小麥?zhǔn)鞘澜绶植挤秶?/span>廣泛的糧食作物之一,，2011年,，我國冬小麥播種面積達(dá)2.46億公頃,，冬小麥產(chǎn)量128188萬噸(中華人民共和國統(tǒng)計(jì)局，2011),，在我國小麥的種植面積和產(chǎn)量僅次于水稻,。小麥種子的發(fā)芽率對小麥的增產(chǎn)增收至關(guān)重要，而小麥種子的發(fā)芽率與小麥種子的儲藏年份有著密切關(guān)系,，一般而言,，隨著儲藏年份的增加，小麥種子的發(fā)芽率降低,，因此小麥種子的儲藏年份的鑒別研究具有重要意義,。傳統(tǒng)鑒別小麥種子儲藏年份的方法靠經(jīng)驗(yàn)豐富的農(nóng)藝家聞種子的味道，看種子的成色,，這樣的方法費(fèi)時費(fèi)力,，而且誤差較大。成像高光譜技術(shù)融合了圖形技術(shù)和光譜技術(shù)的優(yōu)勢,，能夠同時獲取反映待測樣本外部特征,、內(nèi)部物理結(jié)構(gòu)及化學(xué)成分的圖像信息和光譜信息，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到農(nóng)產(chǎn)品無損檢測領(lǐng)域,，在農(nóng)藥殘留檢測,、內(nèi)外部品質(zhì)預(yù)測等應(yīng)用領(lǐng)域涌現(xiàn)了大量研究成果，但運(yùn)用成像高光譜技術(shù)對作物種子年份的鑒定研究鮮有報(bào)道,。本研究以小麥種子為例,，利用成像高光譜技術(shù)鑒定小麥種子的年份，為農(nóng)產(chǎn)品時間鑒定提供一種新的技術(shù)參考,。
二,、材料分析
本文以四川糧食所提供的小麥種子為研究對象，利用江蘇雙利合譜科技有限公司的高光譜分選儀Gaia sorter（光譜范圍400 nm - 1000 nm）采集測試對象的高光譜數(shù)據(jù),，以鑒別不同年份的小麥種子,。
2.1 成像高光譜設(shè)備
高光譜成像數(shù)據(jù)采集采用江蘇雙利合譜科技有限公司的 GaiaSorter高光譜分選儀系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由高光譜成像儀(V10E),、CCD 相機(jī),、光源、暗箱,、計(jì)算機(jī)組成,，結(jié)構(gòu)圖與實(shí)景圖如圖1。實(shí)驗(yàn)儀器參數(shù)設(shè)置如表1,。
表1 GaiaSorter 高光譜分選儀系統(tǒng)參數(shù)
| 序號 | 項(xiàng)目 | 參數(shù) |
| 1 | 光譜掃描范圍/nm | 350~1000 |
| 2 | 光譜分辨率/nm | 2.8 |
| 3 | 采集間隔/nm | 1.9 |
| 4 | 光譜通道數(shù) | 520 |
圖 1 GaiaSorter 高光譜分選儀結(jié)構(gòu)圖與實(shí)景圖
2.2 圖像預(yù)處理
對成像高光譜分選儀采集的小麥原始影像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理,，預(yù)處理過程主要包括兩部分。第一部分是輻射定標(biāo),；第二部分為噪聲去除,。
首先進(jìn)行輻射定標(biāo)。輻射定標(biāo)的計(jì)算公式如1所示,。
(1)
其中,，Reftarget為目標(biāo)物的反射率，Refpanel為標(biāo)準(zhǔn)參考板的反射率,，DNtarget為原始影像中目標(biāo)物的的數(shù)值,，DNpanel為原始影像中標(biāo)準(zhǔn)參考板的數(shù)值，DNdark為成像光譜儀系統(tǒng)誤差,。
其次是噪聲去除,，本文運(yùn)用國外較為常用的最小噪聲分離方法(Minimum Noise Fraction Rotation， MNF)進(jìn)行噪聲去除,。最小噪聲分離工具用于判定圖像數(shù)據(jù)內(nèi)在的維數(shù)（即波段數(shù)）,，分離數(shù)據(jù)中的噪聲，減少隨后處理中的計(jì)算需求量,。MNF本質(zhì)上是兩次層疊的主成分變換,。第一次變換（基于估計(jì)的噪聲協(xié)方差矩陣）用于分離和重新調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中的噪聲，這步操作使變換后的噪聲數(shù)據(jù)只有最小的方差且沒有波段間的相關(guān),。第二步是對噪聲白化數(shù)據(jù)（Noise-whitened）的標(biāo)準(zhǔn)主成分變換,。為了進(jìn)一步進(jìn)行波譜處理，通過檢查最終特征值和相關(guān)圖像來判定數(shù)據(jù)的內(nèi)在維數(shù),。數(shù)據(jù)空間可被分為兩部分：一部分與較大特征值和相對應(yīng)的特征圖像相關(guān),，其余部分與近似相同的特征值以及噪聲占主導(dǎo)地位的圖像相關(guān)。圖2為MNF降噪前后的光譜反射率變化,。
圖2 MNF變換前(左)后(右)高光譜影像反射率的變化
三,、數(shù)據(jù)分析與結(jié)果
圖3為不同年份的小麥種子的高光譜圖像RGB合成圖。左圖為1995,、2008,、2009、2010,、2011,、2012、2013,、2014共8年的小麥種子,，右圖為2010、2011,、2012,、2013、2014共5年的小麥種子.
