基于光譜反射特征的油菜角果成熟指數(shù)構(gòu)建

王克曉，周蕊，李波，黃祥，王茜

(重慶市農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)業(yè)科技信息研究所，重慶 401329)

0 引言

近年來(lái)，通過(guò)高光譜遙感技術(shù)獲取農(nóng)作物各項(xiàng)生理指標(biāo)進(jìn)而評(píng)估作物長(zhǎng)勢(shì)已經(jīng)成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一[1]，也順應(yīng)了農(nóng)業(yè)信息化的發(fā)展方向[2]。隨著高光譜技術(shù)的發(fā)展，衍生了大量的光譜指數(shù)，為定量探測(cè)農(nóng)作物各項(xiàng)生長(zhǎng)指標(biāo)提供了有效途徑[3-4]，這些指數(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于玉米、小麥及大豆等主要農(nóng)作物的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)中[5]。Daughtry等[6]通過(guò)研究玉米葉片葉綠素含量與光譜波段、光譜指數(shù)的關(guān)系，構(gòu)建了玉米葉綠素含量估測(cè)模型。Broge等[7]分析不同氮素水平下的小麥冠層光譜數(shù)據(jù)，提出比值植被指數(shù)(ratio vegetation index，RVI)，能夠有效預(yù)測(cè)冠層葉綠素的含量。Adams等[8]針對(duì)大豆幼苗受萎黃病脅迫提出了黃度指數(shù)(yellowness index，YI)，并認(rèn)為該指數(shù)對(duì)葉片色素含量敏感且受葉片結(jié)構(gòu)變化影響較小，能較好地反映葉綠素含量的變化。Peuelas等[9]利用970 nm的水分敏感波段和900 nm處的光譜反射率構(gòu)建了水波段指數(shù)(water band index，WBI)，并驗(yàn)證了WBI在預(yù)測(cè)葉片水分脅迫方面的有效性。許鶴等[10]通過(guò)分析小白菜在不同供水條件下的光譜特征，構(gòu)建了歸一化水分指數(shù)(normalized difference water index，NDWI)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)小白菜整個(gè)生長(zhǎng)階段水分含量信息的識(shí)別。劉暢等[11]通過(guò)測(cè)定銳齒槲櫟不同生長(zhǎng)階段和冠層位置上的葉片水分指標(biāo)及其同步的反射光譜響應(yīng)曲線，探究葉片的光譜反射率變化與含水量的關(guān)系，并分析了水分指標(biāo)與不同反射光譜指數(shù)之間的相關(guān)性。上述諸多研究表明植被的色素含量、含水率與其光譜反射率之間存在著密切的關(guān)系，而通過(guò)建立光譜指數(shù)來(lái)觀測(cè)植被狀況是一種簡(jiǎn)單、有效的方法。油菜是我國(guó)第一大油料作物[12]，油菜生產(chǎn)過(guò)程精準(zhǔn)化管理有助于實(shí)現(xiàn)油菜增產(chǎn)增收[13]。在油菜種植生產(chǎn)管理中，科學(xué)確定油菜的適宜收獲期至關(guān)重要。目前，確定油菜收獲期的主要方法是通過(guò)人工分離油菜角果皮主觀評(píng)判種子色澤變化和含水量，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。因此，如何構(gòu)建一個(gè)科學(xué)的光譜指數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)油菜角果的成熟程度值得進(jìn)一步研究。

本研究在分析不同成熟等級(jí)油菜角果光譜反射特征的基礎(chǔ)上，基于連續(xù)統(tǒng)去除法分析了不同成熟等級(jí)的角果樣本的光譜吸收特征，并提出一種新的油菜角果成熟度光譜指數(shù)以實(shí)現(xiàn)對(duì)油菜角果成熟程度的定量化評(píng)估，為油菜生長(zhǎng)后期精準(zhǔn)管理提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 油菜角果樣本與高光譜數(shù)據(jù)獲取

油菜成熟期，在種植同一品種的同一地塊內(nèi)隨機(jī)選擇30個(gè)生長(zhǎng)良好、不同成熟程度的油菜角果并加以編號(hào)(圖1)。油菜角果高光譜數(shù)據(jù)通過(guò)利用美國(guó)ASD公司FieldSpec HandHeld 2手持地物光譜儀及其自帶光源的葉片夾逐個(gè)測(cè)定角果樣本的中間部位進(jìn)行獲取，每個(gè)角果樣本記錄3條光譜，取平均值作為該樣本光譜值。光譜數(shù)據(jù)采用后處理軟件View SpecPro進(jìn)行均值處理，并通過(guò)Origin 8.0對(duì)光譜曲線進(jìn)行Savitzky-Golay(SG)濾波平滑。為提高精度，截去容易出現(xiàn)較大噪聲的325～400 nm的藍(lán)紫光和1 000～1 075 nm的短波近紅外波段，留用400～1 000 nm的光譜范圍進(jìn)行研究。

