基于高光谱和数码照相技术的苹果花期光谱特征研究
苹果盛果期冠层高光谱与其组分特征的定量模型研究
果发现 ， 始反射率 与各指数 的相 关性最 高，各波段 的相关 原 系数分布如图 ２所示 ， ３ ０ ２ ｍ 可见光波段各指数 的 在 ８ ￣７０ｎ 相关性均高于其他波段 ，其中 ５ ９ ０ ｍ处反射率与果 叶 ６ ￣７ ８ｎ 比的相关性最好 ， 相关 系数在 ６ ５１１ ４ １ 处达 到最大值 ０８ ５ １ １ ．１ ； 其 次 为 反 射 率 与 叶 比 例 的 负 相 关 性 ，在 ６ ０ｎ 处 达 到 一 ４ ｍ ０ ７ ８ 再次为反射率与果密度的相关性 ，在 ６９ｎ 处达到 ．０ ； ６ ｍ
迫ｌ 等方 面，而对果树 的研究很 少 ，Ｙｅ １ 等利 用高 光谱 预测
ｒ 橘 产 量 ［ ，雷彤 等分 析 了 苹果 花期 的 光 谱 特 征 ｌ 柑 １ 】 。
对象为摘袋后着色 本完成而未采摘 的苹果树 ，本着布点 均
匀 、 劣 兼 顾 的原 则 ， 取 了 ５个 乡 镇 ｌ 果 园 的 ６ 苹 优 选 Ｏ个 ２棵
响也 不 会 太 大 。因 此 ，将 无 膜 组 和 有 膜 组 分 开 研 究 是 必 要
树冠 间的距离 ， 确保视场覆盖主体冠层 。采样前 进行标 准 白
板校正 ， 根据天气变化及时进行 白板优 化校正 ，每个样本 记 录１ Ｏ组重复采样光谱 。 利用 Ｖｉ ｐ ｃ ｒ ｅ ｅＰ ｏ软件 对数据进行初 步处 理 ， ｗＳ 观察 每一 样本的 １ 组 光谱 ， 除误差大 的数据组 ， ０ 剔 将保 留的数据组的
利用 Ｐ ｏｏｈ ｐ软件 目视去 除照片 上草地 、天空 、其他 ｈ ｔｓ ｏ
¨
０
果树等干扰信 息 ，尽 量 只保 留样 本 的 冠层 信息 ；然 后 利用
Ｅｄ ｓ ｒａ 软件对照片进行监督 分类 ，分 为叶 、果、树 干 、土壤 、 天空 ５ 个类别 。考虑 到顶部冠层高光谱反映 的主要是叶 、 、 果 树干 的混合光谱 ， 不包括 天空 的光谱 ，土壤光谱 由于冠层 的 遮挡而难 以反映 ，即使有也 只是 透过冠 层间 隙的极少 部分 ，
高光谱成像在水果内部品质无损检测中的研究进展
第29卷,第6期 光谱学与光谱分析Vol 29,No 6,pp1611 16152009年6月 Spectro sco py and Spectr al AnalysisJune,2009高光谱成像在水果内部品质无损检测中的研究进展马本学1,2,应义斌1*,饶秀勤1,桂江生11 浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州 3100292 石河子大学机械电气工程学院,新疆石河子 832003摘 要 随着高光谱成像技术的日趋成熟与高光谱成像硬件、软件成本的不断下降,以及高光谱图像数据处理算法的不断改进,应用高光谱成像技术对水果品质进行无损检测成为当前研究热点之一。
为了能跟踪国内外的最新研究成果,对高光谱成像在水果内部品质(成熟度、坚实度、可溶性固形物、水分)检测研究进行综述,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考。
关键词 高光谱成像;水果;内部品质;无损检测中图分类号:S126,T P 391 4 文献标识码:A DOI :10 3964/j issn 1000 0593(2009)06 1611 05收稿日期:2008 03 08,修订日期:2008 06 12基金项目:国家自然科学基金项目(60665002)和教育部 新世纪优秀人才支持计划 基金项目(NCE T 04 0524)资助作者简介:马本学,1970年生,浙江大学生物系统工程与食品科学学院博士研究生 *通讯联系人 e m ail:ybying@z ju edu cn引 言我国是世界水果生产大国,根据!中国统计年鉴∀2006年我国水果总产量已经达到17239 9万吨(包括瓜果类),水果产量世界第一,但我国不是水果生产强国,水果出口量只占总产量的2%左右,远远低于9%~10%的世界平均水平[1]。
造成水果出口难的主要原因之一就是未能严格按照出口标准对水果品质进行分级。
随着科学技术的发展和人民生活水平的不断提高,以及我国加入世界贸易组织,国际水果市场竞争日益加剧,消费者对水果品质的要求越来越高。
基于高光谱成像的苹果损伤检测方法研究
收稿日期：2023-03-31基金项目：岭南现代农业科学与技术广东省实验室河源分中心自主科研项目（DT20220009，DT20220007，DT20220011）；北京市农林科学院财政项目（CZZJ202203）通信作者：段丹丹（1984—），女，博士，高级工程师，研究方向为农业定量遥感监测，E-mail：duandd@广东农业科学2023，50（7）：57-63Guangdong Agricultural SciencesDOI:10.16768/j.issn.1004-874X.2023.07.006王凡，孟翔宇，陈龙跃，段丹丹，钱英军. 基于高光谱成像的苹果损伤检测方法研究［J］. 广东农业科学，2023，50（7）：57-63.基于高光谱成像的苹果损伤检测方法研究王 凡1,2，孟翔宇1，陈龙跃2，段丹丹1,2,3，钱英军4（1.北京市农林科学院信息技术研究中心，北京 100097；2.岭南现代农业科学与技术广东省实验室河源分中心，广东 河源 517000；3.清远市智慧农业农村研究院，广东 清远 511500；4.广东科贸职业技术学院，广东 清远 511500）摘 要：【目的】研究苹果损伤高光谱特征，建立基于高光谱成像的苹果损伤区域最佳分类模型，为实时、快速、准确地识别苹果损伤提供重要依据。
【方法】以北京平谷区收集的苹果样品为研究对象，利用高光谱图像技术检测水果表面机械损伤。
利用390 ~1 000 nm 范围的高光谱图像（HSI）数据，通过比值光谱分析损伤与正常感兴趣区域（ROI）的光谱响应特性，筛选特征波段，并构建较好地突出损伤区域特征的3种类型光谱指数：归一化光谱指数（NDSI）、比值光谱指数（RSI）和差值光谱指数（DSI）。
