桂江生，吳子嫻，顧 敏，遲元峰，包曉安

(浙江理工大學(xué) 信息學(xué)院，浙江 杭州 310018)

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高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用概述

桂江生，吳子嫻，顧 敏，遲元峰，包曉安*

(浙江理工大學(xué) 信息學(xué)院，浙江 杭州 310018)

高光譜成像技術(shù)融合了傳統(tǒng)的成像和光譜技術(shù)的優(yōu)點，可以同時獲取被檢測物體的空間信息和光譜信息，作為一種簡便、快捷、光學(xué)無損檢測的新技術(shù)，已經(jīng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中受到廣泛關(guān)注，并得到應(yīng)用。本研究在梳理相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，分析了高光譜成像系統(tǒng)的構(gòu)成，從高光譜成像技術(shù)在農(nóng)畜產(chǎn)品質(zhì)量和安全檢測、農(nóng)作物生長監(jiān)測和產(chǎn)量估計、植物營養(yǎng)分析與施肥效果評估等多個方面，綜述了高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用現(xiàn)狀，并針對其在農(nóng)業(yè)應(yīng)用上的發(fā)展前景進行展望。

高光譜； 成像技術(shù)； 無損檢測； 農(nóng)業(yè)應(yīng)用

農(nóng)業(yè)作為國民經(jīng)濟的三大產(chǎn)業(yè)之一，是國民經(jīng)濟中最根本的物質(zhì)需求基礎(chǔ)。農(nóng)業(yè)是人類生產(chǎn)與生活的衣食之源、生存之本[1]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展直接影響國民經(jīng)濟全局，保證農(nóng)作物的安全性、食用性和可靠性，直接關(guān)系到消費者的飲食安全和健康[2]。由于生產(chǎn)技術(shù)粗糙，為了提高農(nóng)作物的產(chǎn)量，過量使用農(nóng)藥和化肥等化學(xué)物品的現(xiàn)象在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中仍普遍存在，使得農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量無法從源頭上得到保證。傳統(tǒng)的檢測方法主要基于化學(xué)檢測和物理檢測，需要耗費大量的時間、人力、物力和財力[3]，因此，急需發(fā)展建立快捷、無損、高效的檢測或監(jiān)控技術(shù)。

高光譜成像技術(shù)能夠同時體現(xiàn)一維表征像元光譜信息和目標二維空間景象的物理屬性，并且具有較高的分辨率和圖譜合一的屬性[4]，目前，已經(jīng)有許多研究致力于將該技術(shù)引入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，服務(wù)“三農(nóng)”發(fā)展。為此，本研究綜述了高光譜成像技術(shù)在農(nóng)畜產(chǎn)品質(zhì)量和安全檢測[5]、農(nóng)作物生長檢測與產(chǎn)量估計[6]、營養(yǎng)分析與施肥效果等方面的應(yīng)用現(xiàn)狀、基本原理和最新的研究進展，同時也簡要介紹了高光譜成像系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和常用的高光譜圖像處理分析方法，旨在為相關(guān)研究、應(yīng)用提供參考。

1 高光譜成像系統(tǒng)概述

1.1 高光譜成像系統(tǒng)的組成

國際遙感界認為，光譜分辨率在10-1λ數(shù)量級范圍內(nèi)的為多光譜，分辨率在10-2λ數(shù)量級范圍內(nèi)的為高光譜。與多光譜技術(shù)相比，高光譜成像技術(shù)不僅極大地提高了光譜信息的豐富程度，在處理技術(shù)上，也為光譜數(shù)據(jù)進行更為快速、有效的分析提供了可能[7]。高光譜成像技術(shù)作為一種綜合性技術(shù)，集微弱信號檢測、探測技術(shù)、精密光學(xué)機械、計算機技術(shù)于一體[8]，能夠獲取連續(xù)、窄波段的高光譜分辨率的圖像數(shù)據(jù)，是一種能夠?qū)⒊上窦夹g(shù)和光譜技術(shù)相結(jié)合的多維信息獲取技術(shù)。高光譜成像技術(shù)圖像數(shù)據(jù)的分辨率高達10-2λ數(shù)量級，在可見短紅外波段范圍內(nèi)光譜分辨率為納米級，光譜波段多達數(shù)十個甚至上百個，各光譜波段間是連續(xù)的，圖像數(shù)據(jù)的每一個像元都可以提取一條完整的高光譜分辨率光譜曲線。

