基于光谱反射特征的油菜角果成熟指数构建

王克晓，周蕊，李波，黄祥，王茜

(重庆市农业科学院 农业科技信息研究所，重庆 401329)

0 引言

近年来，通过高光谱遥感技术获取农作物各项生理指标进而评估作物长势已经成为精准农业研究的热点问题之一[1]，也顺应了农业信息化的发展方向[2]。随着高光谱技术的发展，衍生了大量的光谱指数，为定量探测农作物各项生长指标提供了有效途径[3-4]，这些指数已经广泛应用于玉米、小麦及大豆等主要农作物的生长监测中[5]。Daughtry等[6]通过研究玉米叶片叶绿素含量与光谱波段、光谱指数的关系，构建了玉米叶绿素含量估测模型。Broge等[7]分析不同氮素水平下的小麦冠层光谱数据，提出比值植被指数(ratio vegetation index，RVI)，能够有效预测冠层叶绿素的含量。Adams等[8]针对大豆幼苗受萎黄病胁迫提出了黄度指数(yellowness index，YI)，并认为该指数对叶片色素含量敏感且受叶片结构变化影响较小，能较好地反映叶绿素含量的变化。Peuelas等[9]利用970 nm的水分敏感波段和900 nm处的光谱反射率构建了水波段指数(water band index，WBI)，并验证了WBI在预测叶片水分胁迫方面的有效性。许鹤等[10]通过分析小白菜在不同供水条件下的光谱特征，构建了归一化水分指数(normalized difference water index，NDWI)，实现了对小白菜整个生长阶段水分含量信息的识别。刘畅等[11]通过测定锐齿槲栎不同生长阶段和冠层位置上的叶片水分指标及其同步的反射光谱响应曲线，探究叶片的光谱反射率变化与含水量的关系，并分析了水分指标与不同反射光谱指数之间的相关性。上述诸多研究表明植被的色素含量、含水率与其光谱反射率之间存在着密切的关系，而通过建立光谱指数来观测植被状况是一种简单、有效的方法。油菜是我国第一大油料作物[12]，油菜生产过程精准化管理有助于实现油菜增产增收[13]。在油菜种植生产管理中，科学确定油菜的适宜收获期至关重要。目前，确定油菜收获期的主要方法是通过人工分离油菜角果皮主观评判种子色泽变化和含水量，费时费力。因此，如何构建一个科学的光谱指数来评价油菜角果的成熟程度值得进一步研究。

本研究在分析不同成熟等级油菜角果光谱反射特征的基础上，基于连续统去除法分析了不同成熟等级的角果样本的光谱吸收特征，并提出一种新的油菜角果成熟度光谱指数以实现对油菜角果成熟程度的定量化评估，为油菜生长后期精准管理提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 油菜角果样本与高光谱数据获取

油菜成熟期，在种植同一品种的同一地块内随机选择30个生长良好、不同成熟程度的油菜角果并加以编号(图1)。油菜角果高光谱数据通过利用美国ASD公司FieldSpec HandHeld 2手持地物光谱仪及其自带光源的叶片夹逐个测定角果样本的中间部位进行获取，每个角果样本记录3条光谱，取平均值作为该样本光谱值。光谱数据采用后处理软件View SpecPro进行均值处理，并通过Origin 8.0对光谱曲线进行Savitzky-Golay(SG)滤波平滑。为提高精度，截去容易出现较大噪声的325～400 nm的蓝紫光和1 000～1 075 nm的短波近红外波段，留用400～1 000 nm的光谱范围进行研究。

图1 油菜角果样本

1.2 K-means聚类法

K-means算法是最常用的一种无监督的聚类算法[14]，通过输入聚类的数目k和包含n维特征变量的样本数据集，选择k个对象作为初始的聚类中心，计算数据集中的每个样本到各个簇中心的距离，然后对所有样本点进行分类，最后计算每个聚类的平均值,调整聚类中心，不断迭代循环输出k个聚类簇，实现类内对象相似性最大而类间对象相似性最小的目标。本研究距离函数采用欧氏距离。

1.3 连续统去除法

连续统去除(continuum removal，CR)是通过计算包络线来代表光谱的总体背景特征，从一个共同的基线比较各个光谱的吸收特征[15]。连续统去除法就是用实际光谱反射率除以连续统上相应波长处的反射率。经过连续统去除后，端点处的反射率比值均为1，而端点之间均小于1。从经连续统去除后的光谱中可以容易地得到光谱吸收特征参数，如吸收谷位置(Mo)、波深(BDλ)、吸收谷波宽(W)和吸收谷面积(Area)等。

2 结果与分析

2.1 不同成熟等级油菜角果样本层划分

黄度指数对叶片色素含量敏感且受叶片结构变化影响较小，能较好地反映叶绿素含量的变化。Singh等[16]基于无人机高光谱成像技术构建了油菜的角果成熟指数(canola pod maturity index，CPMI)，并对不同品种油菜角果含水量及籽粒含水量进行有理非线性逼近，分析结果显示CPMI与角果含水量的相关决定系数高达0.83以上。本研究基于上述能够反映角果色泽和含水量变化的两项光谱指数作为特征变量，以欧氏距离函数为准则，对角果样本成熟程度进行聚类，划分为4个不同层次的成熟等级。4个成熟层次间聚类离差平方和占总平方和的94.5%且两项指数特征对样本的解释率达到了95%以上，说明本研究中角果样本以上述两项特征进行总体聚类效果较好。样本层聚类如图2所示，各等级层次内角果样本个数分别为5、11、5和9。

