1 中国农业大学信息与电气工程学院食品质量与安全北京实验室, 北京 100083
2 中国农业大学工学院, 北京 100083
3 中国农业大学动物科学技术学院动物营养国家重点实验室, 北京 100083
随着居民生活水平的提高和对健康饮食结构的重视, 羊肉作为一种高蛋白且低脂肪和胆固醇的畜肉, 需求量逐年上涨。 根据国家统计局统计, 2012年—2019年我国畜肉产业中羊肉产量占比从6.27%上升到9.02%。 研究提出了一种基于二次迭代Monte Carlo(MC)算法剔除异常样本的羊肉硬度定量检测PLSR模型。 采用GaiaSorter高光谱分选仪的Image-λ-V10E-H相机采集羊肉样品400~950 nm的高光谱数据, Image-λ-N17E相机采集羊肉样品900~1 650 nm的高光谱数据。 首先, 对比分析了S-G平滑、 二阶求导、 多元散射校正(MSC)、 标准正态变换(SNV)等光谱预处理方法在消除噪声影响, 提高光谱分别率等方面的能力, 选取最佳光谱预处理方法。 然后, 在第一次MC抽样中, 计算所有样本预测误差均值和标准差的平均值, 以该平均值的2.5~3倍作为可疑样本阈值, 3倍作为异常样本阈值; 剔除异常样本, 保留并标注可疑样本, 进行第二次MC抽样, 以样本预测误差均值和标准差的3倍值为阈值进行异常样本二次剔除; 对第一次MC抽样中标注可疑样本进行二次检测。 最后, 对比分析了基于全波长建立的偏最小二乘回归(PLSR)模型和基于回归系数法(RC)提取的特征波长建立的PLSR模型。 研究结果表明, 所提出的二次迭MC算法可以准确判别可疑样本是否为异常样本, 有效优化样本集, 为建模提供良好的数据基础。 以MSC作为光谱预处理算法基于400~950和900~1 650 nm两段高光谱数据建立PLSR模型的RP2分别为0.947 2和0.978 3, RMSEP分别为47.789 9和30.590 1 g, 优于其他三种光谱预处理算法。 另外, 基于900~1 650 nm建立的PLSR模型明显优于基于400~950 nm波长样本集建立的模型。 通过RC算法选取出羊肉硬度在400~950和900~1 650 nm波长范围的特征波长分别为14个(410, 438, 450, 464, 539, 558, 612, 684, 701, 734, 778, 866, 884和935 nm)和10个(915, 949, 1 085, 1 156, 1 206, 1 262, 1 318, 1 384, 1 542和1 580 nm)。 其中, 基于900~1 650 nm波长建立的PLSR模型的RP2为0.985 0, RMSEP为24.397 0 g, 为羊肉硬度预测的最佳模型。 结果表明, 所提出的融合二次迭代MC算法的PLSR模型可以有效预测羊肉冷藏过程中硬度特性变化趋势, 为羊肉品质无损检测相关研究提供参考。
可见-近红外光谱 二次迭代Monte Carlo 偏最小二乘回归模型 羊肉硬度 Visible-near infrared spectroscopy Twice iterative Monte Carlo PLSR Mutton hardness 光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2057
中国农业大学信息与电气工程学院, 北京 100083
酿酒葡萄成熟度是确定葡萄采收期的重要品质指标, 针对酿酒葡萄大田中成熟度检测难度大的问题, 利用可见/近红外(Vis/NIR)光谱技术和化学计量学, 研究了酿酒葡萄可溶性固形物含量(SSC)与光谱数据之间的内在联系。 采用USB2000+光谱仪获取5种酿酒葡萄及其叶片在不同成熟时期的Vis/NIR光谱数据, 通过OMNIC 8.0软件提取光谱数据, 将化学值与光谱吸收率值通过TQ Analyst8.0软件建立模型。 选取信噪比高的450~1 000 nm波段, 利用PCA剔除异常光谱数据, 将一阶导数(FD)、 Savitzky-Golay卷积平滑(S-G)、 多元散射校正(MSC)、 标准正态变换(SNV)分别组合共4种方法用于光谱数据预处理。 利用偏最小二乘(PLS)法分别建立了5种葡萄基于酿酒葡萄光谱数据的SSC预测模型, 建立了5种葡萄基于冠层叶片光谱数据的SSC预测模型, 对比了不同方式预处理后的建模效果, 并选择最优预处理方式建模。 最后用外部样本分别验证了SSC预测模型。 结果表明, 采用S-G平滑+FD+MSC的预处理方法时大多数预测模型性能达到最好。 5种葡萄浆果校正集和验证集的R分别达到0.93和0.86以上, 最高均方根误差分别为0.30和0.48, 5种葡萄冠层叶片校正集和验证集的R分别达到0.73和0.65以上, 最大均方根误差分别为0.95和0.75。 5种葡萄浆果外部试验样本预测值与真实值间的平均RE最高为0.43%。 基于酿酒葡萄浆果光谱的SSC预测模型具备良好的预测能力, 优于基于酿酒葡萄冠层叶片光谱的SSC预测模型, SSC预测模型能够为酿酒葡萄成熟度评价研究提供理论参考。 Vis/NIR光谱技术适用于在酿酒葡萄大田中快速、 无损检测SSC。
