干旱脅迫狀態(tài)下植物電信號(hào)特征分析與研究

周敏姑，劇飛兒，孫振豪，許景輝

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué) 旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院，陜西 楊凌 712100；2.西北農(nóng)林科技大學(xué) 生命科學(xué)學(xué)院，陜西 楊凌 712100；3.西北農(nóng)林科技大學(xué) 水利與建筑工程學(xué)院 陜西 楊凌 712100)

植物電信號(hào)是植物生長(zhǎng)變化過(guò)程中的主要生理信號(hào)[1]。它不但反映植物自身的生長(zhǎng)狀況，還反映植物生長(zhǎng)的環(huán)境狀況，因此，研究植物電信號(hào)能從植物與環(huán)境的耦合關(guān)系上揭示植物生境信息，為農(nóng)業(yè)生態(tài)和植物生理研究服務(wù)。隨著信號(hào)采集和處理技術(shù)的發(fā)展，很多學(xué)者對(duì)植物的電信號(hào)進(jìn)行了研究。Volkov等[2]研究通過(guò)PCP、FCCP等多種刺激對(duì)植物電信號(hào)的影響，表明植物電信號(hào)是植物組織和器官中遠(yuǎn)距離信息傳遞的最快途徑。李嶠等[3]通過(guò)三種菊科(Asteraceae)植物電信號(hào)的分析，利用短時(shí)Fourier變換，認(rèn)為其電信號(hào)均為微伏級(jí)低頻信號(hào)。張曉輝等[4]利用小波去噪和STFT算法，分析蘆薈電信號(hào)是一種毫伏級(jí)，頻率分布在5 Hz左右的低頻信號(hào)。這些研究揭示了植物電信號(hào)的一般規(guī)律，但對(duì)植物電信號(hào)變化與環(huán)境因素之間的相關(guān)性研究甚少。

本文在分析植物電信號(hào)特征的基礎(chǔ)上，研究植物電信號(hào)所具有的特性及其與環(huán)境水因子間的相關(guān)關(guān)系，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法建立植物電信號(hào)特征和環(huán)境水脅迫的分析模型，通過(guò)吊蘭(Chlorophytum Comosum)、紅景天(Sedum Rosea)等觀賞植物的電信號(hào)變化，進(jìn)行水脅迫程度的檢測(cè)，研究環(huán)境因素對(duì)植物電信號(hào)影響的一般規(guī)律。

1 試驗(yàn)方法與材料

1.1 信號(hào)采集系統(tǒng)

本研究選用成都泰盟科技有限公司設(shè)計(jì)生產(chǎn)的BL-420F生物機(jī)能實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)來(lái)采集植物電信號(hào)。由計(jì)算機(jī)、BL-420F系統(tǒng)硬件、TM-WAVE生物信號(hào)軟件三部分組成。采用METER公司生產(chǎn)的ECH2O土壤含水量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，由Em50系列數(shù)據(jù)采集器和5TE土壤水分傳感器組成。BL-420F型生物機(jī)能實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)工作原理圖見(jiàn)圖1。

圖1 生物機(jī)能實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)工作流程圖

由于植物電信號(hào)微弱、低頻的特點(diǎn)[5]，空間中電磁場(chǎng)、電磁輻射以及周圍設(shè)備電磁噪聲均會(huì)對(duì)信號(hào)的采集造成極大干擾，有可能湮沒(méi)植物電信號(hào)[6-8]。因此將待測(cè)植物放入130 cm×120 cm×120 cm屏蔽箱中，測(cè)量過(guò)程中屏蔽網(wǎng)接地，以消除外界影響[9]。

