采用熱紅外和可見光圖像無損測定棉花苗期葉面積

陳家樂，吳灃槭，韓迎春，李小飛，王占彪,，馮 璐,，王國平，雷亞平，楊北方，辛明華，李亞兵,

采用熱紅外和可見光圖像無損測定棉花苗期葉面積

陳家樂1，吳灃槭2，韓迎春1，李小飛1，王占彪1,2，馮 璐1,2，王國平1，雷亞平1，楊北方1，辛明華1，李亞兵1,2※

（1. 中國農業科學院棉花研究所棉花生物學國家重點實驗室，安陽 455000；2. 鄭州大學農學院棉花生物學國家重點實驗室鄭州科研中心，鄭州 450000）

葉面積是影響植物光合作用、蒸騰作用、呼吸作用及產量形成的重要形態指標之一，為實現作物葉面積準確、穩定和無損化測量，該研究基于紅外線成像設備，提供了一種利用熱紅外和可見光圖像測定棉花葉片面積的方法。以苗期棉花作為研究對象，通過紅外成像相機T660獲取棉花的熱紅外和可見光波段的圖像，分別使用GrabCut算法和Hough圓檢測提取紅外圖像中葉片和可見光圖像中已知實際面積的圓狀參照物（五角硬幣）的像素面積，進而根據葉片區域和圓狀參照物區域的像素倍數關系計算棉花的真實葉面積，將通過該研究所提方法計算的葉面積結果與傳統的剪紙稱重法、Image Pro Plus軟件圖像法進行皮爾遜相關性分析，檢驗該方法的可行性。分析表明，基于所提方法的測量值與剪紙稱重法、Image Pro Plus軟件圖像法的結果之間均存在顯著的線性相關關系（<0.01）（相關系數分別為0.992,0.996）。3種方法對5盆棉花進行8次測量，結果顯示，該研究所提方法測量值的平均變異系數為0.78%，在測量工作中表現穩定，為快速獲取棉花苗期葉面積提供了一種準確穩健的理論方法。

葉面積；棉花；熱紅外圖像；GrabCut；Hough圓檢測

0 引 言

葉片是植物進行光合作用、蒸騰作用和有機物質合成的主要器官[1]，其面積決定著作物吸收太陽輻射能進行光合作用的能力[2]。無損、準確、快速地分割植物葉片并提取其面積、周長等幾何參數值，不僅能為研究植物的光合效率等生理機制提供數據支撐[3]；還可以為監測病蟲害、栽培管理提供重要指導意義[4]。

傳統的葉面積測量方法主要有網格法[5]、剪紙稱重法[6]、葉面積儀法[7]、系數法[8]等，而網格法與剪紙稱重法易在描繪邊緣時出現較多人為因素導致的誤差。葉面積儀測定雖然操作簡便、結果準確，但多為進口儀器，測量結果受掃描速度影響大，且不適合過長、過寬的葉面積測量[9]。系數法則是根據葉片的簡單測量值建立數學模型來預測葉面積，對不規則型葉片處理結果較差，且校正系數因植物類型、品種等因素而異[10]。隨著數碼照相技術和圖像處理軟件的不斷改進，利用像素點進行葉面積測定的數字攝影圖像得到了迅速的發展[11-12]，并廣泛應用于玉米[13]、棉花[14]等農作物及經濟林[15]的葉面積測量。王忠芝等[16]使用改進的Hough算法對攝取的畸變圖像作幾何校正后計算葉面積，但是每次只能測量一片葉子，工作量大。李震等[17]以Matlab軟件為工具建模，對數字圖像進行解析以求解葉面積，結果準確性高，但采用的葉片種類少、葉片間差異小，其算法仍有待完善。Wang等[18]通過灰度變換、閾值分割、形態學操作和二值圖像識別計算得到相應的葉面積，雖然精度高，但破壞了植物的完整性。

此外，前述方法中采用的圖像均為可見光波段的圖像，在進行圖像葉片提取時會有諸多干擾，如作物葉片會隨時空而呈現淺綠、深綠、黃等顏色[19]，疾病感染也會影響葉片顏色[20]，作物莖也具有和葉相似的可見光波段等[21]，從而難以實現目標區域的快速有效識別。另外，逐片測量葉面積加大了工作量，損傷測量也會給作物帶來永久性破壞。