图2 角果成熟等级聚类图

2.2 不同成熟等级油菜角果光谱特征分析

不同成熟等级的油菜角果样本光谱反射曲线如图3所示。可以看出，不同成熟等级的角果光谱反射曲线在可见光波段内呈现不同变化特征。绿峰与红谷位置基本保持不变，仍停留在550 nm和670 nm附近，但反射值均整体增大，绿峰反射值由Ⅰ、Ⅱ级的0.1左右逐步达到Ⅳ级的0.2以上，同时红谷反射值随着成熟等级由不足0.1达到Ⅳ级的0.1以上。处于绿峰-红谷区间的黄边反射率变化存在明显差异，主要集中体现在630 nm处两侧光谱反射率变化的陡然不同。Ⅰ、Ⅱ级角果样本黄边光谱变化相对较为平缓，而Ⅲ级样本在630 nm处光谱变化率出现较小突出，且该突变点在Ⅳ级成熟样本中表现更加突出。

图4为基于连续统的不同成熟等级的油菜角果反射波深曲线。可以看出，在500 nm和670 nm波段有两个较强的吸收谷，但不同成熟等级的油菜角果样本的吸收特征主要体现在670 nm的红谷吸收波段内。红谷波深值随着成熟等级增加而逐渐减小，与图3中不同成熟等级样本红谷反射值整体增大结果相一致。另外，在红谷的下半谷内，各等级角果样本的波深值大约在630 nm处均有一个快速上升的突变节点。表1为670 nm波段处的光谱吸收特征参数。可以看到，不同成熟等级的油菜角果样本的吸收谷位置Mo基本保持在675 nm，而其他参数均随着成熟等级呈规律性变化。其中，下半谷波位向长波方向移动，分别为584 nm、597 nm、614 nm和636 nm，而上半谷波位逐步向短波方向偏移，引起吸收谷波宽W和吸收谷面积Area的逐级减小。

图3 不同成熟等级反射曲线

表1 角果的反射光谱吸收特征参数(λ=670 nm)

图4 不同成熟等级角果反射波深曲线

2.3 角果成熟度指数构建

基于连续统去除法思想，连接光谱曲线绿峰ρλa和红谷点ρλb两点建立光谱反射背景基线(图5)，则可见光绿-红波段区间内油菜角果观测反射与基线反射差异可表示为式(1)。

(1)

式中：ρ°为对应波长λ处的基线反射率；ρλ为对应观测反射率。

图5 光谱指数构建图示

基于上述分析，分别选择λ=550 nm的绿峰和λ=675 nm红谷波位作为光谱反射背景基线的起始点，对λ=630 nm处的反射值进行背景差异分析，构建油菜角果成熟度指数(rape siliques maturity index，RSMI)，则式(1)可以进一步表达为式(2)。

(2)

2.4 RSMI与有关指数的相关性分析

为探索该指数对油菜角果成熟程度可表达的合理性，本文将RSMI与以往研究中能够较好反映植被色素和含水量的植被光谱指数进行相关性分析，间接讨论RSMI与油菜角果中色素和含水量的关系。分别选择油菜角果成熟指数CPMI、水波段指数WBI两个与植被含水量相关的光谱指数和绿度归一化植被指数GNVI[17]、结构独立色素SIPI[18]、YI 3个与色素含量紧密相关的光谱指数。RSMI与植被含水量有关光谱指数的相关关系如图6所示。可以看出，RSMI与上述两个指数的线性拟合决定系数R2分别为0.70和0.62，说明该指数在一定程度上能够较好地体现出油菜角果含水量的变化特征。另外，RSMI与油菜角果色素含量的相关光谱指数的关系如图7所示。可以看出，RSMI与上述3个指数的决定系数R2分别为0.82、0.89和0.98，说明该指数能够较好地体现出油菜角果色素含量变化特征，为油菜成熟过程中角果皮表观色泽变化提供定量参考。

图6 RSMI与含水量相关光谱指数相关图

图7 RSMI与色素相关光谱指数相关图

3 结束语

本研究在分析不同成熟等级油菜角果光谱反射特征的基础上，基于连续统去除分析了不同成熟等级的角果样本的光谱吸收特征，提出一种新的油菜角果成熟度光谱指数，实现对油菜角果成熟程度的定量化评估，主要结论如下。

1)不同成熟等级的角果光谱反射的绿峰与红谷位置基本保持在550 nm和675 nm处不变，绿峰-红谷区间的反射率突变主要体现在630 nm处且该突变随角果成熟度样本等级表现更为突出，不同成熟等级的油菜角果的吸收谷波宽和面积逐级减小。

2)基于连续统去除法思想分别选择550 nm的绿峰和675 nm的红谷波位建立光谱反射背景基线，利用630 nm处的光谱反射突变点构建的油菜角果成熟度指数RSMI与能够反映植被含水量和色素的光谱指数具有较高的相关性，说明RSMI能同时较好地体现出油菜角果含水量和叶绿素的变化，能够较好地对油菜角果的成熟程度进行合理表达。

油菜角果和籽粒均含有丰富的叶绿素，但角果表皮中的叶绿素和含水量是角果体反射特性的决定因素。然而，本研究的不足是缺乏RSMI与相应样本角果表皮实测叶绿素和含水量的相关分析，这也是下一步亟需解决的问题。