【表型分析設(shè)備】遙感與小麥條銹病分析

時(shí)間：2022-10-21作者：三亞博瑞源科技有限公司瀏覽：172

在小麥耕種中，我們往往要通過(guò)人工的方式去對(duì)小麥的患病進(jìn)行監(jiān)測(cè)，這樣不僅耗時(shí)耗力，還可能**祛病的較好時(shí)機(jī)。像條銹病就是小麥疾病中較為普遍且嚴(yán)峻的一種病例，每年都會(huì)導(dǎo)致小麥的產(chǎn)量銳減，而在條銹病的感染前期癥狀不是特別明顯，常規(guī)的航拍數(shù)據(jù)可能做不到很好區(qū)分優(yōu)劣效果，這就需要借助遙感圖像優(yōu)勢(shì)，利用較深層次的光譜數(shù)據(jù)來(lái)挖掘一些肉眼無(wú)法察覺的信息。這里提到的遙感就是根據(jù)探測(cè)地表物體對(duì)電磁波的反射和其**的電磁波，從而提取這些物體的信息，完成遠(yuǎn)距離識(shí)別物體。下文所要介紹的基于遙感圖像對(duì)小麥條銹病染病的檢測(cè)任務(wù)就是基于這一原理。
試驗(yàn)過(guò)程與分析




     圖1所示為一組無(wú)人機(jī)航拍的多光譜數(shù)據(jù)，獲取到的數(shù)據(jù)有六個(gè)通道，其中**個(gè)通道如圖2所示，分別為藍(lán)、綠、紅、紅邊和近紅外，*六個(gè)通道為航拍的高度，我們主要用**通道的光譜數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)小麥患病情況進(jìn)行檢測(cè)分類。



圖1無(wú)人機(jī)航拍的多光譜數(shù)據(jù)



圖2無(wú)人機(jī)航拍5個(gè)通道

      圖1中很多的長(zhǎng)方形田塊，它們?cè)谏L(zhǎng)初期就有人工干涉噴灑藥物，有著不同的患病程度。如圖3所示為田塊染病等級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)，也是小麥分類的主要依據(jù)。



圖3田塊染病等級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)

     為了進(jìn)行小麥患病等級(jí)的分類，我們將每個(gè)小的田塊識(shí)別出來(lái)。直接在整張遙感圖片上進(jìn)行是不太容易實(shí)現(xiàn)的，故先將整個(gè)區(qū)域分成左半?yún)^(qū)和右半?yún)^(qū)，在需要切割的區(qū)域上標(biāo)出四個(gè)角點(diǎn)，而程序就通過(guò)識(shí)別這四個(gè)角點(diǎn)來(lái)分割出我們所需要的區(qū)域，期間可以通過(guò)反三角函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，修正成一個(gè)正立的圖像，得到如圖4所示結(jié)果，較大的方便后續(xù)任務(wù)。   



圖4田塊分割圖

     圖4的分割圖中小麥田塊的分布較為均勻，其上下間距及左右間距一樣，因此可以通過(guò)按行列進(jìn)行分割得到只含有一個(gè)小麥田塊的區(qū)域。由于擔(dān)心四周的道路干擾因素，而且每個(gè)小麥田塊其邊緣部分和中間部分其受光程度不一樣，導(dǎo)致在生長(zhǎng)效果上會(huì)有一定差異，因此通過(guò)在圖片四周截取掉一部分的像素來(lái)去除一些干擾因素。

     在得到該小麥圖像的數(shù)據(jù)集后，利用當(dāng)下較為熱門的深度學(xué)習(xí)來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行分類任務(wù)，目標(biāo)就是訓(xùn)練一個(gè)完善的分類器能夠?qū)斎氲膱D片進(jìn)行正確的患病等級(jí)分類。

     目前采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，**了一定的效果，但不一定達(dá)到較佳，依然還在試驗(yàn)中。首先可以看一下**通道（藍(lán)、綠、紅）的分類效果，也就是我們較為常見的RGB圖像。如下圖所示，用該方案去訓(xùn)練時(shí)，無(wú)論是準(zhǔn)確度曲線和loss值曲線都有較大的波動(dòng)，無(wú)法達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定的效果。






     如下圖所示，五個(gè)通道多光譜數(shù)據(jù)的分類效果。比較直觀的可以看到準(zhǔn)確度曲線和loss值曲線都有一定提升，波動(dòng)幅度得到了緩和，不僅如此，驗(yàn)證的準(zhǔn)確度已經(jīng)可以達(dá)到90左右，這是常規(guī)的RGB數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到的。




     在筆者不斷試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，綠光通道，也就是多光譜數(shù)據(jù)的*二通道，在該患病等級(jí)分類任務(wù)中效果并不好，甚至?xí)?dǎo)致準(zhǔn)確度下降，準(zhǔn)確度曲線和loss值曲線震蕩。在去掉綠光通道后可以得到如下圖所示的效果，很明顯的可以看到曲線平滑了不少，且準(zhǔn)確度也可以穩(wěn)定在較好的水平。 

結(jié)果與結(jié)論

       綜上所述，遙感圖片可以通過(guò)其更多的光譜信息來(lái)到達(dá)**常見的RGB圖像分類效果，察覺到肉眼看不到的信息。正如文中所提到的小麥條銹病染病等級(jí)分類任務(wù)，在遙感數(shù)據(jù)的加持下，達(dá)到一個(gè)不錯(cuò)的分類效果，可見其在農(nóng)作物災(zāi)害預(yù)測(cè)上有著顯而易見的優(yōu)勢(shì)，其廣闊前景有待我們不斷地去發(fā)掘。


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