引言

马铃薯是全世界范围内一种重要的粮食作物, 我国马铃薯产量居世界首位。目前许多学者对马铃薯进行了研究, 宋英博等^[1]通过光谱仪诊断马铃薯叶片中对氮素敏感的波段, 张小燕等^[2]研究了马铃薯主要营养成分的近红外光谱, 徐明珠等^[3]利用高光谱技术识别马铃薯叶片早疫病, 并建立了识别模型。

作物的光谱特性包含着作物的很多重要信息, 如何既能最大程度地有效利用光谱信息, 又能较快地处理光谱数据成为一个研究热点^[4-5]。传统光谱技术对植株的检测相关性低, 多光谱成像技术利用敏感波段能有效反映目标光谱和空间特征的信息。基于Spectrocam多光谱相机和计算机软件组成的多光谱成像系统可以同时从光谱维和空间维获取被测目标的信息, 能够解决传统科学领域“成像无光谱”和“光谱不成像”的问题, 其特点是实现简单、图谱合一^[6-7]。

由于人眼对彩色敏感且分辨能力强, 多光谱数据往往需要进行波段组合, 合成彩色图像以便于进行目标识别和图像特征提取^[8-10]。但多光谱数据波段较多, 各波段之间既具有互补性, 又存在着大量的数据冗余^[11], 因此对多光谱图像进行彩色合成时, 有必要从众多的波段中提取特征波段进行最佳波段组合。

鉴于此, 本文基于Spectrocam多光谱成像系统通过波段指数法提取马铃薯叶片的特征波段, 并将特征波段进行最佳波段组合合成假彩色图像。

1 实验原理 1.1 波段指数法

波段指数^[12]的定义为

(1)

式中:σ_i为第i个通道图像的标准差, 其值越大, 表明此波段所含的信息量越丰富; R_i表示R_w和R_a之和, 其中, R_w为第i波段与所在组内其他波段相关系数的绝对值之和的平均值, R_a为第i波段与所在组以外的其他波段之间的相关系数的绝对值之和, 其值越小, 表明波段之间的独立性越高, 信息冗余度越低。设ρ_ij为波段i与j之间的相关系数, 光谱数据分为k组, 每组的波段数分别为n₁, n₂, …, n_k, 则

(2)

(3)

波段指数要求按照波段均方差越大, 波段间相关系数的绝对值越小的特点进行最佳波段选择。波段指数综合考虑了各波段的信息量及其相关性, 因此, 波段指数对特征波段的选取具有重要意义。

1.2 彩色合成原理

彩色合成^[13]有两种方案:真彩色原理合成, 即R、G、B分别赋予红光、绿光、蓝光波段; 标准假彩色合成, 即R、G、B分别赋予近红外、红光、绿光波段。彩色合成的关键是如何进行波段组合, 波段选择要遵循以下原则:所选的三个波段的信息总量要大; 所选的三个波段的相关性较弱; 目标地物类型要在所选的波段组合内与其他地物具有很好的可区分性。

2 材料与方法 2.1 多光谱成像系统概述

实验采用多光谱成像系统进行实时无损的马铃薯叶片多光谱图像采集。实验使用的仪器设备主要由海洋薄膜公司全新Spectrocam多光谱相机和计算机控制软件组成。Spectrocam多光谱成像系统具有可互换式滤光片, 选用滤光片中心波长分别为425⁽¹⁾, 475⁽²⁾, 509⁽³⁾, 515⁽⁴⁾, 558⁽⁵⁾, 578⁽⁶⁾, 620⁽⁷⁾, 650⁽⁸⁾, 680⁽⁹⁾, 717⁽¹⁰⁾, 750⁽¹¹⁾, 800⁽¹²⁾, 832⁽¹³⁾, 850⁽¹⁴⁾, 972⁽¹⁵⁾ nm的15个通道, 其对应的半带宽分别是100, 100, 20, 10, 5, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 5, 100, 10 nm。

