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雙利合譜利用高光譜技術帶你揭秘楓葉變色過程

日期:2022-11-30 20:46
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摘要:本文采用高光譜圖像技術檢測植物葉片內部及外部特征,對楓葉內部含量變化進行可視化分析,以實現探索楓葉葉片隨季節變化而內部質量改變的目的。
雙利合譜利用高光譜技術帶你揭秘楓葉變色過程 

一、 引言

研究表明,植物**和一種叫做乙烯的化學物質在樹葉的生長和死亡過程中起著重要的作用。在春季和初夏,有三種不同的**分布于樹的各個部分,它們加速新的綠葉的生長,在初秋時節,乙烯和一種叫做脫落酸的**便聚積在樹葉中,并開始進行一系列的化學變化。這些變化持續幾個星期,直至樹葉脫落。在樹葉死亡之前,它便將其中的水分和生長化合物質包括氮、磷等輸送回樹干(枝)中,它們以汁液狀態**地貯藏在樹干和樹根中,直到來年的春天新葉萌發時再釋放出來。新老樹葉也向回輸送葉綠素,而其它顏色的物質,仍留在樹葉里,其中有鮮紅色、枯色和黃色,它們一直都在樹葉中。但由于春夏時葉綠素較多,有些顏色就被掩蓋起來,只有在秋冬季節才會顯現出來。與此同時,樹葉中的細胞開始死亡,在樹葉基部的一組特殊細胞開始衰弱,因此在風雨中便容易掉落下來。這就是為什么秋冬季節有些樹的葉子會變成鮮紅色、桔色或黃色而且還會脫落。

而不同植物葉片呈現出不同的顏色,這是和葉片細胞內色素的種類、相對含量密切相關。一般植物葉片表現為綠色,這是由于葉片中葉綠素(Chl)的相對含量多于類胡蘿卜素,葉綠素是植物重要的光合色素,植物通過葉綠素捕獲光子,并將光能轉化為化學能,因此葉綠素在植物體內扮演著重要的角色。葉片顏色從綠色變為其他顏色,原因之一就是葉綠素相對含量減少,而類胡蘿卜素相對含量增加。T A. Shemer等對果實進行研究,認為顏色轉變常常會有大量類胡蘿卜素的合成和大量葉綠素的分解。而催化葉綠素分解的**步酶就是葉綠素酶嗎,有學者認為:在葉片衰老的期初階段,葉綠素酶發揮作用可能是在Chlb轉化為Chla的過程中。葉綠素酶對葉綠素進行分解,導致其相對含量下降,葉片逐漸褪綠?;ㄉ剀帐乔锛救~色轉變的主要物質基礎,屬于植物的次生代謝產物,由花色素與糖組成,主要在植物表皮細胞的液泡中,也是彩葉植物葉色多彩的主要物質。

本文采用高光譜圖像技術檢測植物葉片內部及外部特征,對楓葉內部含量變化進行可視化分析,以實現探索楓葉葉片隨季節變化而內部質量改變的目的。

雙利合譜利用高光譜技術帶你揭秘楓葉變色過程 試驗材料與方法

2.1  實驗材料

本研究以同一時間采集的同一種楓樹采集的葉片為研究對象,初步分析楓樹葉片隨季節變化而產生的內部品質變化的過程。 

2.2  實驗設備

高光譜成像數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。該系統主要由高光譜成像儀(GaiaField Pro-V10)、CCD 相機、光源、暗箱、計算機組成,結構圖與實景圖如圖1。高光譜成像系統的參數設置如表1。

表1   GaiaField-V10便攜式光譜成像系統

序號

項目

參數

1

光譜掃描范圍/nm

400~1000

2

光譜分辨率/nm

3.5

3

采集間隔/nm

0.5

4

光譜通道數

1X:1440/2X:720、4X:360(默認)

5

探測器

CCD

6

像素數(空間維*光譜維)

1936*1456

7

圖像空間分辨率(像素)

1920X2080(1X)

960X1040(2X)

8

掃描速度

9s/cube

 

 

 