圖1 油菜角果樣本

1.2 K-means聚類法

K-means算法是最常用的一種無(wú)監(jiān)督的聚類算法[14]，通過(guò)輸入聚類的數(shù)目k和包含n維特征變量的樣本數(shù)據(jù)集，選擇k個(gè)對(duì)象作為初始的聚類中心，計(jì)算數(shù)據(jù)集中的每個(gè)樣本到各個(gè)簇中心的距離，然后對(duì)所有樣本點(diǎn)進(jìn)行分類，最后計(jì)算每個(gè)聚類的平均值,調(diào)整聚類中心，不斷迭代循環(huán)輸出k個(gè)聚類簇，實(shí)現(xiàn)類內(nèi)對(duì)象相似性最大而類間對(duì)象相似性最小的目標(biāo)。本研究距離函數(shù)采用歐氏距離。

1.3 連續(xù)統(tǒng)去除法

連續(xù)統(tǒng)去除(continuum removal，CR)是通過(guò)計(jì)算包絡(luò)線來(lái)代表光譜的總體背景特征，從一個(gè)共同的基線比較各個(gè)光譜的吸收特征[15]。連續(xù)統(tǒng)去除法就是用實(shí)際光譜反射率除以連續(xù)統(tǒng)上相應(yīng)波長(zhǎng)處的反射率。經(jīng)過(guò)連續(xù)統(tǒng)去除后，端點(diǎn)處的反射率比值均為1，而端點(diǎn)之間均小于1。從經(jīng)連續(xù)統(tǒng)去除后的光譜中可以容易地得到光譜吸收特征參數(shù)，如吸收谷位置(Mo)、波深(BDλ)、吸收谷波寬(W)和吸收谷面積(Area)等。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同成熟等級(jí)油菜角果樣本層劃分

黃度指數(shù)對(duì)葉片色素含量敏感且受葉片結(jié)構(gòu)變化影響較小，能較好地反映葉綠素含量的變化。Singh等[16]基于無(wú)人機(jī)高光譜成像技術(shù)構(gòu)建了油菜的角果成熟指數(shù)(canola pod maturity index，CPMI)，并對(duì)不同品種油菜角果含水量及籽粒含水量進(jìn)行有理非線性逼近，分析結(jié)果顯示CPMI與角果含水量的相關(guān)決定系數(shù)高達(dá)0.83以上。本研究基于上述能夠反映角果色澤和含水量變化的兩項(xiàng)光譜指數(shù)作為特征變量，以歐氏距離函數(shù)為準(zhǔn)則，對(duì)角果樣本成熟程度進(jìn)行聚類，劃分為4個(gè)不同層次的成熟等級(jí)。4個(gè)成熟層次間聚類離差平方和占總平方和的94.5%且兩項(xiàng)指數(shù)特征對(duì)樣本的解釋率達(dá)到了95%以上，說(shuō)明本研究中角果樣本以上述兩項(xiàng)特征進(jìn)行總體聚類效果較好。樣本層聚類如圖2所示，各等級(jí)層次內(nèi)角果樣本個(gè)數(shù)分別為5、11、5和9。

圖2 角果成熟等級(jí)聚類圖

2.2 不同成熟等級(jí)油菜角果光譜特征分析

不同成熟等級(jí)的油菜角果樣本光譜反射曲線如圖3所示。可以看出，不同成熟等級(jí)的角果光譜反射曲線在可見光波段內(nèi)呈現(xiàn)不同變化特征。綠峰與紅谷位置基本保持不變，仍停留在550 nm和670 nm附近，但反射值均整體增大，綠峰反射值由Ⅰ、Ⅱ級(jí)的0.1左右逐步達(dá)到Ⅳ級(jí)的0.2以上，同時(shí)紅谷反射值隨著成熟等級(jí)由不足0.1達(dá)到Ⅳ級(jí)的0.1以上。處于綠峰-紅谷區(qū)間的黃邊反射率變化存在明顯差異，主要集中體現(xiàn)在630 nm處兩側(cè)光譜反射率變化的陡然不同。Ⅰ、Ⅱ級(jí)角果樣本黃邊光譜變化相對(duì)較為平緩，而Ⅲ級(jí)樣本在630 nm處光譜變化率出現(xiàn)較小突出，且該突變點(diǎn)在Ⅳ級(jí)成熟樣本中表現(xiàn)更加突出。

圖4為基于連續(xù)統(tǒng)的不同成熟等級(jí)的油菜角果反射波深曲線。可以看出，在500 nm和670 nm波段有兩個(gè)較強(qiáng)的吸收谷，但不同成熟等級(jí)的油菜角果樣本的吸收特征主要體現(xiàn)在670 nm的紅谷吸收波段內(nèi)。紅谷波深值隨著成熟等級(jí)增加而逐漸減小，與圖3中不同成熟等級(jí)樣本紅谷反射值整體增大結(jié)果相一致。另外，在紅谷的下半谷內(nèi)，各等級(jí)角果樣本的波深值大約在630 nm處均有一個(gè)快速上升的突變節(jié)點(diǎn)。表1為670 nm波段處的光譜吸收特征參數(shù)?？梢钥吹?，不同成熟等級(jí)的油菜角果樣本的吸收谷位置Mo基本保持在675 nm，而其他參數(shù)均隨著成熟等級(jí)呈規(guī)律性變化。其中，下半谷波位向長(zhǎng)波方向移動(dòng)，分別為584 nm、597 nm、614 nm和636 nm，而上半谷波位逐步向短波方向偏移，引起吸收谷波寬W和吸收谷面積Area的逐級(jí)減小。

