小麥是世界分布范圍廣泛的糧食作物之一，2011年，我國冬小麥播種面積達2.46億公頃，冬小麥產量128188萬噸(中華人民共和國統(tǒng)計局，2011)，在我國小麥的種植面積和產量僅次于水稻。小麥種子的發(fā)芽率對小麥的增產增收至關重要，而小麥種子的發(fā)芽率與小麥種子的儲藏年份有著密切關系，一般而言，隨著儲藏年份的增加，小麥種子的發(fā)芽率降低，因此小麥種子的儲藏年份的鑒別研究具有重要意義。傳統(tǒng)鑒別小麥種子儲藏年份的方法靠經驗豐富的農藝家聞種子的味道，看種子的成色，這樣的方法費時費力，而且誤差較大。成像高光譜技術融合了圖形技術和光譜技術的優(yōu)勢，能夠同時獲取反映待測樣本外部特征、內部物理結構及化學成分的圖像信息和光譜信息，已經被廣泛應用到農產品無損檢測領域，在農藥殘留檢測、內外部品質預測等應用領域涌現(xiàn)了大量研究成果，但運用成像高光譜技術對作物種子年份的鑒定研究鮮有報道。本研究以小麥種子為例，利用成像高光譜技術鑒定小麥種子的年份，為農產品時間鑒定提供一種新的技術參考。
二、材料分析
本文以四川糧食所提供的小麥種子為研究對象，利用江蘇雙利合譜科技有限公司的高光譜分選儀Gaia sorter（光譜范圍400 nm - 1000 nm）采集測試對象的高光譜數(shù)據，以鑒別不同年份的小麥種子。
2.1 成像高光譜設備
高光譜成像數(shù)據采集采用江蘇雙利合譜科技有限公司的 GaiaSorter高光譜分選儀系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由高光譜成像儀(V10E)、CCD 相機、光源、暗箱、計算機組成，結構圖與實景圖如圖1。實驗儀器參數(shù)設置如表1。
表1 GaiaSorter 高光譜分選儀系統(tǒng)參數(shù)
| 序號 | 項目 | 參數(shù) |
| 1 | 光譜掃描范圍/nm | 350~1000 |
| 2 | 光譜分辨率/nm | 2.8 |
| 3 | 采集間隔/nm | 1.9 |
| 4 | 光譜通道數(shù) | 520 |
圖 1 GaiaSorter 高光譜分選儀結構圖與實景圖
2.2 圖像預處理
對成像高光譜分選儀采集的小麥原始影像數(shù)據進行數(shù)據的預處理，預處理過程主要包括兩部分。第一部分是輻射定標；第二部分為噪聲去除。
首先進行輻射定標。輻射定標的計算公式如1所示。
(1)
其中，Reftarget為目標物的反射率，Refpanel為標準參考板的反射率，DNtarget為原始影像中目標物的的數(shù)值，DNpanel為原始影像中標準參考板的數(shù)值，DNdark為成像光譜儀系統(tǒng)誤差。
其次是噪聲去除，本文運用國外較為常用的最小噪聲分離方法(Minimum Noise Fraction Rotation， MNF)進行噪聲去除。最小噪聲分離工具用于判定圖像數(shù)據內在的維數(shù)（即波段數(shù)），分離數(shù)據中的噪聲，減少隨后處理中的計算需求量。MNF本質上是兩次層疊的主成分變換。第一次變換（基于估計的噪聲協(xié)方差矩陣）用于分離和重新調節(jié)數(shù)據中的噪聲，這步操作使變換后的噪聲數(shù)據只有最小的方差且沒有波段間的相關。第二步是對噪聲白化數(shù)據（Noise-whitened）的標準主成分變換。為了進一步進行波譜處理，通過檢查最終特征值和相關圖像來判定數(shù)據的內在維數(shù)。數(shù)據空間可被分為兩部分：一部分與較大特征值和相對應的特征圖像相關，其余部分與近似相同的特征值以及噪聲占主導地位的圖像相關。圖2為MNF降噪前后的光譜反射率變化。
圖2 MNF變換前(左)后(右)高光譜影像反射率的變化
三、數(shù)據分析與結果
圖3為不同年份的小麥種子的高光譜圖像RGB合成圖。左圖為1995、2008、2009、2010、2011、2012、2013、2014共8年的小麥種子，右圖為2010、2011、2012、2013、2014共5年的小麥種子.
