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基于高光谱成像技术的种子霉发、芽变识别分析报告(二)

基于高光谱成像技术的种子霉发、芽变识别分析报告(二)



二、基于高光谱成像技术的种子霉发、芽变识别分析报告数据分析:

本文以四川粮食所提供的正常种子、霉发种子、芽变为研究对象,利用四川双利合谱科技有限公司的高光谱成像仪Gaia Field(光谱范围400 nm - 1000 nm)采集测试对象的高光谱数据。

对成像高光谱仪拍摄的原始影像数据进行数据的预处理,预处理过程主要包括两部分。第一部分是辐射定标;第二部分为噪声去除。

首先进行辐射定标。辐射定标的计算公式如1所示。

 (1)


其中,Reftarget为目标物的反射率,Refpanel为标准参考板的反射率,DNtarget为原始影像中目标物的的数值,DNpanel为原始影像中标准参考板的数值,DNdark为成像光谱仪系统误差。

基于高光谱成像技术的种子霉发、芽变识别分析报告(二)

其次是噪声去除,本文运用国外较为常用的zui小噪声分离方法(Minimum Noise Fraction RotationMNF)进行噪声去除。zui小噪声分离工具用于判定图像数据内在的维数(即波段数),分离数据中的噪声,减少随后处理中的计算需求量。MNF本质上是两次层叠的主成分变换。第一次变换(基于估计的噪声协方差矩阵)用于分离和重新调节数据中的噪声,这步操作使变换后的噪声数据只有zui小的方差且没有波段间的相关。第二步是对噪声白化数据(Noise-whitened)的标准主成分变换。为了进一步进行波谱处理,通过检查zui终特征值和相关图像来判定数据的内在维数。数据空间可被分为两部分:一部分与较大特征值和相对应的特征图像相关,其余部分与近似相同的特征值以及噪声占主导地位的图像相关。由于此次采集的高光谱影像没有白板校正,因此数据预处理的第一步辐射定标没有进行分析处理,直接作MNF降噪分析。图7MNF降噪前后的成像高光谱数据中DN值的变化。


7  MNF变换前()()高光谱影像DN值的变化

下图分别为正常种子与霉发种子、芽变种子的光谱反射率值(因本次测试无白板数据,故以背景值作为参考板计算种子的光谱反射率)。从图8和图9可知,不同程度的霉变种子与正常种子的光谱反射率有较大的区别;种子芽变前后期,其光谱反射率也有较大的区别。

基于高光谱成像技术的种子霉发、芽变识别分析报告(二)

 

8  正常种子与霉发种子的光谱反射率值

 

9  种子芽变初期、后期的光谱反射率变化

利用SpecView软件的Analysis-Animate功能,能快速浏种子各波段图像的灰度变化,结果表明能较为清楚地识别种子霉发、芽变的波段主要集中在红光及红边区域,这与目前国内外的研究结果相同。图10霉发种子、芽变种子在740 nm处的灰度图像,从图像可知,与正常种子相比,霉发种子表现较暗一些;发芽前期的种子比发芽后期的种子表现亮一些。

  

10  霉发种子、芽变种子在740 nm处的灰度图像

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假彩色合成是将不同波段的影像分别赋予不同的色彩,合成处理的过程。假彩色合成能够增强图像的局部信息,便于用户观察感兴趣区域。本研究将830 nm730 nm630 nm赋予红、绿、蓝三种颜色合成影像,如图11所示。从图11可知,假彩色合成影像相对灰度影像而言,更容易识别霉发种子和芽变种子。

11  霉发种子、芽变种子在的假彩色合成影像   

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为了更为客观地分析霉发种子、芽变种子,对经预处理后的高光谱数据进行主成分分析(Principal Component Analysis, PCA),去除波段之间的多余信息、将多波段的图像信息压缩到比原波段更有效的少数几个转换波段下。一般情况下,第一主成分包含波段中的80%的方差信息,前三个主成分包含了所有波段的中95%以上的信息量。由于各波段之间的不相关,主成分波段可以生成更多颜色、饱和度更好的彩色合成图像。图12为霉发种子、芽变种子高光谱影像PCA的合成彩色图。从图12可知,经过PCA变换后,由PCA各主成分合成的彩色图像更能识别出正常种子、霉发种子、芽变种子。

12霉发种子、芽发种子高光谱影像PCA合成图

(左 RPCA2,G:PCA1BPCA3;右 RPCA1,G:PCA2BPCA3

    为了更加形象地分辨芽变种子的芽芯位置,运用zui大似然法分类提取发芽种子,并对提取的发芽种子做PCA变换,再用PCA前三个主成分合成假彩色图像,如图13所示。从图13可知,提取的芽变种子经主成分变换后发变种子不论是发芽前或发芽后,其芽芯位置均能较为清晰地显示出来。

13提取芽变种子真彩色合成图与PCA合成图

(左 R640 nm, G: 550 nmB460 nm;右 RPCA1,G:PCA2BPCA3

 

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