SG平滑處理對冬小麥地上干生物量光譜監測的影響

喬星星，馮美臣，楊武德，李廣信,2，王超，孫慧，張雪茹，武改紅

（1.山西農業大學旱作農業工程研究所，山西太谷030801；2.山西省農業科學院作物科學研究所，山西太原030031）

SG平滑處理對冬小麥地上干生物量光譜監測的影響

喬星星1，馮美臣1，楊武德1，李廣信1,2，王超1，孫慧1，張雪茹1，武改紅1

（1.山西農業大學旱作農業工程研究所，山西太谷030801；2.山西省農業科學院作物科學研究所，山西太原030031）

Savitzky-Golay（SG）方法是高光譜數據預處理的重要方法之一，為研究SG平滑處理對冬小麥地上干生物量（AGDB）光譜監測模型的影響，對冬小麥冠層光譜進行6種程度的平滑處理：無平滑（SM0）、3點平滑（SM3）、5點平滑（SM5）、9點平滑（SM9）、13點平滑（SM13）和17點平滑（SM17），并分別構建各預處理光譜條件下的冬小麥AGDB的偏最小二乘法（PLSR）模型，對比各PLSR模型的表現，研究平滑程度對模型的影響。結果表明，SM9平滑處理后的冬小麥冠層光譜可以提高光譜與AGDB的相關性，相關系數接近0.5；所構建的冬小麥AGBD的光譜監測模型中，SM9處理的模型表現最好（R2＝0.771，RMSE＝0.564，RPD＝1.912，LV＝19）。研究結果可為利用冠層光譜研究冬小麥AGDB的無損監測提供一定的光譜預處理方法與技術探索。

冬小麥；光譜；平滑處理；模型

冬小麥是我國的主要糧食作物，地上干生物量是冬小麥光合作用的產物之一，它不僅是衡量冬小麥生產力和物質循環的基礎，也常作為表征冬小麥生長狀態的重要參考[1]。當前，近紅外光譜技術為快速、無損、大面積監測作物長勢提供了有效的手段和方法，并取得了一定的研究結果[2-4]。

當前研究表明，利用光譜技術雖能較為精確而快速地測出冬小麥的地上干生物量，但在獲取光譜數據時，會受到周圍環境因素、樣品自身反射的內在因素和光譜儀的電噪聲、雜散光、儀器本身所帶誤差的影響[5]。這些內外因素不僅與目標的特性無關，而且對有效光譜特征信息的提取和后期定量模型的構建產生不利影響[6-8]。因此，如何消除背景和噪音影響，挖掘和提取目標光譜信息一直是當前研究的重點和難點[9]。研究證實，對光譜數據進行預處理對于準確挖掘光譜信息和構建高精度估測模型具有重要作用[10]。Savitzky-Golay算法是較為經典的一種平滑濾波算法，并成為光譜定量分析過程中光譜數據處理的必需步驟[11]。但Barnes等[12]研究指出，SG平滑方法在一定程度上可消除高頻隨機誤差，提高信噪比，但在平滑時，如果平滑窗口過小，去噪效果較差，仍然會影響所建分析模型的質量；如果窗口過大，平滑過度，也會丟失大量的光譜信息。王曉艷[13]在對玉米磷、鉀施肥量近紅外光譜預測模型的研究中對光譜數據進行預處理后，經過多種處理方法的比較與分析，發現3點平滑的預處理方法效果最好。因此，眾多研究者在對光譜數據進行SG平滑處理時，出現不同程度平滑處理的現象[14-16]。

本研究對冬小麥冠層光譜進行6種程度的平滑處理，并分別構建各預處理光譜的冬小麥AGDB的偏最小二乘法（PLSR）模型，對比各模型的表現，研究平滑程度對模型的影響，以期探索利用光譜技術監測冬小麥AGDB時的最佳SG平滑。

1 材料和方法

1.1 試驗設計

試驗地點位于山西農業大學農作站（N37°25′，E112°33′），土壤為黃土母質發育而成的石灰性褐土。土壤理化性質為堿性氮含量53.82 mg/kg，磷含量18.44 mg/kg，有機質含量22.01 g/kg，鉀含量236.91 mg/kg，肥力中等水平。供試肥料為粉狀過磷酸鈣（含P2O5≥12%）和尿素（含總N≥46%）。試驗一：試驗時間為2012年9月至2013年6月，該試驗為氮肥運籌試驗，采用隨機區組設計。氮肥施入量分別為0，75，150，225，300 kg/hm2。供試品種為京9549。小區面積28 m2（4 m×7 m），行距為20 cm，重復3次，田間管理等各處理相同。該試驗用于模型驗證。

