索玉婷，羅華平*，李 偉，王長(zhǎng)旭，徐嘉翊

1. 塔里木大學(xué)機(jī)械電氣化工程學(xué)院，新疆 阿拉爾 843300 2. 新疆維吾爾自治區(qū)教育廳普通高等學(xué)?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆 阿拉爾 843300

引 言

新疆紅棗種植面積目前約600萬(wàn)畝，占全國(guó)紅棗種植面積的近三分之一，盛果期產(chǎn)量將占到全國(guó)總產(chǎn)量的50%以上。特色林果業(yè)已成為新疆農(nóng)民致富的一個(gè)新的支柱產(chǎn)業(yè)，開(kāi)拓新疆紅棗產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)的影響力和競(jìng)爭(zhēng)力為其主要任務(wù)，因此如何開(kāi)展快速大面積近地面紅棗品質(zhì)定量遙感檢測(cè)，是目前農(nóng)學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。在戶外用高光譜檢測(cè)時(shí)，對(duì)天氣要求比較高，首先必須是晴朗的陽(yáng)光充足的天氣，晴天光照和大氣環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定。陰天光照條件復(fù)雜，所建立的普通模型精度低于晴天。而紅棗完熟期為9月中旬到10月底，十月的南疆部分地區(qū)多云天氣偏多，有的時(shí)候一周可能僅有一天是大晴天，因此這樣的天氣大大降低了南疆近地面紅棗品質(zhì)定量遙感檢測(cè)的效率。為了探索近地面遙感檢測(cè)受天氣影響的程度，本研究分別模擬晴天、多云、陰天條件，采集不同偏振度(0°，45°，90°和135°)條件下的冬棗光譜，偏振探測(cè)時(shí)間相對(duì)較短，主要是選擇不同天氣下光照對(duì)檢測(cè)結(jié)果影響的規(guī)律。

近年來(lái)，眾多研究者利用高光譜遙感技術(shù)對(duì)農(nóng)作物的檢測(cè)做了大量的工作[1-3]。然而這些研究均是在晴朗大太陽(yáng)的天氣下進(jìn)行的，目前尚未在陰天或多云天氣下進(jìn)行過(guò)農(nóng)作物品質(zhì)檢測(cè)的研究。只有趙永強(qiáng)等對(duì)于不同的天氣條件(晴天、多云、陰天)下的目標(biāo)分類進(jìn)行過(guò)深入的研究。因此，本文基于偏振探測(cè)技術(shù)[5]和不同天氣條件下物質(zhì)分類技術(shù)[4]，再結(jié)合高光譜技術(shù)[6-9]，利用不同天氣條件下南疆冬棗的高光譜偏振數(shù)據(jù)與室內(nèi)測(cè)定的水分含量數(shù)據(jù)，采用TQ-analyst建模軟件，選擇一階導(dǎo)數(shù)光譜形式和Savitzky-Golay濾波的數(shù)據(jù)預(yù)處理方式，最后用逐步多元線性回歸方法(SMLR)建模。構(gòu)建了不同天氣條件下，不同波長(zhǎng)下南疆冬棗二向反射分布函數(shù)(bidirectional reflectivity distribution function，BRDF)參量(S0，ε0，f00)、線偏振度(degree of linear polarization，Dolp)與水分含量的反演模型，旨在南疆紅棗近地面定量遙感檢測(cè)時(shí)，可以不受天氣條件的制約，從而提高檢測(cè)精度和檢測(cè)效率。為今后開(kāi)展大面積紅棗品質(zhì)定量遙感檢測(cè)奠定基礎(chǔ)。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 戶外模擬不同天氣條件下南疆冬棗光譜的測(cè)定

