一：試驗目的：

    以雜草中的蟲草為樣本，對樣品的400nm-1000nm波段的紅外光譜進行分析，獲取此波段的光譜信息，為后期的分類蟲草檢測識別提供依據(jù)。

二：測試原理及方法：

    高光譜成像技術(shù)是近二十年來發(fā)展起來的基于非常多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術(shù)，其突出的應用是遙感探測領(lǐng)域，并在越來越多的民用領(lǐng)域有著更大的應用前景。它集中了光學、光電子學、電子學、信息處理、計算機科學等領(lǐng)域的先進技術(shù)，是傳統(tǒng)的二維成像技術(shù)和光譜技術(shù)有機的結(jié)合在一起的一門新興技術(shù)。

    高光譜成像技術(shù)的定義是在多光譜成像的基礎上，在紫外到近紅外（200-2500nm）的光譜范圍內(nèi)，利用成像光譜儀，在光譜覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)十或數(shù)百條光譜波段對目標物體連續(xù)成像。在獲得物體空間特征成像的同時，也獲得了被測物體的光譜信息。

目標物體-成像物鏡-入射狹縫-準直透鏡-PGP-聚焦透鏡-CCD棱鏡-光柵-棱鏡：PGP。

光譜儀的光譜分辨率由狹縫的寬度和光學光譜儀產(chǎn)生的線性色散確定。最小光譜分辨率是由光學系統(tǒng)的成像性能確定的（點擴展大?。?。

    成像過程為：每次成一條線上的像后（X方向），在檢測系統(tǒng)輸送帶前進的過程中，排列的探測器掃出一條帶狀軌跡從而完成縱向掃描（Y方向）。綜合橫縱掃描信息就可以得到樣品的三維高光譜圖像數(shù)據(jù)。

利用GaiaField便攜式高光譜成像儀作為測試設備并配置光譜范圍在350nm-2500nm范圍的光源來完成數(shù)據(jù)的獲取。

圖 儀器設備

圖 像立方體

圖 RGB圖像（R:650nm G:550nm B：450nm）

首先對原始高光譜圖像進行裁剪，因在原始數(shù)據(jù)中有大量的冗余影像，這些會對數(shù)據(jù)的分析帶來干擾，其次再對原始數(shù)據(jù)進行噪聲背景進行扣除，減少干擾信號，同時對非研究對象進行剔除（比如說在樣品中有一部分是泥土，它與植被的光譜圖像是有非常明顯的區(qū)別的，所以首先將其排除掉）。如下圖所示，對數(shù)據(jù)進行背景扣除后的圖像。

圖 扣除背景后的圖像

對扣除背景后的原始數(shù)據(jù)進行主成分分析（PCA），因高光譜圖像的各個波段之間經(jīng)常是高度相關(guān)的，它們的DN值以及顯示出來的視覺效果往往很相似。主成分分析能夠去除波段之間的多余信息、將波段的圖像信息壓縮到比原波段更為有效的少數(shù)幾個轉(zhuǎn)換波段的方法。

圖 主成分分析結(jié)果

對經(jīng)過背景信號扣除后的數(shù)據(jù)進行主成分分析之后，獲取其前8個PC狀態(tài)的圖像。

經(jīng)過主成分分析、光譜平滑等算法處理之后，能夠發(fā)現(xiàn)在主成分分析的1/6/7/8狀態(tài)下對蟲草的分類識別不是非常的精確，而在主成分分析的2、3、4、5狀態(tài)下能夠很好的將蟲草和其他非蟲草類的植被進行分開，測算精度非常高（在圖PC-2  PC-3  PC-4  PC-5中蟲草顯示不同的顏色，這種顏色只是一個顏色顯示，非蟲草的本質(zhì)顏色，只是為了區(qū)分區(qū)別）。

高光譜技術(shù)是將圖像和光譜結(jié)合在一起的一門新型成像技術(shù)，在成像的同時，能夠借助物質(zhì)的標準光譜與其測試到的特征光譜進行光譜匹配，這樣的話就能夠很快、精準的對所測試的對象進行分類識別。

圖 分類識別出來的蟲草樣本（藍色標注）-PC3

圖 分類識別出來的蟲草樣本（紅色標注）-PC5

圖 4根蟲草樣本的平均光譜曲線（400nm-1000nm）

圖 4根蟲草樣本的平均光譜曲線（1000nm-2500nm）

    因4根蟲草表明由于光源照射的角度等因素影響，反射光譜被相機接收之后，表現(xiàn)處理的特征光譜的反射率有高低之分，但是4（根）種蟲草的特征光譜的形狀是一致的。其他類別的草劃分在一起，不具備與4種蟲草有相似的特征信息，所以能夠從整個圖像中對其進行分類識別和提取。

而其他雜草的光譜曲線起始和蟲草的很相似，這是因為在400nm-1000nm波段和在1000-2500nm波段，雜草和蟲草都表現(xiàn)出來植被的特征光譜信息。

圖 標準植被的特征光譜（草）-1000nm-2500nm

圖 標準植被的特征光譜（草）-400nm-2500nm

下圖中的紅色的線為雜草的光譜曲線，與標準光譜對比非常相似。