易時來 ,鄧 烈,何紹蘭,鄭永強,姚珍珍,韋獻(xiàn)果,李松偉,簡水仙
(1西南大學(xué)柑桔研究所,重慶400712;2中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院柑桔研究所,重慶400712;3西南大學(xué)園藝園林學(xué)院,重慶400715)
在所有營養(yǎng)元素中,氮素對作物生長發(fā)育和產(chǎn)量的影響最大,施用量也最大。氮素診斷是植物營養(yǎng)診斷的核心[1]。氮肥過量或不足都會對柑橘品質(zhì)產(chǎn)生不利影響,適量施氮是提高柑橘品質(zhì)的關(guān)鍵[2]。近年來,柑橘果園呈規(guī)?;?、集約化發(fā)展態(tài)勢,加之農(nóng)村勞動力缺乏,大規(guī)模柑橘果園施肥很難做到精細(xì)化和合理化,因而柑橘施肥具有隨意性、盲目性,特別是氮肥撒施、表施等不科學(xué)施用,往往導(dǎo)致柑橘產(chǎn)量低、品質(zhì)差,同時養(yǎng)分流失給水體污染帶來潛在隱患。而柑橘傳統(tǒng)氮肥施用主要采用田間大量取樣與實驗室化驗等手段進(jìn)行,費時費工、時效性差,且不能滿足大面積柑橘基地的推廣應(yīng)用。因此,尋找氮素實時監(jiān)測與準(zhǔn)確快速診斷技術(shù)是實現(xiàn)柑橘科學(xué)合理施肥的前提。
葉片是作物最重要的器官之一,它的狀態(tài)能夠從不同角度反應(yīng)植株的生長狀況,而葉色是其重要的指標(biāo)之一。作物顏色的變化實質(zhì)上是植物體內(nèi)葉綠素濃度的變化,而氮是葉綠素的主要組成成分,葉綠素濃度與氮素含量之間有密切的關(guān)系,通過葉片色澤提供的信息能夠了解植株氮素營養(yǎng)狀況[3]。近年來,作物無損測試診斷技術(shù)迅速發(fā)展,利用數(shù)字圖像技術(shù)在氮素營養(yǎng)診斷中更受到研究者的關(guān)注[4],近年來的研究取得了新的進(jìn)展,使利用作物葉色進(jìn)行定量診斷成為可能。
國外學(xué)者通過數(shù)字圖像對其相關(guān)植物進(jìn)行了氮素營養(yǎng)指標(biāo)相關(guān)性分析[5,6]。我國近年來也有相關(guān)報道,但目前此類研究主要集中在水稻[7,8]、小麥[9,10]、棉花[11-13]、玉米[14]、黃瓜[15,16]、馬鈴薯[17]、草莓[18]等糧食、蔬菜及少數(shù)水果作物上,通過采用不同手段將數(shù)字圖像參數(shù)與不同作物的氮素營養(yǎng)狀況進(jìn)行相關(guān)分析,均表明應(yīng)用數(shù)字圖像技術(shù)可用來評價田間作物氮素營養(yǎng)狀況,為計算機視覺圖像處理技術(shù)的農(nóng)作物氮素監(jiān)測應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。
在最大宗水果作物的柑橘作物上,有關(guān)數(shù)字圖像技術(shù)的氮素監(jiān)測研究鮮有報道。本試驗利用多光譜相機MS3100獲取不同氮素供應(yīng)水平下的蓬安100號錦橙葉片圖像,建立了柑橘葉片氮素監(jiān)測的數(shù)字圖像技術(shù),為柑橘氮素營養(yǎng)的實時監(jiān)測與快速診斷提供依據(jù),也為規(guī)模化、集約化柑橘基地果園的氮素快速監(jiān)測診斷與氮肥科學(xué)施用提供技術(shù)支持。
試驗設(shè)在重慶市北碚區(qū)歇馬鎮(zhèn)中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院柑桔研究所盆栽場。供試柑橘品種為單系枳(Poncirous trifoliate)砧蓬安100號錦橙(Citrus SinensisL.cv.Jincheng)。苗木于2007年9月嫁接,2008年4月5日選擇剛萌發(fā)展開2片幼葉的植株,定植于上頂直徑×高×下底直徑為46 cm×46 cm×30 cm的近圓柱體盆缽中,每缽1株,共112株。每缽裝土66 kg,土壤為河床沖積沙土,pH值8.04,有機質(zhì)1.54 g/kg,全氮0.83 g/kg,全磷(P)0.40 g/kg,全鉀(K)12.6 g/kg,堿解氮 56.64 mg/kg,速效磷(P)9.75 mg/kg,有效鉀(K)60 mg/kg。