采用四川雙利合譜科技有限公司生產(chǎn)的Image-λ-N17E-N3型增強(qiáng)型近紅外高光譜相機(jī)采集戶外南疆冬棗光譜，其光譜范圍是900～1 750 nm，光譜分辨率為9 nm。測(cè)定時(shí)間為北京時(shí)間2019年10月8日13:00—14:00，晴朗無(wú)云，風(fēng)力小于2級(jí)。樣本來(lái)自阿拉爾市第一師10團(tuán)同一棵樹(shù)上的冬棗。測(cè)定前對(duì)樣本標(biāo)號(hào)，連接并調(diào)整好儀器，擺放好白板及樣本等，白板兩側(cè)各54個(gè)冬棗，共108個(gè)樣本，按照從左到右從上到下的順序擺放樣本。測(cè)定時(shí)，傳感器的探頭平行于地面、垂直位于距離白板中心1.5 m遠(yuǎn)的正前方，在陽(yáng)光下對(duì)樣本掃描5次，分別為無(wú)偏、0°偏振、45°偏振、90°偏振、135°偏振，再用兩把防曬傘將照射樣本和白板的陽(yáng)光遮起來(lái)，模擬陰影環(huán)境，并重復(fù)陽(yáng)光下的操作。改變探測(cè)器方位角為0°，30°和45°，重復(fù)陽(yáng)光下和陰影下的實(shí)驗(yàn)操作，并且每改變一次探測(cè)器方位角，都要測(cè)量一次太陽(yáng)高度角以及太陽(yáng)方位角。

1.2 室內(nèi)暗箱南疆冬棗光譜的測(cè)定

戶外采集完冬棗光譜后，立即轉(zhuǎn)移到室內(nèi)，采用北京卓立漢光儀器有限公司生產(chǎn)的GaiaSorter高光譜分選儀測(cè)定南疆冬棗光譜，按照標(biāo)號(hào)由小到大的順序，每次測(cè)定12個(gè)冬棗，一共測(cè)定9次。

1.3 南疆冬棗水分的測(cè)定

測(cè)定完暗箱光譜后，立即測(cè)定冬棗的含水率，采用GB/5009.3—2010《食品中水分的測(cè)定》的方法進(jìn)行測(cè)定。按照標(biāo)號(hào)由小到大的順序，把每個(gè)進(jìn)行光譜掃描的那一面冬棗切片，大概3 g左右，記錄重量，放入相對(duì)應(yīng)的獨(dú)立信封中，最后把所有信封都放入烘箱中，烘干8 h后取出稱重并記錄，再放入烘箱，2 h后再拿出稱重并記錄，重復(fù)2次，取變化最穩(wěn)定的重量進(jìn)行水分計(jì)算。

1.4 偏振光譜測(cè)量方法的原理

1.4.1 陽(yáng)光天氣下偏振光譜BRDF測(cè)量原理

為了能夠獲取各種材料的偏振BRDF數(shù)據(jù)，需要通過(guò)偏振BRDF方程來(lái)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，確定偏振BRDF矩陣的S0，S1，S2元素(S0，S1，S2均為偏振BRDF的參數(shù))。

偏振光譜BRDF的參數(shù)方程為

S0=I0+I90

(1)

S1=I0-I90

(2)

S2=I45-I135

(3)

因此，對(duì)于某個(gè)探測(cè)器位置單個(gè)光譜波段的偏振BRDF數(shù)據(jù)，需要4組目標(biāo)材料數(shù)據(jù)，分別為陽(yáng)光下的四個(gè)偏振方向。

線偏振度方程為

(4)

1.4.2 多云天氣下偏振光譜BRDF測(cè)量原理

為了能夠獲取各種材料的偏振BRDF數(shù)據(jù)，需要通過(guò)偏振BRDF遙感輻射控制方程來(lái)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，確定偏振BRDF矩陣的f00，f10，f20元素(f00，f10，f20均為偏振BRDF的參數(shù))。

偏振光譜BRDF的輻射傳輸方程為

(5)

式中：Lt為傳感器接收到的總輻射的Stokes向量，需要在太陽(yáng)光下測(cè)量得到；Ls為目標(biāo)反射的天空散射光的Stokes向量，需要在陰影下測(cè)量得到；Lu為經(jīng)大氣散射后，直接沿著目標(biāo)——探測(cè)器方向進(jìn)入探測(cè)器的太陽(yáng)光，該部分的能量所占比例較少，在地面遙感中近似為零，可以忽略不計(jì)。分母中的參數(shù)都是未知的，且難以測(cè)量，所以需要采用比較測(cè)量法來(lái)測(cè)量目標(biāo)的偏振光譜BRDF[10]。

比較測(cè)量法中要求參考材料在整個(gè)上半球空間的BRDF值f00_ref都為已知。而朗伯板的BRDF值恒為ρ/π(ρ為半球反射率)[10]?？梢赃x用接近朗伯板的標(biāo)準(zhǔn)板作為定標(biāo)板。

