引言

為實現(xiàn)大范圍的柑橘黃龍病監(jiān)測預(yù)警，提供一種減少人工成本的柑橘黃龍病病害統(tǒng)計方法，本研究通過地面實測黃龍病植株，協(xié)同無人機(jī)采集低空高光譜遙感影像，經(jīng)過異常數(shù)據(jù)剔除、平滑去噪、一階微分變換、二階微分變換等處理后，構(gòu)建支持向量機(jī)（SVM）分類模型對柑橘黃龍病進(jìn)行識別，探討低空無人機(jī)高光譜遙感監(jiān)測黃龍病的可行性。

數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

試驗地點為廣西壯族自治區(qū)柳州市鹿寨縣平山，數(shù)據(jù)來源于使用無人機(jī)搭載機(jī)載高光譜成像儀采集的低空高光譜遙感影像。高光譜正射影像數(shù)據(jù)包含反射率為30%的漫反射定標(biāo)板，影像分辨率默認(rèn)設(shè)置為1m。采集圖像的區(qū)域為柑橘健康植株和黃龍病植株的種植地塊，如圖1所示。

圖1 無人機(jī)低空高光譜遙感影像采集區(qū)域

在前期的地面調(diào)研中，已通過田間診斷和PCR檢測等地面實測方法對數(shù)據(jù)采集區(qū)域的柑橘植株感染黃龍病情況進(jìn)行抽樣確認(rèn)，即對目標(biāo)區(qū)域的柑橘植株采樣（51株），以專家經(jīng)驗的方式選定目標(biāo)植株進(jìn)行隨機(jī)抽樣采集葉片，健康植株每株采集3張葉片，黃龍病植株癥狀較明顯和癥狀不明顯的葉片各采集3張。采用實時熒光定量PCR檢測樣本，結(jié)果顯示21個樣本感染黃龍病?；诖?，本研究在獲取到無人機(jī)低空高光譜遙感影像后，分別建立健康植株冠層和黃龍病植株冠層樣本的感興趣區(qū)域（ROI）。

2.2 研究方法

本研究通過使用軟件完成樣本制作。提取樣本點的平均光譜數(shù)據(jù)，計算結(jié)果并導(dǎo)出 Excel格式文件，用于后續(xù)試驗研究的數(shù)據(jù)處理分析。最后通過式（1）把提取到的柑橘植株冠層高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行反射率轉(zhuǎn)換，得到柑橘植株冠層的相對光譜反射率，計算公式如下。

式中，DNC為柑橘植株冠層的輻射亮度值，DNB為漫反射定標(biāo)板的輻射亮度值，SRC為柑橘植株冠層 的相對光譜反射率，SRB為漫反射定標(biāo)板的光譜反射率。

2.2.1 黃龍病分類與檢測模型

選取400~1000的特征波段，使用通過軟件獲取的原始光譜、一階微分光譜（FDR)和二階微分光譜（SDR)作為樣本變量；

采用經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法中的支持向量機(jī)（SVM）建立柑橘黃龍病分類與檢測模型；引入徑向基核函數(shù)（RBF kernel）來處理高維數(shù)據(jù)；通過隨機(jī)拆分?jǐn)?shù)據(jù)集的方式使模型樣本訓(xùn)練集和測試集的數(shù)據(jù)分布盡量保持一致。SVM是經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)中的一類監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，常被用來解決二分類問題，對于高維、非線性的數(shù)據(jù)有較好的分類能力。

3、結(jié)果與分析

3.1 無人機(jī)低空高光譜遙感影像數(shù)據(jù)處理

通過地面實測與遙感協(xié)同的方式，驗證無人機(jī)高光譜成像儀獲取的光譜反射率曲線規(guī)律。首先，使用OneClassSVM 算法分別剔除無人機(jī)低空高光譜遙感數(shù)據(jù)樣本中黃龍病柑橘植株和健康柑橘植株冠層的相對光譜反射率異常數(shù)據(jù)，如圖2所示；

圖2低空遙感無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)異常檢測結(jié)果

然后將其進(jìn)行SG平滑，效果如圖3。結(jié)果表明，One?ClassSVM處理后的光譜數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)較少且較好地保留了初始光譜的主要信息，后續(xù)試驗將異常剔除和SG 平滑后的光譜作為建模使用的原始光譜。

圖3無人機(jī)低空高光譜遙感數(shù)據(jù) SG平滑效果

最后將原始光譜進(jìn)行一階微分和二階微分變換，對圖像灰度變化有較強(qiáng)的響應(yīng)，從而突出檢測目標(biāo)的特征光譜。本研究中，OneClassSVM 算法以波段反射率或者PCA主成分為變量，高光譜波段較多，因此通過PCA減少模型所用的變量數(shù)，提高分類速度。將原始光譜、FDR、SDR，3類光譜數(shù)據(jù)分別進(jìn)行PCA降維，得到3類光譜數(shù)據(jù)的主成分變量。綜合考慮累計方差貢獻(xiàn)率，當(dāng)累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)99.99%時，將主成分?jǐn)?shù)目調(diào)至85。采用SVM模型分別對各類全波段光譜和主成分變量進(jìn)行建模訓(xùn)練和測試。