試驗二：試驗時間為2013年9月至2014年6月，該試驗為氮肥運籌試驗，采用裂區區組設計。主區品種為長4738、晉農190、晉太9923；副區施氮肥量分別為0，75，150，225，300 kg/hm2。小區面積28 m2（4 m×7 m），行距為20 cm，重復3次，田間管理等各處理相同。該試驗用于模型構建。

1.2 冬小麥冠層光譜的測定

采用美國Analytical Spectral Device（ASD）公司生產的FieldSpec Pro FR2500型背掛式野外高光譜輻射儀。波段范圍為350～2 500 nm，視場角度為25°，其中，350～1 000 nm光譜采樣間隔1.4 nm，光譜分辨率3 nm；1 000～2 500 nm光譜采樣間隔2 nm，光譜分辨率10 nm，所用的儀器在每季度用白色標準版校準一次。冬小麥冠層光譜測定選擇在10：00—14：00，天氣晴朗、無風或風速很小的條件下進行。測量時傳感器探頭垂直向下，距冠層頂垂直高度約1.0 m。每個小區測量3個點，每個點的測量重復10次。測量過程中，及時在每組目標觀測前后進行標準白板校正。

1.3 冬小麥地上干生物量的測定

在獲取冠層光譜的位置采集冬小麥植株。每個樣點采集2份20 cm長的冬小麥植株，將其放入牛皮紙袋后，放入烘箱，105℃殺青30 min，之后在80℃條件下烘24 h至恒質量（每隔2 h前后2次測量質量差值為0.5%），稱冬小麥烘干后質量（g），并換算成單位面積冬小麥干生物量（AGDB，kg/m2）。

1.4 偏最小二乘法（PLSR）

PLSR方法是將多元線性回歸、主成分和相關分析法綜合在一起的定量分析方法，它可以反映自變量集和因變量集整體的相關性關系，通過提取出最強的解釋因變量，以達到克服自變量之間的共線性和過擬合性的缺點，提高模型的預測能力和穩健度。該方法是當前近紅外光譜領域應用最為廣泛的定量分析方法之一，在利用光譜技術監測土壤屬性方面具有廣泛研究[17-19]。

1.5 模型評價

本研究引入模型評價參數決定系數（R2）、均方根誤差（RMSE）[20]、預測殘差（RPD）來選擇變量和評定模型表現。

式中，n是樣本個數；Y′i和Yi是預測值和實測值；SD是實測值的標準差。

1.6 數據分析

采用Excel 2007處理試驗數據，用Matlab7.0（Math works，Natick，MA，USA）和Unscrambler10.3（CAMO，USA）等軟件進行數據分析，用Origin8.0（OriginLab，USA）軟件制圖。

2 結果與分析

2.1 冬小麥冠層預處理光譜

由圖1可知，與SM0（未平滑處理）光譜圖相比，平滑后的光譜圖并沒有明顯改變光譜圖的變化趨勢和反射率值。唯一不同的是，平滑處理后的光譜圖在部分“峰”和“谷”發生了變化，例如，在SM0和SM3的光譜圖中，波段1 450 nm的谷比較“圓潤”，而平滑處理后的該位置谷則變得越來越“尖”，并且隨著平滑程度的加大，該谷變得愈加尖銳，也可能伴隨著有效光譜信息的丟失。表明，SG平滑方法難以明顯地改變光譜的整體變化趨勢和反射率值，適當的平滑處理可以消除背景和噪音影響，但過度的平滑可能會造成有效光譜信息的丟失。因此，僅根據平滑后的光譜圖評估和決定最佳的平滑程度是比較困難的。

2.2 冬小麥冠層SG平滑光譜與AGDB的相關性分析

為了進一步分析SG平滑處理對光譜的影響，對不同程度的SG平滑光譜與AGDB進行了相關性分析，結果如圖2所示。

從圖2可以看出，所有平滑光譜與AGDB的相關系數具備相似曲線，光譜區域：450～518，654～686，1 350～2 450 nm與AGDB呈負相關，519～653，687～1 349 nm與AGDB呈正相關。其中，724～1 185 nm為高相關系數區域。SM0點平滑光譜中，923 nm處的相關系數最高，為0.456，經過3點、5點、9點、13點和17點平滑后，光譜圖線的總體變化規律與原始光譜圖線基本一致，但相同波長對應的相關系數與原始光譜在該波長下對應的相關系數相比都有所提高，并且所有平滑處理后的922 nm處的相關系數都達到最高，為0.470，高于原始光譜圖的最高相關系數。表明，平滑處理可以提高光譜與AGDB的相關性。