在此基础上，优选提取损伤区域能力较强的光谱指数，利用迭代自组织数据分析（ISODATA）无监督据聚类算法提取苹果损伤区域。
【结果】当苹果表面受到损伤时，光谱反射率变化显著。
苹果花期冠层高光谱特征及营养元素含量分析
对 苹果花 期 的高 光谱特征 进 行分析 ， 可 以 为苹 果冠 层信 息提
取、 长 势监测 、 营 养 诊 断 等 相 关 问 题 的研 究提 供 可 靠 的 理
论 依 据 。 １ 苹 果 花期冠 层 高光 谱特 征分 析
０ ． ３的 为 ｂ类 ， 其 花量 处 于 中等 水平 ； 花叶 比大 于 ０ ． ３的为 Ｃ
进行 分析 ， 对其 中可 以 反映花量 多 少的敏 感波段 进行 有效 地
筛选 ， 最 后 利用 对 比分析 的方法 ， 对 不 同花期 、 树龄 、 品 种 的 光 曲线 差异进 行 分析 ， 从 而得 到其 对 光谱特 征 的影 响 。
１ ． １ 不 同 累计样 本 容量 对苹 果花期 冠 层高 光谱 特征 的影 响
然后利用 Ｅ ｒ ｄ ａ ｓ 遥 感 图像 处 理软 件 对 处理 后 的照 片进 行 监 督 分类 ， 最 终对苹 果树 的花 、 叶 面积进 行相 应 的统计 ， 得 到相
应 的花 叶 比。 根 据花 叶比 的具体 数值可 以将 １ ２ ０株 样本 分 为 ３类 ： 花叶￣ Ｌ ／ Ｊ ， 于０ ． ２的 为 ａ类 。 其 花 量较 少 ； 花叶 比 在 ０ ． ２ —
１ ． ３ 不 同花量 苹果 花期 量层 高光 谱 的红边 特征 红边指 的是 从 ６ ８ ０ ～ ７ ６ ０ ｎ ｍ 的红光 区外 叶绿 素吸 收减 少
利 用 对 不 同样 本 容 量 的 累加 ． 从 而 获 得 稳 定 的 苹 果 花 期冠 层高 光 谱 曲线 ． 然 后对 其 高 光谱 特征 进行 研 究 。 利 用 方 差分析 法 ， 对苹 果有 花和 无花冠 层 的不 同波段 的光谱 反射 率
类， 其花 量最大 。
基于高光谱图像技术预测苹果大小
该 图 像 做 阈 值 分 割 以 及 形 态 闭 运 算 去 除 果 梗 区 域 ，使 用 8 邻 接 边 界 跟 踪 法 得 到 二 值 图 像 的 轮 廓 坐 标 序 列 ，采 用
最小 外 接 矩 形 法 求 苹 果 的 大 小 ，与 实 测 值 建 立 回 归 方 程 。结 果 表 明 ，基 于 高 光 谱 图 像 技 术 采 用 波 段 比 算 法 ，结 合
本研究采用高光谱图像技术对新疆红富士苹果 大小进行预测分析，是高光谱图像分析新疆红富士苹 果内外综合品质研究的重要组成之一。水果品质的
收稿日期: 2011－07－28 基金项目: 国家自然科学基金项目( 61005022) ; 新疆维吾尔自治区
科技厅基金项目( 2009211B07) 作者简介: 程国首( 1984 － ) ，男，河 南 商 丘 人，在 读 硕 士 研 究 生，( E －
晰，可用于果锈、损伤等方面的研究。图 4 为图 3( b) 和 3( e) 中各苹果灰度图像直方图。从直方图上看， 852 / 713 比值图像双峰效果更加明显，更有利于图像 的分割。
图 3 不同波段比图像 Fig．3 Difference band ratio images
图 1 典型苹果高光谱反射图像前景与背景偏差光谱 Fig．1 Intensity deviation between the foreground and background of
高 光谱 图像技术 结 合 光 谱 与 图 像 技 术 的 优 点 ，能 够获得大量连续波长光谱信息的图像。其中，图像信 息可检测农产品的外部品质，光谱信息则可用于农产 品内部品质的检测。许多学者将该技术应用到水果 品质 的 检 测 上。例 如，ElMasry ［5］、蔡 健 荣［6］ 和 单 佳 佳［7］等分别采用高光谱技术检测苹果的冷冻损伤、柑 桔果锈、苹果的表面损伤和糖分含量。针对新疆本地 特色林果业产品，采用机器视觉分析和检测其品质并 进行分级的研究尚处于起步阶段，相关的研究工作较 为匮乏。
基于近红外光谱及成像的苹果品质无损检测方法和装置研究
基于近红外光谱及成像的苹果品质无损检测方法和装置研究基于近红外光谱及成像的苹果品质无损检测方法和装置研究近年来，随着人们生活水平的提高和健康观念的增强，对水果品质的要求也越来越高。
而苹果作为广受欢迎的水果之一，其品质的检测与保证对于消费者和生产商来说都非常重要。
然而，传统的苹果品质检测方法往往需要破坏性地采样或使用化学试剂，既不环保也不经济，而且无法实时监测苹果的品质变化。
因此，开发一种基于近红外光谱及成像的苹果品质无损检测方法和装置是十分必要的。
近红外光谱和成像技术已经成为无损检测领域的重要工具，可以通过对物体的光反射或透射特性进行分析，快速而准确地获取物体的相关信息。
在苹果品质无损检测方面，近红外光谱和成像技术已经得到广泛应用。
这主要归功于近红外光谱和成像技术能够提供大量的化学成分信息和外观特征，进而实现对苹果内部质量和外观品质的评估。
具体来说，基于近红外光谱的苹果品质无损检测方法包含以下几个步骤。
首先，通过选择合适的近红外光源和光谱采集设备，对苹果进行扫描，并获取反射的光谱数据。
然后，对采集到的光谱数据进行预处理，如去噪、基线校正等，以提高数据质量和准确性。
接下来，通过建立合适的模型，如主成分分析、偏最小二乘回归等，将光谱数据与苹果的品质参数进行相关联，从而实现苹果品质的无损检测。
除了近红外光谱，近红外成像技术也可以用于苹果品质无损检测。
相比于光谱分析，成像技术能够提供苹果的表面信息，如颜色、形状等。
通过对苹果的近红外图像进行处理和分析，可以判断苹果的熟度、含糖量、硬度等重要品质参数。
具体来说，近红外成像方法可以通过提取图像特征，如纹理、形状等，结合图像处理和机器学习算法，对苹果品质进行评估。
此外，近红外光谱与成像相结合的方法也广泛应用于苹果品质无损检测中。