3.2 柑橘黃龍病SVM 分類模型構(gòu)建效果

各類全波段光譜和主成分變量在SVM分類模型訓(xùn)練和測試效果如表1所示。SVM分類模型參數(shù)見表1，通過對比模型準(zhǔn)確率，選取模型的最佳參數(shù)。

表1波段光譜不同處理下SVM模型的分類結(jié)果

FDR、SDR的準(zhǔn)確率相對穩(wěn)定，優(yōu)化幅度較小，且均優(yōu)于FDR、SDR原始光譜，表明原始光譜經(jīng)過變換后，有助于SVM分類模型提升判別能力。PCA降維后數(shù)據(jù)信息量減少，測試集單個樣本所需要的預(yù)測時間減少。2種樣本的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率略有上升，但樣本1的測試集準(zhǔn)確率卻下降，說明PCA降維對 SVM分類模型的判別準(zhǔn)確率存在一定影響。SVM分類模型在引入 RBF后對高維數(shù)據(jù)有較強(qiáng)的處理能力，與信息量不完整的主成分變量相比，信息完整的全波段光譜的SVM分類模型分類效果更好。試驗采用隨機(jī)拆分?jǐn)?shù)據(jù)集的方式，使訓(xùn)練集和測試集的全波段光譜在高維空間中的分布和距離盡量保持一致，從而增加計算量。SVM分類模型對ENVI的全波段一階微分光譜訓(xùn)練集和測試集分類 準(zhǔn)確率分別達(dá)到92.39%和96.43%?？梢奡VM分類模型適用于柑橘黃龍病低空遙感監(jiān)測。

4、討論

1）對于高光譜數(shù)據(jù)，合適的光譜變換能有效地提高黃龍病植株區(qū)域判別準(zhǔn)確率，如試驗中從原始光譜變換到FDR數(shù)據(jù)后，判別模型有較好地優(yōu)化效果，但再變換到SDR數(shù)據(jù)后，模型優(yōu)化效果不明顯。后續(xù)的研究中，可嘗試把原始光譜變換成反對數(shù)光譜（ILR spectra），因為反對數(shù)光譜可以有效地放大相似光譜間的差異。

2）空中高光譜圖像受設(shè)備、地面、大氣等多客觀因素的干擾，因此要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以便消除干擾，提高數(shù)據(jù)的可區(qū)分性。在軟件的ROI統(tǒng)計工具中，首先將樣本矢量圖形shape文件導(dǎo)入樣本中，在軟件中每個彩色方框即為樣本ROI，可直接導(dǎo)出每個框的各波段像元平均值。在ROI上的統(tǒng)計中 可看到該ROI 內(nèi)的像元統(tǒng)計信息，均值就是ROI內(nèi)的各波段平均值。

3）從SVM分類模型對全波段光譜和主成分變量的判別效果來看，全波段光譜的分類準(zhǔn)確率更優(yōu)，但全波段光譜數(shù)據(jù)量大，處理效率低，不便于未來的推廣和應(yīng)用。后續(xù)的研究中可以嘗試更適合于主成分變量的判別模型，如經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法中的k近鄰（kNN）以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等，進(jìn)一步優(yōu)化提升分類模型的準(zhǔn)確率。此外，本研究目標(biāo)區(qū)域的柑橘有可能種植時期不同，暫無法排除罹患黃龍病是造成與健康植株長勢差異的唯一原因，冠層疏密程度不同，在光譜上可能存在差異，對最后的SVM模型分類效果存在影響。

5、結(jié)論

本研究通過地面實測判別出罹患黃龍病的柑橘植株，協(xié)同無人機(jī)低空遙感獲取標(biāo)定柑橘種植地塊的高光譜影像，通過軟件獲取健康植株和黃龍病植株冠層感興趣區(qū)域的平均光譜， 通過降噪和光譜變換得到原始光譜、一階微分光譜 和二階微分光譜，引入徑向基核函數(shù)構(gòu)建黃龍病支持向量機(jī)（SVM）分類模型。使用軟件提取樣本平均光譜，其全波段一階微分光譜的訓(xùn)練集和測試集分類準(zhǔn)確率分別為 87.41% 和 84.67%；使用另一軟件提取樣本平均光譜，其全波段一階微分光譜的訓(xùn)練 集和測試集分類準(zhǔn)確率分別為92.39%和96.43%。從試驗結(jié)果可以看出，無人機(jī)低空高光譜遙感影像結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)識別黃龍病的方法可行；同時也可以預(yù)見，在其技術(shù)成熟并且得到推廣應(yīng)用后，將會極大提高柑橘種植區(qū)域的有效管理和生產(chǎn)效率，可為柑橘種植區(qū)域的黃龍病防控提供信息技術(shù)支撐， 加快柑橘數(shù)字化發(fā)展進(jìn)程。

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審核編輯 黃宇