高光谱图像信息的柑橘叶片光合色素含量分析技术研究

暗箱环境下采集柑橘叶片高光谱图像,采用阈值法提取整叶有效光谱信息区域的平均光谱,比对分析了柑橘叶片光谱信息不同预处理方法和光谱PLS、BPNN和LS-SVM预测模型对叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素等光合色素含量的预测精度。结果显示,采用MSC对原始光谱进行预处理和LS-SVM建模对叶绿素a含量的预测效果较好,Rp达0.898 3,RMSEP为0.140 4;采用SNV光谱预处理和LS-SVM模型对叶绿素b含量的预测其Rp为0.912 3,RMSEP为0.042 6;采用MAS预处理和PLS模型对于类胡萝卜素含量预测的Rp和RMSEP分别为0.712 8和0.062 4。结果表明:采用高光谱图像信息可较好地进行柑橘叶片叶绿素a,叶绿素b和类胡萝卜素等光合色素含量的预测,为进一步研究柑橘叶片光合色素含量与组分构成的非损伤实时检测提供了依据。     

柑橘叶片叶绿素含量拉曼光谱定量分析方法研究

柑橘叶片叶绿素含量的准确检测对柑橘营养状况和生长态势具有极其重要的意义。研究了快速无损诊断柑橘叶片中叶绿素含量的方法,以期为拉曼光谱检测技术用于柑橘叶片叶绿素含量检测提供参考。采集不同冠层高度和不同地理分布的柑橘叶片120片,拭去叶片表面的灰尘,用去离子水对其清洗、晾干装入密封袋中并用标签分类标注。然后对柑橘叶片进行拉曼光谱采集,参数设置如下：分辨率为3 cm-1,积分时间为15 s;激光功率为50 mW。分别采用BaselineWavelet、迭代限制最小二乘（IRLS）和不对称最小二乘(ALS)三种算法对柑橘叶片的拉曼光谱背景进行扣除,使用偏最小二乘（PLS）方法建立定量模型;四种光谱预处理方法归一化(Normalization),Savitzky-Golay卷积平滑(SG smoothing, SG平滑)、多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay一阶导数(SG 1st Der)对扣除背景后的光谱进行进一步的优化处理。结果表明：采用原始光谱、BaselineWavelet、IRLS、ALS背景扣除处理后的光谱建立PLS模型,模型的相关系数r分别为0.858,0.828,0.885和0.862,交互验证均方根误差(RMSECV)分别为5.392,5.870,4.934和5.336,最佳因子数分别为8,3,8和8;IRLS背景扣除处理后的PLS模型的RMSECV最小,相关系数最高,建模效果最好。分别采用SG平滑、归一化、MSC和SG 1st Der预处理方法对IRLS背景扣除后光谱进行预处理并建立PLS模型,结果表明：IRLS光谱及其结合SG平滑、归一化、MSC和SG 1st Der四种预处理方法的PLS模型的R分别为0.885,0.897,0.852,0.863和0.888,RMSECV分别为4.934,4.715,5.595,5.182和4.962;最佳因子数分别为8,8,8,8和5;IRLS-SG平滑后PLS模型的RMSECV最小,模型效果最优。对IRLS-SG平滑预处理后的PLS模型展开验证,预测相关系数r为0.844,预测均方根误差(RMSEP)为5.29,预测精确度较高。采用拉曼光谱结合三种光谱背景扣除方法和四种预处理方法对柑橘叶片叶绿素含量进行定量分析表明：采用IRLS背景扣除结合SG平滑预处理后的PLS模型最优,建模集r为0.897,RMSECV为4.715;预测集r为0.844,RMSEP为5.29,预测精度较高。拉曼光谱结合背景扣除方法可以为柑橘叶片叶绿素含量的定量分析提供一种快速简便的分析方法。     

