基于光譜信息和支持向量機的綠色植物檢測方法研究

徐敏雅 朱路生 劉永華 王苗林 王慧

摘要：針對精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中靶變量施藥時對植物靶標(biāo)探測的實際需求，研究紅色LED、藍色LED和鹵鎢燈照射下基于光譜信息和支持向量機的綠色植物檢測方法。分別在室外陽光直射、室外陰影和室內(nèi)黑暗環(huán)境下采集三種光源照射下綠色植物樣本和非綠色植物樣本的反射光譜。研究常數(shù)1和標(biāo)準(zhǔn)差倒數(shù)1/SDev兩種變量權(quán)重對支持向量機SVM模型精確度的影響，結(jié)果表明兩種變量權(quán)重對線性核SVM模型的影響不大，但徑向基函數(shù)RBF核模型在變量權(quán)重為1時效果較差，最低精確度只有51.85%，變量權(quán)重為1/SDev時所有RBF核SVM模型精確度較為正常，最低精確度為95.06%。之后建立變量權(quán)重為1/SDev的綠色植物檢測SVM模型。結(jié)果表明，三種光源對于線性核SVM模型的性能影響較小，所有線性核SVM模型的F1-score均超過99.00%，其中鹵鎢燈照射下建立的SVM模型精確度達到100.00%，藍色LED照射下建立的SVM模型F1-score最高，達到99.79%；RBF核SVM模型中效果最好的為藍色LED照射下建立的模型，訓(xùn)練集和測試集F1-score分別為99.59%和99.17%。本研究結(jié)果可為開發(fā)基于主動光源的綠色植物探測傳感器提供理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：支持向量機；綠色植物；靶標(biāo)探測；精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)；光譜信息

中圖分類號：S24

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：20955553 （2023） 12013706

Research on green plant detection methods based on spectral information and

support vector machine

Xu Minya1， Zhu Lusheng1， Liu Yonghua1， Wang Miaolin2， Wang Hui1

（1. Jiangsu Vocational College of Agriculture and Forestry， Zhenjiang， 212400， China；

2. School of Agricultural Engineering， Jiangsu University， Zhenjiang， 212013， China）

Abstract：

Aiming at the actual demand for plant target detection during target variable pesticide application in precision agriculture， a green plant detection method based on spectral information and support vector machines was studied under the illumination of red LED， blue LED， and halogen tungsten lamp. The reflectance spectra of green and non green plant samples irradiated by three light sources were collected under outdoor direct sunlight， outdoor shadow， and indoor dark environments. The effects of constant 1 and 1/SDev variable weights on the accuracy of support vector machine SVM models were studied. The results showed that the two variable weights had little impact on the linear kernel SVM model， but the RBF kernel model had a poor effect when the variable weight was 1， with a minimum accuracy of only 51.85%. When the variable weight was 1/SDev， all RBF kernel SVM models had a relatively normal accuracy， with a minimum accuracy of 95.06%. After that， a SVM model for green plant detection with variable weight of 1/SDev was established. The results showed that the three light sources had a small impact on the performance of linear kernel SVM models， and the F1-score of all linear kernel SVM models exceeded 99.00%. The accuracy of the SVM model established under halogen lamp irradiation reached 100.00%， while the F1-score of the SVM model established under blue LED irradiation reached the highest， by 99.79%. The RBF core SVM model with the best effect was the model established under blue LED illumination， and the training set and test set F1-score were 99.59% and 99.17%， respectively. The results of this study can provide a theoretical basis for the development of green plant detection sensors based on active light sources.

