基于无人机高光谱遥感的柑橘黄龙病植株的监测与分类

柑橘黄龙病(Huanglongbing,HLB)是柑橘产业的毁灭性病害,及早发现并挖除病株是防治HLB的有效手段。通过无人机低空遥感监测大面积果园,可大大减少HLB排查工作量和劳动力。该文获取了无人机低空柑橘果园的高光谱影像,分别提取并计算健康和感染HLB植株冠层的感兴趣区域的平均光谱,并对初始光谱进行Savitzky-Golay平滑、异常数据剔除和光谱变换,得到原始光谱、一阶导数光谱和反对数光谱3种光谱,对这3种光谱采用主成分分析法进行降维,与全波段信息比较,分别采用k近邻(kNN)和支持向量机(SVM)进行建模和分类。结果表明,以二次核SVM判别模型对全波段一阶导数光谱的分类准确率达到94.7%,对测试集的误判率为3.36%。表明低空高光谱遥感监测HLB的手段具有可行性,可大大提高果园管理效率和政府防控病情力度。     

盐渍化土壤光谱特征的区域异质性及盐分反演

该文通过分析中国新疆、浙江、吉林3个不同地区盐渍化土壤的高光谱特征,研究了盐渍化土壤高光谱特征的区域异质性,并对构建高精度的跨区域土壤盐分高光谱定量反演模型,应用25种数据处理方式来提高全局建模的精度,旨在提高具有光谱异质性土壤的盐分反演精度。结果表明:不同地区的盐渍化土壤,无论是反射率还是光谱曲线形态方面,均存在较明显的差异,但经过一阶微分处理后,光谱差异有所降低;对3个地区土壤盐分含量局部建模与全局建模的精度进行比较,在所选用的直线回归、主成分回归、多元线性回归、偏最小二乘回归4种建模方法中,全局建模精度均低于局部建模精度;不同地区盐渍化土壤的盐分敏感波段不一致,在所采用的25种数据处理方式中,SG3点一阶微分(savitzky golay)、SG5点一阶微分、SG7点一阶微分、线性基线校正+SG3点一阶微分、SG平滑+SG3点一阶微分、SG平滑+线性基线校正+SG3点一阶微分这6种数据处理方式对全局建模的建模精度有明显改善作用,模型的相对分析误差均达到2.0以上,其中以SG平滑+SG3点一阶微分为最佳,其决定系数、均方根误差、相对分析误差分别为0.80、0.43、2.23。研究结果为跨区域土壤盐渍化的航天高光谱遥感监测提供了一定的参考依据。     

基于高光谱技术的霉变稻谷脂肪酸含量无损检测

脂肪酸含量是表征稻谷霉变信息的重要指标。为了解决传统化学分析法测定稻谷脂肪酸含量有损、费时、低效等问题,该文研究应用高光谱技术实施霉变稻谷脂肪酸含量无损检测的方法。研究选取人工制备的不同霉变时期的稻谷样本作为研究对象,利用高光谱仪结合理化试验方法测定其相应的光谱信息和脂肪酸含量,运用移动窗口平滑法(savitzky-golay,SG)和一阶微分(first derivation,FD)对光谱数据进行预处理,采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)提取反映稻谷脂肪酸含量变化的光谱特征波段,应用回归分析法建立基于特征波段光谱反射值的稻谷脂肪酸含量预测模型,对比分析不同光谱预处理方法的模型预测效果。研究结果显示,原始光谱数据通过SG平滑和一阶微分处理后,分别经SPA方法优选出了14和10个光谱特征波段;采用SG-SPA-MLR(multivariable linear regression)方法构建的模型质量和稻谷脂肪酸含量预测效果均优于FD-SPA-MLR模型,校正时其内部交叉验证的相关系数RCV和均方根误差RMSECV分别为0.9419、11.9646 mg/(100 g);预测时其外部验证的相关系数RP和均方根误差RMSEP分别为0.9366、12.3550 mg/(100 g),模型对不同霉变时期的稻谷脂肪酸含量均具有较强的预测能力。研究表明,利用高光谱技术对稻谷脂肪酸含量实施无损检测具有可行性,可为将来快速检测稻谷霉变提供参考依据。     

