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冷害是造成作物严重损失和不可逆转伤害的灾害之一。为避免产量损失,可利用高通量表型选择耐寒胁迫的作物品种。如今,无损光谱图像分析已成为一种有效方法,并已广泛应用于高通量表型分析中,反映出植物结构组成,生长发育过程中的生理,生化特性和特征。本研究利用卷积神经网络(CNN)模型提取可见-近红外范围的特征光谱估计玉米幼苗的冷害。文中以五个品种的冷处理玉米幼苗的高光谱图像为研究对象。光谱范围为450-885 nm。高斯低通滤波和Savitzky-Golay平滑方法结合一阶导数进行光谱数据的预处理。从每种玉米幼苗选定的感兴趣区域获取3600个像素样本用于CNN建模。CNN模型建立后,从高光谱图像中提取400个像素样本作为每个品种的测试集。最后,通过分析分类准确度和计算效率确定一个CNN模型。CNN检测到的不同类型的玉米幼苗的冷害水平分别为W22 (41.8 %),BxM (35%), B73 (25.6%),PH207 (20%), Mo17 (14%),与化学方法的结果高度相关。两种方法检测结果的相关系数为0.8219。因此,研究证明基于CNN建模的光谱分析可以为玉米幼苗冷害监测提供参考。高光谱成像采集利用推扫式高光谱相机(PIKA II,Resonon)成像系统的整个结构感兴趣区域样本数据选择程序样本的3D光谱分布CNN和化学方法结果的比较结论自卷积神经网络发展以来,算法的高性能引起了学者的广泛关注。同时,有效识别作物病害是智能农业发展的需要,但是基于人工设计特征的识别模型准确度较低且稳定。基于这些问题,该研究利用CNN设计了5个玉米幼苗品种的冷害识别模型,详细的高光谱图像预处理方法,样本提取方法,以及深度卷积网络。在整个过程中,针对不同的输入数据建立不同的网络结构,获得图像分割结果。对于少量玉米幼苗冷害的情况,将卷积神经网络应用于玉米冷害监测模型,并...
发布时间: 2020 - 08 - 13
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冷害是造成作物严重损失和不可逆转伤害的灾害之一。为避免产量损失,可利用高通量表型选择耐寒胁迫的作物品种。如今,无损光谱图像分析已成为一种有效方法,并已广泛应用于高通量表型分析中,反映出植物结构组成,生长发育过程中的生理,生化特性和特征。本研究利用卷积神经网络(CNN)模型提取可见-近红外范围的特征光谱估计玉米幼苗的冷害。文中以五个品种的冷处理玉米幼苗的高光谱图像为研究对象。光谱范围为450-885 nm。高斯低通滤波和Savitzky-Golay平滑方法结合一阶导数进行光谱数据的预处理。从每种玉米幼苗选定的感兴趣区域获取3600个像素样本用于CNN建模。CNN模型建立后,从高光谱图像中提取400个像素样本作为每个品种的测试集。最后,通过分析分类准确度和计算效率确定一个CNN模型。CNN检测到的不同类型的玉米幼苗的冷害水平分别为W22 (41.8 %),BxM (35%), B73 (25.6%),PH207 (20%), Mo17 (14%),与化学方法的结果高度相关。两种方法检测结果的相关系数为0.8219。因此,研究证明基于CNN建模的光谱分析可以为玉米幼苗冷害监测提供参考。高光谱成像采集利用推扫式高光谱相机(PIKA II,Resonon)成像系统的整个结构感兴趣区域样本数据选择程序样本的3D光谱分布CNN和化学方法结果的比较结论自卷积神经网络发...
