便攜式高光譜成像系統(tǒng)：基于高光譜分析技術(shù)的桉樹葉片黃化識別

桉樹（Eucalyptusspp.）是我國南方地區(qū)重要的用材林樹種，可用于生產(chǎn)旋切板、紙漿等，為推動南方地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。因長期采取短輪伐期（5~7年）、高強(qiáng)度和粗放式的經(jīng)營模式，桉樹人工林地力衰退；近年來桉樹黃化病頻發(fā)，嚴(yán)重限制桉樹人工林及其下游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。桉樹黃化病是一種較特殊的生理性病害，表現(xiàn)為發(fā)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(fù)綠，但在黃化期間，植株生長停滯，新葉抽出速度異常緩慢，當(dāng)年生長量減少約20%~40%；在黃化病發(fā)生初期，增施有效態(tài)鐵（Fe）、錳（Mn）肥及噴灑葉面肥可顯著減少黃化病造成的經(jīng)濟(jì)損失。

高光譜與病蟲害

高光譜（Hyperspectral）是近年來發(fā)展較迅速的一種光學(xué)分析技術(shù)，已被應(yīng)用于木材性質(zhì)研究和植物生理信息獲取等方面。通過檢測葉片、果實(shí)等器官中細(xì)胞或果肉組織內(nèi)部結(jié)構(gòu)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(yīng)特征進(jìn)行提取，并進(jìn)行形式化、定量化表達(dá)，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(jìn)一步研究光譜響應(yīng)特性與病蟲害間的關(guān)系，為深入研究病蟲害光學(xué)遙感監(jiān)測提供依據(jù)。

圖1 黃化葉片（a）、未發(fā)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(shù)變換后的變化規(guī)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(qū)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(jīng)對數(shù)變換后，黃化葉片、未發(fā)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(xiàn)在640、1508和2000nm處，波谷出現(xiàn)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。

圖2不同葉片原始光譜反射率（a）與對數(shù)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(shù)據(jù)降維至二維或三維的一種可視化方法。圖中，每個點(diǎn)表示1個樣本，坐標(biāo)軸對應(yīng)主成分，坐標(biāo)軸的標(biāo)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(diǎn)分布可表征光譜間的相似性。對不同葉片的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)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(fā)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(fā)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(xiàn)聚類特征。PCA方法可以很大程度地壓縮數(shù)據(jù)并盡可能保留有效信息，但難以通過光譜數(shù)據(jù)的主成分得分圖對不同葉片進(jìn)行有效分類。

圖3 不同葉片光譜指標(biāo)主成分得分圖

結(jié)論

本研究選擇桉樹種植區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)黃化病的林分，采集黃化葉片、未發(fā)病葉片和正常葉片在350~2500nm的可見-近紅外光譜數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)黃化葉片特征識別光譜主要有5個，分別在可見光區(qū)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(shù)變換能在一定程度上減少光譜數(shù)據(jù)冗余量，突出差異。

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審核編輯 黃宇