近红外高光谱成像技术检测粮仓米象活虫

为了准确地统计出仓储害虫的密度,需对储粮活虫和死虫进行有效地判别。该文研究开发一个900～1?700?nm的近红外高光谱成像系统来检测仓储小麦活虫。用液氮低温猝死法杀死米象,在其死亡后0～7?d进行高光谱图像采集。随着粮虫死亡时间的延长,粮虫相对光谱反射率逐渐增大,到死后第5天时粮虫的光谱曲线基本趋于稳定。应用相邻波长指数法对1?320～1?680?nm之间的110个波长的高光谱图像进行分析,提取出最优波长为1?417.2?nm。提出双区域连通阈值面积比的区域生长法粮虫活虫判别方法,即当粮虫的双区域连通阈值面积比大于0.5时,应判别为活虫。结果表明,自粮虫死亡后的第2.0天开始,储粮活虫与死虫的训练样本和检验样本全部被正确识别,为实现储粮活虫的计算机视觉实时检测与分类提供依据。     

基于高光谱的油麦菜叶片水分CARS-ABC-SVR预测模型

为了实现油麦菜生长期间更合理的灌水管理,研究一种基于高光谱技术的精确、快速、有效检测油麦菜叶片水分的新方法。以5种不同水分胁迫水平的油麦菜为研究对象,通过高光谱成像系统获取高光谱图像并利用干燥法测量叶片含水率。采用多项式平滑(Savitzky-Golay,SG)结合标准变量变换(standard normalized variable,SNV)对高光谱数据去噪平滑。利用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)进行特征波长选择,并与逐步回归分析(stepwise regression,SR)及连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)进行比较,利用支持向量回归机(support vector regression,SVR)分别建立油麦菜叶片全光谱数据、3种特征光谱数据与干基含水率的关系模型。结果表明,基于竞争性自适应加权算法波长选择的支持向量回归模型(CARS-SVR)效果最佳,但预测精度尚不够理想,故引入人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)优化模型的参数惩罚因子和核参数。最终,经人工蜂群算法优化后的模型(CARS-ABC-SVR)的预测集决定系数R2和均方根误差RMSE分别为0.9214和2.95%。因此,利用高光谱技术结合CARS-ABC-SVR模型预测油麦菜叶片水分含量是可行的。     

基于高光谱成像的茶叶中EGCG分布可视化

针对目前关于表没食子儿茶素没食子酸酯(epigallocatechin gallate,EGCG)在茶叶中的分布缺乏可视化表达问题,该文采用高光谱成像技术以实现EGCG在茶叶中的分布可视化。通过高光谱成像仪采集茶叶的光谱信息,按照标准方法 HPLC(high performance liquid chromatography)法测量茶叶的EGCG浓度。运用化学计量学方法建立光谱与EGCG浓度之间的回归模型。为寻求相对较优的模型效果,对光谱进行不同的预处理,以确定最优的预处理方法;采用4种建模方法建立回归模型,以确定最优的建模方法;对光谱进行特征波段选择,以降低数据冗余提高模型的稳定性和运算速度。最后,将高光谱图像中像素点对应的光谱变量导入模型,从而生成EGCG浓度分布图。结果表明:可见-近红外光谱与EGCG浓度之间具有很强的相关性,其回归模型的决定系数达到0.905,利用高光谱成像技术对茶叶中EGCG分布进行可视化可行。通过对不同品种、叶位的茶叶中EGCG浓度分布进行可视化,能够为高EGCG浓度茶树品种的培育、EGCG代谢规律的分析以及茶树采摘部位的识别提供有效手段。     