可见/近红外光谱 酿酒葡萄成熟度 偏最小二乘法 可溶性固形物 Visible/near infrared spectroscopy Maturity of wine grape Partial least square method Soluble solids content
1 中国农业大学工学院食品质量与安全北京实验室, 北京 100083
2 中国农业大学土地科学与技术学院, 北京 100083
3 中国农业大学信息与电气工程学院, 北京 100083
4 中国农业大学水利与土木工程学院, 北京 100083
5 中国农业大学工学院, 北京 100083
水是植物正常生长发育必不可缺的元素之一, 能够快速检测并获取植物叶片水分, 对田间作物灌溉生产管理和作物的生理需水特性研究等具有重要的意义。 利用RedEdge-M型号多光谱相机, 以不同生育期的55组玉米叶片作为试验对象, 在光线充足且无阴影遮挡的环境下对试验玉米叶片样本进行拍摄, 拍摄过程中通过直连下行光传感器来消除太阳高度角对光谱反射的影响, 每组玉米叶片样本经过拍摄可得到蓝、 绿、 红、 近红外和红边等5个波段的TIFF图像。 借助图像处理软件ENVI5.3构建玉米叶片样本兴趣区域(ROI), 以ROI范围内玉米叶片样本的平均反射光谱作为该样本的反射光谱来减小镜头边缘减光现象带来的误差。 参照标准白板出厂时提供的专属标定反射率、 白板ROI范围内的平均反射光谱和玉米叶片样本白板ROI范围内的平均反射光谱, 比值换算得到各组玉米叶片5个波段处的光谱反射率。 同时利用YLS-D型号植物营养测定仪, 采用五点取样法选择玉米叶片的5个区域测取玉米叶片样本的水厚度平均值作为叶片含水量的测量指标。 随机选取43组玉米叶片样本得出的光谱反射率作为训练样本, 采用BP神经网络建立基于多光谱图像的玉米叶片含水量反演模型, 并融合莱文贝格-马夸特理论(Levenberg-Marquardt, L-M)进行经典神经网络现有缺点的改进。 输入神经元数目为5个, 即蓝、 绿、 红、 近红外和红边等5个波段图像对应的反射率, 输出神经元为1个, 即玉米叶片含水量。 剩余12组玉米叶片作为验证样本用于模型反演数据的相关性分析, 结果表明, 利用多光谱图像光谱信息并结合基于Levenberg-Marquardt方法改进后BP神经网络玉米叶片含水量反演模型, 模型反演的拟合相关系数能达到0.896 37, 12组验证集中玉米叶片含水量参考值和反演值的相关系数r达到0.894 8, 反演结果比较理想。 可以实现对玉米叶片含水量的快速准确检测, 对精准农业的推广和应用提供了方法和参考依据。
多光谱图像 玉米叶片 含水量 BP神经网络 Multispectral images Maize leaves Water content BP Neural network 光谱学与光谱分析
2020, 40(4): 1257
1 中国农业大学信息与电气工程学院食品质量与安全北京实验室, 北京 100083
2 中国农业大学工学院, 北京 100083
3 中国农业大学水利与土木工程学院, 北京 100083
以表层土壤为对象, 探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性, 进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。 选取中国农业大学通州实验站为研究区域, 实地采集试验田的土壤样本100组, 按照一定梯度配制土壤含水量, 配成的土壤含水率为10%~50%之间, 土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。 多光谱相机灵巧便捷, 可搭载在无人机上对土壤进行监测。 将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上, 选择阳光充足的采集环境, 实时采集土壤样本的多光谱图像, 建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。 利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息, 以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%, 计算出土壤样本在蓝、 绿、 红、 红边、 近红外五个波段的光谱反射率。 采用BP神经网络算法、 支持向量机算法、 偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。 以80组土壤样本数据作为训练集, 建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。 