針對前人研究中存在的不足，本文提供了一種手持相機拍攝圖像并計算葉面積的方法，為有效獲取葉片和參照物的像素信息，采用紅外線成像儀T660拍攝同一目標2種波段的圖像，對可見光圖像進行Hough圓檢測提取參照物信息，利用調整前與調整后的熱紅外圖像實現GrabCut算法提取葉片信息，同時將該文所提算法的測量值與剪紙稱重法、Image Pro Plus圖像法進行對比，以期為田間苗期的棉花葉面積測定提供一種準確、穩定、快捷、無損的測定方法。

1 材料與方法

1.1 試驗材料與設計

試驗所用棉花品種為魯棉研28，于2021年7-9月在中國農業科學院棉花研究所東場試驗基地溫室大棚內進行種植。7月20日選取優質營養土裝入塑料盆，棉花種子經雙氧水浸泡2 h后點播至盆中，保證1盆1株棉苗，共15盆棉苗。待棉花出苗，真葉長至1～4片（幼苗期）時（8月25日，確保葉片在空間上不重疊），在當天14:00，土壤、葉片及陰影部分的輻射差異達到最大時，進行拍照。

1.2 測量原理

攝取圖像的分辨率為640×480，每個像素點代表實際的面積值，棉花葉片所代表的實際面積值可由式（1）計算求得。

S

1

=

S

2

(

T

1

/

T

2

) （1）

式中1代表葉片面積，2代表硬幣面積，1是葉片所占的像素個數，2是參照物所占的像素個數。

1.3 圖像獲取和調整

以第1盆棉花第1次拍攝的圖片為例，對圖像獲取及處理的方法和步驟進行說明。利用相機采集的棉花葉片的圖像如圖1所示。

手持標準板與所托起的葉片在溫度上差異不大，在熱紅外圖像圖1a中，二者的差異相較于葉片與土壤不明顯，因此需要進行調整。使用FLIR tools軟件打開圖1a，調整溫度標尺的上下限，使得位于標準板區域的葉片與標準板表現出較大的差異，葉片與莖也呈現出明顯區別。因此調整前圖像（圖1a）在分割前景葉片與背景土壤時效果更佳，調整后圖像（圖1c）在分割前景葉片與背景標準板時效果更佳，二者在后續圖像處理中需要結合使用，圖1b用于進行Hough圓檢測提取參照物。

1.4 檢測參照物區域

Hough圓檢測獲取圖像中圓的信息，該方法由于受曲線間斷的影響較小，能有效得到圓的特征信息，因此廣泛應用于很多領域[23]。對可見光圖像圖1b進行Hough圓檢測獲取五角硬幣像素信息。在進行Hough圓檢測之前，為提高檢測的準確度，需要對原圖像進行灰度化處理來消除干擾。首先將圖1b轉化為灰度圖像，由于要對硬幣區域做分析，所以在本步驟中除硬幣外所有物體都視為背景。

注：左上角五角硬幣是參照物。

圖像在計算機中以矩陣形式存儲，首先創建一個高為480，寬為640的像素值均為0（黑色）的單通道矩陣掩膜（mask），將其在對應可見光圖像中硬幣位置的像素值改為255（白色）生成圖像圖2a，之后將圖2a與可見光圖像圖1b的灰度圖進行基于像素點的函數計算。bitwise_and函數對2個像素值進行運算。運算機制如下：2張圖像相對應位置中只要有1個像素值為0，則返回像素值0，僅當像素值同時不為0時，返回得到圖1b灰度圖中硬幣位置的像素信息。通過該運算得到僅含硬幣區域的圖像圖2b。

對圖2b進行Hough圓檢測獲取硬幣輪廓信息，該檢測對噪聲比較敏感，首先需要對圖像進行中值平滑，以達到降噪的目的。將檢測得到的圓的信息繪制在一個等大黑色圖像上，該圖像是一個二值圖像，基于此圖像，通過輪廓提取和面積測量函數得到填充的硬幣圖像圖2c，同時計算得到硬幣所占據的像素個數。

圖2 參照物區域提取

1.5 檢測葉片區域

目前常用圖像分割技術有5類[24-25]：基于閾值、邊緣、區域生長、能量泛函分割和圖論等。Graph Cuts是一種用戶參與的，基于用戶提供的先驗信息的交互式圖像分割算法[26]。以Graph Cuts為基礎提出的針對彩色圖像分割的GrabCut[27]，彌補了Graph Cuts在分割彩色圖像上的不足，僅需輸入矩形框選取前景和背景，通過非完全標記方法對前景和背景顏色空間建立高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM），在能量函數最小化的問題上使用多次迭代的GMM參數學習取代Graph Cuts中的一次最小估計。這種交互式GrabCut分割已被證明具有很大的普適性[28]和較高的可塑性[29]。