高光譜成像系統(tǒng)由硬件平臺和軟件處理2部分組成，其中，硬件平臺如圖1所示，由高光譜機(CCD相機)、樣品臺、漫反射光源、電動平移臺/傳送帶以及轉(zhuǎn)接板和轉(zhuǎn)接塊組成。

圖1 高光譜成像系統(tǒng)的硬件平臺

1.2 高光譜圖像的獲取和數(shù)據(jù)處理

高光譜成像儀對圖像信息的收集包含物理成分和化學(xué)成分兩部分。樣品通過漫反射光源將圖像分散并投射到探測器陣列上，圖像的光譜長度范圍包括可見光和近紅外光。通過高光譜成像儀采集的圖像，之后在PC端進行圖像校正、數(shù)據(jù)降維、建模、判定分析。由于不同的高光譜成像系統(tǒng)對圖像的采集存在一定的差異，為了確保高光譜數(shù)據(jù)的可比性和精確性，常利用下式對高光譜圖像進行暗電流校正：

R=100(R0-B)/(W-B)。

式中，R0為反射光譜圖像，W為反射率為99%的白板反射圖像，B為暗電流，R為校正后反射圖像。

由于高光譜成像系統(tǒng)采集的光譜具有連續(xù)性，所以光譜中包含的數(shù)據(jù)量較大，在數(shù)據(jù)處理中會存在一些煩冗的計算問題，因此，選擇合理的數(shù)據(jù)處理方法就顯得尤為重要[9]。大量文獻顯示，提取最佳波段是減少數(shù)據(jù)量最有效的方式，并能夠保證在不丟失重要信息的情況下精確地反映樣品信息。在數(shù)據(jù)處理過程中，數(shù)據(jù)降維也是有效的方法之一，主要的方法有特征波段選擇[10]、分類算法選擇等。最后，采用偏最小二乘法[11]、支持向量機[12]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]、多元線性回歸等方法建立基于光譜圖像的預(yù)測模型，進而實現(xiàn)其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用。具體的操作流程如圖2所示。

圖2 高光譜系統(tǒng)軟件處理的具體流程

2 高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用

2.1 農(nóng)畜產(chǎn)品質(zhì)量和安全檢測

農(nóng)畜產(chǎn)品是人們賴以生存的必需品，其質(zhì)量安全是食品安全的重要基礎(chǔ)，同時也是食品安全的重中之重[14]。目前，高光譜成像技術(shù)在農(nóng)畜產(chǎn)品質(zhì)量安全方面的應(yīng)用較為廣泛，在實踐中，應(yīng)用高光譜成像技術(shù)時主要采用非接觸式的檢測方式，在成像的同時避免了交叉污染，并且允許快速和自動操作的輸送系統(tǒng)，促進了多個樣品的分析[15]。趙凡等[16]提取了多個正方形光譜區(qū)域以及樣品掩膜圖像的平均光譜，對平均光譜進行平滑去噪、標準正態(tài)變量變換預(yù)處理，采用偏最小二乘、最小二乘支持向量機、極限學(xué)習(xí)機和誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)模型分析光譜提取區(qū)域?qū)ΛJ猴桃糖度檢測精度的影響，發(fā)現(xiàn)使用偏最小二乘方法能夠較好地保證獼猴桃糖度檢測的精度。Jiang等[17]利用近紅外高光譜圖像識別霉變的花生，采用標記控制的分水嶺算法將圖像分割成空間尺度的核尺度對象，結(jié)果表明，該方法可以更好地識別霉變花生，并且精度達到98.73%。Sugiyama等[18]通過近紅外光譜成像來實現(xiàn)冷凍藍莓中異物(葉和莖)的可視化鑒定，根據(jù)吸收光譜的判別分析結(jié)果，得出最佳照明波長，獲得包含異物和藍莓區(qū)域的吸光度圖像，從而確定藍莓中的異物，證明高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品分類檢測方面有較高的精度。Rivera等[19]利用高光譜成像系統(tǒng)實現(xiàn)了對不同成熟階段杧果機械損傷的無損檢測。

