基于深度学习、小波变换和可见光谱的茶树冻害程度评估

茶树冻害鉴定是评价茶树抗逆性、指导茶园越冬管理的基础。茶树冻害鉴定的传统方法主要通过人工观察茶树叶片的冻害数量和冻害程度,存在准确率低,效率低,主观性强等缺点。提出一种基于深度学习、小波变换和可见光谱的茶树冻害程度评估框架。首先,采集了1 000张茶树受冻后的树冠图像,并且按照4∶1分为训练集和测试集,并对训练集图像的冻害叶片进行标注。其次,采用Faster R-CNN网络对茶树的冻害叶片进行识别提取,并且分别选择了AlexNet、 VGG19和ResNet50三种特征提取器,选择鲁棒性最高的特征提取器作为主干网络。然后,将提取到的茶树冻害叶片图像进行小波变换增强处理,从而得到了一张低频率和三张高频率的图像。将小波变换处理后的图像和未经小波变换处理的图像分别输入到VGG16、 SVM、 AlexNet、 ResNet50等网络对冻害叶片进行分级,比较四种网络的分类性能。根据冻害叶片的数量、冻害叶片的程度,不同冻害程度叶片的权重系数,对茶树受冻程度打分,从而对茶树整体的冻害程度进行评估。结果表明：(1)基于ResNet50的Faster R-CNN模型提取茶树冻害叶片的性能最好,其查准率...     

高光谱成像用于定量判断茶树叶片受冻程度

低温冻害是茶园中最常见的自然灾害之一。茶树叶片低温胁迫的定量监测对于评估茶园冻害程度和及时采取措施具有重要意义。茶树低温胁迫的传统检测方法,主要是通过人工观察和理化指标的测定,存在精度低、效率低和主观性强等问题,严重影响了灾害后期的茶树管理。该研究提出了一种基于高光谱成像的茶树冻害程度定量判断方法。首先,利用高光谱成像设备采集自然环境中茶树叶片在无冻害发生、冻害初期和冻害后期三个阶段的光谱数据,提取叶片的平均反射率;测定相应叶片中的相对电导率(REC)、叶绿素(SPAD)和丙二醛(MDA)等生理生化指标。其次,利用多元散射校正(MSC)、一阶导数(1-D)和平滑滤波(S-G)算法对采集的原始高光谱数据进行预处理,并利用无信息变量消除(UVE)和竞争性自适应重加权(SPA)算法筛选预处理后高光谱数据的特征波段。最后,利用卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)和偏最小二乘法(PLS)建立REC、 SPAD和MDA含量的定量预测模型。结果表明：(1)经MSC+1-D+S-G算法预处理的光谱曲线比原始光谱曲线的波峰和波谷更加突出,提高了光谱的分辨率和灵敏度,有利于提高后期回归模型的精度;...