基于高光谱成像技术的番茄叶片灰霉病早期检测研究

提出了独立软模式法(SIMCA)的番茄叶片灰霉病特征波段图像的提取,并通过多元线性回归法(MLR)提取波段融合图像,通过最小距离法获取番茄灰霉病患病信息的技术路线。利用680～740 nm波段的方差图像和建模能力参数提取的特征波段,并作为输入变量进行MLR分析,在0.5准确率阈值下,准确率均大于99%,说明特征波段可以实现番茄叶片灰霉病的检测,并利用MLR回归系数提取波段融合图像,通过最小距离法获取番茄灰霉病患病信息,结果表明所提出的方法具有很好的预测能力,为番茄灰霉病的早期检测提供了一种新方法,且大大降低了高光谱图像的数据处理时间。     

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。     

高光谱技术诊断马铃薯叶片晚疫病的研究

鉴于晚疫病可对马铃薯造成毁灭性灾害,对受晚疫病胁迫的马铃薯叶片进行了高光谱图像特征研究。旨在探索马铃薯叶片的高光谱图象特征与晚疫病害程度的关联,以实现准确、快速、无损的晚疫病诊断。采用60片马铃薯叶片,对其中48片采用离体方式接种晚疫病菌,所剩12片作为对照,染病前后连续观测7天,得到染病和健康样本。健康和染病样本按照染病时间和染病程度不同采用374～1 018 nm波段范围的可成像高光谱仪分别采样,基于ENVI软件处理平台提取图像中感兴趣区的光谱信息,并采用移动平均平滑、导数处理、光谱变换、基线变换等预处理方法提高信噪比,建立了最小二乘支持向量机（LS-SVM）的识别模型。9个模型中,基于原始光谱(不预处理)和光谱变换预处理后的数据所建立的模型预测效果最好,识别率均达到了94.87%。表明基于高光谱成像技术可以实现晚疫病胁迫下马铃薯病害程度的有效区分。     

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。     

酥梨货架期的高光谱成像无损检测模型研究

水果新鲜度是反映水果是否新鲜、饱满的重要品质指标,为了探讨水果不同货架期的预测和判别方法,以酥梨为研究对象,利用高光谱成像技术,结合偏最小二乘判别法（PLS-DA）和偏最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法对酥梨货架期进行判别。由光源、成像光谱仪、电控位移平台和计算机等构成的高光谱成像装置采集样品光谱,装置光源采用额定功率为200 W四个溴钨灯泡成梯形结构设计,光谱范围为1 000～2 500 nm,分别率为10 nm。选取优质酥梨30个,货架期设置为1, 5和10 d,对30个样品完成3次光谱图像的采集,并矫正原始图像。实验结果表明：基于图像的酥梨货架期定性分析时,对不同货架期样品的原始图像进行PCA压缩,得到三种不同货架期的权重系数数据,PC1图像提取特征波长点为1 280,1 390,1 800,1 880和2 300 nm,以特征图像的平均灰度值作为自变量且以货架期作为因变量建立定性判别模型,建模集68个,预测集22个。最小二乘支持向量机以RBF为核函数时,预测集中样品的误判个数为1,误判率为4.5%。而当采用lin核函数时,样品的误判个数为0,误判率为0。PLS-DA定性分析时RMSEC为1.24,R_c为0.93。RMSEP为1,R_p为0.96,预测集误判率为0。特征图像对酥梨货架期判别LS-SVM中的lin核函数所建立的模型结果较好,优于RBF核函数的建模效果,也优于PLS-DA判别模型。ENVI软件提取实验样品光谱后建立LS-SVM和PLS-DA判别模型,LS-SVM利用RBF和lin核函数误判率分别为4.5%和0。与RBF核函数相比,lin核函数所建立的模型预测酥梨货架期的效果更好。PLS-DA方法主成分因子数为12,RMSEC和RMSEP分别为0.48和0.78,R_c和R_p分别为0.99和0.97,建模集与预测集的误判率均为零。LS-SVM中的lin核函数所建立的模型结果较好,依然优于PLS所建立的检测模型。酥梨的光谱信息结合LS-SVM可以实现对酥梨货架期的检测和判别。基于图像建立酥梨的货架期预测模型与光谱相比,都实现了酥梨货架期的判别,而特征图像法,选择区域较少流失部分信息,计算量小,建模结果相对略差。酥梨货架期的高光谱成像检测模型研究为消费者正确评价水果新鲜度提供了理论指导, 也为后期果水果货架期检测仪器的开发提供了技术支持。     