圖3 不同成熟等級(jí)反射曲線

表1 角果的反射光譜吸收特征參數(shù)(λ=670 nm)

圖4 不同成熟等級(jí)角果反射波深曲線

2.3 角果成熟度指數(shù)構(gòu)建

基于連續(xù)統(tǒng)去除法思想，連接光譜曲線綠峰ρλa和紅谷點(diǎn)ρλb兩點(diǎn)建立光譜反射背景基線(圖5)，則可見光綠-紅波段區(qū)間內(nèi)油菜角果觀測(cè)反射與基線反射差異可表示為式(1)。

(1)

式中：ρ°為對(duì)應(yīng)波長(zhǎng)λ處的基線反射率；ρλ為對(duì)應(yīng)觀測(cè)反射率。

圖5 光譜指數(shù)構(gòu)建圖示

基于上述分析，分別選擇λ=550 nm的綠峰和λ=675 nm紅谷波位作為光譜反射背景基線的起始點(diǎn)，對(duì)λ=630 nm處的反射值進(jìn)行背景差異分析，構(gòu)建油菜角果成熟度指數(shù)(rape siliques maturity index，RSMI)，則式(1)可以進(jìn)一步表達(dá)為式(2)。

(2)

2.4 RSMI與有關(guān)指數(shù)的相關(guān)性分析

為探索該指數(shù)對(duì)油菜角果成熟程度可表達(dá)的合理性，本文將RSMI與以往研究中能夠較好反映植被色素和含水量的植被光譜指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，間接討論RSMI與油菜角果中色素和含水量的關(guān)系。分別選擇油菜角果成熟指數(shù)CPMI、水波段指數(shù)WBI兩個(gè)與植被含水量相關(guān)的光譜指數(shù)和綠度歸一化植被指數(shù)GNVI[17]、結(jié)構(gòu)獨(dú)立色素SIPI[18]、YI 3個(gè)與色素含量緊密相關(guān)的光譜指數(shù)。RSMI與植被含水量有關(guān)光譜指數(shù)的相關(guān)關(guān)系如圖6所示。可以看出，RSMI與上述兩個(gè)指數(shù)的線性擬合決定系數(shù)R2分別為0.70和0.62，說(shuō)明該指數(shù)在一定程度上能夠較好地體現(xiàn)出油菜角果含水量的變化特征。另外，RSMI與油菜角果色素含量的相關(guān)光譜指數(shù)的關(guān)系如圖7所示。可以看出，RSMI與上述3個(gè)指數(shù)的決定系數(shù)R2分別為0.82、0.89和0.98，說(shuō)明該指數(shù)能夠較好地體現(xiàn)出油菜角果色素含量變化特征，為油菜成熟過(guò)程中角果皮表觀色澤變化提供定量參考。

圖6 RSMI與含水量相關(guān)光譜指數(shù)相關(guān)圖

圖7 RSMI與色素相關(guān)光譜指數(shù)相關(guān)圖

3 結(jié)束語(yǔ)

本研究在分析不同成熟等級(jí)油菜角果光譜反射特征的基礎(chǔ)上，基于連續(xù)統(tǒng)去除分析了不同成熟等級(jí)的角果樣本的光譜吸收特征，提出一種新的油菜角果成熟度光譜指數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)油菜角果成熟程度的定量化評(píng)估，主要結(jié)論如下。

1)不同成熟等級(jí)的角果光譜反射的綠峰與紅谷位置基本保持在550 nm和675 nm處不變，綠峰-紅谷區(qū)間的反射率突變主要體現(xiàn)在630 nm處且該突變隨角果成熟度樣本等級(jí)表現(xiàn)更為突出，不同成熟等級(jí)的油菜角果的吸收谷波寬和面積逐級(jí)減小。

2)基于連續(xù)統(tǒng)去除法思想分別選擇550 nm的綠峰和675 nm的紅谷波位建立光譜反射背景基線，利用630 nm處的光譜反射突變點(diǎn)構(gòu)建的油菜角果成熟度指數(shù)RSMI與能夠反映植被含水量和色素的光譜指數(shù)具有較高的相關(guān)性，說(shuō)明RSMI能同時(shí)較好地體現(xiàn)出油菜角果含水量和葉綠素的變化，能夠較好地對(duì)油菜角果的成熟程度進(jìn)行合理表達(dá)。

油菜角果和籽粒均含有豐富的葉綠素，但角果表皮中的葉綠素和含水量是角果體反射特性的決定因素。然而，本研究的不足是缺乏RSMI與相應(yīng)樣本角果表皮實(shí)測(cè)葉綠素和含水量的相關(guān)分析，這也是下一步亟需解決的問(wèn)題。