WIWAM高通量植物表型成像系統由比利時(shí)SMO公司與Ghent大學(xué)VIB研究所研制生產(chǎn)，整合了LED植物智能培養、自動(dòng) 化控制系統、葉綠素熒光成像測量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、植物多光譜分 析、植物CT斷層掃描分析、自動(dòng)條碼識別管理、RGB真彩3D成像等多項*技術(shù)，以較優(yōu)化的方式實(shí)現大量植物樣 品——從擬南芥、玉米到各種其它植物的生理生態(tài)與形態(tài)結構成像分析，用于高通量植物表型成像分析測量、植 物脅迫響應成像分析測量、植物生長(cháng)分析測量、生態(tài)毒理學(xué)研究、性狀識別及植物生理生態(tài)分析研究等。

室內植物表型成像系統WIWAM Line

近距離高光譜成像中光照和植物幾何形狀對葉片反射光譜的影響

雖然高光譜成像（HSI）已成功應用于植被的遠程監測，但其在近距離環(huán)境中的應用仍不發(fā)達，在近距離環(huán)境中高光譜成像具有更高的空間和時(shí)間分辨率，用于測量植物的功能特性。不僅僅是遠程，近距離葉片的反射光譜對植物幾何形狀和成像系統的特定排列非常敏感。尤其是每個(gè)植物像素的光譜在很大程度上取決于其與光源和傳感器的距離和傾斜度。為了處理這些影響，本工作研究了照明和植物幾何形狀對特定室內設置（比利時(shí)根特VIB PHENOVISION）中記錄的HSI的影響?；诤?jiǎn)單的光學(xué)模型，使用多元線(xiàn)性回歸對反射光譜進(jìn)行建模，然后使用獲得的模型系數校正光譜。最后提出了一種常用的散射校正方法，即標準正態(tài)變量（SNV）變換以消除光照和幾何效應。

為了研究葉片高度對測量反射率的影響，在五種不同的提升高度（-100、0、250、350、450 mm）下拍攝了一株*生長(cháng)的玉米植株的圖像。首先，使用歸一化植被指數（NDVI）和閾值0.3對所有圖像進(jìn)行分割。在每幅圖像中定義一個(gè)公共區域（見(jiàn)圖1），以提取平均反射光譜。為了研究局部葉片傾斜的影響，使用了在海拔450 mm處采集的同一玉米植株的圖像。為了提取光譜，考慮了描繪局部?jì)A斜模式的*生長(cháng)的葉片。在手動(dòng)確定的傾斜局部區域上，按順序定義了六個(gè)小面片（6×6像素）（見(jiàn)圖2），并提取其相應的平均反射光譜進(jìn)行進(jìn)一步分析。

圖1.玉米植株在五個(gè)不同高度的RGB圖像

圖3（a）顯示了從不同高度測量的選定葉片區域提取的平均反射光譜。該圖顯示當植物從最高海拔（450 mm）下降到低海拔（-100 mm）時(shí)，反射率整體降低。反射率的降低是由植物離開(kāi)光源時(shí)接收到的光強度降低引起的。圖3（b）顯示了從局部?jì)A斜區域的六個(gè)面片序列中提取的平均反射光譜（見(jiàn)圖2）。該圖顯示，反射率相對于局部?jì)A斜有很大的變化。在面片R1處，葉片或多或少沿水平面定向。向面片R3移動(dòng)時(shí)，與水平面的角度似乎增大，導致光譜反射率降低，從面片R4開(kāi)始再次增大。

圖2.在葉片區域選擇六個(gè)具有局部?jì)A斜模式的斑塊（R1-R6）

這樣，每個(gè)光譜通過(guò)減去一個(gè)項來(lái)補償噪聲和鏡面反射，并通過(guò)縮放來(lái)補償高度和傾斜的變化。a和b的值通過(guò)回歸分析獲得。圖4（ab）顯示了圖3中光譜的光譜校正結果。

該策略的一個(gè)主要問(wèn)題是需要參考光譜。因此，采用一種常見(jiàn)的散射校正方法，即標準正態(tài)變量（SNV）變換來(lái)校正這些影響，而無(wú)需任何建模。在SNV中，a和b對應于測量光譜的平均值和標準偏差。圖4（c-d）顯示了經(jīng)SNV校正的光譜?？梢杂^(guān)察到原始信號中的乘法和加法效應幾乎*消除。然而當使用建議的線(xiàn)性模型進(jìn)行校正時(shí)，所得光譜保留其反射率值在0和1之間的特性，而使用SNV的情況并非如此。

圖3.（左圖）（a）在五個(gè)不同高度測量的選定區域的平均反射光譜，以及（b）在局部?jì)A斜區域的六個(gè)面片序列中測量的平均反射光譜

圖4.（右圖）基于來(lái)自 (a) 仰角實(shí)驗和 (b) 傾角實(shí)驗的模型系數的校正光譜； 基于來(lái)自 (c) 仰角實(shí)驗和 (d) 傾角實(shí)驗的 SNV 的校正光譜

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