通过将光谱和图像信息进行融合分析，可以综合考虑苹果的化学成分和外观特征，从而提高检测的准确性和稳定性。
例如，可以通过对苹果的光谱和成像数据进行特征提取和降维处理，建立融合模型，实现对苹果品质的综合评估。
苹果花期冠层高光谱特征及营养元素含量分析
苹果花期冠层高光谱特征及营养元素含量分析摘要通过对苹果花期冠层高光谱特征及营养元素含量分析，结果表明，当苹果花氮、磷、钾含量分别为（43.96±2.20）、（6.46±0.23）、（2.95±1.05）g/kg，苹果株产达到最大值；低于最小值41.76、6.14、19.90 g/kg时，苹果株产随氮、磷、钾的含量增加而增加；高于最大值46.16、6.78、22.00 g/kg时，苹果株产随着氮、磷、钾含量的增加而降低。
关键词苹果；花期；高光谱特征分析；营养元素；含量在遥感技术的发展中，高光谱技术是其重要的发展方向之一，而要想实现高光谱技术的应用，对光谱特征的研究就显得非常重要，这一研究在一些植被遥感的研究和应用中发挥着重要的作用[1-2]。
在苹果的栽培过程中，花期是其最重要的阶段，对其产量和苹果的质量有着非常重要的影响。
对苹果花期的高光谱特征进行分析，可以为苹果冠层信息提取、长势监测、营养诊断等相关问题的研究提供可靠的理论依据[3-4]。
1 苹果花期冠层高光谱特征分析利用对不同样本容量的累加，从而获得稳定的苹果花期冠层高光谱曲线，然后对其高光谱特征进行研究。
利用方差分析法，对苹果有花和无花冠层的不同波段的光谱反射率进行分析，对其中可以反映花量多少的敏感波段进行有效地筛选，最后利用对比分析的方法，对不同花期、树龄、品种的光谱曲线差异进行分析，从而得到其对光谱特征的影响。
1.1 不同累计样本容量对苹果花期冠层高光谱特征的影响将作为样本的120株苹果的花期冠层光谱数据随机分为4组：A（1～30）、B（1～60）、C（1～90）、D（1～120），然后利用以下公式进行计算：■=■■Ri其中，■表示n个样本的平均反射率，n表示样本的累积个数，Ri表示第i 个光谱反射率，然后对各组数据进行平均值R的求解，最终得到不同累积样本容量条件下，苹果花期冠层高光谱R随着波长变化的相应曲线。
《苹果物候期之花朵生长状态与花期自动识别方法》
《苹果物候期之花朵生长状态与花期自动识别方法》篇一一、引言苹果作为我国重要的果树作物之一，其生长过程中的物候期变化对果实的产量和品质具有重要影响。
其中，花朵的生长状态和花期是苹果生长周期中关键的一环。
本文旨在研究苹果物候期中花朵的生长状态，并探讨花期自动识别方法的应用，以期为苹果种植提供科学依据和技术支持。
二、苹果花朵生长状态分析1. 初花期：苹果花朵初现时，花蕾逐渐开放，花瓣由紧闭到完全展开，颜色由淡绿转为洁白。
此时的花朵生长状态对后续的授粉和坐果至关重要。
2. 盛花期：随着花朵的逐渐开放，花瓣饱满、色泽鲜艳，蜜蜂等昆虫开始活跃于花间进行传粉。
此时的花朵生长状态直接影响到果实的形成和数量。
3. 落花期：花朵在完成传粉任务后逐渐凋谢，花瓣脱落。
此阶段的花朵生长状态对果实的质量和产量具有重要影响。
三、花期自动识别方法探讨针对苹果花期变化快、观察难度大的特点，本文提出以下自动识别方法：1. 基于图像识别的花期自动识别技术：利用高清摄像头对苹果园进行定期拍摄，通过图像处理技术分析花朵的形态、颜色等特征，判断其生长状态和花期。
该方法具有非接触、高效率、准确度高等优点。
2. 基于生理指标的花期自动识别技术：通过监测苹果树生理指标的变化，如树体温度、湿度、光照强度等，结合花期模型进行花期预测。
该方法需要建立准确的模型和算法，对设备要求较高，但具有较高的预测精度。
3. 结合两种方法的综合识别技术：将图像识别技术和生理指标监测技术相结合，互相补充，提高花期的识别精度。
该方法需要综合考虑多种因素，但具有较高的实用性和可靠性。
四、实验与结果分析本部分通过实地实验，对上述花期自动识别方法进行验证和分析。
实验结果表明，基于图像识别的花期自动识别技术具有较高的准确性和实时性，能够有效地监测花朵的生长状态和花期变化。
同时，结合生理指标的花期自动识别技术具有较高的预测精度，能够为苹果种植提供科学的指导。
综合两种方法的综合识别技术则具有更高的实用性和可靠性，为实际生产提供了有力的技术支持。
高光谱成像在花卉中的应用
高光谱成像技术在花卉领域中有着广泛的应用在农艺方面，高光谱成像技术可以对植物的微弱光谱差异进行定量分析，从而在农业生产中展现出良好的应用前景。
例如，它可以帮助人们更好地理解植物生长过程中的各种变化，包括营养状况、病虫害情况等。
此外，高光谱成像技术还可以用于花卉种类的鉴别和品质评估。
通过高光谱数据，可以获取花卉的各种化学和物理信息，如水分含量、叶绿素含量、花青素含量等，从而对花卉进行精准鉴别和品质评估。
高光谱成像技术是通过在光谱维上进行直接对物体表面进行微弱光谱差异的定量分析的技术，其优点在于能够获取大量关于物体的高质量信息。
在花卉应用中，这种技术可以获取关于花卉的各种信息，如品种鉴别、生长状态、病虫害情况等。
这些信息可以为花卉的种植、养护、销售等环节提供重要的参考依据。
然而，对于普通消费者来说，高光谱成像技术可能比较陌生。
实际上，这项技术已经逐渐融入到我们的日常生活中。
比如，在农业领域，高光谱成像技术可以帮助农民更好地了解作物的生长状况，提高农作物的产量和品质；在环保领域，高光谱成像技术可以用来监测大气污染物的排放情况，保护环境；在医疗领域，高光谱成像技术可以用来检测患者的病变情况，提高医疗诊断的准确性和效率。
总的来说，高光谱成像技术在花卉中的应用可以帮助人们更好地了解花卉的生长状况、品质鉴别以及提高花卉产业的效率和经济效益。
虽然这项技术对于普通消费者可能比较陌生，但是在相关领域的推广和应用上，其具有巨大的潜力和广阔的前景。
《苹果物候期之花朵生长状态与花期自动识别方法》范文
《苹果物候期之花朵生长状态与花期自动识别方法》篇一一、引言苹果作为全球广泛种植的水果之一，其生长周期和物候期对于果农来说至关重要。
