基于高光譜圖像的東北稻米品種快速分類-萊森光學

稻谷是我國第一大糧食品種，占全國人民口糧消費的近60%。傳統(tǒng)方法對稻米品種的識別以其形態(tài)和生理上的差異為主，由于稻米顆粒微小，數(shù)量較大，傳統(tǒng)方法較難對稻米品種進行批量無損的精確判定，因此有必要尋找一種無損、精確、快速的稻米品種分類方法。高光譜圖像法具有檢測精確、無損樣品、檢測速度快等優(yōu)點，近年來逐漸被應用到物質(zhì)檢測和鑒別領域。

稻米的高光譜圖像

運用高光譜圖像法獲得3種稻米可見光波段(400~720nm)的特征光譜圖像，通過提取圖像的特征參數(shù)，實現(xiàn)對稻米品種分類鑒別，為稻米的快速分類鑒別提供了一種新方法。

樣品(400~720nm)光譜圖

相對反射率的計算

校正后的高光譜圖像相對反射率(R)的計算公式如下：

用ENVI軟件提取不同波段的高光譜圖像DN值(DN值為遙感影像像元亮度值)，對于每個高光譜圖像按2×5(即2行5列)的順序取10粒稻米中心的DN值，以10次的截尾平均數(shù)(去掉一個最高值和最低值求取平均數(shù))作為每個高光譜圖像的DN值，代入式(1)中得到樣本各個部分不同波段高光譜圖像的相對反射率(R)，求其平均值，表示此波段下樣本的相對反射率(R)。繪制3次重復實驗的400~720nm的相對反射率(R)曲線，如下圖所示。

相對反射率曲線

結(jié)合3次實驗的圖像可以看出，通過在不同波段下探測反映出不同的反射率，3種樣品曲線總體趨勢相同，但不同品種之間的相對反射率有所差異，本實驗中3種樣品的相對反射率從圖中明顯可以看出樣品3>樣品2>樣品1，3種樣品均會在480~550nm產(chǎn)生一個較為明顯的特征峰，且在這個波段內(nèi)，樣品的相對反射率差異最為明顯。

結(jié)論

對不同波段的高光譜圖像進行分析，分別得到了3條互有差異的相對反射率曲線，基于相對反射率曲線，在可見光波段實現(xiàn)了水稻品種的區(qū)分。反射率大小的差異可能與不同來源和生長條件(溫度、降雨量和光照時間)的水稻的水分和蛋白質(zhì)含量及其他成分的不同有關。

推薦：

便攜式地物光譜儀iSpecField-NIR/WNIR

專門用于野外遙感測量、土壤環(huán)境、礦物地質(zhì)勘探等領域的最新明星產(chǎn)品，由于其操作靈活、便攜方便、光譜測試速度快、光譜數(shù)據(jù)準確是一款真正意義上便攜式地物光譜儀。

無人機機載高光譜成像系統(tǒng)iSpecHyper-VM100

一款基于小型多旋翼無人機機載高光譜成像系統(tǒng)，該系統(tǒng)由高光譜成像相機、穩(wěn)定云臺、機載控制與數(shù)據(jù)采集模塊、機載供電模塊等部分組成。無人機機載高光譜成像系統(tǒng)通過獨特的內(nèi)置式或外部掃描和穩(wěn)定控制，有效地解決了在微型無人機搭載推掃式高光譜照相機時，由于振動引起的圖像質(zhì)量較差的問題，并具備較高的光譜分辨率和良好的成像性能。

便攜式高光譜成像系統(tǒng)iSpecHyper-VS1000

專門用于公安刑偵、物證鑒定、醫(yī)學醫(yī)療、精準農(nóng)業(yè)、礦物地質(zhì)勘探等領域的最新產(chǎn)品，主要優(yōu)勢具有體積小、幀率高、高光譜分辨率高、高像質(zhì)等性價比特點采用了透射光柵內(nèi)推掃原理高光譜成像，系統(tǒng)集成高性能數(shù)據(jù)采集與分析處理系統(tǒng)，高速USB3.0接口傳輸，全靶面高成像質(zhì)量光學設計，物鏡接口為標準C-Mount，可根據(jù)用戶需求更換物鏡。

審核編輯黃宇