研究结果表明,利用拉曼光谱技术对柑橘黄龙病进行快速识别研究具有一定的可行性,为柑橘黄龙病无损检测研究提供一种新途径。     

基于卷积神经网络的烟叶近红外光谱分类建模方法研究

卷积神经网络(CNN)在图像分类识别领域应用广泛,但其在近红外光谱分类中的研究还未见报道,对基于CNN的近红外光谱分类建模方法进行了研究。针对近红外光谱数据的特点,提出了一种改进的卷积神经网络建模方法,对CNN经典模型LeNet-5所做改进：①将方形矩阵卷积核改为适用于一维近红外光谱的向量卷积核;②简化网络结构,将LeNet-5结构中C5,F6及输出层改为单层感知机。同时,采用隔点采样的方法对近红外光谱降维,加快收敛速度;并对卷积核尺寸对建模结果的影响进行了研究。以我国东北、黄淮、西南三大烤烟产区的600个中部烟叶样本的近红外光谱为实验对象,建立烟叶产区分类NIR-CNN模型。该模型对训练集和测试集的判别准确率为98.2%和95%。实验结果表明,应用卷积神经网络可对近红外光谱数据准确、可靠地判别分类;烟叶产区NIR-CNN建模方法可为卷烟企业烟叶原料科学合理利用提供指导,为维护卷烟产品的质量稳定有重要意义;基于卷积神经网络的近红外光谱判别方法也可推广到其他农产品的分类应用中。     

掺有植物性填充物牛奶的近红外光谱判别分析

为探索近红外光谱技术在生鲜牛奶掺假检测中的应用, 寻找一种快速的检测方法,以分别掺有植物奶油、植物蛋白、淀粉的牛奶为材料,利用傅里叶变换近红外光谱仪对样品进行扫描并得到光谱数据, 应用Fisher线性判别分析和偏最小二乘法对试验数据进行了多元统计分析。分析结果表明,利用Fisher判别分析建立的掺假牛奶判别模型的正确判别率达到97.78％,对未知样进行检验,正确判别率达到94.44%;利用偏最小二乘法建立的各掺假物质掺入量的定量检测模型,各掺假牛奶的校正集决定系数(R2)均在99.0%以上,各掺假牛奶的验证集决定系数均在98.5%以上,模型的预测效果良好。上述2种方法说明了近红外光谱技术可以实现对掺有植物性填充物牛奶的快速定性、定量鉴别。     

基于可见与近红外光谱联用的柑桔黄龙病快速无损检测研究

黄龙病是柑桔果树的毁灭性病害,对柑桔产业危害巨大。基于模型平均理论,探讨联用可见与近红外光谱技术,提高柑桔黄龙病快速无损检测精度的可行性。采集记录柑桔叶片的可见与近红外光谱,经实时荧光定量PCR鉴别黄龙病叶片为轻度、中度和重度三类,缺素和正常样品也经PCR鉴定,共五类叶片。基于光谱直接拼接、光谱归一化拼接和模型平均三种不同策略,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和多元线性回归(MLR)方法,分别建立了柑桔黄龙病可见与近红外光谱联用无损检测模型。经比较发现,光谱联用模型的检测精度均高于可见或近红外单一检测模型,且经导数处理后的光谱直接拼接PLS-DA模型检测精度最高,模型预测相关系数为0.97,预测均方根误差为0.67,模型总误判率为3%,其原因是导数消除了光谱的基线漂移。光谱归一化拼接的PLS-DA模型检测精度次之,模型总误判率为7%。可见与近红外模型平均的检测精度最低,模型总误判率为7.2%。实验结果表明,联用可见与近红外光谱,结合光谱拼接方法,提高了柑桔黄龙病无损检测模型的检测精度,研究可为其他领域的光谱联用提供参考依据。     

