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    基于高光譜圖像的小麥種子年份快速鑒別分析研究

    2022-02-20 04:23:42陳興海劉業(yè)林蘇秋城
    中國糧油學(xué)報 2022年1期
    關(guān)鍵詞:決定系數(shù)年份波段

    孫 梅, 黃 宇 , 陳興海, 劉業(yè)林, 蘇秋城

    (北京工商大學(xué)人工智能學(xué)院1,北京 100048) (北京卓立漢光儀器有限公司2,北京 101102) (四川雙利合譜科技有限公司3,成都 610016)

    小麥?zhǔn)鞘澜绶植挤秶顝V的糧食作物之一,據(jù)中華人民共和國統(tǒng)計局統(tǒng)計,2011年我國冬小麥播種面積達(dá)2.46億公頃,冬小麥產(chǎn)量128 188萬t,在我國小麥的種植面積和產(chǎn)量僅次于水稻。小麥種子的發(fā)芽率對小麥的增產(chǎn)增收至關(guān)重要,而小麥種子的發(fā)芽率與小麥種子的儲藏年份有著密切關(guān)系,一般而言,隨著儲藏年份的增加,小麥種子的發(fā)芽率降低,因此小麥種子的儲藏年份的鑒別研究具有重要意義。傳統(tǒng)鑒別小麥種子儲藏年份的方法靠經(jīng)驗(yàn)豐富的農(nóng)藝家聞種子的味道,看種子的成色,這樣的方法費(fèi)時費(fèi)力,而且誤差較大[1,2]。成像高光譜技術(shù)融合了圖形技術(shù)和光譜技術(shù)的優(yōu)勢,能夠同時獲取反映待測樣本外部特征、內(nèi)部物理結(jié)構(gòu)及化學(xué)成分的圖像信息和光譜信息,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到農(nóng)產(chǎn)品無損檢測領(lǐng)域,比如農(nóng)作物信息診斷[3]、農(nóng)藥殘留檢測[4]、內(nèi)外部品質(zhì)預(yù)測等[5-7],在種子檢測方面,Zhu等[8]利用高光譜成像技術(shù)采集單粒小麥種子平均光譜信息,結(jié)合 SIMCA 方法建立6個品種的鑒別模型,識別率能達(dá)到 93%,吳靜珠等[9]研究也表明高光譜成像技術(shù)在小麥籽粒蛋白的預(yù)測建模中有比較好的效果。本研究以小麥種子為例,利用成像高光譜技術(shù)鑒定小麥種子的年份,為農(nóng)產(chǎn)品時間鑒定提供一種新的技術(shù)參考。

    1 材料分析

    本實(shí)驗(yàn)以四川糧食所提供的小麥種子為研究對象,利用高光譜分選儀(光譜范圍400~1 000 nm)采集測試對象的高光譜數(shù)據(jù),以鑒別不同年份的小麥種子。

    1.1 成像高光譜設(shè)備

    高光譜成像數(shù)據(jù)采集采用Gaia Sorter高光譜分選儀系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由高光譜成像儀(V10E)、CCD 相機(jī)、光源、暗箱、計算機(jī)組成,結(jié)構(gòu)圖與實(shí)景圖如圖1。實(shí)驗(yàn)儀器參數(shù)設(shè)置如表1。

    表1 GaiaSorter 高光譜分選儀系統(tǒng)參數(shù)

    圖1 GaiaSorter 高光譜分選儀結(jié)構(gòu)圖與實(shí)景圖

    1.2 圖像預(yù)處理

    對成像高光譜分選儀采集的小麥原始影像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理,預(yù)處理過程主要包括兩部分:第一部分是輻射定標(biāo);第二部分為噪聲去除。

    首先進(jìn)行輻射定標(biāo)。輻射定標(biāo)的計算公式如式(1)所示。

    (1)

    式中:Reftarget為目標(biāo)物的反射率;Refpanel為標(biāo)準(zhǔn)參考板的反射率;DNtarget為原始影像中目標(biāo)物的數(shù)值;DNpanel為原始影像中標(biāo)準(zhǔn)參考板的數(shù)值;DNdark為成像光譜儀系統(tǒng)誤差。