基于近红外光谱的沼液挥发性脂肪酸含量快速检测

挥发性脂肪酸(Volatile Fatty Acids,VFA)作为厌氧发酵过程的重要中间产物,其在厌氧反应器中的累积能够反映出产甲烷菌的不活跃状态或厌氧发酵条件的恶化。为了实现对农牧废弃物厌氧发酵进行过程分析和状态监控,将近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIRS)与偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)相结合构建玉米秸秆和畜禽粪便厌氧发酵液乙酸、丙酸和总酸含量快速检测模型。将竞争自适应重加权采样法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)与遗传模拟退火(Genetic Simulated Annealing,GSA)算法相结合构建CARS-GSA算法对沼液中的乙酸、丙酸和总酸进行特征波长优选,原始光谱数据1 557个波长点经预处理和波长优选后,得到乙酸、丙酸和总酸特征波长变量分别为135、101和245个,建立的回归模型验证决定系数分别为0.988、0.923和0.886,预测均方根误差(Root Mean Squared Error of Prediction,RMSEP...     

基于近红外高光谱成像技术鉴别杂交稻品系

种子的筛选和鉴别是农业育种过程中的关键环节。该文基于近红外高光谱成像技术(874~1 734 nm)结合化学计量学方法以及图像处理技术实现杂交稻种的品系鉴别及可视化预测。采集了3类不同品系共2 700粒杂交水稻的高光谱图像,用SPXY算法,按照2∶1的比例划分建模集和预测集。基于水稻样本的光谱特征,采用主成分分析(PCA)方法初步探究3类样本的可分性。采用连续投影算法(SPA),提取出7个特征波长:985.08、1 106、1 203.55、1 399.04、1 463.19、1 601.81、1 645.82 nm。基于特征波长和全波段光谱,建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型。试验结果表明,所建模型判别效果较好,识别正确率均达到了90%以上,其中,SVM模型的判别效果优于PLS-DA模型,基于全谱的判别分析模型结果优于基于特征波长的判别模型。结合SPA-SVM校正模型和图像处理技术,生成样本预测伪彩图,可以直观的鉴别不同品系的水稻种子。结果表明,近红外高光谱成像技术可以实现杂交稻的品系识别及可视化预测,为农业育种过程中种子的快速筛选及鉴定提供了新思路。     

高光谱技术结合CARS算法预测土壤水分含量

高光谱技术已成为预测土壤含水量(soil moisture content,SMC)的重要方法,但因土壤高光谱中包含了大量冗余信息和无效信息,不仅导致SMC的高光谱估算模型复杂度高,而且影响了模型的预测精度。因此,该研究在室内设计SMC梯度试验,测定土壤高光谱反射率,经Savitzky-Golay平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)和连续统去除(continuum removal,CR)预处理后,基于竞争适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)方法分别优选出土壤在全部SMC的水分敏感波长变量,确定适用于土壤在全部SMC的共性波长变量,以其为优选变量集,采用偏最小二乘(partial least squares regression,PLSR)回归方法建立模型并进行验证。结果表明,SG和CR预处理后的光谱曲线在450、1 400、1 900、2 200 nm附近吸收峰的形状特征凸显;基于CARS方法对土壤在不同SMC的光谱曲线进行变量优选后,得出优选变量集为443~449、1 408~1 456、1 916~1 943、2 209~2 225 nm;CARS-PLSR模型性能优于全波段PLSR模型,模型预测R2、均方根误差、相对分析误差分别为0.983、0.0144、8.36,不仅提升了预测精度和预测能力,而且降低了变量维度和模型复杂度。该文通过优选土壤水分的敏感波段,有效提高了SMC预测模型的鲁棒性,为快速准确评估农田墒情提供了新途径,为开发田间SMC测定传感器提供了理论依据。     

基于可见/近红外反射光谱的梨树叶片钾含量的快速测定研究

利用可见/近红外反射光谱定量分析技术对梨树鲜叶钾素含量进行快速测定研究。对150个梨树叶片样本进行光谱扫描,其中120个做建模集,30个做验证集。通过对样品的可见/近红外光谱进行多种预处理,并建立钾素预测模型,探讨了可见/近红外光谱数据预处理对预测精度的影响。结果表明,通过原始光谱与S-G(3)平滑相结合的预处理方法,用17个主成分建立的偏最小二乘法模型最好,其交叉验证集和预测集模型的决定系数(R2)分别为0.722 7和0.679 1,交叉验证均方根误差(RMSECV)为1.171,预测的平均相对误差为6.81%,能高效、快速地预测梨树叶片钾素含量,为梨树钾素快速测定提供了新的手段。     

