高光譜技術(shù)檢測農(nóng)產(chǎn)品成熟度研究進(jìn)展

張義志 王瑞 張偉峰 盧曉華 高遠(yuǎn) 顧毓敏 王大彬

摘要：高光譜技術(shù)作為近年來興起的一項(xiàng)融合傳統(tǒng)成像技術(shù)的新型三維光譜檢測技術(shù)，能夠同時獲得目標(biāo)物的光譜信息和圖像信息，具有無損、快速等特點(diǎn)，在農(nóng)產(chǎn)品成熟度檢測方面應(yīng)用潛力巨大。綜述了近年來高光譜技術(shù)在水果、番茄、煙草等農(nóng)產(chǎn)品成熟度檢測中的研究現(xiàn)狀和進(jìn)展，指出了目前在應(yīng)用方面存在的問題，并提出了改進(jìn)措施。

關(guān)鍵詞：高光譜技術(shù);農(nóng)產(chǎn)品;成熟度

中圖分類號：S371

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（ 2020）12-0005-04

DOI：10.1408 8/j .cnki.issn043 9- 8114.2020.12.001

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

農(nóng)產(chǎn)品成熟度是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的核心議題，對成熟度的精準(zhǔn)把控是獲得高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品的必要條件。目前，農(nóng)產(chǎn)品成熟度的確定主要靠主觀經(jīng)驗(yàn)和化學(xué)成分檢測。主觀經(jīng)驗(yàn)判斷是以生產(chǎn)者對農(nóng)產(chǎn)品的外觀特征（如顏色）和物理性狀（如硬度、氣味等）進(jìn)行主觀判斷，是一種以定性描述為主的判別方法。該方法無法進(jìn)行科學(xué)精準(zhǔn)地定量描述，受主觀經(jīng)驗(yàn)影響較大，而且不同個體之間主觀感受差異較大，存在較強(qiáng)的主觀性和隨意性，因此難以形成一套科學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)體系[1]?；瘜W(xué)成分檢測是通過對樣品的相關(guān)代表性組分進(jìn)行定量檢測的判定技術(shù)。該方法是一種有損的、不可重復(fù)的檢測方法，操作繁瑣耗時、檢測成本高，而且單個樣品無法代表整體性，在大范圍尺度上難以進(jìn)行推廣[2]。因此，建立一種兼顧定性和定量，且在大范圍尺度上對農(nóng)產(chǎn)品成熟度進(jìn)行無損、快速、高效的檢測技術(shù)具有很高的現(xiàn)實(shí)性和迫切性。

高光譜遙感是指利用成像光譜儀或地物光譜儀，通過電磁波與地物的相互作用以波譜和空間二維成像方式探查地物表面特性的一種光學(xué)遙感探測技術(shù)，其測量光譜跨度包括近紅外區(qū)域、可見光區(qū)域及紫外光區(qū)域[3]。高光譜遙感技術(shù)目前包括地物光譜測量技術(shù)和成像光譜測量技術(shù)，并由此發(fā)展出了地物光譜儀和成像光譜儀。地物光譜技術(shù)主要是用來測量地表沉積物、土壤、植物、水體和人工目標(biāo)等在400-2 500 nm波段范圍的反射率和透過率，并利用探測到的目標(biāo)物的吸收特性進(jìn)行特異性識別，其檢測方式是直接獲取目標(biāo)物的光譜反射率曲線，然后通過提取特征光譜進(jìn)行分類分析。此后，隨著探測技術(shù)和成像技術(shù)的不斷發(fā)展，高光譜成像技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。高光譜成像技術(shù)融合了光譜學(xué)和圖像學(xué)技術(shù)，可以同時獲得目標(biāo)物的光譜信息和圖像信息。目前，高光譜技術(shù)被廣泛應(yīng)用于區(qū)域尺度下對地物的遙感探測，如礦物資源調(diào)查、林種資源評估、大宗經(jīng)濟(jì)作物估產(chǎn)、病害監(jiān)測和全球尺度上的地球物理化學(xué)過程評價(jià)、地球水文過程評價(jià)、大氣過程評價(jià)等[4]。此外，近年來隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的興起，高光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測方面得到廣泛關(guān)注[5，6]。成熟度作為影響農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)和經(jīng)濟(jì)效益的重要指標(biāo)，同樣成為高光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，本研究綜述了近年來高光譜技術(shù)在水果、番茄、煙草等農(nóng)產(chǎn)品成熟度檢測中的研究現(xiàn)狀和進(jìn)展，指出目前該技術(shù)在應(yīng)用方面存在的問題，并提出改進(jìn)措施，以期為這方面研究提供參考。

