CN110555395A - 一种油菜冠层氮素含量等级分类评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种油菜冠层氮素含量等级分类评估方法，属于智能农业技术领域，包括：获取不同氮素梯度的油菜植株在不同角度下的高光谱图像样本，并对所有高光谱图像进行氮素梯度标记；对获取的高光谱图像样本进行光谱校正，将校正后的高光谱图像样本进行分割，生成作物冠层的高光谱数据并保存为.mat格式；将得到的高光谱数据进行随机选取，对多次进行随机选取的区域光谱求取平均光谱，生成数据集，输入SAE神经网络进行训练；经SAE神经网络训练后得到的最佳特征单元形成基于不同氮素梯度的油菜冠层预测数据集，构建预测模型；根据预测模型完成特征与氮素梯度的类别判定，完成对该特征代表的植株冠层氮素含量的评价。
Description
技术领域
本发明涉及智能农业技术领域，具体地说，涉及一种油菜冠层氮素含量等级分类评估方法。
背景技术
氮是蛋白质、叶绿素及某些维生素及细胞内酶的重要组成，缺氮均影响上述物质的形成，不仅营养生长差，而且构成产量的三个生殖生长因素也差。在没有其他的限制因子时，供氮充足能使油菜植株生长高大，开花繁茂，从而形成更多的角果，由于角果本身也是进行光合作用生成种子干物质的场所，所以氮素供应和产量之间的联系是显而易见的。
随着波谱技术在智能农业中的广泛应用，基于波谱技术支撑的作物含氮量及多项生理分成的表型信息获取已经成为实现智能农业数据采集的有效手段。如何通过油菜冠层高光谱成像技术实现无损、快速的级别判定面临着高光谱数据维度诅咒和常规方法效果欠佳的窘境。
近年来，业界开发了各种传感器和设备用于主粮作物的氮素快速和无损评估，其中，基于高光谱成像技术的氮素监测与评估技术得到广泛应用。高光谱成像为被测样本的每个像素提供了数百个连续的波段反射信号，为作物氮素含量评价及其他生理指标的评价提供了丰富的数据信息，但数据本身的高维度与高分辨率对数据分析与处理意味着维度灾难，数据挖掘算法效率受到了很大制约，如何在数据降维的同时对数据专业特征进行有效提取是农业大数据研究和应用的难题之一。
近年来，深度学习算法已被提出用于大规模数据处理，在诸多不同的分类和回归任务中显著提升了数据分析精度，是面向大数据研究与应用的热点技术。其中，自动编码器(SAEs)通常被用于数据降维或为其他分类/聚类方法生成原始数据，与传统技术如PCA相比，SAEs表现出相对的优势，因此基于该算法思想的数据压缩与特征提取为解决智慧农业大数据处理的新方法。
发明内容
本发明的目的为提供一种油菜冠层氮素含量等级分类评估方法，可实现对作物冠层高光谱图像的降维和有效特征提取，并根据特征对油菜冠层氮含量等级进行快速评估。
为了实现上述目的，本发明提供的油菜冠层氮素含量等级分类评估方法，包括以下步骤：
1)获取不同氮素梯度的油菜植株在不同角度下的高光谱图像样本，并对所有高光谱图像进行氮素梯度标记；
2)对获取的高光谱图像样本进行光谱校正，将校正后的高光谱图像样本进行分割，生成作物冠层的高光谱数据并保存为.mat格式；
3)将步骤2)中得到的高光谱数据进行随机选取，对多次进行随机选取的区域光谱求取平均光谱，生成数据集，输入SAE神经网络进行训练，输出最佳特征单位下的油菜冠层的光谱特征，用于对所成像植株冠层氮素含量的评价依据；
4)将按以上步骤对待评价数据进行处理后，经SAE神经网络训练后得到的最佳特征单元形成基于不同氮素梯度的油菜冠层预测数据集，选用CART分类算法为基于波谱特征的油菜氮素水平构建出预测模型；
5)基于上述预测模型，对待测的油菜冠层高光谱数据进行步骤2)和步骤3)的处理，并根据预测模型完成特征与氮素梯度的类别判定，完成对该特征代表的植株冠层氮素含量的评价。
上述技术方案中，通过采集多个成像角度的油菜冠层高光谱图像，探索角度对油菜冠层氮含量等级进行快速评估的敏感性。同时通过训练深度学习网络得到神经网络模型，利用神经网络模型得到油菜植株在最佳角度下的光谱图像的光谱特征，从而得到氮素含量等级评估结果。大大提高了评估效率。
作为优选，步骤1)中，选择0°，15°，25°的角度下采集油菜植株冠层高光谱图像。在实际应用情境下通常选定25度为高光谱成像角度，有利于自编码神经网络抓取氮素相关的图谱特征。