綜上可得目標(biāo)的偏振光譜BRDF的Stokes向量實(shí)驗(yàn)計(jì)算式為

(6)

因此，對(duì)于某個(gè)探測(cè)器位置單個(gè)光譜波段的偏振BRDF數(shù)據(jù)，至少需要4組(分別為陽(yáng)光下和陰影下的兩個(gè)正交偏振方向)定標(biāo)材料數(shù)據(jù)和8組(分別為陽(yáng)光下和陰影下的四個(gè)偏振方向)目標(biāo)材料數(shù)據(jù)。

類似地還可以得到線偏振度

(7)

1.4.3 陰天天氣下偏振光譜BRDF測(cè)量原理

由于偏振光譜BRDF需要采集太陽(yáng)照射下的圖像，而陰天條件下無(wú)法實(shí)現(xiàn)，所以利用一種變換的特征來(lái)代替它。假設(shè)其中太陽(yáng)光下的圖像都為0，則該式可以寫(xiě)成陰影偏振光譜BRDF

(8)

式中：ε0，ε1，ε2與f00，f10，f20相對(duì)應(yīng)，此時(shí)的偏振度定義為

(9)

1.5 模型構(gòu)建方法與精度評(píng)價(jià)

選取全波段900～1 750 nm近紅外光譜范圍，首先對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理，選擇一階導(dǎo)數(shù)光譜，導(dǎo)數(shù)處理既可以消除基線偏移，還可以起到一定的放大和分離重疊信息的作用； 再選擇Savitzky-Golay濾波(即卷積平滑)，以提高信噪比，減小數(shù)據(jù)的隨機(jī)噪聲，從而提高模型的穩(wěn)健性。其次從總樣本中隨機(jī)選取54個(gè)樣本，采用逐步多元線性回歸法(SMLR)，對(duì)不同天氣條件下不同波長(zhǎng)南疆冬棗BRDF參量(S0，ε0，f00)、Dolp與水分含量建模。最后選用相關(guān)系數(shù)r、校正集樣本的標(biāo)準(zhǔn)差(RMSEC)、預(yù)測(cè)集樣本的標(biāo)準(zhǔn)差(RMSEP)共3個(gè)指標(biāo)對(duì)模型的性能和預(yù)測(cè)能力進(jìn)行評(píng)價(jià)。r能反映出預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的相關(guān)程度，r越接近1，表明預(yù)測(cè)值與實(shí)際值越接近，相關(guān)程度越高，回歸或預(yù)測(cè)結(jié)果越好； RMSEC用于評(píng)價(jià)建模的可行性，值越小，表明模型回歸的越好； RMSEP用于評(píng)價(jià)所建模型對(duì)外部樣本的預(yù)測(cè)能力，同樣，值越小，表明模型的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)，結(jié)果越準(zhǔn)確； 另外，好的模型不但有較小的RMSEC和RMSEP，而且RMSEC與RMSEP的差值也要小。通常，RMSEP要大于RMSEC。利用TQ-analyst軟件完成數(shù)據(jù)處理與建模。

2 結(jié)果與討論

2.1 不同天氣下冬棗BRDF模型

2.1.1 南疆冬棗波長(zhǎng)-Dolp模型

選用全部樣本(108個(gè))，建立不同天氣條件下南疆冬棗波長(zhǎng)-Dolp模型，由圖1(a)，(b)和(c)的二維、三維圖像可以看出不同天氣條件下南疆冬棗高光譜Dolp既有明顯差異，又有明顯相同特征：

(1)不同天氣條件下南疆冬棗Dolp變化趨勢(shì)以及數(shù)值有明顯的差異，多云天氣下的Dolp減小時(shí)，晴天和陰天下的Dolp增大。晴天Dolp>陰天Dolp>多云Dolp，且晴天Dolp>0、陰天Dolp>0、多云Dolp<0。大多數(shù)PBRDF研究中的Dolp均為正值，很少會(huì)出現(xiàn)負(fù)值的情況，而本研究多云天氣下Dolp為負(fù)值的原因如下

