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      遼北蘋果葉片氮含量、近紅外光譜與圖像數(shù)據(jù)集

      2020-03-16 01:08:42王曉麗胡乾浩樊景超
      關(guān)鍵詞:礦質(zhì)白板光譜

      王曉麗 胡乾浩 樊景超* 李 壯

      (1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所,北京 100081;2.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院果樹研究所,遼寧 125100;3.國家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心,北京 100081;4.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)重點(diǎn)實(shí)驗室,北京 100081)

      數(shù)據(jù)庫(集)基本信息簡介

      1 引言

      氮素對蘋果樹的生長發(fā)育、蘋果的營養(yǎng)及產(chǎn)量等都有著非常重要的作用。準(zhǔn)確高效地估算蘋果樹中的氮元素含量是蘋果樹科學(xué)施肥的重要環(huán)節(jié),也是蘋果業(yè)優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)的重要因素。盡管使用傳統(tǒng)方法監(jiān)測葉片氮含量的精度較高,但是破壞性較大,而且時效性較低,尤其是對于大規(guī)模的快速監(jiān)測挑戰(zhàn)性較高。

      隨著光譜技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展,利用光譜和圖像分析等技術(shù)可建立植物的生化組分估測模型,從而達(dá)到快速無損檢測目的。國內(nèi)外很多學(xué)者收集了光譜、圖像和生化組分的數(shù)據(jù)集。Laura Rustioni等通過反射光譜法鑒定和鑒別葡萄礦物質(zhì)缺乏癥狀,對9 個葡萄品種不同處理的基部葉、幼葉和頂端葉進(jìn)行光譜采集,采集部位在葉脈、脈間和葉緣處,收集的光譜范圍在341 和1025nm 之間,總共945 個反射光譜[1]。徐娟等利用傅里葉變換紅外光譜(FTIR)和電感耦合等離子體質(zhì)譜(ICP-MS)對白色蠶豆和綠色蠶豆進(jìn)行研究,收集了蠶豆葉中的多種礦質(zhì)元素和光譜數(shù)據(jù)[2]。呂海鵬收集了131個普洱茶樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)和茶多酚含量等化學(xué)成分,建立了近紅外光譜定量分析模型[3]。孟慶龍等人通過400~1000nm 高光譜成像系統(tǒng)采集了120 個“富士”蘋果光譜圖像數(shù)據(jù)[4]。

      在蘋果葉片光譜、圖像及氮含量數(shù)據(jù)收集和研究方面,安靜等采集了秋末86 組蘋果葉片光譜和氮含量數(shù)據(jù)集[5]。房賢一采集了4個物候期的蘋果樹冠光譜及代表性葉片氮素含量數(shù)據(jù)集[6]。李丙智等測定了不同蘋果品種350 個葉片自然光下的光譜反射率及對應(yīng)的72 個氮數(shù)據(jù)集[7]。夏雪等收集了國家蘋果資源圃中種植的170 余個品種8184 張?zhí)O果葉片圖像數(shù)據(jù)集,并通過數(shù)據(jù)論文發(fā)表[8],鄭艷梅等利用這些數(shù)據(jù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)和引導(dǎo)濾波對蘋果葉片圖像進(jìn)行分割,為蘋果葉片幾何參數(shù)的測定提供了一種新的測量方法[9]。

      從前人的相關(guān)工作來看,多數(shù)研究僅獲取了蘋果葉片近紅外光譜數(shù)據(jù)、礦質(zhì)元素數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的一種或兩種,同時測定近紅外光譜數(shù)據(jù)、氮元素及圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集較少,本研究以嘎啦、華紅、富士以及4種不同樹齡的寒富蘋果樹為例,于2015 年5 月18 日—7 月22 日,每隔一周采集了光譜、圖像和氮含量數(shù)據(jù),以期為廣大科研工作者從三個不同角度聯(lián)合進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析工作,進(jìn)一步提高使用非破壞性手段測定蘋果葉片營養(yǎng)診斷的數(shù)據(jù)支撐能力,并為今后利用高空遙感技術(shù)開展精準(zhǔn)果業(yè)生產(chǎn)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

      2 數(shù)據(jù)采集和處理方法

      2.1 選葉、采葉及葉片預(yù)處理

      本研究選用果樹為遼寧興城,中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院果樹研究所資源圃中嘎啦、華紅、富士以及分別于2007、2011、2012、2013 年定植的寒富,各隨機(jī)選取1株,每株樹選取樹冠外圍向陽主枝作為目標(biāo)主枝,并選取基部、中部和頂部3個部分各5片共15個樣品。

