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高光譜成像技術鑒別小麥籽粒品種的研究進展

來源:賽斯拜克 發(fā)表時間:2023-11-08 瀏覽量:1477 作者:

隨著科技的不斷發(fā)展,高光譜成像技術已經(jīng)廣泛應用于各個領域,包括農(nóng)業(yè)。小麥是世界上最重要的糧食作物之一,因此,對小麥籽粒品種的準確鑒別至關重要。本文將探討高光譜成像技術在小麥籽粒品種鑒別方面的研究進展。

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本研究應用了400-1000nm的高光譜相機,可采用廣東賽斯拜克科技有限公司產(chǎn)品SP130M進行相關研究。

一、高光譜成像技術概述


高光譜成像技術是一種結合了光譜學和圖像學的技術,它可以通過對物體在不同波長范圍內(nèi)的光譜信息進行采集和分析,實現(xiàn)對物體成分和性質的準確鑒別。高光譜成像技術具有高分辨率、高靈敏度、高速度等優(yōu)點,因此在農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測、食品檢測等領域具有廣泛的應用前景。


二、高光譜成像技術在小麥籽粒品種鑒別中的應用


1. 光譜采集方法


在小麥籽粒品種鑒別中,常用的光譜采集方法包括透射光譜法和反射光譜法。透射光譜法是通過將光線照射到樣品上,然后收集透過樣品的光線,分析其光譜特征。反射光譜法則是通過收集樣品表面反射的光線,分析其光譜特征。這兩種方法都可以實現(xiàn)對小麥籽粒品種的準確鑒別。


2. 特征提取與分類算法


高光譜成像技術通過對小麥籽粒的光譜信息進行分析,可以提取出反映品種差異的特征。這些特征可以包括光譜曲線、紋理等。然后,通過分類算法對這些特征進行分類和識別,實現(xiàn)對小麥籽粒品種的準確鑒別。常用的分類算法包括支持向量機(SVM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)等。


3. 實驗結果與分析


通過大量的實驗研究,高光譜成像技術在小麥籽粒品種鑒別方面已經(jīng)取得了顯著的成果。例如,研究人員可以通過高光譜成像技術實現(xiàn)對小麥籽粒的化學成分分析,進而對其品種進行分類和識別。此外,研究人員還可以通過對小麥籽粒表面的紋理進行分析,實現(xiàn)對品種的準確鑒別。


三、高光譜成像技術鑒別小麥籽粒品種的研究進展

高光譜成像結合圖像(形態(tài)、紋理等特征)和光譜信息,可同時快速、無損檢測樣品的物理(顏色、大小、形狀和質地等)和內(nèi)部組成成分的化學和分子信息(水分、脂肪、蛋白及其他氫鍵物質),已廣泛用于水稻]、玉米、大豆的鑒別研究,在實現(xiàn)小麥籽粒品種快速無損鑒別方面具有可行的理論基礎。

近年來,國內(nèi)外已有基于高光譜成像技術對小麥品種鑒別方面的研究報道,但仍處于初步探索階段。

Mahesh等采集了加拿大西部種植的8個小麥品種籽粒的960~1700nm波長范圍的高光譜信息,比較不同比例的訓練集、測試集和驗證集的建模效果,研究發(fā)現(xiàn),模型性能隨著訓練集比例增大而提高。

董高等利用最小二乘-支持向量機(LS-SVM)和最小二乘判別(PLS-DA)算法對單粒小麥850~1700nm波長范圍的高光譜信息建立分類模型,實現(xiàn)了強筋、中筋、弱筋3個單籽粒小麥類型之間的分類。

丁秋等采集了10個品種共500個小麥籽粒388~1009nm波長范圍的高光譜圖像,運用主成分分析法提取三個特征波長,提取特征波長下小麥籽粒圖像的形態(tài)特征和紋理特征,應用貝葉斯(Bayes)判別分析法進行建模,訓練集和預測集的整體正確判別率分別為98%和100%。

張航等基于400-1000nm和900-1700nm波長范圍的高光譜信息建立了小麥品種的主成分分析-支持向量機(PCA-SVM)分類模型,結果發(fā)現(xiàn)900~1700nm波長范圍建模效果優(yōu)于400~1000nm,其中3個品種間種子分類正確率平均達到95%以上,4個品種間種子分類準確率在80%左右,6個品種間種子分類準確率在66%左右。

Bao等12]采集了5個小麥品種874~1734nm波長范圍的高光譜信息,采用變量標準化算法(SNV)、多元散射校正(MSC)和小波變換(WT)等進行光譜預處理,應用主成分分析(PCA)、連續(xù)投影法(SPA)和隨機森林(RF)提取特征波長,基于全波長和特征波長建立線性判別(LDA)、支持向量機(SVM)和極限學習機(ELM)分類模型。發(fā)現(xiàn)基于全波長的ELM模型性能最佳,訓練集和預測集分別為91.3%和86.26%。





吳永清等利用高光譜成像技術采集小麥籽粒光譜和圖像信息,優(yōu)選不同部位光譜、預處理方法和特征波長提取方法;在此基礎上,建立基于光譜信息、形態(tài)特征信息、光譜和形態(tài)特征信息結合的分類模型,構建小麥品種快速、無損、有效、穩(wěn)定的鑒別技術。研究發(fā)現(xiàn):基于胚、胚乳和胚、胚乳部位混合光譜所建模型中,胚乳部位的建模效果最佳,其訓練集和預測集的正確判別率分別為78.7%和79.3%。

目前高光譜成像技術應用于小麥籽粒品種鑒別的模型正確判別率、穩(wěn)定性以及重現(xiàn)性等問題尚需要進一步的研究和探討。



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