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圖3 小麥種子的RGB圖像
根據數(shù)據分析的需要，分別截圖含小麥區(qū)域的高光譜影像數(shù)據，并利用小麥種子與背景的光譜差異性，提取純小麥種子，如圖4所示。
圖4 純小麥種子的RGB圖像
為了更為客觀地不同年份的小麥種子的內部信息，對經預處理后的高光譜數(shù)據進行主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），去除波段之間的多余信息、將多波段的圖像信息壓縮到比原波段更有效的少數(shù)幾個轉換波段下。一般情況下，第一主成分包含波段中的80%的方差信息，前三個主成分包含了所有波段的中95%以上的信息量。由于各波段之間的不相關，主成分波段可以生成更多顏色、飽和度更好的彩色合成圖像。圖5為不同年份小麥種子高光譜影像PCA的合成彩色圖。從左圖可知，除2011年外，其他年份的小麥種子總體顏色呈規(guī)律變化；從右圖可知，除2012年外，其他年份的小麥種子總體顏色也呈規(guī)律變化。
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圖5 小麥種子的PCA合成圖（前三主成分）
PCA變換的RGB彩色合成，讓我們更客觀地看到不同年份小麥種子在圖像顯示上的差別，為了進一步分析不同年份小麥種子的差別，分別提取不同年份的小麥種子，在提取不同年份小麥種子的基礎上分別提取其均值、標準差等特征，不同年份的小麥種子的均值、標準差變化如圖6所示。從圖6可知，無論是小麥種子的均值或標準差，其不同年份的小麥種子光譜曲線非常一致。從均值來看，在500 nm處不同年份的小麥種子區(qū)分相對明顯；從標準差來看，700 nm處不同年份的小麥種子區(qū)分相對明顯。因此本研究利用這兩波段分別構建NDVI和EVI光譜指數(shù)，NDVI和EVI的計算公式如下所示：
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（3）
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圖 6 不同年份小麥均值、標準差的光譜特征變化
以NDVI光譜指數(shù)為例，分析不同年份小麥種子之間的圖像顯示差異。從圖7可知，作圖除2011年，右圖除2012年，其他年份的小麥種子圖像顯示顏色呈規(guī)律變化。以NDVI圖為例，年份越久的小麥種子呈藍色，年份處于中間年份為綠色，最近年份的成紅色。
分別分析NDVI、EVI兩個光譜指數(shù)與其相對應年份的曲線變化圖，如圖8所示。從圖8可知，無論是NDVI還是EVI，隨著小麥種子收藏年份的增加，從總體變化趨勢來看，其NDVI和EVI值增加。
圖 7 不同年份小麥種子的NDVI密度分割圖
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圖 8 不同年份小麥種子NDVI、EVI隨年份的變化規(guī)律
從PCA的彩色合成、NDVI圖以及NDVI、EVI與年份之間的變化曲線可知，作圖的2011年小麥種子，右圖的2012年小麥種子，與整體的變化趨勢不一樣，故在分析NDVI、EVI與年份之間的關系時，刪除異常年份數(shù)據。下面以左圖7年的小麥種子為建模數(shù)據，右圖4年的小麥種子為檢驗數(shù)據，根據建模數(shù)據的建模模型，驗證模型的可靠性。如圖9為NDVI、EVI與其相對應年份的的散點圖及其趨勢線，從圖9可知，NDVI與其對應年份的決定系數(shù)為0.7624，EVI與其對應年份的決定系數(shù)為0.8585，從中可知，EVI與其相對應年份構建的模型的決定系數(shù)高于NDVI。
圖 9 NDVI、EVI與其相對應年份的散點圖
利用圖9所得到的NDVI的建模模型y=-118.48x + 2051.5和EVI的建模模型y=-9.312x +2027.7來預測右圖2010、2011、2013、2014共4年的小麥種子的年份，預測年份與實際年份的1:1圖如圖10所示，從圖10可知，預測年份取整數(shù)部分，無論是NDVI還是EVI，其預測年份與實際年份一致，如取四舍五入取整，NDVI構建的模型有兩年的預測年份超過實際年份1年，EVI構建的模型則有1年的預測年份超過實際年份1年。
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圖 10 NDVI、EVI模型的預測年份與實際年份的1:1圖
備注：由于數(shù)據量有限，本研究的結果只能用于參考，非論文發(fā)表數(shù)據！
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