基于可见近红外光谱的外来入侵植物鉴别的研究.pdf
王启
摘 要：农田除草作为现代农业快速发展所面临的问题之一，一直受到广泛关注。化学除草在现今的农业生产中被广泛应用，但是农业生产中对于杂草无法实现精确的定位，粗放式的大面积喷洒除草剂不仅浪费药剂还会对生态环境产生不利影响，因此精确的杂草识别是实现精确除草的前提。一旦确定可精确识别的技术手段，对于农业、林业、园林设计等多方面的统计和除杂都有着革新的科研价值与意义。要实现精确除草，首先需要识别出特定的植物，而植物具有特定的光谱，本次课题阐述以光谱特征来识别植物叶片，进而对于植物的特定识别与植物物种间的区分有重要帮助。
关键词：植物叶片；测定
现如今的农业手段来说，农田除草的主要方法有人工除草、机械除草、杂草检疫、生物防除和化学除草等。其中，化学除草方法高效、方便，被广泛应用。粗放式的大面积喷洒除草剂不仅浪费药剂，而且会对生态环境产生影响，为此国内外都在开展精确除草方法的研究：
美国伊利诺大学在分析杂草整体分布特性的基础上，研制出可进行施用量决策并控制喷头工作的智能喷雾机，美国加利福尼亚大学戴维斯分校研制出了基于视觉导航的精确喷雾系统，该系统可识别出番茄以及生菜田中的杂草，并对杂草进行定点施药。在国内，浙江大学、中国农业大学、江苏大学等开展了杂草识别与精确除草相关的研究。南京林业大學研究了基于施药方法的玉米苗期除草机器人。
目前，杂草识别通常采用机器视觉的方法来采集和处理图像。利用颜色特征的识别手段可以区分植物和土壤，但是很难精确区分杂草和作物。近年来，光谱特征技术被用于识别杂草。
要实现精确除草，首先需要识别出特定的植物，而植物具有特定的光谱，本次课题阐述识别植物叶片的光谱特征，进而对于植物的识别与植物间的定向区分有重要帮助。
一、植物叶片测定实验
本次实验采用USB2000光纤光谱仪，光谱量程在390nm到1000nm之间，分辨率在1.5nm。实验光源选取钨灯与LED灯。
本次实验选择冬青卫矛作为实验材料，选择反枝苋作为实验中杂草进行实验。分别采集同一卫青的数片形状大小颜色无明显差异的叶片、采集同一卫青不同生长期的叶片、采集湿润新鲜的卫青叶片，在同一株卫青下，采集少量干枯叶片。将采集到的植物保存于实验室中，实验室温度为17.4℃，湿度为11.2%。
室外一天的辐射度为正午最高、日出其次、日落最低，故实验室调整数据为正午在30000lux左右，日出为10000lux左右，日落低于8000lux左右。
连接电脑与USB2000光纤光谱仪，取钨灯，将光源投射于白板，将光谱仪的探头固定于升降台上，使探头对准白板，打开spectrasuite软件，将所测得的光源光谱保存；将待测冬青叶片放置在白板，测量并保存叶片光谱数据。调整光源辐射度三次，测量不同的辐射度下所对应的冬青叶片的反射光谱，使用MATLAB软件导入数据并计算反射率。取多组叶片重复完成多次实验测量。
植物的室外光源主要来自于太阳光、月光、人造灯光等，实验中以钨灯（模拟太阳光）、LED灯为实验条件进行测定。
将钨灯换上LED灯，在相同条件下测量冬青叶片的反射光谱并保存叶片光谱数据。
使用MATLAB软件导入钨灯与LED灯数据并计算反射率。取多组叶片重复完成多次实验测量。
植物生长期不同叶片主要表现在叶绿素含量差异较大，实验中选取不同生长期的叶片（嫩绿色叶片、深绿色叶片、黄绿色叶片、淡黄色叶片）作为实验条件进行测定。
连接电脑与USB2000光纤光谱仪，取钨灯，保持其他设备不做改变，在相同条件下换置其他颜色的叶片测量冬青叶片的反射光谱并保存叶片光谱数据。使用MATLAB软件导入嫩绿色叶片、深绿色叶片、黄绿色叶片、淡黄色叶片的数据并计算反射率。取多组叶片重复完成多次实验测量。
将收集到的成熟的未经处理的冬青叶片与杂草放置于一起，且在实验之前尽量保持有着相同的条件。
连接电脑与USB2000光纤光谱仪，取钨灯，保持其他设备不做改变，在相同条件下换置杂草测量反射光谱并保存杂草光谱数据。使用MATLAB软件导入冬青叶片、杂草的数据并计算反射率。
二、实验结果
植物光谱是由植被化学和形态学特征决定的，而这种特征与植被的发育、生长环境条件密切相关。植被具有独特的叶面结构，光子与叶片的互相作用包括叶片正面光谱反射、漫反射、和来自叶片背面的透射光和散射光，还有植被光合作用下的光能吸收，本实验在实验室环境中测量，根据实验环境将其他影响极小因素忽略，只考虑植物的正面光谱的反射。
