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基于高光谱成像的马铃薯叶片叶绿素分布可视化研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对马铃薯作物叶片进行了叶绿素含量无损检测技术及分布图绘制方法研究,用以指示作物长势并指导精细化管理。首先利用高光谱成像技术采集了65个马铃薯叶片的400个样本点高光谱图像和相应的SPAD值,提取并计算叶绿素测量区域的叶片平均光谱后,分别采用蒙特卡罗无信息变量消除算法（MC-UVE）和自适应重加权算法（CARS）筛选出了12个和23个叶绿素含量敏感波长,建立了马铃薯叶片叶绿素含量偏最小二乘（PLS）回归模型。建模结果如下：基于MC-UVE算法筛选的12个敏感波长的PLSR诊断模型,建模精度R2C为0.79,验证精度R2V为0.73;基于CARS算法筛选的23个敏感波长建立的PLSR诊断模型,建模精度R2C为0.82,验证精度R2V为0.80。择优选取CARS-PLSR模型计算马铃薯叶片每个像素点的叶绿素含量,从而利用伪彩色绘图绘制了马铃薯叶片叶绿素含量可视化分布图,最终实现马铃薯叶片含量无损检测以及叶绿素分布可视化表达,以期为后续马铃薯作物大田冠层叶绿素分布诊断提供支持。 相似文献
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利用近红外高光谱图像技术研究了总黄酮含量在不同颜色(绿色、黄绿色、黄色)银杏叶片上的二维分布规律。采集120片银杏叶在近红外波段(900~1 700 nm)下的高光谱图像信息,并利用分光光度计法测定银杏叶片的总黄酮含量;计算高光谱图像中不同波段下的平均灰度作为银杏叶对应的光谱信息,利用逐步线性回归方法建立黄酮含量校正模型(R=0.930 7);逐一提取待测银杏叶高光谱图像中每个像素点在不同波段的光谱信息,并将其代入黄酮含量校正模型以计算出各个像素点处对应的黄酮含量,从而绘制总黄酮含量在整个银杏叶片上的二维分布图。研究结果表明,银杏叶总黄酮含量随着绿色、黄绿色、黄色而呈现出递增趋势,且总黄酮含量高的区域主要位于叶片的边缘,总黄酮含量低的区域主要位于叶柄附近。研究为揭示有机组分在农产品、食品中的分布规律提供了技术手段。 相似文献
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《农业机械学报》2019,(Z1)
为了快速、无损地获取大田作物叶绿素含量空间分布,基于无人机遥感技术研究了大田玉米冠层叶绿素含量检测及分布图绘制方法。利用无人机遥感技术采集了150幅大田玉米的航拍图像,并通过Pix4dmapper软件对其进行了拼接;在实验田中,等距获取80株玉米叶片样本,通过化学法萃取叶绿素,并使用分光光度计测量叶绿素含量,形成了基础数据源。在数据处理方面,采用Arc GIS软件对样本点的POS(Position and orientation system)数据与无人机图像进行匹配;对无人机拍摄的RGB图像,首先进行R、G、B三通道分量值提取,构建了绿红比值、绿红差值、归一化红绿差值、超绿等10种颜色特征,并计算了均值、标准偏差、平滑度、三阶矩等6种纹理特征,然后建立了基于BP(Back propagation)神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型。实验结果表明,基于BP神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型的均方根误差RMSE为4. 465 9 mg/L,决定系数R~2为0. 724 6。通过BP神经网络检测模型计算出大田玉米图像每个像素点的叶绿素含量,基于伪彩色技术绘制大田玉米叶绿素含量可视化分布图,分析田间玉米冠层叶绿素含量分布图可以直观区分田间道路与冠层区域,显示地块叶绿素分布差异。通过无损检测大田玉米冠层叶绿素含量及叶绿素分布可视化,可为田间作物长势评价和精细化管理提供技术支持。 相似文献
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苹果糖度高光谱图像可视化预测的光强度校正方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对类球形水果表面曲率变化引起高光谱图像光响应强度差异较大,难以有效预测各部位的品质信息的问题,以富士苹果为研究对象,对高光谱图像进行黑白标定后,以糖度测试部位为感兴趣区域提取平均光谱并建立糖度的定量预测模型,校正集相关系数Rc为0.930 5,校正均方根误差RMSEC为0.433 1;高光谱图像经构建掩模消除样本背景噪声后,提出了高光谱图像光强度校正方法,比较校正前后的高光谱图像能量分布图可以发现光强度得到有效补偿,对校正后的高光谱图像标记空间信息并提取对应光谱,用已建立的苹果糖度模型计算各像素点对应的糖度值,绘制苹果糖度的伪彩色分布图。研究结果表明,高光谱图像经强度校正可以快速无损的预测苹果的糖度及其分布。 相似文献
