基于圖像處理的作物營養(yǎng)診斷研究進展

秦小立　葉露　李玉萍　劉燕群　謝錚輝

摘 要 近年來，隨著農業(yè)化肥濫用問題的日益突出，圖像處理技術在作物營養(yǎng)診斷上的應用研究越來越多。通過對作物營養(yǎng)診斷研究背景的闡述，指出圖像處理技術在作物營養(yǎng)診斷上應用的重要意義，介紹作物圖像營養(yǎng)診斷研究的總體情況和基本思路，論述作物圖像采集、圖像預處理、特征提取與優(yōu)化、分類識別4個環(huán)節(jié)所用技術方法以及取得的成果，并分析作物圖像營養(yǎng)診斷方面存在的問題。

關鍵詞 作物營養(yǎng)診斷 ；圖像處理 ；特征提取 ；分類識別

中圖分類號 S126 文獻標識碼 A Doi：10.12008/j.issn.1009-2196.2016.09.021

Abstract In recent years overuse of chemical fertilizer has become an increasingly prominent issue， and crop nutrition diagnosis based on image processing technology has been developed to solve this issue. The paper describes the research background of crop nutrition diagnosis， points out the significance of application of crop nutrient diagnosis based on image processing technology， and summarizes the overall situation and the basic ideas of crop image nutrition diagnosis. It also describes the technical methods and results of crop image acquisition， image preprocessing， feature extraction and optimization， classification and identification. The problems arising from the diagnosis of crop nutrition based on image processing are discussed， based on which the main directions of future research are proposed.

Keywords crop nutrition diagnosis ； image processing； feature extraction ； classification and identification

隨著科學技術的快速發(fā)展，當前農業(yè)生產的目標和對農產品質量的要求也越來越高。農業(yè)生產中盲目使用化肥是造成耕地質量和農產品質量下降的重要原因之一。因此，開展作物營養(yǎng)診斷對合理施肥改良耕地、提升農產品質量等方面都有重要意義。近年來，作為一種無損害的作物營養(yǎng)診斷新手段，圖像處理及模式識別等技術在設施農業(yè)、農業(yè)物聯(lián)網、作物營養(yǎng)診斷、作物病蟲害診斷、農產品檢測等方面的應用研究都取得一定進展，引起越來越多學者的關注。作物營養(yǎng)診斷是作物科學施肥的重要環(huán)節(jié)，利用圖像識別進行營養(yǎng)預測或診斷是無損傷檢測的重要方法之一。利用圖像營養(yǎng)診斷技術指導生產施肥追肥，不僅有利于提高設施農業(yè)的智能化水平，也有利于產品質量的提高。對于知識水平有限的種植戶，通過移動智能終端采集圖像，并上傳到相關作物營養(yǎng)診斷系統(tǒng)進行診斷，是一種便利的作物營養(yǎng)診斷模式，對以小規(guī)模經營為主的農業(yè)生產具有很好的應用前景。

目前，作物圖像營養(yǎng)診斷主要集中在水稻[1-18]、小麥[19-31]、玉米[32-41]、棉花[42-49]、蔬菜瓜果[50-65]等作物。在氮磷鉀肥含量方面的診斷，也有少量喬木[66-69]葉片營養(yǎng)預測研究。本文主要從作物圖像采集與預處理、特征提取與優(yōu)化、分類識別等環(huán)節(jié)所用主要技術方法和研究成果進行分類介紹，基本涵蓋了國內外圖像處理技術應用在作物營養(yǎng)診斷領域的最新理論、手段和研究方法，避免重復研究，有助于后續(xù)學者快速尋找切入點和突破點，提高科學研究的意義和價值。

1 基于圖像處理的作物營養(yǎng)診斷研究的基本思路

目前，國內外很多學者利用相關技術理論進行作物圖像營養(yǎng)診斷研究，根本目的是通過預測或估算作物氮磷鉀養(yǎng)分含量指導作物施肥追肥[24-27，35，61，63-65]。因研究對象和目的差異，所用方法有所不同，但基于圖像處理的作物營養(yǎng)診斷研究的基本流程一般都包括作物（冠層或葉片）圖像采集、圖像預處理、特征提取與優(yōu)化、分類識別等[70]主要環(huán)節(jié)，基本思路如圖1所示。

