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通過(guò)高光譜成像利用機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估麥草畏對(duì)麥草畏不耐受性大豆的農(nóng)作物損害

日期: 2020-07-09
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在大豆的種植中,對(duì)雜草的管理有利于作物產(chǎn)量最大化。研究發(fā)現(xiàn)麥草畏可有效防除數(shù)種一年生和多年生的闊葉雜草。然而,麥草畏噴霧偏離目標(biāo)漂移或蒸氣漂移會(huì)嚴(yán)重危害易感作物,包括麥草畏不耐受性作物。因此評(píng)估麥草畏漂移對(duì)農(nóng)作物的損害對(duì)于有效控制雜草具有重要的意義。目前,作物損害主要是通過(guò)評(píng)估生理和生化變化(葉面積,葉色,植物高度,產(chǎn)量等)來(lái)確定的。但是,這些評(píng)估需要耗費(fèi)大量的勞動(dòng)力。對(duì)于大尺度農(nóng)田的評(píng)估,則需要更快速且經(jīng)濟(jì)高效的方法。高光譜成像(HSI)可以快速掃描植物樣品且能獲得圖像中每個(gè)像素的完整反射光譜,已用于植物生理和生化特性的鑒定以及有毒金屬,鹽和病蟲害引起的植物脅迫的檢測(cè)。同時(shí)結(jié)合許多機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)算法,例如貝葉斯決策,最大似然分類,K均值聚類,隨機(jī)森林,支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以檢測(cè),監(jiān)測(cè)和量化作物損害。

在這篇文章中,科學(xué)家們利用Resonon Pika Ⅱ VNIR高光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行了相關(guān)的研究,旨在:

1)了解不同麥草畏噴霧比率下生理參數(shù),產(chǎn)量和相應(yīng)光譜響應(yīng)的變化;

(2)確定適當(dāng)?shù)墓庾V特征,以評(píng)估麥草畏比率對(duì)植物的影響;

3)基于高光譜成像,使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立模型,評(píng)估麥草畏比率。

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1 研究區(qū)域

田間試驗(yàn)于美國(guó)密西根州斯通維爾市農(nóng)作物生產(chǎn)系統(tǒng)研究農(nóng)場(chǎng)的美國(guó)農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究處4.5公頃的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行。試驗(yàn)場(chǎng)布設(shè)如圖1所示。大豆于2014年5月7日播種。2014年3月下旬,在實(shí)驗(yàn)區(qū)域的周圍種植了玉米用于建立緩沖區(qū),最大程度地減少麥草畏向/從鄰近田間的噴灑漂移。

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2?結(jié)果

2.1 麥草畏引起的光譜響應(yīng)和生理變化

比較不同麥草畏比率下大豆的平均光譜時(shí),1WAT和3WAT的結(jié)果中都可以清楚地觀察到有序變化模式(圖5(A,B))。隨著麥草畏比率的增加,綠色植被的一些典型光譜特征,如綠色峰值,紅色山谷和紅色邊緣逐漸變得模糊。與未處理的對(duì)照樣品相比,1WAT和3WAT上的光譜比曲線提供了清晰的光譜變化圖,在480-510 nm和640-690 nm處有兩個(gè)峰,在730 nm以上光譜比較低且變化平穩(wěn)(圖5(C,D ))。此外,可以看出,0.2X麥草畏比率是一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),接受較低劑量的植物將恢復(fù),而接受較高劑量(包括0.2X)的植物將變得衰弱。在1WAT時(shí)可以觀察到0.05–0.1X樣品與0.2–1.0X樣品之間的光譜差異(圖5(A)),而在3WAT時(shí)則更加清晰(圖5(B))。

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2.2 區(qū)分可恢復(fù)和不可恢復(fù)的情況

0.05–0.1X樣品和0.2–1.0X樣品之間的JM距離和t檢驗(yàn)的P值曲線(圖6(A,B))顯示了波段對(duì)麥草畏處理后大豆植株可恢復(fù)性的敏感性。圖6(C)顯示了基于1WAT和3WAT合并數(shù)據(jù)的JM距離。從中確定了三個(gè)最佳敏感波段,分別位于495、679和752 nm處,它們對(duì)應(yīng)于JM距離曲線的光譜峰值。這些光譜值用于開(kāi)發(fā)可恢復(fù)性指數(shù)。1和3WAT三個(gè)波段的t檢驗(yàn)結(jié)果證實(shí),0.05–0.1X樣本和0.2–1.0X樣本在統(tǒng)計(jì)學(xué)上具有顯著性差異。如圖6(C)所示,麥草畏處理的樣品在495和679 nm處的反射率趨于明顯增加,而在752nm處則降低。如圖7所示,HDRI(除草劑破壞比指數(shù))的臨界值為2.89(1WAT)和2.58(3WAT),HDNI(除草劑破壞歸一化指數(shù))的臨界值為2.15(1WAT)和2.82(3WAT)。根據(jù)驗(yàn)證樣本,HDRI的可恢復(fù)和不可恢復(fù)樣品的OA達(dá)到0.91(1WAT)和0.95(3WAT),而HDNI分別達(dá)到0.92(1WAT)和0.97(3WAT)。因此通過(guò)HIS分析可以將大豆植物的可恢復(fù)性和不可恢復(fù)性區(qū)分開(kāi)。