1 高光譜技術(shù)檢測水果的成熟度

水果作為一種時令性農(nóng)產(chǎn)品，掌握其最佳采摘期非常關(guān)鍵，若果實(shí)采摘過早，會降低成熟后的口感、營養(yǎng)及風(fēng)味，采摘過晚會導(dǎo)致果實(shí)變軟，易受損傷，難以運(yùn)輸和貯藏。因此，快速無損精確地檢測其成熟度對于確定水果的最佳采摘期意義重大。

目前，高光譜技術(shù)在水果成熟判別方面的研究開展最為廣泛。薛建新等[7]利用400-1000 nm波段的高光譜成像技術(shù)研究了沙金杏的成熟度，發(fā)現(xiàn)其可溶性固形物與成熟度之間存在相關(guān)性（r=0.938 6），利用偏最小二乘回歸（PISR）模型提取得到了9個特征波長（434、528、559、595、652、678、692、728、954 nm），利用圖像數(shù)據(jù)灰度共生矩陣（GLCM）提取到6項(xiàng)圖像紋理指標(biāo)（均值、對比度、相關(guān)性、能量、同質(zhì)性和熵），利用RCB模型提取到6項(xiàng)圖像顏色指標(biāo)（R、G、B分量圖像的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差），通過對以上3類指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化組合分別建立極限學(xué)習(xí)機(jī)（EIM）模型對沙金杏成熟度進(jìn)行判別，最后發(fā)現(xiàn)使用特征波長與顏色特征融合值建立的ELM模型判別正確率最高（93.33%）。李麗麗等[8]利用高光譜成像技術(shù)通過提取不同的信息特征研究了李果實(shí)的成熟度，運(yùn)用Matlab軟件編程對各種成熟度樣本的圖像進(jìn)行顏色特征值提取，分別獲得RCB和HSV彩色圖像模型不同分量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差作為顏色特征值，并建立RCB、HSV顏色特征值以及RCB-HSV特征值相融合的樣本成熟度PLS判別模型，并對所建立的判別模型進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明，基于RCB-HSV相融合顏色特征值的判別模型準(zhǔn)確率優(yōu)于RCB和HSV彩色圖像模型，對未熟、半熟、成熟、過熟的李果實(shí)判別準(zhǔn)確率達(dá)到98.4%、90.0%、85.6%及90.0%。

李軍宇等[9]采用高光譜成像技術(shù)（450-1 000nm）采集不同成熟階段李果實(shí)的高光譜信息，同時測定與成熟度有關(guān)的理化指標(biāo)（可溶性固形物和硬度值）并進(jìn)行單因素方差分析，通過連續(xù)投影算法（SPA）和主成分分析（PCA）分別提取得到不同成熟度樣本光譜數(shù)據(jù)的10個特征波長和前5個主成分值（累積貢獻(xiàn)率達(dá)97.83%），利用RCB、HSV顏色模型對樣本圖像進(jìn)行顏色特征提取，分別建立基于光譜信息、圖像信息及兩者融合的PLS判別模型，結(jié)果表明，基于二者信息融合的PLS模型效果最佳（91.25%）。

可溶性固形物含量（SSC）和硬度是哈密瓜等級劃分的重要指標(biāo)，同時也是成熟度的表征因子。孫靜濤等[10]采用高光譜技術(shù)結(jié)合特征波長篩選方法對哈密瓜的ssc、硬度及成熟度進(jìn)行了無損檢測研究，首先利用多元散射校正（MSC）對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后分別利用連續(xù)投影算法（SPA）、競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法（CARS）和CARS-SPA方法篩選了哈密瓜可溶性固形物和硬度的特征波長，并將原始光譜、MSC預(yù)處理光譜以及篩選的特征波長作為輸入變量分別建立哈密瓜可溶性固形物和硬度的支持向量機(jī)（SVM）預(yù)測模型及成熟度判別模型，結(jié)果顯示，MSC-CARS-SPA方法建立的SSC和硬度SVM預(yù)測模型最優(yōu)，同時建立了基于全光譜、單一的可溶性固形物或硬度特征波長和主成分分析（PCA）特征融合的哈密瓜成熟度SVM判別模型。CARS-PCA-SVM模型的判別結(jié)果與全光譜的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（ SNV） -SVM模型相同，其校正集和預(yù)測集判別正確率分別為95%和94%。

