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一、引言

紅棗營養豐富，富含多種營養物質，既可鮮食也可干制，有很高的食用和藥用價值。南疆地區氣候獨特，有著光照時間長、晝夜溫差大、年均降水量低的特點，適宜紅棗等特色林果的種植。紅棗是南疆地區的重要經濟作物，紅棗產業更是兵團支柱產業之一。圖1顯示了新疆和兵團紅棗種植面積的變化，近10年來，新疆紅棗種植面積呈現先升后降的趨勢，但整體上種植面積變化不大，近兩年有下降趨勢，兵團紅棗種植面積趨于穩定。

圖1全國及新疆、兵團紅棗產量變化趨勢

隨著紅棗產量的逐漸增加，優質紅棗產量不足的問題逐漸暴露出來，紅棗市場中出現“劣幣驅逐良幣”的現象，影響了紅棗的價格，導致農民收入下降、種植積極性降低，阻礙了紅棗產業的發展。而要提高優質紅棗的市場競爭力，減少以次充好的現象，需要實現對紅棗品質的快速無損檢測。紅棗的含水率和和可溶性固形物含量是重要的品質評價指標，其中，紅棗的含水率對紅棗口感、貯藏條件和加工方式有著較大的影響，不同品種、產地、栽培管理的紅棗含水率差異較大，且水分的散失速率也不盡相同，因此，只有準確測量其含水率才能合理評定紅棗品質，合理選擇貯藏條件和加工方法，常用的含水率測定方法為烘干減重法，雖然檢測結果較為準確，但耗時長，對紅棗具有破壞性。可溶性固形物含量同樣是紅棗品級評定的重要指標，直接影響紅棗的口感，傳統的紅棗可溶性固形物檢測通常采用化學滴定方法，雖然能準確獲取紅棗內部糖分含量，但操作復雜、成本高、檢測速度慢。

傳統方法無法滿足現代農業快速實時獲取農產品品質信息的要求，隨著農業科技的發展和各種光學傳感器的普及應用，光譜分析技術以其操作簡單、信息豐富、快速無損的特點在眾多品質檢測方法中脫穎而出。

二、數據獲取及分析方法

衛星遙感技術能夠快速獲取區域尺度下的遙感數據，通過建立模型可以實現對區域尺度下大面積植被和作物的生長信息的監測，廣泛應用于作物長勢、養分、土壤、環境等的監測上。但是，由于衛星運行軌道固定，且衛星遙感探測距離較，存在空間分辨率低、數據可靠性易受外界環境影響、無法長時間對同一地點進行監測等不足，這些不足制約了其在農業領域的應用。無人機遙感可在較大程度上彌補衛星遙感數據的上述不足。

2.1 實驗區概況

本研究所選擇區域為新疆生產建設兵團第一師阿拉爾市10團、11團和13團的部分紅棗園。阿拉爾市地處塔里木河上游，光照時間長、全年降水量少、晝夜溫差大，且土壤多為沙土，適宜特色林果業的發展，產出的紅棗含糖量高，品質優異。

2.2 實驗數據獲取

2.2.1紅棗單果尺度光譜數據獲取

研究采用無人機高光譜成像系統采集紅棗高光譜數據，高光譜相機采用透射光柵進行分光，以線性推掃式進行光譜數據采集，得到近紅外范圍的高光譜圖像。高光譜分選系統內布置有均勻光源，內部涂有黑色吸光漆以降低外界環境干擾。計算機中安裝高光譜數據采集軟件，能夠實現黑白校正、傳送帶移動速度、相機高度、曝光時間調整和高光譜數據的存儲等功能室內高光譜數據采集時，需要進行準備工作。將高光譜相機打開，預熱光源30min確保光譜發出的光穩定，不會對試驗結果產生影響，之后進行黑白校正，進一步消除光源、儀器噪聲對高光譜數據的影響。單果尺度數據采集于2020年10月1日，挑選出大小合適、表面無損傷的紅棗樣本135個，對樣品進行標號，光譜數據采集時，設定高光譜相機高度為42cm、傳送帶行程為30cm、傳送速度為1.6cm/s，分多次采集紅棗光譜，采集圖如圖2所示

圖 2 紅棗光譜采集圖

2.2.2紅棗冠層尺度光譜數據獲取

冠層光譜數據采集于2020年10月1日，采集時間為14:00至16:00，天氣晴朗，無云層遮擋，為了降低冠層棗樹樹枝、葉片及陰影的影響，選擇紅棗密集且葉片相對教少的棗樹進行測量，并對盡可能多的紅棗進行標記，將高光譜相機固定在旋轉云臺上，同時測量棗樹到相機的距離、高度及太陽高度角等信息，并在測量后摘下相機視野范圍的紅棗帶回實驗室進行后續試驗。為了減少因為太陽光強度對光譜的影響，在每次拍攝時需要采集既包含冠層同時含有標準白板的圖像，以便后續進行平場校正。紅棗帶回室內后進行暗室光譜數據采集，并測定紅棗含水率和可溶性固形物含量信息。

2.2.3紅棗無人機區域尺度光譜數據獲取

無人機數據采集于2021年11月9日和11日，時間為16:00至18:00，地點為第一師10團，坐標為東經81°18′，北緯40°35′，此時紅棗處于完熟期，冠層無明顯枝葉遮擋，有利于紅棗無人機圖像數據的獲取。獲取紅棗區域冠層的無人機多光譜數據，無人機采集示意圖如圖3所示。