作为优选，步骤2)中，使用标准白板和暗噪声的对生成的高光谱图像根据以下等式进行光谱校正：
其中，IC是校正的高光谱图像，Io是收集的原始高光谱图像，B是暗电流图像，W是由标准白板拍得的白色图像，W代表卤素灯下稳定的高反射率标准。
作为优选，SAE神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层中，具有1×N维谱的训练谱，输入S定义为集合S＝{s(1)，s(2)，s(3)，…，s(n)}，其中n＝1，2，3，…N，隐藏层包含编码过程和解码过程，第一编码层将输入数据s(n)编码为下一个编码层，结果为e(s)，该编码过程计算如下式：
e(s)＝Relu(ws+be)
其中，ws是编码权重矩阵的情况下，be是用于所有编码处理的编码偏差矢量，直到最终编码过程产生输入的提取特征，Relu是激活函数；将此函数应用于所有用于激活的编码和解码计算过程，该编码特征被解码为下式：
d(s)＝Relu(wde(s)+bd)
其中，wd是解码权重矩阵，bd是解码偏差矢量。
作为优选，步骤3)中，对高光谱数据进行随机选取时，选择以4*4像素随机区域进行选取的平均光谱作为一个样本，为了避免评价模型出现过拟合，可根据步骤1)中得到的高光谱图像总数，分别就每个图像经过步骤2)处理后，依据步骤3)的方法多次进行随机选取并就所选区域光谱求取平均光谱，生成不低于4000个光谱样本作为数据集。
作为优选，步骤3)中，将样本作为1×120的矢量，然后将该矢量输入到SAE神经网络，经过200次的训练，最终编码为1×100，1×80，1×60，1×40，1×20和1×5的不同特征单元。
作为优选，步骤3)中，选定1×100的特征单元数量用于作物冠层氮素水平评价标准。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明的油菜冠层氮素含量等级分类评估方法一方面基于深度学习方法对不同角度下探索油菜冠层氮素含量分级进行的实验及数据分析，另一方面得出了基于三种高光谱成像角度下的最佳成像角度。得到最佳成像角度后直接在该角度下对待测植株的光谱图像进行采集，使得评估效率大大提高。
附图说明
图1为本发明实施例的高光谱成像系统；
图2为本发明实施例的高光谱成像角度调整器；
图3为本发明实施例的高光谱图像预处理流程图；
图4为本发明实施例的SAE神经网络的结构示意图；
图5为本发明实施例中分别从5到100个单位的相同光谱数据中提取的不同数据特征，(a)(b)(c)(d)(e)(f)分别对应于特征单元从波长中提取的不同信号；
图6为本发明实施例中四种分类算法对不同数目特征的分类评价结果示意图；
图7为本发明实施例中3个摄像机角度数据下不同特征单元的四种模型的分类结果示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合实施例及其附图对本发明作进一步说明。
实施例
本实施例的油菜冠层氮素含量等级分类评估方法，基于可调整成像角度的高光谱成像装置实现，一方面基于深度学习方法对不同角度下探索油菜冠层氮素含量分级进行的实验及数据分析，另一方面得出了基于三种高光谱成像角度下的最佳成像角度。
参见图1，可调整成像角度的高光谱成像装置由sCMOS相机，成像光谱仪，高分辨率镜头，两个150W卤钨灯和一个由步进电机操作的传送带组装而成，采用线扫描成像，还设有成像角度调整器，参见图2，该成像角度调整器支持在0°至90°范围内的作物冠层高光谱成像。
本实施例的油菜冠层氮素含量等级分类评估方法包括以下步骤：
通过上述成像装置采集而来的高光谱图像，首先进行预处理，处理过程如下图所示：
为了消除环境因素和照明因子的干扰，使用白色和暗图像根据等式(1)校正高光谱图像：
其中，IC是校正的高光谱图像，Io是收集的原始高光谱图像，B是暗电流图像，W是由标准白板拍得的白色图像，W代表卤素灯下稳定的高反射率标准。(达到99％的反射率范围)。