蔣浩等[11]采用高光譜圖像技術(shù)比較了原有參數(shù)與新建參數(shù)模型預(yù)測草莓成熟度的優(yōu)劣，通過提取草莓樣本ROI的平均光譜，計(jì)算已有的8個成熟度參數(shù)（Indl、Ind2、Ind3、IAD、11、12、13、14）的參數(shù)值，并結(jié)合Fisher線性判別法判斷8個參數(shù)對于3種成熟度（成熟、接近成熟、未成熟）草莓樣本的識別效果，發(fā)現(xiàn)基于14參數(shù)的線性判別分析模型的識別效果最好，建模集和預(yù)測集識別準(zhǔn)確率分別為90.00%和91.67%;此外，基于草莓的光譜特征新提取與成熟度相關(guān)的3個波長為535、675和980 nm，并基于這3個波長構(gòu)建了4個用于草莓成熟度檢測的新參數(shù)（il、i2、i3、i4），通過Fisher線性判別模型發(fā)現(xiàn)基于參數(shù)il、i2和i4的線性判別分析模型的識別效果均比參數(shù)14好，優(yōu)于原有參數(shù)模型。

Pu等[12]分別利用600-1 000 nm和1 000-2 500 nm 2個波段的高光譜成像技術(shù)研究了荔枝的成熟度，通過PLSR模型得到2個波段的最優(yōu)波長，然后基于PLS-DA模型對荔枝成熟度進(jìn)行判別，準(zhǔn)確率分別為90.63%和96.88%。Wei等[13]利用高光譜成像技術(shù)（400-1 000 nm）研究了柿子的成熟度，首先利用SPA和CLCM提取了3個光譜和紋理特征波長（518、711、980 nm），基于此建立線性判別分析模型（IDA）進(jìn)行成熟度分類，正確率高達(dá)95.3%。Rajkumar等[14]通過高光譜成像技術(shù)（400-1 000 nm）研究了香蕉不同成熟階段與質(zhì)量參數(shù)的關(guān)系，運(yùn)用PLS技術(shù)提取了分別代表水分、硬度以及TSS的特征波長，然后基于多線性回歸模型（MIR）進(jìn)行回歸擬合，相關(guān)系數(shù)分別為0.87（水分）、0.91（硬度）和0.85（ TSS）.其中成熟度與TSS和硬度之間呈多元線性回歸，與水分呈一元線性回歸關(guān)系。Menesatti等[15]利用波長為1 000-1 700 nm的高光譜成像技術(shù)研究蘋果的淀粉含量，通過PLS-DA判別模型計(jì)算淀粉指數(shù)實(shí)現(xiàn)對蘋果成熟度的判斷。

2 高光譜技術(shù)檢測番茄的成熟度

番茄是世界上重要的蔬菜作物之一，世界范圍內(nèi)年種植面積約300萬hm2，年平均產(chǎn)量高達(dá)6 000萬t。由于番茄中富含抗氧化劑，在日常飲食中得到人們的廣泛青睞。番茄成熟度不僅影響其品相、口感，還與其抗氧化效果密切相關(guān)。如番茄中最為重要的抗氧化劑類胡蘿卜素含量會隨著番茄成熟度的增加而不斷積累[16]。此外，番茄在成熟過程中葉綠素類物質(zhì)會不斷分解，從而導(dǎo)致顏色的變化。目前，番茄成熟度的最主要判定因子是其表面顏色，已有研究報(bào)道了通過對其表面顏色的圖像進(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)番茄成熟度的在線判別[17.18]。然而，該方法容易受到測量環(huán)境、番茄表面的光反射/吸收特征以及儀器等因素的干擾，因此判別誤差較高。后來，研究者還引入聲學(xué)、果實(shí)硬度等因素以提高番茄成熟度的判別[19]。

