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    基于視覺詞袋模型的稻曲病發(fā)病程度感知

    2021-12-08 19:20:29梁睿杰陳豐農(nóng)
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2021年22期
    關(guān)鍵詞:稻曲病支持向量機(jī)

    梁睿杰 陳豐農(nóng)

    摘要:為了快速、精準(zhǔn)地感知水稻稻曲病發(fā)病程度,以實現(xiàn)高度自動化的稻曲病大面積監(jiān)測,結(jié)合高光譜成像和視覺詞袋模型(BoVW)自動感知稻曲病發(fā)病程度。首先利用UHD185畫幅式高光譜儀獲取發(fā)病水稻光譜成像數(shù)據(jù),利用主成分分析(PCA)篩選特征波段,再用正方格劃分區(qū)域并獲取區(qū)域特征,然后利用K-means算法聚類生成視覺詞典,聚類中心作為視覺單詞,最后利用矢量化和直方圖統(tǒng)計得到視覺詞袋模型表達(dá)。將198幅水稻高光譜圖像的“視覺詞袋模型表達(dá)-發(fā)病等級標(biāo)簽”作為數(shù)據(jù)集,隨機(jī)選擇3/5作為訓(xùn)練集,剩下的為測試集,采用支持向量機(jī)(SVM)建立稻曲病發(fā)病程度感知模型,感知精度為84.81%。結(jié)果表明,結(jié)合高光譜成像技術(shù)和視覺詞袋模型可以有效感知稻曲病發(fā)病程度,為稻曲病大面積自動化監(jiān)測提供參考。

    關(guān)鍵詞:稻曲病;高光譜成像技術(shù);病害程度分析;視覺詞袋模型;支持向量機(jī);自動化監(jiān)測

    中圖分類號: S127;TP391.4? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

    文章編號:1002-1302(2021)22-0198-06

    收稿日期:2021-03-18

    基金項目:浙江省重點研發(fā)計劃(編號:2021C02011);浙江省基礎(chǔ)公益研究計劃(編號:LGN18F030002)。

    作者簡介:梁睿杰(1995—),男,浙江臺州人,碩士研究生,主要從事農(nóng)業(yè)遙感圖像處理研究。E-mail:1327571567@qq.com。

    通信作者:陳豐農(nóng),博士,副教授,主要從事圖像處理與模式識別等方面的研究。E-mail:fnchen@hdu.edu.cn。

    水稻是我國主要糧食作物,其總產(chǎn)量占全國糧食總產(chǎn)量的50%,有65%的人口以水稻為主食[1]。近幾年,稻曲病的發(fā)生范圍和危害有逐年上升趨勢,已逐漸成為水稻主要病害,對水稻產(chǎn)量、品質(zhì)甚至人畜生命健康造成嚴(yán)重危害[2-3]。目前,稻曲病監(jiān)測主要依靠農(nóng)戶、植保專家實地考察,進(jìn)行人工評估。這種方法適用性低[4],不僅耗費大量人力物力,而且缺乏代表性,難以適用于大面積稻曲病的實時監(jiān)測[5]。因此,開展稻曲病發(fā)病程度感知研究有現(xiàn)實意義。

    不同植物對同一波段電磁波的反射和吸收能力不同,導(dǎo)致光譜特異性,當(dāng)植物受到病蟲害脅迫后,由于應(yīng)激性,體內(nèi)水分、色素含量以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)會產(chǎn)生變化,從而光譜特性發(fā)生改變[6]。因此,光譜能夠作為研究植物病害的重要依據(jù)。近年來,隨著高光譜成像技術(shù)的發(fā)展并因其無接觸、無損害、效率高等優(yōu)點,高光譜分析成為稻曲病檢測的重要手段。高光譜成像技術(shù)綜合了光譜信息和圖像信息,可以快速、準(zhǔn)確地提供大量肉眼無法感知的信息特征[7],其中光譜信息能夠反映物體內(nèi)部物理結(jié)構(gòu)和組成,圖像信息能夠反映物體外部特征,在稻曲病監(jiān)測中具有獨特優(yōu)勢。

