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        2016年遼寧興城富士、華紅、嘎啦蘋果葉片光譜與圖像數(shù)據(jù)集

        2022-06-30 07:31:46王曉麗樊景超劉婷婷曹姍姍
        關(guān)鍵詞:光譜蘋果葉片

        高 飛 王曉麗 胡 林 樊景超 劉婷婷 閆 燊 曹姍姍

        (1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息學(xué)研究所,北京 100081;2.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所,北京 100081)

        數(shù)據(jù)庫(集)基本信息匯總表

        1 引言

        健康植物的波譜特征主要取決于它的葉子,葉片的生長狀態(tài)決定了不同的特征光譜信息。不同植物葉片的色素含量、細(xì)胞結(jié)構(gòu)、含水量不同,光譜響應(yīng)也不相同。利用光譜和圖像分析等技術(shù),可以識別植物類型、反演植物營養(yǎng)元素含量、監(jiān)測植物生長狀態(tài)。胡鈺煒等研究不同葡萄品種葉片組織結(jié)構(gòu)及其光譜響應(yīng)差異,采集了意大利、夏黑、秋黑、紅寶石、秋黑4個葡萄品種的葉片光譜數(shù)據(jù)[1]。張曉東等利用近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行甜椒營養(yǎng)物質(zhì)監(jiān)測,采集了自行培養(yǎng)甜椒品種葉片的光譜數(shù)據(jù),其中甜椒葉片樣本量為120[2]。彭要奇等采集了55組不同生育期的玉米葉片光譜和水分?jǐn)?shù)據(jù),構(gòu)建基于多光譜圖像的玉米葉片含水量反演模型,實(shí)現(xiàn)對玉米含水量的快速檢測[3]。劉維等在北京主要農(nóng)副產(chǎn)品基地均勻設(shè)置50 個試驗(yàn)點(diǎn),在室外無風(fēng)晴朗天氣里采集桃樹葉片光譜數(shù)據(jù),同時測定該試驗(yàn)點(diǎn)土壤重金屬含量,研究土壤砷元素含量與光譜反射率之間關(guān)系[4]。韓庚等探索馬鈴薯葉片光譜特征值與葉片氮元素累積含量之間的定量關(guān)系,在馬鈴薯出苗的20 天、35 天、50 天、65 天,采集馬鈴薯葉片光譜數(shù)據(jù)[5]。劉燕德等構(gòu)建基于葉綠素?zé)晒夤庾V數(shù)據(jù)的茶葉藻斑病模型,采集了270 個樣本的茶葉葉片光譜數(shù)據(jù),其中健康茶葉葉片、輕度斑藻病病害葉片、重度斑藻病病害葉片數(shù)量各占1/3[6]。

        在植物葉片圖像數(shù)據(jù)利用方面,王浩等構(gòu)建基于SVM 和CNN 算法的黃瓜病斑葉片識別模型,采集12000 張黃瓜葉片圖像,其中病斑樣本8890 張,非病斑樣本3110 張[7]。苗榮慧等采用機(jī)器視覺檢測技術(shù)進(jìn)行菠菜重疊葉片與雜草識別,采集具有菠菜和灰菜重疊區(qū)域的圖像55 幅[8]。喬虹等對大田環(huán)境中的葡萄生長狀態(tài)與病害進(jìn)行長期自動檢測,采集正常的葡萄葉片、病害葉片以及不同品種的葡萄葉片圖像共1635 張[9]。鮑文霞等利用圖像識別技術(shù)進(jìn)行小麥病害嚴(yán)重程度研究,采集小麥條銹病、白粉病兩類病害圖像各180幅[10]。

        根據(jù)之前的研究,在使用光譜與圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行研究時,通常需要植物生長某一階段的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)采集周期長。而在進(jìn)行圖像智能識別算法研究時,圖片樣本量越大得到的訓(xùn)練結(jié)果約準(zhǔn)確。因此,針對某一特定品種開展長期的光譜與圖像數(shù)據(jù)收集是十分有意義的。本研究以遼寧興城富士、華紅、嘎啦蘋果為研究對象,建立采集其標(biāo)準(zhǔn)葉片的光譜與圖像數(shù)據(jù)集,為蘋果樹生長狀態(tài)監(jiān)測、病蟲害識別等研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

