采用GA-ELM的寒地水稻缺氮量診斷方法

許童羽，郭忠輝，于豐華，徐 博，馮 帥

采用GA-ELM的寒地水稻缺氮量診斷方法

許童羽1,2，郭忠輝1，于豐華1,2，徐 博1，馮 帥1

（1. 沈陽農業大學信息與電氣工程學院，沈陽 110161；2.遼寧省農業信息化工程技術中心，沈陽 110161）

光譜分析；模型；高光譜；離散小波多尺度分解；遺傳優化算法；極限學習機

0 引 言

在各種營養元素中，氮素對水稻的生長發育和產量影響最大[1-2]。氮素在維持和調節水稻生理功能上具有多方面的作用[3]。水稻缺氮會阻礙葉綠素和蛋白質的合成，從而減弱光合作用，影響干物質的產生，嚴重缺氮時細胞分化停止，分蘗能力下降、根系機能減弱[4-6]。當水稻氮素過多時，無效分蘗增加，群體容易過度繁茂，致使透光不良，結實率下降，成熟延遲，加重后期倒伏和病蟲害的發生[7-9]。

近年來，隨著高光譜技術的發展和應用，農業信息技術在農作物長勢監測和估產方面得到了長足的發展，顯著提高了作物生產的動態檢測和管理決策的科學性。作物發育過程中，氮素營養水平的變化會引起葉片顏色、葉綠素水平、水分含量等的變化，進而引起高光譜的變化，這是利用高光譜進行氮素估測的理論基礎[10]。很多學者在高光譜反演作物氮素方面做了大量的研究，并取得了一定的成果。陳青春等[11]經研究發現，采用兩波段構建植被指數對水稻冠層葉片含氮量進行估測，估測效果較為準確。

人工神經網絡具有學習性、容錯性以及實時性，對非線性問題的擬合有著無可比擬的優勢，能夠對許多領域提供有效的技術與理論支持。目前人工神經網絡在高光譜反演作物氮素方面的研究也逐漸增多[12]。Yu等[13]結合水稻冠層數據和環境數據建立了水稻葉片氮素含量反演模型。李旭青等[14]利用改進的隨機森林算法進行反演建模，估測精度較高，決定系數達到0.81以上。張瑤等[15]采用支持向量機建立了蘋果葉片氮素含量預測模型，其測定和驗證決定系數達到0.74以上。準確、實時和動態檢測作物植株體內的氮素狀態，診斷作物體內的氮素豐缺狀況，是氮肥處方決策和精準變量作業的前提和基礎。宋曉宇等[16]利用掃描式成像光譜儀獲取冬小麥長勢和小麥葉面積指數，根據目標產量的需氮量和測得的作物吸收氮素的差值，計算出氮肥的施用量。

很多學者在利用高光譜反演作物氮素含量方面做了大量的研究，但是氮素含量這一指標并不能夠指導農民進行定量精準施肥，所以該文利用高光譜反演水稻的缺氮量，采用缺氮量這一指標來直觀地表示作物長勢，并為實施精準施肥提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

試驗于2018年6—9月在遼寧省沈陽市沈北新區清水臺鎮柳條河村（123°63′E，42°01′N）進行。供測試的水稻品種為秋光。試驗田設有4個氮肥梯度處理，N2為當地標準施氮量，在N2的基礎上分別增加和減少50%的施氮量，人為造成高低不同的氮肥梯度。4個不同的施氮量分別為N0（不含氮），N1（50 kg/hm2），N2（100 kg/hm2），N3（150 kg/hm2），每個處理4次重復，共設置4×4=16個試驗小區。試驗田中0～0.5 m耕層土壤中全氮和速效氮質量分數分別為0.154 、104.032 mg/kg。其他按高產栽培管理。分別在水稻的返青期、分蘗期和抽穗期進行數據采集，采集時，在各氮肥梯度處理下選擇具有代表性的3穴水稻進行葉片高光譜數據和葉片氮素含量數據的獲取，將試驗中測得的144組氮素含量數據，采用3倍標準差分別對各個關鍵生育期氮素含量進行異常值剔除。同時采用蒙特卡洛算法將各關鍵生育期異常光譜數據剔除，最終得到113個樣本，其中訓練集79個，驗證集34個。如表１所示。