    目前,已有學(xué)者將高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于作物病蟲害檢測,并取得了成功。謝亞平篩選特征波段并構(gòu)建支持向量機(jī)(SVM)模型,識別稻曲病發(fā)病區(qū)域,識別精度達(dá)到97.2%[8]。有學(xué)者基于可見光和近紅外波段,構(gòu)建識別模型,進(jìn)行稻瘟病害分級,分級準(zhǔn)確率均達(dá)到了95%以上[9-10]。黃雙萍等提取稻瘟病的光譜詞袋模型(BoSW)表達(dá),并結(jié)合SVM識別病害程度,識別精度達(dá)94.72%[11]。有研究通過敏感波段構(gòu)建特征集,實現(xiàn)小麥白粉病的監(jiān)測[12-13]。由于不同病害的表現(xiàn)癥狀不同,不存在普適的病害判別標(biāo)準(zhǔn)[14],上述研究均利用特征波段構(gòu)建模型識別病害,并取得較高的識別精度,證明了高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于作物病蟲害檢測的可行性,為基于高光譜的稻曲病發(fā)病等級感知提供了依據(jù)。

    本研究根據(jù)稻曲病發(fā)病特點,提出基于視覺詞袋模型的方法感知稻曲病發(fā)病程度。選擇不同發(fā)病程度的水稻并獲取高光譜圖像,進(jìn)行特征波段篩選和區(qū)域劃分,并構(gòu)建視覺詞典,利用直方圖得到每株水稻的視覺詞袋模型表達(dá),最后用SVM構(gòu)建稻曲病發(fā)病程度感知模型。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)域概況

    研究區(qū)域位于浙江省杭州市富陽區(qū)中國水稻研究所試驗田(119°55′E,30°4′N),屬亞熱帶季風(fēng)氣候,降水充沛,平均相對濕度70.3%,臨近富春江,這種四季溫暖、濕度較大的氣候環(huán)境有利于稻曲病菌滋生和侵染。作為長期的病害試驗基地,田塊中菌源充足,稻曲病自然發(fā)生,無需人工接種。為獲取發(fā)病程度不同的水稻,前后共進(jìn)行7期播種,2019年6月15號為第1期,之后每期間隔5 d,試驗組噴灑激素,對照組噴灑清水,每期有12個小區(qū),6個小區(qū)作為試驗組,其余6個作為對照組,每個小區(qū)長 35.0 m,寬1.8 m。

    1.2 數(shù)據(jù)采集

    2019年10月10日,天氣晴朗,水稻處于灌漿成熟期,于當(dāng)天上午10點至下午2點采集高光譜數(shù)據(jù)。使用UHD185畫幅式高光譜儀獲取高光譜數(shù)據(jù),該儀器覆蓋可見光波段到近紅外波段的光譜(450~950 nm),圖像空間分辨率為1 000 pixel×1 000 pixel,光譜分辨率為4 nm,共126個波段。由于暗電流和噪聲,需黑白標(biāo)定,掃描白板獲取反射率為1的全白標(biāo)定圖像Iw,蓋上鏡頭獲取反射率為0的全黑標(biāo)定圖像Id,實際獲取的第i個波段的圖像為Is,則高光譜成像在第i個波段的矯正公式為

    R(i)=Is(i)-Id(i)Iw(i)-Id(i)。(1)

    數(shù)據(jù)采集時,根據(jù)稻曲病分級標(biāo)準(zhǔn)采摘發(fā)病程度不同的稻穗置于黑色幕布,以減少背景干擾,鏡頭距稻穗20~30 cm采集圖像,獲取的圖像見圖1,共采集198幅圖像。

    1.3 稻曲病分級標(biāo)準(zhǔn)

    國際水稻研究所根據(jù)受侵染的小穗面積將稻曲病分成6個等級[15]:0級(未受到侵染),1級(侵染面積小于1%),3級(侵染面積為2%~5%),5級(侵染面積為6%~25%),7級(侵染面積為 26%~50%)和9級(侵染面積為51%~100%)。這是理想化的分級標(biāo)準(zhǔn),在實際試驗中,9級稻穗幾乎不存在,1級和3級稻穗難以區(qū)分,因此本研究將稻曲病發(fā)病程度分為4個等級:健康(未受到侵染),輕度(侵染面積小于5%),中度(侵染面積為6%~25%)和重度(侵染面積為26%~100%)。