尖椒叶片叶绿素含量的近红外检测分析实验研究

应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了尖椒叶片叶绿素含量的无损检测方法。利用偏最小二乘法和主成分回归法分别建立了尖椒叶片叶绿素含量与漫反射光谱间的数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行对比分析。结果表明,用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱经平滑和基线校正对结果的影响不是很明显;利用PLS建模获得的结果明显好于采用PCR方法建模;原始光谱经二阶微分获得的预测结果比一阶微分光谱和原始光谱的预测结果好;剔除异常样本后,在全波段范围内原始光谱经二次微分的预测相关系数达到0.975 37,校正均方根误差和预测均方根误差分别为2.33和5.49。本研究说明, 应用近红外漫反射光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,可为今后快速无损检测叶片叶绿素含量提供理论依据。     

基于高光谱的GA和SPA算法对赣南脐橙叶绿素定量分析

用遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA)分别提取了赣南脐橙叶片高光谱图像的有效信息,对叶绿素的含量用偏最小二乘法(PLS)进行建模定量分析。高光谱图像标定后,提取感兴趣区域(ROI)的平均光谱,用GA和SPA算法分别选出了27和8条特征波长,然后用PLS对叶绿素含量建模。GA-PLS与SPA-PLS模型得到的预测集相关系数分别为0.80和0.83,均方根误差分别为2.45和2.30。结果表明：SPA-PLS模型具有较高的优势,可以结合高光谱技术对赣南脐橙叶绿素含量快速、无损的定量分析。     

基于高光谱技术反演大豆生理信息的特征波长提取方法研究

生理信息的准确获取及预测可为种植的精细化管理提供依据。传统的大豆生理信息反演方法检测效率低、操作过程繁琐且多为有损检测。利用高光谱技术建立大豆生理信息的快速无损反演方法。以大豆开花结荚期叶片为研究对象,在2个日期(D1和D2)获取高光谱、叶绿素含量、净光合速率和光合有效辐射数据。首先分别采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、 Savitzky-Golay平滑(SG)、 MSC-SG-FD、 MSC-SG-SD、 SNV-SG-FD和SNV-SG-SD共9种方法对原始光谱数据进行预处理,随后结合偏最小二乘法(PLS)建立全波段模型,比较分析,选出最优预处理方法。再分别利用竞争性自适应权重取样法(CARS)、连续投影法(SPA)和相关系数法(CC)对特征波长进行筛选提取。最后将优选出的预处理方法与特征波长变量进行PLS建模并对比分析,以校正集和预测集相关系数R_c和R_p为模型评价指标,最终优选出与大豆生理信息相关性最高的反演模型。结果表明:采用MSC-SG-FD预处理后建立的叶绿素含量全波段PLS模型的Rc和Rp最高,分别为0.909和0.882(D1), 0.909和0.880(D2),采用SNV-SG-FD预处理后建立的光能利用率全波段PLS模型的R_c和R_p最高,分别为0.913和0.894, 0.902和0.869,与原始及其他预处理后建立的模型相比表现出最高的模型性能特征。进一步对比3种特征波长提取方法的建模,发现SPA法筛选出的变量能将叶绿素含量反演模型的建模变量数由512个压缩至20个(D1)和23个(D2),变量压缩率高达96.09%和95.51%,同时能将光能利用率反演模型的建模变量数压缩至27个和37个,变量压缩率高达94.73%和92.77%。最终得出反演叶绿素含量的最优建模方法为MSC-SG-FD-SPA-PLS,R_c值为0.944(D1)和0.941(D2),R_p值为0.911和0.903,反演光能利用率的最优建模方法为SNV-SG-FD-SPA-PLS,R_c值为0.929(D1)和0.925(D2),R_p值为0.912和0.907,所建模型精度较高,可为大面积检测大豆生理信息提供技术支持。     