1.2 試驗(yàn)對(duì)象及方法

試驗(yàn)分別采集吊蘭和紅景天兩種觀賞性植物在缺水時(shí)(水脅迫)以及水分充分時(shí)的電信號(hào)，通過(guò)濾波算法，建立植物電信號(hào)采集系統(tǒng)，完成信號(hào)數(shù)據(jù)的處理和存儲(chǔ)工作。采集的植物電信號(hào)用MATLAB軟件進(jìn)行降噪處理，通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)不同含水量下的吊蘭和紅景天的電信號(hào)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)兩種植物水脅迫程度的識(shí)別和判斷。從而實(shí)現(xiàn)基于植物電信號(hào)特征的植物生長(zhǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)[10-12]。

將待測(cè)植物體以及生物實(shí)驗(yàn)機(jī)能系統(tǒng)放于屏蔽箱內(nèi)，測(cè)量過(guò)程中屏蔽箱可靠接地，以消除外界對(duì)植物電信號(hào)的影響[13]。實(shí)驗(yàn)外部環(huán)境溫度25 ℃，空氣濕度是45%^50%，光照強(qiáng)度5 000 lx。選擇生長(zhǎng)良好的葉片，將植物電信號(hào)采集傳感器的金屬鉑絲插于同一葉片上，保證鉑絲完全沒(méi)入且未穿透葉片。為了消除電極極化現(xiàn)象，電極插入30 min后，再對(duì)植物電信號(hào)進(jìn)行測(cè)量，以保證信號(hào)的穩(wěn)定性。試驗(yàn)系統(tǒng)采樣頻率設(shè)置為100 Hz(0.01 s)，高通濾波頻率設(shè)置成0.053 Hz，低通濾波頻率設(shè)置成500 Hz。利用BL-420F型生物機(jī)能實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)采集土壤含水量為12.5%時(shí)的吊蘭葉片電信號(hào)，信號(hào)取樣7 681個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。為了提高電信號(hào)的準(zhǔn)確性，試驗(yàn)運(yùn)用小波去噪和濾波器濾波去噪兩種方式，對(duì)采集的原始信號(hào)進(jìn)行了處理[14]。

1)小波去噪。分別選擇bior2.4、coif3、db4、haar、sym2五個(gè)小波函數(shù)對(duì)上述采集的信號(hào)進(jìn)行3尺度小波分解，采用軟閾值去噪。見(jiàn)圖2。

2)濾波器濾波去噪。分別采用均值、中值濾波、無(wú)限沖激響應(yīng)(IIR)濾波器、有限脈沖響應(yīng)(FIR)濾波器對(duì)吊蘭電信號(hào)進(jìn)行去噪。去噪后的信號(hào)見(jiàn)圖3。

從圖3看出，濾波器濾波去噪后，造成植物電信號(hào)的信號(hào)失真，信號(hào)幅值范圍由原來(lái)的2.3μV左右壓縮到1μV左右范圍，且信號(hào)包絡(luò)線趨于平整，而植物電信號(hào)是有突變并且是無(wú)規(guī)則的[15]。對(duì)比圖2和圖3可知，小波去噪除了平滑原有電信號(hào)外，保留了信號(hào)的許多細(xì)節(jié)信息。因此本試驗(yàn)選用小波去噪進(jìn)行電信號(hào)處理。通過(guò)不同小波基去噪處理還發(fā)現(xiàn)，使用 db4、haar等小波基分解奇異信號(hào)，去噪效果較好，如果用sym8，coif3等小波基來(lái)分析，則會(huì)使信號(hào)的奇異點(diǎn)部分變得平滑，使降噪后的信號(hào)畸變較大，出現(xiàn)一定程度的失真，去噪效果不佳[16]。

信噪比(SNR)是反應(yīng)去噪效果的重要參數(shù)[17]，SNR的表達(dá)式[18]為：

(1)

圖2 小波去噪結(jié)果圖

圖3 濾波去噪

表1 db4和haar小波信噪比

Tab.1 Db4 and Haar wavelet signal to noise ratio

小波db4haarSNR/dB89.826389.6142

從表1看出，兩種小波信噪比差距不大，db4去噪略高，其余性質(zhì)來(lái)看，對(duì)稱性相似，濾波長(zhǎng)度db4更長(zhǎng)，因此實(shí)驗(yàn)選擇db4小波去噪。從降噪結(jié)果看，小波去噪更適用于植物電信號(hào)的降噪處理，而選擇db4小波作為基函數(shù)，對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行3尺度分解，為本實(shí)驗(yàn)的最優(yōu)去噪方法。