    本研究采集的198個樣本病害等級統(tǒng)計見表1。

    1.4 視覺詞袋模型構(gòu)建

    1.4.1 視覺詞袋模型

    視覺詞袋模型是一種中層特征編碼方法,其算法雜度低、表征能力強(qiáng),在圖像分類中得到廣泛應(yīng)用[16],主要包括4個步驟:圖像底層特征提取、視覺詞典生成、視覺單詞特征構(gòu)建和分類器構(gòu)造[17]。具體流程如圖2所示,首先,采用主成分分析(PCA)篩選特征波段,用正方格對特征波段的組合圖像劃分區(qū)域;然后,利用K-means聚類方法對劃分的區(qū)域聚類以生成視覺詞典,聚類中心作為視覺單詞;基于視覺單詞對各區(qū)域矢量化,用視覺單詞表征各區(qū)域;最后,用直方圖統(tǒng)計每幅圖像中視覺單詞的頻數(shù),得到視覺詞袋模型表達(dá)。

    1.4.2 特征波段篩選

    高光譜圖像存在數(shù)據(jù)維度高、波段間相關(guān)性高、數(shù)據(jù)冗余等問題[18],因此需降維處理。PCA是常用的降維方法,通過計算原始數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣以及特征值,選擇對主成分貢獻(xiàn)最大的前k個特征值和特征向量,通過線性變換將原始空間Rn映射到特征空間Rk,極大程度上保留了原始數(shù)據(jù)信息,同時消除噪聲,實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維[19]。對比前幾個主成分圖像,篩選發(fā)病區(qū)域與健康區(qū)域?qū)Ρ葟?qiáng)烈的主成分圖像,每個主成分圖像可以看成由不同波段通過加權(quán)系數(shù)線性組合而成,選擇加權(quán)系數(shù)大于0.1的波段作為特征波段。

    1.4.3 正方格區(qū)域劃分和光譜平均

    高光譜成像同時包含空間幾何信息和光譜信息,可以看作由圖像XY 平面以及光譜Z軸組成的三維數(shù)據(jù)[20]。本研究在XY平面內(nèi)利用正方格劃分區(qū)域,并計算平均光譜作為該區(qū)域的特征。相比以像素為最小單位的方法,該方法存在以下優(yōu)點:(1)大幅度減少像素點數(shù)量,計算復(fù)雜度低;(2)同一植株不同發(fā)病部位的光譜存在差異,通過區(qū)域劃分增大光譜差異性;(3)充分考慮了XY平面內(nèi)相鄰像素點間的相關(guān)性,在一定程度上消除圖像的冗余信息。

    1.4.4 K-means聚類生成視覺詞典

    將正方格劃分的區(qū)域作為樣本利用K-means聚類。K-means算法是一種無監(jiān)督的聚類算法[21],其核心思想是找到k個質(zhì)心,使得每個樣本到其所屬質(zhì)心的距離平方和最小,具體步驟如下:(1)初始化迭代次數(shù)I=1,隨機(jī)選擇k個區(qū)域作為聚類中心,并計算聚類中心的平均光譜C1;(2)計算每個區(qū)域到聚類中心的距離,并將該區(qū)域劃分到距離最近的聚類族簇;(3)重新計算聚類中心以及聚類中心的光譜均值CI;(4)比較CI與CI-1的距離,若小于設(shè)定的閾值則結(jié)束迭代,否則迭代次數(shù)加1,重復(fù)步驟(2)和(3)。

    K-means聚類保證了同一族簇內(nèi)區(qū)域相似度最大,忽略光譜之間的細(xì)微差異,能在一定程度上增強(qiáng)BoVW模型的抗噪性能。

    1.4.5 高光譜圖像矢量化和直方圖統(tǒng)計

    矢量化通過計算特征之間的歐式距離將每個區(qū)域映射到對應(yīng)的視覺單詞,完成高層特征的提取[22]。對整幅圖像所有局部區(qū)域矢量化,一幅圖像可以看成是由視覺單詞組成的文本,比較文本中不同單詞所占比例可以區(qū)分不同文本。利用直方圖統(tǒng)計矢量化后一幅圖像中每個單詞的頻率并線性歸一化處理,得到視覺詞袋模型的表達(dá)。這種方法能夠?qū)㈦y分類的文本特征轉(zhuǎn)化成易分類的統(tǒng)計特征[23],精準(zhǔn)地描述了發(fā)病部位和發(fā)病稻粒比例等原始特征,在一定程度上很好地表達(dá)了稻曲病發(fā)病情況。