圖 3 紅棗無人機多光譜圖像采集

無人機可以短時間內獲取中心波長為450nm、560nm、650nm、730nm和840nm這5個波長下的多光譜圖像和RGB圖像，無人機采集光譜數據時，設置飛行高度為距離棗樹冠2~3m，采集完成后取采樣區域內標記的樣品帶回實驗室測定含水率信息。

2.2.4紅棗含水率及可溶性固形物含量測定

紅棗光譜采集完成后，測量含水率和可溶性固形物含量信息。使用烘干減重法測量紅棗的含水率，用電子天平稱取3g左右紅棗，記錄重量后放入電熱鼓風干燥箱中。紅棗可溶性固形物含量使用手持式糖度計測量。

2.3 數據分析方法

2.3.1異常樣本剔除方法及樣品集劃分方法

在數據采集時，使得部分樣品的信息與其他樣本呈現一定差異，會對后續模型建立有一定影響，因此需要對異樣樣本進行剔除。本研究使用濃度殘差方法對紅棗含水率和可溶性固形物異常樣本進行剔除，使用光譜殘差方法對光譜異常樣本進行剔除。異常樣品剔除后，需要對樣品集進行合理劃分以提高模型的預測性能和穩定性，本研究使用光譜-理化值共生矩陣（SPXY）方法進行樣品集劃分，訓練集與預測集的劃分比例為3:1。

2.3.1.1濃度殘差方法

濃度殘差方法用于剔除理化信息異常樣本，首先使用樣品光譜信息和理化信息建立預測模型，之后利用檢驗方法對樣品理化信息的測量值和預測值進行檢驗，進而判斷異樣樣本信息，也可給定某一閾值進行異常樣本剔除。

2.3.1.2光譜殘差方法

光譜殘差方法用于對光譜信息異樣樣本進行剔除，通過對原始光譜進行主成分分析得到重構光譜，之后判斷原始光譜與重構光譜的光譜殘差，之后計算殘差的方差，通過設定閾值判斷樣品光譜是否異常。

2.3.1.3光譜-理化值共生矩陣方法

使用隨機選擇方法對樣品進行劃分時，無法充分考慮樣品的光譜和理化特征，甚至可能出現預測集數據范圍超出訓練集數據的范圍的現象。而SPXY方法能同時考慮到樣品的光譜信息和理化信息，并對訓練集和預測集數據范圍進行合理劃分，有助于提高模型性能。

三、單果尺度的紅棗品質檢測方法研究

單果尺度光譜通常在室內暗室環境采集，環境相對理想且不易受外界環境影響，因此采集到的光譜接近樣本的真實光譜。本章節采用高光譜成像裝置采集單果尺度的紅棗光譜，分析紅棗含水率和可溶性固形物與高光譜數據之間的關系，建立兩種品質指標的檢測模型，并對比不同光譜預處理以及特征波長選擇方法的結果，為后續冠層尺度光譜建立品質檢測模型做鋪墊。

3.1 紅棗光譜數據采集及光譜特性分析

光譜采集完成后，需要對光譜圖像進行黑白校正，使用軟件在每個樣本中選擇5*5pi大小的區域作為感興趣區域，計算感興趣區域的平均光譜曲線，如圖4所示。

圖 4 紅棗光譜曲線

在近紅外波段，室內暗箱得到的紅棗光譜中，背景噪聲和環境光影響較小，光譜曲線極為平滑，且在1150nm和1450nm出現顯著的吸收峰，其中1450nm吸收峰與水的吸收有關，1150nm的吸收峰可能與紅棗內含有O-H鍵的其它成分相關。為了降低噪聲對模型的影響，對首尾端的噪聲信息進行剔除，保留932-1718nm范圍內的光譜數據進行后續研究。

3.2 紅棗含水率與可溶性固形物含量統計

紅棗光譜采集完成后，樣品進行光譜采集的一面一分為二之后，依據GB/5009.3-2010《食品中水分的測定》，使用手持式糖度計測量紅棗可溶性固形物測量。為了降低異常樣本和光譜對后續模型建立的影響，需要對異樣樣本進行剔除，本文使用濃度殘差法剔除品質異常樣本，計算光譜數據的光譜殘差剔除異常光譜曲線，圖5為使用濃度殘差法對品質樣本進行剔除的結果，結果表明共有7個樣本含水率異常，6個樣本可溶性固形物含量異常，圖6為異常光譜曲線剔除結果，有6個樣本的光譜曲線異常。

圖 5 濃度殘差法剔除異常樣本

圖 6光譜殘差法剔除異常樣本

對異常樣本進行剔除后，需要合理劃分訓練集和預測集以提升模型的預測性能，并對樣本數據范圍進行分析以確定模型適用的數據范圍。本研究采用光譜-理化值共生矩陣（SPXY）方法對樣本集進行劃分，訓練集和預測集比例為3:1，結果如表1所示。

表 1 紅棗樣品訓練集與預測集劃分結果

從總體來看，含水率和可溶性固形物含量的預測集數據范圍被包含在訓練集范圍內，有助于模型的建立。

四、總結

本章通過采集紅棗單果尺度光譜數據和品質（含水率、可溶性固形物含量）信息，建立了紅棗品質的模型，對比了不同預處理方法對模型性能影響，并確定了最佳預處理方法。使用三種特征波長選擇方法篩選特征波長變量并建立模型，通過對比模型預測結果得到最優特征波長選擇方法，實現對單果尺度下的紅棗含水率和可溶性固形物的檢測。事實證明，無人機高光譜可應用于紅棗含水量、可溶性固物含量監測。

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