ASD Field Spec3野外便携式高光谱仪诊断冬小麦氮营养

氮素营养诊断关键在于氮营养指数(nitrogen nutrient index,NNI)预测。对于冬小麦氮营养指数预测模型而言,如何选取预处理方法和建模方法不一而足,不同预处理和模型选取对预测结果精度的影响程度目前还不清楚。该研究以ASD Field Spec3野外便携式高光谱仪采集乐陵市冬小麦冠层高光谱数据,采用10种光谱预处理方法并结合3种模型(偏最小二乘回归、BP神经网络和随机森林算法)建立多种冬小麦氮营养指数高光谱预测模型。对比模型预测精度表明最佳的高光谱建模方法为随机森林算法结合SG卷积平滑预处理所建模型(预测集R2=0.795,RMSE=0.125,RE=11.7%)精度高、可靠性强,是筛选出最佳的冬小麦氮营养指数高光谱预测模型。该研究结果对冬小麦氮营养指数高光谱预测建模具有科学价值,为筛选最优高光谱预处理方法和预测模型提供技术参考。     

煤矿区土壤有机碳含量的高光谱预测模型

可见—近红外光谱已被证明是一种快速、及时、有效的土壤有机碳含量预测工具。利用Field Spec4对济宁鲍店矿区的104个土壤样品进行光谱测量,采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)及数学变换等多种方式组合对光谱预处理,并运用偏最小二乘回归分析建立土壤有机碳含量预测模型,进而探讨煤矿区土壤有机碳含量的高精度预测方法。结果表明:(1)不同的光谱预处理方法对建模结果影响差异较大,建模结果以SG加MSC预处理再结合光谱反射率的一阶微分变换最优,建模R~2=0.86,RMSE=2.0g/kg,验证R~2=0.78,RMSE=1.81g/kg,RPD=2.69。(2)倒数和倒数的对数与土壤有机碳含量的相关性曲线接近重合,与反射率曲线成反比,但是建模效果远低于反射率;光谱反射率的一阶微分能明显提高500~600nm波段相关性。(3)光谱反射率随土壤有机碳的含量减少而增大,当有机碳含量较低时,其波谱的近红外波段反射率响应能力也随之降低,反射率直接建模难度加大。     

柑桔黄龙病近红外光谱无损检测

为探讨快速无损检测柑桔黄龙病的可行性,应用近红外光谱技术结合机器学习方法进行研究。在4000~9000cm-1光谱范围内,采集黄龙病、缺素和健康3类叶片样本的近红外光谱。采用一阶导数、平滑和多元散色校正组合的光谱预处理方法,消除光谱的基线漂移和散射效应。分别对偏最小二乘判别模型(PLS-DA)的主成分因子数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入变量数量、核函数类型及其参数进行了优化,建立了PLS-DA和LS-SVM模型。采用预测集样本,评价模型的预测能力,经比较,采用11个主成分得分向量为输入、线性核函数和惩罚因子为2.25的LS-SVM模型预测效果最佳,模型误判率为0。结果表明采用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机进行柑桔黄龙病无损检测是可行的。     

条锈病胁迫下冬小麦冠层叶片氮素含量的高光谱估测模型

为利用高光谱遥感诊断条锈病胁迫下作物的营养状况,测量感染条锈病的冬小麦冠层反射率以及相应叶片全氮(LTN)含量,利用线性和非线性回归方法,建立了微分光谱与小麦LTN含量之间的回归模型.研究表明随病情加重,小麦LTN含量逐渐降低,并与一阶微分光谱在430～518、534～608、660～762 nm以及783～893 nm区域具有极显著相关性.经检验,以红边内一阶微分总和与蓝边内一阶微分总和比值(SDr/SDb)为变量的模型是估测LTN含量的最佳模型,其RMSE为0.3567,相对误差为8.33%.因此,利用高光谱遥感估测条锈病胁迫下作物LTN含量是可行的,且具有较高的反演精度.研究成果可为小麦氮素营养监测、精准施肥以及条锈病情诊断等提供理论依据和指导.     