將圖1a經過Grabcut算法分割后的葉片信息顯示在一張黑色三通道圖像上，如圖3a所示。圖3a中，棉花葉片像素與土壤像素相鄰處分割效果（黃色和黑色）相較于葉片與標準板處的分割效果更明顯（黃色和橙色）。而圖1c經過GrabCut算法得到的圖3b，則在葉片與標準板相接區域表現出良好的分割效果。圖3a和3b單一進行葉片分割都會產生較大的誤差，因此需要合并使用進行分割。

將圖3a和圖3b轉為灰度圖，圖3a在b，g，r三通道中的g通道區分度較好，圖3b在b通道的區分度較好。經過通道分離，分別得到圖3c和圖3d。將圖3c和圖3d進行圖像相加操作，其實質是為2個圖像對應位置的每個像素值分配權重后求和。使用addWeighted函數，削弱圖3c中葉片與標準板區域區分度差的不良影響，通過運算得到葉片的信息見圖3e。

綜上所述,為改善焦慮癥患者病情,在臨床救治工作中以腦電生物反饋療法開展救治,可大大提升臨床治療效果,可在臨床推薦應用。

通過Otsu閾值分割法對圖3e進行二值化，得到葉片區域像素值為255，背景區域像素值為0的二值圖。如圖3f所示。

圖3 棉花葉片區域提取

1.6 噪聲消除

為了避免噪聲對葉面積計算的影響，需要對二值圖像進行噪聲消除，噪聲在二值圖像中表現為極小的孤立像素點或者較小的連通區域。連通性基于像素點的鄰接性，是一種區域概念[30]。李震等[17]通過多次腐蝕二值圖像得到僅含有葉片像素主體位置信息的圖像，將主體位置看作葉片的生長區域，反向識別腐蝕前二值圖中的葉片，并計算面積。

在該研究所提方法中，通過使用skimage庫函數對圖3f的所有連通區域進行彩色填充，并返回所有連通區域的數目。如果返回的連通區域數目等于葉片數量，則表明在二值圖像圖3f中不存在噪聲，可以直接對圖3f進行輪廓提取計算面積；如果返回的連通區域數目大于葉片數目，則需要先根據葉片連通區域的顏色（特定顏色代表特定像素值）選擇性提取葉片區域，消除其他噪聲區域，再進行葉面積計算。本算法中的連通區域使用4連通區域進行判定。

當連通區域數量大于葉片數量時，假設圖3f的連通區域數量大于葉片數量，圖4a是圖3f經過彩色填充后的圖像，藍色葉片像素值為[0，0，1]、紅色葉片像素值為[1，0，0]、青色葉片像素值為[0，1，1]。圖4a是一張三通道圖像，首先根據像素信息將葉片全部改為白色[1，1，1]，其次將圖像中非白色區域全部變為黑色得到三通道二值圖像圖4b，這樣圖3f中孤立的噪聲區域全變為黑色，只有葉片區域的像素值為[1，1，1]。最后對圖4b進行通道分離操作，得到單通道圖像圖4c。

圖4 葉片標識及噪聲消除

1.7 計算葉片像素值

彩色填充連通區域并返回連通區域數量，如果返回值等于葉片數量，則直接對圖3f進行輪廓提取，如果大于葉片數量，則須先根據1.6小節所述步驟進行葉片標識和噪聲消除操作得到圖4c后，再進行輪廓提取。

以圖3f為例，使用OpenCV庫的輪廓提取和測量函數對二值圖像（圖3f）進行外輪廓提取并返回輪廓內的像素數量（圖5）。

圖5 葉片輪廓

1.8 圖像和數據處理工具

采用Python 3.7進行圖像分割和葉片標識，使用SPSS 23對本研究所提方法，剪紙稱重法和Image Pro Plus圖像法的測量值進行相關分析并檢驗相關系數顯著性，使用Origin 2021對3種方法的測量值進行回歸分析并繪圖。

2 結果與分析

2.1 圖像法測量的準確性

為了驗證本算法在葉面積測量中的準確性，將本文方法計算結果與剪紙稱重法，Image Pro Plus圖像法進行比較。剪紙時，將葉片平鋪在A4紙上，用透明膠帶將葉片按壓并粘牢固定，所選A4紙（21 cm×29.7 cm）面積為623.7 cm2，質量為70 g。本試驗選用的圓形參照物是中國2012年首發的荷花五角硬幣，直徑為20.5 mm，剪紙稱重法使用精度為0.001 g的電子天平（ME203）。利用Image Pro Plus圖像法計算葉片面積時，為避免葉片彎曲使用膠帶將葉片按壓粘牢在白色底板上，通過底板上方的固定掃描儀（Phantom 9800xl, MICROTEK，上海，中國）獲取圖片并利用軟件Image Pro Plus分析，結果如圖6所示（葉片來自于前一章節舉例所用的苗期棉花）。

