基于高光谱成像的表型分析系统校准转移潜在空间探索


发布时间:

2022-01-23

来源:

本站

作者:

PhenoTrait

  高光谱成像已越来越多地用于高通量植物表型系统中,表型领域的快速发展促使了各种高光谱成像系统的出现。然而,由于成像环境和成像传感器的不同,在不同的表型设施之间共享植物特征预测模型成为挑战,成像设施之间的校准转移对于应对这种变化至关重要。光谱空间调整方法包括直接标准化(DS),直接标准化变体(PDS、DPDS)和光谱空间转换(SST),需要在不同的设施中对标准样品进行成像。但是,在实际情况下,对标准样本进行成像实际上是不具有吸引力的。因此,在这项研究中,我们提出了三种方法(TCA、c-PCA和di-PLSR)来转移校准模型,而不需要标准样本。为了比较所提出的方法的性能,在两个基于温室的HTPP系统中使用两个覆盖可见光近红外范围的推扫式高光谱相机对玉米植物进行了成像。我们测试了所提出的方法来转移氮含量(N)和相对水含量(RWC)校准模型。结果表明,预测集精度R2增加了14.50%和42.20%,而RWC和N的RMSEv分别降低了74.49%和76.72%。在本研究中所有数据集中,di-PLSR取得了最好的结果,TCA位居第二,c-PCA的性能与di-PLSR和TCA不相上下。研究结果表明,di-PLSR有助于恢复RWC的性能,而N模型由于新的成像系统(传感器类型、光谱仪、镜头系统、空间分辨率、光谱分辨率、视场、位深度、帧率和曝光时间)或照明条件的差异而急剧下降。所提出的方法可以减轻为新的表型设备开发新校准模型或使用标准样品进行光谱空间调整的要求。

 

  图1 本研究中使用的两个HTPP设施。(a)高光谱成像塔,(b)一个植物的RGB图像,(c)龙门式成像设施,(d)多个植物的RGB图像。

 

  图2 不同处理的平均反射率曲线:(a)在设施1中以6 ms曝光成像的植物,(b)在设施1中以3 ms曝光成像的植物,以及(c)在设施2中成像的植物。

 

  图3 TCA工作原理的示意图

 

  图4 di-PLSR工作原理示意图

 

  图5使用TCA、c-PCA和di-PLSR校准转移方法测量和预测的RWC。(a)slave-1验证,(b)slave-2验证,(c)slave-1测试和(d)slave-2测试数据。

 

  表1通过TCA、c-PCA和di-PLSR获得的RWC预测值与主预测值的对比评估。

 

  图6 隐空间表示:(a,b)主数据与slave-1和slave-2的数据分别在TCA的前两个分量上的投影;(c,d)主数据沿着slave-1和slave-2的数据分别在PCA的前两个分量上的投影;(e,f)分别是主数据与slave-1和slave-2的数据在di-PLSR前两个LV上的投影。

 

  图7 使用TCA、c-PCA和di-PLSR校准转移方法测量和预测的氮。(a)slave-1验证,(b)slave-2验证,(c)slave-1测试和(d)slave-2测试数据。

 

  表2通过TCA、c-PCA和di-PLSR获得的氮素预测的评估,并参考主预测。

 

  来源:Rehman T U, Zhang L, Ma D, et al. Common Latent Space Exploration for Calibration Transfer across Hyperspectral Imaging-Based Phenotyping Systems[J]. Remote Sensing, 2022, 14(2): 319.

  https://doi.org/10.3390/rs14020319

 

  编辑:小王博士在努力

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