基于机器学习算法的湖滨绿洲土壤电导率高光谱估算模型

  目的  为湖滨绿洲土壤高光谱估算土壤电导率值提供方法支持,实现区域土壤盐分快速估测。  方法  利用实测的土壤电导率值与土壤高光谱数据联合分析,采用竞争自适应重加权采样（CARS）、连续投影算法（SPA）、遗传算法（GA）筛选土壤电导率的特征波段,并基于全波段及特征波段构建BP神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）三种机器学习算法模型,引入偏最小二乘模型（PLSR）进行对照,比较其模型精度。  结果  研究区土壤电导率值变化范围0.02～17.22 mS cm?1,平均值为2.61 mS cm?1,变异系数为134.87%,呈现强变异性;CARS、SPA、GA算法筛选的特征波段将建模输入量分别压缩至全波段数量的0.87%、1.68%、0.70%,减少建模输入量,提升建模速率,变量方法的选择CARS > SPA > GA;三种机器学习算法模型均优于PLSR模型,决定系数（R2）平均增加20.57%,相对分析误差（RPD）平均增加17.84%,土壤电导率高光谱估算模型以CARS-SVM最优,训练集与验证集R2分别为0.76和0.75,RMSE分别为1.79 和1.68 mS cm?1,RPD分别为2.04和2.00。土层深度20 ~ 30 cm的土壤电导率高光谱估算模型精度最高,训练集与验证集R2分别为0.83和0.84,RMSE分别1.37和1.77 mS cm?1,RPD分别为2.41和2.50。  结论  基于CARS-SVM的土壤电导率高光谱估算模型精度高,估算能力最优,可以为湖滨绿洲土壤电导率估算提供科学参考。     

高光谱图像检测马铃薯植株叶绿素含量垂直分布

为了检测马铃薯作物叶绿素含量,该文按照叶片垂直分布位置采集马铃薯叶片样本的成像高光谱数据,提取并计算了400个划分区域的平均光谱,使用手持式SPAD-502叶绿素仪测定了相应位置的SPAD(soil plant analysis development)值。采用标准正态变量校正(standard normal variate,SNV)方法对光谱数据进行预处理,分析了开花期植株自下而上垂直叶位间光谱和叶绿素分布关系,其光谱反射率在382~700 nm区间随叶位的升高反射率增加(上中下),在700~1 019 nm范围下叶位反射率高于上部和中部叶位(下上中),且SPAD均值依次为36.41、43.11、47.04。分别采用相关系数分析法和随机蛙跳(random frog,RF)算法筛选叶绿素含量敏感波长,并建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型。结果如下:基于相关系数分析法筛选的12个敏感波长主要位于530~550和706~708nm范围,建模精度RC2为0.7 588,验证精度RV2为0.5 773;基于random frog算法筛选的11个敏感波长(554.62、560.26、575.04、576.35、595.09、604.7、649.44、731.8、752.78、786.38、789.97 nm),建模精度RC2为0.8 423,验证精度RV2为0.7 676。选取RF-PLS模型计算马铃薯叶片每个像素点的叶绿素含量,绘制不同叶位马铃薯叶片叶绿素含量可视化分布图,结果可反映马铃薯在开花期植株上叶片叶绿素动态响应关系,实现了不同叶位马铃薯叶片叶绿素含量无损检测以及分布可视化表达。     