2 圖像采集與預處理

2.1 圖像采集

采集清晰的圖像是圖像處理和特征提取獲得良好效果的重要前提，也是提高分類識別準確度的必要環(huán)節(jié)。隨著數(shù)碼相機的普及，進行田間作物圖像采集具有便攜、靈活的特點。許多研究者在使用數(shù)碼相機進行作物冠層或葉片圖像獲取時，設置固定的拍攝模式、高度、與地面夾角、時間段、存儲格式、分辨率以及天氣情況等。為減少光照強度對顏色的影響，還出現(xiàn)了許多效果較好的圖像采集輔助方法，如自制有固定光源和背景板的圖像采集裝置[13，15，31，47，48，52]、統(tǒng)一顏色采集板（白色[23，60，61]、黑色[56]、18%-灰色[4，16，58]）或比色卡[21，33，39，57]等，還有利用智能手機[17，18，24，33，70-71]的拍照功能在固定拍攝背景條件下，靈活方便地進行作物圖像采集。石媛媛[3]利用無人機載平臺裝載數(shù)碼相機進行大田環(huán)境水稻冠層圖像采集，取得很好的冠層圖像。張立周等[24]、Li Y等[26]分別進行數(shù)碼相機與智能手機以及不同數(shù)碼相機之間的比較實驗，結果表明，高質量圖像有利于進行作物營養(yǎng)診斷。Robert等[38]在玉米葉片圖像氮素含量識別中，對圖像采集時的相機選擇、光線強弱等環(huán)境參數(shù)進行比較，取得很好的診斷效果。

當前圖像采集的主要是利用數(shù)碼相機，但采集時進行的多種設置和輔助物品給其應用造成了一定的不便。因此，在小規(guī)模農業(yè)生產為主的中國具有便捷特點的智能終端進行圖像采集或許更具有推廣意義。

2.2 圖像預處理

圖像預處理是盡可能多地去掉干擾特征提取的因素，主要有圖像增強、去噪、分割等。作物葉片或冠層圖像增強則是增強圖像內葉片或冠層部分更好地分離出作物和背景。作物圖像處理主要通過灰度變換、低通濾波、高通濾波、中值濾波、鄰域均值、小波去噪等方法進行去噪。

作物冠層或葉片圖像分割主要方法有，改進最大類間方差[55]、G-R閾值[15]、灰度雙峰閾值和超綠全閾值[52]等閾值分割法，Roberts 算子、Sobel 算子、Log算子、Canny 算子、Zerocross算子等邊緣檢測[61]，K均值聚類[20，28-29，72]、模糊聚類[29]、PAM聚類[29]，Mean-shift聚類[73]等聚類方法，神經網絡模型[74]以及高斯分布模型[30，73]等方法。馬莉莉[55]利用多種閾值分割法進行大豆葉片圖像分割比較，提出利用縮小閾值區(qū)間的方法改進最大類間方差法，提高了算法效率；Michael Schirrmann等[29]利用前3種聚類方法開展小麥冠層圖像分割的比較實驗，結論是K均值聚類效率最好；龐曉丹[19]通過計算圖像像素的馬氏距離構建模式識別分類器進行小麥冠層圖像分割；徐勝勇等[53]利用GrabCut算法進行油菜葉片圖像分割，效果較好。

圖像去噪和閾值分割是圖像預處理過程中最重要的環(huán)節(jié)，目前進行作物葉片或冠層圖像處理的方法是基于傳統(tǒng)的圖像處理方法，缺乏適合大田環(huán)境下土壤、綠色植被等復雜背景條件的圖像去噪和圖像分割的新方法，去噪方法和分割算法的普適性也不足，對交差重疊的葉片部分處理效果也很差，甚至很多學者都避開這一問題，但這也是未來進行作物營養(yǎng)診斷需要解決的重要問題。

3 特征提取與優(yōu)化

3.1 特征提取

特征提取是將圖像的視覺特征轉化為計算機能夠識別的數(shù)學形式的過程[70]，圖像特征提取是利用計算機進行圖像點的分類，是決定一個像素點是否屬于一個特征的過程。作物冠層或葉片圖像特征提取的研究主要集中在顏色特征和綜合特征的提取。顏色特征是描述圖像或其內部區(qū)域所對應景物表面性質的一種全局特征，主要通過顏色空間變換、統(tǒng)計直方圖等方法提取，具有旋轉不變性。因作物葉片視覺上多呈現(xiàn)綠色、黃色，所以，顏色特征的提取對作物營養(yǎng)識別起重要作用。作物圖像顏色特征主要是RGB、HSI、HSV、YIQ等4種顏色空間模型的顏色分量及其運算值和歸一化模型rgb值。

