本研究草莓葉片含水率光譜數據實時分析、反演,構建了一套融合高光譜成像(HSI)技術與多種機器學習模型的反演體系。通過搭建 HSI 數據采集系統獲取草莓葉片光譜信息,經嚴格的數據預處理流程提取有效特征,深入對比偏最小二乘回歸(PLSR)、支持向量回歸(SVR)、梯度提升決策樹回歸(GBDTR)、ResNet 18 及寬度學習系統(BLS)等模型在不同超參數優化策略下的性能表現,最終篩選出適用于草莓葉片含水率反演模型架構,草莓葉片含水率光譜數據實時分析、反演為農業生產中作物水分狀態的實時監測提供了先進的技術手段與理論支撐 。


草莓作為經濟價值較高的漿果類作物,其葉片含水率是反映生長狀態、指導精準灌溉的關鍵指標。傳統含水率檢測方法(如烘干法)操作繁瑣、破壞性強,難以滿足現代農業實時、無損監測需求。高光譜成像技術憑借其 “圖譜合一" 特性,可同時獲取草莓葉片的圖像與光譜信息,為含水率無損檢測提供了新途徑。然而,高光譜數據存在維度高、冗余信息多等問題,需結合先進機器學習算法挖掘光譜與含水率間的復雜非線性關系,實現精準反演,這也是本研究的核心突破方向。



搭建由高光譜相機、鏡頭、鹵素燈光源、光源控制器及圖像采集平臺組成的 HSI 系統(圖 1)。鹵素燈提供穩定照明,高光譜相機采集草莓葉片 400 - 900nm 波段的高光譜圖像,經鏡頭聚焦后傳輸至計算機存儲與處理,確保光譜信息采集的準確性與穩定性。

選取健康與干旱脅迫狀態的草莓葉片樣本(圖 4),總計 1086 個。利用 HSI 系統采集樣本高光譜圖像,后續通過圖像分割、背景去除、ROI 定義及平均光譜反射率計算(圖 2),構建樣本光譜數據庫,為模型訓練提供基礎數據。


采用 SG 平滑(一階導數 SG - D?、二階導數 SG - D?)、多元散射校正(SG - MSC)、標準正態變換(SG - SNV)等預處理方法,有效去除噪聲、基線漂移等干擾,提升光譜數據質量。
將 1086 個樣本按合理比例劃分為訓練集(724 個)與測試集(362 個)(表 1),確保訓練集與測試集在含水率統計特征(最小值、最大值、標準差、平均值)上分布一致,為模型公平評估提供保障。


PLSR:通過對光譜數據進行主成分分析,提取與含水率高度相關的潛在成分,構建線性回歸模型,實現光譜到含水率的映射。
SVR:基于統計學習理論,通過核函數將光譜數據映射到高維特征空間,尋找超平面實現含水率預測,適用于處理小樣本、非線性問題。
GBDTR:以梯度提升策略迭代構建決策樹集成模型,不斷修正殘差,增強模型對復雜非線性關系的擬合能力。
ResNet 18:借助殘差連接突破深度網絡訓練瓶頸,自動提取光譜數據深層次特征,適用于高維光譜數據的特征學習與回歸任務。
BLS:通過隨機映射構建特征節點與增強節點,快速構建寬而淺的網絡結構,在保證精度的同時提升計算效率 。

針對各模型設定超參數搜索范圍(表 2),如 PLSR 的最佳成分數 n∈(1,20) ,SVR 的正則化參數 c∈(10,600)、核參數 g∈(0.01,1) ,GBDTR 的決策樹數量、節點分裂參數等,為模型性能優化提供參數空間。
采用隨機搜索(RS)、網格搜索(GS)、貝葉斯優化(BO)等策略優化超參數,在訓練集上訓練模型,測試集驗證性能,對比不同預處理方法、優化策略下模型的決定系數(R2)、均方根誤差(RMSE)等指標。

通過不同模型在測試集上的表現(圖 7、表 4)可知:BLS 模型結合 GS 優化與 SG - D?預處理時,訓練集 R2 達 0.8210、RMSE 為 0.0042,測試集 R2 為 0.7974、RMSE 為 0.0045,性能優于 PLSR、GBDTR 等模型;ResNet 18 雖在特征提取上有優勢,但超參數優化不當易出現過擬合,需精準調控訓練周期、學習率等參數。
對比健康與干旱脅迫樣本的光譜特征(圖 5、表 3),干旱脅迫樣本光譜反射率在可見光波段(400 - 700nm)更高、近紅外波段(700 - 900nm)增長更緩,反映出含水率對光譜特性的顯著影響。各模型在兩類樣本上的預測表現顯示,BLS - GS - SG - D?模型對不同水分脅迫狀態樣本的適應性更強,預測誤差波動小,魯棒性更優。
本研究構建的高光譜成像與機器學習融合體系,實現了草莓葉片含水率的精準反演。BLS 模型結合 GS 超參數優化與 SG - D?預處理表現,為農業作物水分監測提供了高效技術方案。未來可拓展至更多作物、更多生長指標監測,結合物聯網技術構建田間實時監測系統,同時探索量子計算等新型算法對高光譜數據處理的潛力,進一步提升反演精度與效率,助力智慧農業發展邁向新高度 。

