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    番茄氮素的多特征融合檢測研究

    2017-02-05 15:59:42張曉東李立高洪燕孫俊蘇辰
    江蘇農(nóng)業(yè)科學 2016年10期
    關(guān)鍵詞:氮素番茄

    張曉東++李立++高洪燕++孫俊++蘇辰

    doi:10.15889/j.issn.1002-1302.2016.10.0111

    摘要:針對設(shè)施番茄的氮營養(yǎng)探測,利用高光譜成像結(jié)合三維激光掃描技術(shù),提取了番茄氮素的高光譜特征圖像和植株的三維形態(tài)特征,實現(xiàn)了番茄氮素的快速定量分析。基于獲取的不同氮素水平番茄的高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體,利用敏感區(qū)域逐步回歸,結(jié)合相關(guān)分析,提取了氮素的特征譜段,獲取了特征圖像強度均值特征;基于獲取的番茄三維激光掃描數(shù)據(jù),通過建立番茄三維點云數(shù)據(jù)的空間幾何模型,獲取了不同氮素水平番茄的莖粗、株高和生物量特征;采用PLSR建立了多特征融合番茄氮素檢測模型,結(jié)果表明,所建立的模型的R為0.94,模型精度明顯優(yōu)于采用高光譜圖像和三維激光掃描單一特征模型。

    關(guān)鍵詞:番茄;氮素;高光譜圖像;三維形態(tài);多特征融合;檢測模型

    中圖分類號: S126;S641.206文獻標志碼: A文章編號:1002-1302(2016)10-0379-03

    收稿日期:2015-08-11

    基金項目:國家自然科學基金重點項目(編號:61233006);國家科技支撐計劃(編號:2014BAD08B03);中國博士后科學基金(編號:20100481097);江蘇高校優(yōu)勢學科建設(shè)工程資助項目[編號:蘇政辦發(fā)(2011)6號];江蘇省農(nóng)業(yè)裝備與智能化高技術(shù)研究重點實驗室項目(編號:BM2009703);江蘇大學高級專業(yè)人才基金(編號:10JDG081);江蘇大學博士后基金。

    作者簡介:張曉東(1970—),男,河南洛陽人,博士,副研究員,主要從事高光譜和機器視覺技術(shù)在設(shè)施作物生長信息檢測應用方面的研究。E-mail:zxd700227@126.com。目前我國設(shè)施面積已達380萬hm2,其中番茄種植面積186萬hm2,產(chǎn)量已占世界產(chǎn)量的近1/3,但由于缺乏先進科學的營養(yǎng)調(diào)控方法,設(shè)施番茄的氮肥利用效率僅為35%,不及設(shè)施發(fā)達國家的1/2;因此對番茄生長過程信息進行精確監(jiān)測,實現(xiàn)基于作物生長需求反饋的精確調(diào)控具有現(xiàn)實意義。

    目前替代傳統(tǒng)人工和化學測定的高光譜遙感、視覺圖像等作物氮素的無損探測方法,因其具有快速性和時效性,且不影響作物生長等優(yōu)勢,已有許多相關(guān)研究,并取得了一些成果[1-4]。但研究大多僅針對氮素豐缺導致的反射特性差異進行氮素診斷,而作物氮素豐缺會直接導致其生物量、莖粗和植株高度等的差異,因而同樣可以作為有效特征進行作物氮素的反演;與傳統(tǒng)的視覺圖像和接觸式的測量方法相比,三維激光掃描能夠同步獲取植株的整體形貌特征,且精度較高,可實現(xiàn)作物長勢綜合特征的精確提取和分析。本研究提出將高光譜成像和三維激光掃描技術(shù)相結(jié)合,充分利用氮素豐缺導致的番茄葉片尺度的高光譜圖像特征,以及冠層尺度的生物量、株高、莖粗等形態(tài)特征差異,通過多尺度多特征信息融合進行番茄氮素的定量分析,有效提高了番茄氮素營養(yǎng)的檢測精度,為設(shè)施水肥精確管理提供了科學依據(jù)。

    1材料與方法

    1.1樣本培育

    試驗于2014年9月至2014年12月期間在江蘇大學現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備與技術(shù)省部共建重點實驗室的Venlo型現(xiàn)代化玻璃溫室進行。為實現(xiàn)對番茄氮素的精確控制,采用無土栽培;在保證其他營養(yǎng)元素均衡的條件下,對氮素進行精確控制,以獲取不同氮素水平的番茄樣本。

    選取的試驗品種為合作903大紅番茄。根據(jù)山崎配方配置營養(yǎng)液[5],樣本分N1、N2、N3、N4、N5組5個氮素水平處理,配置標準配方中N的濃度分別為0%、50%、100%、150%、200%的營養(yǎng)液(均為質(zhì)量分數(shù)),每個水平10株,共50株樣本。

    1.2試驗方法

    1.2.1高光譜圖像采集與處理利用高光譜圖像采集系統(tǒng)采集番茄葉片的高光譜圖像數(shù)據(jù)[6],設(shè)定高光譜成像的曝光時間為900 ms,掃描速度為1.25 mm/s,以保證圖像的清晰且不失真;之后進行黑場和白場標定,設(shè)定強度區(qū)間在0~4 000;高光譜圖像數(shù)據(jù)的采集是基于Spectral Cube軟件平臺;采樣光譜區(qū)間為390.8~1 050.1 nm,分辨率為1.3 nm,同步獲取采樣區(qū)間內(nèi)由512幅不同譜段圖像構(gòu)成的高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體?;贓NVI V.4軟件平臺對數(shù)據(jù)進行處理。

    1.2.2番茄長勢信息掃描與數(shù)據(jù)獲取采用手持式自定位三維激光掃描儀采番茄的三維形態(tài),如圖1所示,三維激光掃描儀由計算機、Handyscan3D(EXA scan)、FireWire適配器、FireWire電纜、電源等部件組成。該儀器測量速度25 measures/s,分辨率0.05 mm,精度0.04 mm,拍攝距離300 mm,視野深度±150 mm,激光交叉區(qū)域210 mm×210 mm。進行掃描時,首先在番茄和花盆上粘貼直徑為6 mm的反射目標點,番茄植株形態(tài)復雜,因此兩目標點之間的距離控制在20 mm;之后,用三維激光掃描儀測量校準板,以校正傳感器參數(shù);為了保證三維形態(tài)模型清晰,經(jīng)試驗分析,設(shè)定激光功率為65%,快門時間為7.2 ms,分辨率為0.5 mm。通過手持掃描的方式,依次獲取所有番茄樣本的三維數(shù)據(jù)。

    1.2.3植株氮素測定樣本含氮量測定采用凱氏定氮法,利用AA3連續(xù)流動分析儀對樣本進行分析,通過式(1)計算含氮量[7]。

    N=cm×(1-w)×100%。(1)

    式中:N為測試樣本的含氮量(%);c為樣品液儀器觀測值(mg);m為測試樣本的質(zhì)量(mg);w為測試樣本的含水率(%)。

    2結(jié)果與分析

    2.1番茄氮素高光譜圖像特征提取與分析

    2.1.1圖像背景分割為了獲取番茄葉片的高光譜目標圖像,本研究利用ENVI軟件,通過對目標圖像和背景的閾值分析,最終選擇476nm圖像基于雙峰法進行閾值分割,分割閾值為187;并將分割后的二值化目標圖像進行灰度反轉(zhuǎn),填補殘留,去除孤立噪點;在此基礎(chǔ)上,將原始圖像與處理后的二值化目標圖像進行像素點相乘,得到番茄樣本的高光譜序列目標圖像。

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