采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进, 提高了其训练速度, 当网络结构为5-10-1时, 训练效果最好, 本文选择该网络结构; SVM采取高斯核函数, 当参数为0.56时, 模型效果最好。 本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。 以20组土壤样本数据作为测试集, 结果可知, 基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268, R2为0.872; 基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298, R2为0.821; 基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316, R2为0.789。 对三种模型分析可知, 基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。 结果可知, 土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性, 将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测, 对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。
多光谱无人机 土壤水分 预测模型 Multispectral Unmanned aerial vehicle Soil moisture Prediction model 光谱学与光谱分析
2020, 40(4): 1238
中国农业大学信息与电气工程学院食品质量与安全北京实验室, 北京 100083
病害作为影响农作物生长的主要因素之一, 平均每年造成农作物产量损失高达12%以上。 病害不仅直接导致农作物产量减少, 而且也严重降低了农产品的品质, 甚至引发食品安全事故。 光谱成像作为一种融合图像处理和光谱学的信息获取技术, 能同时获取目标的图像信息和光谱信息, 从而更直观表达目标的特征。 光谱成像技术可以获得图像上每个点的光谱数据, 从而实现对作物病害的颜色、 形状和纹理特征及光谱特征的分析, 具有快速、 直观和无损等特点, 近些年在作物病害检测领域的应用取得了较大研究进展。 综述了近六年来国内外关于光谱成像技术在作物病害检测领域应用的相关文献, 分析了光谱成像技术的优势和局限性, 重点阐述了光谱成像作物病害检测中关键的第三个技术： (1）光谱图像分割技术, 重点分析了四种常见分割算法的优点和适用范围； (2）光谱特征和空间特征提取技术, 重点对比了空间特征、 光谱特征和二者加权组合对病害信息表达的准确性； (3）检测模型, 重点介绍了光谱植被指数和机器学习模型在作物病害检测中的稳定性和前景。 最后, 根据上述分析展望了光谱成像技术在作物病害检测领域中应用的研究趋势, 为相关研究提供全面且系统的参考。
光谱成像技术 作物病害检测 光谱特征分析 模式识别 Spectral imaging technology Crop diseases detection Spectral characteristic analysis Pattern recognition
中国农业大学信息与电气工程学院食品质量与安全北京实验室, 北京 100083
黄瓜白粉病是黄瓜病害中爆发频率较高的一种, 传播速度极快, 常常导致产量降低, 无法获得预期的经济效益。 特别是在病害爆发严重的年份, 黄瓜减产量高达20%。 提出了一种基于可见光谱图像联合区间的偏最小二乘回归判别模型(SI-PLSR), 用于黄瓜白粉病无损检测。 采用Canon EOS 800D和Ocean Optics USB2000+光纤光谱仪采集了200个黄瓜白粉病感病叶片的可见光谱图像和反射率曲线。 首先, 采用基于小波降噪和H分割的分水岭分割算法从实时采集的黄瓜白粉病感病叶片可见光谱图像中提取目标叶片; 其次, 通过高斯拟合优化的Otsu算法分割目标叶片的可见光谱图像, 获取白粉病病斑; 然后, 对350~1 100 nm全波段光谱反射率曲线建立偏最小二乘回归模型并计算交叉验证均方根误差RMSECV, 同时将全波段等分为20个子区间, 分别建立偏最小二乘回归模型, 选取RMSECV小于全波段反射率曲线建模RMSECV的子区间组成联合区间; 最后, 将光谱联合区间与白粉病病斑分割结果融合建立SI-PLSR模型。 从实验结果可知, 感病目标叶片的提取成功率高达94.00%, 200幅感病叶片可见光谱图像中成功提取188幅, 其中157幅目标叶片的完整性参数高于95%, 31幅目标叶片完整性参数在90%~95%之间。 188幅目标叶片的病斑分割结果显示, 平均错分率为5.81%, 其中平均False negative为1.55%, 平均False positive为4.26%。 