Xu等[20]利用高光譜成像技術(shù)(900～1 700 nm)實現(xiàn)了對鮭魚魚片氧化降解的快速無損評估，采用偏最小二乘法(PLS)和多元線性回歸法(MLR)分別建立測定魚片硫代巴比土酸(TBA)含量和pH值的模型，結(jié)果表明，采用多元線性回歸(MLR)建立的模型有更好的精度相關(guān)系數(shù)(Rp為0.921，均方誤差為1.840 μmol·kg-1)。Senz等[21]利用高光譜成像系統(tǒng)實現(xiàn)對羔羊肌肉的判別，采用線性最小均方(LMS)分類器、支持向量機(SVM)、線性回歸(LR)、線性判別分析法通過對比得到最優(yōu)算法，研究表明，采用線性判別分析法實現(xiàn)羊肉的分類問題結(jié)果最為準確。Tao等[22]利用近紅外高光譜成像技術(shù)，獲取豬肉表面的高光譜曲線，結(jié)合多元線性回歸建立大腸埃希菌污染預(yù)測模型，最后得到的相關(guān)系數(shù)為0.88，表明高光譜成像技術(shù)可以較為準確地預(yù)測大腸埃希菌對豬肉的污染程度。Kamruzzaman等[23]利用可見-近紅外高光譜成像和機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)對摻假牛肉的快速無損檢測。綜上，高光譜成像技術(shù)在檢測肉類質(zhì)量和安全方面具備快速、無損、高效的優(yōu)越性，在畜產(chǎn)品品質(zhì)安全檢測這一領(lǐng)域極具潛力。

2.2 農(nóng)作物生長監(jiān)測和產(chǎn)量估計

作物的光譜特征主要由葉片的葉綠素、類胡蘿卜素、水分以及其他化學(xué)成分的反射得到，這些是農(nóng)作物生長監(jiān)測的依據(jù)。索少增等[24]利用高光譜成像技術(shù)在波長(835.467 8～1 648.356 8 nm)范圍內(nèi)采集梨的高光譜圖像，得到多組樣本數(shù)據(jù)，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測梨表面的農(nóng)藥殘留。張永賀等[25]建立了以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)為變量的指數(shù)模型，從而得到了桉樹葉片光合作用色素含量分布的高光譜預(yù)測模型，并建立葉綠素、類胡蘿卜素含量與光譜特征參數(shù)間的預(yù)測模型。以上研究表明，高光譜成像技術(shù)在對植物生長過程中存在的表面污染和內(nèi)部化學(xué)成分的檢測上具有較高的精度。