新疆艾比湖湿地土壤有机碳含量的光谱测定方法对比

干旱半干旱地区湿地土壤中的有机碳是影响土壤质量,制约植物生长的重要因素之一,其含量的变化会影响生态系统的安全和稳定。为快速估测湿地土壤有机碳含量,在新疆艾比湖湿地保护区采集140个荒漠土壤样品,利用土壤可见/近红外光谱数据以及化学分析获取的土壤有机碳数据,在对土壤原始光谱反射率进行卷积平滑的基础上,获取了一阶微分、倒数对数一阶微分2种光谱预处理指标,采用蚁群-区间偏最小二乘法、基于支持向量机的回归特征消去法,选择土壤有机碳含量近红外光谱特征波长,在此基础上构建土壤有机碳含量偏最小二乘回归、支持向量回归模型。结果表明:1)利用原始一阶微分建立的模型,预测能力优于倒数对数一阶微分建立的模型。2)4种建模结果比较显示,利用原始一阶微分经基于支持向量机的回归特征消去法进行特征变量选择后建立的土壤有机碳含量模型,预测精度最高。训练集的相关系数以及均方根误差分别为0.9687、0.158%;测试集的相关系数和均方根误差分别为0.9091以及0.268%。因此,经过卷积平滑以及一阶微分预处理、并利用基于支持向量机的回归特征消去法建立的模型具有较高的预测精度和较好的稳健性,可以作为有效手段估算荒漠湿地土壤有机碳含量。     

基于高光谱成像的水稻穗瘟病害程度分级方法

为了快速、准确地进行水稻穗瘟病害程度分级,以实现水稻品种抗性评价或精准的田间化学防治,该研究提出了一种光谱词袋(bag of spectrum words,Bo SW)模型分析方法,分析稻穗的高光谱图像,自动评判穗瘟病害程度。首先,稠密规整地将高光谱图像分割成小立方格,计算每个立方格像素的平均全波段包络矢量,用K-Means算法聚类形成典型光谱包络词典。词典中光谱包络"词"(word)用作高光谱图像表达的"基",直方图统计各光谱"词"在高光谱图像样本中的出现频度,形成光谱图像的词袋表达。采用Hyper SIS-VNIR-QE光谱成像仪获取田间采集的170株稻穗样本高光谱图像,用Bo SW方法生成其词袋表达;植保专家根据病害程度类别确定光谱图像样本标签。随机选择2/3"词袋表达-病害程度等级标签"数据对构成训练集,采用卡方-支持矢量机(chi-square support vector machine,Chi-SVM)分类算法建立穗瘟病害程度分级模型。余下的1/3样本构成测试集,测试穗瘟病害等级模型的预测性能,分类识别精度为94.72%,高于主成分分析(principle component analysis,PCA)、敏感波段选择等传统光谱分析方法,其识别精度分别为83.83%和79.83%。该研究提高了穗瘟病分级的自动化程度和准确率,也可为其他病害分级检测提供参考。     

茄子灰霉病叶片过氧化氢酶活性与高光谱图像特征关联方法

对灰霉病胁迫下茄子叶片过氧化氢酶(CAT)活性的高光谱图像特征进行了研究。采用380～1030nm范围的高光谱图像摄像仪获取健康、轻度、中度、严重染病茄子叶片的高光谱图像信息,基于ENVI软件处理平台提取高光谱图像中对象的漫反射光谱响应特性,并采用平滑、中值滤波、归一化法等预处理方法提高光谱的信噪比。然后采用偏最小二乘回归(PLSR)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和BP神经网络算法来建立叶片高光谱响应特征与CAT活性之间的关系模型。在PLSR模型中,前2个隐含变量能够实现健康、轻度、中度、严重染病茄子叶片的直观定性区分,而基于PLSR模型推荐的9个隐含变量建立的BP神经网络模型的预测集决定系数R2为0.8930,均方根误差为2.17×103。表明基于高光谱图像特性可以实现灰霉病胁迫下茄子病害程度的有效区分,同时证明基于高光谱图像特性的茄子叶片CAT活性的定量检测是可行的。     