基于近红外光谱油分检测的玉米单倍体鉴别方法研究

目前,在单倍体育种技术中,可先使用低场核磁共振方法定量测得玉米单倍体与二倍体的油分,再依据二者油分差异鉴别单倍体,该方法在实际育种工作中已取得初步应用,但核磁共振鉴别单倍体方法存在速度慢、价格贵、维护难等缺点,难以获得大范围应用。近红外光谱技术有诸多优点并在各领域取得广泛应用,相关研究也表明该技术可用于玉米单倍体的定性鉴别,但是目前该方法用于鉴别单倍体实验研究时涉及的玉米品种相对较少,对于某些品种识别效果较差,且内部机理类似于黑盒,难以指明单倍体、二倍体两类种子是依据何种物质的差别进行区分,有时难以获得农业领域专家认可。根据花粉直感效应的原理,玉米单倍体与二倍体存在明显的油分区别,通过油分鉴别单倍体原理直观明白,易于被业内专家接受。因此,提出了一种先定量得到油分,再依据定量分析所得油分进行分类的方法,即首先使用玉米单籽粒的近红外光谱定量回归分析得到各籽粒的油分含量,再利用定量分析所得的油分值,并使用最小平方误差方法对单倍体、二倍体混合籽粒进行定性分类。实验结果表明近红外定量分析方法的识别精度与核磁共振方法相当,与几种定性分析方法比较,在训练集规模相同时,近红外定量分析方法所得识别率优于几种定性分析方法,进一步表明近红外定量分析方法鉴别单倍体具有一定优势,可满足育种行业精度要求,能够为尽快实现单倍体工程化育种提供保障。     

油菜光谱的多重分形分析及叶绿素诊断建模

作物信息科学的重要内容是如何利用作物的信息对其进行无损营养诊断,光谱分析是一种有效可行的途径。对于油菜而言,冠层光谱的特征是描述其营养状况的重要指标。但由于原始光谱总是受到一些如环境、气候等外在因素的影响,其巨大的波动导致难以直接用于油菜生物量的诊断。然而,光谱的多重分形特征将保持相对稳定。为研究油菜冠层光谱与叶绿素含量的关系,基于多重分形理论,提出了基于油菜冠层光谱特征的叶绿素定量预测模型和定性识别模型。以24个移栽种植小区和24个直播种植小区的高油酸油菜苗期样本为试验对象。首先,利用流行的多重分形去趋势波动分析提取了6个不同波段范围内光谱的广义Hurst指数和质量指数及其他相关的特征参数,发现它们都呈现典型的多重分形特性。但两种不同种植方式下的光谱特征也存在差异。接着,通过多重分形特征参数与SPAD值的相关分析发现不同波段的光谱所含的有效信息不同。以多重分形特征参数建立单变量油菜叶片SPAD值预测模型,移栽方式、直播方式及混合样本的预测模型相对均方根误差均小于5%。最后,以多重分形特征组合建立识别模型,以Fisher线性判别法识别移栽和直播两种种植方式的最大约登指数为0.902 5,对应最敏感波段为350~1 350 nm。这项有意义的工作为预测油菜叶绿素提供了理论基础和实践方法,也为寻找敏感波段进行识别诊断提供了有效的途径。     

柑橘品质的近红外光谱无损检测

选择不同谱区范围的近红外光谱,利用偏最小二乘法对柑橘中总酸、总糖和维生素三种组分建立数学预测模型并进行优化,三种组分的化学值与近红外预测值的相关决定系数分别为:总酸r2=0.959,总糖r2=0.970和维生素C r2=0.973,所建模型具有实际应用价值.     

