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NLCS-一种用于高光谱叶片图像空间分析和大豆植物氮指数改进的新型坐标系

分类：学术中心
作者：PhenoTrait
来源：植物表型资讯
发布时间：2023-01-21 09:30
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【概要描述】

NLCS-一种用于高光谱叶片图像空间分析和大豆植物氮指数改进的新型坐标系

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高光谱成像（HSI）已被越来越多地应用于植物表型分析项目。然而，大多数HSI系统的成像质量受到各种噪音因素的影响，如不断变化的环境光、叶片倾斜等。近年来，已经引入了许多新的HSI设备，如LeafSpec，能够提供更高的信噪比以及更高的光谱和空间分辨率。但是，以前的大多数图像处理软件只计算整个叶片的平均光谱，很少分析叶片层面的空间分布。同时，不同的营养胁迫会导致叶片上不同的空间分布模式，这可以用来提升植物表型的质量。本研究着重于开发一种新的方法来进行叶级HSI图像的空间分布分析。首先，引入了一种将大豆叶片像素编码为一种新坐标系统的新方法，称为自然叶片坐标系统（NLCS）。NLCS定义了每个叶片像素相对于叶片脉络结构的坐标，这样就可以更直观地进行空间分布分析。其次，开发了基于NLCS的新氮指数，称为NLCS-N，在预测大豆植株的氮含量方面能够超过全叶平均NDVI，并能更明显地区分出氮素充足的植株和氮素不足的植株。

图1 LeafSpec大豆叶片高光谱成像仪。在LeafSpec内部，一台高光谱相机由一台电机携带，用于通过推扫机构扫描植物叶片，提供高空间和光谱分辨率以及高信噪比。

图2 从LeafSpec获得的每张HSI图像的数据预处理程序，包括光谱校准、形状校准和图像准备。

图3 使用扫描的棋盘图像检测到的矩形长宽比对用于大豆检测的LeafSpec设备原始图像形状进行了校准。(a) 印在纸上的棋盘图像的照片；(b) 灰度棋盘图像；(c) 矩形边缘检测结果；(d) 校准结果的例子。

图4 在大豆叶片的RGB图像上手动选取中脉和主脉（a）；获得中脉（b）和主脉（c）的掩膜图像；将掩膜（b）和（c）镂空后得到（d）；从叶片掩膜中去除掩膜（b）和（c）后得到中叶区域的掩膜（e）。

图5 自然叶坐标系（NLCS）的建立。(a) NLCS的三个主要轴的定义；(b) 基于每个像素与叶脉的欧氏距离的像素分配结果。

图6 一种新型的NDVI三维热图以及低氮植物（a）（b）和高氮植物（c）（d）的大豆叶脉和中叶区域的相应NDVI值分布。

图7 显示如何用NDVI热图、标记的叶脉掩码和每个像素的NLCS坐标来计算NLCS-N的伪代码。

图8 全叶平均NDVI（Av.NDVI）与氮含量和新氮指数（NLCS-N）与氮含量之间的决定系数（R2）值。处理组包括水分充足的索恩（WW-TH）、干旱胁迫的索恩（DS-TH）、水分充足的先锋（WW-PN）和干旱胁迫的先锋（DS-PN）。

图9 全叶平均NDVI（Av.NDVI）和新氮指数（NLCS-N）的双样本t检验结果和估计概率密度分布图。一行是不同的处理组合，包括浇灌良好的索恩（WW-TH），干旱胁迫的索恩（DS-TH），浇灌良好的先锋（WW-PN），以及干旱胁迫的先锋（DS-PN）。

来源

Song Z, Wei X, Jin J. NLCS-A novel coordinate system for spatial analysis on hyperspectral leaf images and an improved nitrogen index for soybean plants[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2023, 204: 107550.

https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107550

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