其中，花朵的生长状态和花期是决定苹果产量和品质的关键因素。
近年来，随着科技的发展，自动识别技术被广泛应用于农业领域，为农业的精准管理和决策提供了有力支持。
本文将探讨苹果物候期中花朵的生长状态及其花期自动识别方法，以期为苹果种植提供科学依据。
二、苹果花朵生长状态1. 初花期：苹果树的花朵初绽，呈现白色或粉红色，此时花蕾逐渐开放，标志着进入花期。
2. 盛花期：花朵全然开放，颜色鲜艳，吸引传粉昆虫。
此时是苹果树最重要的授粉时期。
3. 落花期：花朵开始凋谢，花瓣逐渐脱落，标志着花期的结束。
在物候期中，花朵的生长状态直接影响到苹果的产量和品质。
因此，对花朵生长状态的观察和记录是十分重要的。
三、花期自动识别方法随着科技的发展，花期自动识别技术已经广泛应用于苹果种植领域。
以下是几种常用的花期自动识别方法：1. 基于图像识别的花期自动识别技术：通过安装摄像头对苹果树进行实时监控，利用图像处理技术对花朵的形态、颜色等特征进行识别和分析，从而判断花朵的生长状态和花期。
这种方法具有实时性、准确性和便捷性等特点。
2. 基于传感器技术的花期自动识别技术：通过在苹果树上安装传感器，实时监测树体的温度、湿度、光照等环境因素，以及花朵的生理变化，从而判断花朵的生长状态和花期。
这种方法可以实现对苹果树生长环境的实时监测和调控。
3. 基于机器学习的花期预测模型：通过收集历史气象数据、物候期数据等信息，利用机器学习算法建立花期预测模型。
通过输入当前的气象数据和物候期数据，模型可以预测出未来的花期。
这种方法可以实现对花期的预测和预警，为果农提供科学决策依据。
四、自动识别方法的应用与效果花期自动识别技术的应用可以有效提高苹果种植的效率和品质。
首先，通过对花朵生长状态的实时监测和记录，可以及时了解苹果树的生长情况，为果农提供科学的决策依据。
基于高光谱成像技术的富士苹果轻微机械损伤检测研究
基于高光谱成像技术的富士苹果轻微机械损伤检测研究作者：沈宇房胜郑纪业王风云张琛李哲来源：《山东农业科学》2020年第02期摘要：为降低苹果损伤造成的商业损失，延长苹果的储存期，利用高光谱成像技术实现了基于特征波段的苹果表面轻微机械损伤的快速、无损检测。
以120个富士苹果为研究对象，首先利用波段范围在400～1 000 nm的高光谱成像光谱仪获取完好和轻微损伤0、2、4 h的富士苹果的高光谱图像，并提取感兴趣区域的平均光谱数据，然后通过两次连续投影法进行分析，去除光谱波段间的冗余信息，找到共线性最小的波段组合（821 nm和940 nm）;其次，对特征波段图像进行主成分分析，选择完好与损伤区域差异明显的第二主成分（PC2）作为检测损伤的有效图像;最后，对有效图像进行固定阈值分割和形态学处理，得到苹果表面機械损伤的检测结果。
利用该方法对验证组40个正常和轻微损伤不同时间段的苹果进行测试，总体正确率达到94.4%。
关键词：高光谱成像技术;苹果;轻微机械损伤;连续投影法;特征波段;图像处理中图分类号：S661.109 文献标识号：A 文章编号：1001-4942（2020）02-0144-07Abstract To reduce the commercial loss caused by apple fruit damage and prolong the storage period of apple fruits， the hyperspectral imaging technology was used to realize rapid and non-destructive detection of slight mechanical damage on the surface of apple fruits based on feature bands. In the experiment， 120 Fuji apple fruits were taken as the research object. Firstly， the hyperspectral images of intact and damaged samples after 0， 2 and 4 hours were obtained by the hyperspectral imaging system across the wavelength range of 400～1 000 nm. The reflectance of all pixels in the region of interest （ROI） was extracted by ENVI 5.2 software and analyzed by successive projections algorithm （SPA） to remove the redundant information between spectral bands and find the collinear minimum band combination （821 and 940 nm）. Then， the PCA was conducted based on two images corresponding to the feature bands， and the second component （PC2） with obvious differences between intact and damaged regions was selected as the effective image for damage detection. Finally， the methods of threshold segmentation and morphological processing were used for the PC2 image to obtain the slightly damaged area on the surface of apple fruits. Using the developed algorithm to detect 40 intact and damaged samples， the average accuracy was 94.4%.Keywords Hyperspectral imaging technology; Apple; Slight mechanical damage; Successive projections algorithm; Feature band; Image processing苹果是世界上种植面积最广、产量最高的果品，其味道酸甜可口，营养丰富。