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基于高光谱图像的龙眼叶片叶绿素含量分布模型 总被引：2，自引：0，他引：2
针对传统高光谱单点法检测叶绿素含量效率低、精度不足等问题,提出一种基于高光谱图像和卷积神经网络(CNN)多特征融合的深度学习龙眼叶片叶绿素含量分布预测模型。首先进行Savitzky-Golay光谱去噪,然后通过奇异值分解(SVD)和独立成分分析(ICA)提取特征光谱,再对特征光谱图像提取灰度共生矩阵(GLCM)和CNN纹理特征,最后建立粒子群优化(PSO)支持向量回归(SVR)、深度神经网络(DNNs)分布模型。结果表明,基于特征光谱建模的PSO-SVR预测效果最佳,全期的校正集和验证集模型决定系数R2为0.822 0和0.815 2。对比多种主流模型,基于特征光谱、GLCM纹理、CNN纹理特征的ICA-DNNs模型预测精度最高,校正集和验证集R2分别为0.835 8和0.821 0。试验结果表明,高光谱图像可快速无损地对龙眼叶片叶绿素含量分布进行检测,可为龙眼树实时营养监测和病害早期防治提供理论依据。 相似文献
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基于近红外高光谱图像的黄瓜叶片色素含量快速检测 总被引：5，自引：0，他引：5
利用高光谱图像技术和高效液相色谱法(HPLC)快速检测了新鲜黄瓜叶中叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素含量。采集了120片黄瓜叶的近红外高光谱图像数据以及用HPLC精确测定黄瓜叶中色素含量;提取高光谱图像中50×50像素感兴趣区域(ROI)的平均光谱与4种色素含量分别建立偏最小二乘(PLS)预测模型;为了提高模型的稳定性和预测精度,分别采用区间偏最小二乘(iPLS)、向后区间偏最小二乘(BiPLS)和联合区间偏最小二乘(SiPLS)对各种色素对应的特征波段进行优选,同时对光谱划分数进行了优化。结果表明BiPLS和SiPLS对应模型的预测效果较好,对叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素的预测集相关系数RP分别为0.825 7、0.813 4、0.811 6、0.826 2。 相似文献
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为了实现无损检测生菜叶片中重金属镉的含量,以高光谱技术为研究手段,研究一种基于高光谱技术的精确、快速和有效检测生菜中重金属镉含量的方法。首先,使用高光谱图像采集系统获取生菜高光谱图像,并提取光谱数据,对提取出的光谱数据采用连续投影算法（SPA）和基于权重回归系数的特征选择算法进行特征提取,建立预测生菜叶片中镉含量的最小二乘支持向量回归（LSSVR）模型。结果表明:SPA-LSSVR模型性能最佳,其中预测集决定系数为0.927 3,均方根误差为0.093 mg/kg。因此,利用高光谱技术结合SPA-LSSVR模型对生菜叶片中重金属镉含量进行预测是可行的,可为实际应用提供技术支持和参考。 相似文献
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基于高光谱成像的柑橘黄龙病无损检测 总被引：4，自引：0，他引：4
采用高光谱成像技术,结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)2种方法,探索柑橘黄龙病快速无损检测的可行性。在380~1 080 nm光谱范围内,采集正常、轻度黄龙病、中度黄龙病、重度黄龙病和缺素5种柑橘叶片的高光谱图像。采用方差分析方法,分析了正常、轻度黄龙病、中度黄龙病、重度黄龙病和缺素5种叶片的叶绿素、淀粉和可溶性糖含量间的差异,表明3指标可作为判别黄龙病的指示性指标。采用偏最小二乘法,建立了叶绿素、可溶性糖及淀粉3指标含量的定量分析数学模型,模型预测均方根误差分别为7.46、5.51、5.88,提供了柑橘黄龙病高光谱成像快速检测依据。提取高光谱图像感兴趣区域的平均光谱,通过分析正常、轻度黄龙病、中度黄龙病、重度黄龙病和缺素5种叶片的代表性光谱,在750 nm处吸光度存在差异。采用2阶导数处理样品光谱,消除了450~650 nm和800~1 000 nm波段的基线漂移,放大了有效光谱信息。采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)筛选柑橘黄龙病LS-SVM定性判别模型的输入变量,建立了LS-SVM定性判别模型,同时与PLS-DA进行对比。采用未参与建模的预测集样品评价模型性能,结果表明PLS-DA模型判别柑橘黄龙病的准确率更高,模型误判率为5.6%。实验结果表明,高光谱成像技术结合偏最小二乘判别分析方法可实现柑橘黄龙病快速无损检测与黄龙病病情等级判别。 相似文献
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准确获取作物冠层生化信息对监测作物生长和指导精准施肥具有重要意义.现有的作物生化参数的垂直分布研究以高光谱遥感反演为主,缺乏与光合生理的联系.本研究主要探究了不同氮素处理水平下油菜苗期冠层内的叶绿素、类胡萝卜素、干物质和水分等生化参数的垂直分布变化特性,同时利用快速叶绿素荧光技术测定了叶片的光合性能,并通过线性回归分析... 相似文献