番茄成熟過程實(shí)質(zhì)上是其內(nèi)部某些物質(zhì)含量發(fā)生變化導(dǎo)致的，從而引起了其外在感官特征（顏色）的變化。高光譜技術(shù)可以同時獲得檢測對象化學(xué)成分的光譜信息和圖像信息，而且目前與番茄成熟有關(guān)的葉綠素和類胡蘿卜素的反射光譜信息是已知的，因此理論上通過高光譜技術(shù)進(jìn)行番茄成熟度的在線快速判定是可行的。目前，有關(guān)高光譜測定番茄成熟度的研究大多由國外學(xué)者報(bào)道。Polder等[20]利用波長為450-850 nm的高光譜成像技術(shù)研究了番茄成熟度，利用PCA-LDA模型對不同成熟度番茄進(jìn)行分類，結(jié)果表明該方法比標(biāo)準(zhǔn)的RCB圖像方法具有更高的可靠性，單個像素的分類錯誤率由40%降低到7%。隨后利用獨(dú)立成分分析（ICA）技術(shù)對番茄的高光譜圖像進(jìn)行分析處理，研究發(fā)現(xiàn)不同成熟度番茄的吸收光譜與其含有的番茄紅素和葉綠素含量密切相關(guān)，該方法可以應(yīng)用于番茄成熟度的在線分選系統(tǒng)[21]。Zhu等[22]利用高光譜技術(shù)研究了不同成熟度番茄的吸收光譜和散射光譜，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，同時利用番茄的吸收光譜和散射光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行建模比兩者單獨(dú)建模對成熟度進(jìn)行判別具有更高的準(zhǔn)確性。

3 高光譜技術(shù)檢測煙葉的成熟度

烤煙是中國重要的經(jīng)濟(jì)作物，其采收成熟度一直是煙葉生產(chǎn)中的關(guān)鍵議題。成熟度好的煙葉香氣質(zhì)好，香氣量充足，雜氣和刺激性小，化學(xué)成分協(xié)調(diào)，煙葉等級和經(jīng)濟(jì)價(jià)值高。長期以來，煙葉成熟度問題一直是困擾各產(chǎn)煙國的研究重點(diǎn)和難點(diǎn)。煙葉在田間成熟過程中，葉片中的某些內(nèi)含物質(zhì)會發(fā)生分解和轉(zhuǎn)化，并由此引起葉片外觀特征發(fā)生變化[23]。目前，判斷煙葉成熟度的方法主要是通過觀察其外觀特征以及測定內(nèi)在化學(xué)成分[24]。然而基于以上方法判斷成熟度具有依賴主觀經(jīng)驗(yàn)、檢測繁瑣耗時等缺點(diǎn)，難以進(jìn)行大面積推廣。因此，通過高光譜技術(shù)獲取煙葉的光譜信息進(jìn)行成熟度判斷，具有快速、無損、重現(xiàn)性好、便于在線分析、易于大面積推廣等優(yōu)點(diǎn)。高光譜技術(shù)檢測煙葉成熟度原理是基于煙葉成熟后由于內(nèi)含物質(zhì)轉(zhuǎn)化而導(dǎo)致葉面外觀相應(yīng)改變，并由此在反射光譜上得到相應(yīng)體現(xiàn)。

目前，高光譜技術(shù)檢測煙葉成熟度的研究已有諸多報(bào)道。李向陽等[25]研究報(bào)道了不同施氮水平下不同成熟度烤煙葉片光譜紅邊參數(shù)特性，通過相關(guān)分析和逐步回歸方法計(jì)算發(fā)現(xiàn)成熟度和紅邊位置具有很好的相關(guān)性，成熟葉片紅邊位置為693-695nm，過熟葉片紅邊位置極值為688 nm。李佛琳等[26]分析了5個不同成熟度烤煙鮮煙葉的可見/近紅外（350-1 650 nm）光譜差異，通過方差分析發(fā)現(xiàn)不同成熟度鮮煙葉在可見光503-651 nm的光譜差異顯著，在此范圍內(nèi)利用逐步回歸分析篩選出3個特征波長（514、629、650 nm），并以此建立典則判別分析模型，對訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本的判斷準(zhǔn)確率達(dá)98%、97%。王建偉等[27]分析了不同成熟度煙葉的高光譜反射率、位置變量、面積變量和植被變量等光譜參數(shù)的差異，在可見光（400～680 nm）范圍內(nèi)反射率隨成熟度的提高而逐漸升高，特別是550～680 nm的光譜反射率對不同成熟度煙葉有較好的區(qū)分效應(yīng)，而在近紅外范圍內(nèi)反射率隨成熟度提高而減小，隨著煙葉成熟度的提高，光譜中的綠峰幅值、紅光吸收谷幅值逐漸增大;綠峰位置、紅光吸收谷位置有推后的趨勢，紅邊位置逐漸提前，紅邊面積與藍(lán)邊面積的比值及歸一化比值顯著降低，綠峰與紅谷的比值及歸一化比值有降低的趨勢，通過研究發(fā)現(xiàn)某些光譜參數(shù)與煙葉成熟度之間具有規(guī)律性變化，從而為利用高光譜技術(shù)判別煙葉成熟度提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和理論依據(jù)。

