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高光譜技術在蟲草分類識別技術中的應用
瀏覽次數(shù):866發(fā)布日期:2023-04-19

一:試驗目的:

    以雜草中的蟲草為樣本,對樣品的400nm-1000nm波段的紅外光譜進行分析,獲取此波段的光譜信息,為后期的分類蟲草檢測識別提供依據(jù)。

二:測試原理及方法:

    高光譜成像技術是近二十年來發(fā)展起來的基于非常多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術,其突出的應用是遙感探測領域,并在越來越多的民用領域有著更大的應用前景。它集中了光學、光電子學、電子學、信息處理、計算機科學等領域的先進技術,是傳統(tǒng)的二維成像技術和光譜技術有機的結合在一起的一門新興技術。

    高光譜成像技術的定義是在多光譜成像的基礎上,在紫外到近紅外(200-2500nm)的光譜范圍內(nèi),利用成像光譜儀,在光譜覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)十或數(shù)百條光譜波段對目標物體連續(xù)成像。在獲得物體空間特征成像的同時,也獲得了被測物體的光譜信息。

目標物體-成像物鏡-入射狹縫-準直透鏡-PGP-聚焦透鏡-CCD棱鏡-光柵-棱鏡:PGP。

光譜儀的光譜分辨率由狹縫的寬度和光學光譜儀產(chǎn)生的線性色散確定。最小光譜分辨率是由光學系統(tǒng)的成像性能確定的(點擴展大小)。

    成像過程為:每次成一條線上的像后(X方向),在檢測系統(tǒng)輸送帶前進的過程中,排列的探測器掃出一條帶狀軌跡從而完成縱向掃描(Y方向)。綜合橫縱掃描信息就可以得到樣品的三維高光譜圖像數(shù)據(jù)。

利用GaiaField便攜式高光譜成像儀作為測試設備并配置光譜范圍在350nm-2500nm范圍的光源來完成數(shù)據(jù)的獲取。

圖 儀器設備

圖 像立方體

圖 RGB圖像(R:650nm G:550nm B:450nm)

首先對原始高光譜圖像進行裁剪,因在原始數(shù)據(jù)中有大量的冗余影像,這些會對數(shù)據(jù)的分析帶來干擾,其次再對原始數(shù)據(jù)進行噪聲背景進行扣除,減少干擾信號,同時對非研究對象進行剔除(比如說在樣品中有一部分是泥土,它與植被的光譜圖像是有非常明顯的區(qū)別的,所以首先將其排除掉)。如下圖所示,對數(shù)據(jù)進行背景扣除后的圖像。

圖 扣除背景后的圖像

對扣除背景后的原始數(shù)據(jù)進行主成分分析(PCA),因高光譜圖像的各個波段之間經(jīng)常是高度相關的,它們的DN值以及顯示出來的視覺效果往往很相似。主成分分析能夠去除波段之間的多余信息、將波段的圖像信息壓縮到比原波段更為有效的少數(shù)幾個轉(zhuǎn)換波段的方法。

圖 主成分分析結果

對經(jīng)過背景信號扣除后的數(shù)據(jù)進行主成分分析之后,獲取其前8個PC狀態(tài)的圖像。

經(jīng)過主成分分析、光譜平滑等算法處理之后,能夠發(fā)現(xiàn)在主成分分析的1/6/7/8狀態(tài)下對蟲草的分類識別不是非常的精確,而在主成分分析的2、3、4、5狀態(tài)下能夠很好的將蟲草和其他非蟲草類的植被進行分開,測算精度非常高(在圖PC-2  PC-3  PC-4  PC-5中蟲草顯示不同的顏色,這種顏色只是一個顏色顯示,非蟲草的本質(zhì)顏色,只是為了區(qū)分區(qū)別)。

高光譜技術是將圖像和光譜結合在一起的一門新型成像技術,在成像的同時,能夠借助物質(zhì)的標準光譜與其測試到的特征光譜進行光譜匹配,這樣的話就能夠很快、精準的對所測試的對象進行分類識別。


 

圖 分類識別出來的蟲草樣本(藍色標注)-PC3


圖 分類識別出來的蟲草樣本(紅色標注)-PC5

圖 4根蟲草樣本的平均光譜曲線(400nm-1000nm)

圖 4根蟲草樣本的平均光譜曲線(1000nm-2500nm)

    因4根蟲草表明由于光源照射的角度等因素影響,反射光譜被相機接收之后,表現(xiàn)處理的特征光譜的反射率有高低之分,但是4(根)種蟲草的特征光譜的形狀是一致的。其他類別的草劃分在一起,不具備與4種蟲草有相似的特征信息,所以能夠從整個圖像中對其進行分類識別和提取。

而其他雜草的光譜曲線起始和蟲草的很相似,這是因為在400nm-1000nm波段和在1000-2500nm波段,雜草和蟲草都表現(xiàn)出來植被的特征光譜信息。

圖 標準植被的特征光譜(草)-1000nm-2500nm

圖 標準植被的特征光譜(草)-400nm-2500nm

下圖中的紅色的線為雜草的光譜曲線,與標準光譜對比非常相似。

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