土壤质地分类的近红外光谱分析方法研究

依据所收集的25种土样,采用两种不同精度仪器、三种光谱方法以及3个不同谱区,在四种分类标准条件下进行土壤质地分类分析方法研究。结果表明：(1)土壤化学组成的信息主要体现在近红外光谱的谱峰特征,而质地等物理信息主要反映在光谱的斜率、截距参数上,且二者在不同谱区的相对强度不同;(2)近红外光谱方法对土壤质地的分辨能力较低,随着分类粗化而有所提高;(3)在4组分类标准中土壤质地最高预测准确度为72％,其中在砂粒<70％和粘粒<40％条件下,预测准确度达到85％;(4)样本顶部漫反射光谱方法与扩展谱区范围均可有效提高质地预测准确度,而高精度仪器并不具备明显优势。     

柑桔黄龙病的可见-近红外光谱特征

柑桔黄龙病是一种以木虱为载体的细菌病原,目前还没有行之有效的治疗方法,对世界柑桔产业构成了严重的威胁。探索快速检测柑桔黄龙病的方法,对该病的诊断、评估及进一步的控制都具有重要意义。该研究采用了快速、无损的光谱方法对该病害特征进行初步探索。实验针对健康及染病植株的叶片及冠层,分别在实验室条件及田间环境下测量了其可见-近红外光谱反射率,以分析寻找二者的光谱差异。对原始光谱数据进行了平滑、聚类平均等预处理,并求取了一阶微分以确定其红边位置(red edge position, REP)。为了应对一阶微分在REP处的多个波峰现象,采用了线性外插值法及拉格朗日插值法量化REP。研究结果显示,健康及染病样本的反射率在可见光、近红外具有明显的差异。相比于健康样本,染病样本因其呈现的黄化现象,使其反射率在可见光区较高;又因黄龙病菌会明显阻碍叶片对水分的吸收而使其反射率在近红外较低。REP同样显示了潜在的区分能力,其明显随着染病程度的加深逐渐向红波段移动。在染病程度差异较大的数据集中,REP平均值相差达20 nm;而在染病程度差异较小的数据集中,阈值分割法的分类精度也高达90%以上,且线性外插值法的分类精度略高于拉格朗日插值法。本研究成果为利用光谱技术快速无损检测柑桔黄龙病提供了可靠的理论依据。     

近红外光谱的不同产地柑橘无损鉴别方法

柑橘是世界第一大水果。不同产地的柑橘内部品质和价格有所不同,但其外观差别较小,外行人较难通过肉眼实现准确鉴别分析。DNA标记法与仪器分析操作复杂、成本较高,且对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析,影响了产品的二次销售。近红外光谱技术是一种快速无损的新型检测手段,可以用于不同产地农产品的鉴别分析。由于柑橘皮对光谱的干扰较大,导致现阶段柑橘产地无损鉴别研究匮乏。此外柑橘体积较大,因此需要对光谱采样点进行优化。为此,基于近红外光谱技术与化学计量学方法,提出了一种用于不同产地柑橘无损鉴别的新方法。使用近红外光谱仪得到了120个来自云南、湖南、广西武鸣、广西来宾的沃柑漫反射光谱数据。采用单一和组合光谱预处理方式以消除光谱中的多种干扰;采用主成分分析方法对数据进行降维处理,并以此作为输入值结合Fisher线性判别分析方法构建柑橘产地鉴别模型,并与主成分分析模型进行对比。此外,考察了不同光谱采样位置（赤道线4个采集点、果梗部以及果顶部）对结果的影响。结果表明：主成分分析方法结合优化光谱预处理的方法不能实现不同产地柑橘的准确鉴别分析,最优鉴别率仅为5%;而采用主成分分析-Fisher线性判别分析方法,利用赤道线4个点的平均光谱结合去偏置校正或多元散射校正预处理方法可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析;采用主成分分析-Fisher线性判别分析对6个点的平均光谱数据进行处理时,采用原始光谱便可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析。为此,通过对光谱预处理方法以及光谱采集点的优化,利用主成分分析-Fisher线性判别分析方法即可建立准确的柑橘产地鉴别模型,为不同产地柑橘的快速鉴别提供了新途径,为后续各种柑橘类水果的鉴别分析提供了参考。     