葉綠素相對含量（SPAD）與煙葉成熟度密切相關(guān)，李青山等[28]分析了不同成熟度煙葉的高光譜反射率、位置變量、面積變量和植被變量等光譜參數(shù)的差異，并通過相關(guān)分析和逐步回歸的方法確定了高光譜參數(shù)與SPAD值的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)紅谷反射率與SPAD值回歸方程的預(yù)測效果較好，基于此建立了預(yù)測SPAD值的回歸模型用于成熟度判別。韓龍洋等[29]利用高光譜儀測定了4個不同成熟度烤煙樣本的光譜特征曲線，將400～2 400 nm波段的光譜進(jìn)行SNV、Savitzky—Golav平滑濾波和一階微分濾波預(yù)處理優(yōu)化，并建立了烤煙成熟度的PLS—DA判別模型，對訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的正確識別率為100%、92.5%。梁寅等[30]開展了基于SVM模型的煙葉成熟度高光譜識別研究，通過卜M距離計(jì)算提取得到了與成熟度密切相關(guān)的特征向量，建立了SVM模型進(jìn)行判別分類，準(zhǔn)確率在90%以上。

目前，高光譜技術(shù)研究煙葉成熟度判別方面還處在起步階段，主要是通過其光譜信息的差異進(jìn)行判別分類，而對于其圖像信息差異的提取研究還鮮見報(bào)道，限制了高光譜技術(shù)在該領(lǐng)域的應(yīng)用潛能，因此，未來以光譜信息和圖像信息為基礎(chǔ)的高光譜成像技術(shù)在煙葉成熟度判別方面潛力巨大。

4 小結(jié)

高光譜技術(shù)作為一項(xiàng)新型的無損檢測技術(shù)，能夠同時提供研究對象的圖像信息和光譜信息，在農(nóng)產(chǎn)品成熟度檢測方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。然而，總的來說高光譜技術(shù)目前在農(nóng)產(chǎn)品成熟度檢測方面大都處在實(shí)驗(yàn)室研究階段，實(shí)際應(yīng)用的案例較少，這可能是由于以下2個限制因素導(dǎo)致的。一個是目前的高光譜儀器（特別是高光譜成像儀）對檢測環(huán)境條件有較高要求，而且儀器的便攜化有待提高，限制了高光譜技術(shù)快速無損現(xiàn)場化檢測，因此研制能夠適應(yīng)現(xiàn)場自然條件下便攜式高光譜成像儀是要解決的首要問題;另一個是高光譜成像技術(shù)能夠同時得到大量圖像和光譜信息數(shù)據(jù)，在這些數(shù)據(jù)信息中絕大部分是冗余無用的，因此如何從海量數(shù)據(jù)中得到有效信息是實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的關(guān)鍵問題，基于目前數(shù)據(jù)處理技術(shù)得到的模型在實(shí)際應(yīng)用中存在缺陷，借助目前最新的人工智能技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)方法建立計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)高光譜技術(shù)對農(nóng)產(chǎn)品成熟度的現(xiàn)場快速檢測或許是可行的解決方案。隨著現(xiàn)代科技的不斷發(fā)展和學(xué)科之間的深度融合，高光譜技術(shù)會向著便攜化、智能化方向發(fā)展，因此其在農(nóng)產(chǎn)品成熟度檢測方面有著廣闊的應(yīng)用前景。

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基金項(xiàng)目：國家白然科學(xué)基金項(xiàng)目（31801646）;中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新T程（ASTIP-TRIC 06）;中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)（ 1610232017011）

作者簡介：張義志（1982-），男，山東青島人，助理研究員，碩士，主要從事農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與安全研究，（電話）0532-88703386（電子信箱）zhangyizhi@caas.cn;通信作者，王大彬，助理研究員，主要從事煙草化學(xué)成分光學(xué)分析，（電子信箱）wangdabin@caas.cn。