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。     

基于高光谱成像的生鲜猪肉细菌总数预测建模方法研究

生鲜猪肉中细菌总数(TVC)超标会直接危害大众,为此研究验证高光谱成像技术结合相应的建模方法预测生鲜猪肉中TVC的可行性。针对非线性、小样本问题, 以及光谱维和空间维的大数据量问题,在综合比较偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANNs)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)3种建模方法的基础上,最终选取了LS-SVM方法组建模型。3种建模方法综合比较的结果表明,LS-SVM同时兼顾了训练精度和泛化能力两方面的性能,使其都能做到最优,与标准平板菌落计数法所检测TVC的决定系数分别为0.987 2和0.942 6,校正均方根误差和预测标准均方根误差分别为0.207 1和0.217 6,其建模性能优于其他方法。研究结果表明,高光谱成像技术结合LS-SVM预测建模方法可作为快速、非破坏预测生鲜猪肉TVC的有效手段。     

基于可见-近红外光谱和多光谱成像技术的梨损伤检测研究

提出了利用可见-近红外光谱技术和多光谱成像技术检测鸭梨损伤随时间及程度变化的新方法.利用可见-近红外光谱技术,分别结合偏最小二乘(panial least squares,PLS)和最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)方法对鸭梨受损程度和受损天数进行预测.结果表明,两种方法在鸭梨损伤后期对损伤程度的判别均具有较好的效果;LS-SVM方法对鸭梨轻度损伤的损伤天数的预测精度较高,但重度损伤天数的预测效果不如PLS方法.然后利用多光谱图像预测鸭梨受损天数.研究发现,利用LS-SVM建立的模型预测效果较稳定,预测结果相关系数均在0.85左右.说明利用可见-近红外光谱分析技术和多光谱成像技术能够快速无损地检测出鸭梨的损伤程度及时间,为鸭梨检测提供了一种新方法.     

高光谱成像的土壤剖面水分含量反演及制图

传统土壤水分的获取方法仅可获得离散的土壤水分点位数据,难以获得剖面上精细且连续的水分含量分布图。研究了野外条件下利用近红外高光谱（882～1 709 nm）成像反演剖面土壤水分含量（SMC）,并实现精细制图的可行性。研究剖面位于江苏省东台市,我们利用近红外高光谱成像仪对剖面进行了5天原位连续观测,共采集了280个土样用于烘干法测定SMC。原始高光谱图像经数字量化值（DN）校正、黑白校正、拼接、几何校正、剪切和掩膜等一系列预处理后,提取各采样点的平均光谱反射率。提取光谱（Raw）经吸光度[LOG₁₀(1/R)],Savitzky-Golay平滑（SG）、一阶微分（FD）、二阶微分（SD）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量（SNV）转换后,采用偏最小二乘回归（PLSR）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法建立SMC预测模型,并对比分析不同光谱预处理方法与建模方法组合条件下SMC的预测精度。结果表明,光谱反射率随SMC增加逐渐降低,不同光谱预处理方法的预测精度有所差异,除MSC方法外,同一光谱预处理方法的LS-SVM模型预测精度均高于PLSR模型,并且基于LOG₁₀(1/R)光谱的LS-SVM模型对SMC预测精度最高,其建模集的决定系数（R2_c）和均方根误差（RMSE_c）分别为0.96和0.65%,预测集的决定系数（R2_p）、均方根误差（RMSE_p）和相对分析误差（RPD_p）分别为0.88,1.05%和2.88。利用最优模型进行剖面SMC的高空间分辨率精细制图,通过比较SMC反演图中提取的预测值与实测值关系发现预测精度较高（R2: 0.85～0.95, RMSE: 0.94%～1.02%）,且两者在剖面中的变化趋势基本一致,说明SMC反演图不仅能很好地反映出土壤水分在整个剖面中毫米级的含量分布信息,也可反映出同一位置处不同天数间的含量差异。因此,利用近红外高光谱成像结合优化的预测模型,能够实现土壤剖面SMC的定量预测及精细制图,有助于快速、有效监测田间剖面土壤水分状况。     