試驗苗共112株,從2008~2010年進(jìn)行過不同氮鉀施肥處理。氮、鉀均設(shè)置N0(K0)、N1(K1)、N2(K2)、N3(K3)、N4(K4)等5 個水平,2008、2009 年氮(以尿素計)、鉀(以硫酸鉀計)施用量每年分別為0、30、75、90、120 g/plant;2010 年氮、鉀施用量分別為 0、50、100、150、200 g/plant。將每年的肥料用量平均分3次分別在春梢、夏梢和秋梢萌動時追肥施用。氮肥施尿素,含 N 46.7%;鉀肥施硫酸鉀,含K2O 50%。磷肥用過磷酸鈣(含P2O512%),各處理用量3年均一致,均為25 g/plant,每年春梢萌動前進(jìn)行基肥施用。由于有5株苗出現(xiàn)異常,因此,本實驗樣本實際數(shù)為107株(單株為一重復(fù))。于2010年11月單株采集葉片20片/樣,隨機選取80個樣品組成建模集樣本,剩余的27個葉片樣組成檢驗集樣本,所有樣本葉片均進(jìn)行圖像采集和氮含量檢測。
1.2.1 圖像獲取與處理 錦橙葉片樣本經(jīng)清洗、擦干等前處理后,逐一編號,利用MS3100多光譜成像儀(Duncan technologies,Inc.,CAD,USA)在暗室內(nèi)逐一進(jìn)行葉片圖像采集。成像時鏡頭垂直俯視目標(biāo)樣品,使鏡頭視野均能覆蓋整個葉片樣品。光源放置在鏡頭兩側(cè)相對的方向,使其距離樣品均為30 cm。以鏡頭光圈調(diào)節(jié)為“16”刻度,3個電荷耦合器件(Charge coupled device,CCD)能量均設(shè)置為6.0。在兩個14.5V鹵素?zé)艄庠赐瑯庸鈴姉l件下,對每個樣品葉片的中心位置獲取圖像。獲取圖像為1392×1040象素,3通道(R、G、B)8位。圖像TIFF格式保存。
根據(jù)色度學(xué)理論,任何顏色都可由紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)3種基本顏色按不同比例和強度的混合來表示,RGB被稱為色光的三原色,其取值范圍均為0~255。計算機圖像處理技術(shù)中顏色量化的最常用手段是用顏色直方圖(Color histogram)來表達(dá)顏色特征。顏色直方圖是顏色信息的函數(shù),它表示圖像中具有同顏色級別的像素的個數(shù),其橫坐標(biāo)是顏色級別,縱坐標(biāo)是顏色出現(xiàn)的頻率(像素的個數(shù))。在Adobe Photoshop圖像處理軟件中,提取顏色直方圖信息,包括R、G、B三個單色通道和由RGB 3個單色通道組合成的復(fù)合通道分別對應(yīng)的R直方圖、G直方圖、B直方圖和亮度直方圖,圖像的顏色特征信息由這些直方圖直接獲取。色度系統(tǒng)中常用R、G、B的比例值r、g、b表示色度坐標(biāo),且r+g+b=1,r=R/(R+G+B),g=G/(R+G+B),b=B/(R+G+B)。
1.2.2 氮素分析 圖像采集后的蓬安100號錦橙葉片置于105℃烘箱中殺青0.5 h,以70℃恒溫烘干,粉碎、過篩后用密封袋保存,放置干燥器中備用。葉片氮含量采用半微量凱式定氮法測定[19]。蓬安100號錦橙建模集和檢驗集樣本的葉片氮含量分析結(jié)果如表1所示。
表1 蓬安100號錦橙葉片氮含量分析Table1 The analysis of nitrogen contents of Peng’an 100 Jincheng leaves
1.2.3 數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)分析采用Adobe Photoshop、Microsoft Office Excel 2007 和 SigmaPlot.v10.0 軟件進(jìn)行。
