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高光譜稻田雜草識別方案

01


實驗背景

??????雜草作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的典型有害生物,對作物生長構成了顯著的負面影響。在人口持續(xù)增長及新冠肺炎疫情的雙重影響下,糧食的重要性日益凸顯。水稻(Oryza?sativa?L.)作為全球主要糧食作物,其產(chǎn)量對于全球糧食安全的保障具有至關重要的作用。稻田雜草作為影響水稻生長與產(chǎn)量的關鍵因素,迫切需要采取有效的管理措施進行控制。

??????目前主要的除草方法包括人工、機械和化學除草。化學除草具有經(jīng)濟性和高效性等特點,是目前大多數(shù)農(nóng)業(yè)地區(qū)主要的除草方式。然而,除草劑的不當使用可能會給人類健康、環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)帶來潛在的風險。采用精準施藥是解決這一問題的有效途徑口。

??????奧譜天成利用光譜分析以及特征提取技術,結合機器學習算法實現(xiàn)對稗草的有效識別!

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▲水稻與稗草的地面影像

02


實驗設計

高光譜成像技術的獨特優(yōu)勢:結合了二維成像技術和光譜分析技術,具有分辨率高、信息量大、檢測速度快等優(yōu)點。無人機高光譜設備具有豐富的光譜信息,在雜草制圖方面具有巨大的應用前景?;诘涂者b感稻田環(huán)境下的稗草識別更貼近實際生產(chǎn)情況,雜草空間分布圖的制作有利于指導精準施藥。


  • 本研究利用無人機載高光譜系統(tǒng)ATH9010收集低空稻田遙感影像

  • 利用光譜分析以及特征提取技術,結合機器學習算法實現(xiàn)對稗草的有效識別,節(jié)約人力物力資源。

優(yōu)勢:大面積監(jiān)測,非破壞性檢測,保持樣品完整、獲取樣品的空間分布信息。

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影像采集

??????在飛行區(qū)域內設置黑白反射率板,用于輻射校正;飛行高度為30米,低空采集保證獲得更高的空間分辨率。

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無人機高光譜系統(tǒng)

優(yōu)勢:大面積監(jiān)測,地面分辨率高,非破壞性檢測,保持樣品完整、獲取整塊樣品的空間分布信息。

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數(shù)據(jù)預處理

??????對采集到的數(shù)據(jù)影像進行拼接,后進行輻射校正,將像元亮度值轉化為反射率。在研究區(qū)域內均勻選擇水稻、稗草、成熟稗草和背景四種類型樣本,保證了樣本間的差異,有利于模型泛化能力的提升。

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▲樣點分布圖

3

光譜預處理

??????對采集到的原始光譜數(shù)據(jù)進行平滑處理(如Savitzky-Golay濾波),減少噪聲。

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光譜卷積平滑處理及水稻和稗草的光譜反射率曲線

優(yōu)勢:提高數(shù)據(jù)質量,減少噪聲干擾。增強光譜信號的特征,提高分析的可靠性。

4

特征篩選

??????利用高光譜成像技術獲取水稻與雜草的光譜信息,使用連續(xù)投影算法(SPA)提取光譜數(shù)據(jù)中的主要特征分量,從原始的高維特征集中選擇出最具信息的特征子集,以提高模型性能或簡化模型,降低數(shù)據(jù)維度。基于均方根誤差(RMSE)最小原則,篩選出對鑒別有重要貢獻的波段。

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SPA特征波段選擇結果

優(yōu)勢:提高模型性能,簡化模型。提取光譜信號的主要特征,保證分析的可靠性。

5

建立模型

??????采用特征篩選出的特征波長數(shù)據(jù)結合分類樣本建模,使用隨機森林、支持向量機、一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等方法進行分類精度比較。

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雜草空間分布圖

??????基于雜草空間分布圖,通過圖像二值化的方式提取稗草像素,突出目標輪廓,更加直觀地展示稗草的分布情況。對于區(qū)塊化管理的農(nóng)業(yè),準確獲取雜草覆蓋密度或病害侵擾程度可直接為防治與精準作業(yè)提供有力的信息支持。

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▲稗草二值圖像

??????根據(jù)實際需求設定不同大小的窗口,對二值圖像切塊處理,統(tǒng)計每個小塊稗草像素的占比,賦予1到5的密度等級,制成稗草密度分布圖。

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▲稗草密度圖

03


結論

高光譜成像技術是了野外復雜條件下識別雜草的有效手段,能夠準確區(qū)分水稻與雜草。高光譜成像融合了光譜信息與圖像信息,提供了豐富的數(shù)據(jù)支持,使得分析更加全面和深入,提高了識別的準確性和可靠性。通過SG濾波,增強水稻與稗草差異性;SPA提取的特征波段結合分類算法,實現(xiàn)了對雜草的快速提取。根據(jù)識別結果,以空間分布圖和密度圖的形式呈現(xiàn)做為應用指導,與實際生產(chǎn)作業(yè)緊密相連,為精準作業(yè)提供有力的數(shù)據(jù)支撐。


參考文獻

[1]顏子一,沈奕揚,唐偉,等.基于無人機高光譜的稻田雜草識別和空間分布研究[J].激光生物學報,2024,33(04):335-346.



產(chǎn)品推薦

ATH9010

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產(chǎn)品特征

  • 波段范圍:380~1000nm

  • 高光譜分辨率:優(yōu)于1.3?nm

  • 寬視場:23.4°@f=25mm(與鏡頭相關)

  • 瞬時視場:0.00977mrad@f=35?mm(與鏡頭相關)

  • 飛行高度:50~1000米,推薦100-300m

  • I7板載計算機,最大支持2T存儲,最多可存儲100小時成像數(shù)據(jù)

  • 1.5m軸距大型多旋翼無人機,高載重,可擴展型強;

  • 超長飛行時間:約45分鐘,巡航面積大

產(chǎn)品應用

  • 地質與礦產(chǎn)資源勘察,土壤監(jiān)測

  • 精準農(nóng)業(yè)、農(nóng)作物長勢與產(chǎn)量評估

  • 森林病蟲害監(jiān)測與防火監(jiān)測

  • 海岸線與海洋環(huán)境監(jiān)測

  • 草場生產(chǎn)力及草場監(jiān)測、生態(tài)環(huán)境保護及礦山監(jiān)控

  • 遙感教學與科研、氣象研究、災害防治

  • 湖泊與流域環(huán)境監(jiān)測、水質檢測

  • 農(nóng)畜產(chǎn)品品質檢測

  • 軍事、國防和國土安全



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