應(yīng)用案例
玉米螟又稱為玉米鉆心蟲，是全球性的大害蟲，為害植物達(dá)300多種，尤其是以玉米為主，是危害我國玉米產(chǎn)量的第一大害蟲.已經(jīng)造成重大的產(chǎn)量和質(zhì)量損失。目前，在農(nóng)業(yè)檢測領(lǐng)域中應(yīng)用的高光譜成像技術(shù)已成為國內(nèi)外重大的熱點(diǎn)課題，該技術(shù)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品果實(shí)的蟲害檢測、農(nóng)產(chǎn)品損傷的識別、農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外部品質(zhì)的檢測、安全檢測、農(nóng)作物的一些生產(chǎn)信息獲取，以及農(nóng)作物生理信息、生長信息等領(lǐng)域。目前，對玉米秸稈是否被玉米螟蛀入的無損檢測方法方面需要創(chuàng)新研究，而高光譜成像技術(shù)可以精準(zhǔn)、迅速、無破壞性地檢測出玉米秸稈是否被玉米螟蛀入，以及其生理特質(zhì)等信息，因此，該技術(shù)在此領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用潛力。
1 材料與方法
1.1 試驗(yàn)材料
從玉米地里采集大小、形狀基本一致，有蛀蟲蛀入的玉米秸稈30個；正常玉米秸稈70個。采集到的玉米秸稈用密封袋包裝放好，置于3℃環(huán)境中儲存。試驗(yàn)前將玉米秸稈從密封袋中取出來，在實(shí)驗(yàn)室放置12h,使其達(dá)到室溫；然后放置在1m高的平臺處，對每個玉米秸稈進(jìn)行長度處理，使其長度在30 cm左右(方便試驗(yàn)操作);最后開始采集玉米秸稈高光譜圖像。
1.2 儀器設(shè)備
高光譜成像系統(tǒng)(如圖1所示)本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS13進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達(dá)1200個光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。
1.3 圖像采集方法
1)將準(zhǔn)備好的玉米秸稈用尺寸適宜的、摩擦力較大的硬海綿固定在試驗(yàn)臺上。
2)打開試驗(yàn)臺控制儀和光源的開關(guān)，調(diào)節(jié)光源的光照強(qiáng)度按鈕至2.8,然后調(diào)節(jié)調(diào)節(jié)光板左右、上下位置，使其左右對稱，并使兩個光板距離達(dá)到26 cm時光的亮度等效果最好。
3)對光線，使光打到玉米秸稈成一條直線，然后旋轉(zhuǎn)鏡頭調(diào)節(jié)焦距，觀察電腦上顯示出來的格子圖像，直到格子圖像黑色和白色的過渡部分有明顯的界限為止，最好是2~3個格子：同時確定工作距離.即：物鏡到玉米秸稈的距離為40 cm.海綿高度為6 cm.掃描距離的實(shí)際長度為86.5mm.CCD相機(jī)到控制儀的高度為46 cm。注意在圖像采集過程中MAX DN值要在3200左右，這樣得到的玉米秸稈高光譜圖像效果最好。
4)利用HSI Analyzer軟件對高光譜圖像進(jìn)行樣本采集，CCD相機(jī)的曝光時間(exposure)設(shè)置為59ms,幀時間(Set Frame Time)設(shè)置為100 ms,攝像頭幀速率(Camera Frame Rate)設(shè)置為10,從而得到真正的幀頻(Real Frame Rate)為10.位移臺控制移動速度(X Speed)設(shè)置為1mm/s,像素分辨率為1392x520。
2 結(jié)果與分析
2.1 光譜區(qū)域最優(yōu)范圍的確定
為了使每個玉米秸稈的光譜曲線更具有代表意義，在玉米秸稈表面選取3×3個像素點(diǎn)的平均光譜，該玉米秸稈的光譜曲線如圖4所示。
由圖4可以看出：波長在750~1000 nm范圍內(nèi)(313個波段)玉米秸稈正常部分和玉米秸稈蟲害部分反射率差異明顯，玉米秸稈蟲害部分的反射率明顯低于玉米秸稈正常部分的反射率，且反射率差異有逐漸減小的趨勢；波長在1000~1200 nm范圍內(nèi)，有的玉米秸稈蟲害部分反射率在局部波段高于正常區(qū)域反射率，其中包含樣品主要信息；而噪音明顯的波長在750 nm以下和1000nm以上，使得該段光譜數(shù)據(jù)失去分析價值。因此，選取750~1000 nm光譜區(qū)域進(jìn)行分析。
2.2 基于最優(yōu)光譜范圍的主成分分析
對750~1000 nm區(qū)間共313個波段進(jìn)行主成分分析，結(jié)果如圖5所示。
由圖5可以看出：玉米秸稈圖像基于光譜區(qū)域(975~1650 nm,227個波段)進(jìn)行PCA分析后獲得的前3個PC圖像(PC1,PC2,PC3),其累積貢獻(xiàn)率為99.84%,可有效地表征原始圖像特征。PC1,PC2,PC3圖像對原始樣品的部分信息保留還算完整；PC4圖像則看不出樣品原本的信息，圖像存在太多的噪音。PC1顯示出清晰的蟲害部位，并且與玉米秸稈表皮信息有明顯區(qū)別，有利于對蟲害部位的提取和識別；PC2顯示出玉米秸稈表面表皮正常部位的大量原始信息，但與蟲害部位有些難以區(qū)分，對于蟲害部位的檢測不利。
2.3檢測結(jié)果
對正常玉米秸稈和發(fā)生蟲害的玉米秸稈進(jìn)行檢測對比，結(jié)果見表1。
由表1可以看出：正常玉米秸稈總數(shù)是85個，正確檢測出80個，誤測5個，檢測準(zhǔn)確率為94.1%;蟲害玉米秸稈總數(shù)是40個，正確檢測出40個，沒有誤測，檢測準(zhǔn)確率為100.0%;所有玉米秸稈總數(shù)是125個，總體檢測準(zhǔn)確率為96.0%。
3 結(jié)論與討論
針對目前檢測出玉米秸稈是否被玉米螟蛀入十分困難的情況，基于高光譜成像技術(shù)及對有效光譜區(qū)域的主成分分析(PCA)方法，探討檢測被玉米螟蛀入的玉米秸稈的可行性。結(jié)果表明：1)將有效光譜區(qū)域確定在750~1000 nm,基于有效光譜區(qū)域來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，可以有效地去除噪聲并減少圖像的冗余信息，達(dá)到快速檢測的目的。2)對有效光譜區(qū)域的313個波段圖像進(jìn)行主成分分析.通過對獲得的PC1圖像進(jìn)行閾值分割，能有效地分割出損傷區(qū)域。3)對85個正常的玉米秸稈和40個被玉米螟蛀入的玉米秸稈進(jìn)行檢測模型的評估.結(jié)果顯示.正常玉米秸稈的識別率為94.1%,蟲害玉米秸稈的識別率為100%。本試驗(yàn)所提取出來的有效光譜區(qū)域，既包含著原始信息，又縮小了波段范圍，大大減少了計(jì)算量，對進(jìn)一步構(gòu)建快速檢測玉米秸稈是否被玉米螟蛀入的多光譜圖像系統(tǒng)具有很大的促進(jìn)作用。
