高光譜成像技術(shù)在山楂損傷和蟲(chóng)害區(qū)域識(shí)別中的有效性

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，山楂常常遭受各種外部和內(nèi)部的損傷和蟲(chóng)害，如凍害、日曬、風(fēng)吹、蟲(chóng)蛀等。這些問(wèn)題會(huì)嚴(yán)重影響山楂的品質(zhì)和產(chǎn)量，同時(shí)也給農(nóng)民帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。如何快速、準(zhǔn)確地識(shí)別山楂的損傷和蟲(chóng)害區(qū)域，是解決這個(gè)問(wèn)題的關(guān)鍵。高光譜成像技術(shù)基于光譜分析原理，通過(guò)對(duì)不同波長(zhǎng)光線的反射和吸收特征進(jìn)行分析，識(shí)別出不同物體的特征，從而實(shí)現(xiàn)成像和識(shí)別。在山楂的檢測(cè)中，可以使用高光譜相機(jī)對(duì)山楂進(jìn)行掃描，獲取不同波段的光譜信息。通過(guò)分析這些光譜信息，可以識(shí)別出山楂的損傷和蟲(chóng)害區(qū)域，從而實(shí)現(xiàn)快速、高效的檢測(cè)和分析。高光譜成像技術(shù)具有高分辨率、高精度、非接觸性等優(yōu)點(diǎn)，可以有效地提高山楂生產(chǎn)的效率和質(zhì)量，減少損失和浪費(fèi)。因此，在山楂生產(chǎn)中廣泛運(yùn)用該技術(shù)，有助于提高山楂產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)力。

常見(jiàn)的山楂損傷和蟲(chóng)害狀況及高光譜成像技術(shù)的幫助

山楂的常見(jiàn)損傷和蟲(chóng)害狀況包括凍害、雹害、日曬燙傷、干旱、風(fēng)吹、蟲(chóng)害、疾病等。這些問(wèn)題在傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法下往往難以得到準(zhǔn)確識(shí)別和定位。

而在高光譜成像技術(shù)的幫助下，可以通過(guò)光學(xué)傳感器獲取山楂不同波長(zhǎng)的光譜數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行分析，從而對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行檢測(cè)和診斷。例如，對(duì)于山楂的疾病和蟲(chóng)害檢測(cè)，可以通過(guò)捕捉不同波長(zhǎng)的光譜特征來(lái)識(shí)別問(wèn)題區(qū)域，從而實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的診斷。

高光譜成像技術(shù)識(shí)別山楂的常見(jiàn)損傷和蟲(chóng)害狀況的技術(shù)優(yōu)點(diǎn)

高光譜成像技術(shù)可以通過(guò)對(duì)山楂表面反射的光譜特征進(jìn)行捕捉和分析，提供離散光譜數(shù)據(jù)的圖像，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)山楂損傷和蟲(chóng)害區(qū)域的識(shí)別和分析。這種技術(shù)具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

1. 光譜分辨率高。數(shù)百個(gè)波段的光譜數(shù)據(jù)能夠提供更加詳細(xì)的信息，從而實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)的識(shí)別和分析。

2. 能夠?qū)?shí)際情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。利用無(wú)人機(jī)和地面高光譜成像儀，可以直接掃描山楂，實(shí)現(xiàn)快速、便捷的監(jiān)測(cè)和識(shí)別。

3. 能夠捕捉各種損傷和蟲(chóng)害的特征。高光譜成像技術(shù)能夠捕捉山楂不同波長(zhǎng)和不同區(qū)域的光譜特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)各種損傷和蟲(chóng)害的準(zhǔn)確識(shí)別。

高光譜成像技術(shù)原理和工作流程簡(jiǎn)介

高光譜成像技術(shù)充分利用了物體在不同波長(zhǎng)光下的反射率，通過(guò)光學(xué)傳感器獲取物體不同波長(zhǎng)的光譜數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行分析和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)物體特征的識(shí)別和分類(lèi)。
該技術(shù)的工作流程主要包括以下步驟：采集光譜數(shù)據(jù)、對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析、建立光譜庫(kù)、對(duì)新樣本進(jìn)行分類(lèi)和檢測(cè)。

鑒別內(nèi)部損傷和外部蟲(chóng)害狀況所需注意的問(wèn)題

高光譜成像技術(shù)在檢測(cè)山楂損傷和蟲(chóng)害時(shí)，需要注意研究對(duì)象的內(nèi)部和外部特征。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于內(nèi)部損傷，需要選用波長(zhǎng)可穿透的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)；對(duì)于外部蟲(chóng)害狀況，則需要選擇能夠反射蟲(chóng)害特征的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)。