注：1，2，3為葉片編號。

經該研究所提方法得到的硬幣和葉片的像素面積見表1（僅列舉了5盆棉花第1次拍攝的圖像），由二者間倍數關系可計算葉片的實際面積。本文所提方法與稱重法，Image Pro Plus圖像法的計算結果見表2（5盆棉花，每盆測量8次）。

表1 參照物和葉片像素數量

由表2可知，3種方法測量的葉面積值存在以下規律：稱重法測量值>本文方法測量值>Image Pro Plus圖像法測量值。在使用3種方法對5盆棉花進行8次測量后，數據顯示，本文方法測量的結果與稱重法、Image Pro Plus圖像法所測結果之間均存在極顯著的線性相關關系（<0.01）（相關系數分別為0.992和0.996）。3種方法測量結果的回歸分析如圖7所示。由圖7可知，3種方法測量值之間的擬合度較高（2=0.984，RMSE=0.973，2=0.992，RMSE=0.723）。另外，由表2得知，在每盆棉花中，本文所提方法與稱重法和Image Pro Plus圖像法所測值相差為0.06%～6.73%。綜上可知，本算法準確性高，可以用于實際葉面積的測量。

表2 3種方法對5盆棉苗葉面積測量統計結果

注：IPP表示Image Pro Plus；形如“64.48±0.48”的數據結構表示“均值±標準差”；CV表示變異系數。

Note: IPP means Image Pro Plus; data structure like “64.48±0.48” represents “Mean ± Standard deviation”; CV indicates the coefficient of variation.

圖7 5盆棉花經3種方法多次測量所得的葉面積之間的回歸分析

2.2 圖像法測量的穩定性

為了驗證本文所提方法測量葉面積的穩定性，5盆棉苗均采用3種方法進行了8次測量（表2）?？芍?，多次測量的平均變異系數分別為：0.74%（Image Pro Plus圖像法）<0.78%（本文方法）<1.02%（稱重法），稱重法數據波動最大，Image Pro Plus圖像法與本文方法波動程度相當。由此可知，本研究中圖像算法在多次測定葉面積方面具備較高的穩定性。

3 討 論

在根據植物各部位及其與土壤輻射差異這一特性拍攝紅外波段圖像，早已有了較為普遍和成熟的研究。葉面積指數（LAI）能夠反映作物健康和生產力狀況[31]，王傳宇等[32]通過時間序列紅外圖像連續監測葉面積指數，為田間環境下冠層參數的自動連續監測提供了解決方案。張智韜等[33]基于當前無人機熱紅外遙感診斷作物水分脅迫精度不足的問題，提出使用基于熱紅外圖像的冠層溫度標準差（CTSD）來診斷作物水分脅迫。楊文攀等[34]基于無人機熱紅外監測玉米冠層溫度，對玉米抗旱情況進行監測。前人研究中，更多的是把熱紅外圖像攜帶的溫度數據加以提取，并結合其他田間參數（如土壤濕度、株高等）進行研究。然而，少有研究挖掘熱紅外圖像在更小尺度上用作測量工具的潛力，本研究結合熱紅外和可見光圖像，將其應用到植株尺度的葉面積測量上，同時保證測量結果的準確性、穩定性和對植株的無損性，克服了以往的葉面積測量方法的不足。

然而，拍攝環境（空氣、光線等）的變化、紅外線成像儀儀器內部參數的改變等對紅外圖像產生干擾，因此本文所提方法的準確性仍有提升空間。此外，生育后期的葉片重疊是自然界中普遍存在的客觀現象，這種由葉片遮擋引入的偏差可通過建立表征株型的圖像特征、表征各器官對葉面積影響的圖像紋理特征、多角度熱紅外和可見光圖像的投影面積與真實葉面積之間的模型來削弱[35]。以上問題可在未來研究中進一步探討。