基于仿生优化算法的水稻叶绿素含量反演模型

用光谱信息精准、高效地检测水稻叶片叶绿素含量,对诊断和优化水稻叶片氮素营养、开发和优化稻田氮素追肥系统、监测和评价水稻病虫害具有重要的实际意义。针对单纯采用机器学习模型反演水稻叶片叶绿素含量模型精确性和稳定性差的问题,以粳稻吉粳88为研究对象,通过网格试验获得分蘖期等关键生育期的叶片表型高光谱数据和相对叶绿素含量。选取核极限学习机（KELM）为基础建模模型,提出了一种先依据基础KELM建模效果选择预处理方法后,再利用仿生优化算法对所选预处理组合所对应的KELM模型的训练过程进行优化的新思路,以提高模型预测精度。首先,对光谱数据的各类预处理方法展开研究,通过对4类预处理方法进行全排列组合共得到72种预处理组合。利用连续投影算法（SPA）选择特征波段输入KELM模型以筛选较优预处理组合。依据建模效果,预处理组合CWT+MMS,CWT+MSC+SG+SS和CWT+SS所对应KELM的测试集决定系数（R2_p）较高,分别为0.850,0.835和0.828。其次,为使KELM模型在保证稳定性和泛化性的前提下性能达到最优,引入哈里斯鹰优化算法（HHO）,通过模拟鹰群在捕食时的合作行为和追逐策略,自动最优调节上述三种KELM模型参数,使得HHO-KELM模型R2_p分别为0.957,0.867和0.858,模型精度得到有效提升,最高提升10.7%。通过研究,证明了HHO算法优化机器学习模型反演水稻叶片叶绿素含量的可行性,为东北粳稻叶绿素含量的测定和评估提供了有力的参考和借鉴。     

转基因水稻及其亲本叶片的可见/近红外光谱分析

应用可见/近红外光谱技术实现了转基因水稻叶片的快速识别和叶绿素含量(SPAD)的快速检测。建立偏最小二乘-支持向量机(LS-SVM)鉴别模型,校正集的正确率为100%,同时应用连续投影算法(SPA)提取有效波长,建立SPA-LS-SVM鉴别模型,只用了全变量的0.3%进行建模,其预测集的正确率达到87.27%。在定量分析中,各模型的最优结果均来自经过正交信号校正(OSC)的光谱数据,经过SPA处理后的模型均优于最优的全波段PLS模型,说明SPA是一种有效的波长选择方法。最优SPAD值预测模型为SPA-LS-SVM,其相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.902 2和1.312 1,获得了满意的结果。这说明提出的SPA-LS-SVM方法能快速识别转基因水稻叶片并对SPAD值进行准确预测,为实现大田活体鉴别与连续监测提供了新方法。     

高光谱成像技术结合特征提取方法的草莓可溶性固形物检测研究

采用高光谱成像技术结合不同的特征提取方法,实现了对草莓可溶性固形物含量的检测。通过提取154颗成熟无损伤草莓的高光谱图像的874～1 734 nm范围光谱信息,对941～1 612 nm光谱采用移动平均法(moving average,MA)进行预处理。基于残差法剔除19个异常样本后将剩余135个样本分为建模集(n=90)和预测集(n=45)。采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA),遗传偏最小二乘算法(genetic algorithm-partial least squares, GAPLS)结合连续投影算法(GAPLS-SPA),加权回归系数(weighted regression coefficient, Bw)以及CARS法(competitive adaptive reweighted sampling)选择特征波长分别提取14,17,24与25个特征波长,并采用主成分分析(principal component analysis, PCA)与小波变换(wavelet transform, WT)分别提取20与58个特征信息。分别基于全波段光谱、特征波长与特征信息建立PLS模型。所有模型都取得了较好的效果,基于全波段光谱的PLS模型与基于WT提取的特征信息的PLS模型的效果最优,建模集相关系数(r_c)与预测集相关系数(r_p)均高于0.9。结果表明高光谱成像技术结合特征提取方法可用于草莓可溶性固形物含量的检测。     

基于可见近红外高光谱的菠菜硝酸盐快速无损测定研究

应用可见近红外反射高光谱技术探讨了菠菜叶片硝酸盐含量的无损检测方法。利用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析法(PCP)分别建立了菠菜叶片硝酸盐含量与反射高光谱间的数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围下模型的预测性能进行了比较分析。结果表明,原始反射光谱经平滑后一阶微分处理,模型的预测性明显提高;PCR模型的预测结果要略好于PLS模型;异常值剔除之后,全波段范围内用平滑后一阶微分光谱建立的PLS和PCR模型能较好地预测菠菜硝酸盐含量,经独立测试集(n=13)检验,实测值和预测值的相关系数分别为0.94(PLS模型)和0.95(PCR模型),预测均方根误差分别为128.2 mg·kg-1(PLS模型)和120.8 mg·kg-1(PCR模型)。研究表明应用可见近红外反射高光谱来定量无损检测蔬菜的硝酸盐含量是可行的,为今后蔬菜叶片硝酸盐含量的快速无损测定提供了理论依据。     