    其次是噪聲去除,運(yùn)用國外較為常用的最小噪聲分離方法(Minimum Noise Fraction Rotation, MNF)進(jìn)行噪聲去除。最小噪聲分離工具用于判定圖像數(shù)據(jù)內(nèi)在的維數(shù)(即波段數(shù)),分離數(shù)據(jù)中的噪聲,減少隨后處理中的計算需求量。MNF本質(zhì)上是兩次層疊的主成分變換。第一次變換(基于估計的噪聲協(xié)方差矩陣)用于分離和重新調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中的噪聲,這步操作使變換后的噪聲數(shù)據(jù)只有最小的方差且沒有波段間的相關(guān)。第二步是對噪聲白化數(shù)據(jù)(Noise-whitened)的標(biāo)準(zhǔn)主成分變換。為了進(jìn)一步進(jìn)行波譜處理,通過檢查最終特征值和相關(guān)圖像來判定數(shù)據(jù)的內(nèi)在維數(shù)。數(shù)據(jù)空間可被分為兩部分:一部分與較大特征值和相對應(yīng)的特征圖像相關(guān),其余部分與近似相同的特征值以及噪聲占主導(dǎo)地位的圖像相關(guān)。本研究的高光譜影像數(shù)據(jù)經(jīng)過MNF變換后,各波段光譜噪聲顯著降低,光譜曲線更加平滑。

    2 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

    圖2為不同年份的小麥種子的高光譜圖像RGB合成圖。圖2a為1995、2008、2009、2010、2011、2012、2013、2014年共8年的小麥種子,圖2b為2010、2011、2012、2013、2014年共5年的小麥種子。

    圖2 小麥種子的RGB圖像

    根據(jù)數(shù)據(jù)分析的需要,分別截圖含小麥區(qū)域的高光譜影像數(shù)據(jù),并利用小麥種子與背景的光譜差異性,提取純小麥種子,如圖3所示。

    圖3 純小麥種子的RGB圖像

    為了更為客觀地分析不同年份的小麥種子的內(nèi)部信息,對經(jīng)預(yù)處理后的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析(Principal Component Analysis, PCA),去除波段之間的多余信息、將多波段的圖像信息壓縮到比原波段更有效的少數(shù)幾個轉(zhuǎn)換波段下。一般情況下,第一主成分包含波段中的80%的方差信息,前三個主成分包含了所有波段的中95%以上的信息量。由于各波段之間的不相關(guān),主成分波段可以生成更多顏色、飽和度更好的彩色合成圖像。圖3為不同年份小麥種子高光譜影像PCA的合成彩色圖。從圖3a可知,除2011年外,其他年份的小麥種子總體顏色呈規(guī)律變化;從圖3b可知,除2012年外,其他年份的小麥種子總體顏色也呈規(guī)律變化。

    PCA變換的RGB彩色合成,可以更客觀地看到不同年份小麥種子在圖像顯示上的差別,為了進(jìn)一步分析不同年份小麥種子的差別,分別提取不同年份的小麥種子,在提取不同年份小麥種子的基礎(chǔ)上分別提取其均值、標(biāo)準(zhǔn)差等特征,不同年份的小麥種子的均值、標(biāo)準(zhǔn)差變化如圖4所示。

    圖4 小麥種子的PCA合成圖(前三主成分)

    無論是小麥種子的均值或標(biāo)準(zhǔn)差,其不同年份的小麥種子光譜曲線非常一致。從均值來看,在500 nm處不同年份的小麥種子區(qū)分相對明顯;從標(biāo)準(zhǔn)差來看,700 nm處不同年份的小麥種子區(qū)分相對明顯。因此本研究利用這兩波段分別構(gòu)建NDVI和EVI光譜指數(shù),NDVI和EVI的計算公式如式(2)、式(3)所示。

    (2)

    (3)

    通過分析NDVI、EVI兩個光譜指數(shù)與其相對應(yīng)年份的曲線變化可知,除去異常年份2011年的小麥種子外,無論是NDVI還是EVI光譜指數(shù),隨著小麥種子收藏年份的增加,從總體變化趨勢來看,其NDVI和EVI值增加。

    以NDVI光譜指數(shù)為例,分析不同年份小麥種子之間的圖像顯示差異。從圖5可知,圖5a除2011年,圖5b除2012年,其他年份的小麥種子圖像顯示顏色呈規(guī)律變化。以NDVI圖為例,年份越久的小麥種子呈藍(lán)色,年份處于中間年份為綠色,最近年份的呈紅色。