Keywords：

support vector machine; green plants; target detection; precision agriculture; spectral information

0 引言

農(nóng)作物生長過程中易受病、蟲、草害影響，嚴(yán)重影響產(chǎn)量和品質(zhì)。如防治不力，易造成大量減產(chǎn)甚至絕收，進而影響國家糧食安全［12］。我國針對病、蟲、草害防治的植保作業(yè)仍普遍采用大面積均勻噴施化學(xué)藥劑的方法，這一方面會導(dǎo)致農(nóng)藥的大量浪費，也會造成食品農(nóng)藥殘留增加和環(huán)境污染問題。為控制農(nóng)藥用量，國內(nèi)外都出臺了相關(guān)政策和法規(guī)［34］。我國在2018年2月4日中央發(fā)布的一號文件《中共中央國務(wù)院關(guān)于實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》中強調(diào)了化肥農(nóng)藥的減量增效。農(nóng)藥減量增效的有效措施之一為精準(zhǔn)對靶施藥，即根據(jù)傳感器探測的植物靶標(biāo)信息進行精準(zhǔn)施藥，無靶標(biāo)處則不施藥。通過這種間歇式的精準(zhǔn)對靶施藥，可有效提高農(nóng)藥利用率、減少農(nóng)藥使用量［5］。

精準(zhǔn)對靶施藥的關(guān)鍵在于靶標(biāo)的探測，目前獲取田間靶標(biāo)信息的途徑主要有光譜、圖像和光譜成像等方法［6］?；趫D像的靶標(biāo)識別技術(shù)通過顏色、紋理、形狀等特征結(jié)合機器學(xué)習(xí)方法不僅可區(qū)分植物和背景，還能區(qū)分作物和雜草，但算法往往較為復(fù)雜，處理速度一般，且易受環(huán)境光影響［7］。基于光譜信息的田間綠色植物識別技術(shù)通過作物、雜草和背景在可見/近紅外波段的光譜差異區(qū)分植物和背景，該方法的處理速度較快、成本較低，在實際應(yīng)用中具有較大潛力［8］。光譜成像技術(shù)通過融合光譜信息和圖像信息能夠精確檢測出綠色植物且能將作物與雜草區(qū)分開來，但其設(shè)備成本較高、檢測速度較慢，難以在田間進行實際應(yīng)用［9］。光譜檢測方法已被研究用于植物的檢測和分類。在國外能檢測綠色植物的光譜傳感器已經(jīng)商業(yè)化，如美國的WeedSeeker、荷蘭的Weed-IT等，但國外產(chǎn)品對國內(nèi)進行技術(shù)封鎖且售價較高。國內(nèi)相關(guān)產(chǎn)品還在研究階段，鄧巍等［10］利用植物和背景在可見/近紅外光譜“紅邊”兩側(cè)反射率的差異，確定了探測綠色植物靶標(biāo)的指數(shù)，并將判別閾值確定為5.54，實現(xiàn)了綠色植物靶標(biāo)的快速探測。李林等［11］選取了595nm、710nm、755nm和950nm四個波長，并設(shè)計了一種能自動識別雜草的光譜傳感器。王愛臣等［5］建立了基于熒光光譜信息的簇類獨立軟模式法（SIMCA）和線性判別分析（LDA）模型，綠色植物識別率達到92%以上。Wang等［1］優(yōu)選了用于綠色植物檢測的單波段光譜（中心波長為725nm，半峰全寬為50nm），實現(xiàn)了基于單波段光譜的綠色植物快速探測。

在植物靶標(biāo)實際檢測中，田間可能會存在一些綠色非植物的干擾，造成誤檢。另外，不同環(huán)境光照條件也會對檢測結(jié)果造成較大影響。因此，本文擬研究不同環(huán)境光照下植物靶標(biāo)的探測方法，同時對比研究不同光源照射的效果，以優(yōu)選出合適的光源，為開發(fā)基于主動光源的綠色植物探測傳感器提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 樣本準(zhǔn)備

