吳靜珠， 申 舒， 董晶晶， 李 慧， 陳 巖， 毛文華

(1.北京工商大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院 食品安全大數(shù)據(jù)技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048； 2.中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院，北京100083)

AOTF高光譜成像探測(cè)作物氮素含量方法*

吳靜珠1， 申 舒1， 董晶晶1， 李 慧1， 陳 巖1， 毛文華2

(1.北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院食品安全大數(shù)據(jù)技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100048；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院，北京100083)

使用聲光可調(diào)諧濾光器(AOTF)型高光譜成像儀采集10種不同氮素處理水平下的西紅柿苗各部位(老葉、嫩葉和主莖)的高光譜圖像，經(jīng)模板匹配預(yù)處理后提取615～1 000 nm高光譜信息，采用競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重采樣(CARS)方法優(yōu)選西紅柿苗氮素含量表達(dá)的特征部位和特征波段。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：綜合番茄苗葉莖的光譜信息建立的氮素定量模型性能最差，由番茄苗老葉和嫩葉建立的氮素定量模型性能較好，由番茄苗老葉建立的氮素定量模型性能最佳，在挑選的703，906 nm等10個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，采用5折—偏最小二乘交互校驗(yàn)方法建立的氮素定量分析模型的決定系數(shù)R2達(dá)到了0.95，交叉校驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差(RMSECV)為0.08。因此，采用AOTF高光譜成像技術(shù)定量測(cè)量番茄苗氮素含量是可行的，應(yīng)以氮素含量相對(duì)穩(wěn)定的老葉建立定量分析模型，703，906 nm為氮素分析的首選特征波長(zhǎng)。

聲光可調(diào)諧濾波器； 高光譜成像； 氮素含量； 競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重采樣法

0 引 言

基于光譜成像的作物氮素含量監(jiān)測(cè)技術(shù)[1～6]將光譜和圖像技術(shù)結(jié)合起來(lái)，充分利用了二者的優(yōu)點(diǎn)，具有較高的光譜分辨率和空間分辨率，成為該領(lǐng)域新的發(fā)展方向。多數(shù)基于光譜成像的作物營(yíng)養(yǎng)信息采集系統(tǒng)由光源、成像光譜儀及計(jì)算機(jī)等組成。一般采用氙氣燈、鹵素?zé)舻茸鳛榭煽毓庠矗ㄓ肞C進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析。所用成像光譜儀多為3CCD多光譜成像儀，濾光片型多光譜成像儀、調(diào)諧型高光譜成像儀。一般采用統(tǒng)計(jì)分析的方法，從多光譜或者高光譜圖像提取作物的光譜信息，分析有效識(shí)別作物養(yǎng)分的光譜特征集；再采用圖像處理方法，從多光譜或者高光譜圖像提取作物的形狀、紋理等信息，定量分析作物養(yǎng)分含量的空間特征集，以光譜特征集和(或)空間特征集建立作物養(yǎng)分的預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行作物養(yǎng)分的定量分析[7～9]。

已有研究結(jié)果顯示，植物葉片氮素含量的特征光譜，隨不同的植物、不同的試驗(yàn)條件而有所差異，有關(guān)植物葉片氮素含量與光譜參數(shù)的規(guī)律性和定量化的關(guān)系，還有待進(jìn)一步研究。本文以番茄苗為研究對(duì)象，利用聲光可調(diào)濾光器(acousto-optic tunable filter,AOTF)為分光元件的AOTF調(diào)諧型高光譜成像儀，采集西紅柿苗各部位(老葉、嫩葉和主莖)的高光譜圖像進(jìn)行處理和分析，優(yōu)選西紅柿苗氮素含量表達(dá)的特征波段和空間特征，探索作物氮素含量的AOTF高光譜成像檢測(cè)方法，為作物營(yíng)養(yǎng)的定量監(jiān)測(cè)提供新的技術(shù)手段。

1 實(shí)驗(yàn)材料和方法

1.1 樣品制備

采用基質(zhì)育苗方式，草炭：蛭石(體積比)=2∶1為混合基質(zhì)，50孔穴盤育番茄苗，待幼苗在1～2片時(shí)移栽至10 cm×10 cm的營(yíng)養(yǎng)缽中，開(kāi)始澆灌濃度不同的尿素溶液。采用NH4NO3作為氮源，以40 mg/L濃度為對(duì)照，分別設(shè)定以下10個(gè)處理：N1-120 mg/L，N2-80 mg/L，N3-70 mg/L，N4-60 mg/L，N5-50 mg/L，N6-40 mg/L，N7-30 mg/L，N8-20 mg/L，N9-10 mg/L，N10-0 mg/L。