基于高光谱成像技术的脐橙叶片的叶绿素含量及其分布测量

为实现脐橙叶片叶绿素含量无损检测及其分布可视化表征,采用高光谱成像技术,结合自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA),筛选特征光谱变量,进行脐橙叶片叶绿素含量及可视化分布研究。选取叶绿素测量位置的7×7矩形感兴趣区域,提取并计算脐橙叶片平均光谱。基于Kennard-ston方法,将148个脐橙叶片样品划分成建模集和预测集(111∶37)。采用CARS和SPA算法分别筛选出了32个和6个叶绿素特征光谱变量,用于建立偏最小二乘(PLS)回归模型。采用37个未参与建模的脐橙叶片样品评价模型的预测能力,经比较,CARS-PLS和SPA-PLS模型均优于变量筛选前的PLS模型,且CARS-PLS和SPA-PLS模型的预测能力几乎相同,其预测集相关系数分别为0.90和0.91,均方根误差分别为1.53和1.60。SPA-PLS模型计算脐橙叶片每个像素点的叶绿素含量,经伪彩色变换,绘制了脐橙叶片叶绿素含量可视化分布图。实验结果表明:变量筛选方法结合高光谱成像技术,能够实现脐橙叶片叶绿素含量无损检测及叶绿素分布可视化表达,并简化了数学模型。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片SPAD值检测

以油菜叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本,基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析,采用了不同的方法建立了多种预测模型,包括：全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型,连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型,“红边”位置(λ_red)的简单经验估测模型,三种植被指数R₇₁₀/R₇₆₀,(R₇₅₀-R₇₀₅)/(R₇₅₀-R₇₀₅)和R₈₆₀/(R₅₅₀*R₇₀₈)分别建立的简单经验估测模型,以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示,全光谱的PLS模型预测效果最为精确,其预测相关系数r_p为0.833 9,预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平,而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算,节省了运算时间,大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距,但模型简单、运算量小,适合用于对精度要求不高的场合,对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。     

利用叶片正反面反射光谱估算叶绿素含量

叶片叶绿素含量的快速无损估算方法对研究植被生长和环境胁迫都具有重要意义。传统叶绿素光谱估测方法,主要是基于叶片正面光谱信息。而在实际遥感观测中,传感器不仅会接收植被叶片正面光谱信息,植被叶片反面光谱信息也会同时被接收。该研究主要目的是找到在同时考虑叶片正反面光谱信息时也能精确估算叶片叶绿素含量的分析方法。对比了简单差值植被指数(SD),简单比值植被指数(SR),归一化植被指数(ND)与偏最小二乘(PLS)建模方法,并对检验样本集进行了精度比较。结果发现用PLS方法估算两种植被正反面叶片的叶绿素含量与真实叶片叶绿素含量的拟合精度更高,R2为0.91,RMSE为5.21 μg·cm-2。因此可以认为PLS方法在同时考虑植被叶片的正反面光谱信息时对植被叶片叶绿素含量的估算更准确。     

Study on the optimal algorithm prediction of corn leaf component information based on hyperspectral imaging

Genetic algorithm (GA) has a significant effect in the band optimization selection of Partial Least Squares (PLS) correction model. Application of genetic algorithm in selection of characteristic bands can achieve the optimal solution more rapidly, effectively improve measurement accuracy and reduce variables used for modeling. In this study, genetic algorithm as a module conducted band selection for the application of hyperspectral imaging in nondestructive testing of corn seedling leaves, and GA-PLS model was established. In addition, PLS quantitative model of full spectrum and experienced-spectrum region were established in order to suggest the feasibility of genetic algorithm optimizing wave bands, and model robustness was evaluated. There were 12 characteristic bands selected by genetic algorithm. With reflectance values of corn seedling component information at spectral characteristic wavelengths corresponding to 12 characteristic bands as variables, a model about SPAD values of corn leaves acquired was established by PLS, and modeling results showed r = 0.7825. The model results were better than those of PLS model established in full spectrum and experience-based selected bands. The results suggested that genetic algorithm can be used for data optimization and screening before establishing the corn seedling component information model by PLS method and effectively increase measurement accuracy and greatly reduce variables used for modeling.     