在研究小麥冠層圖像與氮含量指標關系時，李紅軍等[22]、肖焱波等[23]的結論是小麥冠層圖像歸一化特征r與其氮含量常規(guī)指標相關性最好；張立周等[24]認為，g最能表征小麥冠層圖像特征；龐曉丹[19]發(fā)現(xiàn)，藍色最能表征不同小麥品種之間的差異。開展玉米圖像特征分析的研究人員[33，35]大多認為，b與營養(yǎng)含量的相關性最好。分析可知，依據(jù)作物種類的不同有所差異，表征作物氮磷鉀含量指標主要是RGB歸一化特征。

紋理特征主要是能量、熵、對比度、角、相關性均值、方差等特征，而形狀特征則因研究對象的多樣化，主要有葉片的長度、寬度、周長、面積、偏心率、矩形度、面積凸凹比、圓形度以及這些參數(shù)的一些算術值等。通過提取多類型特征進行作物營養(yǎng)診斷研究主要集中在水稻[1-3]、油菜[50]、大豆[55-56]、生菜[61]等。陳利蘇[1]、顧清[2]通過提取水稻的顏色特征和葉片形狀特征進行綜合應用；石媛媛[3]除提取顏色、形狀特征，還提取了葉片圖像的直方圖均值、方差、傾斜度、峭度、能量、直方圖熵、對比度、方向角二階矩、差分熵、差分均值等10個紋理特征，在特征組合以及營養(yǎng)診斷方面都起到一定的作用；馬莉莉[55]在大豆葉片氮營養(yǎng)診斷中提取顏色、形態(tài)、紋理3類特征，綜合應用效果較好；高洪燕[61]提取顏色和紋理特征以及冠層投影面積、冠幅周長、株高等長勢特征，取得較好的效果；Mao Hanping等[62]提取顏色和紋理特征，經過特征組合后開展生菜冠層圖像氮含量測量，后續(xù)應用效果較好。

綜上所述，特征提取是識別的主要環(huán)節(jié)之一，葉片圖像的顏色特征越來越精確、紋理和形態(tài)特征越來越多，但目前主要通過多種特征的綜合應用來提高識別模型效率的，多特征的提取與選擇客觀上增加了算法的復雜度，降低了效果。因此，需要采用一些優(yōu)化方法改善特征提取的數(shù)量和多特征融合的方法，進而提高識別準確度和效率，是該領域今后發(fā)展的重要方向。

3.2 特征優(yōu)化

特征優(yōu)化是為了減少用于診斷識別的特征數(shù)量，剔除冗余特征，提高圖像識別效率。作物冠層或葉片圖像提取特征的優(yōu)化一般是利用主成分分析、智能優(yōu)化算法、相關性篩選等方法進行的特征降維，減少診斷過程中的計算復雜度。陳利蘇[1]在特征評價的基礎上利用基于支持向量的特征篩選方法進行多特征的優(yōu)化；顧清[2]、石媛媛[3]采用了Cfs（Correlation-based Feature seleetion）過濾算法與Ss（Scatter search）搜索方法相結合進行特征優(yōu)選；祝錦霞[4]、Saberioon等[13]、馬莉莉[55]、康小燕[60]、高洪燕[61]、Mao Hanping等[62]、吳志華等[69]利用主成分分析法進行將多個特征值組合成一個或幾個主成分。

總之，作物圖像特征優(yōu)化是從提取的多特征中選擇最能表征作物營養(yǎng)信息的一個或幾個圖像特征，提高作物營養(yǎng)診斷效率和準確率。因此，選擇高效的優(yōu)化算法和穩(wěn)定的特征指標是進行特征優(yōu)化和選擇的重要目標。陳佳悅等[37]通過多種特征相關性分析，發(fā)現(xiàn)線性組合特征優(yōu)于單分量特征，同時開展圖像營養(yǎng)評價指標的擬合研究，提出了顏色組合標準化指數(shù)（Normalized color mix index，NCMI）和相應的計算方法，該指標在營養(yǎng)評價方面穩(wěn)定性較好，還有進一步研究和應用的空間。