以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業*專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業力量共同發起創立的科技型企業,在光學技術領域展現出了非凡的潛力與強勁的實力,正逐步成為行業內的一顆璀璨新星。
其團隊成員憑借深厚的學術造詣與豐富的實踐經驗,構建起了一座堅實的技術堡壘。西安光機所光學博士團隊深入鉆研光學核心原理,在光學系統的設計、優化以及創新方面持續發力,致力于打造出具有性能與高精度的光學基礎架構。行業*專家則猶如敏銳的市場領航員,他們憑借對行業發展脈絡的精準把握以及對市場需求變化的前瞻性洞察,為公司的產品戰略布局指明方向,確保每一款產品都能精準對接市場痛點,在激烈的市場競爭中脫穎而出。光學應用博士則專注于探索光學技術在各個實際領域的落地應用,他們深入挖掘產品在不同場景下的潛在用途,從生物醫學到工業制造,從環境監測到農業科技,不斷拓展產品的應用邊界,讓光學技術真正造福于人類社會的各個角落。
在產品層面,以象科技目前已成功投產并推向市場的可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,無疑是其技術實力的集中體現。這不僅為國內相關行業提供了更為可靠、性價比更高的光學設備選擇,還在一定程度上推動了我國光學技術自主創新的進程,提升了我國在*光學產業價值鏈中的地位。
此外,公司經營的激光共聚焦、激光散斑血流成像儀、光譜儀等光學產品,也均在各自的領域內展現出了的優勢與性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果,在生物醫學微觀成像領域成為科研人員探索生命奧秘的得力助手;激光散斑血流成像儀能夠精準地監測微循環血流變化,為醫學臨床診斷和疾病研究提供了重要的參考依據;光譜儀則憑借其對物質光譜特性的精確分析能力,在材料成分分析、環境污染物監測以及食品安全檢測等領域發揮著作用。
以象科技秉持著集研發、生產、銷售于一體的全產業鏈運營模式,展現出了強大的綜合實力與協同效應。其研發中心坐落于西安這充滿科技活力與創新氛圍的城市,依托當地豐富的科研資源與人才優勢,持續不斷地投入大量資源進行技術研發與創新,為公司的產品迭代升級和技術突破提供了源源不斷的動力源泉。
與此同時,公司精心構建的銷售網絡如同一張緊密交織的大網,全面覆蓋全國各個地區,確保了產品能夠快速、高效地觸達每一位客戶手中。而完善的售后服務機構則像是一位貼心的守護者,隨時為客戶提供多層次的技術支持與售后服務保障,讓客戶在使用產品的過程中無后顧之憂,進一步增強了客戶對公司品牌的信任度與忠誠度。
以象科技憑借其團隊、創新的產品以及完善的運營模式,在光學技術領域正穩步前行,未來有望在國內乃至*市場上取得更為輝煌的成就,為推動光學科技的進步與應用普及做出更多的貢獻。
以象科技由西安光機所光學博士團隊,行業*專家,光譜軟件算法團隊,光學應用博士等相關人員共同發起成立的科技型公司,目前投產市場可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,實現國產化,突破進口技術壁壘,打破進口短波紅外高光譜相機的技術限制。
以象科技是一家集研發、生產、銷售于一體的科技型公司。目前經營產品有激光共聚焦,激光散斑血流成像儀,光譜儀,高光譜相機等光學產品。研發中心設立于西安,銷售網絡、完善售后服務機構設立覆蓋全國。
以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業*專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業力量共同發起創立的科技型企業,在光學技術領域展現出了非凡的潛力與強勁的實力,正逐步成為行業內的一顆璀璨新星。
其團隊成員憑借深厚的學術造詣與豐富的實踐經驗,構建起了一座堅實的技術堡壘。西安光機所光學博士團隊深入鉆研光學核心原理,在光學系統的設計、優化以及創新方面持續發力,致力于打造出具有性能與高精度的光學基礎架構。行業*專家則猶如敏銳的市場領航員,他們憑借對行業發展脈絡的精準把握以及對市場需求變化的前瞻性洞察,為公司的產品戰略布局指明方向,確保每一款產品都能精準對接市場痛點,在激烈的市場競爭中脫穎而出。光學應用博士則專注于探索光學技術在各個實際領域的落地應用,他們深入挖掘產品在不同場景下的潛在用途,從生物醫學到工業制造,從環境監測到農業科技,不斷拓展產品的應用邊界,讓光學技術真正造福于人類社會的各個角落。
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此外,公司經營的激光共聚焦、激光散斑血流成像儀、光譜儀等光學產品,也均在各自的領域內展現出了的優勢與性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果,在生物醫學微觀成像領域成為科研人員探索生命奧秘的得力助手;激光散斑血流成像儀能夠精準地監測微循環血流變化,為醫學臨床診斷和疾病研究提供了重要的參考依據;光譜儀則憑借其對物質光譜特性的精確分析能力,在材料成分分析、環境污染物監測以及食品安全檢測等領域發揮著作用。
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與此同時,公司精心構建的銷售網絡如同一張緊密交織的大網,全面覆蓋全國各個地區,確保了產品能夠快速、高效地觸達每一位客戶手中。而完善的售后服務機構則像是一位貼心的守護者,隨時為客戶提供多層次的技術支持與售后服務保障,讓客戶在使用產品的過程中無后顧之憂,進一步增強了客戶對公司品牌的信任度與忠誠度。
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