用高光谱成像技术检测柑橘红蜘蛛为害叶片的色素含量

为解决传统理化法检测柑橘树叶片受红蜘蛛为害后色素含量变化时存在的工作量大、效率低等问题,该文研究应用高光谱成像技术检测柑橘红蜘蛛为害叶片色素含量的方法。研究中对比了正常叶片与受害叶片的原始光谱以及原始光谱一阶微分曲线的差异,寻找反映叶片色素含量变化的特征波段;分析了特征波段反射率比值与叶片色素间相关性;采用单变量线性回归法分析了常用植被指数预测叶片色素含量的效果;采用逐步回归分析法建立了叶片色素含量预测模型,并对模型预测效果进行了F检验。结果表明:常用植被指数预测叶片色素含量结果不理想;选取的667/522、667/647和522/647 nm等3个特征波段反射率比值与叶片3种色素含量间具有较高的相关性;用于建立叶片色素含量预测模型的最佳特征波段反射率比值为667/522和667/647 nm,所建立的模型可较好地预测健康及受害叶片的叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量。     

基于图像光谱信息融合的鱼不同冻藏时间及冻融次数鉴别

应用高光谱成像技术(380~1023 nm),基于信息融合实现鱼不同冻藏时间后冻融次数鉴别。首先,提取鱼样品感兴趣区域(region of interest,ROI)光谱并结合竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)得到57个变量作为光谱信息,同时对鱼样品做主成分分析(principal component analysis,PCA),提取第一主成分图像信息如中值、协方差、同质性、能量、对比度、相关、熵、逆差距、反差、差异性、二阶距和自相关12个灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)纹理特征参量,结合灰度共生矩阵纹理特征与光谱特征,作为模型偏小最二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)的输入建立区分模型,预测集识别率达到98%。结果表明,高光谱成像技术可以用于鱼不同冷冻时间以及冻融次数的鉴别。     

基于蒙特卡罗特征投影法的小麦蛋白质近红外光谱测量变量选择

为了实现小麦蛋白质的无损检测,简化便携式小麦蛋白质检测设备的预测模型,提高模型预测精度,该文针对小麦采集波长范围为950～1690nm的近红外漫透反射光谱,结合蒙特卡罗采样(MCS,monte carlosampling)技术与特征投影图(LPG,latent projective graph)方法对波长变量进行选择。根据模型集群分析(MPA,model population analysis)思想,采用MCS技术建立样本子空间,利用主成分分析(PCA,principal componentanalysis)得到LPG,假定LPG中共线性光谱变量对建模作用相同,选出少数波长变量建立子预测模型,选出预测均方根误差(RMSEP,root-mean-square error of prediction)较小的子模型,统计分析其变量的出现频次,选取频次最高的波长变量作为影响变量(IVs,influential variables)。研究结果表明,利用IVs建模可以将RMSEP值由0.5245减小到0.2548,采用蒙特卡罗采样技术的特征投影图方法(MC-LPG,monte carlo-latent projective graph)进行变量选择,对于提高模型预测精度是可行的。     

基于嗅觉可视化和近红外光谱融合技术的海鲈鱼新鲜度评价

为了实现鱼类新鲜度的快速无损检测,该研究尝试利用嗅觉可视化与近红外光谱融合技术对鱼的挥发性盐基氮含量进行预测,从而评价其新鲜度。试验对象选用海鲈鱼,4℃冷藏待测。用主成分分析法对从可视化传感器阵列提取到的特征变量进行降维,用遗传算法结合偏最小二乘法对预处理后的近红外光谱特征变量进行筛选,将降维和筛选后的变量进行特征层融合。用支持向量回归算法分别建立基于嗅觉可视化、近红外光谱和多传感器信息融合技术的挥发性盐基氮含量预测模型。基于嗅觉可视化技术的模型的预测集决定系数R2 p为0.757,均方根误差RMSEP为6.755 mg/100g;基于近红外光谱技术的模型的决定系数R2 p为0.787,均方根误差RMSEP为6.186 mg/100g;而融合模型的决定系数R2 p为0.882,均方根误差RMSEP为4.585 mg/100g,与前两个模型相比,预测更准确。研究结果表明,利用嗅觉可视化和近红外光谱融合技术评价海鲈鱼新鲜度是可行的。     

