高光谱无损检测 盐度指数
盐度是植物生长过程中重要的胁迫因素之一，特别是在干旱地区，其主要通过两种方式影响植物生长： (a)通过增加土壤的渗透压，使植物减少水分；(b)通过在植物中创造过高浓度的特定元素。受中等盐度影响的草本植物虽然生长和产量下降，但叶片没有明显的损害，表现正常。它们可能有深绿色和更多汁的叶子，密度和厚度增加。然而，过量的盐度如某些矿物元素Cl、Na、B或Ca的浓度失衡时，会导致植物叶片中出现坏死、褪绿和尖端烧伤的症状。典型的边缘坏死现象是盐胁迫下植物的叶面症状。对于生菜来说，叶尖端烧伤是一种作物生理紊乱的现象，表现为嫩叶叶片边缘坏死，通常在盐碱条件下可以观察到。
马德里理工大学教授米格尔和他的团队通过不同盐度水平的三种溶液并将其（S1=50、S2=100和S3=150mM NaCl）与对照溶液（Ct=0mM NaCl）下水培生长的生菜叶片进行比较。测量生菜叶片的渗透压和含水量，并在样品生长两周后使用美国Headwall Photonics 公司的Hyperspec VNIR N（400-1000nm）高光谱成像仪拍摄了每种盐度10片生菜叶、共40片叶片表面的高光谱图像。
图一：可见光观测不同NaCl溶液浓度对生菜叶片生长影响，没有体现出明显的受胁迫状态
将40幅生菜叶随机分为两组：一组为每个处理7片（共28片）的校准集用于生成模型，另一组为每次处理剩余3片（共12片）的验证集用于测试模型，使用SNV归一化对叶片反射率光谱进行预处理、Savitzky–Golay算法（SG）通过三阶多项式获得一阶导数的函数。然后对28个平均光谱的校准集进行二阶导数平滑光谱（D2），并进行主成分分析（PCA），得出盐度效应检测的初始模型。作为这些分析的结果，并考虑到在主成分分析中获得的载荷模式，提出了一种指数，水平盐度指数（LSI），用于计算红边区域的二阶导数的近似值。两个模型均显示了每个盐度水平之间的显著差异，通过高光谱图像观察盐度对叶片表面的影响，在远离叶脉的区域表现得更为强烈。
图二：两个模型的计算和验证所采用的原理流程
计算每次盐水处理的平均光谱（校准集，n=7，每次处理7片叶子），考虑对原始光谱和预处理的 SNV 光谱进行比较。 图 （a）显示了每次盐水处理的平均光谱。 可以看出，在红外范围内Ct 处理的反射率低于其他处理，这一事实可能与某些物理特性导致 Ct处理的叶子在后端反射率较低。通常在水分胁迫下，作物通常具有更高的近红外反射率，空气取代了细胞之间的水分，并产生了光学的不连续性和散射，而盐胁迫的光谱表现与水分胁迫类似。并且，盐胁迫下还观察到了叶片生长的减缓、叶片的膨胀与细胞膜的破坏，盐在叶片中的积累会改变水的折射，所有这些描述的效应都会影响散射过程，并且这种散射会对近红外区域的光谱产生乘法效应，使用SNV处理则消除了这种乘法效应。
图三：四种溶液浓度下叶片的反射率和SNV值
图（b）显示了用SNV归一化校正以消除每个盐水处理中叶片的平均光谱的乘法效应。在两个区域可以观察到每个光谱之间的差异（图C）：（1）550 nm附近的峰和（2）480和680 nm附近的谷。光谱的可见区域取决于叶片不同色素的吸收率，主要是叶绿素，也有类胡萝卜素和类黄酮。550nm附近的反射率峰值是由于叶绿素在蓝色和红色区域的显著吸收以及在绿色区域的反射。可以通过计算550和510nm处的反射率值之间的差来比较每个光谱的峰值的高度。随着盐度的增加，从Ct处理到S3处理，观察到峰值高度的逐渐和系统性降低。许多作者将光谱可见区的变化与叶片中色素含量（主要是）的减少联系起来。当叶绿素含量降低时，反射率主要在光谱的蓝色和红色区域增加。这种效应导致光谱平缓，导致550nm附近峰的高度降低。一些研究表明，在盐胁迫下，植物叶片中的叶绿素和类胡萝卜素总含量降低。Gitelson等人基于510（R510）和550（R550）nm处的反射率值，引入了类胡萝卜素反射率指数（CRI550）（方程（1）），以跟踪叶片中类胡萝卜素含量的演变。
CRI550=(1/R510)-(1/R550) (1)
随着类胡萝卜素的减少而减少。将CRI550指数应用于我们的光谱，可以观察到类胡萝卜素含量随着盐度的增加而降低。从Ct到S3的盐度处理的CRI值分别为0.78、0.74、0.65和0.55。480和680 nm波段的叶绿素吸收带的反射率水平发生变化，显示出随着盐浓度的增加而逐渐增加（图C）。这可能表明当盐度增加时，叶片中的叶绿素略有损失。另外，作者还进行了一阶导数与二阶倒数的分析，这里不再赘述。
四种溶液浓度生长下的生菜叶片经过两个模型处理后得到的盐度影响叶片图像，随着盐度的增加，从Ct到S3盐度处理的叶片光谱图像出现很大差异，蓝色代表受盐度影响较小，红色代表受盐度影响较大。
图四：Ct 处理后图像
图五：S1处理后图像
图六：S2处理后图像
图七：S3处理后图像
总结：
采用高光谱图像评价盐度对生菜叶片的影响，其目的是为了确定出诊断生菜叶片盐度问题的最佳波长组合。基于光谱特征，提出了两种模型。第一个模型是基于叶片二阶导数平均光谱的主成分分析，并用SNV进行归一化。PCl与盐浓度诱导的叶片变化最为相关。通过将处理过的高光谱图像投影到PCl上，对应的图像显示各盐水处理的叶片之间存在明显差异。
第二个模型是基于一个聚焦于红色边缘区域的LSI指数，一些文献中提及感知盐度对叶片效应的影响。然而，与他们研究的其他指数相比，LSI是最具有辨识度的指数。这表明，对光谱的详细解释可以提高各特定品种和条件下的指数和实际情况拟合效果，一旦提出了该指数，就可以使用一个更便宜的多光谱相机或系统来采集各自的光谱图像并计算（实际上只需要三个波长）。
仅使用从每个叶片的像素总数中随机提取的约1%的像素进行方差分析显示，每个盐度水平的叶片之间存在显著差异；在工业应用中，这将会实现很多具有更小空间分辨率的高光谱或多光谱装置的研发。这可以简化系统的技术、减少数据量和降低对相机的硬件需求，使其更加经济和便捷。
高光谱图像可以观察到叶片盐度效应在叶片表面的分布，在离叶脉最远的区域更为强烈。在盐胁迫下，在损伤前观察到植物叶片的边缘坏死。需要进一步的研究，更大的数据集和盐度范围、不同的品种和生长条件来验证这些模型。
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