隨機抽取的80個建模樣本葉片圖像R、G、B通道及各種形式變換處理后的色彩參數(shù)值與葉片氮含量的相關(guān)性如表2所示。表2可以看出,葉片氮含量與R、G、B通道及RGB模式下的色彩參數(shù)值相關(guān)系數(shù)較低,而與G/R、G/B等各種變換形式值的相關(guān)性較好。除色彩參數(shù)R、B、b-R、RGB相關(guān)性較差外,其余各色彩參數(shù)的相關(guān)性均呈極顯著相關(guān)關(guān)系,其中 G/B、G -B、G/(R+B)、(G - B)/(G+B)、g、g-b等6個圖像色彩參數(shù)與葉片氮含量的相關(guān)性絕對值均在0.65以上,且達(dá)極顯著相關(guān)關(guān)系(n=80,r0.05=0.217,r0.01=0.283)。
對隨機抽取的80個建模樣本,選取與氮含量呈極顯著相關(guān),且相關(guān)系數(shù)在0.65以上的6個圖像顏色參數(shù) G/B、G -B、G/(R+B)、(G -B)/(G+B)、g、g-b值,建立基于圖像顏色參數(shù)信息的氮含量監(jiān)測回歸模型,獲得顏色特征參數(shù)與蓬安100號錦橙葉片氮含量之間的擬合回歸方程、決定系數(shù)(R2)如表3所示。各圖像色彩參數(shù)的氮含量監(jiān)測模型最佳擬合方程為冪函數(shù)或指數(shù)函數(shù),且決定系數(shù)R2基本都為0.55。
用檢驗集的27個樣本對建立的監(jiān)測回歸模型進(jìn)行檢驗,各圖像色彩參數(shù)的氮含量監(jiān)測結(jié)果與化學(xué)實測結(jié)果相關(guān)系數(shù)如圖1所示。6個圖像色彩參數(shù)G/B、G -B、G/(R+B)、(G -B)/(G+B)、g、g-b構(gòu)建的回歸模型,其氮含量監(jiān)測值與實測值的相關(guān)系數(shù)均在0.75以上,達(dá)極顯著相關(guān)關(guān)系(n=27,r0.05=0.374,r0.01=0.478),其中圖像色彩參數(shù)G/B、(G-B)/(G+B)和g-b監(jiān)測氮含量的相關(guān)系數(shù)最高,相關(guān)系數(shù)為0.84。
表2 蓬安100號錦橙葉片圖像色彩參數(shù)與氮含量相關(guān)性Table 2 Correlation coefficients between the color parameters and the N contents of Peng’an 100 Jincheng leaves
表3 蓬安100號錦橙葉片氮含量與圖像色彩參數(shù)的回歸模型Table 3 The regression models for the N contents of Peng’an 100 Jincheng leaves and color characteristics
圖1 各圖像顏色參數(shù)回歸模型的監(jiān)測氮含量與實測氮含量的相關(guān)系數(shù)(n=27)Fig.1 The correlation coefficients between the monitoring nitrogen contents and the measured ones(n=27)
用檢驗集27個樣本圖像色彩參數(shù)值對6個回歸模型的監(jiān)測值和實測值進(jìn)行統(tǒng)計分析和精度檢驗(圖2)。通過對6個回歸模型進(jìn)行正態(tài)分布性檢驗,結(jié)果表明殘差服從正態(tài)分布,由此計算6個回歸模型的置信限。給定顯著性水平α=5%。利用計算得到的置信區(qū)間,對回歸模型進(jìn)行精度檢驗。
圖2 蓬安100號錦橙葉片氮含量與顏色特征參數(shù)的回歸模型檢驗(n=27)Fig.2 Test of regression models for Peng’an 100 Jincheng leaf N contents and color characteristic parameters(n=27)
圖2、表4為蓬安100號錦橙葉片氮含量以95%的概率落在給定置信區(qū)間的測值監(jiān)測圖和精度檢驗結(jié)果。圖2中的中間直線為擬合的線性相關(guān)方程,邊上兩條直線表示給定的95%置信區(qū)間。從圖2和表4可以看出,利用G/B、G-B、G/(R+B)、(G-B)/(G+B)、g、g-b等6個圖像色彩參數(shù),建立的回歸模型能較好地監(jiān)測葉片氮含量的變化。在95%置信區(qū)間內(nèi),6組回歸模型對氮含量的監(jiān)測誤差在3.70% ~7.40%之間(表4),其中 G/B、G/(R+B)、(G -B)/(G+B)、g、g-b等5個顏色特征參數(shù)建立的蓬安100號錦橙葉片氮含量監(jiān)測模型的誤差最小,均為3.70%。