      考慮到該實(shí)驗對果樹具有破壞性,因此本研究從新梢生長期開始,每周摘取一次葉片(共10 周:2016年5 月18 日—7 月22 日)。每次采集葉片后,將葉片15 個一組放置于干凈的袋子中(并做標(biāo)記),放入帶有冰塊的恒溫箱中,統(tǒng)一帶回實(shí)驗室。在實(shí)驗室將葉片洗凈并用專業(yè)濾紙將殘留的水吸干后待測。

      2.2 葉片近紅外光譜數(shù)據(jù)采集

      本實(shí)驗使用美國ASD(AnalyticalSpectralDevice)公司的FieldSpec3 便攜式光譜輻射計進(jìn)行光譜測量;該儀器的有效光譜范圍在350~2500 nm 之間,光譜分辨率為1nm。光譜儀需搭配Windows 系統(tǒng)環(huán)境的筆記本,并安裝配套的采集軟件。本實(shí)驗使用Field‐SpecRS3(以下簡稱RS3)軟件進(jìn)行光譜采集、儀器優(yōu)化和白板校正等。為保證儀器狀態(tài)穩(wěn)定,開機(jī)預(yù)熱時間不少于1 小時[10-11]。探頭為裸光纖,前視場角25°,測量時固定在樣品正上方10cm 處,垂直于葉片的正面;使用光譜儀配套的50W 鹵化燈作為室內(nèi)光源(約3100 K 色溫,模擬太陽光),并距離樣品45cm 左右,45°的入射角;葉片正面朝上放置,以黑色不反光的棉布為背景[12]。

      光譜的采集步驟如下:在確保光譜儀和筆記本電腦充滿電的情況下進(jìn)行。準(zhǔn)備好用于校正的白板。打開光譜儀電源,然后再打開電腦電源,并將電腦進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連接,確保電腦與儀器連接成功。啟動RS3軟件,在“Control/adjustconfiguration”窗口上調(diào)整光譜平均值、暗電流平均(一般為60)和白板采集次數(shù)(一般為30)。在“Control/spectrum save”窗口中選擇存儲路徑、命名規(guī)則及其他內(nèi)容。測量時,鏡頭首先對準(zhǔn)白板,點(diǎn)擊OPT 進(jìn)行優(yōu)化,此時光譜呈一條直線;然后點(diǎn)擊WR 采集參比光譜,此時軟件進(jìn)入測量狀態(tài);最后,將鏡頭移向被測葉片,按空格鍵保存反射光譜。使用完畢需先關(guān)電腦,后關(guān)閉儀器。在測量過程中需注意:白板校準(zhǔn)時確保白板充滿探頭視場;每隔10 min 進(jìn)行一次白板校正和優(yōu)化,每隔3~5 分鐘采集一次暗電流。每次采集10 次光譜數(shù)據(jù)求平均后存儲在指定文件夾生成1 條.asd 數(shù)據(jù),每個樣本采集10次,生成10 條數(shù)據(jù)。采集的數(shù)據(jù)格式為ASCII 文件,后期可通過ASD公司的ViewSpecPro軟件查看,并可轉(zhuǎn)化為.txt 等格式,按照約定的協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)分析讀取工作。

      2.3 凱氏定氮法

      本實(shí)驗采用Tecator 凱氏定氮儀法測定葉片全氮濃度,將采集的葉片用蒸餾水洗凈后,在105℃殺青10~15min,80℃下烘干。每次將不同樣品分三份分別粉碎,經(jīng)過消煮、蒸餾后,進(jìn)行滴定,三份結(jié)果平均后得到當(dāng)日每種樣品的氮元素平均含量。采集的數(shù)據(jù)以excel文件格式保存。

      2.4 蘋果葉片圖像采集

      本實(shí)驗使用尼康D90 型數(shù)碼相機(jī)和尼克爾鏡頭進(jìn)行葉片圖像數(shù)據(jù)采集。D90 采用了有效像素為1230 的DX 格式CMOS 傳感器;感應(yīng)器尺寸為23.6x15.8mm;感光度為200~3200;具有11點(diǎn)自動對焦區(qū)域;快門時滯大約65 毫秒;具有測光控制和自動D-Lighting 功能,可彌補(bǔ)圖片中的細(xì)節(jié)丟失;支持NEF、JPEG、AVI 圖片存儲格式,文件自動編號;文件最大尺寸4288像素×2848像素,最多可拍1850 張左右。

      在采集葉片圖像時,將葉片置于配有標(biāo)尺的黑色平板上,通過標(biāo)尺可測量葉片的寬度和長度。為避免陰影產(chǎn)生,同時確保光照強(qiáng)度穩(wěn)定,分別在左右兩側(cè)架設(shè)一盞攝影燈。將相機(jī)無傾斜的置于距離葉片上方40cm 左右,并使用自動曝光模式進(jìn)行拍攝。圖像格式為JPEG,尺寸為4288像素×2848像素[8]。