柑橘黄龙病光谱特征波段选择及光谱检测仪研制

黄龙病（Huanglongbing，HLB）被称为柑橘的癌症，及早检测出患病植株可防止病情蔓延，降低病情灾害程度。高光谱分析技术因其丰富的光谱信息，成为近年来作物病害检测的研究热点。然而高光谱设备昂贵，波段数较多，计算量大，在实际应用中尚未形成规模应用。使用合理的波段选择方法，可以去掉冗余信息，避免"维数灾难"，减轻数据存储、计算与传输压力，并降低设备成本。该研究利用地物谱仪获取了柑橘冠层叶片的高光谱信息，提出一种基于典型成分分析（Exemplar Component Analysis，ECA）的柑橘黄龙病特征波段优选方法，并与其他3种波段优选算法进行比较，分别优选了7个光谱波段的组合。基于优选波段，采用6种机器学习方法进行建模分类，对4种波段选择方法的鲁棒性进行了分析。此外，基于优选的特征波段设计了一款多光谱仪应用于柑橘黄龙病的检测。结果表明，用ECA算法选择的特征波段，其结合6种分类器在测试集上的准确率达到92%以上，并具有较好的鲁棒性。自研基于特征波段的多光谱仪对于HLB的检测精确度最高可达95%。试验表明用少量特征波段表征HLB作为检测手段具有可行性，合理的特征波段有助于降低专门农业病害光谱检测的设计成本，提高果园病情防控精准度。     

基于日光诱导叶绿素荧光的柑橘黄龙病原位诊断

柑橘黄龙病（Huanglongbing, HLB）是柑橘生产中的毁灭性病害,柑橘植株遭到黄龙病菌侵染后光合能力发生变化而后表现出相应的黄化症状。及早实现HLB的原位快速诊断是防控HLB的重要手段。为探究黄龙病菌侵染柑橘叶片的光合响应机制并实现HLB的原位诊断,该研究分析了健康（Healthy）、未显症HLB（asymptomatic HLB, aHLB）、显症HLB（symptomatic HLB, sHLB）以及黄斑病（Macular,症状与黄龙病相似）柑橘叶片的光合参数与光合色素含量差异。利用光谱技术与日光诱导叶绿素荧光（Sun-induced Chlorophyll Fluorescence, SIF）技术分析了4种类型柑橘叶片的反射率光谱与SIF光谱差异。采用竞争自适应重加权采样（Competitive Adaptive Reweighted Sampling, CARS）算法结合反射率光谱筛选出特征波段,采用SIF光谱的峰值位置（687和741 nm）构建了上行（Upward, Up）和下行（Downward, Dw）SIF产量指数（Up687, Up741, Dw687, Dw741, Up687/741, Dw687/741）。进一步分别利用特征波段的反射率和SIF产量指数,结合K最邻近（K-nearest Neighbor, KNN）分类算法构建了柑橘黄龙病的诊断模型。结果表明,黄龙病菌的侵染使柑橘叶片的光合作用明显减弱,在未显症时期已经表现出来,证明了SIF技术在诊断早期HLB的优势。基于特征波段反射率的KNN模型对未显症HLB和显症HLB的诊断精度为72.7%和75.6%,健康叶片和黄斑病叶片分别为82.2%和64.1%,而基于687和741 nm波长处的上行比值SIF产量指数Up687/741构建的KNN模型对未显症HLB和显症HLB的诊断精度为84.8%和91.1%,健康和黄斑病叶片分别为88.9%和82.1%,均优于反射率光谱模型。结果证明了SIF技术用于诊断柑橘HLB的潜力,为实现柑橘HLB的田间原位、快速、早期诊断提供了可能。     