試驗選取了27種樣本，每種樣本數(shù)量為5，共計135個樣本。如圖1所示，樣本中包含8種常見蔬菜（菠菜、南苜蓿、苦菊、塔菜、豌豆苗、小白菜、油菜和油麥菜）、5種雜草（泥胡菜、救荒野豌豆、薺菜、小蓬草和白車軸草）、4種土壤、3種假葉、6種綠色非植物樣本和1種枯葉樣本。土壤樣本A大部分是土壤，含有少量石子，是田間的常見土壤；土壤樣本B的情況與土壤A基本相同，但土壤顆粒更大，含水率更高；土壤樣本C只有一層浮土，大多數(shù)是大小不一的石子，這種土質(zhì)在田間較少出現(xiàn)；土壤樣本D是最具干擾性的，表面覆蓋有青苔，其中的少量葉綠素可能會成為一個干擾項。假葉和6種非綠色植物樣本是為了增加更多的綠色干擾樣本，以使訓(xùn)練的模型可以區(qū)分綠色植物和綠色非植物，提高模型的適應(yīng)性。為了區(qū)分綠色鮮活植物和枯敗植物，還設(shè)置了枯葉樣本。

1.2 光譜采集

本文所用光譜信息采集系統(tǒng)示意圖如圖2所示。該系統(tǒng)由便攜式光譜儀（USB2000+）、接收光纖（QP400-1-VIS-NIR）、主動光源、USB數(shù)據(jù)線和個人電腦組成。USB2000+光譜儀的光譜覆蓋范圍為340～1050nm，光譜分辨率為0.35nm，積分時間可在0.001～65s內(nèi)設(shè)置。接收光纖直徑為400μm，數(shù)值孔徑為0.22。為優(yōu)選主動光源，本文使用了三種主動光源，分別為紅色LED、藍色LED和鹵鎢燈。紅色LED和藍色LED光源為單波段光源，可以激發(fā)植物的葉綠素?zé)晒?。因此，在LED光源照射下采集的光譜信息主要為樣本的熒光光譜信息，而鹵鎢燈照射下采集的光譜信息為可見/近紅外波段的反射光譜信息。為研究環(huán)境光對綠色植物檢測的影響，分別在室外陽光直射、室外陰影和室內(nèi)黑暗環(huán)境下采集光譜信息。由于不同環(huán)境光、主動光源的強度不同，光譜儀所設(shè)置的積分時間也不同，具體積分時間設(shè)置如表1所示。

1.3 光譜預(yù)處理

考慮到光譜儀檢測范圍及信噪比，選取650～850nm波段進行進一步光譜數(shù)據(jù)分析。針對紅色和藍色LED照射下的光譜采集，因LED光源為單波段光源，無法采集參考光譜，因此將反射強度光譜作為數(shù)據(jù)進行分析；針對鹵鎢燈照射下的光譜采集，在采集樣本光譜前分別采集了暗光譜和參考光譜，分別將反射強度和反射率光譜作為數(shù)據(jù)進行分析。反射率通過式（1）進行計算。

式中：

Reflectance——反射率光譜；

Intensity——反射強度光譜；

Reference——參考光譜；

Dark——暗光譜。

試驗還對比了輸入變量權(quán)重對分類模型準(zhǔn)確度的影響，分別將權(quán)重值設(shè)置為常數(shù)1和變量標(biāo)準(zhǔn)差的倒數(shù)（1/SDev）。

1.4 分類模型建立與評價

在建立分類模型時，本文選用適于解決小樣本、非線性、高維度數(shù)據(jù)分析的支持向量機（Support Vector Machine，SVM）。支持向量機是一種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，其根據(jù)訓(xùn)練樣本集的數(shù)據(jù)分布特點，在訓(xùn)練樣本空間中找到一個“超平面”可以區(qū)分不同類別的樣本，并且該超平面對訓(xùn)練樣本局部擾動具有最佳的“容忍度”，也就是使超平面距支持向量的距離最遠(yuǎn)，以達到較好的分類效果和模型魯棒性［12］。核函數(shù)方面對比了線性核函數(shù)和徑向基核函數(shù)（Radial Basis Function，RBF）。使用線性核函數(shù)時，經(jīng)交叉驗證試驗將懲罰因子C確定為1。使用RBF核函數(shù)時有C和γ兩個參數(shù)需要確定，經(jīng)建立多個模型網(wǎng)格搜索后確定紅色LED照射時C為2.001244，γ為0.03981072；藍色LED照射時C為2.154435，γ為0.04；鹵素?zé)粽丈鋾r選擇C為2.001244，γ為0.04。在建立分類模型時，將樣本集按照3∶2的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集，驗證方法選擇“五折”交叉驗證，即將訓(xùn)練集樣本均分為5部分，在模型訓(xùn)練過程中每一部分輪流作為測試集評估模型精度，其他樣本則作為訓(xùn)練集進行模型訓(xùn)練［13］。

