Detection of Potassium Deficiency and Momentary Transpiration Rate Estimation at Early Growth Stages Using Proximal Hyperspectral Imaging and Extreme Gradient Boosting

利用近端高光譜成像技術(shù)對(duì)植株生長(zhǎng)早期缺鉀狀況和瞬時(shí)蒸騰速率的檢測(cè)

鉀是植物中的一種宏量元素，通常在對(duì)作物在整個(gè)生長(zhǎng)季節(jié)充足供應(yīng)，以避免導(dǎo)致作物產(chǎn)量下降的短缺。蒸騰速率是反映土壤含水量、植物需水量和非生物脅迫因子的瞬時(shí)生理特性。在本研究中，將兩個(gè)系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)，創(chuàng)建一個(gè)高光譜生理植物數(shù)據(jù)庫(kù)，用于鉀處理（低、中、高）的分類和從高光譜圖像估計(jì)瞬時(shí)蒸騰速率。PlantArray3.0用于控制施肥、記錄環(huán)境條件和計(jì)算蒸騰速率。此外，每小時(shí)都會(huì)觸發(fā)一個(gè)攜帶高光譜相機(jī)的半自動(dòng)平臺(tái)，以拍攝大量胡椒植株的圖像。利用每小時(shí)的綜合屬性和光譜信息將植物分類為其給定的鉀處理（平均準(zhǔn)確度=80%），并使用高級(jí)集成學(xué)習(xí)算法XGBoost（梯度提升算法）估算蒸騰速率（RMSE=0.025 g/min，R2=0.75）。雖然鉀沒(méi)有直接的光譜吸收特征，但分類結(jié)果表明，基于遠(yuǎn)程測(cè)量的高光譜信號(hào)，可以根據(jù)鉀處理對(duì)植物進(jìn)行標(biāo)記。利用光譜信息估算不同施鉀量的蒸騰速率的能力有助于灌溉管理和作物產(chǎn)量?jī)?yōu)化。這些綜合結(jié)果對(duì)于生長(zhǎng)季節(jié)的決策非常重要，尤其是在鉀水平仍然可以糾正以防止產(chǎn)量損失的早期階段。

圖1.上圖：從高光譜照相機(jī)中可以看到植物的RGB圖像；底部：兩個(gè)實(shí)驗(yàn)臺(tái)上隨機(jī)分布的實(shí)驗(yàn)陣列；

圖2.實(shí)驗(yàn)臺(tái)和上方移動(dòng)的高光譜相機(jī)的視圖。每株植物都放置在一個(gè)與Plantarray 3.0系統(tǒng)相連的自定義稱重蒸滲儀中。四個(gè)滴灌頭對(duì)每株植物進(jìn)行灌溉，同時(shí)使用塑料蓋限制水分蒸發(fā)。

圖3.模型對(duì)低鉀和中鉀處理（LP-MP）、低鉀和高鉀處理（LP-HP）以及所有處理（LP-MP-HP）的分類

圖4. 利用采樣植物繪制低鉀光譜特征波段

估算圖中的特征重要性如圖3所示。圖中顯示，估算模型中有5-10個(gè)波段的總增益較高，還有許多波段的權(quán)重中等或較低。將每個(gè)模型的10個(gè)最佳特征合并到一個(gè)圖中，以檢查模型最佳特征的變化和相似性（圖4）。在低-中模型中，大多數(shù)貢獻(xiàn)波段在藍(lán)、綠色區(qū)域，以及在NIR平臺(tái)和紅邊中的三個(gè)主要部分。低-高模型也主要受藍(lán)色區(qū)域的波段影響，但也受綠色和紅色區(qū)域、吸水區(qū)域（~950 nm）以及與其他模型重疊區(qū)域（~800 nm）的波段影響。三種處理模式主要受藍(lán)色和紅色區(qū)域、與其他兩種模式重疊的NIR平臺(tái)以及吸水區(qū)域的影響。聚合這些特征（圖4）表明，多個(gè)波段不止出現(xiàn)一次，這意味著它們被明確發(fā)現(xiàn)在不同模型中很重要的。這些模型指向特定區(qū)域和幾個(gè)窄帶，這些窄帶包含被認(rèn)為對(duì)于此治療分類任務(wù)很重要的大部分光譜信息。

圖5.上午(A)、中午(B)和下午(C)估算和測(cè)量的蒸騰速率

為了比較一天中每個(gè)時(shí)段計(jì)算出的不同模型，每個(gè)時(shí)段的樣本數(shù)量按樣本數(shù)量隨機(jī)向下抽樣（n=1970）。早上，模型得出的RMSE=0.027 g/min，R2=0.62，dr=0.74。中午時(shí)，R2=0.70，RSME=0.028 g/min，dr=0.76，模型擬合度略好。下午達(dá)到最佳模型，RMSE=0.022 g/min，R2=0.74，dr=0.77（圖5）

圖6.不同鉀處理下估算和測(cè)量的蒸騰速率；低鉀（A）、對(duì)照（B）和高鉀（C）

開(kāi)發(fā)的最終模型與鉀對(duì)TR估算的影響有關(guān)，如圖6所示。雖然估算之間的RMSE差異很小，但中鉀處理TR的最佳估算值R2=0.87、RMSE=0.02和dr=0.84。高鉀處理TR的估算值R2=0.83、RMSE=0.021和dr=0.81。最后用R2=0.76、RMSE=0.027和dr=0.80估算低鉀處理TR。