(It_0-Is_0)<0

(It_45-Is_45)<0

(It_90-Is_90)<0

(It_135-Is_135)<0

((It_0-Is_0)+(It_45-Is_45)+

(It_90-Is_90)+(It_135-Is_135))/2<0

根據(jù)Dolp化簡(jiǎn)后的公式可知

圖1 不同波長(zhǎng)冬棗Dolp模型對(duì)比 (a)： 晴天； (b)： 陰天； (c)： 多云Fig.1 Comparison of Dolp models of Dongzao with different wavelengths (a)： Sunny； (b)： Cloudy； (c)： Cloudy

故： Dolp<0

(2)不同天氣條件下南疆冬棗Dolp都有相同特征，在1 100和1 300 nm附近出現(xiàn)極值，是因?yàn)榇颂帪槎瑮椀膬蓚€(gè)反射峰。在1 400 nm處特征最為明顯，是因?yàn)榇颂帪槟辖瑮椞卣鞑ㄩL(zhǎng)吸收峰。 2.1.2 南疆冬棗波長(zhǎng)-偏振參量S0，ε0，f00模型

根據(jù)不同天氣條件下南疆冬棗波長(zhǎng)-偏振參量S0，ε0，f00的二維、三維模型可知，晴天S0>陰天ε0>多云f00，且S0>0，ε0>0，f00<0，雖然不同天氣條件下S0，ε0，f00數(shù)值上相差較大，甚至有正負(fù)之分，但S0，ε0，f00都有相同特征，在990 nm附近都出現(xiàn)谷值，是因?yàn)?92.65 nm為南疆冬棗品質(zhì)特征波長(zhǎng)吸收峰； 在1 100 nm附近則出現(xiàn)明顯峰值，是因?yàn)榇颂幖创嬖谔卣鞑ㄩL(zhǎng)吸收峰(1 188.96 nm)，又存在反射峰(1 107.68 nm)； 在1 400 nm附近特征最為明顯。在大多數(shù)PBRDF研究中偏振參量也均為正值，很少會(huì)出現(xiàn)負(fù)值的情況，而本研究多云天氣下偏振參量f00為負(fù)值(證明同Dolp)。

圖2 不同波長(zhǎng)冬棗偏振參量S0，ε0，f00模型對(duì)比 (a)： 晴天； (b)： 陰天； (c)： 多云Fig.2 Comparison of polarization parameters S0, ε0 and f00 models of Dongzao at different wavelengths (a)： Sunny； (b)： Cloudy； (c)： Cloudy

2.2 不同天氣下南疆冬棗BRDF與理化值建模結(jié)果分析

2.2.1 南疆冬棗Dolp-水分模型

圖3(a)，(b)，(c)和(d)所示，分別為不同天氣條件下不同波長(zhǎng)南疆冬棗Dolp與水分含量模型。模型中校正集樣品個(gè)數(shù)均為36，預(yù)測(cè)集樣品個(gè)數(shù)均為18，晴天、陰天、多云、暗箱條件下，Dolp-水分含量模型預(yù)測(cè)集的相關(guān)系數(shù)r分別為： 0.846，0.865，0.914和0.926，校正集樣本的標(biāo)準(zhǔn)差RMSEC分別為： 0.008 73，0.008 35，0.007 64和0.008 76，預(yù)測(cè)集樣本的標(biāo)準(zhǔn)差RMSEP分別為： 0.010 6，0.009 52，0.011 7和0.000 985，RMSEC與RMSEP的差值分別為： 0.001 87，0.001 17，0.004 06和0.007 775。由RMSEC與RMSEP的數(shù)值以及差值均小于0.008，可得知不同天氣條件下的Dolp-水分模型具有很好的預(yù)測(cè)能力和可行性； 由相關(guān)系數(shù)的大小關(guān)系：r暗箱>r多云>r陰天>r晴天，可得出多云天氣時(shí)南疆冬棗Dolp-水分模型的相關(guān)程度最好，晴天條件下最差，因此可以得出當(dāng)戶外天氣為多云時(shí)，依舊可以對(duì)南疆冬棗進(jìn)行水分含量檢測(cè)，而且其相關(guān)程度要好于晴天。 2.2.2 南疆冬棗偏振參量S0，ε0，f00-水分模型