本文通過精確度（Precision，P）、召回率（Recall，R）和F1-score評價模型的分類效果，其計算公式如式（2）～式（4）所示［14］。精確度P表示查準(zhǔn)率，即預(yù)測為真的樣本里確實為真的樣本數(shù)量；召回率R表示查全率，即所有真樣本中有多少被預(yù)測出來；F1-score為精確度和召回率的加權(quán)調(diào)和平均，綜合考慮了查準(zhǔn)率和查全率，是衡量分類模型綜合性能的常用指標(biāo)。

式中：

TP——真正例；

FP——假正例；

FN——假反例。

2 結(jié)果與討論

2.1 光譜特征分析

不同環(huán)境下樣本在不同光源照射下的反射光譜如圖3所示。

紅色LED和藍色LED照射時，在LED光源的發(fā)射波長629nm和463nm附近因光源較強，存在反射強度飽和現(xiàn)象?？紤]到這兩個波長處光源強度較強，對植物判別意義不大，因此在建模判別模型時將這兩處波長區(qū)域剔除。在三個反射強度光譜中，綠色植物在740nm附近有非常明顯的反射峰，紅色LED和藍色LED照射下綠色植物在680nm附近也有較為明顯的反射峰，而鹵鎢燈照射下綠色植物在680nm附近的反射峰則很微弱。這是因為較強的紅光和藍光激發(fā)出了綠色植物的葉綠素?zé)晒猓?5］，而鹵鎢燈為全波段光源，激發(fā)的葉綠素?zé)晒廨^弱，且被部分淹沒在了反射光譜中。在反射率光譜中，綠色植物在690～730nm波段存在著明顯的紅邊［16］。室外場景下，反射光譜在688nm和764nm附近有明顯的波谷，這是由于大氣對太陽光的吸收而造成的夫瑯禾費暗線［17］。在這兩個波段處，可以提取出綠色植物在日光照射下微弱的葉綠素?zé)晒?。在三種光源照射下，所有綠色植物與綠色非植物樣本在綠色波段（500～570nm）均有明顯的反射波峰，這是因為這兩類樣本都反射綠色。因此，在此波段內(nèi)難以區(qū)分綠色植物與綠色非植物樣本。相比于綠色植物和綠色非植物，土壤和枯葉樣本非常容易反射全波段的太陽光譜和鹵鎢燈光譜，而在黑暗環(huán)境下對LED照射沒有明顯的響應(yīng)。

通過分析不同光源照射下不同樣本的反射光譜特征可知，綠色植物樣本與其他樣本在光譜上最大的區(qū)別在于600～800nm之間的反射，這些不同主要是由于綠色植物的葉綠素導(dǎo)致。因此，本文后續(xù)將以600～850nm波段內(nèi)的光譜為輸入建立判別模型。另外，由于外界環(huán)境光的影響，其他類別的樣本如土壤和枯葉，在600～850nm波段范圍內(nèi)和綠色植物仍然有光譜重疊區(qū)域，可能會對綠色植物檢測帶來一定的誤差。

2.2 變量權(quán)重對模型精確度的影響

將輸入變量權(quán)重分別設(shè)置為常數(shù)1和1/SDev時不同SVM分類模型的精確度，如表2和表3所示。可以看出，兩種變量權(quán)重對線性核SVM模型的影響不大，所有線性核SVM模型的分類精確度都達到98%以上，但RBF核SVM模型在變量權(quán)重為1時出現(xiàn)了明顯的過擬合現(xiàn)象，針對訓(xùn)練集的精確度高于99%，而測試集的精確度最低只有51.85%。變量權(quán)重為1時，鹵鎢燈反射率組的RBF核SVM模型的測試集精確度為97.53%，處于較高水平，這說明基于光譜強度的RBF核SVM模型受環(huán)境光影響較大，而鹵鎢燈反射率組通過參比光譜對反射強度進行了歸一化，一定程度上解決了因外界光照不同導(dǎo)致的反射強度不同，達到了較好的分類效果。同樣，將變量權(quán)重設(shè)置為1/SDev后，所有RBF核SVM模型精確度較為正常，這是因為設(shè)置變量權(quán)重為1/SDev也相當(dāng)于對自變量值進行了歸一化，減輕了因度量范圍不同導(dǎo)致的誤判別情況。因此，在后續(xù)建立分類模型時都將變量權(quán)重設(shè)置為1/SDev。