采用H2S04—H202消煮凱氏定氮法測(cè)定10個(gè)不同處理下的番茄苗的氮素含量，測(cè)定得到10個(gè)不同處理下的番茄樣本氮素含量,含量范圍為3.12 %～4.98 %,均值為3.61 %,方差為0.35 %。

1.2 數(shù)據(jù)采集設(shè)備

利用AOTF高光譜成像系統(tǒng)采集樣本的高光譜圖像,系統(tǒng)采用AOTF進(jìn)行電調(diào)諧濾光，進(jìn)行凝視式光譜成像，能同時(shí)獲得被觀測(cè)對(duì)象豐富的空間維和光譜維信息。系統(tǒng)由美國(guó)Brimrose 公司的CVA200—.55—1.0—L 型AOTF及其控制器、日本JAI公司的 CV—A5OIR型CCD近紅外相機(jī)、日本騰龍(TAMRON)鏡頭、HP鹵素?zé)艄庠?、大恒圖像采集卡、計(jì)算機(jī)和機(jī)柜等組成。AOTF高光譜成像系統(tǒng)可采集550～1 055 nm高光譜圖像，光譜分辨率為2～6 nm，圖像分辨率為768×478。

被測(cè)對(duì)象西紅柿苗的光譜通過(guò)物鏡入射到AOTF中，AOTF控制器產(chǎn)生射頻電信號(hào)作用到AOTF上。AOTF中TeO2晶體一端的換能器在射頻信號(hào)作用下激勵(lì)晶體表面產(chǎn)生超聲波，在晶體表面形成衍射光柵，影響通過(guò)晶體表面光波的傳播，通過(guò)改變射頻信號(hào)源頻率大小，改變通過(guò)AOTF的光波波長(zhǎng)，從而有目的選擇光譜波長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)分光。經(jīng)過(guò)AOTF后，所選擇的光譜波段的光被CCD探測(cè)到，形成了對(duì)應(yīng)光譜波段的光譜圖像，最后由圖像采集卡采集存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中并經(jīng)過(guò)圖像處理算法的處理，得到理想的高光譜圖像并顯示。

1.3 數(shù)據(jù)采集方法

在番茄苗4～20片葉期間采集數(shù)據(jù)，隨機(jī)選取10株不同處理下的株苗。分別摘取老葉，嫩葉(按照顏色和葉片大小來(lái)區(qū)分老葉和嫩葉)和主莖作為樣本。由于番茄苗老葉較多，因此,每株苗可分別采集2次老葉，共制備老葉樣本20個(gè)，嫩葉樣本10個(gè)，主莖樣本10個(gè)。將番茄苗的各部位樣品分別放置于AOTF高光譜成像系統(tǒng)的載物架上，調(diào)整載物臺(tái)的高度使樣本位于視場(chǎng)內(nèi)，調(diào)諧頻率從92～185 MHz，以1 MHz的間隔遞增連續(xù)采集樣本550～1 055 nm的高光譜圖像，所采集的N6處理的老葉、嫩葉、主莖樣本在803 nm波段下的高光譜圖像如圖1所示。

圖1 N6處理下的番茄苗在803 nm的高光譜圖像

1.4 高光譜圖像預(yù)處理

以番茄苗葉片的高光譜圖像HSIi.bmp ,i∈[550,1055]預(yù)處理為例。

1)提取前景模板：先抽取803nm波段的高光譜圖像HSI803.bmp，用最大方差自動(dòng)取閾法[10]二值化后，采用行程標(biāo)記算法標(biāo)記前景區(qū)域，并用面積濾波算法濾除噪聲區(qū)，如果面積小于50像素，則從標(biāo)記的前景區(qū)域中濾除該區(qū)域(面積閾值由試驗(yàn)得到)，得到一幀番茄苗葉片模板圖像mask.bmp。