綜合考慮模型的相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤及模型的檢驗精度等因素,以G-B、(G-B)/(G+B)、g-b等3個圖像色彩參數(shù)建立的蓬安100號錦橙葉片氮含量監(jiān)測模型,其相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)相對較高,而檢驗誤差相對較小,因此,利用圖像顏色參數(shù)G-B、(G-B)/(G+B)、g-b進(jìn)行蓬安100號錦橙葉片氮含量監(jiān)測是可行的。
表4 回歸模型監(jiān)測蓬安100號錦橙葉片氮含量的精度檢驗Table 4 The accuracy test of monitoring N contents with the regression model
從應(yīng)用的角度考慮,Adobe Photoshop在圖像處理的控制手段上存在不足,與專業(yè)性遙感圖像軟件仍有較大差距,但從實際應(yīng)用考慮,該軟件完全能夠勝任從數(shù)字圖像中獲取色彩信息的任務(wù),且軟件價格和易用性也要比專業(yè)的遙感圖像處理軟件便宜和簡單。國外發(fā)表的部分文章亦多采用普通圖像處理軟件,例如:Adobe Photoshop,PaintShop Pro,Micrografx Picture Publisher等[11]。
植物缺氮時,葉片中葉綠素含量降低,植株全氮含量下降,對光的吸收率減少而反射率增加,因而缺氮植物會增加可見光的反射率,為基于可見光的作物營養(yǎng)診斷技術(shù)提供了理論依據(jù)。本試驗運用多光譜相機MS3100采集了不同氮水平的蓬安100號錦橙葉片的圖像,利用Adobe Photoshop圖像分析處理功能獲得R、G、B等通道圖像參數(shù)信息,結(jié)合歸一化處理等統(tǒng)計分析手段獲取各種圖像色彩參數(shù)變換形式,其與葉片氮含量測定值進(jìn)行相關(guān)性研究。結(jié)果表明,G/B、G -B、G/(R+B)、(G - B)/(G+B)、g、g-b等6個圖像色彩參數(shù)與氮含量之間具有較好的相關(guān)性,這與前人的研究結(jié)果基本一致[13,14,17,18],而與肖焱波等[10]、王曉靜等[11]的研究結(jié)果有所不同,這或許與柑橘作為多年生常綠果樹葉片特異性有關(guān)所致。對建立的6個圖像色彩參數(shù)氮素回歸模型進(jìn)行檢驗與精度分析,得出圖像色彩參數(shù)G-B、(GB)/(G+B)、g-b建立的葉片氮含量監(jiān)測模型,其相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)較高,而檢驗誤差較小,因此,利用圖像顏色參數(shù)G-B、(G-B)/(G+B)、g-b進(jìn)行蓬安100號錦橙葉片氮含量監(jiān)測是可行的。
利用計算機視覺技術(shù)分析植被特征的過程中,圖像信息采集時的拍攝狀態(tài)和光照強度等因素往往會影響顏色特征的分析結(jié)果,因此,盡量保持相對一致的圖像信息采集條件,將有助于這一問題的解決[13]。本試驗中,圖像信息獲取采用了數(shù)碼相機固定拍攝、焦距以及鏡頭與葉片間的距離不變等多種條件設(shè)置,同時,統(tǒng)一設(shè)置了拍攝模式、拍攝角度和校正模式等,并且保證在光照等自然環(huán)境條件相對一致的較短時間內(nèi)完成葉片圖像信息的采集,盡可能減少了誤差,對下一步進(jìn)行基于數(shù)字圖像技術(shù)的柑橘園氮素實時監(jiān)測技術(shù)的研究和推廣應(yīng)用奠定初步基礎(chǔ)。
今后進(jìn)行田間柑橘園的圖像實時采集與氮素監(jiān)測應(yīng)用時,由于受自然光照條件、田間雜草、病蟲害狀況、水分脅迫、大氣狀況以及拍照角度等對顏色特征定量信息真實性的影響,同時柑橘品種的差異、栽培管理模式以及柑橘物候期差異都會不同程度影響到數(shù)字圖像技術(shù)的推廣應(yīng)用,因此,相關(guān)方面還需進(jìn)一步系統(tǒng)研究。
