Аннотация: Это исследование посвящено перцу чили, выращиваемому в городе Цзуньи, провинция Гуйчжоу. Сбор полевых данных включал измерение значений SPAD листьев перца чили на пиковой стадии плодоношения и получение околоземных гиперспектральных данных, а также гиперспектральных данных БПЛА на низкой высоте. Извлекая спектральную отражательную способность листьев перца чили из гиперспектральных данных, предварительно обрабатывая данные и проводя корреляционный анализ, был разработан вегетационный индекс, сильно коррелирующий с содержанием хлорофилла в листьях перца чили.

 

Оценка содержания хлорофилла в листьях перца чили на основе гиперспектральных данных дистанционного зондирования

 

1 、 Введение

Состояние роста перца чили напрямую влияет на его качество и экономическую ценность, что делает необходимым мониторинг его роста в режиме реального времени. Этот мониторинг является предпосылкой для обеспечения научного выращивания перца чили. Хлорофилл, как основное вещество, участвующее в фотосинтезе, играет решающую роль в этом процессе, и его содержание может использоваться в качестве важного показателя здоровья растений.

Гиперспектральное дистанционное зондирование на основе БПЛА и околоземные гиперспектральные технологии предлагают уникальные преимущества в мониторинге роста сельскохозяйственных культур, классификации и других смежных областях. Эти технологии быстрые, эффективные, удобные и способны охватывать большие площади, что позволяет осуществлять непрерывный и динамический мониторинг растительности. Они имеют значительные перспективы в исследованиях, связанных с быстрым получением больших объемов фенотипических данных. Исследователи применили гиперспектральную технологию для получения параметров растительности, обеспечивающую быстрый и неразрушающий мониторинг растительности.

 

В этом исследовании в качестве предмета исследования был выбран перец чили, а полевые эксперименты проводились на основе различных сортов чили. Были измерены наземные гиперспектральные данные, гиперспектральные данные БПЛА и значения SPAD для листьев. Используя спектральные характеристики этих двух платформ, были разработаны оптимизированные спектральные параметры для выявления влияния и лежащих в основе взаимосвязей различных наборов данных на оценку содержания хлорофилла. Затем была создана регрессионная модель SPAD на основе алгоритмов машинного обучения, что привело к разработке модели оценки содержания хлорофилла, адаптированной для листьев перца чили в этой области исследования. Полученные результаты имеют научное значение и практическую ценность для научного выращивания перца чили в регионе Гуйчжоу.

2 、 Экспериментальные методы проектирования и анализа

2,1 Типичные спектральные характеристики наземного объекта

Область исследования расположена на демонстрационной базе Гуаньчжуан Научно-исследовательского института перца чили Академии сельскохозяйственных наук Гуйчжоу в Новом районе Синьпу, город Цзуньи, провинция Гуйчжоу (E104 ° 18 ′ 20 ″, N25 ° 19 ′ 44 ″, как показано на рисунке 2-1). Город Цзуньи, известный своими разнообразными сортами перца чили и высокой питательной ценностью, был удостоен звания "Всемирная столица чили" Всемирным альянсом чили.

Zunyi расположен в северной провинции Гуйчжоу, на северо-восточной окраине плато Юньнань-Гуйчжоу, примерно в 140 км к югу от столицы провинции Гуйян. Занимая общую площадь 30 762 квадратных километра, исследуемая территория характеризуется среднесубтропическим влажным муссонным климатом плато. В регионе наблюдаются разные сезоны с совпадающими периодами жарких и дождливых и имеет длительный безморозный период от 250 до 350 дней. Среднегодовая температура составляет 15,1 ° C, продолжительность солнечного света - от 23% до 29%, что обеспечивает обильное количество солнечного света. В этом районе также выпадает обильное количество осадков со среднегодовым количеством осадков от 900 до 1200 мм, от 800 до 1600 мм. Эти условия обеспечивают естественное преимущество для выращивания перца чили.

 

Рисунок 2-1 Карта расположения исследовательской зоны

2,2 Сбор гиперспектральных данных

2.2.1 наземный сбор невизуализирующих спектральных данных

Спектральные измерения проводились на листьях перца чили во время пиковой стадии плодоношения с помощью портативного полевого спектрометра. Измерения проводились при благоприятных погодных условиях с 10: 00 до 15: 00. Во избежание светового загрязнения персонал, проводивший измерения, носил одежду темного цвета.