4 分類識別方法

4.1 支持向量機

支持向量機是將向量映射到一個更高維空間的非線性映射，是通過將空間內數(shù)據(jù)分成兩類的最大間隔超平面進行數(shù)據(jù)分類，兩類數(shù)據(jù)的間隔或差距越大，分類器誤差就越小。支持向量機在處理回歸問題和模式識別（分類問題、判別分析）等方面取得很好的效果，也可推廣到預測和綜合評價等領域。

支持向量機就是用來解決模式識別分類問題或數(shù)據(jù)預測問題，其分類識別的基本流程如圖2所示。顧清[2]采用支持向量機建立的模型進行水稻不同氮素含量葉片圖像識別，結論是識別率氮素含量按極缺、微缺、正常、豐富的分類，識別精準度由100%降低到50%左右，識別效果不穩(wěn)定；楊雪[50]采用支持向量機模型進行油菜葉片缺素圖像分類識別研究，并利用遺傳算法進行支持向量機的參數(shù)優(yōu)化，識別準確率從91.7%提高到98.3%。關海鷗等[59]利用遺傳算法和最小二乘支持向量機進行大豆葉片缺素癥狀的診斷識別，進行覆蓋范圍廣的正常、缺氮、缺鉀及缺磷四種營養(yǎng)情況進行分類診斷，準確率達90%，其效果和穩(wěn)定性都得到了提高?？傊?，支持向量機是從有限的樣本信息獲取模型復雜度和學習能力之間的最佳平衡，遺傳算法等優(yōu)化方法在提高效率和精度方面都起到一定作用。

4.2 神經網絡

神經網絡也稱為人工神經網絡（ANNs），是基于傳統(tǒng)統(tǒng)計學方法進行基礎神經元數(shù)據(jù)的歸納總結、獲取其內在規(guī)律，具有很強的非線性映射能力[55]，在處理分析復雜的不確定性推理、判斷、識別和分類問題方面較為適合。

依據(jù)神經元特征、學習規(guī)則、網絡結構等的不同，它包含誤差向后傳播神經網絡（BP神經網絡）、徑向基函數(shù)神經網絡（RBF神經網絡）等多種，其中BP神經網絡是應用最廣泛的一種，其基本的應用流程如圖3所示。李小正等[47]利用線性網絡、BP以及RBF三種神經網絡模型分別預測棉花葉片圖像氮含量，比較發(fā)現(xiàn)RBF神經網絡模型預測效果最好。馬莉莉[55]利用BP神經網絡進行大豆葉片氮含量識別，構建圖像特征與氮素超缺診斷模型，發(fā)現(xiàn)不同生長期識別率有所不同。關海鷗等[58]利用模糊邏輯推理規(guī)則改進了神經網絡，設計一種大豆葉片和冠層圖像缺素識別的正則化自適應模糊神經網絡模型，改進模型在缺氮、缺磷、缺鉀條件的分類識別率非常好，識別效率也得到了提高，但是其在正常狀態(tài)方面的效果未曾提及。因此，神經網絡在學習能力和分類識別應用方面效果很好，但是針對作物營養(yǎng)識別的應用還有不足，需要利用優(yōu)化算法或推理規(guī)則完善模型的應用，也是神經網絡在作物營養(yǎng)診斷方面應用研究的一個重要方向。

4.3 貝葉斯分類法

樸素貝葉斯分類是一種基于概率統(tǒng)計理論、簡單且易于實現(xiàn)的分類算法，通過計算待分類項在已知條件下出現(xiàn)在各種類別的概率，哪個概率最大就將此項歸于哪個類別。樸素貝葉斯分類法應用領域很多，經常在模式識別、預測、圖像處理等領域與神經網絡、支持向量機等非線性模型進行比較。貝葉斯分類法在作物營養(yǎng)圖像分類識別或預測方面應用的基本流程如圖4所示。徐勝勇等[53]采用貝葉斯分類器進行油菜葉片缺素圖像識別，其缺氮磷鉀的評價識別率達到87.5%，其中缺磷的正確率達100%。由此可見，樸素貝葉斯分類法在作物圖像營養(yǎng)診斷方面的應用效率較高，但是與SVM、ANNS相比，其應用略有不足。

4.4 其他回歸方法

除上述提到的支持向量機、神經網絡、貝葉斯分類等方法，開展數(shù)據(jù)分類預測還有常用回歸分析建模法。目前，國內外很多學者采用線性與非線性回歸的數(shù)學建模方法進行數(shù)據(jù)擬合，構建作物營養(yǎng)診斷數(shù)學模型，達到實現(xiàn)作物營養(yǎng)診斷的目的。