对20个子区间分别建立偏最小二乘回归模型发现, 第5, 6, 7, 11, 12, 13和19子区间的RMSECV值小于全波段光谱反射率曲线建模的RMSECV值, 说明这7个子区间的光谱信息对白粉病的判别有较大的贡献, 这与呈现波峰的470~520, 530~580和700~780 nm波段相对应, 因此选取这7个子区间的光谱反射率曲线建立联合区间。 对联合区间建立SI-PLSR模型, 其主成分数为7, 校正集和验证集的相关系数和标准误差分别是0.975 2, 0.907 3和0.919 5, 1.091。 与全波段PLSR模型相比, SI-PLSR的相关系数更接近于1, 且标准误差更小。 结果表明, 所提出的SI-PLSR模型有效去除了可见光谱数据中冗余信息, 加强了模型的稳定性, 可以实现对黄瓜白粉病的快速无损准确识别, 为黄瓜病害诊断提供了方法和参考依据。
可见光谱 联合区间 偏最小二乘回归模型 计算机视觉 Visible spectrum Subinterval interval SI-PLSR Computer vision 光谱学与光谱分析
2019, 39(11): 3592
1 中国农业大学信息与电气工程学院, 北京 100083
2 农业部农业信息获取技术重点实验室, 北京 100083
以黄瓜叶部病害作为研究对象, 基于可见光谱反射率差异识别黄瓜叶部病害, 研究基于SVM的黄瓜叶部病害识别预测模型。 采用小波变换进行数据预处理; 选取Otsu、 边缘分割法和K均值聚类三类分割方法进行病斑分割, 比较错分率和运行时间, K均值聚类方法更适合黄瓜叶部病斑分割; 提取纹理、 颜色和形状特征参数, 共15个特征参数; 通过交叉验证选择最优参数c和g, 对核函数参数进行优化处理, 并通过比较线性核、 多项式核、 RBF核等不同核函数情况下SVM的正确识别率, 确定RBF核SVM模式识别方法能够更精准地识别黄瓜叶部病害。 并将基于SVM与另外两种常见的黄瓜叶部病害识别方法, BP神经网络和模糊聚类进行比较, 结果表明, 基于SVM的识别模型对霜霉病的正确识别率为95%, 白粉病和褐斑病的正确识别率均为90%, 平均诊断正确率为92%; 该模式识别方法识别效果最佳, 运行时间最短, 为基于可见光谱的黄瓜病害识别模型提供参考。
可见光谱 黄瓜叶部病害 病害识别 支持向量机 BP神经网络 Visible spectrum Cucumber leavesdiseases Disease recognition Support vector machine Back propagation neural network 光谱学与光谱分析
2019, 39(7): 2250
1 中国农业大学信息与电气工程学院, 食品质量与安全北京实验室, 北京 100083
2 长治学院电子信息与物理系, 山西 长治 046011
白粉病是黄瓜常见病害之一, 传播速度极快, 严重时可造成黄瓜大量减产, 对其进行快速准确识别, 对黄瓜白粉病诊断和防治具有重要意义, 应用可见光谱技术, 结合主成分分析和支持向量机算法, 实现对黄瓜白粉病的快速识别。 配制白粉病菌孢子悬浮液, 并人工接种于科研温室内的黄瓜叶片上, 以诱发黄瓜白粉病, 待白粉病有一定面积暴发后, 利用海洋光学USB2000+型便携式光谱仪对黄瓜叶片光谱信息进行采集, 利用五点取样法采集样本, 在5个检查点, 每点选取2株黄瓜进行调查, 每株选取4枚感病叶片, 每枚叶片随机选取5个感病区域进行光谱采集, 共计采集200个感病叶片光谱样本, 同样采集200个健康叶片样本作为对照。 通过Ocean Optics Spectra-Suite软件采集漫反射标准白板信息和光谱仪暗电流实现光谱仪校正, 调节积分时间、 扫描次数以及平滑度等参数来实现光谱曲线平滑处理, 以有效抑制光谱噪声, 对光谱特征进行分类识别, 去掉首尾噪声较大的波段, 保留光谱的可见光波段进行研究, 最终选取450~780 nm波段范围作为研究对象。 利用主成分分析对所研究波段范围内的高维光谱数据（947维）进行降维处理, 根据主成分的累计贡献率, 选取前5个主成分作为分类模型的输入, 以白粉病和健康叶片的判别结果作为输出, 利用支持向量机算法, 通过对样本的分类学习训练构建黄瓜白粉病和健康叶片的分类识别模型, 随机选取120个样本作为训练集用于分类模型构建, 其余80个样本作为测试集用于模型检验, 并通过选取不同的核函数来获得最优模型。 利用混淆矩阵对分类识别模型的准确率进行评价, 当选取径向基核函数时, 分类识别模型对黄瓜健康叶片和白粉病叶片的识别准确率最高, 分别为100%和96.25%, 总准确率为98.125%, 具有较高的准确率。 结果表明, 利用可见光光谱信息并结合主成分分析和支持向量机算法, 可以实现对黄瓜白粉病的快速准确识别, 为黄瓜病害诊断提供了方法和参考依据。
可见光谱 病害识别 主成分分析 支持向量机 Visible spectrum Disease recognition Principal component analysis Support vector machine 光谱学与光谱分析
2019, 39(6): 1864