Senthilkumar等[26]使用近紅外高光譜成像系統(tǒng)檢測小麥青霉菌感染和赭曲霉毒素的污染，利用高光譜成像系統(tǒng)將青霉菌感染和赭曲霉毒素污染的樣本三維圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二維數(shù)據(jù)，確定不同濃度水平的赭曲霉毒素污染的小麥籽粒之間的分類精度和不同時期青霉菌感染的小麥顆粒。謝傳奇等[27]提出了基于格拉姆斯密特(MGS)和貝葉斯羅蒂斯克回歸(Blog Reg)的方法，利用高光譜圖像采集系統(tǒng)獲取染病和健康番茄葉片的高光譜圖像，采用最小二乘-支持向量機(LS-SVM)的方法建立了早期番茄葉片早疫病的預(yù)測模型，再通過MGS和Blog Reg提取特征波長，建立EW-LS-SVM和EW-LDA模型，從而實現(xiàn)對番茄葉片早疫病的檢測。趙蕓[28]利用光譜數(shù)據(jù)采集、高光譜成像、數(shù)字圖像處理等技術(shù)，建立了一套能夠準確識別油菜病蟲害信息的模型，實現(xiàn)了對油菜病蟲害的實時監(jiān)測與診斷。Siripatrawan等[29]利用高光譜成像系統(tǒng)采集水稻籽粒反射圖像，采用偏最小二乘回歸方法來預(yù)測水稻籽粒真菌生長情況，結(jié)果顯示，水稻籽粒含真菌預(yù)測量和實際值之間的決定系數(shù)為0.97，誤差平均值為0.39。上述研究表明，高光譜成像技術(shù)在農(nóng)作物病害脅迫診斷方面的研究已經(jīng)取得初步進展，為農(nóng)作物病蟲害檢測帶來了新的途徑和方法。

農(nóng)作物的產(chǎn)量受人為、水分、土壤、氣候等因素的影響，使用傳統(tǒng)方法對農(nóng)作物的產(chǎn)量進行估計具有很大的煩瑣性和局限性。使用高光譜成像技術(shù)進行農(nóng)作物的產(chǎn)量估計具有客觀、精確的優(yōu)點，通過裝置在衛(wèi)星上的高光譜地物掃描儀，獲取植物的光譜數(shù)據(jù)，即可得到植被指數(shù)、葉面積指數(shù)、葉綠素含量等，結(jié)合農(nóng)作物自身的生理特性，即可預(yù)測出農(nóng)作物的產(chǎn)量。劉煥軍等[30]利用遙感高光譜成像系統(tǒng)分析不同長勢棉花的反射光譜特征，構(gòu)建光譜指數(shù)，綜合光譜、時相、空間維度信息，利用面向?qū)ο蠓椒ㄟM行精準管理分區(qū)，建立棉花的產(chǎn)量遙感預(yù)測模型。WU等[31]利用ASD高光譜地物儀收集大豆冠層反射光譜信息，選出對ADM、LAI(品種)產(chǎn)量預(yù)測精度較好的回歸模型，結(jié)果表明，高光譜成像技術(shù)在大豆的產(chǎn)量估測上有相對可行性，為大規(guī)模育種計劃中的早期產(chǎn)量估測提供了重要的理論基礎(chǔ)。葉旭君等[32]以柑橘為研究對象，運用機載高光譜成像儀獲取柑橘果樹的高光譜圖像，建立了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和多元線性回歸(MLR)柑橘產(chǎn)量的預(yù)測模型，結(jié)果表明，基于高光譜圖像的PLS-MLR模型具有最優(yōu)的產(chǎn)量預(yù)測效果。Barbedo等[33]利用高光譜成像技術(shù)檢測小麥籽粒中的鐮刀頭枯萎病粒，分類精度達到91%以上。上述研究表明，高光譜成像技術(shù)在農(nóng)作物的產(chǎn)量預(yù)測方面具有相對可行性，可望在大規(guī)模育種計劃中用于早期產(chǎn)量估測。