高光譜成像技術(shù)快速識(shí)別山楂的損傷和蟲(chóng)害區(qū)域應(yīng)用案例

本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用賽斯拜克技術(shù)有限公司產(chǎn)品SP130M進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm，波長(zhǎng)分辨率優(yōu)于2.5nm，可達(dá)1200個(gè)光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

山楂具有很高的營(yíng)養(yǎng)和保健價(jià)值。既可以深加工成果粉和果飲等產(chǎn)品；又對(duì)高脂血癥和心腦血管系統(tǒng)有重要的藥用價(jià)值。然而損傷和蟲(chóng)害的存在嚴(yán)重影響了山楂的產(chǎn)量和品質(zhì)，損傷是指采摘或運(yùn)輸過(guò)程中受到撞擊或擠壓而引起的，此區(qū)域在儲(chǔ)存期間后會(huì)受到病菌的侵害，最終導(dǎo)致果實(shí)腐爛等；蟲(chóng)害由桃小食心蟲(chóng)等引起，其幼蟲(chóng)蛀入果實(shí)后，形成針孔大小的入果孔，果里面有微量水珠狀膠，幼蟲(chóng)在果內(nèi)串食，果內(nèi)充滿糞便，所以有必要對(duì)損傷和蟲(chóng)害缺陷樣本進(jìn)行研究。

在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，利用人工將損傷和蟲(chóng)害的樣本剔除，不僅耗時(shí)且效率低下，因此迫切需要一種能夠快速、準(zhǔn)確識(shí)別出山楂損傷和蟲(chóng)害的方法。高光譜成像技術(shù)是一種光譜和圖像的融合技術(shù)，具有分辨率高、波段多等特點(diǎn)，近年來(lái)其在水果檢測(cè)方面應(yīng)用廣泛。

基于高光譜成像技術(shù)從定性分析和特征識(shí)別兩個(gè)角度，對(duì)山楂的損傷和蟲(chóng)害區(qū)域進(jìn)行識(shí)別研究。主要研究結(jié)論：

（1）運(yùn)用SNV-PLSR-LS-SVM方法對(duì)山楂的損傷、蟲(chóng)害、完好、花萼和果梗五個(gè)區(qū)域的測(cè)試集光譜數(shù)據(jù)（共57個(gè)）識(shí)別效果最好，正確率為91.23%。

（2）采用PCA進(jìn)行10條特征波段下單波段圖像的數(shù)據(jù)壓縮，然后分別采用"sobel"算子和區(qū)域生長(zhǎng)算法"Region-grow"識(shí)別出山楂的邊緣與缺陷特征區(qū)域。特征識(shí)別得出單損傷、單蟲(chóng)害和損傷及蟲(chóng)害樣本的識(shí)別率為95.65%，86.67%和100%。

定性分析和特征識(shí)別兩者都達(dá)到識(shí)別山楂損傷和蟲(chóng)害的目的。本研究可以為山楂在線檢測(cè)設(shè)備提供理論支持和依據(jù)。但對(duì)于花萼中存在蟲(chóng)害，其樣本誤判率比較高的問(wèn)題，以及果梗、花萼與山楂主體的不同，有必要繼續(xù)研究以完善對(duì)山楂損傷和蟲(chóng)害的識(shí)別。

高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用前景和優(yōu)勢(shì)

高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用廣泛，可以用于監(jiān)測(cè)和識(shí)別不同作物的生長(zhǎng)狀況，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低損失成本。該技術(shù)的主要優(yōu)勢(shì)包括：

1. 可以快速、高精度地實(shí)現(xiàn)作物狀態(tài)監(jiān)測(cè)。

2. 可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同作物的種類(lèi)、品質(zhì)等客觀評(píng)價(jià)。

3. 可以快速識(shí)別損傷和蟲(chóng)害區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)量、品質(zhì)的有效提升。

工業(yè)化生產(chǎn)中高光譜成像技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用案例

高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用案例很多。例如，美國(guó)加州大學(xué)利用高光譜成像技術(shù)監(jiān)測(cè)了柑橘和草莓的生長(zhǎng)狀況，實(shí)現(xiàn)了高精度的作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)；澳大利亞利用高光譜成像技術(shù)對(duì)葡萄的生長(zhǎng)、成熟度、品質(zhì)等進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)了葡萄生產(chǎn)的智能控制。