        2 數(shù)據(jù)采集和處理方法

        2.1 選葉、采葉及葉片預(yù)處理

        本研究選用蘋果品種為富士、華紅、嘎啦,來自遼寧興城中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院果樹研究所資源圃。每個品種隨機(jī)選取1 株果樹,采摘健康生長葉片。為降低采摘葉片對果樹的傷害,葉片每周采集一次,每次采摘15個葉片作為樣片,本研究葉片采集持續(xù)12周:2016年8 月5 日—2016 年10 月21 日。為保持葉片的新鮮,在測定前將采摘葉片樣本保存在帶冰塊的恒溫箱中。

        2.2 葉片近紅外光譜數(shù)據(jù)采集

        本實(shí)驗(yàn)使用美國ASD 公司的FieldSpec3 便攜式光譜輻射計,其有效光譜范圍為350~2500nm,光譜分辨率為1nm。在windows 系統(tǒng)中運(yùn)行FieldSpec3RS3軟件采集葉片光譜數(shù)據(jù)。葉片光譜數(shù)據(jù)采集在室內(nèi)進(jìn)行,選用光譜儀配套的5W 鹵化燈作為室內(nèi)光源,距離葉片45厘米左右,入射角為45度,以黑色不反光棉布做背景。使用裸光纖探頭,前視場角為25 度。測量時垂直固定于樣品正上方10 厘米,葉片正面朝上放置。

        光譜儀預(yù)熱80 分鐘后,進(jìn)行光譜采集,每隔10 min 進(jìn)行一次白板校正優(yōu)化。每采集10 次光譜數(shù)據(jù)求平均后存儲在指定文件夾中生成1 條.asd 數(shù)據(jù),每個葉片樣本采集保存10 個.asd 數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可使用ViewSpecPro軟件查看,并可轉(zhuǎn)化為.txt等格式。

        2.3 蘋果葉片圖像采集

        本實(shí)驗(yàn)使用佳能EOS6D 相機(jī)進(jìn)行葉片圖像采集,圖像感應(yīng)器為CMOS 約2020 萬像素,尺寸為35.8mmx23.9mm,具有自動、手動、添加除塵功能。該相機(jī)支持JPEG、RAW 兩種圖像格式,可以同時記錄RAW+JEG,記錄像素最大為5472x3648。

        將葉片放置在帶有標(biāo)尺的藍(lán)色平板上,采集圖像同時記錄葉片的長度和寬度。在平板左右兩側(cè)放置攝影燈,保持光強(qiáng)穩(wěn)定,避免陰影。拍攝時相機(jī)垂直位于葉片上方約45厘米。

        3 數(shù)據(jù)樣本描述

        3.1 蘋果葉片近紅外光譜數(shù)據(jù)

        本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集周期為12 周,每周的數(shù)據(jù)保存在1 個文件夾中,每個樣本采集10 個光譜數(shù)據(jù),保存格式為.asd,例如,光譜數(shù)據(jù)spectra-20160801-fushi-01-01.asd~spectra-20160801-fushi-01-10.asd 均為樣本1的光譜數(shù)據(jù)。光譜數(shù)據(jù)命名方式為“光譜+日期+品種+樣本編號+光譜序號”,所在文件夾命名方式為“光譜+日期+品種”。部分樣本示例如圖1所示。

        圖1 部分樣本光譜反射率Fig.1 Remote sensing reflectance spectra of some samples

        3.2 蘋果葉片圖像數(shù)據(jù)

        蘋果葉片圖像數(shù)據(jù)為JPEG 格式,分辨率為5472x3648。每周的圖像數(shù)據(jù)保存在1 個文件夾中,每個樣本保存1 張拍攝圖片。圖像數(shù)據(jù)文件夾命名方式為“圖像+日期+品種”,圖片命名方式為“圖像+日期+品種+樣本編號”。部分樣例圖片見圖2。