表1 水稻葉片氮素質量分數統計

1.2 數據獲取

1.2.1 水稻葉片缺氮量測定以及產量測定

在每個小區中對水稻進行破壞性取樣，帶回實驗室，將該穴水稻所有新鮮葉片剪下置于烘箱中以105 ℃殺青30 min，再以65 ℃烘干至恒量。稱量后將其粉碎，把研磨好的粉末分別裝入2個做好標記的自封袋中，一袋被用于檢測葉片的含氮量(N，mg/g)，采用的方法是傳統的凱氏定氮法；另一袋被用于采集葉片的高光譜數據。

東北粳稻缺氮量反演建模的前提是構建光譜反射率差值和氮含量差值數據庫，而標準光譜反射率和標準氮含量的制定是構建數據庫的關鍵。由于本文的目標是反演出水稻的缺氮量之后，為精準施肥提供參考依據，達到減肥不減產的目的，本研究依據產量最高的原則來制定標準光譜反射率和標準氮含量，在水稻收獲時進行測產試驗，將產量最高的小區定為標準小區，標準小區的水稻各時期葉片平均光譜和氮含量定為標準光譜反射率和標準氮含量。

10月16日水稻收獲時將用pvc管做成的邊長為1 m的正方形框隨機放入待測小區，計算1 m2內的總穴數、每穴有效穗數、平均每穗粒數以及千粒質量。如表2所示，其中施氮量為N2的水稻田產量最高，達到387.15 kg/667m2。依據產量最高原則，將施氮量為N2的小區定義為標準田，在該小區采集的所有光譜的平均值定義為標準光譜，該小區氮素的平均值定義為標準氮含量。然后對非標準小區采集的水稻葉片氮含量與標準氮含量做差值，完成水稻葉片缺氮量的測定。

表2 水稻產量統計

回歸分析的前提條件是因變量需要滿足正態分布，所以該研究對水稻葉片的缺氮量進行正態分布檢驗，結果如圖1和表3所示

圖1 缺氮量正態分布檢驗

表3 缺氮量正態性檢驗分析結果

由圖1可直觀地看出該研究中的缺氮量樣本基本呈現正態分布。由表3可知，峰度值和偏度值分別為0.012、0.141，峰度絕對值小于10并且偏度絕對值小于3，說明數據雖然不是絕對正態，但基本可接受為正態分布。大于0.05，意味著缺氮量均沒有呈現顯著性，說明缺氮量均具備正態性特質。

1.2.2 水稻葉片光譜反射率差值測定

考慮到水稻新鮮葉片水分含量、細胞結構、葉片內含葉綠素等化學組分使得光譜特征評價氮含量變得復雜，所以本研究采用經殺青-烘干-研磨-定型之后純凈的片狀氮素樣品進行光譜反射率的采集。

水稻葉片經殺青-烘干-研磨之后，為了減少人為使用海洋光學積分球按壓水稻葉片氮素粉末力度不均勻導致光譜變化帶來的影響，本研究使用天光光學儀器有限公司生產的HY-12液壓型紅外壓片機將粉末狀水稻氮素在40 MPa壓力下制備成緊密、不透光、厚度一致（半徑為7 mm，厚度為3 mm）的片狀水稻葉片氮素。然后采用蔚海光學儀器（上海）有限公司生產的海洋光學HR2000+高分辨率光譜儀來測定試驗樣本水稻葉片氮素的光譜反射率，光譜波段的探測范圍為190～1 100 nm，波段精度和光譜分辨率均調整至1 nm。由于190～450和1 000～1 100 nm之間存在著噪聲，所以本研究取450～1 000 nm之間的光譜反射率。每次測定葉片光譜反射率前，均要用漫反射參考板對HR2000+高分辨率光譜儀進行校準。