2.3 平滑處理的冬小麥AGDB的PLSR模型表現

通過構建不同SG平滑程度下冬小麥AGDB的光譜模型，定量研究SG平滑處理對光譜監測模型的影響（表1）。

表1 基于平滑處理的冬小麥長勢指標的PLSR模型表現

從表1可以看出，驗證模型中，這6種處理方法的潛變量（LV）大小接近，均為19或20；9點平滑處理和13點平滑處理的R2較大，分別為0.771和0.783，且它們的RMSE較小，分別為0.564和0.549。所以，可以考慮從這2種方法中選出最佳平滑點數。而從表1還可以看出，9點平滑處理的RPD最大，為1.912，說明9點平滑處理的預測能力最高。

3 討論與結論

本研究表明，平滑處理后的光譜圖在部分“峰”和“谷”發生了變化，并且隨著平滑程度的加大，部分“峰”與“谷”的變化會越來越明顯，與此同時，可能伴隨著有效光譜信息的丟失。造成這種現象的原因可能是不同平滑點數的預處理方法對光譜信息的獲取會有所不同，一般情況下，平滑點數較大在一定程度上可以提高信噪比，但同時也會導致部分信號失真[21]；冬小麥冠層SG平滑光譜與AGDB相關性分析的結果中，經過平滑后相同波長對應的相關系數較無平滑光譜在該波長下對應的相關系數都有所提高，并且平滑處理后的光譜圖中922 nm處的相關系數最高，為0.470，高于原始光譜圖的最高相關系數0.456，雖然相關系數的變化不是很大，至少說明平滑處理在提高光譜信噪比方面具有一定的作用[21]，對光譜數據進行SG預處理是必要的。在分析基于平滑處理的冬小麥長勢指標的PLSR模型表現時發現，9點平滑處理模型表現較好（R2＝0.771，RMSE＝0.564，RPD＝1.912，LV＝19）。SM13模型中R2＝0.783，RMSE＝0.549，因其RPD＝1.874，模型的穩健性低于SM9。經過綜合比較與分析得出，9點平滑處理效果最佳。

據此可以得出，光譜的SG平滑處理在一定程度上可以提高AGDB與預處理光譜的相關性，但是提高的程度有限。分析SG平滑處理對冬小麥AGDB光譜監測模型的影響可知，9點SG處理后的PSLR模型表現最好（R2＝0.771，RMSE＝0.564，RPD＝1.912，LV＝19），本研究證實光譜的9點SG平滑處理為監測冬小麥AGDB的最佳平滑處理方法，但是真正提高光譜監測模型的預測精度還需在9點SG平滑處理的基礎上，再結合其他預處理方法和化學計量學模型的優化方法，以期提高光譜技術在作物領域的更廣泛應用。

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Effect of SG Smoothing Processing on Predicting the above Ground Dry Biomass of Winter Wheat

QIAOXingxing1，FENGMeichen1，YANGWude1，LI Guangxin1，2，WANGChao1，SUNHui1，ZHANGXueru1，WUGaihong1
（1.Institute of Dry Farming Engineering，Shanxi Agricultural University，Taigu 030801，China；2.Institute ofCrop Sciences，Shanxi Academy of Agricultural Sciences，Taiyuan 030031，China）

Savitzky-Golay（SG）is one ofthe most important methods of spectral pretreatments.To study the effect ofSG smoothing processing on predicting the above ground dry biomass（AGDB）of winter wheat,the different degrees of SG smoothing processing, including 0 points（SM0）,3 points（SM3）,5 points（SM5）,9 points（SM9）,13 points（SM13）and 17 points（SM17）were employed toprocess the rawspectra,and the PLSR predictive models of AGDB under different SG pretreatments were also constructed to select the optimal point of SG smoothing.The results showed that the canopy spectra dealt with SM9 SG smoothing could improve the correlation between spectrum and AGDB and the correlation coefficient of the model was close to 0.5.The performance of the SM9 model of all monitoring models of winter wheat AGBD was the best,with R2＝0.771,RMSE＝0.564,RPD＝1.912 and LV＝19.This study can provide a certain spectral pretreatment method and technical guidance for the nondestructive monitoring of winter wheat AGDB using canopyspectral.

winter wheat;spectrum;smoothing processing;model

S512.1＋1

A

1002-2481（2016）10-1450-05

10.3969/j.issn.1002-2481.2016.10.07

2016-07-27

國家自然科學基金項目（31371572，31201168）；山西省科學技術發展計劃項目（201603D221037-3）；山西省歸國人員重點資助項目（2014-重點4）

喬星星（1989-），女，山西長治人，在讀碩士，研究方向：作物生態和信息技術。馮美臣為通信作者。