2)分割前景圖像：將原始圖像HSIi.bmp逐幀與模板圖像mask.bmp相匹配，得到番茄葉片樣本圖像ROIi.bmp,i∈[550,1055]。如果mask.bmp中某像素點(diǎn)為番茄葉片樣本(像素值為255)，則ROIi.bmp中該像素點(diǎn)為番茄葉片(像素值為HSIi.bmp中該點(diǎn)的像素值)；否則，ROIi.bmp中該像素點(diǎn)為背景(像素值為0)。

1.5 光譜信息提取

基于光譜信息的氮素含量檢測(cè)儀器，常使用紅光和NIR高原區(qū)的譜段，本文選取615～1 000 nm波段分析番茄幼苗的光譜特性。對(duì)預(yù)處理后的高光譜圖像逐幀提取圖像中各前景點(diǎn)的灰度值，并除以256進(jìn)行歸一化處理，作為該圖像在615～1 000 nm波段的反射率。以番茄苗嫩葉為例，每個(gè)不同處理下提取的光譜均值如圖2所示(圖中N1～N10對(duì)應(yīng)了10種不同濃度的氮素處理水平)。從圖2中可以看出，所有番茄幼苗的反射規(guī)律總體上一致，“紅邊”效應(yīng)明顯；不同氮素處理的番茄之間有著一定的區(qū)別。

圖2 不同氮素處理的番茄苗嫩葉的光譜均值

1.6 特征波長(zhǎng)優(yōu)選

實(shí)驗(yàn)以采集的西紅柿苗各部位(老葉、嫩葉和主莖)樣本的高光譜圖像為基礎(chǔ)，擬從3個(gè)樣本集1)老葉;2)老葉+嫩葉；3)老葉+嫩葉+莖，逐步優(yōu)選表征西紅柿苗氮素含量的特征波段，比較西紅柿苗在3個(gè)樣本集下建立的氮素含量的近紅外定量分析模型，探索作物氮素含量的AOTF高光譜成像檢測(cè)方法。

運(yùn)用競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)采樣 (competitive adaptive reweighted sampling，CARS)方法[11]對(duì)上述番茄苗樣本提取的光譜信息進(jìn)行特征波長(zhǎng)優(yōu)選。算法中引入了指數(shù)衰減函數(shù)來(lái)控制變量的保留率，具有很高的計(jì)算效率，適用于高維數(shù)據(jù)的變量選擇。本文所用的CARS，PLS等程序均在Matlab R 2008a環(huán)境下運(yùn)行。

1.7 特征部位優(yōu)選

采用CARS方法優(yōu)選的特征波長(zhǎng)及PLS分別建立番茄苗(老葉，老葉+嫩葉，老葉+嫩葉+莖)氮素含量的定量分析模型。模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)健性采用最佳主成分?jǐn)?shù)nf、決定系數(shù)R2、交叉校驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差(root mean square error of cross validation,RMSECV)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。根據(jù)文獻(xiàn)[12],K折交叉校驗(yàn)與留一法交叉校驗(yàn)相比，更接近于實(shí)際預(yù)測(cè)能力，采用K折交叉校驗(yàn)的模型指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)能力更有意義實(shí)際。本文采用5折—PLS交互校驗(yàn)。

2 結(jié)果分析

CARS法根據(jù)交互校驗(yàn)均方根誤差最小原則優(yōu)選出的番茄苗樣本的特征波長(zhǎng)如表1所示?？梢钥闯?樣本集(3)包含西紅柿苗的老葉、嫩葉、莖全部樣本，而通過(guò)CARS法優(yōu)選的樣本集(3)的特征波長(zhǎng)與樣本集(1)和(2)選擇的特征波長(zhǎng)部分重合，如表征樣本集(1)的特征波長(zhǎng)703，906 nm和表征樣本集(2)的特征波長(zhǎng)729，845 nm均出現(xiàn)在樣本集(3)的特征波長(zhǎng)中。表明通過(guò)CARS法選擇出的樣本集的特征波長(zhǎng)與樣本集的樣本組成情況基本相符。

表1 CARS法優(yōu)選的番茄苗樣本的特征波長(zhǎng)