2 植物電信號(hào)特征分析

在測(cè)量環(huán)境溫度25℃，空氣相對(duì)濕度50%，光照強(qiáng)度5 000 lx時(shí)，對(duì)吊蘭在干旱(土壤含水量5.15%)、適宜(土壤含水量12.5%)和潮濕(土壤含水量23.6%)三種狀況下的植物電信號(hào)進(jìn)行測(cè)量和分析，尋找環(huán)境水脅迫程度與電信號(hào)特征值之間的相關(guān)關(guān)系。

分別對(duì)吊蘭電信號(hào)進(jìn)行小波去噪處理，時(shí)域波形見(jiàn)圖4。

圖4 三種狀態(tài)下的原始信號(hào)

基于db4的小波去噪處理后，信號(hào)圖形見(jiàn)圖5。

從三種水脅迫狀態(tài)下的時(shí)域波形可以看出，隨著含水量變化，三種狀態(tài)下的植物電信號(hào)變化具有一定隨機(jī)性，其幅值變化也有一定不穩(wěn)定性。因此對(duì)三種狀態(tài)共計(jì)23 043個(gè)信號(hào)采用統(tǒng)計(jì)分析方法。三種狀態(tài)下吊蘭電信號(hào)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。

圖5 三種狀態(tài)下的db4小波去噪

表2 三種水脅迫狀態(tài)下，吊蘭電信號(hào)的統(tǒng)計(jì)參數(shù)

Tab.2 Three water stress statistical parameters for spider plant electrical signals

環(huán)境水脅迫程度最大值/μV最小值/μV平均值/μV方差/μV2標(biāo)準(zhǔn)差/μV干旱6.35-13.69-3.2318.654.32適宜-2.01-5.87-3.270.140.37潮濕-2.08-5.87-3.510.160.39

表2表明，吊蘭電信號(hào)最大在幾微伏，屬于微伏級(jí)。表中信號(hào)的方差都小于20μV2，說(shuō)明正常情況下植物電信號(hào)的功率很低，證明植物電信號(hào)本身是一種微弱信號(hào)[19]。

對(duì)于吊蘭類喜水植物，環(huán)境水脅迫程度的變化對(duì)其植物電信號(hào)時(shí)域波形影響較大[20]，主要表現(xiàn)在：隨土壤含水量變大，電信號(hào)均值在逐步下降；適宜土壤含水量下，電信號(hào)幅值在-2.0μV左右，干旱在6μV左右，潮濕在-2.1μV左右，可觀察到土壤含水量偏離正常值都會(huì)使電信號(hào)幅值發(fā)生化，干旱時(shí)會(huì)有明顯增大，潮濕時(shí)和適宜時(shí)變化不大。

對(duì)相關(guān)信號(hào)進(jìn)行Fourier變換，其頻域波形見(jiàn)圖6。

圖6 三種狀態(tài)下的頻域波形

圖6表明，對(duì)于吊蘭類喜水植物，土壤含水量的變化對(duì)其植物電信號(hào)頻域波形影響較大，主要表現(xiàn)在：當(dāng)其含水量較為充足時(shí)(適宜或者潮濕)，其頻率集中在0^10 Hz之間，以5 Hz最為突出；含水量不充足(干旱)時(shí)，其頻率范圍大大縮短，主要分布在0 Hz左右。

對(duì)7 681個(gè)采樣點(diǎn)計(jì)算功率譜，其功率譜波形見(jiàn)圖7。從圖7看出，植物電信號(hào)的功率譜大部分集中在15 Hz以下，15 Hz附近的譜峰值已經(jīng)非常低，基本在-50dB。信號(hào)的絕大部分功率譜集中在大概2～5 Hz頻率附近，處于-30 dB級(jí)別，這說(shuō)明植物電信號(hào)不僅低頻而且信號(hào)能量極弱，是一種典型的生物電信號(hào)。在干旱狀態(tài)下，同頻率下，譜峰值會(huì)略高于正常狀態(tài)下的峰值。