《苹果物候期之花朵生长状态与花期自动识别方法》范文
《苹果物候期之花朵生长状态与花期自动识别方法》篇一一、引言苹果作为我国重要的果树作物之一，其生长过程中的物候期变化对果实的产量和品质具有重要影响。
其中，花朵的生长状态和花期是苹果生长周期中关键的一环。
随着科技的不断发展，对苹果物候期的花朵生长状态和花期进行自动识别已成为研究的重要方向。
本文将针对苹果物候期之花朵生长状态及花期自动识别方法进行详细介绍。
二、苹果花朵生长状态分析苹果花朵的生长状态是决定果实产量和品质的重要因素之一。
在苹果树的花期中，花朵的生长状态主要表现为以下几个方面：1. 萌发期：春季气温逐渐回暖，苹果树开始萌芽，花蕾开始发育，这一阶段花朵处于初生状态，需要进行充足的养分供给和保护，以保证花朵的正常发育。
2. 盛开期：随着气温的升高，花朵逐渐开放，这一阶段花朵的颜色、形态等特征都较为明显，是判断花朵生长状态的重要时期。
3. 结实期：花朵开放后，开始进行授粉和结实过程，如果受到外界环境因素的影响或内部生理失调等，会影响果实的发育和质量。
三、花期自动识别方法针对苹果花朵生长状态及花期的变化，采用自动识别方法可以有效提高果农的管理效率和准确度。
目前常用的花期自动识别方法主要包括以下几种：1. 基于图像识别的花期自动识别方法：通过安装摄像头等设备，对苹果树进行实时监测，利用图像处理技术对花朵的形态、颜色等特征进行提取和分析，从而判断花朵的生长状态和花期。
这种方法具有实时性、准确性高等优点，是当前研究的重要方向。
2. 基于生物传感器的花期自动识别方法：通过在苹果树上安装生物传感器，实时监测花朵的生理变化，如温度、湿度、光照等参数，从而判断花朵的生长状态和花期。
这种方法具有实时性强、数据准确等优点，但需要专业的技术人员进行安装和维护。
3. 基于大数据分析的花期预测方法：通过对历史气象数据、土壤数据、树体生长数据等进行收集和分析，建立苹果树生长模型和花期预测模型，从而预测未来的花期。
这种方法具有预测准确、操作简便等优点，但需要大量的数据支持。
基于高光谱的苹果果期冠层光谱特征及其果量估测
基于高光谱的苹果果期冠层光谱特征及其果量估测雷彤;赵庚星;朱西存;董超;孟岩;战冰【摘要】苹果冠层光谱特征是苹果树遥感生理监测和生产管理的重要依据.对栖霞市苹果果期的冠层反射光谱进行实测,结合数码照相技术探明了苹果果期的反射光谱特性和敏感波段,并通过敏感波段与果树比指标建立回归模型,实现了对苹果冠层果量(果树比)的无损估测.结果表明:苹果树果期冠层光谱曲线总体表现为对蓝光和红光的吸收及对绿光的反射,在近红外750-1300nm之间表现为强烈的反射,且在1650nm和2200nm附近呈现两个反射峰.选择435、670、730、940、1140nm 和1480nm等6个波段为苹果果期的敏感波段.利用这些波段分别构建了差值、比值及归一化植被指数,筛选了最佳光谱参数,进而构建了果量(果树比)估测模型,经筛选验证确定苹果果量的最佳估测模型为:y=0.0086[NDVI(940,730)]2-1.0934NDVI(940,730)+0.3209.模型为苹果果期果量的精确估测提供了比较快捷的方法途径.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2010(030)009【总页数】10页(P2276-2285)【关键词】高光谱;数码照片;苹果果期;光谱特征;估测模型【作者】雷彤;赵庚星;朱西存;董超;孟岩;战冰【作者单位】山东农业大学资源与环境学院,泰安,271018;山东农业大学资源与环境学院,泰安,271018;山东农业大学资源与环境学院,泰安,271018;山东农业大学资源与环境学院,泰安,271018;山东农业大学资源与环境学院,泰安,271018;栖霞市国土资源局,栖霞,265300【正文语种】中文近年来快速发展的高光谱遥感，以其数据量大、光谱信息和图像信息有机结合、波谱分辨率高等巨大优势，成为遥感发展的一项重大创新。
高光谱遥感技术已成功应用于实时、大范围、无破坏的植物生长状况与趋势探测，为田间管理提供及时的作物信息，并取得了明显的成效[1- 3]。
苹果花期的冠层高光谱特征研究
苹果花期的冠层高光谱特征研究朱西存;赵庚星;雷彤;李希灿;陈志强【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2009(029)010【摘要】系统分析苹果花期冠层高光谱特征,探明其敏感光谱波段,为大面积苹果树信息提取与营养状况的遥感反演等提供理论依据.利用ASDField Spec 3便携式地物光谱仪实测的120个苹果花期的冠层高光谱数据,在分析了不同累计样本容量对花期冠层高光谱特征影响的基础上,采用方差分析的方法,明确了苹果花期的冠层高光谱特征及反映花期冠层高光谱的敏感波段.结果表明,随着累计样本容昔的增加,苹果花期的高光谱曲线趋于稳定、平滑.在550 nm绿峰处和760～1 300 nm的反射高原区,反射率随着花量的增多而减小,在670 nm的红谷处,反射率随着花昔的增多而增大;在350～400 nm,400～500 nm,600～680nm,760～1 300 nm波段的方差分析结果极显著,是反映花期冠层光谱的敏感波段;随着花量的增多,红边位置、红边斜率和红边面积有逐渐减小的趋势.