基于小麦籽粒高光谱特征的品种鉴别研究.pdf

粮食储藏２０１７（２）

基于小麦籽粒高光谱特征的品种鉴别研究

丁秋１舒在习赵会义尹成华。曹阳。
（１武汉轻工大学４３００２３）
（２国家粮食局科学研究院１０００３７）
（３河南省粮油饲料产品质量监督检验站４５０００８）．

摘要为探究高光谱成像技术在小麦籽粒品种鉴别等的研究，以１５种品种已知的小麦籽
粒为对象，分别采集样品的光谱和图像信息。运用主成分分析法优选三个特征波长（４４７ｎｌｎ、
６１５ｎｌＴｌ、９５５ｍｎ），提取特征波长下小麦籽粒图像的形态特征（面积、周长、圆度、长轴长度、
短轴长度）和纹理特征（均值、标准差、熵）。应用ＩＭｙｅｓ判别分析法进行多元统计分析，建
立判别函数判别回代准确率为９９．９，交叉验证的准确率为９８，模型的判别效果良好。研
究表明利用高光谱成像技术结合Ｂａｙｅｓ判别分析的方法可用于小麦籽粒品种的鉴别。
关键词品种高光谱成像技术小麦籽粒Ｂａｙｅｓ判别分析

小麦是世界上广泛种植的粮食作物之一，遍及高光谱图像技术是近几年发展较为迅速的技
大多数国家和地区。我国是小麦种植大国，２０１５术，可以看到肉眼看不见的变化，在“非破坏”的

年小麦种植面积达２４１４１．３千公顷，年总产量为情况下对待测物体进行观测（即无损检测技术），
１３０１８．７万吨。不同品种的小麦，在种植方面，其
可以采集到每个像点的全部光谱信息，较其他光谱
生长的条件、抗虫害情况和产量都存在很大差异；
技术信息更全面，已经在国内外农副产品检测中开
收购储藏方面，其耐储性和品质变化等也不相同，
始少量应用引。近年来，高光谱图像和光谱信息在
同时品种混合储藏易造成质量损失，效益降低，也
直接影响后续的小麦加工过程，因此如何快速准确农业领域的应用研究较为广泛。判别分析的方法在
鉴定小麦品种成为一个重要研究方向［１］。食品分析中常用于酒类、烟草、粮食新陈度的判别
近年来，基于粮食籽粒品种鉴别的研究包括：等方面ｍ叫引，但在品种鉴别上还少有研究。本文
人工检测、蛋白质电泳鉴定法、ＤＮＡ分子标记、以１５种品种已知的小麦籽粒为样品，采集高光谱

形态学鉴定、田问鉴别法等。人工检测方法检测效图像和光谱信息，优选特征波长，分别提取形态特
率低，且不能满足育种过程中对少量样本检测的需
征和纹理特征，运用Ｂａｙｅｓ判别分析法，建立小麦
求。蛋白质电泳鉴定法、ＤＮＡ分子标记方法鉴别
籽粒品种判别模型。
精度高，但所需的时间很长，而且鉴别过程繁琐，
不适宜对样品进行批量分析和无损在线监测。形态１材料和方法
学方法、田间鉴定方法鉴定周期长，并且容易受环
境影响，鉴别精度不高［１］，故需一种能快速有效１．１材料
的品种鉴别方法。试验选取试验田种植且成熟度一致的１５种已

＊基金项目ｔ国家重大科学仪器设备开发专项，光栅型近红外分析仪及其共用模型开发与应用。近红外粮食检测应用研究及专用仪器
开发（２ｏ１４ＹＱ４７Ｏ３７７０４Ｏ１）
通讯地址；武汉市汉口常青花园中环西路特１号
第４６卷基于小麦籽粒高光谱特征的品种鉴别研究・３１・

知品种小麦籽粒，由河南省粮油饲料产品质量监督ｎＸ８５３的一列。得出每个感兴趣区域内所有像素
检验站提供。点在各波长下的平均反射率，以此得到７５０个样品

１．２仪器的反射光谱数据。

试验采用基于光谱仪式的可见／近红外高光谱以１５个品种小麦籽粒的反射率光谱数据为变
量进行主成分分析。由于高光谱采集到的波段多、
成像系统，系统主要包括成像光谱相机（ＩＣＬ—

．
信息量大，它的每一个波长都可以看成一个特征。
ＢＩ６１０Ｍ－－ＳＣ０００，美国）、卤素灯光源（Ｆｉｂｅｒ—
因此，在高光谱图像中进行特征选择就是进行波段
ＬｉｔｅＤＣ９５ｏ，Ｄｏｌａｎ－－ＪｅｎｎｅｒＩｎｄｕｓｔｒｉｅｓＩｎｃ．，ＭＡ，
选择，从所有光谱波段中选择起主要作用的波长，
美国）、装有图像采集卡的计算机以及步进电机
既能明显降低数据维数，又能比较完整地保留感兴
（Ｚｏｌｉｘ，ＳＣ３ＯＯ一１Ａ，北京）组成。根据样品大
趣的信息［引。
小，选择中长焦镜头，镜头焦距５０ｍｍ。
主成分分析法是一个利用正交变换将原来众多
１．３方法
指标分解为几个主成分的数学过程［“］。按照其所
１．３．１样品处理每种品种各挑选５Ｏ粒籽粒饱
含原数据信息的大小依次称为第一主成分、第二主
满、形状整齐度高的小麦籽粒，分别将其整齐排列
成分等，根据数学计算在所有的线性组合中选取的
固定在黑色标本台上。
第一主成分其方差最大，包含的信息越多，后续的
１．３．２图像采集和预处理高光谱数据在采集之每个主成分均正交于前一个主成分且包含信息依次
前需要调整光照强度以及曝光时间来保证图像的清
递减。一般情况下，主成分个数的选取根据主成分
晰。经多次调试后实验的物理参数分别为：曝光时的累计贡献率来决定，一般要求累计贡献率