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基于偏振光谱的叶片尺度下玉米与杂草识别研究

林芬芳,  张东彦,  王秀,  吴太夏,  陈新福

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林芬芳, 张东彦, 王秀, 吴太夏, 陈新福. 基于偏振光谱的叶片尺度下玉米与杂草识别研究[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(12): 1223001-1223001(10). doi: 10.3788/IRLA201645.1223001
引用本文: 林芬芳, 张东彦, 王秀, 吴太夏, 陈新福. 基于偏振光谱的叶片尺度下玉米与杂草识别研究[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(12): 1223001-1223001(10). doi: 10.3788/IRLA201645.1223001
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Lin Fenfang, Zhang Dongyan, Wang Xiu, Wu Taixia, Chen Xinfu. Identification of corn and weeds on the leaf scale using polarization spectroscopy[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(12): 1223001-1223001(10). doi: 10.3788/IRLA201645.1223001
Citation: Lin Fenfang, Zhang Dongyan, Wang Xiu, Wu Taixia, Chen Xinfu. Identification of corn and weeds on the leaf scale using polarization spectroscopy[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(12): 1223001-1223001(10). doi: 10.3788/IRLA201645.1223001
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基于偏振光谱的叶片尺度下玉米与杂草识别研究

doi: 10.3788/IRLA201645.1223001
  • 1.

    南京信息工程大学 地理与遥感学院,江苏 南京 210044;

  • 2.

    安徽省农业生态大数据工程实验室 安徽大学,安徽 合肥 230601;

  • 3.

    北京农业信息技术研究中心,北京 100097;

  • 4.

    中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100101;

  • 5.

    福建农业职业技术学院,福建 福清 350007

基金项目: 

高等学校博士学科点专项科研基金新教师类（20123228120004）;公益性行业（农业）科研专项（201303031）;国家自然科学基金（41301505，41301471）

详细信息
    作者简介:

    林芬芳(1980-),女,讲师,博士,主要从事农业定量遥感方面的研究。Email:linfenfang@126.com

    通讯作者: 张东彦(1982-),男,副教授,博士,主要从事高光谱技术应用方面的研究。Email:hello-lion@hotmail.com

  • 中图分类号: TP97

Identification of corn and weeds on the leaf scale using polarization spectroscopy

  • 1.

    School of Geography and Remote Sensing,Nanjing University of Information Science & Technology,Nanjing 210044,China;

  • 2.

    Anhui Engineering Laboratory of Agro-Ecological Big Data,Anhui University,Hefei 230601,China;

  • 3.

    Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture,Beijing 100097,China;

  • 4.

    Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China;

  • 5.

    Fujian Vocational College of Agriculture,Fuqing 350007,China

  • 摘要: 自然界中不同种物质拥有不同的偏振特性，这些特征信号能用于检测不同的目标地物。为了探索偏振光谱技术用于精确识别作物和杂草的可行性，此研究利用配置偏振片的成像光谱仪FISS-P在室内采集玉米与5种杂草的偏振光谱影像。通过比较和分析0、60、120和无偏4种状态下玉米与各种杂草的光谱响应规律、光谱特征和决策识别模型精度，结果显示4种偏振状态下玉米和杂草的光谱变化趋势较一致，无偏状态下玉米和杂草的光谱强度最大；不同偏振状态下玉米和杂草的敏感波段既存在共性又表现出一定的差异性；4种偏振状态下玉米杂草识别模型的总体精度和Kappa系数均达到90%以上，其中，0偏振状态下玉米和杂草识别模型的整体精度最高，接近100%。综上，偏振光谱能够在叶片尺度较好地识别玉米和杂草，这为田间尺度进一步应用提供了扎实的数据积累。
    Abstract: In order to explore the feasibility of accurate identification between crop and weed species using polarization spectroscopy, Field Imaging Spectral System (FISS) was utilized with a polaroid configuration to collect imagery data of corn and five kinds of weeds in the laboratory. Through comparisons and analysis of spectral response curves, characteristic difference and identification model accuracy between corn and weeds under four polarization angles, it was found that there was a consistency for spectral changing trends between corn and five kinds of weeds, and the spectral intensity of corn and weeds displayed highest in the no polarization status. Moreover, the selected sensitive bands under four polarization conditions to distinguish corn and weed species indicated that there were similar characteristics, as well as some differences. Finally, for overall accuracy of the identification models between corn and weeds, and the corresponding Kappa coefficients were all more than 90%. The accuracy was the highest, close to 100%, when data were measured at 0 polarization angle. Therefore, polarization technology can be used to identify corn and weeds on the leaf scale, providing an important data foundation for further application on a field scale.
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-04-17
  • 修回日期:  2016-05-20
  • 刊出日期:  2016-12-25

基于偏振光谱的叶片尺度下玉米与杂草识别研究

doi: 10.3788/IRLA201645.1223001
  • 1. 南京信息工程大学 地理与遥感学院,江苏 南京 210044;
  • 2. 安徽省农业生态大数据工程实验室 安徽大学,安徽 合肥 230601;
  • 3. 北京农业信息技术研究中心,北京 100097;
  • 4. 中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100101;
  • 5. 福建农业职业技术学院,福建 福清 350007
    • 作者简介:

    林芬芳(1980-),女,讲师,博士,主要从事农业定量遥感方面的研究。Email:linfenfang@126.com

    通讯作者: 张东彦(1982-),男,副教授,博士,主要从事高光谱技术应用方面的研究。Email:hello-lion@hotmail.com
  • 收稿日期: 2016-04-17
  • 修回日期: 2016-05-20
  • 刊出日期: 2016-12-25
基金项目:

高等学校博士学科点专项科研基金新教师类（20123228120004）;公益性行业（农业）科研专项（201303031）;国家自然科学基金（41301505，41301471）

  • 中图分类号: TP97

摘要: 自然界中不同种物质拥有不同的偏振特性，这些特征信号能用于检测不同的目标地物。为了探索偏振光谱技术用于精确识别作物和杂草的可行性，此研究利用配置偏振片的成像光谱仪FISS-P在室内采集玉米与5种杂草的偏振光谱影像。通过比较和分析0、60、120和无偏4种状态下玉米与各种杂草的光谱响应规律、光谱特征和决策识别模型精度，结果显示4种偏振状态下玉米和杂草的光谱变化趋势较一致，无偏状态下玉米和杂草的光谱强度最大；不同偏振状态下玉米和杂草的敏感波段既存在共性又表现出一定的差异性；4种偏振状态下玉米杂草识别模型的总体精度和Kappa系数均达到90%以上，其中，0偏振状态下玉米和杂草识别模型的整体精度最高，接近100%。综上，偏振光谱能够在叶片尺度较好地识别玉米和杂草，这为田间尺度进一步应用提供了扎实的数据积累。

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