獲取水稻葉片光譜反射率之后，對非標準小區采集的水稻葉片光譜反射率與標準光譜反射率做差值，完成光譜反射率差值的測定。光譜反射率差值如圖2所示。

圖2 113個光譜反射率差值

1.3 光譜降維方法

全波段光譜中含有大量與各生理生化參數無關的冗余變量，在建模過程中會在一定程度上導致模型誤差增大[17-20]。所以，提取光譜數據中的有用信息是建立穩健、準確模型的前提。本研究分別采用離散小波多尺度分解、連續投影法（successive projections algorithm，SPA）和構建植被指數的方法對光譜進行降維處理。

1.3.1 離散小波多尺度分解

小波分析能夠在時域和頻域上對光譜信號進行精確分解，對于葉片光譜信息，信號在時域上的變換就等同于光譜數據在光譜波段上的變換，因此小波基函數可以表達為

1.3.2 構建植被指數

將400～1 000 nm波段的光譜反射率隨機兩兩組合，構建與水稻葉片缺氮量相關性較高的比值植被指數RVI、歸一化光譜指數NDVI和差值植被指數DVI。分別制作RVI、NDVI、DVI與水稻葉片缺氮量的決定系數等勢圖，尋找較優的3種光譜植被指數作為反演模型的輸入。RVI、NDVI、DVI分別定義如下

式中，為光譜各波段的反射率，%。

1.3.3 連續投影法

連續投影法（successive projections algorithm，SPA）是一種使矢量空間共線性最小化的前向變量選擇算法，現在已被廣泛應用于生物醫學成像，計算機斷層掃描，信號處理，光譜計量學等領域。SPA算法分為以下3個階段[24]：

第一階段，篩選出共線性最小的若干組備選波長變量子集。假設初始變量位置(0)及變量數目已經給出，該階段具體步驟如下。

式中為投影算子。

步驟4：記下投影值范數最大的波長的位置。

()=arg(max||PX||,∈) （8）

步驟5：令X=X，∈

步驟6：令=+1。如果<則返回步驟2

結束：得到個備選波長的位置：{();=0,…,-1}。

選擇過程中進行的投影操作次數為(-1)(-/2)。

第二階段，分別使用各子集中的變量建立多元線性回歸（multivariable linear regression，MLR）模型，選出均方根誤差（root mean square error，RMSE）最小的子集。

第三階段，對第二階段選出的子集進行逐步回歸建模，在盡量不損失預測準確度的條件下，得到一個變量數目較少的集合。該集合中的波長變量即是所選有效波長[25-29]。

1.4 反演建模方法

本研究選用偏最小二乘（partial least squares regression，PLSR）、極限學習機（extreme learning machine，ELM）和遺傳算法優化極限學習機（genetic algorithm-extreme learning machine GA-ELM）3種方法進行建模，依據檢驗模型的決定系數R和均方根誤差來檢驗模型的精準度和可靠性，挑選最優的水稻葉片缺氮量反演模型。

ELM以其學習速度快、訓練誤差小等優點在許多領域得到了廣泛的應用。然而該算法隨機產生輸入層與隱含層間的連接權值及隱含層神經元的閾值，且在訓練過程中無需調整，導致該算法所建立的反演模型穩定性和泛化能力較差。本研究采用一種基于進化論優勝劣汰、自然選擇、適者生存的物種遺傳思想的遺傳算法對ELM進行優化。

遺傳算法優化訓練的具體執行步驟。

圖3 基于GA優化ELM的流程圖

2 結果與分析

2.1 特征及特征波段的選擇

2.1.1 離散小波多尺度分解選取光譜特征

小波母函數和最佳分解尺度的確定是小波變換進行特征提取的關鍵環節之一，對光譜信號進行多尺度的離散小波變換，如果分解后的小波信息既能體現光譜的輪廓特性又能達到壓縮數據的目的，就可以認為此時的小波母函數和分解尺度是最佳選擇。