    1.4.6 SVM稻曲病發(fā)病等級感知模型構(gòu)建

    SVM基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論,目的是構(gòu)建一個最優(yōu)分類超平面,保證支持向量到該分類面的距離最大,核心原則是結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化,即根據(jù)現(xiàn)有樣本信息在模型復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力之間尋求折衷,以獲得最佳泛化性[24]。本研究將“視覺詞袋模型表達(dá)-發(fā)病等級標(biāo)簽”數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集,從不同發(fā)病程度水稻中隨機(jī)選擇3/5作為訓(xùn)練集,剩下的為測試集,則訓(xùn)練集總計119幅圖像,測試集79幅圖像。利用SVM分類器訓(xùn)練模型,并結(jié)合交叉驗證法和網(wǎng)格搜索法篩選最優(yōu)參數(shù),同時采用一對一分類法[25]完成四分類識別,以測試集準(zhǔn)確率和混淆矩陣作為模型性能評估指標(biāo)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 基于PCA的特征波段提取

    利用PCA分析高光譜全波段(450~950 nm)圖像,獲取前6個主成分圖像,結(jié)果見圖3,方差貢獻(xiàn)率見圖4-a,前6幅圖像的方差總貢獻(xiàn)率達(dá)到99.78%。PC1中正常區(qū)域和患病區(qū)域區(qū)分明顯,稻粒輪廓清晰可見,噪聲較少,方差貢獻(xiàn)率為88.01%,因此選擇PC1的權(quán)重系數(shù)做進(jìn)一步分析。主成分圖像由不同波段通過加權(quán)系數(shù)組合而成:

    PCm=∑ni=1αiXi。(2)

    式中:PCm為第m個主成分;αi為原始數(shù)據(jù)第i個波段的加權(quán)系數(shù);Xi為對應(yīng)波段的高光譜圖像反射率。

    第一主成分中各波段加權(quán)系數(shù)如圖4-b所示,系數(shù)越大,其對應(yīng)的原始波段對該主成分貢獻(xiàn)越大。篩選權(quán)重系數(shù)大于0.1的波段為敏感波段,其對應(yīng)波段范圍為702~898 nm,共50個波段(圖中黃色部分)。稻穗中色素含量較少,稻曲病菌對色素的破壞程度低,可見光波段受影響小,對稻穗內(nèi)部結(jié)構(gòu)的破壞大,近紅外波段受影響大,702~898 nm 波段能有效反映受侵染區(qū)域內(nèi)部結(jié)構(gòu)的變化。

    2.2 詞典容量對模型感知準(zhǔn)確率的影響

    視覺詞典對原始數(shù)據(jù)集的表征能力由K值決定,K值會影響稻曲病發(fā)病等級感知準(zhǔn)確率[26],因此本研究對詞典容量為50~600的稻曲病發(fā)病程度感知結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果見圖5。

    從圖5可以得到,詞典容量為300~350時,測試集和訓(xùn)練集的感知效果最好,精度分別達(dá)84.81%和94.12%。當(dāng)詞典容量小于300時,測試集和訓(xùn)練集的感知準(zhǔn)確率均隨著詞典容量增大而增加。當(dāng)K值過小時,部分差異較大的區(qū)域劃分到相同的視覺單詞簇中,導(dǎo)致不同單詞間的關(guān)聯(lián)度增加,詞典無法有效表達(dá)原始特征。當(dāng)詞典容量大于350時,訓(xùn)練集準(zhǔn)確率整體保持穩(wěn)定,而測試集準(zhǔn)確率隨著詞典容量增大緩慢下降。當(dāng)K值過大時,聚類和矢量化過程過于精細(xì),視覺詞典結(jié)構(gòu)龐大復(fù)雜,光譜特征類似的區(qū)域被劃分到不同視覺單詞類簇中[27],導(dǎo)致視覺單詞間相似度增加,內(nèi)聚度降低,模型抗噪性降低。

    2.3 正方格大小對模型感知準(zhǔn)確率的影響

    正方格大小會對區(qū)域的平均光譜產(chǎn)生影響,從而影響模型感知準(zhǔn)確率。本研究分別選擇尺寸為 2 pixel×2 pixel,4 pixel×4 pixel,6 pixel×6 pixel,8 pixel×8 pixel,10 pixel×10 pixel的正方格劃分區(qū)域,在視覺詞典容量為300時,探究正方格尺寸對感知精度的影響,其結(jié)果見表2。