以計算機視覺技術(shù)為平臺,通過數(shù)字圖像分析技術(shù)進(jìn)行了蓬安100號錦橙葉片氮含量與R、G、B及其多種數(shù)學(xué)變換的色彩參數(shù)信息的相關(guān)性研究,得出葉片圖像色彩參數(shù)G-B、(G-B)/(G+B)、g-b可作為基于計算機視覺技術(shù)的錦橙葉片氮素監(jiān)測指標(biāo),其相關(guān)性和決定系數(shù)相對較高,而檢驗誤差相對較小。因此,利用多光譜圖像技術(shù)進(jìn)行柑橘氮素狀況實時監(jiān)測與快速診斷是可行的。
[1]Abrol Y P,Chatterjee S R,Kumar P A,Jain V.Improvement in nitrogen use efficiency:physiological and molecular approaches[J].Curr.Sci.,1999,76(10):1357 -1364.
[2]董燕,王正銀.礦質(zhì)營養(yǎng)對柑橘品質(zhì)的影響[J].土壤肥料,2004,(6):37-40,46.
Dong Y,Wang Z Y.The effects of mineral nutrition on citrus qualities[J].Soils Fert.,2004,(6):37 -40,46.
[3]Blackmer T M,Schepers J S,Varvel G E.Light reflectance compared with other nitrogen stress measurements in corn leaves[J].Agron.J.,1994,86:934 -938.
[4]賈良良,陳新平,張福鎖.作物氮營養(yǎng)診斷的無損測試技術(shù)[J].世界農(nóng)業(yè),2001,(6):36-37.
Jia L L,Chen X P,Zhang F S.The nondestructive testing technology of crop nitrogen nutrient diagnosis [J].World Agric.,2001,(6):36-37.
[5]Blackmer T M,Schepers J S,Varvel G E,George M.Analysis of aerial photography for nitrogen stress within corn fields[J].Agron.J.,1996,88:729 -733.
[6]Adamsen F J,Paul J,Pinter J Ret al.Measuring wheat senescence with a digital canera[J].Crop Sci.,1999,39:719 -724.
[7]張浩,姚旭國,張小斌,等.基于多光譜圖像的水稻葉片葉綠素和籽粒氮素含量檢測研究[J].中國水稻科學(xué),2008,22(5):555-558.
Zhang H,Yao X G,Zhang X Bet al.Measurement of rice leaf chlorophyll and seed nitrogen contents by using multi-spectral imagine[J].Chin.J.Rice Sci.,2008,22(5):555 -558.
[8]祝錦霞,鄧勁松,石媛媛,等.基于水稻掃描葉片圖像特征的氮素營養(yǎng)診斷研究[J].光譜學(xué)與光譜分析,2009,29(8):2171-2175.
Zhu J X,Deng J S,Shi Y Yet al.Diagnoses of rice nitrogen status based on characteristics of scanning leaf[J].Spectro.Spectral Anal.,2009,29(8):2171 -2175.
[9]文新亞,宋振偉,孔凡磊,等.基于數(shù)字圖像技術(shù)的冬小麥不同施氮處理顏色特征分析[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2010,15(2):82-87.