圖7 三種狀態(tài)下的功率譜波形

采用短時(shí)Fourier變換(STFT)對(duì)其植物電信號(hào)進(jìn)行了相應(yīng)的頻譜分析，其中短時(shí)Fourier變換中窗函數(shù)采用Kaiser窗函數(shù),時(shí)域?qū)挾葹?60數(shù)據(jù)點(diǎn)，其結(jié)果見(jiàn)圖8。

圖8橙黃色表示能量較高的部分，藍(lán)色表示能量低。由圖8分析可得，吊蘭電信號(hào)的短時(shí)Fourier變換頻譜明顯在15 Hz以下，大多不超過(guò)10 Hz，頻譜能量大多集中于2～5 Hz以及以下。另外隨著環(huán)境水脅迫程度的增高，頻譜能量集中的頻率會(huì)呈現(xiàn)向高頻方向的發(fā)展趨勢(shì)，即干旱程度越高，頻譜能量集中區(qū)域的頻率越高。

3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物電信號(hào)識(shí)別模型建立

使用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信號(hào)的訓(xùn)練和識(shí)別[22]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)為50個(gè)。以小波去燥后抽樣的4 000個(gè)點(diǎn)，選擇70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集(Training)，15%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集(Testing)和15%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集(Validation)，其中訓(xùn)練集和驗(yàn)證集主要用于BP算法的最優(yōu)化選擇模型的建立，而測(cè)試集用來(lái)給出最終模型的性能指標(biāo)。訓(xùn)練結(jié)束后，生成訓(xùn)練模型的MSE和R曲線，見(jiàn)圖9。

圖8 STFT變換頻譜圖

從圖9(a)中可以看到，三條MSE曲線幾乎完全重合，而且呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，說(shuō)明隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，輸出的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差越來(lái)越小，并且訓(xùn)練形成的算法在訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的表現(xiàn)趨同，識(shí)別系統(tǒng)非常穩(wěn)定。

從圖9(b)中來(lái)看，R值曲線在三個(gè)數(shù)據(jù)集中的正確率均超過(guò)99%，并且三個(gè)數(shù)據(jù)集的正確率差異不大，可以作為吊蘭這種植物的電信號(hào)對(duì)于環(huán)境水脅迫程度的識(shí)別和預(yù)測(cè)模型，可以應(yīng)用于實(shí)際農(nóng)業(yè)種植中植物的檢測(cè)工作。因此，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)在植物電信號(hào)的識(shí)別和預(yù)測(cè)模型建立方面，有一定的應(yīng)用價(jià)值。

圖9 MSE和R值曲線圖

4 結(jié) 論

1)在采集植物電信號(hào)的基礎(chǔ)上，對(duì)于不同降噪作了明確的分析和對(duì)比，選取了最適合植物電信號(hào)的“db4”3層小波去噪，同時(shí)對(duì)去噪后的信號(hào)進(jìn)行了時(shí)域、頻域和時(shí)頻域的相關(guān)分析，驗(yàn)證了植物電信號(hào)微弱、低頻、非線性和隨機(jī)性，探尋了特征值與土壤含水量的相關(guān)關(guān)系。

2)探索了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在植物電信號(hào)與土壤含水量直接相關(guān)關(guān)系的最優(yōu)算法，建立了植物電信號(hào)與土壤含水量的識(shí)別和預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)植物環(huán)境水脅迫程度的預(yù)測(cè)和識(shí)別。

3)植物電信號(hào)是一種復(fù)雜的信號(hào)，探尋信號(hào)的特征參數(shù)與外界環(huán)境變化的相關(guān)關(guān)系將在智能農(nóng)業(yè)領(lǐng)域起到重要作用。