圖4 不同小波母函數下的壓縮率和相關系數

由表4可知，在分解層數達到10層時，近似系數的數目最終趨于穩定。與其他兩類母函數相比，coif5的小波近似系數數目最多，數據壓縮能力最弱，其中sym8的小波母函數數據壓縮能力最強。由圖4可知，db10小波母函數在7~12層的分解中，相關系數變化規律與其他兩類小波母函數整體上一致，但是又有所差異。由表可知，在第7層分解后，sym8小波母函數的近似系數數目最少，且相關系數最高。所以綜合考慮數據壓縮和保留原光譜的能力，認為sym8小波母函數在第7層分解時效果最佳。

表4 不同小波母函數下的分解個數

對于離散小波變換，低頻近似系數反映原始光譜明顯的吸收特征，決定整個光譜的形狀，所以將分解后的小波近似系數作為模型的輸入量。

2.1.2 SPA選取有效特征波段

利用連續投影算法對水稻葉片差值光譜進行光譜特征波段的選擇，根據校正集的內部交叉驗證RMSECV值確定最佳的光譜波段數為7個，結果如圖5a所示。

由圖5b可知，利用SPA從400～1 000nm的波段中挑選出7個特征波段，分別為459、460、475、671、723、874和996nm。將挑選出的特征波段處的反射率作為反演模型的輸入量。

2.1.3 植被指數與水稻缺氮量的相關性

2.2 遺傳算法優化極限學習機反演模型

圖5 樣本模型最佳光譜變量個數和相應的光譜波段

圖6 水稻植被指數與缺氮量的決定系數等勢圖

圖7 不同降維方法的GA-ELM水稻葉片缺氮量預測模型檢驗結果

2.3 與其他反演模型的比較

將遺傳算法優化的極限學習機（GA-ELM）與目前在高光譜反演種應用較為廣泛的偏最小二乘回歸（PLSR）模型和極限學習機（ELM）模型進行比較，建模結果如圖8和圖9所示。選取與建立GA-ELM模型相同的特征參數作為輸入量，且模型參數均調整至最佳狀態。

圖8 不同降維方法的PLSR水稻葉片缺氮量預測模型檢驗結果

圖9 不同降維方法的ELM水稻葉片缺氮量預測模型檢驗結果

3 討 論

本文以東北粳稻為研究對象，構建了粳稻葉片缺氮量與葉片光譜反射率差值，初步確立了粳稻葉片缺氮量的預測模型。考慮到水稻新鮮葉片水分含量、細胞結構、葉片內含葉綠素等化學組分使得光譜特征評價氮含量變得復雜，所以本研究采用經殺青-烘干-研磨-定型之后純凈的片狀氮素樣品進行光譜反射率的采集，以保證光譜的變化均是由水稻氮素的變化引起的。在數據降維方面，本文采用離散小波多尺度分解、連續投影法和構建植被指數的方法對光譜進行降維處理，將這3種降維方法的結果作為ELM和GA-ELM的建模輸入時，基于離散小波多尺度分解得到的小波近似系數建模精度最高。離散小波多尺度分解是將連續小波變換中的尺度及位移進行離散化，并結合小波信號能量在各尺度上的分布，從而對光譜信號維數進行壓縮，減少特征波段數目，突出光譜輪廓信息。將小波近似系數進行信號重構，重構光譜信號與原光譜信號的相關系數能夠達到0.982，最大程度上保留了原始光譜的信息。在建立模型時，由于小波近似系數與葉片缺氮量的關系更適合用非線性的指數模型來擬合，采用PLSR進行葉片氮含量的線性回歸時，嚴重低估了葉片氮含量的高值，從而降低了模型整體預測精度，導致RMSE誤差較大。所以，采用ELM和GA-ELM方法建模時，基于離散小波多尺度分解得到的小波近似系數建模精度最高，而采用PLSR方法建模時，基于小波多尺度分解得到的小波近似系數建模精度最低，且ELM和GA-ELM的建模精度要優于PLSR。GA-ELM模型要優于PLSR和ELM模型，原因在于GA-ELM和ELM模型用非線性函數輸入輸出數據訓練神經網絡，使訓練后的網絡能夠預測非線性函數輸出，可以有效解釋非線性的問題；而GA-ELM模型的反演精度優于ELM模型，是因為GA的優化訓練可以為ELM的初始權值進行賦值，對ELM隨機產生權值的問題進行優化，提高了模型精度、穩定性和泛化性。

