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基于Vis-NIR的甜菜种子发芽预测技术研究

基于Vis-NIR的甜菜种子发芽预测技术研究

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作者：崔雨锴黑龙江大学

学位级别：硕士

甜菜作为我国重要的糖料作物之一,其种子的发芽率直接影响甜菜的产量和质量。目前对甜菜种子发芽的检测仍以人工筛选和化学试剂检测等方法为主,这些传统检测方法操作专业性强,检测准确率低。因此,准确预测甜菜种子的发芽能力对农业生产... 详细信息

甜菜作为我国重要的糖料作物之一,其种子的发芽率直接影响甜菜的产量和质量。目前对甜菜种子发芽的检测仍以人工筛选和化学试剂检测等方法为主,这些传统检测方法操作专业性强,检测准确率低。因此,准确预测甜菜种子的发芽能力对农业生产具有重要意义。基于可见光-近红外(Vis-NIR)光谱技术进行检测具有准确、快速且无损等优点。本研究旨在探索利用Vis-NIR光谱技术实现对甜菜种子发芽的预测,并验证其在种子质量评估中的可行性。主要内容包括:(1)通过Vis-NIR光谱采集系统采集甜菜种子的光谱数据,使用孤立森林(IF)算法检测甜菜种子光谱数据中存在的异常样本,将综合得分较低的样本视为异常样本并剔除,以提高数据质量。随后,利用合成少数过采样技术(SMOTE)和Tomek links算法平衡数据集,优化样本集的分布,并通过SPXY算法进行样本划分,为模型建立和训练提供均衡的数据基础。在合理划分数据集后,建立支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)、随机森林(RF)和卷积神经网络(CNN)4种预测模型,并利用测试集中的光谱数据对模型的分类效果进行评估。(2)在此基础上,采用7种不同的预处理方式及其组合对光谱数据进行优化,进一步提高模型的预测精度。分别建立4个分类模型对预处理后的光谱数据进行分类分析,并通过准确率和F1值对模型进行评估。通过比对数据的结果,发现SG-2D预处理方法与RF分类模型的结合能够较好地对甜菜种子发芽进行预测,其中全波长的预测准确率和F1值分别为90.51%和0.9115;进一步使用连续投影算法(SPA)提取到53个特征波长,结果表明,SG-2D预处理方法与RF分类模型的结合在特征波长下的预测准确率和F1值分别为91.44%和0.9168。(3)分析了与甜菜种子发芽相关的内部物质,SPA提取的光谱特征所对应的内部贮藏物质与种子发芽息息相关。其中,木质素、水分、纤维素和糖类等对甜菜种子发芽均有较大影响,验证了所提取光谱特征的有效性。研究结果表明,SG-2D预处理结合RF模型能够有效的实现甜菜种子发芽预测,本研究提出的Vis-NIR光谱技术结合机器学习构建的甜菜种子发芽预测模型具有良好的应用前景,可用于快速、无损地预测甜菜种子的发芽状况。

关键词：可见光-近红外光谱单胚甜菜发芽预测机器学习特征提取

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基于高光谱的甜菜种子发芽预测系统设计与实现

基于高光谱的甜菜种子发芽预测系统设计与实现

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作者：周爽黑龙江大学

学位级别：硕士

甜菜是我国主要糖料作物之一,但是在甜菜的种植过程中,由于其种子存在发芽率低的问题,一直制约着其大规模的推广种植。目前为了提高甜菜种子的发芽率,通常采用人工挑选的方法,即剔除活力较低的种子。但这种方法在操作过程中存在着人的... 详细信息

甜菜是我国主要糖料作物之一,但是在甜菜的种植过程中,由于其种子存在发芽率低的问题,一直制约着其大规模的推广种植。目前为了提高甜菜种子的发芽率,通常采用人工挑选的方法,即剔除活力较低的种子。但这种方法在操作过程中存在着人的主观性强和劳动强度大的弊端。鉴于此,本研究开发设计了一套基于高光谱的甜菜种子的发芽预测系统,为甜菜种子的批量化在线无损检测提供了一种新的检测技术。本文的主要工作内容如下:(1)利用近红外高光谱成像采集系统获取了3072粒样本的高光谱图像;对图像进行图像切割、阈值分割、膨胀、去洞、轮廓提取最终提取种子区域的平均光谱作为其特征光谱。采用多元散射校正、标准正态变量变换、一阶差分、二阶差分、平滑、去趋势这6种特征增强方法对光谱进行处理,分别建立SVM(RBF)、随机森林和Light GBM分类模型,实验结果显示经过二阶差分处理过后的数据进行Light GBM建模效果最好。在全波段下模型的分类预测准确度达到93.7%。(2)采用特征重要性和相关系数对光谱数据进行降维,提取455,465,495,505,719,866,908,930,946,983,989,994,1005,1021和1037nm共15个特征波长用于建模,经过参数寻优后,模型的分类预测准确度达到了90.8%。(3)结合上述建模过程中选择的模型,设计了一套甜菜种子的在线发芽预测系统。本系统分为两部分:第一部分为服务端,服务端搭建在百度云服务器上,服务端与客户端采用TCP/IP方式进行通信。服务器端主要完成对客户端上传的数据进行预测,并返回预测结果。该部分主要包括通讯模块、光谱预处理模块、全波段下预测模块和特征波段下预测模块。第二部分为客户端,该部分主要包括导入预测样本数据的模块、通讯模块、显示交互模块和功能选择模块。研究结果表明,本研究所设计系统可以准确有效地对甜菜种子的发芽进行预测,为甜菜种子批量化在线无损检测提供了一条思路。

关键词：高光谱发芽预测 LightGBM 特征重要性

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