圖4(a)，(b)，(c)和(d)所示，分別為不同天氣條件下不同波長(zhǎng)南疆冬棗偏振參量S0，ε0，f00與水分含量模型。模型中校正集樣品個(gè)數(shù)均為36，預(yù)測(cè)集樣品個(gè)數(shù)均為18，晴天、陰天、多云、暗箱條件下，偏振參量S0，ε0，f00-水分含量模型預(yù)測(cè)集的相關(guān)系數(shù)r分別為： 0.879，0.796，0.913，0.926，校正集樣本的標(biāo)準(zhǔn)差RMSEC分別為： 0.007 87，0.009 71，0.007 00，0.008 76，預(yù)測(cè)集樣本的標(biāo)準(zhǔn)差RMSEP分別為： 0.011 9，0.012 3，0.010 5，0.009 85，RMSEC與RMSEP的差值分別為： 0.004 03，0.002 59，0.003 5和0.001 09。由RMSEC與RMSEP的數(shù)值以及差值均小于0.005，可得知不同天氣條件下的偏振參量S0，ε0，f00-水分模型具有很好的預(yù)測(cè)能力和可行性； 由相關(guān)系數(shù)的大小關(guān)系：r暗箱>r多云>r晴天>r陰天，可得出暗箱時(shí)南疆冬棗偏振參量S0，ε0，f00-水分模型的相關(guān)程度最好，而多云天氣條件下的相關(guān)程度與暗箱條件下最為相近，陰天條件下最差，因此可以得出當(dāng)戶外天氣為多云時(shí)，依舊可以對(duì)南疆冬棗進(jìn)行水分含量檢測(cè)，而且其相關(guān)程度要好于晴天。

圖3 不同波長(zhǎng)冬棗Dolp與水分模型對(duì)比 (a)： 晴天； (b)： 陰天； (c)： 多云； (d)： 暗箱Fig.3 Comparison of Dolp and water model of Dongzao with different wavelengths (a)： Sunny； (b)： Cloudy； (c)： Cloudy； (d)： Camera obscura

圖4 不同波長(zhǎng)冬棗偏振參量S0，ε0，f00與水分模型對(duì)比 (a)： 晴天； (b)： 陰天； (c)： 多云； (d)： 暗箱Fig.4 Comparison of polarization parameters S0, ε0, f00 and water model of Dongzao with different wavelengths (a)： Sunny； (b)： Cloudy； (c)： Cloudy； (d)： Camera obscura

3 結(jié) 論

(1)不同天氣條件下南疆冬棗偏振參量S0，ε0，f00和Dolp既有相同特征又有不同特征。相同特征，在1 100 nm附近都出現(xiàn)極值，是因?yàn)榇颂幠辖瑮棿嬖谔卣鞑ㄩL(zhǎng)反射峰(1 107.68 nm)和吸收峰(1 188.96 nm)，在1 400 nm附近其特征都最為明顯，是因?yàn)榇颂帪槟辖瑮椞卣鞑ㄩL(zhǎng)吸收峰； 不同特征，在數(shù)值上，晴天>陰天>多云，且晴天>0、陰天>0、多云<0，不同天氣條件下S0，ε0，f00和Dolp數(shù)值上相差較大，甚至有正負(fù)之分，以多云天氣條件下的數(shù)值最為特別，S0，ε0，f00和Dolp均為負(fù)值。

(2)戶外晴天、陰天、多云三種條件檢測(cè)南疆冬棗水分時(shí)，多云天氣偏振參量、Dolp與水分模型預(yù)測(cè)集的相關(guān)系數(shù)最大，r值分別為： 0.913和0.914，且最接近暗箱與水分模型的相關(guān)系數(shù)r的值： 0.926。根據(jù)不同天氣條件下，不同波長(zhǎng)下南疆冬棗偏振參量、Dolp與水分模型的RMSEC與RMSEP的數(shù)值以及差值，水分模型差值均小于0.008，表明該水分模型具有較好的預(yù)測(cè)能力和可行性； 因偏振有強(qiáng)光弱化，弱光強(qiáng)化的作用，通過(guò)對(duì)比晴天、陰天實(shí)驗(yàn)結(jié)果，該方法有較好的環(huán)境適應(yīng)性，在戶外紅棗品質(zhì)遙感探測(cè)方面有廣泛應(yīng)用前景。