可見(jiàn)光-近紅外高光譜成像技術(shù)是一種前沿的農(nóng)作物信息檢測(cè)技術(shù)，集光譜信息和圖像信息于一體，能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)作物信息的無(wú)損檢測(cè)。目前，該技術(shù)在重金屬脅迫下作物信息分析方面已取得一定進(jìn)展。

本文采用高光譜圖像無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法和深度遷移學(xué)習(xí)方法，針對(duì)無(wú)硅環(huán)境和有硅環(huán)境中油菜葉片重金屬鋅含量開展定量檢測(cè)研究，以期論證基于高光譜圖像無(wú)損檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)無(wú)硅環(huán)境和有硅環(huán)境中油菜葉片鋅含量測(cè)定的可行性和利用深度遷移學(xué)習(xí)模型提高無(wú)硅環(huán)境和有硅環(huán)境中油菜葉片鋅含量檢測(cè)精度的有效性。

01工作原理

試驗(yàn)品種為秦油10號(hào)油菜，采用珍珠巖袋培方式進(jìn)行油菜樣本培育。油菜葉片樣本采集是在脅迫試劑澆灌完成7d后進(jìn)行，油菜葉片樣本采集完成后做好標(biāo)簽，立刻送往實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行樣本高光譜圖像信息采集。

高光譜數(shù)據(jù)采集過(guò)程如圖1所示，其主要步驟如下：首先，通過(guò)對(duì)比背景和樣本區(qū)域的光譜，得到兩個(gè)明顯不同的光譜波段(543.16 nm和673.25 nm)，并利用兩者之間的比值變換得到比值圖像;其次，利用閾值分割法對(duì)比值圖像進(jìn)行處理，獲得二值化掩模圖像，最小閾值設(shè)置為1.5.最后，將二值化掩模圖像應(yīng)用在歸一化處理后的油菜葉片的高光譜圖像上，得到掩模后油菜葉片高光譜圖像信息。通過(guò)計(jì)算得到所有像元的平均光譜信息，并將其作為輸入進(jìn)行進(jìn)一步處理。

圖1高光譜數(shù)據(jù)采集過(guò)程

高光譜圖像信息采集完成后，采用去離子水對(duì)油菜葉片進(jìn)行3次清洗。將油菜葉片樣本在120 ℃干燥溫度下干燥至恒量后研磨成粉末，每個(gè)油菜葉片樣本粉末稱取量為0.01 g用于火焰原子吸收光譜法測(cè)定Zn含量。最后應(yīng)用算法對(duì)光譜信息進(jìn)行處理，提取最佳預(yù)處理后光譜數(shù)據(jù)的深度特征。

02實(shí)驗(yàn)結(jié)果

利用T-SAE模型(雙模型遷移堆疊自編碼器)對(duì)源域中已構(gòu)建好的無(wú)硅環(huán)境中深度網(wǎng)絡(luò)關(guān)系模型為SAE Model 1和有硅環(huán)境中的深度網(wǎng)絡(luò)關(guān)系模型為SAE Model 2進(jìn)行深度特征學(xué)習(xí)遷移，完成TSAE Model 1模型構(gòu)建。其中，無(wú)硅環(huán)境中不同Zn濃度預(yù)測(cè)的最佳預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型尺度為618-481.有硅環(huán)境中不同Zn濃度預(yù)測(cè)的最佳預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型尺度為618-531.則T-SAE模型的初始遷移網(wǎng)絡(luò)模型尺度為1236-1012.基于T-SAE提取的深度特征的SVR模型結(jié)果如表1所示。由表1可知，對(duì)于無(wú)硅環(huán)境和有硅環(huán)境中的油菜葉片樣本，所建立的SNV-T-SAE-SVR模型對(duì)Zn含量預(yù)測(cè)性能最佳，預(yù)測(cè)集的Rp2、RMSEP和RPD分別為0.8810、0.02748 mg/kg和2.966.最佳模型尺度為1236-1012-812-571.從結(jié)果可以看出，深度遷移學(xué)習(xí)模型能顯著提高有硅環(huán)境和無(wú)硅環(huán)境中油菜葉片Zn含量的檢測(cè)，這一研究結(jié)果與深度遷移學(xué)習(xí)模型在油菜植株中重金屬鎘含量檢測(cè)和硅作用下油菜葉片Pb含量檢測(cè)中應(yīng)用的結(jié)果相一致。深度遷移學(xué)習(xí)算法能夠共享源域(單一無(wú)硅環(huán)境或有硅環(huán)境下重金屬Zn檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)SAE模型)淺層特征，在有監(jiān)督學(xué)習(xí)方式下對(duì)深層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，搭建基于深度學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的目標(biāo)域(有硅和無(wú)硅環(huán)境中重金屬Zn檢測(cè))學(xué)習(xí)框架，提高硅作用下油菜葉片重金屬Zn檢測(cè)模型的精度和泛化能力。

表1基于T-SAE提取的深度特征的SVR模型結(jié)果

03實(shí)驗(yàn)結(jié)論

在本研究中，深度遷移學(xué)習(xí)算法遷移堆疊自編碼器T-SAE結(jié)合Vis-NIR高光譜成像技術(shù)成功地實(shí)現(xiàn)了無(wú)硅環(huán)境和有硅環(huán)境中油菜葉片鋅含量的較高精度檢測(cè)，所建立的支持向量機(jī)回歸SVR模型對(duì)無(wú)硅環(huán)境和有硅環(huán)境中的油菜葉片Zn含量預(yù)測(cè)性能較佳，該模型預(yù)測(cè)集的決定系數(shù)Rp2和均方根誤差RMSEP分別為0.8394和0.03635 mg/kg。本文所采用的深度遷移學(xué)習(xí)模型為無(wú)硅環(huán)境和有硅環(huán)境中油菜葉片鋅含量無(wú)損檢測(cè)提供了新思路，為更好地監(jiān)測(cè)農(nóng)作物逆境脅迫和修復(fù)農(nóng)業(yè)土壤重金屬提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

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審核編輯 黃宇