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高光譜成像(HSI)已成為精準農業(PA)的一種前景廣闊的研究工具。與可見光(RGB)或多光譜的成像技術不同,高光譜成像技術可以更詳細、更全面地了解作物健康狀況,從而做出更有針對性、更精確的作物管理決策。HSI通過分析作物獨特的光譜特征,可以檢測植物的脅迫、病害和養分虧缺,提供優化作物產量和降低投入成本的有價值信息。
起初,HSI主要用于軌道和亞軌道平臺。現在便攜式手持版本HSI已經面世,并在工程、醫學科學研究和工業生產線等領域得到廣泛應用。在過去二十年中,使用手持式高光譜傳感器的同行評審研究數量正在增加,越來越多的研究正在構建定制的數據收集平臺和分析工作流程(圖 1)。
圖1 同行評審出版物中的研究趨勢顯示,使用手持式高光譜傳感器和定制平臺進行高光譜數據采集或分析的研究呈上升趨勢。
高光譜傳感器雖然在過去幾十年中不斷改進,但與RGB攝像機相比仍然缺乏實時應用的普遍可行性。與數字圖像相比,高光譜數據的數據量大、數據采集成本高、工作量大,數據的分析大多是在研究實驗室中進行,而且在研究界的適應性有限,因此實時利用高光譜數據不切實際。為了克服高光譜傳感器在實時應用方面的挑戰,我們要將重點轉移到技術方法上,以彌補處理高維高光譜數據時產生的差距。表1顯示了近期就高光譜成像在農業中的應用所開展的綜述研究的重點領域。
表1 近年來在農業工程領域進行的重要高光譜成像審查概述。
近期,Billy G. Ram 等在Computers and Electronics in Agriculture發表題為 A systematic review of hyperspectral imaging in precision agriculture: Analysis of its current state and future prospects的綜述論文,主要介紹了高光譜成像(HSI)在精準農業中的應用現狀及未來前景。Billy G. Ram等對過去二十年(2003-2023年)中發表的163篇科學文章進行了系統性回顧。其中97篇被選作進一步分析的依據是與當前主題的相關性。主題包括傳統數據預處理技術、高光譜數據采集、數據壓縮方法和分割方法。探討了用于高速數據處理及機器學習應用和深度學習的現場可編程門陣列(FPGA)和圖形處理器(GPU)的硬件實現。
本綜述側重于地面高光譜傳感器的實時應用要求,關注具有高空間分辨率的集成化更高的地面、無人機和機載高光譜傳感器。強調了地面高光譜成像技術在精準農業中的巨大潛力,以及作為實時作物監測和分析的研究工具的前景。討論了其局限性和HSI技術的發展為未來農業和糧食安全帶來了巨大的希望。
圖3 根據PRISMA指南進行的文獻篩選過程
圖4 高光譜數據采集的不同模式。(a) 點掃描、(b) 線掃描、(c) 波長掃描和 (d) 快照掃描。
圖5 實地應用的高光譜平臺實例。
(a)自主平臺信息系統(API);(b) 手持紙板作背景的數據收集;(c) 兩臺光譜儀融合成一臺便攜式光譜儀,在Raspberry pi 3上運行,用于數據收集(點掃描法);(d 和 i)在田間(d)和實驗室(i)條件下測試的具有微劑量功能除草平臺;(e 和 f) 用于數據收集的人工照明系統 Hypercart;(e)和成像盒(f),實驗室應用的高光譜平臺示例;(g) 用于數據收集和模型部署的一體化光譜成像 (ASI);(h) 咖啡豆缺陷檢測系統,使用機械臂進行分揀;(j) 大疆M600集成的NVIDIA Jetson TK1 數據采集和記錄系統,使用專為地面應用設計的Specim FX10;(k) 大疆M600 集成的無人機專用傳感器,具有內置數據記錄功能;(l) 大疆S1000 集成的 Rededge 多光譜傳感器。
表2 農業應用中使用的各種高光譜平臺。
圖6 (a) 高光譜數據立方體的可視化;(b) 不同波長的高光譜圖像;(c-d) 使用 k-均值聚類進行基本分割過程以去除背景;(e) 顯示原始作物光譜特征;(f) 以Savitzky Golay二階導數預處理為例,展示了預處理后的相同光譜特征。
圖8 應用于高光譜圖像的各種基于空間變換的數據增強技術示例。紅色標記用于突出顯示這些變換所導致的圖像方向的變化。
來源:Billy G. Ram, Peter Oduor, C. Igathinathane, Kirk Howatt, Xin Sun,A systematic review of hyperspectral imaging in precision agriculture: Analysis of its current state and future prospects,Computers and Electronics in Agriculture,Volume 222,2024,109037,ISSN 0168-1699
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