发布时间: 2020 - 08 - 13
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近端成像遥感技术可根据特定的外部反射特征对生物体进行表征和特征描述。这些成像技术引起了人们的关注,并广泛应用于植物和动物的生态、系统、进化以及生理研究中。然而,重要的因子可能会影响质量和体反射率特征的一致性,从而影响这些技术作为非侵入式表型和特征的部分能力。我们从3种昆虫中获得了高光谱体反射率,并研究了制备程序和保存时间如何影响反射率对性别,来源和年龄响应的能力。辐射光谱的不同部分对制备程序和保存时间的敏感性差异很大。基于3个昆虫物种的研究,我们成功确定了特定的辐射区域,基于以下两个方面,表型形状变得更加明显:(1)用蒸馏水轻轻清洗博物馆标本,或(2)用70%的乙醇杀死并保存昆虫标本。杀死和保存程序的标准化将极大地提高近端成像遥感技术在表征和研究无脊椎动物生态和进化上的能力。【材料】83个叶蝉标本(41个雌性和42个雄性)(半翅目:叶蝉科),来源于西北农林科技大学昆虫博物馆。获取所有标本清洁前后的高光谱图像。新捕获的实验室饲养的西花蓟马标本,最初是2007从中国农业科学院蔬菜花卉研究所温室中甜瓜上采集的。新捕获的褐飞虱标本(半翅目:飞虱科)来自浙江省农业科学院稻田的实验室饲养群体。【光谱成像】在标本上方20厘米安装推扫式高光谱相机(PIKA XC,Resonon),并在人工照明下以50 px/mm2的空间分辨率采集光谱图像。蒸馏水清洗前后叶蝉雄性和雌性代表图像(a)。在波长435-...
发布时间: 2020 - 07 - 29
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近端遥感作为昆虫病媒中植物病原检测的诊断工具,有两个基本假设。首先,通过昆虫媒介获得植物病原体会引起昆虫媒介的生理变化;也就是说,病原体可能只存在于非常特殊的组织或器官(如唾液腺),但它可能引起昆虫媒介对病原体的系统生理变化/反应。其次,根据体表反射特征,即使在杀死昆虫标本,并将其储存在70%的乙醇中以后,也能检测到病原体对昆虫生理学的影响。最近对后一种假设进行了调查,并证明建议将样本储存在70%乙醇(与50%或90%相比)中。这项研究表明,在70%乙醇中储存长达数周的时间对昆虫样品反射特性的影响微乎其微。这些技术细节非常重要,因为它们强调了昆虫标本可以在现场收集、储存在70%乙醇中,并可以在进行诊断成像测试之前装运,但是在开始广泛试验之前,应评估每种昆虫的这种效果是否可行。越来越多的学者开始研究利用近端遥感技术来检测和诊断植物和昆虫病媒中的病原体,这说明这种基于反射的技术可用于改进检疫和检验工作以及区域作物疾病监测。也就是说,与商业诊断实验室目前提供的基于PCR和酶联免疫吸附试验的服务类似,反射的技术似乎也拥有提供此类服务的潜力,以便农业利益相关者能够将昆虫样本运送到这些实验室,并获得关于感染率的快速、可靠和经济有效的数据。遥感数据是在与先前研究类似的环境条件下从单个成年甜菜叶蝉样本中获取的。成体样本的年龄、性别和交配状态未知,目的是模拟成体甜菜叶蝉在田间采样时遇到的变异。使用安...
发布时间: 2020 - 07 - 10
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高效的N肥使用产出需要平衡最小的环境污染和最大的产量,N素使用效率是目前精准农业中重要问题之一。于2017年6月,应用无人机高光谱成像系统对八种不同氮处理的冬小麦进行了高光谱图像采集。高光谱成像仪采用美国RESONON公司的Pika-L,波段范围400-1000nm,系统集成了惯导测量系统(IMU)和稳定云台,可以获得较高精度的光谱分辨率和空间分辨率的数据。同时在地面采集并获得冬小麦的叶绿素含量(CHL)、叶面积(LAI),利用偏最小二乘法进行反演估算,(RLAI 2= 0.79, RMSELAI [m2m2] = 0.18, R2CHL = 0.77, RMSECHL [_g cm-2] = 7.02),并采用多元线性回归模型进行了产量估测(R2产量=0.88,RMSEfield[dt ha-1]=4.18)。利用该模型,可以对高光谱图像进行像素水平的预测。结果表明,在一定施氮量以上,进一步施肥不一定会继续导致产量增加,为高光谱精准农业研究提供了一定了理论支持。1 实验设计试验田位于德国西北部的奥斯纳布吕克大学,包括8个处理,6个施氮水平。氮肥水平选择在0到150 kg ha-1,如图所示,不同颜色代表了不同的处理。图1研究区域2 数据处理高光谱传感器采用美国RESONON公司的PikaL,无人机系统采用大疆无...