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。     

基于多维随机森林的番茄灰霉病高光谱图像早期检测

植物病害的自动早期检测对于作物精确保护至关重要。提出了一种基于多维光谱序列（multi-dimensional spectral series, MDSS）和加权随机森林（weighted random forest, WRF）的番茄灰霉病早期诊断与鉴别方法。目的是利用叶片多个观测维度的光谱曲线整体变化趋势建立作物病害检测模型,以期在肉眼明显可见叶面病斑前对作物病害实现诊断。将健康叶片接种灰霉病菌第3天作为叶片成功染病第1天。试验首先采集番茄健康叶片和染病叶片7天内每天的高光谱图像,提取感兴趣区域并计算平均光谱作为初始光谱数据,经筛选共得到(156×7)组有效样本。将样本数据按时间顺序拆分成分别包含1～7个维度的光谱数据形成多维原始光谱序列,为增加维度间差异性,相邻原始光谱序列相减构成多维关联光谱序列。分别采用符号聚合近似估计（symbolic aggregate approximation, SAX）和符号傅里叶近似估计（symbolic Fourier approximation, SFA）两种符号化方法将光谱序列离散成局部辨别性特征。基于多维光谱序列的局部辨别性特征建立加权随机森林（MDSS-SAX-SFA-WRF）分类模型,实现病害早期检测。相应地,基于单维光谱序列（single-dimensional spectral series, SDSS）的番茄灰霉病识别模型被作为基准模型与MDSS-SAX-SFA-WRF模型比较。试验结果显示,MDSS-SAX-SFA-WRF检测模型在包含2至7个光谱序列维度的56个测试样本数据中均获得90%以上识别准确率,在包含5个光谱序列维度测试集中得到最高99%的识别准确率,较SDSS-SAX-SFA-MRF检测模型在染病第5天的识别率高8.2个百分点。另外受随机干扰的影响,SDSS-SAX-SFA-MRF模型准确率在染病5～7 d出现大幅度回落至最低84%,MDSS-SAX-SFA-WRF模型识别率在肉眼可见病斑阶段依然保持超过98%的较高检测水准,未过度回落。因此,提出的基于多维光谱曲线整体变化趋势和加权随机森林（MDSS-SAX-SFA-WRF）的分类模型能够有效实现番茄灰霉病早期检测,并具有较强的鲁棒性,为染病初期的番茄灰霉病鉴别提供新思路。     

TLBO-ELM模型的番茄灰霉病高光谱潜育期诊断

番茄叶片在感染病害后首先发生的是内在生理反应,肉眼无法观察到。叶片从被感染到出现肉眼可见病斑期间,称为叶片病害潜育期。为了实现番茄叶片表面未见明显病斑的灰霉病潜育期诊断,对接种样本进行叶片编码、跟踪、采集所有编码叶片样本1～8 d连续高光谱图像数据,建立番茄叶片样本时序高光谱数据集。采用跟踪的叶片样本出现肉眼可见病斑前几天同一位置区域的高光谱数据作为潜育期感兴趣区域进行检测分析。为了建立番茄叶片灰霉病潜育期诊断和不同病斑等级分类模型,采用基于教学优化算法(TLBO)优化极限学习机(ELM)的分类模型进行建模。通过TLBO算法优化ELM的输入权值和隐藏层的偏差,提高模型分类性能。利用高光谱成像系统在近红外高光谱波段388～1 006 nm波段获取五个等级的感兴趣区域进行数据建模,共采样213个高光谱数据,其中,健康类(56个)、潜育期类(42个)、小病斑类(43个)、大病斑类(39个)和严重类(33个)。通过对比不同的光谱预处理方法,采用效果最好的小波滤波变换(DWT)对样本数据中每类数据分别滤波。DWT滤波后,在610～840 nm波段间五个等级光谱曲线能区分明显,共包含91个波长,波...     

高光谱图像信息的柑橘叶片光合色素含量分析技术研究

暗箱环境下采集柑橘叶片高光谱图像,采用阈值法提取整叶有效光谱信息区域的平均光谱,比对分析了柑橘叶片光谱信息不同预处理方法和光谱PLS、BPNN和LS-SVM预测模型对叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素等光合色素含量的预测精度。结果显示,采用MSC对原始光谱进行预处理和LS-SVM建模对叶绿素a含量的预测效果较好,Rp达0.898 3,RMSEP为0.140 4;采用SNV光谱预处理和LS-SVM模型对叶绿素b含量的预测其Rp为0.912 3,RMSEP为0.042 6;采用MAS预处理和PLS模型对于类胡萝卜素含量预测的Rp和RMSEP分别为0.712 8和0.062 4。结果表明:采用高光谱图像信息可较好地进行柑橘叶片叶绿素a,叶绿素b和类胡萝卜素等光合色素含量的预测,为进一步研究柑橘叶片光合色素含量与组分构成的非损伤实时检测提供了依据。     

基于近红外光谱特征提取的花椰菜灰霉病早期检测

花椰菜在生长过程中容易感染灰霉病而导致产量减少,现有的分选方法难以在早期检测到感染灰霉病的花椰菜.应用近红外光谱技术实现花椰菜灰霉病的早期判别检测,对花椰菜病害防治意义重大.以接种灰霉菌孢的花椰菜为研究对象,首先,采集对照组和处理组花椰菜的近红外光谱曲线并进行去噪处理,获取4个批次共608个样本(接菌0.5,1,2和3...