4 結 論

本文中，破壞采樣獲取返青期、分蘗期和抽穗期的粳稻葉片，在實驗室經殺青-烘干-研磨-定型之后，采集粳稻葉片的高光譜數據。

1）依據產量最高的原則確定標準光譜反射率和標準氮含量，在此基礎上構建光譜反射率差值和氮含量差值數據庫。

2）對光譜反射率差值經SPA（successive projections algorithm）、離散小波多尺度分解、構建植被指數的方法進行降維處理。

3）將3種方法的降維結果分別采用PLSR（partial least squares regression）、ELM（extreme learning machine）、GA-ELM（genetic algorithm-extreme learning machine）方法建立模型。結果表明：

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Genetic algorithm combined with extreme learning machine to diagnose nitrogen deficiency in rice in cold region

Xu Tongyu1,2, Guo Zhonghui1, Yu Fenghua1,2, Xu Bo1, Feng Shuai1

(1.,,, 110161,; 2.,, 110161,)

Nitrogen is a key plant nutrient and its deficiency or surplus could inhibit plant growth and reduce crop yield. Over the past decade, remote sensing has been increasingly used to diagnosis nitrogen deficiency in crop. Taking rice grown in cold region in northeast China as an example, this paper studies the relationship between nitrogen content in japonica rice and the difference between spectral reflectance based on data measured from field. This relationship was used to inversely estimate nitrogen deficiency in the rice based on hyperspectral images. In our analysis, the nitrogen content producing the highest yield was defined as standard nitrogen content and its associated spectral reflectance was defied as standard spectral reflectance. The difference between real nitrogen content and the standard nitrogen content, as well as the difference between the real spectral reflectance the standard spectral reflectance, were calculated respectively. The difference in spectral reflectance was dimensionally reduced using the discrete wavelet multi-scale decomposition, continuous projection method (successive projections algorithm, SPA) and vegetation index construction. The characteristic bands screened by SPA were 459、460、475、671、723、874 and 996 nm. Analysis showed that when the discrete wavelet multi-scale decomposition was used to reduce the dimension, the Sym8 wavelet mother function worked best when it was decomposed at the seventh layer. Comparing DVI, NDVI and RVI vegetation index found that the determination coefficient of the DVI index and nitrogen deficiency was significantly higher than that of NDVI and RVI index. The three indexes were used as input to the partial least squares (PLSR), the extreme learning machine (ELM) and genetic algorithm optimization extreme learning machine (GA-ELM). The GA-ELM model was most accurate with the2being 0.7062 for the training set and 0.7594 for the verification set; their associated RMSE was 0.5099mg/g and 0.4276mg/g respectively. The GA-ELM model based on the optimal vegetation index was least accurate, with the2for the training set and the verifying set being 0.6615 and 0.6509 respectively; their associated RMSE was 0.4415mg/g and 0.5312mg/g. Overall, GA-ELM improved stability and predictability of the model compared with PLSR and ELM. It can thus be used as a new method to detect nitrogen content in rice leaf, and has important implication in precision fertilization.

spectrum analysis; models; hyperspectral; discrete wavelet multiscale decomposition; genetic optimization algorithm; extreme learning machine

許童羽，郭忠輝，于豐華，徐 博，馮 帥. 采用GA-ELM的寒地水稻缺氮量診斷方法[J]. 農業工程學報，2020，36(2)：209－218. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.02.025 http://www.tcsae.org

Xu Tongyu, Guo Zhonghui, Yu Fenghua, Xu Bo, Feng Shuai. Genetic algorithm combined with extreme learning machine to diagnose nitrogen deficiency in rice in cold region[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(2): 209－218. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.02.025 http://www.tcsae.org

2019-08-29

2019-12-30

“十三五”國家重點研發計劃（2016YFD0200600）；農業部光譜檢測重點實驗室開放課題基金

許童羽，教授，從事農業信息化領域研究。Email：yatongmu@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.02.025

O657.3; S511

A

1002-6819(2020)-02-0209-10