为了实现油菜叶片中叶绿素含量的快速无损检测, 开发了手持式多光谱成像系统用于采集油菜叶片在460, 520, 660, 740, 840和940 nm 六个波段的光谱图像。 将一台能够采集可见光/近红外(380~1 023 nm)512个波段光谱图像但是价格高昂且体积大的室内高光谱成像系统作为参考仪器, 将手持式多光谱成像系统作为目标仪器后, 采用伪逆法(pseudo-inverse method)求得高光谱成像系统和多光谱成像系统两台仪器之间的转换矩阵F, 从而实现6个波段的多光谱图像向512个波段的高光谱图像的重构, 提高了手持式设备的光谱分辨率。 运用偏最小二乘回归算法(PLSR)建立了重构的光谱与油菜叶片的叶绿素含量之间的关系模型。 结果表明, 重构的可见光范围内的光谱反射率与叶绿素浓度之间具有很强的相关性, PLSR回归模型建模集的决定系数$R_c^2$为0.82, 建模集均方根误差RMESC为1.98, 预测集的决定系数$R_p^2$为0.78, 预测集均方根误差RMESP为1.50, RPD为2.14。 虽然应用本文开发的手持式成像系统结合PLSR模型实现油菜叶绿素含量快速无损预测的精度低于基于室内高光谱成像系统获得的高光谱图像建立的PLSR模型($R_c^2$, RMESC, $R_p^2$, RMESP和RPD分别为0.90, 1.41, 0.82, 1.36和2.37), 但是明显优于基于原始多光谱成像系统4个波段(460, 520, 660和740 nm)反射率建立的PLSR模型得到的结果($R_c^2$, RMESC, $R_p^2$, RMESP和RPD分别为0.78, 2.06, 0.72, 1.85和1.88)。 表明光谱重构技术可提高多光谱成像预测油菜叶绿素含量的精度, 并且与室内高光谱成像系统相比, 开发的手持式设备具有体积小、 成本低廉和操作简便等优点, 可为田间油菜叶片的生理状态和养分检测及可视化表达提供技术支持。
油菜 叶绿素 手持式多光谱成像系统 多光谱图像 光谱重构 偏最小二乘回归 Oilseed rape Chlorophyll content Handheld multispectral imaging system Multispectral imaging Spectral reconstruction Partial least squares regression
温州大学数理与电子信息工程学院, 浙江 温州 325035
针对传统多光谱成像颜色测量系统光谱反射率重建算法计算量大、操作繁琐耗时、成本高等缺点,提出一种由LED主动照明光源和黑白高速相机构建的多光谱成像颜色测量系统。采用多个单色LED拟合出相对光谱功率分布与相机光谱灵敏度曲线成倒数关系的照明光源,并利用黑白相机的输出响应直接重建物体的光谱反射率。实验结果表明,与分光光度计测量结果相比,该方法测量Macbeth ColorChecker 24标准色卡的光谱反射率的平均误差在2.3个CIELAB色差左右。该系统具有原理简单可行、不需要滤光片、光谱反射率重建算法简单快速等优点。
视觉光学 颜色测量 光谱反射率重建 LED光源拟合 主动照明光源 多光谱成像系统
中国华阴兵器试验中心制导武器试验鉴定仿真技术重点实验室, 陕西 华阴 714200
为了对多光谱成像系统性能进行测试评价, 本文搭建了多光谱成像系统性能测试平台, 并对平台的靶标辐亮度进行了标定测试, 计算分析了辐亮度传输效率。最后, 利用该测试平台对一组靶标进行了 MRC测试, 对该平台进行了测试验证。该测试平台搭建及分析思路对红外多光谱成像系统测试具有很强的指导与借鉴意义。
多光谱成像系统 测试平台 辐亮度 multi-spectral imaging system testing testing platform radiance AOTF AOTF