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2.3 通過(guò)光譜特征量化麥草畏比率


圖8(A)顯示了可恢復(fù)情況下,基于1和3WAT合并數(shù)據(jù)的0.05X樣本和0.1X樣本之間的JM距離和t檢驗(yàn)的P值。在JM距離曲線的峰值處識(shí)別出三個(gè)敏感波段,分別位于409、516、684 nm處。波段的P<0.01,這樣可以確保差異的統(tǒng)計(jì)顯著性。對(duì)敏感性光譜特征進(jìn)行以R2≤0.8為標(biāo)準(zhǔn)的互相關(guān)檢查,共保留了八個(gè)敏感性光譜特征作為模型的輸入變量:409和684nm,b,r,WID550-750,GI,TCARI和PSRI。

圖8(B)顯示了不可恢復(fù)情況下,Spearman相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值|R|以及相關(guān)分析的P值。在|R|曲線的峰值處確定了403、540和719 nm處的三個(gè)敏感波段。波段的P<0.01,確保了波段選擇的有效性。同樣地,根據(jù)敏感性分析和互相關(guān)檢查,保留了七個(gè)敏感性光譜特征:403,719 nm,SDb,DEP550-750,WID550-750,PRI,MCARI。

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基于可恢復(fù)和不可恢復(fù)情況下選擇的SFs,使用NB,GA-SVM和1WAT和3WAT上的RF建立了分類模型。除了僅基于SFs的模型外,還建立了同時(shí)包含SFs和植物Ht的綜合模型。表2總結(jié)了兩種模型在不同算法和特征組合下的OA和Kappa系數(shù)??苫謴?fù)情況模型的準(zhǔn)確性顯著高于不可恢復(fù)情況模型的準(zhǔn)確性。與僅由SFs驅(qū)動(dòng)的模型(以下稱為SFs模型)相比,由SFs和Ht驅(qū)動(dòng)的模型(以下稱為SFs+Ht模型)顯示出更高的準(zhǔn)確性。?對(duì)于這三種算法,NB或RF在不同變量組合下顯示出最高的準(zhǔn)確性。

對(duì)于與可恢復(fù)情況相對(duì)應(yīng)的模型,SFs模型的OA和Kappa系數(shù)在1WAT時(shí)范圍分別為0.69–0.75和0.38–0.50,在3WAT時(shí)分別為0.56–0.69和0.13–0.38。SFs+Ht模型顯示出更高的準(zhǔn)確性,因?yàn)樵?WAT時(shí)OA和Kappa分別為0.88–0.94和0.75–0.88,且在3WAT時(shí)三種算法均達(dá)到0.94(OA)和0.88(Kappa)。除了在1WAT時(shí)的SFs模型(NB算法準(zhǔn)確性最高),其余均表現(xiàn)為RF優(yōu)于其他兩種算法。

對(duì)于與不可恢復(fù)情況相對(duì)應(yīng)的模型,在1WAT時(shí),SFs模型中OA和Kappa值從最高值分別降低到0.53和0.38,而在3WAT時(shí),僅降低到0.38和0.17。SFs+Ht模型產(chǎn)生相對(duì)較高的準(zhǔn)確性,在1WAT時(shí),OA和Kappa值最高分別達(dá)到0.63和0.46,在3WAT時(shí)分別達(dá)到0.69和0.58。

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3?結(jié)論

(1)HIS可以清楚地捕捉到麥草畏噴霧造成的大豆傷害的光譜響應(yīng);

(2)通過(guò)除草劑可恢復(fù)性光譜指數(shù)—除草劑破壞比指數(shù)(HDRI)和除草劑破壞歸一化指數(shù)(HDNI)可以準(zhǔn)確地區(qū)分噴灑除草劑引起的可恢復(fù)和不可恢復(fù)的損害,總體準(zhǔn)確度(OA)高于90%;

(3)使用最佳光譜特征集,可以確定可恢復(fù)和不可恢復(fù)情況下的麥草畏噴霧比率。在可恢復(fù)的情況下,光譜特征加上植物高度可以產(chǎn)生相對(duì)較高的精度(OA=94%)。


高光譜成像系統(tǒng)在評(píng)估農(nóng)作物損害上的應(yīng)用.pdf


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