【总页数】5页(P2708-2712)【作者】朱西存;赵庚星;雷彤;李希灿;陈志强【作者单位】山东农业大学资源与环境学院,山东,泰安,271018;山东农业大学资源与环境学院,山东,泰安,271018;山东农业大学资源与环境学院,山东,泰安,271018;山东农业大学信息科学与工程学院,山东,泰安,271018;山东农业大学资源与环境学院,山东,泰安,271018【正文语种】中文【中图分类】S127【相关文献】1.苹果花期冠层高光谱特征及营养元素含量分析 [J], 庞全武2.基于高光谱和数码照相技术的苹果花期光谱特征研究 [J], 雷彤;赵庚星;朱西存;战冰;张洋洋3.基于模糊识别的苹果花期冠层钾素含量高光谱估测 [J], 朱西存;姜远茂;赵庚星;王凌;李希灿4.扬花期冬小麦冠层叶绿素含量高光谱遥感反演 [J], 姜海玲;李耀;赵艺源;郑世欣;李悦5.天山北坡野苹果混生植被花期冠层光谱特征研究 [J], 邹佳秀;贾翔;黄铁成;陈蜀江;来风兵;尹小英;汪东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于高光谱成像的苹果品种快速鉴别
基于高光谱成像的苹果品种快速鉴别
马惠玲1王若琳1蔡骋2王栋1
【摘要】摘要：以"乔纳金"苹果，"红富士"苹果和"秦冠"苹果共90个试验样本为试材分别采集865-1 711 nm的近红外波段高光谱图像,选取苹果图像感兴趣区域(ROI),以分辨率2.8 nm提取其平均反射光谱数据,分别利用K近邻法(KNN)和径向基核函数支持向量机(RBF-SVM)进行品种判别,5折交叉检验。
结果表明,3种苹果的近红外高光谱图像均在波长941 ~ 1 602 nm 之间变得清晰，该区域200个波段下的平均反射光谱数据经KNN法中的10 种距离算法评判，当K取值3和5时，切比雪夫距离、欧几里得距离和明可夫斯基距离3种距离算法的识别正确率均达到100% ; SVM-RBF核函数模型中，Y取值为2-8 ~ 1的范围内识别正确率均在92%以上，当Y取值2-5 , C取值为16和32时,识别正确率最高，为96.67%。
故利用近红外高光谱图像技术结合KNN计算对苹果品种进行快速鉴别是优异和可靠的方案。
【期刊名称】农业机械学报
【年(卷)，期】2017(048)004
【总页数】8
【关键词】苹果；品种鉴别；高光谱成像；K近邻法；支捋向量机
引言
苹果在世界果品市场上占据看重要地位,有些苹果品种成熟期、外形、色溼、风味差异较大，感观易于辨别；有些则成熟期、大小、看色、口感均比较接近, 非专业人员品评辨识准确率不高，更难以在采后处理流水线上快速鉴别。
不同品种的田间栽培条件、采后贮藏特性、价格均差别较大,急需一种简便、无损。
基于高光谱成像技术和MNF检测苹果的轻微损伤_张保华
发现第２主成分图像缺陷较为明显，并 据 此 选 择 ６ 个 特 征 波 段，然后对特征波段进行主成 分 分 析，挑 选 第 ３ 主 成 分 作 为 缺陷识别图像；Ｐｉｏｔｒ等［２］利 用 高 光 谱 成 像 技 术 和 热 成 像 技 术识别苹果 的 早 期 损 伤，通 过 主 成 分 分 析 和 最 低 噪 声 分 离 （ｍｉｎｉｍｕｍ ｎｏｉｓｅ ｆｒａｃｔｉｏｎ，ＭＮＦ）增加损伤区域和 正 常 表 面 的 对比度，通过脉冲热成像序列的傅立叶变 换 获 得 损 伤 的 位 置 和 深度；Ｘｉｎｇ等［３］利用高光谱图像的多个波段检测 Ｇｏｌｄ Ｄｅ－ ｌｉｃｉｏｕｓ的损伤，利用高光谱图像的 主 成 分 分 析 挑 选 出 ４ 个 特 征波段，对特征波段进行主成 分 分 析，利 用 第 ２ 和 第 ３ 主 成 分的联合图像完成了损伤的识别分类 ；黄 文 倩 等［５］以 全 波 段 的主成分分析挑选了 ８２０ 和 ９７０ｎｍ 两 个 特 征 波 段，并 利 用 特征波段和阈值分割算法开发了轻微损伤检测算法。
＊ 通 讯 联 系 人 ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｏｃｊ＠ｎｅｒｃｉｔａ．ｏｒｇ．ｃｎ
１３６８
光谱学与光谱分析 第３４卷
损伤检测算法，并用不同时间阶段的损伤 苹 果 验 证 了 算 法 的 检测性能。
１ 实 验 部 分
１．１ 样 品 选择双色红富士苹果为试验对象，苹 果 样 本 购 买 于 北 京
近年来，高光谱和多光谱机器视觉越 来 越 多 的 应 用 于 农 产品的品质检测，光谱相机的多波段成像 优 点 拓 展 了 普 通 相 机的检测性能。Ｇａｍａｌ等［６］利 用 高 光 谱 相 机 采 集 苹 果 ４００～ １ ０００ｎｍ 波 段 范 围 的 图 像，利 用 偏 最 小 二 乘 （ｐａｒｔｉａｌ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅ，ＰＬＳ）和逐步判别分 析（ｓｔｅｐｗｉｓｅ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ ａｎａｌｙ－ ｓｉｓ，ＳＤＡ）挑选了３个特征 波 段（７５０，８２０ 和 ９６０ｎｍ）然 后 以 特征波段搭建多光谱相机检 测 平 台，试 验 结 果 表 明，该 系 统 可 以检测到１ｈ以后的损伤；Ｌｉ等［７］以橘子可见－近红外图像 进行主成分 分 析 （ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ），对 比
基于高光谱图像技术的水果品质检测的若干问题研究的开题报告
基于高光谱图像技术的水果品质检测的若干问题研究的开题报告一、研究背景水果作为人们日常生活中重要的食品之一，其品质的好坏直接关系到消费者的健康和满意度。
传统的水果品质检测主要依靠人工经验和观察。
但这种方法存在不可避免的主观性，而且检测效率低下，无法满足大规模生产的需求。
高光谱图像技术是一种新兴的无损检测方法，可以获取物体的大量光谱信息，对物体进行全面、准确的质量评估。
近年来，高光谱图像技术在农产品品质检测领域得到广泛应用，成为解决传统检测方法缺陷的有效手段。