基于近红外光谱的土壤全氮含量估算模型

土壤全氮是诊断土壤肥力水平和指导作物精确施肥所需的重要信息,建立土壤全氮的近红外光谱估测模型并对建模波段进行优化选择对于土壤养分信息快速获取和精确农业发展具有重要意义。该研究以中国中、东部地区5种主要类型土壤为研究对象,利用近红外光谱仪采集土壤样品的光谱信息,结合近红外区域分子振动特点选取全谱、合频、一倍频、二倍频和N-H基团及其组合的8个波段,采用多元散射校正等多种预处理方法组合进行处理,结合偏最小二乘法(PLS)对每个波谱区域进行定标建模。结果表明,利用4000～5500cm-1波谱区域结合附加散射校正处理过的原始光谱建立的模型精度表现最好,其内部互验证决定系数达到0.90,均方根误差为0.16。经不同类型土壤的观测资料检验,模型验证决定系数为0.91,均方根误差为0.15,相对分析误差RPD为3.40,表明模型具有极好的预测能力。因此,利用近红外光谱可以实现土壤全氮的快速估测,且以合频波段(4000～5500cm-1)为建模区域可以得到更好的预测效果。     

便携式番茄多品质参数可见/近红外检测装置研发

该文针对番茄独特的囊室结构及整体成熟度不均等问题,基于可见/近红外全透射光谱,研发了便携式番茄内外品质快速无损实时检测装置.该装置的硬件系统主要包括光源模块、信号采集模块、信号处理模块、电源模块、散热模块和打印模块,基于该硬件系统,采集了番茄630~1100 nm范围内可见/近红外透射光谱,选取650~1100 nm范围的光谱进行SG卷积平滑(savitzky-Golay smooth,SG-smooth)、标准正态变量变换(standard normal variable transformation,SNV)和多元散射校正(muliplication scattering correction,MSC)等预处理,建立了番茄颜色、硬度、总酸、总糖含量的偏最小二乘预测模型.基于QT开发框架编写了番茄多品质无损检测实时分析控制软件,植入番茄多品质参数预测模型,实现了番茄多品质参数检测一键式操作.为了测试该装置的检测精度和稳定性,选取与建模无关的20个同品种样品对每个样品的内外品质重复检测8次,结果表明:番茄颜色预测值与实测值相关系数为0.9528,均方根误差为2.7038,硬度预测值与实测值相关系数为0.9405,均方根误差为0.4486 kg/cm2,总酸含量的预测值与实测值相关系数为0.9537,均方根误差为0.3263%,总糖含量预测值与实测值相关系数为0.9610,均方根误差为0.1974%.番茄样品颜色、硬度、总酸和总糖重复检测最大相对误差分别为2.9%、1.9%、2.0%和1.6%.该便携式检测装置基于可见近红外全透射光谱,实现了番茄颜色、硬度、总酸、总糖含量的同时快速无损实时检测,预测精度及稳定性较好,可以满足实时评价番茄品质的市场需求.     

漫反射和透射光谱检测马铃薯黑心病的比较

针对马铃薯黑心病不易检测,提出马铃薯黑心病的光学无损检测方法,并比较了马铃薯黑心病的漫反射光谱和透射光谱检测方法。通过高光谱图像采集系统、透射光谱采集系统和傅里叶变换近红外光谱仪获取合格马铃薯与黑心病马铃薯的可见/近红外漫反射光谱、可见/近红外透射光谱以及近红外漫反射光谱,并采用偏最小二乘-线性判别分析方法建立马铃薯黑心病的识别模型。透射光谱采集系统采集的可见/近红外透射光谱所建模型的判别正确率最高,对测试集样本的识别正确率为98.46%;高光谱图像采集系统获取的可见/近红外漫反射光谱经二阶导与标准化组合预处理后所建模型对测试集样本的识别正确率为92.31%;傅里叶变换近红外光谱仪获取的漫反射光谱经标准正态变量变换与标准化组合预处理后所建模型对测试集样本的识别正确率90.77%。试验结果表明:采用光谱检测马铃薯黑心病,透射光谱系统优于高光谱成像系统,高光谱成像系统优于傅里叶近红外光谱仪。研究结果为马铃薯内部缺陷的光谱定性判别及便携式仪器的研制提供了参考。