    從表2中得到,當(dāng)正方格尺寸逐漸增大時,訓(xùn)練集和測試集識別率均出現(xiàn)下降。當(dāng)正方格大小為 4 pixel×4 pixel時,訓(xùn)練集和測試集均取得最高的識別精度,分別為94.12%和84.81%。正方格尺寸過小會導(dǎo)致劃分的區(qū)域尺寸接近像素尺度,詞典結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜,冗余度增加,位于交界處的區(qū)域難以區(qū)分。正方格尺寸過大,會導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)光譜平滑尺度過大,屬于不同發(fā)病區(qū)域的像素光譜進(jìn)行了平滑、組合,導(dǎo)致鄰近的劃分區(qū)域光譜相似度增大,劃分的區(qū)域無法有效表達(dá)原始空間信息。

    2.4 核函數(shù)對模型感知準(zhǔn)確率的影響

    SVM核函數(shù)決定模型的性能,相同的數(shù)據(jù)集,采用不同核函數(shù)能得到不同分類結(jié)果[28]。本研究分別選擇核函數(shù)為線性核、徑向基核、多項式核以及S型核的SVM進(jìn)行感知,在視覺詞典容量為300,正方格尺寸為4 pixel×4 pixel時,探究核函數(shù)對感知精度的影響。從表3中可以得到,RBF-SVM在訓(xùn)練集和測試集上效果均好于其他核函數(shù),準(zhǔn)確率分別達(dá)到94.12%和84.81%。

    在視覺詞典容量為300,正方格大小為4 pixel×4 pixel,核函數(shù)為RBF時,測試集和訓(xùn)練集感知結(jié)果的混淆矩陣見表4和表5。此時,該模型在測試集的感知準(zhǔn)確率達(dá)84.81%,Kappa系數(shù)為0.79,訓(xùn)練集的感知準(zhǔn)確率達(dá)94.12%,Kappa系數(shù)為0.92。數(shù)據(jù)采集時需人工標(biāo)定稻曲病發(fā)病等級,由于缺乏經(jīng)驗,存在一定的標(biāo)定錯誤,數(shù)據(jù)集中存在發(fā)病程度近似但發(fā)病等級標(biāo)定不同的樣本,導(dǎo)致該模型感知準(zhǔn)確率不高。相鄰的2個等級易發(fā)生錯分,這是由于某些植株的發(fā)病程度恰好位于判別標(biāo)準(zhǔn)附近,且相鄰等級的判別標(biāo)準(zhǔn)比較相近。模型總體感知準(zhǔn)確率達(dá)到84%以上,分類結(jié)果具有高度一致性,能夠有效、精準(zhǔn)地感知稻曲病發(fā)病等級。

    3 討論與結(jié)論

    本研究根據(jù)稻曲病的發(fā)病特征以及光譜圖像數(shù)據(jù),利用基于視覺詞袋模型的方法感知稻曲病發(fā)病程度,該模型提取高層特征能夠準(zhǔn)確描述發(fā)病情況,具有較好的抗噪性和魯棒性。

    本研究將702~898 nm作為PCA特征波段,由于稻穗細(xì)胞色素含量少,受到稻曲病菌侵染后近紅外波段發(fā)生的變化大,提取的特征波段能有效反映這種變化,并且在一定程度上消除了噪聲、減少數(shù)據(jù)冗余度;同時考慮到高光譜圖像在XY平面相鄰像素之間的相關(guān)性,采用正方格劃分區(qū)域,增加樣本間的差異性,發(fā)揮了圖譜結(jié)合的優(yōu)勢;利用K-means聚類算法生成視覺詞典,忽略了區(qū)域光譜間的細(xì)小差異,增強(qiáng)了抗噪性;利用直方圖統(tǒng)計視覺單詞頻率得到視覺詞袋模型表達(dá),將難分類的文本特征轉(zhuǎn)化成易分類的統(tǒng)計特征,并能精確地描述發(fā)病情況。

    試驗結(jié)果表明,當(dāng)視覺詞典容量為300,核函數(shù)為RBF,正方格大小為4 pixel×4 pixel時,對稻曲病發(fā)病程度的感知效果最好,測試集準(zhǔn)確率為84.81%,Kappa系數(shù)為0.79。本研究方法可為稻曲病大面積自動化監(jiān)測奠定基礎(chǔ)。

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