線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計、回歸建模方法，確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法，應用領域十分廣泛。在作物圖像營養(yǎng)識別方面，主要是通過線性回歸建立圖像特征與營養(yǎng)含量的數(shù)學模型，并進行模型校驗和營養(yǎng)診斷。劉江桓[7]、Confalonieri等[17]、魏全全等[54]利用一元線性回歸方法擬合了回歸模型；Wang Yuan等[16]、李方一[52]等利用多元線性回歸方法建立了線性模型，且整體比一元回歸模型的較好；袁道軍等[51]利用逐步回歸法建立油菜冠層圖像特征與葉綠素和全氮含量的多種數(shù)據(jù)模型，都達到顯著相關性水平，效果優(yōu)于多元線性回歸。

非線性回歸是對變量間非線性相關問題的曲線擬合，主要包括利用多項式和函數(shù)回歸分析方法建立的數(shù)據(jù)回歸模型。非線性回歸模型最貼近我們的現(xiàn)實生活，應用領域很廣，在作物營養(yǎng)診斷建模方面應用很多，主要有多項式[3-5，14，45，68]以及雙曲線函數(shù)、指數(shù)函數(shù)[2-3，11-12，16-17，43]、對數(shù)函數(shù)[7，11，45]、冪函數(shù)等回歸方法。李嵐?jié)萚8]、周華杰等[37]、Robert等[39]通分別對線性回歸、逐步回歸、非線性回歸模型進行比較，發(fā)現(xiàn)線性模型優(yōu)于非線性模型。

此外，還有利用Logistic回歸建模和灰色關聯(lián)度方法。高洪燕[61]利用非線性算法ELM和主成分分析法，構建多信息融合的生菜營養(yǎng)及水分檢測模型，利用生菜冠幅投影面積、株高及冠幅周長等長勢特征，建立Gomportz、Logistic和Verilulst生長模型，發(fā)現(xiàn)Logistic回歸模型效果較好，并利用灰色關聯(lián)度分析法，建立依據(jù)長勢信息進行時域變量施肥的數(shù)學模型。

5 討論

與傳統(tǒng)診斷方法相比，基于圖像處理技術的作物圖像營養(yǎng)診斷方法具有快速、靈活、智能、對作物無損傷等優(yōu)點，隨著技術方法的不斷改進，已逐漸應用到更多作物上，但該方法在實際生產應用方面還不夠成熟，很多問題需要進一步研究和探討。

5.1 缺乏統(tǒng)一的作物營養(yǎng)圖像庫和特征庫

不同的學者在進行作物圖像營養(yǎng)識別研究過程中，選用的作物不同、圖像不同、采集環(huán)境不同、甚至發(fā)育期不同，特征提取也有不同。因此，研究成果之間難以比較，無法更好的推進此類研究進展。

5.2 作物圖像營養(yǎng)識別理論基礎不夠

該領域是一個跨學科的交叉研究領域，涉及到作物營養(yǎng)學、土壤學、土壤營養(yǎng)學、計算機科學、圖像處理等多個學科，不同方向的研究者具有的學科知識構成不同，很難同時發(fā)揮多學科發(fā)展的優(yōu)越性。目前，還沒有更好的作物圖像處理和分割方法既能夠滿足多樣化的作物類型，也能從復雜自然環(huán)境條件下提取很好的作物圖像及其特征。

5.3 圖像采集環(huán)境與背景對診斷結果影響較大

雖然有很多學者提出一些規(guī)范采集條件和環(huán)境的因素，降低干擾因素，但圖像采集設備、采集環(huán)境條件等因素的輕微變化可能都影響到識別的準確度，還有因作物不同、發(fā)育期不同導致營養(yǎng)需求、作物顏色變化。因此，需要在采集條件和圖像處理方面做更深入的研究，降低圖像采集復雜度。

此外，在實際生產應用中，由于營養(yǎng)元素之間的脅迫及病蟲害的干擾，也給作物營養(yǎng)診斷提出了難題。

總之，當前大多數(shù)圖像營養(yǎng)識別研究都是在實驗室條件或人工定制的自然環(huán)境條件下開展的，對自然條件復雜的大田作物研究極少。要形成一套完善的可廣泛應用于大田環(huán)境的作物圖像營養(yǎng)識別系統(tǒng)或方案，還需要進一步深入研究與探討，推動該領域快速發(fā)展。

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