2.3 農(nóng)作物營養(yǎng)分析與施肥效果評估

劉燕德等[34]利用高光譜技術(shù)建立主成分回歸法(PCR)、多元線性回歸法(MLR)，以及偏最小二乘法(PLS)的預(yù)測模型，發(fā)現(xiàn)GA-MLR法的結(jié)果最優(yōu)，借此可以實現(xiàn)對贛南臍橙葉片含氮量的評估和分析。孫俊等[35]利用高光譜圖像系統(tǒng)采集生菜葉片高光譜圖像，同時利用凱氏定氮法獲取對應(yīng)贛南臍橙葉片的氮素值，采用主成分分析(PCA)對臍橙葉片的高光譜圖像進行降維處理，利用特征波長圖像、光譜紋理融合特征及光譜特征與對應(yīng)氮素值之間的關(guān)系，實現(xiàn)對生菜葉片氮素含量的預(yù)測。朱西存等[36]利用高光譜的地物光譜儀測定蘋果花期冠層，采集高光譜數(shù)據(jù)，并與實驗室內(nèi)測定的鉀素含量進行比對分析，采用模糊識別算法，建立鉀素含量估測模型。Zhang等[37]在光譜范圍(380～1 030 nm)獲得油菜葉片的高光譜圖像并提取光譜數(shù)據(jù)，建立偏最小二乘回歸(PLSR)最小二乘支持向量機(LS-SVM)校準模型，定量地將譜特征與N、P、K相關(guān)聯(lián)，最后產(chǎn)生測試圖像內(nèi)每個像素N、P、K的空間分布圖，利用高光譜成像來檢測大量營養(yǎng)元素在油籽油菜葉中的含量和分布。劉紅玉等[38]為了精確地對番茄N、P、K的營養(yǎng)水平進行判別和分析，采用逐步回歸、偏最小二乘法回歸、主成分回歸的方法分別建立基于高光譜圖像的葉片氮、磷、鉀素模型，結(jié)果表明，高光譜成像技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對番茄作物氮、磷、鉀素營養(yǎng)水平的高精度快速檢測。這些研究表明，高光譜成像技術(shù)作為一種新型快速無損技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對營養(yǎng)元素的檢測，可為農(nóng)作物營養(yǎng)診斷及合理施肥提供參考。

3 小結(jié)與展望

高光譜成像技術(shù)是一種將傳統(tǒng)圖像與光譜圖像融合的綜合性技術(shù)，既可以獲取研究對象的空間信息，又可以采集到光譜信息，其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用充分利用了高光譜圖譜合一的優(yōu)點，能夠精準監(jiān)測作物長勢及營養(yǎng)狀況，為精準農(nóng)業(yè)服務(wù)。但就目前來說，高光譜相機還比較昂貴，研發(fā)成本較高，使得這項技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中難以普及。在光譜采集過程中，容易受周圍環(huán)境的影響，獲取和分析、處理高光譜圖像數(shù)據(jù)的時間較長，這些不利于高光譜成像系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)實時監(jiān)測和在線檢測上的應(yīng)用。當預(yù)先建立的模型應(yīng)用到另一個指數(shù)系統(tǒng)時，需要進行數(shù)據(jù)分析和模型轉(zhuǎn)化，樣品的特性可能影響其質(zhì)量分類和預(yù)測結(jié)果。另外，高光譜在處理圖像方面存在較大的冗余，為了減少獲取和處理高光譜數(shù)據(jù)的時間消耗，對于不同農(nóng)作物種類和用途，常常需要針對特定的應(yīng)用提取特征波長，這些都增加了高光譜成像技術(shù)的使用成本。隨著研究的不斷深入，高光譜成像技術(shù)強大的功能性和便捷性必將逐漸體現(xiàn)，研究對象也將日益多元化，未來高光譜成像技術(shù)必將在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中展現(xiàn)并發(fā)揮其巨大作用。

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(責(zé)任編輯：高 峻)

2017-03-10

桂江生(1978—)，男，安徽安慶人，副教授，博士，研究方向為生物圖像處理與識別，E-mail：jsgui@zstu.com。

包曉安(1973—)，男，浙江東陽人，教授，碩士，研究方向為人工智能與計算機視覺， E-mail：biaoxiaoan@zstu.com。

10.16178/j.issn.0528-9017.20170702

S127

A

0528-9017(2017)07-1101-05

文獻著錄格式：桂江生，吳子嫻，顧敏，等. 高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用概述[J].浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，58(7)：1101-1105.