2.2 材料制备及数据采集

实验选取的健康马铃薯样本来自云南师范大学马铃薯学院, 马铃薯品种为C-88, 生长时间为80 d, 生长状况良好。在温室中分别采集盆栽培养的健康马铃薯叶片和参考白板的多光谱图像, 采集时间为12:00—14:00, 多光谱相机与样本之间的距离为1.2 m, 参考白板用于测量时的系统标定。图 1所示为15个通道下的多光谱图像。

如图 2所示, 在所采集的多光谱图像中选择5个不同区域进行灰度值提取, 并同时提取参考白板的灰度值。

2.3 实验结果及分析

根据光谱反射率的定义得到健康马铃薯叶片的光谱反射比, 通过MATLAB平台拟合得到光谱反射率曲线, 如图 3所示。

从图 3可以看出, 在波长558 nm处出现一反射峰, 在可见光波段与近红外波段之间, 即680~750 nm波段, 反射率急剧上升且曲线陡, 接近于直线的形状, 形成红边现象, 这是典型绿色植物光谱曲线的明显特征, 故实验数据满足实验分析要求。

根据波段指数法求出实验中不同马铃薯叶片灰度值的标准差和不同通道之间的相关系数, 图 4为马铃薯叶片成像光谱数据的标准差, 表 1为不同通道之间的部分相关系数。

在利用多光谱数据进行假彩色合成时, 一般应从近红外、红光、蓝绿光波段中各选一个最优波段进行合成。为此, 可将15个通道根据波长大小分为3组, 即通道1~7(除红光外的可见光组)、8~11(红光组)、12~15(近红外组)。在得到不同波段的标准差和相关系数后, 利用式(1)计算出马铃薯叶片不同通道的波段指数值, 表 2为各组的波段指数值。

从表 2得知可见光通道下马铃薯叶片在475, 680, 717, 750 nm处波段指数较大, 近红外通道下马铃薯叶片在800 nm和850 nm处波段指数相对较大。根据植物光谱特征, 在通道558 nm处存在一个反射峰, 植物叶片在该波段附近信息相对丰富。综合波段指数的特征波段选取原理和植物光谱特征, 得出波段475, 558, 680, 715, 750, 800, 850 nm是可以获得马铃薯叶片光谱信息的特征波段, 即获得马铃薯叶片特征光谱信息的最佳通道是2、5、9、10、11、12和14。

通过真彩色原理, 即R、G、B分别赋予红光、绿光、蓝光波段, 和标准假彩色即R、G、B分别赋予近红外、红光、绿光波段, 分别对所提取的特征波段进行彩色合成, 合成方案如表 3所示。

为了得到最佳波段组合, 综合考虑3个波段的信息总量及相关性, 从表 1可以看出相邻通道9、10、11和通道5、2之间的相关性分别为-0.31、-0.07、-0.01和0.67、0.70、0.77, 可见通道9的相关性较小, 故选取通道9、5、2组合为最佳波段组合, 同理得知标准假彩色方案中通道12、9、5为最佳波段组合。通过ENVI软件将R、G、B分别赋予通道9、5、2和12、9、5合成假彩色图像, 如图 5所示。

从图 5可以看出, 通道9、5、2合成的假彩色图像与植物的真实颜色十分接近, 通道12、9、5合成的假彩色图像中植物显示红色。

3 结论

提出利用波段指数法提取健康马铃薯叶片的特征波段进行假彩色合成并得到最佳波段组合。实验结果得出通道475, 558, 680, 717, 750, 800, 850 nm是可以获得马铃薯叶片光谱信息的特征波段, 能快速获取马铃薯叶片的信息, 在此基础上得出通道9(680 nm)、5(558 nm)、2(475 nm)和通道12(800 nm)、9(680 nm)、5(558 nm)为假彩色最佳波段组合。通道9、5、2合成的假彩色图像与植物的真实颜色十分接近, 由于人眼对彩色比较敏感且分辨能力强, 信息丰富的彩色合成图像对有效进行多光谱数据处理分析及信息提取至关重要。因为植物的辐射量差异在近红外波段最敏感, 通道12、9、5合成的假彩色图像中植物显示红色, 红色植物非常容易和其他地物区分, 在遥感植物研究中经常用到。利用波段指数法提取特征波段选取假彩色最佳波段组合, 此研究可为后续的图像特征提取、目标识别等工作提供参考。