基于二维相关光谱的水体叶绿素含量探测

利用Shimadzu UV2450分光光度计测量了含有不同叶绿素浓度的湖水样本在可见光和近红外区域的透射光谱,并使用实验室手段测量了水体的叶绿素含量。分析了湖水样本的透射光谱特性,同时引入二维相关光谱技术,利用叶绿素浓度值作为微扰量,得到水体叶绿素的动态光谱,进而结合二维同步谱图和异步谱图确定表征水体叶绿素浓度的特征波段。综合观察二维相关光谱中的同步谱图和异步谱图,更加精确地阐明了水体光谱特征,同时剔除水体中其他物质对于光谱信息的影响,更有效、全面地提取反映水体叶绿素信息的敏感波段。利用所选特征波段构建归一化水体叶绿素指数,将特征波段与叶绿素指数分别与水体叶绿素浓度建立线性预测模型。结果显示,归一化水体叶绿素指数的预测模型测定R2达到0.771 2,均方根误差是45.509 8 mg·L-1,预测R2达到0.765 8,均方根误差是39.503 8 mg·L-1。模型精度较利用特征波段建立的多元线性回归模型有了较大的提高,达到了实用水平。     

PROSPECT模型的特征波长优化与作物叶绿素含量检测

叶绿素是作物生长诊断的重要参数,对其进行高效检测是农田精细化管理的基础.PROSPECT模型是作物光谱学检测研究的重要工具,可为建立高精度叶绿素诊断模型提供数据集基础.为了建立具有普适性的田间玉米作物叶绿素含量检测模型,使用PROSPECT模型输入叶片结构参数和生化参数模拟叶片400～2500 nm波段反射率曲线106...     

叶绿素荧光及其在水分胁迫监测中的研究进展

水分胁迫是一种常见的植被胁迫状态,能够减小细胞水势,引起气孔关闭,破坏光合进程。叶绿素荧光是植物光合作用的探针,可以很好的反应植物生理特征,能够快速、灵敏、无损伤和深层次监测水分胁迫状态。由于叶绿素荧光的影响因素较多,使得水分胁迫与叶绿素荧光的关系比较复杂。从光合作用角度阐述了叶绿素荧光的产生原理,分析了叶绿素、叶片结构、冠层结构和环境因子等对叶绿素荧光的影响,总结了叶绿素荧光在水分胁迫监测中的应用;针对叶绿素荧光复杂的生理基础、影响因素及其在水分胁迫监测中的研究进展,提出了一些科学问题和未来的研究方向,为叶绿素荧光的进一步深入研究提供参考,为叶绿素荧光遥感的进一步应用提供理论支持,为陆地生态系统的准确评估提供借鉴。     

基于漫反射高光谱成像技术的哈密瓜糖度无损检测研究

利用高光谱成像系统获得网纹类哈密瓜糖度漫反射光谱信息,选择有效波段500～820 nm进行哈密瓜糖度检测建模回归分析。对比了多元散射信号修正和标准正则变换校正方法,原始光谱、一阶微分、二阶微分光谱预处理方法对建模精度的影响;采用偏最小二乘法、逐步多元线性回归和主成分回归方法对比分析了带皮哈密瓜和去皮哈密瓜糖度检测模型效果。结果表明,对原始光谱经过MSC和一阶微分光谱处理后,采用PLS和SMLR方法均可取得很好的建模效果,应用PLS法检测带皮哈密瓜糖度是可行的,其校正集相关系数(R_c)为0.861,RMSEC为0.627,预测集相关系数(R_p)为0.706,RMSEP为0.873;应用SMLR法检测去皮哈密瓜糖度效果最佳,校正集相关系数(R_c)为0.928,RMSEC为0.458,预测集相关系数(R_p)为0.818,RMSEP为0.727。研究表明,应用高光谱成像技术检测哈密瓜糖度具有可行性。