利用偏振測量法減輕高光譜成像中的光照、葉片和視角依賴性

Plant Phenomics | 利用偏振測量法減輕高光譜成像中的光照、葉片和視角依賴性

由于全球人口的快速增長、耕地減少、氣候變化和水資源短缺，對先進(jìn)植物表型方法的需求日益增長。這些因素對農(nóng)業(yè)部門提出了重大挑戰(zhàn)，需要改進(jìn)作物診斷和育種計劃，以確保糧食安全。表型研究，對于這些進(jìn)展至關(guān)重要，但在受控環(huán)境（如溫室）中可實(shí)現(xiàn)的表型質(zhì)量與在田間條件下可獲得的表型質(zhì)量之間仍然存在顯著差距。田間表型分析的一個主要挑戰(zhàn)是雙向反射率分布函數(shù)（BRDF），它會影響葉片或冠層顏色的測量。太陽入射角和視角會導(dǎo)致陽光從葉子上反射，產(chǎn)生眩光，掩蓋葉子的真實(shí)顏色，從而影響數(shù)據(jù)的可靠性。雖然以前的研究試圖通過光散射模擬和 3D 傳感器融合等各種方法解決這些問題，但這些解決方案通常需要復(fù)雜的計算、專業(yè)知識或在不同條件下進(jìn)行一系列不切實(shí)際的測量。
 

2024年3月，Plant Phenomics 在線發(fā)表了北卡羅萊納州立大學(xué)的Daniel Krafft、Clifton G. Scarboro和William Hsieh等人的合作完成的題為Mitigating Illumination-, Leaf-, and View-Angle Dependencies in Hyperspectral Imaging Using Polarimetry 的研究成果。他們的開創(chuàng)性研究深入探討了植物表型的復(fù)雜性，特別是在光反射和不同角度等因素構(gòu)成重大挑戰(zhàn)的田間條件下。
 

該研究的重點(diǎn)是通過開發(fā)一種方法來減輕使用偏振法在高光譜成像中的照明、葉子和視角依賴性，從而改善植物表型。這種新方法涉及兩個主要項(xiàng)目：桅桿安裝的高光譜成像旋光儀（HIP）和基于多基地光纖（MFB）的Mueller矩陣雙向反射率分布函數(shù)（mmBRDF）儀器。HIP用于晝夜周期的現(xiàn)場成像，而 mmBRDF 儀器用于在受控環(huán)境中進(jìn)行詳細(xì)的葉片水平分析。該方法創(chuàng)新的使用偏振光將從葉子表面反射的光與散射在葉子組織內(nèi)的光分開，從而顯著減少了眩光的影響，眩光傳統(tǒng)上會掩蓋真正的葉子顏色并損害數(shù)據(jù)可靠性。該方法還涉及將高光譜數(shù)據(jù)下采樣為更簡單的雙波段植被指數(shù)（VI）–GNDVI 和 RERR– 以簡化分析，同時保持準(zhǔn)確性。
 

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用新的校正技術(shù)后，植被指數(shù)測量的平均誤差顯著改善，標(biāo)準(zhǔn)差減小。這表明在自然陽光下葉色估計的準(zhǔn)確性有了顯著提高，這對于準(zhǔn)確的植物表型分析至關(guān)重要。這項(xiàng)技術(shù)旨在解決田間數(shù)據(jù)收集中長期存在的環(huán)境差異問題，為評估自然條件下的植物健康和特性提供一種更準(zhǔn)確和更方便的方法，有望簡化數(shù)據(jù)捕獲并提高自然陽光下葉色估計的準(zhǔn)確性。

圖1 (a)給出了BRDF建模使用的角度約定，(b)顯示了在上午8:29，下午12:30和下午5:30采樣的三幅野外示例DoLP圖像。請注意，隨著太陽全天位置的變化，具有高DoLP的明亮部分如何在整個場中移動
 

圖2 校準(zhǔn)后的偏振誤差圖。圖a是相對于波長的偏振誤差(橫跨探測器陣列的x軸)。圖b是相對于狹縫位置的偏振誤差(穿過探測器陣列的y軸)。

論文鏈接：

https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0157

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‍https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0146‍

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《植物表型組學(xué)》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進(jìn)會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究，表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄�？祁Ｎò睯CR2021影響因子為6.5，位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學(xué)大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目。

說明：本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
撰稿：許滸（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)）
排版：趙慶澤（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)）
審核：孔敏、王平