利用近红外高光谱图像技术快速鉴别西瓜种子品种

为了研究采用近红外高光谱图像技术对西瓜种子品种快速无损鉴别的可行性,该文采用近红外高光谱图像技术,通过提取西瓜种子的光谱反射率,结合Savitzky-Golay (SG)平滑算法,经验模态分解算法（empirical mode decomposition,EMD）和小波分析（wavelet transform,WT）对提取出的光谱数据进行去除噪声处理,采用连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）和遗传-偏最小二乘法（genetic algorithm-partial least squares, GA-PLS）进行特征波长选择。基于全波段光谱建立了偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）,基于特征波长建立了反向传播神经网络（back-propagation neural network,BP NN)判别模型和极限学习机（extreme learning machine,ELM）判别模型。试验结果表明,基于特征波长的BPNN模型和ELM模型的结果优于基于全部波长的PLS-DA模型,基于SG预处理光谱提取的特征波长建立的ELM模型取得最优的判别效果,建模集和预测集的判别正确率均为100%。结果表明应用近红外高光谱成像技术对西瓜种子品种鉴别是可行的,为西瓜种子的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

柑桔叶片黄龙病光谱特征选择及检测模型

为探索高光谱技术诊断黄龙病及分类的可行性,通过变量筛选方法组合为高维数据实用化提供参考。采集柑桔叶片高光谱图像并进行普通(polymerase chain reaction,PCR)鉴别分为轻度、中度、重度、缺锌和正常5类样品。用无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)剔除无关信息,组合遗传算法(genetic algorithm,GA)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选变量,对数据进行降维。结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构建柑桔黄龙病判别模型。对预测样品进行诊断分类,来评价模型判别能力。经对比发现,UVE组合SPA筛选变量后的LS-SVM模型效果最好,该模型以Link_kernel函数为核函数,惩罚因子(γ)最小为1.07,误判率最低为0。用全谱作输入变量时LS-SVM模型复杂程度最高且预测能力最差,误判率最高为11.9%,可能是包含无用信息和冗余信息变量造成的。研究显示,UVE组合SPA筛选变量,结合LS-SVM对柑桔黄龙病诊断并分类具有一定可行性,为高维度数据实用化提供一定参考价值。     

采用高光谱图像深度特征检测水稻种子活力等级

为实现水稻种子活力的准确检测,该文研究了一种基于高光谱图像技术结合深度学习的高精度检测方法。采用人工加速老化的方式得到老化0,1,2和3 d的1 200个水稻种子样本,使用高光谱成像设备获取不同老化天数样本的高光谱图像,并从单个样本区域提取其光谱信息。随后对1200个样本进行发芽试验,根据发芽试验结果将所有样本划分为高活力、低活力和无活力3个等级。采用小波阈值去噪(Wavelet Threshold Denoising,WTD)结合一阶导数(First/1~(st) Derivative,FD)的方法(WTD-FD)对原始光谱进行预处理,使用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和堆叠自动编码器(Stacked Auto-Encoder,SAE)分别从预处理光谱中提取特征变量。分别基于PCA和SAE特征变量构建支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,并根据模型准确率确定较佳模型,最后使用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)对选择的模型进行参数优化。结果显示WTD-FD对原始光谱的预处理是有效的,使用从预处理光谱中提取的SAE非线性深层特征相比于PCA线性特征更具有代表性,基于其建立的SAE-SVM模型的准确率达到96.47%。SAE-SVM模型经过GWO优化之后,模型准确率提高到98.75%。研究结果表明,高光谱图像技术结合深度学习方法对水稻种子活力等级准确检测具有指导意义。     