高光譜相機

2.3  圖像處理分析

采用SpecView和ENVI/IDL對高光譜數據進行處理及分析。其中高光譜影像數據的處理在SpecView完成,包括鏡像變換和黑白幀校正;其他數據的分析在ENVI/IDL中進行。

雙利合譜利用高光譜技術帶你揭秘楓葉變色過程 結果與討論

3.1  未變色、變色中期和變色后期的葉片和背景的光譜分析

取楓葉葉片未變色(綠色)、變色中期(黃色)和變色后期(紅色)區域和背景各3個不同位置周邊50個像元,分別獲取這3個不同位置50個像元的光譜反射率,并求取這50個像元的反射率均值,如下圖所示,a)為利用高光譜相機三個波段組成的偽彩圖,(b)為反射率平均值。其中,楓葉在變色后期的光譜反射率在550nm范圍內明顯低于未變色、變色中期區域的光譜反射率,而變色中期的黃色葉片在550nm處表現出來的反射譜圖沒有形成尖銳的峰形。750-900nm范圍內,葉片未變色和變色中期的光譜反射率均高于變色后期;而黑色背景在全波段范圍內反射率都極低,屬于正?,F象,這是因為黑色漫反射材料具有吸光作用,反射的光較少。580-700 nm以及550和780 nm波段處,可以三種葉片存在顯著差異,因此可以嘗試通過構建植被指數和閾值分割方法探索出楓葉的變色過程。

1(c)(d)分別為一階導數和二階導數處理,可以看出光譜峰更加銳利,光譜結合實驗室化學分析可以有效推斷葉片內部成分差異,目前沒有理化分析結果,所以只能通過判斷光譜差異進行差異分析。


3.2  葉片區域的提取及NDVI反演圖
2 楓葉偽彩圖及光譜

對經過鏡像變換、黑白幀校準的高光譜圖像,根據葉片與背景區域的光譜差異,利用ENVI/IDL軟件的波段運算建立腌膜,獲取純葉片圖像,對圖像進行二值化處理后,進行NDVI反演。圖2為葉片的NDVI反演圖。可以明顯看出,未變色葉片NDVI值大于變色中期,變色后期NDVI值*低。

 

3 數據處理結果

3.3  葉片的主成分分析

為了客觀地識別不同變色時期的楓葉,對經預處理后的高光譜數據進行主成分分析(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幾個轉換波段下。圖4為楓葉PCA變換后的前4個主成分。

根據獲取的主成分圖像,第四主成分含有較多無用信息,說明前4個主成分包含了大量的光譜信息。而前兩個主成分雖然包含了*多信息,且圖像較為清晰,在**主成分可以明顯的看到紅楓葉病害區域。經初步判斷,**、三主成分結合實驗室化學分析可以輕松的判斷出楓葉內部成含量的變化以及分布情況。


4 PCA處理后的前4個主成分

為了更客觀真實地識別出楓葉內部品質信息和不同變色期的差異,根據波段組合的特點,對PCA前4個主成分組合成各種假彩圖像,如圖5為楓葉的假彩色合成圖像。與灰度圖相比,假彩色合成更能直觀地識別出楓葉間的差異。


5 PCA假彩色合成圖像

4. 結論

氣溫降低使樹葉中的葉綠素被破壞,葉黃素和花青素等色素顯露出來,使樹葉變成紅色或橙色,本實驗基于GaiaField Pro-V10成像高光譜相機,分別獲取未變色、變色中期以及變色后期楓葉的400-950 nm范圍的光譜反射率,首先對提取出的光譜數據取平均值,可以起到曲線平滑的作用,同時對去噪后的光譜提取特征波長,同時采用全波段循環,探尋*佳的NDVI光譜指數構建判別模型,并基于PCA算法對葉片圖像內部含量進行可視化分析,可為探究楓葉隨季節變化而產生的類胡蘿卜素、花色素苷等物質的內部動態變化提供理論支持。通過探究發現,楓葉在未變色、變色中期以及變色后期內部品質存在巨大差異,這是由于葉片內部的主要成分發生了轉移或變化。通過研究楓葉隨季節變化而產生的內部品質的動態變化,將該結果結合植被冷害脅迫、蟲害程度進行分析,可起到對植被進行表型分析的效果。

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一本一道波多野结衣