高光譜成像技術(shù)在山楂損傷和蟲害區(qū)域識別中的有效性

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，山楂常常遭受各種外部和內(nèi)部的損傷和蟲害，如凍害、日曬、風(fēng)吹、蟲蛀等。這些問題會嚴重影響山楂的品質(zhì)和產(chǎn)量，同時也給農(nóng)民帶來了巨大的經(jīng)濟損失。如何快速、準確地識別山楂的損傷和蟲害區(qū)域，是解決這個問題的關(guān)鍵。高光譜成像技術(shù)基于光譜分析原理，通過對不同波長光線的反射和吸收特征進行分析，識別出不同物體的特征，從而實現(xiàn)成像和識別。在山楂的檢測中，可以使用高光譜相機對山楂進行掃描，獲取不同波段的光譜信息。通過分析這些光譜信息，可以識別出山楂的損傷和蟲害區(qū)域，從而實現(xiàn)快速、高效的檢測和分析。高光譜成像技術(shù)具有高分辨率、高精度、非接觸性等優(yōu)點，可以有效地提高山楂生產(chǎn)的效率和質(zhì)量，減少損失和浪費。因此，在山楂生產(chǎn)中廣泛運用該技術(shù)，有助于提高山楂產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和競爭力。

常見的山楂損傷和蟲害狀況及高光譜成像技術(shù)的幫助

山楂的常見損傷和蟲害狀況包括凍害、雹害、日曬燙傷、干旱、風(fēng)吹、蟲害、疾病等。這些問題在傳統(tǒng)的監(jiān)測方法下往往難以得到準確識別和定位。

而在高光譜成像技術(shù)的幫助下，可以通過光學(xué)傳感器獲取山楂不同波長的光譜數(shù)據(jù)，并對其進行分析，從而對這些問題進行檢測和診斷。例如，對于山楂的疾病和蟲害檢測，可以通過捕捉不同波長的光譜特征來識別問題區(qū)域，從而實現(xiàn)高效、準確的診斷。

高光譜成像技術(shù)識別山楂的常見損傷和蟲害狀況的技術(shù)優(yōu)點

高光譜成像技術(shù)可以通過對山楂表面反射的光譜特征進行捕捉和分析，提供離散光譜數(shù)據(jù)的圖像，從而實現(xiàn)對山楂損傷和蟲害區(qū)域的識別和分析。這種技術(shù)具有以下幾個優(yōu)點：

1. 光譜分辨率高。數(shù)百個波段的光譜數(shù)據(jù)能夠提供更加詳細的信息，從而實現(xiàn)更加精細的識別和分析。

2. 能夠?qū)嶋H情況進行實時監(jiān)測。利用無人機和地面高光譜成像儀，可以直接掃描山楂，實現(xiàn)快速、便捷的監(jiān)測和識別。

3. 能夠捕捉各種損傷和蟲害的特征。高光譜成像技術(shù)能夠捕捉山楂不同波長和不同區(qū)域的光譜特征，從而實現(xiàn)對各種損傷和蟲害的準確識別。

高光譜成像技術(shù)原理和工作流程簡介

高光譜成像技術(shù)充分利用了物體在不同波長光下的反射率，通過光學(xué)傳感器獲取物體不同波長的光譜數(shù)據(jù)，并對其進行分析和處理，實現(xiàn)對物體特征的識別和分類。
該技術(shù)的工作流程主要包括以下步驟：采集光譜數(shù)據(jù)、對光譜數(shù)據(jù)進行處理和分析、建立光譜庫、對新樣本進行分類和檢測。

鑒別內(nèi)部損傷和外部蟲害狀況所需注意的問題

高光譜成像技術(shù)在檢測山楂損傷和蟲害時，需要注意研究對象的內(nèi)部和外部特征。具體來說，對于內(nèi)部損傷，需要選用波長可穿透的光譜數(shù)據(jù)進行檢測；對于外部蟲害狀況，則需要選擇能夠反射蟲害特征的光譜數(shù)據(jù)進行檢測。

高光譜成像技術(shù)快速識別山楂的損傷和蟲害區(qū)域應(yīng)用案例

本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機，可采用賽斯拜克技術(shù)有限公司產(chǎn)品SP130M進行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

山楂具有很高的營養(yǎng)和保健價值。既可以深加工成果粉和果飲等產(chǎn)品；又對高脂血癥和心腦血管系統(tǒng)有重要的藥用價值。然而損傷和蟲害的存在嚴重影響了山楂的產(chǎn)量和品質(zhì)，損傷是指采摘或運輸過程中受到撞擊或擠壓而引起的，此區(qū)域在儲存期間后會受到病菌的侵害，最終導(dǎo)致果實腐爛等；蟲害由桃小食心蟲等引起，其幼蟲蛀入果實后，形成針孔大小的入果孔，果里面有微量水珠狀膠，幼蟲在果內(nèi)串食，果內(nèi)充滿糞便，所以有必要對損傷和蟲害缺陷樣本進行研究。

在實際生產(chǎn)過程中，利用人工將損傷和蟲害的樣本剔除，不僅耗時且效率低下，因此迫切需要一種能夠快速、準確識別出山楂損傷和蟲害的方法。高光譜成像技術(shù)是一種光譜和圖像的融合技術(shù)，具有分辨率高、波段多等特點，近年來其在水果檢測方面應(yīng)用廣泛。

基于高光譜成像技術(shù)從定性分析和特征識別兩個角度，對山楂的損傷和蟲害區(qū)域進行識別研究。主要研究結(jié)論：

（1）運用SNV-PLSR-LS-SVM方法對山楂的損傷、蟲害、完好、花萼和果梗五個區(qū)域的測試集光譜數(shù)據(jù)（共57個）識別效果最好，正確率為91.23%。

（2）采用PCA進行10條特征波段下單波段圖像的數(shù)據(jù)壓縮，然后分別采用"sobel"算子和區(qū)域生長算法"Region-grow"識別出山楂的邊緣與缺陷特征區(qū)域。特征識別得出單損傷、單蟲害和損傷及蟲害樣本的識別率為95.65%，86.67%和100%。

定性分析和特征識別兩者都達到識別山楂損傷和蟲害的目的。本研究可以為山楂在線檢測設(shè)備提供理論支持和依據(jù)。但對于花萼中存在蟲害，其樣本誤判率比較高的問題，以及果梗、花萼與山楂主體的不同，有必要繼續(xù)研究以完善對山楂損傷和蟲害的識別。

高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用前景和優(yōu)勢

高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用廣泛，可以用于監(jiān)測和識別不同作物的生長狀況，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低損失成本。該技術(shù)的主要優(yōu)勢包括：

1. 可以快速、高精度地實現(xiàn)作物狀態(tài)監(jiān)測。

2. 可以實現(xiàn)對不同作物的種類、品質(zhì)等客觀評價。

3. 可以快速識別損傷和蟲害區(qū)域，實現(xiàn)對產(chǎn)量、品質(zhì)的有效提升。

工業(yè)化生產(chǎn)中高光譜成像技術(shù)的實際應(yīng)用案例

高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用案例很多。例如，美國加州大學(xué)利用高光譜成像技術(shù)監(jiān)測了柑橘和草莓的生長狀況，實現(xiàn)了高精度的作物生長監(jiān)測；澳大利亞利用高光譜成像技術(shù)對葡萄的生長、成熟度、品質(zhì)等進行分析和評價，實現(xiàn)了葡萄生產(chǎn)的智能控制。