Процесс измерения был следующим: Зонд спектрометра был ориентирован вниз и расположен примерно на 15-30 см выше полога растения. Каждые пять растений проводилась стандартная калибровка эталонной панели белого цвета. Для каждого растения было проведено пять измерений, и в качестве конечного коэффициента отражения использовалось среднее значение. Спектральный диапазон, измеренный в этом исследовании, составлял от 350 до 2500 нм, охватывая в общей сложности 2151 полосу. Из-за влияния полос поглощения воды на 1400 нм и 1900 нм, а также учитывая, что предыдущие исследования показали, что полосы отклика хлорофилла находятся в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах, это исследование было сосредоточено на спектральном диапазоне от 350 нм до 1300 нм для анализа хлорофилла с использованием гиперспектральных данных.

2.2.2 маловысотной визуализации гиперспектральных данных

Система гиперспектральной визуализации использовалась для сбора данных изображений области исследования утром 8 сентября 2021 года с 11: 00 до 12: 00. Погода была спокойной, без значительной облачности и достаточного количества солнечного света. Параметры камеры БПЛА устанавливались следующим образом: высота полета 100 метров и время экспозиции 10 мс.

 

2,3 Спектральная предварительная обработка

2.3.1 спектральное сглаживание

Из-за различий между спектральными полосами, собранными спектрометром, на процесс сбора данных может влиять спектральная информация, не связанная с образцом, что приводит к негладким спектральным кривым, широко известным как явление "всплеска". На этапе обработки данных для получения "стабильных" спектральных кривых и уменьшения "шума" в спектрах образца необходимо выполнить спектральную шумоподавление необработанных данных спектрального отражения. Общие методы спектральной шумоподавления включают сглаживание свертки, скользящее среднее, гауссовскую фильтрацию и медианную фильтрацию. В этом исследовании использовалось сглаживание свертки с обработкой данных с использованием соответствующего программного обеспечения.

3 、 Гиперспектральное исследование инверсии SPAD на основе БПЛА для перцев чили

3,1 Анализ спектральных характеристик навеса

Как показано на рисунке 3-1, общая тенденция спектрального отражения БПЛА указывает на то, что в коротковолновой области видимого света спектральное отражение листьев обычно низкое, с одним пиком и двумя впадинами. В длинноволновой области видимого света коэффициент отражения листьев резко увеличивается, а затем стабилизируется в длинноволновой и ближней инфракрасной областях. Для значений SPAD в диапазоне от 30 до 70 существенной разницы в спектральном отражении нет, а значения отражения, соответствующие значениям SPAD больше 70, значительно ниже, чем для других значений SPAD. В видимом спектре нет четкой связи между значениями SPAD и спектральным отражением; однако, когда длина волны превышает 730 нм, тенденция показывает, что чем выше содержание хлорофилла, тем ниже коэффициент отражения. Связь между спектрами БПЛА и околоземного пространства и значениями SPAD может быть описана как обратная корреляция: по мере увеличения значений SPAD соответствующая отражательная способность уменьшается.

 

Рисунок 3-1 Спектральная отражательная способность, соответствующая различным значениям SPAD (БПЛА)

На рисунке 3-2 (a) представлены статистические значения содержания хлорофилла для всех образцов листьев, а на рисунке 3-2 (b) эти образцы разделены на наборы моделирования и проверки. В статистике хлорофилла отмечены минимальное, максимальное, среднее и стандартное отклонение. Диапазон содержания хлорофилла в образцах тренировочного набора составляет от 32,9 до 73,9, а в наборе прогнозов - от 55,8 до 66,4. Среднее содержание хлорофилла в тренировочном наборе составляет 59,7 со стандартным отклонением 8,1, тогда как набор прогнозов имеет среднее содержание хлорофилла 61,2 и стандартное отклонение 3,2. Среднее содержание хлорофилла в проверочном наборе немного выше, чем в наборе моделирования, а диапазон его распределения уже.

 

Рисунок 3-2 Статистика содержания хлорофилла для листьев образцов

 

3,2 Предварительная обработка данных

После получения исходных инерциальных навигационных данных от спектрометра, установленного на БПЛА, данные необходимо обработать несколькими шагами, как показано на рисунке 3-3. Эти шаги включают сегментацию траектории полета, геометрическую коррекцию, радиометрическую коррекцию, географическую регистрацию, сшивание изображений и радиометрическую калибровку для получения данных о отражательной способности поверхности из данных куба.

 

Рисунок 3-3 Этапы предварительной обработки гиперспектральных данных БПЛА

Затем спектральная отражательная способность передискретизируется, и гиперспектральный диапазон обрабатываемого БПЛА составляет от 396 нм до 998 нм. Для усиления корреляции между спектральной отражательной способностью и содержанием хлорофилла и смягчения влияния окружающего шума и отражательной способности почвы на спектр перца чили применяется дальнейшая обработка.