二、研究目的本研究旨在探索基于高光谱图像技术的水果品质检测方法，研究如何利用高光谱图像技术提取水果的特征信息，建立水果品质检测模型，实现自动化检测，提高检测效率和准确性。
三、研究内容1. 研究高光谱图像技术在水果品质检测中的应用原理和方法；2. 建立基于高光谱图像技术的水果品质检测模型，采用经典算法和深度学习等方法进行特征提取和分类；3. 实验验证所建立的水果品质检测模型的准确性和可靠性；4. 分析不同因素对水果品质检测结果的影响，探讨如何进一步提高检测效率和灵敏度。
四、研究意义本研究探索基于高光谱图像技术的水果品质检测方法，具有以下意义：1. 提高了水果品质检测的准确性和效率，为水果质量监测提供了新的手段和思路；2. 推广了高光谱图像技术在农业领域的应用，为农业智能化发展做出了贡献；3. 为消费者提供更加安全、健康的水果产品，促进健康中国战略的实施。
五、研究方法本研究采用文献调研和实验验证相结合的方法进行，具体步骤如下：1. 对高光谱图像技术在农业领域的基础理论和应用现状进行全面调研和综述；2. 收集水果品质检测相关数据，采用高光谱图像技术进行数据处理和特征提取；3. 采用传统算法和深度学习方法建立水果品质检测模型，进行实验验证；4. 分析实验结果，总结经验教训，提出可行性方案和改进建议。
六、研究计划本研究计划于2022年开始，历时两年完成。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中国农业科学 2009,42(7):2481-2490 Scientia Agricultura Sinica doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2009.07.028收稿日期：2008-08-18；接受日期：2008-10-21基金项目：国家“863”计划项目（2008AA10Z203）、“星火计划”项目（2007EA740002） 作者简介：雷 彤（1985－），男，山东济南人，硕士研究生，研究方向为生态环境、遥感。
E-mail ：tianxia047@ 。
通信作者赵庚星（1964－），男，山东垦利人，教授，研究方向为生态环境、遥感。
E-mail ：zhaogx@基于高光谱和数码照相技术的苹果花期光谱特征研究雷 彤1，赵庚星1，朱西存1，战 冰2，张洋洋1（1山东农业大学资源与环境学院，山东泰安 271018；2栖霞市国土资源局，山东栖霞 265300）摘要：【目的】旨在探索苹果花期的光谱特征和敏感波段。
【方法】以栖霞市为研究区，利用苹果花期数码照片监督分类，提取苹果花树比和花叶比指标信息，通过与同步高光谱探测数据的相关分析，研究苹果树花期光谱特性，确定其敏感的光谱波段。
【结果】苹果树花期光谱特征主要表现为对蓝光和红光的吸收、对绿光的反射，和对750～1 300 nm 近红外的强烈反射。
其光谱特征变化与花叶比和花树比指标呈现较好的相关性，敏感波段范围为400～530 nm 的蓝青光和570～700 nm 的橙红光，以及中等花树比果树760～1 350 nm 的近红外。
【结论】该研究提出了高光谱遥感与数码照相技术相结合的有效方法，初步探明了苹果树花期的光谱特征，为苹果园地信息提取、营养诊断和苹果生产管理的实时性与信息化提供了理论依据和技术支撑。
关键词：高光谱；数码照片；苹果花期；光谱特征；相关性Research of Apple Florescence Spectral Features Based onHyperspectral Data and Digital PhotosLEI Tong 1, ZHAO Geng-xing 1, ZHU Xi-cun 1, ZHAN Bing 2, ZHANG Yang-yang 1(1College of Resources and Environment, Shandong Agricultural University, Taian 271018, Shandong ; 2Qixia Bureau of Land andResources, Qixia 265300, Shandong )Abstract: 【Objective 】 This study aims on the spectral features and sensitive spectrum wave band in the apple florescence. 【Method 】Taking Qixia City as the research region, using supervised classification of the flowering apple digital photos to extract the target information of the ratio of apple flower/leaf and apple flower/tree, this paper carries out the correlation analysis of the ratio data with synchronization hyperspectral detection data, to determine the spectral features and sensitive spectrum wave band of the apple florescence. 【Result 】 The spectral features of apple florescence mainly presented as absorption of blue light and red light, reflection of green light, and the strong reflection of near-infrared between 750 nm to 1 300 nm. The change of apple florescence spectral features and the target information of apple flower/leaf and apple flower/tree present a good correlation, and it indicates that the sensitive wave band range is 400-530 nm cyan light, 570-700 nm orange-red light, and the 760-1 350 nm nearly infrared of medium flower/tree of apple trees. 