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圖3 小麥種子的RGB圖像
根據(jù)數(shù)據(jù)分析的需要,，分別截圖含小麥區(qū)域的高光譜影像數(shù)據(jù),，并利用小麥種子與背景的光譜差異性,，提取純小麥種子，如圖4所示,。
圖4 純小麥種子的RGB圖像
為了更為客觀地不同年份的小麥種子的內(nèi)部信息,，對經(jīng)預(yù)處理后的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），去除波段之間的多余信息,、將多波段的圖像信息壓縮到比原波段更有效的少數(shù)幾個轉(zhuǎn)換波段下,。一般情況下，第一主成分包含波段中的80%的方差信息,，前三個主成分包含了所有波段的中95%以上的信息量,。由于各波段之間的不相關(guān)，主成分波段可以生成更多顏色,、飽和度更好的彩色合成圖像,。圖5為不同年份小麥種子高光譜影像PCA的合成彩色圖。從左圖可知,，除2011年外,，其他年份的小麥種子總體顏色呈規(guī)律變化；從右圖可知,，除2012年外,，其他年份的小麥種子總體顏色也呈規(guī)律變化。
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圖5 小麥種子的PCA合成圖（前三主成分）
PCA變換的RGB彩色合成,，讓我們更客觀地看到不同年份小麥種子在圖像顯示上的差別,，為了進(jìn)一步分析不同年份小麥種子的差別，分別提取不同年份的小麥種子,，在提取不同年份小麥種子的基礎(chǔ)上分別提取其均值,、標(biāo)準(zhǔn)差等特征，不同年份的小麥種子的均值,、標(biāo)準(zhǔn)差變化如圖6所示,。從圖6可知，無論是小麥種子的均值或標(biāo)準(zhǔn)差,，其不同年份的小麥種子光譜曲線非常一致,。從均值來看，在500 nm處不同年份的小麥種子區(qū)分相對明顯,；從標(biāo)準(zhǔn)差來看,，700 nm處不同年份的小麥種子區(qū)分相對明顯。因此本研究利用這兩波段分別構(gòu)建NDVI和EVI光譜指數(shù),，NDVI和EVI的計(jì)算公式如下所示：
（2）
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（3）
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圖 6 不同年份小麥均值,、標(biāo)準(zhǔn)差的光譜特征變化
以NDVI光譜指數(shù)為例，分析不同年份小麥種子之間的圖像顯示差異。從圖7可知,，作圖除2011年,，右圖除2012年，其他年份的小麥種子圖像顯示顏色呈規(guī)律變化,。以NDVI圖為例,，年份越久的小麥種子呈藍(lán)色,，年份處于中間年份為綠色,，最近年份的成紅色。
分別分析NDVI,、EVI兩個光譜指數(shù)與其相對應(yīng)年份的曲線變化圖,，如圖8所示。從圖8可知,，無論是NDVI還是EVI,，隨著小麥種子收藏年份的增加，從總體變化趨勢來看,，其NDVI和EVI值增加,。
圖 7 不同年份小麥種子的NDVI密度分割圖
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圖 8 不同年份小麥種子NDVI、EVI隨年份的變化規(guī)律
從PCA的彩色合成,、NDVI圖以及NDVI,、EVI與年份之間的變化曲線可知，作圖的2011年小麥種子,，右圖的2012年小麥種子,，與整體的變化趨勢不一樣，故在分析NDVI,、EVI與年份之間的關(guān)系時,，刪除異常年份數(shù)據(jù)。下面以左圖7年的小麥種子為建模數(shù)據(jù),，右圖4年的小麥種子為檢驗(yàn)數(shù)據(jù),，根據(jù)建模數(shù)據(jù)的建模模型，驗(yàn)證模型的可靠性,。如圖9為NDVI,、EVI與其相對應(yīng)年份的的散點(diǎn)圖及其趨勢線，從圖9可知,，NDVI與其對應(yīng)年份的決定系數(shù)為0.7624,，EVI與其對應(yīng)年份的決定系數(shù)為0.8585，從中可知,，EVI與其相對應(yīng)年份構(gòu)建的模型的決定系數(shù)高于NDVI,。
圖 9 NDVI、EVI與其相對應(yīng)年份的散點(diǎn)圖
利用圖9所得到的NDVI的建模模型y=-118.48x + 2051.5和EVI的建模模型y=-9.312x +2027.7來預(yù)測右圖2010、2011,、2013,、2014共4年的小麥種子的年份，預(yù)測年份與實(shí)際年份的1:1圖如圖10所示,，從圖10可知,，預(yù)測年份取整數(shù)部分，無論是NDVI還是EVI,，其預(yù)測年份與實(shí)際年份一致,，如取四舍五入取整，NDVI構(gòu)建的模型有兩年的預(yù)測年份超過實(shí)際年份1年,，EVI構(gòu)建的模型則有1年的預(yù)測年份超過實(shí)際年份1年,。
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圖 10 NDVI、EVI模型的預(yù)測年份與實(shí)際年份的1:1圖
備注：由于數(shù)據(jù)量有限,，本研究的結(jié)果只能用于參考,，非論文發(fā)表數(shù)據(jù)！
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