发布时间: 2020 - 07 - 10
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【背景】:高光谱成像技术可以快速且无损的测量食物品质。该研究调查了高光谱成像在400-1000 nm波段范围预测柑橘果实内部品质属性例如总可溶性固形物(TSS),pH,可滴定酸度(TA)和成熟度指数(TSS/TA);以及外部品质属性,例如颜色成分(L*,a*, b*)和颜色指数(CI)的可行性。【方法】:从亚马逊州(秘鲁)收集柑橘样品(甜橙,瓦伦西亚品种),共80个无不良特征(如物理破坏,病害以及污染成分)的样品。样品随机分为两组,75%为“校正集”,其余为“预测集”,用于模型的外部验证。利用Resonon Pika XC高光谱成像系统(400-1000 nm)扫描柑橘并采集图像。利用偏最小二乘法建立预测品质属性的完整模型。利用回归系数确定最优波段,通过多元线性回归建立简化模型。预测的确定系数(R2p)以及预测的标准误差(SEP)用来衡量模型的性能。【结果】:内部品质属性的完整模型性能较低(R2p ,SEP 50%)。外部品质属性的完整模型性能较高(L*:R2p = 0.898,SEP = 19%;a*:R2p = 0.952,SEP = 13%;b*:R2p = 0.922,SEP = 20%;CI:R2p = 0.972,SEP = 12%)。简化模型与外部品质属性性能相似。柑橘图像和光谱处理的主要步骤:(a)确认感兴趣区域;(b)原始平均反射光谱...
发布时间: 2020 - 07 - 10
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摘要:针对推扫式成像光谱仪获取的狭带影像需要经过几何校正才能拼接形成空间二维影像的问题,提出了基于ENVI二次开发的高光谱推扫图像拼接技术。基于单应映射建立光谱仪倾斜状态下与正射状态下图像上的二维点之间的关系,校正由姿态变化引起的图像畸变,结合GPS数据修正因飞行速度变化引起的狭带重叠将校正后的狭带影像拼接起来。在ENVI二次开发平台上进行技术集成,实现了Resonon推扫高光谱狭带影像的自动校正拼接。对河北保定郊区高光谱影像的校正拼接实验证明,该方法与光谱仪自带拼接软件校正结果接近经纬度坐标差均在1m以内,均方根误差约为0.7389,能够满足一般高光谱遥感应用中的地理精度要求。研究目的:根据单应映射原理,建立光谱仪倾斜和正射状态下像点的映射关系,利用GPS/INS组合导航数据校正狭带影像中的畸变,拼接成一幅完整的影像,并在ENVI二次开发平台上实现推扫狭带影像的自动校正和拼接。推扫成像畸变原因:推扫式成像是利用飞行平台的向前运动,借助于与飞行方向垂直的扫描线记录而构成二维图像。推扫型成像光谱仪通常采用一个垂直于运动方向的面阵CCD来感应地面响应,在飞行平台向前运动中完成二维空间扫描,平行于平台运动方向,通过光栅和棱镜分光完成光谱维扫描,因此,CCD上一个点对应一个谱段,一条线对应一个谱面。CCD探测器每次成像是空间一条线上的光谱信息。为了获得空间二维图像,再通过机械推扫,完成整个...