3,3 Корреляционный анализ

3.3.1 анализ корреляции между Raw спектрами и значениями SPAD

С помощью программного обеспечения были рассчитаны и построены коэффициенты корреляции между гиперспектральными данными листьев перца чили и значениями SPAD. Корреляция между содержанием хлорофилла листьев и сырой спектральной отражательной способностью показана на рисунке 3-4.

 

Рисунок 3-4 Коэффициент корреляции между Raw спектрами и значениями SPAD

Как показано на рисунке 3-4, существует сильная корреляция между спектральной отражательной способностью листьев перца чили и содержанием хлорофилла в диапазоне видимого света, особенно в полосе зеленого света (480-510 нм) и полосе красного света (587-702 нм). Напротив, ближняя инфракрасная полоса (780-1000 нм) почти не показывает корреляции. Полоса 350-709 нм показывает весьма значительную положительную корреляцию (на уровне значимости 0,01), с самой сильной положительной корреляцией на 504 нм, где коэффициент корреляции составляет 0,58.

3.3.2 анализ корреляции между взаимными логарифмическими спектрами и значениями SPAD

 

Рисунок 3-5 Коэффициент корреляции между взаимными логарифмическими спектрами и значениями SPAD

Как видно на рисунке 3-5, взаимные логарифмические спектры демонстрируют очень значительную отрицательную корреляцию (на уровне значимости 0,01) в диапазоне 350-701 нм, причем самая сильная корреляция наблюдается на 423 нм, где коэффициент корреляции составляет -0,60.

3.3.3 анализ корреляции между мультипликативными спектрами коррекции рассеяния и значениями SPAD

На рисунке 3-6 показано, что в диапазоне 350-523 нм существует очень значительная отрицательная корреляция, причем самая сильная отрицательная корреляция наблюдается на 515 нм, где коэффициент корреляции составляет -0,52. В диапазоне 540-732 нм наблюдается положительная корреляция, причем самая сильная положительная корреляция наблюдается на 701 нм, где коэффициент корреляции составляет 0,65.

 

Рисунок 3-6 Коэффициент корреляции между спектрами коррекции мультипликативного рассеяния и значениями SPAD

3.3.3 анализ корреляции между удаленными континуумом спектрами и значениями SPAD

Корреляция между содержанием хлорофилла листьев и спектрами, удаленными из континуума, показана на рисунке 3-7. Как показано на рисунке 3-7, существует весьма значительная положительная корреляция в диапазоне 400-724 нм и весьма значительная отрицательная корреляция в диапазоне 812-827 нм. Самая сильная корреляция наблюдается на 691 нм с коэффициентом корреляции 0,601.

 

Рисунок 3-7 Коэффициент корреляции между удаленными спектрами континуума и значениями SPAD

 

4 、 Заключение

Чтобы добиться региональной инверсии содержания хлорофилла в листьях чили в зоне исследования, в этой статье основное внимание уделялось перцам чили в зоне исследования. Используя низковысотное гиперспектральное дистанционное зондирование и технологию околоземного гиперспектрального зондирования, в исследовании использовались гиперспектральные данные БПЛА для инверсии содержания хлорофилла в перцах чили. Благодаря применению спектрального анализа, математической статистики и других технических методов в сочетании с данными синхронного полевого отбора проб был проведен комплексный анализ. В исследовании были выявлены характерные полосы и спектральные индексы растительности, связанные с физиологическими параметрами чили, что привело к разработке высокообобщаемой и точной инверсионной модели SPAD. Результаты исследования обеспечивают теоретическую основу и региональный ориентир для мониторинга в режиме реального времени и точного управления физиологическими параметрами при выращивании чили в горах.

Рекомендуемый продукт:

Полевой спектрометр iSpecField-HH / NIR / WNIR

Полевой спектрометр - это новейший флагманский продукт LiSen Optics, специально разработанный для полевых измерений дистанционного зондирования, почвенной среды и геологической разведки полезных ископаемых. Он отличается уникальным дизайном оптического пути и технологией калибровки шума, позволяющей в режиме реального времени автоматическую калибровку темного тока. Используя фиксированную голографическую решетку для разового разделения света, он обеспечивает быстрые скорости тестирования с минимальным временем интеграции до 20 мкс. Спектрометр очень гибкий и портативный, обеспечивает быстрое спектральное тестирование и точные спектральные данные. Он широко используется в дистанционных измерениях, мониторинге сельскохозяйственных культур, исследованиях в лесном хозяйстве, океанографических исследованиях и разведке полезных ископаемых.