水分对土壤有机质检测影响的光谱特性分析及抗水分干扰模型建立

土壤水分对光谱表现出很强的吸收性,且土壤水分与土壤有机质的吸收波段有重叠,因此土壤水分对土壤有机质的检测造成一定的干扰。为此做了以下工作：(1)采用可见近红外光谱仪在室内获取相同含水率下不同土壤动态光谱图;(2)通过对相同含水率下不同有机质含量的二维同步相关光谱图分析得出：当土壤为烘干土样时,600和1 660 nm左右表征土壤有机质的波段出现强的自相关峰,但随着含水率的增加,这两个波段逐渐消失,由于受水分的影响,1 931,2 200和1 480 nm均形成了强的自相关峰。说明水分会掩盖表征土壤有机质信息的波段,对土壤有机质检测造成干扰。(3)为了消除水分影响,提高模型对不同含水率下土壤有机质的预测精度,将田间近似最大含水率样本参与建模,采用偏最小二乘定量分析方法在550～650和1 610～1 710 nm波段内建立了抗水分干扰土壤有机质预测模型,并对不同含水率的土壤有机质进行预测,结果表明：预测样本的相关系数为0.954,标准偏差为0.744%,标准差为0.844%,预测效果明显提高,说明此方法可减少水分对土壤有机质检测的影响。     

可见和近红外透射光谱结合区间偏最小二乘法(iPLS)用于橄榄油中掺杂煎炸老油的定量分析

为探寻一种快速可靠的分析方法用于橄榄油中掺杂煎炸老油含量的测定,实验采用可见和近红外透射光谱分析技术结合区间偏最小二乘法(interval partial least squares, iPLS)、联合区间偏最小二乘法(synergy interval partial least squares, SiPLS)和反向区间偏最小二乘法(backward interval partial least squares, BiPLS),对掺杂不同含量煎炸老油的橄榄油建模分析,并对不同模型比较优选。采集样品400~2500 nm范围内的光谱,对光谱数据进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪。剔除奇异样本后,采用sample set partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)法划分样本集,以不同的iPLS优选建模区域,建立煎炸老油含量预测模型。结果表明：对掺杂不同含量煎炸大豆油的橄榄油,采用划分20个区间,选择2个子区间[4, 16]建立的SiPLS模型预测效果最好,相关系数(R_p)达0.998 9,预测均方根误差(RMSEP)为0.019 2。对掺杂不同含量煎炸花生油的橄榄油,采用划分20个区间,选择2个子区间[2, 16]组合建立的SiPLS和BiPLS模型具有相同的预测效果,预测均方根误差(RMSEP)为0.0120,均优于iPLS模型。此外,与SiPLS模型相比,BiPLS模型运算量少,速度快。由此可见,基于掺杂油样品的可见和近红外透射光谱,分别采用组合区间偏最小二乘法(SiPLS)和反向区间偏最小二乘法(BiPLS)优选建模光谱区域,可以对橄榄油中掺杂煎炸大豆油和煎炸花生油含量进行准确测定。而且,实验过程无需对掺杂油样品进行预处理,无环境污染,操作简单,快速无损。     

血细胞压积与平均血红蛋白浓度的可见-近红外光谱无创检测

血细胞压积和平均血红蛋白浓度的检测对于心脑血管疾病以及贫血等疾病的预防和治疗起着非常重要的作用,为了能够无创、准确的对血细胞压积和平均血红蛋白浓度进行检测,本研究提出了一种基于光谱技术的检测方法。经解剖学研究表明,在微循环中,血流变的异常以及血液粘稠度的改变均能引起舌象的变化,即舌象和血液成分之间存在一定的相关性,所以本研究通过采集240例志愿者舌尖反射光谱,同时拍摄志愿者舌体图片和记录生化分析结果。在进行数学建模前,首先将240例志愿者随机分为校正集和验证集,运用偏最小二乘分别建立数学模型,校正集预测值和生化分析真实值之间相关系数分别为0.998和0.938,运用所建数学模型对验证集未知样本进行预测,验证集未知样本的预测结果与生化分析真实值之间相关系数分别为0.979和0.883,平均相对误差分别为1.65%和1.88%,均方根误差分别为4.066和4.139,由实验结果可见,所建立的模型可以较好的对HCT和MCHC进行预测,同时实验结果也表明近红外光谱分析结合偏最小二乘方法有可能能够为血细胞压积和平均血红蛋白浓度的检测提供一种无创的检测方法。     