发布时间: 2020 - 07 - 09
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在大豆的种植中,对杂草的管理有利于作物产量最大化。研究发现麦草畏可有效防除数种一年生和多年生的阔叶杂草。然而,麦草畏喷雾偏离目标漂移或蒸气漂移会严重危害易感作物,包括麦草畏不耐受性作物。因此评估麦草畏漂移对农作物的损害对于有效控制杂草具有重要的意义。目前,作物损害主要是通过评估生理和生化变化(叶面积,叶色,植物高度,产量等)来确定的。但是,这些评估需要耗费大量的劳动力。对于大尺度农田的评估,则需要更快速且经济高效的方法。高光谱成像(HSI)可以快速扫描植物样品且能获得图像中每个像素的完整反射光谱,已用于植物生理和生化特性的鉴定以及有毒金属,盐和病虫害引起的植物胁迫的检测。同时结合许多机器学习(ML)算法,例如贝叶斯决策,最大似然分类,K均值聚类,随机森林,支持向量机和人工神经网络可以检测,监测和量化作物损害。在这篇文章中,科学家们利用Resonon Pika Ⅱ VNIR高光谱成像系统进行了相关的研究,旨在:(1)了解不同麦草畏喷雾比率下生理参数,产量和相应光谱响应的变化;(2)确定适当的光谱特征,以评估麦草畏比率对植物的影响;(3)基于高光谱成像,使用机器学习算法建立模型,评估麦草畏比率。 1 研究区域田间试验于美国密西根州斯通维尔市农作物生产系统研究农场的美国农业部农业研究处4.5公顷的区域内进行。试验场布设如图1所示。大豆于2014年5月7日播种。2014年3月下旬...
发布时间: 2020 - 07 - 09
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Hyperspectral imaging for presumptive identification of bacterial colonies on solid chromogenic culture mediaauthor:Mathilde Guillemota,Rony Midahuena, Delphine Archenyb,Corine Fulchironb,Regis Montvernaya,Guillaume Perrina, Denis F. Leroux*a  aTechnology Research Department, Innovation Unit,bioMérieux SA, Marcy l’Etoile, France; bR&D  Microbiology,bioMérieux SA, La Balme les Grottes,FranceBioMérieux致力于研究自动化微生物学实验室,以降低成本 (更少的人力和耗材), 提升性能 (提升灵敏度,机器算法),并通过优化临床实验室工作流,获得可追溯性。在这项研究中, 我们评估了采用高光谱成像技术(HIS)代替人类视觉观测微生物培养解读的可能性。在显色...
发布时间: 2020 - 07 - 09
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本文旨在利用高光谱数据建立一个准确、可解释的植物病害识别模型。由真菌引起的大豆炭腐病是一种严重影响大豆产量的世界性病害。在383-1032 nm范围内,Resonon高光谱成像仪在240个不同的波长处捕获高光谱图像。针对大豆炭腐病,科学家建立了3D卷积分网络模型,模型分类精度为95.73%,并利用可视化显著图检验训练模型、敏感像素位置以及分类的特征敏感波段,发现:敏感特征波段为733 nm,这和常用的鉴别植物健康程度的特征波段范围(700-1000nm)是一致的。【试验方法】感染炭腐病的大豆:分别在第3、6、9、12和15天采集健康的和受感染的大豆茎秆样品,在测量病害程度之前,实时采集健康的和收到感染的茎秆的高光谱图像。测量仪器:美国Resonon高光谱成像仪,型号:Pika XC (包含安装支架、移动平台、操作软件和2个70 w卤素灯)。Pika XC性能:光谱通道数:240;波段范围400-1000 nm;分辨率:2.5 nm。(a)室内高光谱成像系统(b)不同光谱波段的大豆茎秆样品高光谱图像 (c)大豆茎秆内外部RGB图像病害程度比较3D-CNN模型由两个连接的卷积分模型组成,其中,一个小的构架用于防止训练模型过饱和。2个图层(3*3mm空间维度,16个波段的光谱维度)作为第一个卷积分分层,4个3*3*16的图层作为第二个卷积分层,修正线性输入模型作为输出层。【结果分析】1....
发布时间: 2020 - 07 - 09
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美国宇航局研究发现气候变暖减缓植物生长速度
发布时间: 2018 - 04 - 28
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