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便攜式高光譜成像系統:基于高光譜分析技術的桉樹葉片黃化識別

萊森光學 ? 來源:萊森光學 ? 作者:萊森光學 ? 2024-03-26 10:25 ? 次閱讀

桉樹(Eucalyptusspp.)是我國南方地區重要的用材林樹種,可用于生產旋切板、紙漿等,為推動南方地區經濟發展做出了重要貢獻。因長期采取短輪伐期(5~7年)、高強度和粗放式的經營模式,桉樹人工林地力衰退;近年來桉樹黃化病頻發,嚴重限制桉樹人工林及其下游產業的發展。桉樹黃化病是一種較特殊的生理性病害,表現為發病后植株失綠,長出黃色葉片,在無處理的情況下通常50~70天自動復綠,但在黃化期間,植株生長停滯,新葉抽出速度異常緩慢,當年生長量減少約20%~40%;在黃化病發生初期,增施有效態鐵(Fe)、錳(Mn)肥及噴灑葉面肥可顯著減少黃化病造成的經濟損失。

高光譜與病蟲害

高光譜(Hyperspectral)是近年來發展較迅速的一種光學分析技術,已被應用于木材性質研究和植物生理信息獲取等方面。通過檢測葉片、果實等器官中細胞或果肉組織內部結構對光不同程度的反射、散射,及植物葉片中水分、色素等的吸收作用,對植物光譜響應特征進行提取,并進行形式化、定量化表達,不僅可以研究植物病蟲害侵染程度、侵染種類和侵染階段,也有助于進一步研究光譜響應特性與病蟲害間的關系,為深入研究病蟲害光學遙感監測提供依據。

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圖1 黃化葉片(a)、未發病葉片(b)和正常葉片(c)

光譜反射率特征分析

不同葉片光譜反射曲線呈相同趨勢,反射率差異明顯;受病害影響葉片的原始光譜反射率大部分情況下高于正常葉片;對數變換后的變化規律與原始光譜反射率呈相反趨勢(圖2)。原始光譜反射率吸收峰主要有5個,分別在可見光區域(550nm)及近紅外1180、1288、1630和2200nm處;在近紅外波段800~1260、1400~1720和2000~2400nm,正常葉片的原始光譜反射率明顯低于受病害影響葉片(圖2a)。經對數變換后,黃化葉片、未發病葉片和正常葉片的光譜反射率差異減小,但峰形更尖銳,差異峰主要出現在640、1508和2000nm處,波谷出現在550和2280nm處(圖2b)。這些差異可作為識別桉樹葉片黃化的光譜特征波段。

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圖2不同葉片原始光譜反射率(a)與對數變換(b)

主成分分析

主成分得分圖是通過主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)將高維數據降維至二維或三維的一種可視化方法。圖中,每個點表示1個樣本,坐標軸對應主成分,坐標軸的標簽為原始特征的名稱或主成分的編號。主成分得分圖上的散點分布可表征光譜間的相似性。對不同葉片的光譜數據進行主成分分析,第一主成分(PC1)和第主成分(PC2)分別包含42.9%和26.0%的方差信息,可代表原始光譜68.9%以上的主要信息(圖3)。不同葉片的原始光譜有一定差異,未發生重疊,分布較分散;黃化葉片在1、2和4象限均有分布;未發病葉片在1、2、3和4象限均有分布;正常葉片主要分布在2、3和4象限;未表現聚類特征。PCA方法可以很大程度地壓縮數據并盡可能保留有效信息,但難以通過光譜數據的主成分得分圖對不同葉片進行有效分類。

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圖3 不同葉片光譜指標主成分得分圖

結論

本研究選擇桉樹種植區域內出現黃化病的林分,采集黃化葉片、未發病葉片和正常葉片在350~2500nm的可見-近紅外光譜數據,發現黃化葉片特征識別光譜主要有5個,分別在可見光區域(550nm)及近紅外1180、1288、1630和2200nm處,受病害影響葉片的光譜吸收率明顯降低。不同葉片光譜反射曲線呈相同趨勢,反射率差異明顯,差異較大的波段主要為近紅外波段800~1260、1400~1720和2000~2400nm,在這些波段,受病害影響葉片的原始光譜反射率明顯高于正常葉片;對數變換能在一定程度上減少光譜數據冗余量,突出差異。

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審核編輯 黃宇

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