5折—PLS交互校驗(yàn)番茄苗氮素含量定量模型的結(jié)果，如表2所示?？梢员容^得出樣本集(1)番茄苗老葉建立的氮素定量模型性能最佳。樣本集(2)和樣本集(1)所建模型的性能指標(biāo)接近，而樣本集(3)的模型指標(biāo)有明顯降低的。分析3個(gè)樣本集的樣本組成：樣本集(1)和(2)由番茄苗葉片組成，而在樣本集(3)中增加了番茄苗莖的樣本。而植物體內(nèi)的氮素主要存在于蛋白質(zhì)和葉綠素中，因此，幼嫩器官和種子中含氮量較高，而莖稈含量較低，尤其是老熟的莖稈含氮量更低。因此，可以分析得到樣本集(3)在增加了番茄苗莖樣本后，使得模型指標(biāo)有了明顯下降，這是由于植物體內(nèi)氮含量分布的差異所引起的。樣本集(1)和樣本集(2)中的番茄苗葉片的氮含量相對(duì)較高，因此，兩個(gè)樣本集的氮含量定量分析模型性能較好。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，采用葉片建立的定量分析模型較建立整株苗的氮素含量定量分析模型更具可行性。另外在后期的研究中將進(jìn)一步考慮高光譜圖像的影響因素，探索增強(qiáng)模型魯棒性的方法。

表2 5折—PLS交互校驗(yàn)番茄苗氮素含量定量模型結(jié)果

3 結(jié) 論

利用AOTF為分光元件的AOTF高光譜成像儀，采集西紅柿苗各部位(老葉、嫩葉和主莖)的高光譜圖像進(jìn)行光譜信息處理和分析。通過(guò)CARS方法優(yōu)選番茄苗特征波長(zhǎng)后，采用5折—PLS交互校驗(yàn)法分別驗(yàn)證番茄苗(老葉，老葉+嫩葉，老葉+嫩葉+莖)氮素含量的定量分析模型，得出如下結(jié)論：1)采用AOTF高光譜成像技術(shù)定量測(cè)量番茄苗氮素含量可行；2)703，906 nm為氮素分析的首選特征波長(zhǎng)；3)氮素含量相對(duì)穩(wěn)定的老葉為氮素分析的特征部位。

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CropnitrogencontentdetectionmethodbyAOTFhyper-spectralimaging*

WU Jing-zhu1， SHEN Shu1， DONG Jing-jing1， LI Hui1， CHEN Yan1， MAO Wen-hua2

(1.BeijngKeyLaboratoryofBigDataTechnologyforFoodSafety,SchoolofComputerandInformationEngineering,BeijingTechnologyandBusinessUniversity,Beijing100048,China；2.ChineseAcademyofAgriculturalMechanizationSciences,Beijing100083,China)

Acousto-optic tunable filter(AOTF)hyper-spectral imaging system with acousto-optic tunable filter are used to collect the hyper-spectral images of tomato seedlings’ various parts,such as main stem,new leaves and old leaves.In this experiment,tomato seedlings were cultivated at 10 different nitrogen-treatment levels.The spectral information from 615 nm to 1 000 nm are extracted from the hyper-spectral imaging by template matching preprocessing.Competitive adaptive reweighted sampling(CARS)method is adoptded to select feature.The experimental results show that the performance of nitrogen quantitative model built by the leaves and stems set is the worst,that of the model built by the leaves set is better,and that of the model built only by the old leaves is the best.The best model is established by 5 fold partial least square(PLS)regression method on the base of 10 wavelength points selected by CARS including 703 nm,906 nm and so on.The best principal component number is 9,the determine coefficientR2is 0.95 and the root mean square error of cross validation(RMSECV)is 0.08.Therefore,it is possible to monitor the nitrogen content of tomato seedlings with the AOTF hyper-spectral imaging technology.The old leaves with relative stability of old leaf nitrogen content should be recommended to build quantitative analysis model,and the preferred feature wavelength for nitrogen analysis is 703 nm and 906nm.

acousto-optic tunable filter(AOTF)； hyper-spectral imaging； nitrogen content； competitive adaptive reweighted sampling(CARS)

10.13873/J.1000—9787(2017)11—0064—03

S 123

A

1000—9787(2017)11—0064—03

2016—11—15

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012CB723704)； 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(31272056)； 2015年北京高等學(xué)校高水平人才交叉培養(yǎng)畢業(yè)設(shè)計(jì)(創(chuàng)業(yè)類)支持計(jì)劃項(xiàng)目

吳靜珠(1979-)，女，博士，副教授，主要從事分子光譜檢測(cè)技術(shù)方面的研究工作。