根据图1与图2实验得到，在可见光谱范围内， 550nm附近有一个波峰，两侧（470nm和670nm）处有吸收带，并且随着植被光谱吸收深度的减少，伴随着辐
射度的增强。可见光波段反射率随辐射度增强而减小。
实验测得冬青在近红外波段（760-1000）的光谱特征几乎不受辐射度变化影像。
根据图3与图4实验得到，以钨灯作为光源的冬青叶片光谱，在550nm附近有一个波峰，两侧（450nm和670nm）处有吸收带，以LED灯作为光源的冬青叶片光谱，在470nm和550附近各有一个波峰， 450nm处有明显吸收带。可以认为这是由于光源不同导致，钨灯的光谱呈现连续性而LED灯光谱不连续（有两个特征波峰）引起的。
实验测得冬青在近红外波段（760-1000）的光谱特征没有受光源因素影响。
根据图5实验得到，从叶面反射的光，在550nm附近有一个波峰，两侧（450nm和670nm）处有吸收带，并且随着植被光谱吸收深度的减少，伴随着叶绿素含量的降低。可以认为这是由于叶绿素对绿光的反射和对蓝光、红光的吸收引起的。
实验测得冬青在近红外波段（760-1000）的光谱特征为反射率急剧升高。对于同一株植物如冬青，可见光光谱特征随着叶片的新老而发生变化。
图6植物叶片与杂草反射光谱的比较
图6通过冬青与杂草叶片反射光谱的对比可得，在可见光区还没有什么变化，但在近红外光波段已经出现了较明显的不同上升趋势。
三、实验误差分析
实验中使用光纤光谱仪于地下实验室进行实验，可以人为排除各种光源的干扰，且温度与湿度得到控制。
但是在光谱仪中光学影像转化为电信号时，来自CCD（电荷耦合原件）的噪声成为数据制图方面的最大干扰。一方面，当CCD在低光照、条件下应用时，由于采取了一切可能的措施降噪（比如地下实验室密闭环境），光子散粒噪声成为主要的噪声源。另一方面，源于构成CCD传感器关键结构材料硅的内部由于发热導致的电荷数量统计波动，在给定的CCD传感器温度条件下，热电荷的生成速率通常被称之为暗电流，这种信号与CCD传感器的温度高度相关，温度每增加5℃～6℃，暗电流将增加到原来的两倍。在弱信号条件下，CCD采用长时间积分的方法进行观测，暗电流将是主要的影响因素。
针对以上两种噪声干扰，采用调整实验光源辐射度尽量降低弱信号测绘的可能，以及在使用仪器时，每使用一段时间，间隔使用使得CCD冷却至室温。
四、结论和讨论
实验得到不同辐射度对植物叶片反射率的影响表现为：随着辐射度的增大反射率呈现线性减小关系。
实验得到不同光源对植物叶片反射率的的影响表现为：以钨灯为光源所得的植物反射率与LED灯相比，反射率曲线特征更加明显，表现为有突出的550nm的反射峰与450nm和670nm的两个吸收带。
实验得到不同生长期对植物叶片反射率的的影响表现为：植物随着衰老其叶绿素含量逐渐减少，反射率曲线特征逐渐减弱，550nm的反射峰降低且450nm和670nm的两个吸收带深度减小。
实验得到植物叶片反射率与杂草反射率的对比关系：在可见光区还没有较为明显的变化特征，只表现为550nm特征峰的波段，这与植物和杂草本身含有的叶绿素含量有关，对物种间的光谱鉴别影响可以忽略。在近红外光波段，可以发现两者反射率均有极大的提升，但是提升的趋势有明显的不同，所以推断在近红外波段反射光谱对于不同植物的鉴别有帮助。
根据实验得到，冬青叶面反射的光谱，在550nm附近有一个波峰，两侧（450nm和670nm）处有吸收带，并且随着植被光谱吸收深度的减少，伴随着叶绿素含量的降低。可以认为这是由于叶绿素对绿光的反射和对蓝光、红光的吸收引起的。
实验测得冬青在近红外波段（760-1000）的光谱特征为反射率高。且于同一株植物的叶片其光光谱特征随着叶片的新老而发生变化。通过冬青与杂草叶片反射光谱的对比可得，在可见光区还没有什么变化，但在近红外光波段已经出现了较明显的不同上升趋势。
综上得出结论：通过对可见光波段反射光谱的研究，可以根据550nm的特征峰与450nm及670nm的吸收带作为光谱特征研究植物叶片的成熟度的依据。
通过对近红外光波段反射光谱的研究，对于利用光谱特征来进行植物种间区分有帮助。
参考文献：
[1] 金小俊，陈勇，孙艳霞 农田杂草识别方法研究进展 农机化研究2011.7.