正常、缺素和黄龙病柑桔叶片高光谱成像快速诊断

应用高光谱成像技术,结合峰值比判别法和偏最小二乘判别法,探讨快速无损诊断正常、缺素和黄龙病柑桔叶片的可行性。在374.28~1 016.89nm可见近红外光谱范围内,采集了正常、缺素和黄龙病柑桔叶片的高光谱数据。以主叶脉为轴线,两侧各选一个长约60像素、宽约30像素的椭圆形感兴趣区域。提取两个感兴趣区域的平均反射率光谱,经相关分析,筛选出502.79和374.28nm一对特征波长,建立了正常叶片的峰值比判别模型,模型误判率为1.7%,但该模型无法区分缺素和黄龙病叶片。采用二阶导数结合平滑光谱预处理方法,处理反射率光谱,建立了缺素和黄龙病叶片偏最小二乘判别模型。采用留一法交互验证确定最佳主成分因子数为17,建模相关系数为0.96,建模标准差为0.13,模型对两类叶片分类正确率都达到了100%。在此基础上,提出了峰值比判别模型和偏最小二乘判别模型相结合的不同类别叶片二步快速诊断法。采用未参与建模的正常、缺素和黄龙病叶片各10片,评价模型的分类能力,模型分类正确率达到了96.7%。实验结果表明:应用高光谱成像技术,结合由峰值比判别模型和偏最小二乘判别模型构成的二步判别法,快速识别正常、缺素和黄龙病柑桔叶片是可行的。     

基于野外Vis-NIR光谱的土壤有机质预测与制图

利用野外实时快速获取的土壤光谱进行土壤有机质(SOM)预测与制图是精确农业与土壤遥感制图的必然需要,利用ASD FieldSpec Pro FR野外型光谱仪实时快速获取的光谱数据,去除噪声较大的边缘波段后,进行倒数的对数转换(Log(1/R))为吸收光谱。在分析吸收光谱和光谱指数与SOM关系的基础上,采用偏最小二乘回归法进行SOM的建模预测并借助地统计学方法进行SOM空间变异制图研究。结果表明,建模效果好的指标分别为特征波段(R2=0.91,RPD=3.28),归一化光谱指数(R2=0.90,RPD=3.08),特征波段与3个光谱指数组合(R2=0.87,RPD=2.67),全波段(R2=0.95,RPD=4.36)。光谱指标的克里格制图与实测SOM制图表现出相同的空间变异趋势,不同的指标均达到了较好的预测效果。     

基于Fisher判别分析的有监督特征提取和星系光谱分类

随着天文观测技术的进步、数据获取能力的提高和大型光谱巡天计划的相继实施,光谱数据的自动处理研究越来越受到重视和关注。文章在分析了文献中光谱自动分类研究的特点和无监督特征提取方法所固有的一些不足的基础上指出了光谱有监督特征提取研究的必要性。并重点研究了Fisher判别分析(FDA)有监督特征提取方法在星系光谱自动分类中的应用。该方法： (1) 具有突出的维数约减能力; (2) 能有效地融合训练数据的类别信息,并按照分类能力提取特征。实验表明,将FDA方法用于某些星系细分类不仅明显地提高了分类器的速度,而且具有良好的分类性能。因此,对于较大的光谱识别系统更能体现出该方法的优越性。