        圖2 部分樣本8月12日葉片圖像(單位:cm)Fig.2 Leaf images of some samples on August 12(Unit:cm)

        4 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評估

        本實(shí)驗(yàn)采集遼寧興城富士、華紅、嘎啦蘋果葉片的光譜、圖像數(shù)據(jù),質(zhì)量控制主要從以下兩個方面進(jìn)行:一是確保葉片為標(biāo)準(zhǔn)富士、華紅、嘎啦蘋果葉片。本實(shí)驗(yàn)所用蘋果葉片樣本均來自于國家級蘋果標(biāo)準(zhǔn)資源圃,由果樹專家進(jìn)行品種鑒別和試驗(yàn)操作,如果樣本葉片存在斑點(diǎn)、顏色異常等問題,使用儀器進(jìn)行檢測,檢測結(jié)果顯示樣本葉片帶病,則剔除該樣本。二是數(shù)據(jù)采集操作規(guī)范。光譜數(shù)據(jù)采集按照國際通用操作規(guī)范進(jìn)行,每次采集的光譜數(shù)據(jù),可根據(jù)曲線圖,刪除異常曲線,其他曲線取平均值。葉片圖像數(shù)據(jù)采用高清相機(jī)拍攝,拍攝完成后檢查圖片是否清晰,如果出現(xiàn)重影或模糊的情況,刪除照片重新拍攝。光譜采集和圖像采集為同一環(huán)境。

        5 數(shù)據(jù)使用方法和建議

        不同品種的蘋果葉片在理化成分、顏色、形狀、尺寸等方面都會不同,體現(xiàn)在光譜反射率和圖像上也會有所差異,因此可使用此數(shù)據(jù)集探索光譜、圖像和不同蘋果品種之間的關(guān)系。同時本數(shù)據(jù)集加入時間因素,因此數(shù)據(jù)更具有代表性。

        數(shù)據(jù)作者分工職責(zé)

        高飛(1988—),女,河北省石家莊人,博士,助理研究員,主要從事科學(xué)數(shù)據(jù)管理相關(guān)研究。本研究主要工作:數(shù)據(jù)匯總整理與論文撰寫。

        王曉麗(1982—),女,河北省石家莊人,博士,助理研究員,主要從事科學(xué)數(shù)據(jù)管理相關(guān)研究,本研究主要工作:數(shù)據(jù)整理。

        胡林(1967—),男,內(nèi)蒙古商都縣人,博士,研究員,主要從事科學(xué)數(shù)據(jù)管理相關(guān)研究。本研究主要工作:總體設(shè)計與組織實(shí)施。

        樊景超(1980—),男,遼寧省沈陽市人,博士,副研究員,研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)管理。主要承擔(dān)工作:蘋果葉片光譜數(shù)據(jù)采集。

        劉婷婷(1985—),女,北京人,碩士,助理研究員,研究方向?yàn)榭茖W(xué)數(shù)據(jù)管理。主要承擔(dān)工作:蘋果葉片圖像數(shù)據(jù)采集。

        閆燊(1987—),男,山東省菏澤市人,博士,助理研究員,研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)。主要承擔(dān)工作:數(shù)據(jù)集的整合與處理。

        曹姍姍(1984—),女,黑龍江哈爾濱人,博士,副研究員,研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)時空信息智能分析。主要承擔(dān)工作:數(shù)據(jù)分析。

        引用數(shù)據(jù)

        [1]高飛;王曉麗,胡林,等.2016 年遼寧興城富士、華紅、嘎啦蘋果葉片光譜與圖像數(shù)據(jù)集.[DB/OL].國家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心.DOI:10.12205/A0007.20211029.36.is.1909

        Gao F,Wang X L,Hu L,et al.Spectra and Images of Fuji,Huahong and Gala Apple Leaves in Xingcheng,Liaoning Province,in 2016.[DB/OL].National Agriculture Science Data Center.DOI:10.12205/A0007.20211029.36.is.1909

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