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基于光谱和形状特征的水稻扫描叶片氮素营养诊断 总被引：7，自引：0，他引：7
使用扫描仪获取水稻叶片图像,综合运用数字图像处理技术、参数优选和分类方法,研究了不同氮素水平水稻叶片的光谱和形状特征,并进行了氮营养的诊断与识别。研究利用面向对象的分类方法提取叶尖部位的黄化面积比例,指数回归分析结果显示此参数与叶片氮含量具有很高的相关性(R2=0.863)。提取整叶和叶尖的颜色参数并分别与叶片氮含量进行指数回归分析,发现叶尖部位的颜色特征能更好地反映叶片的氮素营养状况。采用CfsSubsetEval和Scatter search相结合方法对特征进行约简与优化,根据选择结果结合支持向量机方法进行模式识别。精度检验结果显示该方法对缺氮和正常叶片的正确识别率较高,随氮素水平的升高,正确识别率降低,对过量水平的正确识别率较低,叶面积在缺氮和正常模式下能对识别起到很好的辅助作用。 相似文献
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基于相对叶绿素含量的黄瓜叶色仿真 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于相对叶绿素含量的植物叶片颜色仿真方法,通过连续对正常生长状态下的黄瓜叶片图像采集及相对叶绿素含量SPAD值测定,建立了黄瓜叶片颜色分量与SPAD值的数学关系模型,并采用均方根误差(RMSE)对模型进行验证,结果显示叶片的3个颜色分量R、G、B的实测值与模拟值之间的RMSE为13.43%、8.47%、7.42%,模拟效果较好。通过结合叶片色素浓度分布图对叶色空间分布进行仿真,并采用高级着色器语言实现了黄瓜叶片表观颜色变化过程的可视化模拟,获得了较好的真实感效果。 相似文献
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结合图像的叶绿素荧光动力学植物水分胁迫探测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了准确、直观探测植物水分胁迫及生长状态信息,融合了叶绿素荧光动力学参数及荧光图像对不同干旱胁迫条件下的植物进行了实验观测。以460 nm蓝色LED作为激发光源,EMCCD加装690 nm带通滤光片进行荧光图像采集,对4种不同采样周期下的各1 000幅图像求每幅图的像素平均值,按时间序列绘制荧光强度,可得到信息更全面的叶绿素荧光动力学曲线,并计算得出各个动力学参数。同时,对不同时间产生的荧光图像进行降噪、乘除等运算,并用伪彩色显示,可直观分析各类因素导致的荧光分布不均匀性。对易失水叶片和非易失水叶片分别进行快速水分胁迫和缓慢水分胁迫实验,结果表明,荧光比Rfd及动力学曲线上次峰值出现的时间随着胁迫的加剧均发生相应变化,且与叶片含水率之间具有较高的拟合决定系数。因此,将叶绿素荧光动力学特征和图像信息相结合,可提高植物干旱胁迫早期预测的准确度和直观性,为现场连续无损地监测植物生长状态、各类胁迫信息、病虫害检测等提供了一种快速的遥测手段。 相似文献
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基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法 总被引：5，自引：0，他引：5
为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。 相似文献
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科学、高效地获取作物不同叶位叶绿素含量的垂直分布信息,可监测农作物长势状况并进行田间管理。基于冬小麦抽穗期获取的不同叶位叶片的高光谱反射率和叶绿素含量实测数据,将原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱、植被指数和连续小波系数与叶绿素含量进行相关性分析,筛选相关性较强的光谱特征参数,然后分别采用偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林和反向传播神经网络4种机器学习算法构建冬小麦上1叶、上2叶、上3叶和上4叶的叶绿素含量估算模型,并根据精度评估结果筛选不同叶位叶绿素含量估算的最佳模型。结果表明,上1叶、上2叶和上3叶采用小波系数结合偏最小二乘回归构建的叶绿素含量估算模型精度最高,建模和验证R2分别为0.82和0.75、0.80和0.77、0.71和0.62;上4叶采用植被指数结合支持向量机构建的叶绿素含量估算模型效果最佳,建模和验证R2为0.74和0.79。研究结果可为基于遥感技术精准监测作物营养成分的垂直变化特征提供理论和技术支撑。 相似文献