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植物病害的高光譜圖像解譯識別:3D-CNN與顯著圖模型

日期: 2018-10-09
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本文旨在利用高光譜數(shù)據(jù)建立一個(gè)準(zhǔn)確、可解釋的植物病害識別模型。由真菌引起的大豆炭腐病是一種嚴(yán)重影響大豆產(chǎn)量的世界性病害。在383-1032 nm范圍內(nèi),Resonon高光譜成像儀在240個(gè)不同的波長處捕獲高光譜圖像。針對大豆炭腐病,科學(xué)家建立了3D卷積分網(wǎng)絡(luò)模型,模型分類精度為95.73%,并利用可視化顯著圖檢驗(yàn)訓(xùn)練模型、敏感像素位置以及分類的特征敏感波段,發(fā)現(xiàn):敏感特征波段為733 nm,這和常用的鑒別植物健康程度的特征波段范圍(700-1000nm)是一致的。

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實(shí)驗(yàn):

感染炭腐病的大豆:分別在第3、6、9、12和15天采集健康的和受感染的大豆莖稈樣品,在測量病害程度之前,實(shí)時(shí)采集健康的和收到感染的莖稈的高光譜圖像。

測量儀器:美國Resonon高光譜成像儀,型號:Pika XC

(包含安裝支架、移動平臺、操作軟件和2個(gè)70w鹵素?zé)簦?/span>

Pika XC性能:

光譜通道數(shù):240,波段范圍,400-1000 nm,分辨率:2.5 nm。

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平臺系統(tǒng)如下圖(a)所示:

植物病害的高光譜圖像解譯識別:3D-CNN與顯著圖模型

(a)??? 室內(nèi)高光譜成像系統(tǒng)

(b)??? 不同光譜波段的大豆莖稈樣品高光譜圖像

(c)???? 大豆莖稈的內(nèi)部和外部RGB圖像的病害程度比較

3D-CNN模型由兩個(gè)連接的卷積分模型組成,其中,一個(gè)小的構(gòu)架用于防止訓(xùn)練模型過飽和。2個(gè)圖層(3*3mm空間維度,16個(gè)波段的光譜維度)作為第一個(gè)卷積分分層,4個(gè)3*3*16的圖層作為第二個(gè)卷積分層,修正線性輸入模型作為輸出層。

植物病害的高光譜圖像解譯識別:3D-CNN與顯著圖模型?

結(jié)果分析:

1.??? 539個(gè)測試圖像用于3d-cnn模型的精度評估。

如表1所示:模型分類準(zhǔn)確為95.73%,0.92的分類精度也體現(xiàn)了不同病害階段的普適性。

植物病害的高光譜圖像解譯識別:3D-CNN與顯著圖模型

2.??? 可視化顯著圖評價(jià)

植物病害的高光譜圖像解譯識別:3D-CNN與顯著圖模型

我們可視化了用顯著圖分類出來的部分圖像, 最大分類得分的輸入圖像用于判別敏感像素位置。圖三為感染病害和健康圖像的顯著圖。每個(gè)像素的級別大小用于評價(jià)其在分類過程中的重要性。受感染莖稈圖像的顯著圖比圖像中嚴(yán)重感染區(qū)域(紅棕色)對應(yīng)的位置具有更高的數(shù)值。這表明,嚴(yán)重感染的圖像區(qū)域包含最敏感的像素位置,可以預(yù)測受感染分?jǐn)?shù)。無論是健康圖像還是感染圖像,顯著圖高值都集中在莖的中部區(qū)域。

植物病害的高光譜圖像解譯識別:3D-CNN與顯著圖模型

測試圖像的直方圖數(shù)據(jù),代表了每個(gè)波長最大顯著圖的圖像像元百分比C*=130(733 nm)

1.??? 在測試數(shù)據(jù)中,近紅外區(qū)的波長733 nm (C*=130)是所有波長中最敏感的;

2.??? 在703 ~ 744 nm的光譜范圍內(nèi),15個(gè)波長在測試圖像的像素位置中占33%,是梯度值的最大值;

3.??? 受感染樣本的可見光譜波長(400-700 nm)比健康樣本更敏感。

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結(jié)論

數(shù)據(jù)結(jié)果證明了3D-CDD模型可以有效地學(xué)習(xí)高維的高光譜數(shù)據(jù),應(yīng)用于大豆炭腐病鑒別領(lǐng)域。從生理學(xué)機(jī)理角度,可視化顯著圖解釋了高光譜特征波段在分類中的重要性,使模型更具有說服力。因此,我們對于該模型更加自信,在未來,基于魯棒可解釋機(jī)制的波段選擇將有助于高光譜數(shù)據(jù)的降維,也將有助于設(shè)計(jì)高通量表型的多光譜攝成像系統(tǒng)。


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植物病害的高光譜圖像解譯識別:3D-CNN與顯著圖模型

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