      3 數(shù)據(jù)樣本描述

      3.1 蘋果葉片近紅外光譜數(shù)據(jù)

      不同蘋果品種或樹齡的葉片光譜數(shù)據(jù)單獨(dú)保存為一個文件夾,每10 條連續(xù)的.asd 數(shù)據(jù)為同一樣本的光譜數(shù)據(jù),如:“001_20160518_01_01”~“001_20160518_01_10”為同一葉片的光譜數(shù)據(jù)。文件夾命名方式為“序號+品種名+日期”,每個光譜數(shù)據(jù)命名方式為“序號+品種名+日期+樣本編號+同一樣本光譜序號”。部分樣本示例如圖1所示。

      3.2 蘋果葉片圖像數(shù)據(jù)

      蘋果葉片圖像數(shù)據(jù)中每個品種的圖像按日期保存在獨(dú)立的文件夾中,每張圖像代表一個葉片樣本。文件夾命名方式為“序號+品種名+日期”,每個圖片數(shù)據(jù)的命名方式為“序號+品種名+日期+序號”。部分樣本示例如圖2所示。

      3.3 蘋果葉片礦質(zhì)元素數(shù)據(jù)

      由于測量礦質(zhì)元素需要一定數(shù)量的葉片,因此同一品種每日的15 個葉片分3 組測試,求平均測得1 條礦質(zhì)元素數(shù)據(jù),excel包含品種名稱、采集日期和氮含量等6列,如表1所示。

      表1 部分蘋果葉片氮含量數(shù)據(jù)表Tab.1 Data sheet of nitrogen content in some apple leaves

      4 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評估

      為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性,所有蘋果葉片均采集于國家級蘋果標(biāo)準(zhǔn)資源圃,由中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院果樹研究所的專業(yè)人員進(jìn)行果樹品種鑒別、實(shí)驗操作規(guī)范指導(dǎo)和礦質(zhì)元素數(shù)據(jù)測量。采用國際通用的光譜采樣方法采集葉片近紅外光譜數(shù)據(jù)。采用高清相機(jī)進(jìn)行圖像采集,并使用國際通用的JPEG 格式進(jìn)行存儲。圖像采集時使用標(biāo)準(zhǔn)刻度尺作為參考,刻度單位為毫米,可為使用者提取葉片大小提供依據(jù)。

      數(shù)據(jù)采集與整理過程中,采用人工核準(zhǔn)和儀器檢測結(jié)合的方式來控制元數(shù)據(jù)質(zhì)量。在人工核準(zhǔn)時,如果發(fā)現(xiàn)某樣本葉片存在顏色異常、葉面或葉背有斑等情況,則認(rèn)為葉片樣本數(shù)據(jù)可疑。隨后,使用檢測儀器進(jìn)行確認(rèn),如檢測結(jié)果為帶病葉片,則將問題樣本數(shù)據(jù)剔除。

      5 數(shù)據(jù)使用方法和建議

      不同蘋果葉片在形狀、顏色和尺寸等方面會展示不同的圖像信息,同時光譜和氮元素值也不同,因此在使用此數(shù)據(jù)集時可對光譜、圖像和礦質(zhì)元素之間的關(guān)系進(jìn)行分析研究,探索使用光譜和圖像分析礦質(zhì)元素含量的方法。本數(shù)據(jù)集是每隔一周測試,共10 周,可考慮加入時間元素進(jìn)行分析。另外,使用數(shù)據(jù)集時可以對不同品種以及同一品系類別(寒富)中的不同樹齡進(jìn)行對比分析。

      數(shù)據(jù)作者分工職責(zé)

      王曉麗(1982—),女,河北欒城人,博士,助理研究員,主要從事果園數(shù)據(jù)獲取與分析研究。主要承擔(dān)工作:數(shù)據(jù)整理與分類匯總。

      胡乾浩(1993—),男,北京人,碩士,助理研究員,主要從事果園數(shù)據(jù)獲取與分析研究。主要承擔(dān)工作:光譜和圖像數(shù)據(jù)采集。

      樊景超(1980—),男,遼寧沈陽人,博士,副研究員,主要從事果園數(shù)據(jù)獲取與分析研究。主要承擔(dān)工作:總體方案設(shè)計與組織實(shí)施。

      李 壯(1975—),男,吉林蛟縣人,博士,副研究員,主要從事果樹資源數(shù)據(jù)集成與共享研究。主要承擔(dān)工作:數(shù)據(jù)采集組織實(shí)施和氮元素數(shù)據(jù)采集。

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