多光譜成像結(jié)合多變量分析的單株紫花苜蓿種子品種鑒別研究

瀏覽次數(shù)：1123　發(fā)布日期：2022-4-18　來源：本站　僅供參考，謝絕轉(zhuǎn)載，否則責(zé)任自負(fù)

多光譜成像結(jié)合多變量分析的單株紫花苜蓿種子品種鑒別

摘要：快速準(zhǔn)確地辨別苜蓿品種對(duì)生產(chǎn)者、消費(fèi)者和市場(chǎng)監(jiān)管者來說至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)的苜蓿品種鑒別程序既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力。在這項(xiàng)研究中，評(píng)估了一種新方法的潛力，該方法使用多光譜成像結(jié)合對(duì)象多變量圖像分析來區(qū)分具有單個(gè)種子的紫花苜蓿品種。應(yīng)用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）和支持向量機(jī)（SVM）三種多元分析方法，根據(jù)其形態(tài)和光譜特征對(duì)12個(gè)苜蓿品種的種子進(jìn)行區(qū)分。結(jié)果表明，形態(tài)特征和光譜數(shù)據(jù)的結(jié)合可以為不同品種的紫花苜蓿種子進(jìn)行多變量分析提供一個(gè)極其簡(jiǎn)潔的過程，而僅用種子的形態(tài)特征無法進(jìn)行分類。LDA 測(cè)試集的種子分類準(zhǔn)確率為91.53%，SVM 為 93.47%。因此，多光譜成像結(jié)合多變量分析可以提供一種簡(jiǎn)單、穩(wěn)健和無損的方法來區(qū)分苜蓿種子品種。

Abi700、Boja、Maverick、Ranger、Sutter、uc-1465、Fado、Vernal、Zhongmu1、Zhongmu3、Dongmu1、Zhonglan2 12個(gè)苜蓿品種由甘肅寒旱區(qū)種質(zhì)資源庫提供。種子被保存在平均溫度為-18°C的儲(chǔ)藏室的防水袋中，直到2020年1月用于成像。種子照片如圖1所示。

圖1.12種苜蓿的種子圖像

當(dāng)我們將PCA應(yīng)用于形態(tài)特征時(shí)，前三個(gè)原理成分解釋了種子之間原始方差的 67.41%，PC1、PC2 和 PC3 分別為 35.40、20.28 和 11.73%（圖 2a）。對(duì)于光譜特征，前三個(gè)主成分的解釋方差率分別為總方差的 60.56、25.63 和 9.33%（圖2b）。此外，基于形態(tài)特征和種子光譜的 PCA 結(jié)果還表明，前三個(gè)主成分解釋了種子之間原始方差的 65.98%，PC1、PC2和 PC3 分別為 31.60、19.59 和 14.79%（圖 2c）。然而，無論是基于形態(tài)學(xué)、光譜數(shù)據(jù)或其組合的PCA得分圖都未能將不同品種的種子分成12個(gè)不同的組。

圖2.(a)形態(tài)學(xué)、(b)光譜學(xué)和(c)形態(tài)學(xué)與12個(gè)品種的光譜特征數(shù)據(jù)集結(jié)合的前三個(gè)主成分(PC)的三維圖

總的來說，12個(gè)品種種子的反射率表現(xiàn)出相似的趨勢(shì)，波長(zhǎng)越長(zhǎng)，反射率越高（圖3）。然而，在每個(gè)波長(zhǎng)下，品種之間的反射率存在顯著差異。例如，法朵在365~780 nm光譜范圍內(nèi)的反射率值明顯高于其他品種，而在850~970 nm范圍內(nèi)的反射率值低于除中木1、中木3、春夏、冬木以外的其他品種。1和Zhonglan2。12個(gè)品種的種子根據(jù)其對(duì)365～540 nm和880～970 nm的光反射率可分為3組。第一組只包括法朵，第二組包括中木1、中木3、東木1和中蘭2，第三組包括阿比700、博雅、馬克里克、游俠、薩特UC-1465和弗納爾。對(duì)于 uc-1465、Boja和 Maverick，它們表現(xiàn)出非常相似的反射率模式，在 365 到 540 nm 范圍內(nèi)具有最低值，在780到970nm范圍內(nèi)具有最高值。

圖3.12個(gè)紫花苜蓿品種的19個(gè)波長(zhǎng)(nm)的平均光反射率

如前所述，基于不同的數(shù)據(jù)源開發(fā)了兩種多元判別分析模型：形態(tài)特征數(shù)據(jù)、光譜特征數(shù)據(jù)以及形態(tài)和光譜特征數(shù)據(jù)的組合。結(jié)果表明，基于形態(tài)特征數(shù)據(jù)的LDA 模型對(duì)訓(xùn)練和獨(dú)立測(cè)試數(shù)據(jù)集的分類準(zhǔn)確率分別為 43.63% 和 42.22%。另一方面，法多與其他品種有明顯的距離，其他11個(gè)品種無法分開（圖4a）。相比之下，LDA 模型的準(zhǔn)確度在光譜數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上得到了極大的提高，在訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集上分別表現(xiàn)出高達(dá) 87.50% 和 86.81% 的辨別準(zhǔn)確度（補(bǔ)充表 S4）（圖 4b）。當(dāng)使用組合形態(tài)特征和光譜數(shù)據(jù)時(shí)，總體正確分類率在訓(xùn)練集和測(cè)試集分別為 91.96%、92.44% 和 91.53%。然而，不同品種的分類精度差異很大。例如，分類Fado的準(zhǔn)確率是100%，而中牧3的準(zhǔn)確率低至LDA的11.67%。

圖4.基于（a）形態(tài)，（b）光譜和（c）形態(tài)結(jié)合光譜特征的線性鑒別分析（LDA）模型用于鑒別紫花苜蓿12個(gè)品種種子的得分圖

對(duì)于具有形態(tài)數(shù)據(jù)的LDA模型，前5個(gè)特征解釋了總變異的72.98%，其次是寬長(zhǎng)比 (24.60%)、直徑面積 (15.56%)、緊湊橢圓 (15.33%)、偏心率 (10.13%) , 和寬度 (7.36%), 表明品種之間的形態(tài)區(qū)分主要基于形狀特征 (圖 5a)。對(duì)于光譜數(shù)據(jù)，470 nm (12.75%)、490 nm (9.74%)、940 nm (8.79%)、430 nm (7.44%)、970 nm (7.28%) 是前五個(gè)特征加起來 LDA的 46.00% 變化（圖5c）。對(duì)于形態(tài)和光譜數(shù)據(jù)的組合（圖5e），寬度/長(zhǎng)度比（15.53%）、直徑面積（11.60%）、緊湊橢圓（8.81%）、偏心率（5.76%）和寬度（5.14%）是前5個(gè)特征，占LDA變異的46.86%，說明形態(tài)特征對(duì)品種鑒別有很大貢獻(xiàn)。