多光谱成像结合多变量分析的单株紫花苜蓿种子品种鉴别研究

浏览次数：1205　发布日期：2022-4-18　来源：本站　仅供参考，谢绝转载，否则责任自负

多光谱成像结合多变量分析的单株紫花苜蓿种子品种鉴别

摘要：快速准确地辨别苜蓿品种对生产者、消费者和市场监管者来说至关重要。然而，传统的苜蓿品种鉴别程序既费时又费力。在这项研究中，评估了一种新方法的潜力，该方法使用多光谱成像结合对象多变量图像分析来区分具有单个种子的紫花苜蓿品种。应用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）三种多元分析方法，根据其形态和光谱特征对12个苜蓿品种的种子进行区分。结果表明，形态特征和光谱数据的结合可以为不同品种的紫花苜蓿种子进行多变量分析提供一个极其简洁的过程，而仅用种子的形态特征无法进行分类。LDA 测试集的种子分类准确率为91.53%，SVM 为 93.47%。因此，多光谱成像结合多变量分析可以提供一种简单、稳健和无损的方法来区分苜蓿种子品种。

Abi700、Boja、Maverick、Ranger、Sutter、uc-1465、Fado、Vernal、Zhongmu1、Zhongmu3、Dongmu1、Zhonglan2 12个苜蓿品种由甘肃寒旱区种质资源库提供。种子被保存在平均温度为-18°C的储藏室的防水袋中，直到2020年1月用于成像。种子照片如图1所示。

图1.12种苜蓿的种子图像

当我们将PCA应用于形态特征时，前三个原理成分解释了种子之间原始方差的 67.41%，PC1、PC2 和 PC3 分别为 35.40、20.28 和 11.73%（图 2a）。对于光谱特征，前三个主成分的解释方差率分别为总方差的 60.56、25.63 和 9.33%（图2b）。此外，基于形态特征和种子光谱的 PCA 结果还表明，前三个主成分解释了种子之间原始方差的 65.98%，PC1、PC2和 PC3 分别为 31.60、19.59 和 14.79%（图 2c）。然而，无论是基于形态学、光谱数据或其组合的PCA得分图都未能将不同品种的种子分成12个不同的组。

图2.(a)形态学、(b)光谱学和(c)形态学与12个品种的光谱特征数据集结合的前三个主成分(PC)的三维图

总的来说，12个品种种子的反射率表现出相似的趋势，波长越长，反射率越高（图3）。然而，在每个波长下，品种之间的反射率存在显着差异。例如，法朵在365~780 nm光谱范围内的反射率值明显高于其他品种，而在850~970 nm范围内的反射率值低于除中木1、中木3、春夏、冬木以外的其他品种。1和Zhonglan2。12个品种的种子根据其对365～540 nm和880～970 nm的光反射率可分为3组。第一组只包括法朵，第二组包括中木1、中木3、东木1和中兰2，第三组包括阿比700、博雅、马克里克、游侠、萨特UC-1465和弗纳尔。对于 uc-1465、Boja和 Maverick，它们表现出非常相似的反射率模式，在 365 到 540 nm 范围内具有最低值，在780到970nm范围内具有最高值。

图3.12个紫花苜蓿品种的19个波长(nm)的平均光反射率

如前所述，基于不同的数据源开发了两种多元判别分析模型：形态特征数据、光谱特征数据以及形态和光谱特征数据的组合。结果表明，基于形态特征数据的LDA 模型对训练和独立测试数据集的分类准确率分别为 43.63% 和 42.22%。另一方面，法多与其他品种有明显的距离，其他11个品种无法分开（图4a）。相比之下，LDA 模型的准确度在光谱数据的基础上得到了极大的提高，在训练和测试数据集上分别表现出高达 87.50% 和 86.81% 的辨别准确度（补充表 S4）（图 4b）。当使用组合形态特征和光谱数据时，总体正确分类率在训练集和测试集分别为 91.96%、92.44% 和 91.53%。然而，不同品种的分类精度差异很大。例如，分类Fado的准确率是100%，而中牧3的准确率低至LDA的11.67%。

图4.基于（a）形态，（b）光谱和（c）形态结合光谱特征的线性鉴别分析（LDA）模型用于鉴别紫花苜蓿12个品种种子的得分图

对于具有形态数据的LDA模型，前5个特征解释了总变异的72.98%，其次是宽长比 (24.60%)、直径面积 (15.56%)、紧凑椭圆 (15.33%)、偏心率 (10.13%) , 和宽度 (7.36%), 表明品种之间的形态区分主要基于形状特征 (图 5a)。对于光谱数据，470 nm (12.75%)、490 nm (9.74%)、940 nm (8.79%)、430 nm (7.44%)、970 nm (7.28%) 是前五个特征加起来 LDA的 46.00% 变化（图5c）。对于形态和光谱数据的组合（图5e），宽度/长度比（15.53%）、直径面积（11.60%）、紧凑椭圆（8.81%）、偏心率（5.76%）和宽度（5.14%）是前5个特征，占LDA变异的46.86%，说明形态特征对品种鉴别有很大贡献。