Wen X Y,Song Z W,Kong F Let al.Analysis of color characteristics for winter wheat under different N fertilizations based on digital image processing[J].J.China Agric.Univ.,2010,15(2):82-87.
[10]肖焱波,賈良良,陳新平,張福鎖.應(yīng)用數(shù)字圖像分析技術(shù)進(jìn)行冬小麥拔節(jié)期氮營養(yǎng)診斷[J].中國農(nóng)學(xué)通報,2008,24(8):448-453.
Xiao Y B,Jia L L,Chen X P,Zhang F S.N status diagnosis of winter wheat by using digital image analysis technology[J].Chin.Agric.Sci.Bull.,2008,24(8):448 -453.
[11]王曉靜,張炎,李磐,等.地面數(shù)字圖像技術(shù)在棉花氮素營養(yǎng)診斷中的初步研究[J].棉花學(xué)報,2007,19(2):106-113.
Wang X J,Zhang Y,Li Pet al.Study on cotton N status diagnosis using digital image processing [J].Cott.Sci.,2007,19(2):106-113.
[12]李小正,謝瑞芝,王克如,等.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取棉花葉片數(shù)字圖像氮素含量的初步研究[J].作物學(xué)報,2007,33(10):1662-1666.
Li X Z,Xie R Z,Wang K Ret al.Acquiring nitrogen quantity in digital image of cotton leaf by artificial neutral network model[J].Acta Agron.Sin.,2007,33(10):1662-1666.
[13]王娟,雷詠雯,張永帥,等.應(yīng)用數(shù)字圖像分析技術(shù)進(jìn)行棉花氮素營養(yǎng)診斷的研究[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報,2008,16(1):145-149.
Wang J,Lei Y W,Zhang Y Set al.Diagnosis of cotton N status using digital image analysis technique[J].Chin.J.Eco-Agric.,2008,16(1):145 -149.
[14]劉穎,李志洪.利用數(shù)字圖像技術(shù)進(jìn)行玉米氮素營養(yǎng)診斷的研究[J].玉米科學(xué),2010,18(4):147-149,152.
Liu Y,Li Z H.Study on the N status diagnosis through digital image analysis method [J].J.Maize Sci.,2010,18(4):147-149,152.
[15]胡春華,李萍萍.基于圖像處理的黃瓜缺氮與缺鎂判別的研究[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2004,25(1):9-12.
Hu C H,Li P P.Application of image processing to diagnose cucumbers short of Mg and N [J].J.Jiangsu Univ.(Nat.Sci.Ed.),2004,25(1):9-12.
[16]劉飛,王莉,何勇.應(yīng)用多光譜圖像技術(shù)獲取黃瓜葉片含氮量及葉面積指數(shù)[J].光學(xué)學(xué)報,2009,29(6):1616-1620.
Liu F,Wang L,He Y.Application of multi-spectral imaging technique for acquisition of cucumber growing information[J].Acta Opt.Sin.,2009,29(6):1616 -1620.
[17]李井會,朱麗麗,宋述堯.?dāng)?shù)字圖像技術(shù)在馬鈴薯氮素營養(yǎng)診斷中的應(yīng)用[J].中國馬鈴薯,2006,20(5):257-260.
Li J H,Zhu L L,Song S Y.Diagnosis of N status of potato using digital image processing technique[J].Chin.Potato J.,2006,20(5):257-260.
[18]王連君,邢宇.?dāng)?shù)字圖像技術(shù)在草莓氮素營養(yǎng)診斷中的應(yīng)用研究[J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2010,31(2):19-21.
Wang L J,Xing Y.Study on strawberry of N nutrition diagnosis using digital image processing technique [J].J.South China Agric.Univ.,2010,31(2):19 -21.
[19]中國土壤學(xué)會農(nóng)業(yè)化學(xué)專業(yè)委員會.土壤農(nóng)化常規(guī)分析方法[M].北京:科學(xué)出版社,1983.
Agriculture Chemistry Professional Committee of Institute of China Soil.The general analysis method of soil and agriculture chemistry[M].Beijing:Science Press,1983.