校准后，进行ROI(Region of Interest)选择和植物冠层分割，此过程参见图3，在该步骤中，ROI掩模范围是使用ENVI软件手动构建的。每个高光谱图像中的ROI是整个冠层，因此掩模范围选自约3.5-1.0掩盖所有带有总像素的光谱图像，然后生成高光谱图像中的冠层数据立方体并保存为.mat格式文件，然后将来自.mat文件中所有波段的光谱进行随机选取，作为同时为特征提取和数据维度推导而设计的SAE神经网络的输入。将光谱分辨率设置为120，同时我们的平均光谱也被安排为1×120矢量作为SAE网络的训练输入和解码输出。
基于SAE的光谱数据降维和特征提取结构如图4所示，SAE的基本层结构可分为输入层，几个隐藏层和一个输出层。图4中的隐藏层表示由编码层从输入光谱中提取的光谱特征，并且其可靠性通过神经网络右侧的解码层进行反向传播验证。
在输入层中，具有1×N维谱的训练谱，输入S定义为集合S＝{s(1)，s(2)，s(3)，…，s(n)}，其中n＝1，2，3，…N，隐藏层包含编码过程和解码过程，第一编码层将输入数据s(n)编码为下一个编码层，结果为e(s)，该编码过程计算如下等式(2)：
e(s)＝Relu(ws+be) (2)
其中，ws是编码权重矩阵的情况下，be是用于所有编码处理的编码偏差矢量，直到最终编码过程产生输入的提取特征，Relu是激活函数；将此函数应用于所有用于激活的编码和解码计算过程，该编码特征被解码为下等式(3)：
d(s)＝Relu(wde(s)+bd) (3)
其中，wd是解码权重矩阵，bd是解码偏差矢量。由于SAE神经网络的目的是通过多个隐藏层将输入数据s(n)重现为d(s(n))，所以所有编码隐藏层都有望提取输入的最具代表性的特征，因此提取的特征将随着编码层的加深会更抽象。期望所有解码隐藏层通过整个解码过程中的反馈和惩罚功能来再现输入数据。
在光谱提取时，随机对光谱图像进行2*2像素上的随机光谱提取，共选出了48000个光谱数据，通过四种机器学习分类器对5个氮素梯度的油菜样本获得的特征单元分类，结果表明，本发明提出的算法，可以有效提取特征，并可用于高光谱成像数据分析和数控评估，实现对高光谱数据的有效降维的同时实现有效特征提取。
在5个特征单元SAE网络中，我们首先将频谱样本输入为1×120矢量，然后将该矢量编码为1×100，1×80，1×60，1×40，1×20和1×5的网络在200次训练之后，将编码特征保存为CSV文件，用于机器学习支持的分类评估，所构建的神经网络使用了基于Keras API的python程序，所有编码和解码激活函数均采用Relu。
在训练过程中，每个光谱样本将进行200次训练，以保证原始输入的提取特征能够以最小的损耗解码为输入光谱，参见图5，表明SAE可以准确地再现光谱输入，从而确保结果对于油菜冠层氮素等级的评估是可靠的。
从光谱数据中提取特征后，编码的特征数据被存储为通用格式逗号分隔值(CSV)文件，为检验特征提取效果，本发明使用了scikit-learn机器学习工具中提供的分类和回归树(CART)，朴素贝叶斯(NB)，AdaBoost和随机森林4个分类模型。并且将特征数据集分成训练数据集(80％)和测试数据集(20％)用于油菜冠层氮素含量等级的分类。
由于所有单个特征总是属于以下4个类别之一：真阳性(TP)，真阴性(TN)，假阳性(FP)和假阴性(FN)，因此总测试特征设置为TP+FP+TN+FN。混淆矩阵可用于总结分类模型的性能。
因此，油菜油菜冠层氮素等级评价是通过特征分类结果实现的，总体准确度(ACC)：
在大多数情况下，平均高光谱成像数据大小约为每个文件100MB，在图像处理和特征提取之后，编码特征仅需要400kb空间用于100个特征单元，并且数据实现了256倍的降维效果，同时，这些提取出的特征可有效用油菜冠层氮素等级的评价分析。
为了对不同成像角度下的高光谱成像数据进行评估，探索适用于油菜冠层氮素含量分级方法，实验设计了五个氮素梯度的油菜样本，3个成像角度进行了数据采集并形成相应的数据集。
基于特征的油菜冠层氮素等级评价结果如图6所示，其中清楚地显示了油菜冠层氮素的分类结果，当提取的光谱特征单位减少时，分类精度会随之降低。结果表明，高光谱特征提取单元在60～100区间内，均实现了对油菜冠层氮素含量的准确评估，不过，随着特征数目的提升，分类精度相应提升。