4 結 論

本研究針對現有葉面積測量方法的不足，結合熱紅外和可見光圖像，分別采用GrabCut和Hough圓檢測提取葉片和參照物的像素信息進行葉面積計算。

本文方法與剪紙稱重法、Image Pro Plus圖像法相比，所測葉面積值之間均存在顯著的線性相關關系（<0.01）（相關系數分別為0.992，0.996），在整株葉面積統計結果上，本文所提方法與稱重法和Image Pro Plus圖像法測量結果均相差5%左右。另外，應用本文所提方法測量的結果穩定性高（平均變異系數0.78%）。而且，紅外相機攜帶方便，實際操作要遠比需要取樣的稱重法和Image Pro Plus圖像法簡便，并且能夠保證不損傷棉花葉片。綜上所述，本研究為棉花葉面積的準確、穩定和無損測量提供了一種可靠方法，也為熱紅外圖像在小尺度測量工作中的應用奠定了良好基礎。

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Nondestructive measurement of cotton leaf area at the seedling stage based on thermal infrared and visible images

Chen Jiale1, Wu Fengqi2, Han Yingchun1, Li Xiaofei1, Wang Zhanbiao1,2, Feng Lu1,2, Wang Guoping1, Lei Yaping1, Yang Beifang1, Xin Minghua1, Li Yabing1,2※

(1.,,455000,; 2.,,,,450000,)

A leaf area has been one of the most important indicators of photosynthesis, transpiration, respiration, and yield components of plants. The physiological and ecological indicators can dominate plant growth, fruit development, and quality formation. The purpose of this study is to measure the leaf area of cotton by the thermal infrared and visible images. An accurate, convenient, stable, and nondestructive approach was also proposed for the early leaf area measurement in physiological and ecological research. The experimental cotton was cultivated in the greenhouse of the East Field Experimental Base of Cotton Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences from July to September 2021 (On July 20th, the cotton seeds were soaked in the hydrogen peroxide for two hours, and then sown in the pots, one cotton seedling per pot, totally 15 pots). When the cotton was in the seedling stage (August 25th, the number of euphylla was 1-4), the infrared imager T660 was used to take photos at 14:00 pm, where the radiation difference among soil, leaf and shadow reached the outstanding effect. Five pots of cotton seedlings were randomly selected to capture the images. Both thermal infrared and visible images were obtained eight from each pot. Taken together, 16 images were obtained from each cotton pot. A hand-held standard board with a circular reference was used to hold the inclined leaves in each capture, in order to reduce the distortion of cotton leaves in the image. Hough circle detection was used to extract the region of reference substance in the visible image. The GrabCut was used to extract the leaf regions in the thermal infrared image. The capture and thermal infrared images were firstly adjusted by the FLIR tools. After that, the pixel values of leaf regions of the two images were assigned the weights and then superimposed. The color filling was carried out using a 4-connected field, in order to eliminate the isolated pixels near the leaf regions. The pixel value of the leaf area was defined after the color filled the connected area. The leaf regions were converted into white (pixel value is [1, 1, 1]), whereas, the rest was converted into black ([0, 0, 0]), according to the pixel values of the leaves. The following step was to convert the 3-channel image with the leaf information into a single-channel image. Then, the contour was extracted from the reference substance and the leaf regions. The leaf area was then calculated, according to the multiple relationships of the number of the pixels. The study-cutting weighing and Image Pro Plus image were used to measure the five pots of cotton seedlings for eight times after capture. The correlation analysis showed that there was a significant linear correlation (>0.99,<0.01). The difference between the method proposed in this paper, weighing, and Image Pro Plus method are all in the 0.06%-6.73% range. Additionally, the higher stability of the measurement was achieved, where the average coefficient of variation was 0.78%. Therefore, an accurate, stable, rapid, and nondestructive method can provide a promising convenience for physiological and ecological research in the early leaf area measurement.

leaf area; cotton; thermal infrared image; GrabCut; Hough circle detection

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.15.019

S126

A

1002-6819(2022)-15-0179-07

陳家樂，吳灃槭，韓迎春，等. 采用熱紅外和可見光圖像無損測定棉花苗期葉面積[J]. 農業工程學報，2022，38(15)：179-185.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.15.019 http://www.tcsae.org

Chen Jiale, Wu Fengqi, Han Yingchun, et al. Nondestructive measurement of cotton leaf area at the seedling stage based on thermal infrared and visible images[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(15): 179-185. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.15.019 http://www.tcsae.org

2021-09-18

2022-03-07

國家自然科學基金資助項目（No.31601264）

陳家樂，研究方向為作物栽培理論與技術。Email：grachenjiale@163.com

李亞兵，博士，博士生導師，研究方向為作物栽培理論與技術。Email：criliyabing@163.com