高光谱融合马氏距离的贮藏黄瓜腐败预警方法

为了实现黄瓜在贮藏过程中腐败预警,本试验对同一批不同贮藏天数的黄瓜进行高光谱数据采集,并用Savitzky-Golar卷积平滑法(SG平滑)进行预处理;运用偏最小二乘回归系数法提取适合黄瓜腐败预警检测的特征波长;然后在选定黄瓜腐败基准光谱数据的前提下,运用马氏距离(MD)构建了黄瓜贮藏过程中的腐败预警模型。结果表明,随着贮藏天数的增加,黄瓜光谱数据与黄瓜腐败基准光谱数据的MD值越来越小,说明黄瓜越来越接近腐败,这与黄瓜贮藏过程的实际情况非常吻合,充分说明黄瓜腐败前不同贮藏天数与腐败基准光谱值间的MD值可有效实现黄瓜的腐败预警。本研究结果为黄瓜实际贮藏过程中使用高光谱融合MD法预警腐败提供了一种手段。     

高光谱成像技术和主成分分析识别玉米籽粒的胚

摘要：为了分割玉米籽粒的胚部分,本研究搭建了一套高光谱成像系统用于获取波段范围为500～900 nm的高光谱反射图像。主成分分析（PCA）方法对样本高光谱数据进行降维以便选择少量有效波长构建多光谱成像系统。研究发现,采用可见光（VIS）区域的3个有效波长510、555和575 nm获得的主成分（PC）图像获得了较好的识别结果。100个独立样本用于评估算法性能,结果表明,样本中97.0%的胚可以从玉米籽粒中正确分离。     

叶绿素荧光成像技术下的柑橘黄龙病快速诊断

柑橘黄龙病被称为柑橘的"癌症",具有极强的传染性,造成柑橘产业巨大的经济损失。为探究病原菌对宿主光合作用进程中对光能吸收、分配和利用的影响,并实现柑橘黄龙病的快速诊断,该研究利用叶绿素荧光成像技术对感染黄龙病不同程度柑橘叶片的叶绿素荧光特性和相应淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖含量进行研究,分析了叶片的叶绿素荧光图像与淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖含量之间的关系,并构建了柑橘黄龙病快速诊断模型。结果表明,染病叶片中的淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖出现异常累积,糖代谢异常与病原菌的侵染有关;宿主的叶绿体光系统Ⅱ(Photosystem Ⅱ, PSⅡ)反应中心遭受破坏,导致最小荧光产量上升,PSⅡ的最大光量子效率下降及PSⅡ中有活性的光反应中心数量减少,染病叶片的光化学反应的能力降低,激发能被转换成不可调制荧光淬灭的比例上升;叶绿素荧光参数能够精确地反演出叶片的淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖含量,两者具有很强的相关性。利用叶绿素荧光参数构建的随机森林模型对柑橘黄龙病诊断的总体识别正确率为97.50%。采用叶绿素荧光成像技术能够实现柑橘黄龙病快速无损检测,可为柑橘黄龙病的早期预警提供新方法。     

柑橘黄龙病热处理防治技术研究进展

柑橘黄龙病正在中国、巴西和美国等地广泛传播,急需快速、有效的田间防治技术。热水和湿热空气处理对柑橘病苗和嫁接枝条有脱毒作用,在温室环境中对病苗木进行光照热疗,可以减少黄龙病病菌数量,促进其健康生长并有效延长产果寿命。该文针对柑橘黄龙病防治技术的研究现状,综述了基因改良育种、苗木脱毒、化学防治、物理防治和生物防治等方法,结合热疗法在微生物和昆虫杀灭中的广泛应用,分析了田间热处理防治技术研究中存在的主要问题,提出了研究柑橘黄龙病病菌热处理温度阈值和对应时间、建立田间黄龙病病情快速诊断和热处理防治效果评价体系、研究热处理对黄龙病病菌抑制和消杀机理以及不同传热介质在柑橘树体的传热过程和特性、建立黄龙病田间快速热处理系统、研究黄龙病综合防治方法等建议,可为进一步研究柑橘黄龙病田间防治技术提供参考。