2.3 SVM模型分類結(jié)果

表4和表5分別為判別綠色植物與非綠色植物的線性核和RBF核SVM模型的分類結(jié)果。從表4可以看出，對于線性核SVM模型，所有模型的F1-score均超過99.00%，其中鹵鎢燈照射下兩個樣本組的精確度均達到了100.00%，說明所有識別為綠色植物的樣本均為綠色植物；召回率為98.72%則說明該模型沒有把所有綠色植物樣本全部識別到，出現(xiàn)了少量遺漏情況?？偟膩碚f，不同主動光源對于線性核SVM模型的性能影響較小。如從對靶施藥角度考慮，則召回率越高越好，即所有綠色植物樣本都能被檢測到，那么藍色LED照射下的效果略好，F(xiàn)1-score也最高。

從表5可以看出，對于RBF核SVM模型，不同樣本組下模型性能出現(xiàn)了一定差異。其中總體表現(xiàn)最好的仍為藍色LED照射下的，其測試集召回率達到100.00%，即所有綠色植物樣本都能被檢測到，訓(xùn)練集和測試集F1-score分別為99.59%和99.17%，和線性核SVM模型性能相當(dāng)。其他三個樣本組模型都出現(xiàn)了輕微的過擬合現(xiàn)象，即測試集結(jié)果略低于訓(xùn)練集結(jié)果，這可能是由于光譜噪聲較大、輸入變量數(shù)較多而樣本數(shù)相對較少導(dǎo)致。因此，從主動光源的角度來看，藍色LED光源的綜合效果最好；從SVM模型核函數(shù)角度，藍色LED樣本組模型使用線性核和RBF核基本無差別，而其他樣本組則線性核效果較好。

3 結(jié)論

本文針對精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中靶變量施藥時對植物靶標(biāo)探測的實際需求，研究了紅色LED、藍色LED和鹵鎢燈照射下基于光譜信息和支持向量機的綠色植物檢測方法。

1） 在室外陽光直射、室外陰影和室內(nèi)黑暗環(huán)境下采集了三種光源照射下綠色植物和非綠色植物共27種樣本的反射光譜，并對光譜進行了預(yù)處理用于后續(xù)建模分析。

2） 研究了常數(shù)1和標(biāo)準(zhǔn)差倒數(shù)1/SDev兩種變量權(quán)重對支持向量機SVM模型精確度的影響，結(jié)果表明兩種變量權(quán)重對線性核SVM模型的影響不大，但徑向基函數(shù)RBF核模型在變量權(quán)重為1時效果較差，最低精確度只有51.85%，變量權(quán)重為1/SDev時所有RBF核SVM模型精確度較為正常，最低精確度為95.06%。

3） 對比了紅色LED、藍色LED和鹵素?zé)粽丈湎伦兞繖?quán)重為1/SDev的綠色植物檢測SVM模型。結(jié)果表明，三種光源對于線性核SVM模型的性能影響較小，所有線性核SVM模型的F1-score均超過99.00%，其中鹵鎢燈照射下建立的SVM模型精確度達到了100.00%，藍色LED照射下建立的SVM模型F1-score最高，達到99.79%；RBF核SVM模型中效果最好的為藍色LED照射下建立的模型，訓(xùn)練集和測試集F1-score分別為99.59%和99.17%。本研究結(jié)果可為開發(fā)基于主動光源的綠色植物探測傳感器提供理論依據(jù)。

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