为验证不同角度对对油菜冠层氮素含量等级分类的精度，本发明采用了四种分类器来评估了三个高光谱成像(0°，15°，25°)下高光谱成像数据，显示了对油菜冠层氮素含量等级分类的角度差异。如图7所示，在一个特定的分类器中，油菜冠层氮素含量等级分类精度随着特征单位的增加而增加，但是不同的角度相应地显示出差异，如图7所示，25°在三个角度比较中保持了出色的性能。
本实施例通过深度学习方法与高光谱成像角度的调整，实现了基于SAEs的深度学习方法对高光谱图像的维度压缩和特征提取，同时通过所提取的特征实现了对油菜冠层氮素含量等级的评估。在基于三个角度下的数据分析显示，在25°下的高光谱数据提取的特征显示了对油菜冠层氮素含量等级最佳的分类效果。
最后可在25°的最佳角度下采集待测油菜植株的高光谱图像，利用训练好的网络模型得到光谱特征，在根据该光谱特征匹配油菜冠层氮素含量等级，从而快速得到油菜冠层氮素含量等级种类。
Claims (7)
1.一种油菜冠层氮素含量等级分类评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取不同氮素梯度的油菜植株在不同角度下的高光谱图像样本，并对所有高光谱图像进行氮素梯度标记；
2)对获取的高光谱图像样本进行光谱校正，将校正后的高光谱图像样本进行分割，生成作物冠层的高光谱数据并保存为.mat格式；
3)将步骤2)中得到的高光谱数据进行随机选取，对多次进行随机选取的区域光谱求取平均光谱，生成数据集，输入SAE神经网络进行训练，输出最佳特征单位下的油菜冠层的光谱特征，用于对所成像植株冠层氮素含量的评价依据；
4)将按以上步骤对待评价数据进行处理后，经SAE神经网络训练后得到的最佳特征单元形成基于不同氮素梯度的油菜冠层预测数据集，选用CART分类算法为基于波谱特征的油菜氮素水平构建出预测模型；
5)基于上述预测模型，对待测油菜冠层高光谱数据进行步骤2)和步骤3)的处理，并根据预测模型完成特征与氮素梯度的类别判定，完成对该特征代表的植株冠层氮素含量的评价。
2.根据权利要求1所述的油菜冠层氮素含量等级分类评估方法，其特征在于，步骤1)中，选择0°，15°，25°的角度下采集油菜植株冠层高光谱图像。
3.根据权利要求1所述的油菜冠层氮素含量等级分类评估方法，其特征在于，步骤2)中，使用标准白板和暗噪声的对生成的高光谱图像根据以下等式进行光谱校正：
其中，IC是校正的高光谱图像，Io是收集的原始高光谱图像，B是暗电流图像，W是由标准白板拍得的白色图像，W代表卤素灯下稳定的高反射率标准。
4.根据权利要求1所述的油菜冠层氮素含量等级分类评估方法，其特征在于，所述的SAE神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层中，具有1×N维谱的训练谱，输入S定义为集合S＝{s(1)，s(2)，s(3)，…，s(n)}，其中n＝1，2，3，…N，隐藏层包含编码过程和解码过程，第一编码层将输入数据s(n)编码为下一个编码层，结果为e(s)，该编码过程计算如下式：
e(s)＝Relu(ws+be)
其中，ws是编码权重矩阵的情况下，be是用于所有编码处理的编码偏差矢量，直到最终编码过程产生输入的提取特征，Relu是激活函数；将此函数应用于所有用于激活的编码和解码计算过程，该编码特征被解码为下式：
d(s)＝Relu(wde(s)+bd)
其中，wd是解码权重矩阵，bd是解码偏差矢量。
5.根据权利要求1所述的油菜冠层氮素含量等级分类评估方法，其特征在于，步骤3)中，对高光谱数据进行随机选取时，选择以4*4像素随机区域进行选取的平均光谱作为一个样本，并以此生成不低于4000个光谱数据的数据集。
6.根据权利要求5所述的油菜冠层氮素含量等级分类评估方法，其特征在于，步骤3)中，将样本作为1×120的矢量，然后将该矢量输入到SAE神经网络，经过200次的训练，最终编码为1×100，1×80，1×60，1×40，1×20和1×5的不同特征单元。
7.根据权利要求6所述的油菜冠层氮素含量等级分类评估方法，其特征在于，步骤3)中，选定1×100的特征单元数量用于作物冠层氮素水平评价标准。
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