【Conclusion 】 This study puts forward an effective way of the hyperspectral remote sensing with the combination of digital photos, preliminaryly proved the spectral characteristics of flowering apple trees, and it has provided a theoretical basis and technical support for the extracting apple's field information, nutrition diagnosis and apple production and management of real-time and informationization.Key words: hyperspectral; digital photoes; apple florescence; spectral features; correlation0 引言【研究意义】苹果是世界四大水果之一，中国是世界苹果第一生产大国，栽培面积和产量在世界上占有极为重要的地位。
其中山东烟台作为全国最大的苹果出口生产基地享有盛名，而栖霞市是烟台市管辖的唯一一个内陆县级市，被誉为“中国苹果第一市”，按照农业部《苹果优势区域发展规划》中适宜苹果生2482 中国农业科学42卷产的7项生态指标衡量，栖霞就有6项完全符合[1]。
栖霞市地处胶东半岛中心位置（图1），位于东经120°33′～121°15′、北纬37°05′～37°32′之间，总面积2 017平方公里，属山区丘陵地形，素有“胶东屋脊”之称，属暖温带季风型半湿润气候，年平均气温11.3℃，降雨量665 mm，夏季降雨多，春秋降雨少，具雨热同期的特点，环境条件特别适合苹果栽培，自1890年引进栽植西洋苹果至今，栖霞苹果栽培历史长达110多年。
目前，全市苹果园地总面积达3.9万公顷，占全国总面积的2%，占山东省总面积的12.6%，占烟台市总面积的27.5%；年产量145万吨左右，占全国苹果总产量的5%，占山东省总产量的16.4%，占烟台苹果总产量的41%；在栽植面积、总产量、品种组成、果品质量、产业化程度和出口量上均已达到国内领先水平，苹果产业化、标准化和国际化水平位居全国前列。
栖霞早在1987年就被农业部确定为“全国优质苹果生产基地”，曾先后被授予“中国苹果之乡”和“中国苹果之都”称号。
近年来，国际国内对于进一步提高苹果产量，改善苹果品质有了更高的要求，因此先进的苹果栽培技术在世界农业生产中更加重要。
遥感技术以其综合、快速的特点在这方面具有重要的优势，对促进中国苹果产业的可持续发展有重要意义。
【前人研究进展】高光谱遥感数据拥有更多的波段和更高的波谱分辨率，在植被生态领域具有更广阔的应用，使农业生产从传统模式进入到精准农业、定量化和机理化农业的新阶段，使农业研究从经验水平提高到理论水平，并取得明显成效[2]。
目前，高光谱遥感技术应用于农业等其它领域已经成为世界各国关注的热点，利用便携式地物光谱仪测定绿色植物的反射率、透射率和吸收率，分析地物的光谱特性，进而鉴定地物的性质和特征具有独特的作用。
越来越多的学者采用高光谱地物光谱仪等地面遥感手段进行农情信息的实时无损获取， Shibayama、童庆禧等利用高光谱遥感对水稻等植物的生物量和光谱标志等相关内容进行研究，确定高光谱与植被生物物理参量之间的关系，显示了高光谱遥感在农业中的广泛应用前景[3-7]；Penuelas、田庆久等研究了大丁草、豆类植物和小麦等植物水势状态信息，提出了对植被水分进行定量测定的可行性技术[8-9]；田永超、王珂等研究不同作物品种、氮素等养分含量的光谱响应，提出了植物长势光谱和营养元素诊断的相互关系[10-13]；陈鹏程等利用高光谱遥感手段，通过寻找病虫害程度与光谱变化之间的关系，进行了作物病虫害的监测研究[14]。
【本研究切入点】然而，综观高光谱遥感技术在国内外农业生产中的发展应用现状，主要的研究集中在水稻、小麦、玉米、豆类植物等，相比种植业大田作物，遥感技术在果树生产与管理中的应用研究十分少见，目前国内苹果花期光谱特征与营养诊断技术的研究尚未图1栖霞市及其地理位置Fig. 1 Qixia City and its geographical position7期雷彤等：基于高光谱和数码照相技术的苹果花期光谱特征研究 2483见报道。
【拟解决的关键问题】因此，本课题着眼于苹果花期这一关键时期，采用地物光谱仪探测与数码照片的结合定量方法，研究苹果花期的反射光谱特征，进行苹果树花期光谱特征分析，探索苹果树花期的敏感波段区域，为苹果园地信息遥感提取、营养诊断与反演提供理论依据。
1 材料与方法1.1 时相选择通过分析和比较选择地物识别的适宜时相，是提高影像判读和分类效果的先决条件[15]，植物物候历的种间差异是选择识别最佳时相的常用依据，由于研究区域内除了苹果外，还有其它种植植被的影响，根据对苹果园地及其它作物生长的物候历分析，发现苹果园地与其它作物具有较明显光谱差异的时期为苹果花期，时间约为4月中下旬至5月初，此时苹果树长势良好，大部分处于稳定的盛花期阶段，少部分处于初花期和末花期，与其它生长作物差异明显，因此确定此时期为苹果园地光谱信息采集的最佳时相。