    綜合分析小麥種子的PCA的彩色合成、NDVI密度分割圖圖和NDVI、EVI與年份之間的變化曲線可知, 2011年和2012年的小麥種子與整體的變化趨勢不一樣,故在分析NDVI、EVI與年份之間的關(guān)系時,刪除異常年份數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)分析結(jié)果的干擾。

    圖5 不同年份小麥種子的NDVI密度分割圖

    圖5a的1995年、2008年、2009年、2010年、2012年、2013年和2014年共7年的小麥種子為建模數(shù)據(jù),圖5中2010年、2011年、2013年和2014年共4年的小麥種子為檢驗(yàn)數(shù)據(jù),利用NDVI和EVI光譜指數(shù)構(gòu)建小麥種子的年份預(yù)測模型,并驗(yàn)證模型的可靠性。

    本文通過建立NDVI、EVI光譜指數(shù)與其相對應(yīng)年份的散點(diǎn)圖及其趨勢線可知,NDVI與其對應(yīng)年份的決定系數(shù)為0.762 4,建模模型為y=-118.48x+ 2 051.5(其中y為年份,x為NDVI值);EVI與其對應(yīng)年份的決定系數(shù)為0.858 5,y=-9.312x+2 027.7(其中y為年份,x為EVI值),從預(yù)測模型的決定系數(shù)看,EVI與其相對應(yīng)年份構(gòu)建的模型精度更高。

    分別利用NDVI預(yù)測小麥種子年份的模型y=-118.48x+2 051.5和EVI預(yù)測小麥種子年份的模型y=-9.312x+2 027.7預(yù)測圖5b的2010年、2011年、2013年和2014年共4年的小麥種子的年份。NDVI光譜指數(shù)預(yù)測2010年、2011年、2013年和2014年的小麥種子年份決定系數(shù)為0.970 2;EVI光譜指數(shù)預(yù)測2010年、2011年、2013年和2014年的小麥種子年份決定系數(shù)為0.983 8。如預(yù)測年份取整數(shù)部分,無論是NDVI還是EVI,其預(yù)測年份與實(shí)際年份完全一致,如取四舍五入取整,NDVI構(gòu)建的模型預(yù)測小麥年份分別為2010年、2012年、2013年和2015年,即有兩年(2011年和2014年)的預(yù)測年份超過實(shí)際年份1年;EVI構(gòu)建的模型預(yù)測年份分別為2011年、2011年、2013年和2014年,即有1年(2010年)的預(yù)測年份超過實(shí)際年份1年。從預(yù)測結(jié)果看,EVI光譜指數(shù)構(gòu)建的模型預(yù)測小麥種子年份精度高于NDVI光譜指數(shù)。

    3 結(jié)論

    對成像高光譜分選儀采集的小麥原始影像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理,即輻射定標(biāo)和噪聲去除。其中利用MNF方法進(jìn)行噪聲去除。為了將多波段的圖像信息壓縮到比原波段更有效的少數(shù)幾個轉(zhuǎn)換波段下,我們對經(jīng)預(yù)處理后的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析(Principal Component Analysis, PCA),根據(jù)均值和標(biāo)準(zhǔn)差兩個參數(shù)的分析,最后選擇了可見光波段的500 nm和700 nm分別構(gòu)建NDVI和EVI光譜指數(shù),隨著小麥種子收藏年份的增加,其NDVI和EVI值增加。NDVI與其對應(yīng)年份的決定系數(shù)為0.7624,EVI與其對應(yīng)年份的決定系數(shù)為0.8585,從而可知,EVI與其相對應(yīng)年份構(gòu)建的模型的決定系數(shù)高于NDVI。所以得到的了NDVI的建模模型y=-118.48x+2 051.5和EVI的建模模型y=-9.312x+2 027.7,利用建模模型來預(yù)測2010、2011、2013、2014共4年的小麥種子的年份,無論是NDVI還是EVI,其預(yù)測年份與實(shí)際年份完全一致,如取四舍五入取整,NDVI構(gòu)建的模型有兩年的預(yù)測年份超過實(shí)際年份1年,EVI構(gòu)建的模型則有1年的預(yù)測年份超過實(shí)際年份1年。

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