基於成像光譜技術識別罌粟種植區域的可行性試驗研究

基於成像光譜技術識別罌粟種植區域的可行性試驗研究

0 前沿

    調tiao查zha結jie果guo顯xian示shi，世shi界jie範fan圍wei的de毒du品pin犯fan罪zui泛fan濫lan，成cheng為wei最zui嚴yan重zhong的de社she會hui問wen題ti，極ji大da地di危wei害hai社she會hui的de安an定ding和he人ren們men的de健jian康kang，打da擊ji毒du品pin犯fan罪zui，需xu從cong毒du品pin種zhong植zhi源yuan頭tou抓zhua起qi。中zhong國guo民min間jian存cun在zai大da量liang偷tou偷tou種zhong植zhi的de非fei法fa罌ying粟su園yuan
，它ta們men零ling星xing地di分fen布bu在zai山shan區qu、林區以及人跡罕至的地方，或隱秘地套種在莊稼地裏，這給尋找和摧毀罌粟非法種植帶來困難。從2005年開始，國家禁毒辦開展了“天目行動”，利用衛星遙感監測技術檢測毒品種植重點區域
，通過飛機航測和“天目-10”衛星遙感結合，使用高科技手段及時發現種毒隱患
，從源頭上打擊毒品犯罪活動。

    近年來，一些國家利用以GPS為基礎的影像測繪技術
，來監控罌粟種植的可疑地區
，提高罌粟根除行動的準確性、anquanxingheyouxiaoxing。qifangfashigenjuweixingyingxiangfanyingchulaideguangpuhehuanjingqingjing
，duiqianzaideyingsuzhongzhiqujinxingshibie。danshi
，zhiwudeguangpuxinhaofeichangxiangsi
，duiguangpujianbienengliyaoqiugao。

    目mu前qian，對dui於yu非fei法fa種zhong植zhi罌ying粟su的de排pai查zha，緝ji毒du人ren員yuan采cai用yong的de方fang法fa基ji本ben為wei在zai罌ying粟su種zhong植zhi期qi或huo生sheng長chang期qi，深shen入ru涉she毒du重zhong點dian村cun屯tun的de山shan頭tou，林lin緣yuan地di帶dai進jin行xing實shi地di監jian控kong

、踏ta查zha等deng方fang式shi來lai檢jian查zha
，人ren力li和he物wu力li的de投tou入ru極ji大da。受shou益yi於yu光guang譜pu成cheng像xiang技ji術shu和he無wu人ren機ji技ji術shu在zai近jin些xie年nian不bu斷duan的de發fa展zhan，通tong過guo無wu人ren機ji搭da載zai小xiao型xing光guang譜pu成cheng像xiang儀yi來lai檢jian測ce是shi否fou存cun在zai非fei法fa罌ying粟su種zhong植zhi地di的de項xiang目mu被bei提ti上shang了le一yi線xian技ji術shu偵zhen查zha人ren員yuan的de議yi程cheng。

本實驗利用反射光譜成像技術，進行檢測是否存在非法罌粟種植地的可行性實驗研究。

1 材料與分析

1.1 試驗樣品製作

采摘罌粟及其周圍環境生長的五種不同植物的葉子若幹，製作樣品。如圖1所示，第一列是罌粟葉子共4片葉子，第二列是植物1的葉子標記為葉片1，共3片葉子，同樣方法，第三列是葉片2共4片葉子
，第四列是葉片3共4片葉子
，第五列是葉片4共4片葉子，第六列是葉片5共4片葉子。葉片1, 2, 3, 4, 5分別采摘於罌粟周圍環境生長的其他五種植物。葉片用雙麵膠固定在泡沫板上。   

圖1  樣品分布

1.2 試驗方法與數據處理

采用成像高光譜係統GaiaField-V10，CCD的曝光時間為自動曝光
，焦距為自動調焦，掃描速度為自動匹配，增益設置為1，所拍圖像分別以Raw形式進行保存。

對采集的高光譜數據做黑白校正得到光譜反射率數據（具體方法可關注微信訂閱號遙感技術及應用服務）。打開反射率光譜影像數據，通過多邊形矢量(感興趣區域)如圖2所示。選擇工具分別對不同植物葉片進行采樣，選擇的ROI。

圖2 樣品高光譜RGB重構圖像及ROI

1.3 光譜匹配

    通過多邊形矢量選擇工具分別對不同植物葉片進行采樣
，所選的ROI（感興趣區域）如圖2，采樣目標包括罌粟葉片、其他植物葉片
、雙麵膠和泡沫板，將選取的ROI統計分析，保存其均值作為光譜數據庫。

基於保存的光譜數據庫，利用光譜角匹配方法對采集的高光譜影像進行光譜匹配，匹配的結果以偽彩色顯示，如圖3所示。

圖3  光譜角匹配結果

由圖3可清晰看出由“紅色”標記的“罌粟”植物葉片
，可通過己知的“罌粟”葉片的光譜特征，經由光譜角匹配算法給標記出來
，並以紅色的偽彩色顯示。

2  試驗模擬

上述實驗是把罌粟和其他樹葉分開擺放，平鋪在泡沫板上進行光譜成像的
，是在己知罌粟及其他植物葉片的光譜特征情況下，通過“光譜分類”degongnengjiangbutongzhiwuyepianjiayiqufen，bingyibutongdeweicaisexianshi。danzaishijidechangjingzhong，yingsutongchangshizhongzhizaizacaocongshengdeshandilihuotaozhongzaizhuangjiadili。shijishang
，womennanyihuodesuoyouyuyingsushengchanghuanjingxiangtongdesuoyouzhiwudeguangputezheng，yinerwomenxuyaozaishiyanshixiaduizhenshihuanjingjinxingmonishiyan:即罌粟葉片混雜在其他各種不同植物的葉片之中，如圖4所示。

2.1  提取感興趣目標—罌粟

   在圖4的光譜成像圖像中每個像元並非像圖2的圖像中的像元是“純光譜”，而有可能是“混合光譜”，其混合光譜形成的機理有如下原因：

    (1) 在一個瞬時視場內
，有多種植物成分存在的空間混合；

    (2) 在一個瞬時視場內，由於植物陰影引起的照度差異；

    (3) 不同像元之間的交叉輻射；

    (4) 儀器本身的混合效應(儀器空間分辯率越低，意味著一個像元所對應的空間麵積越大，出現光譜混合的幾率就越大)。因此，需要使用光譜混合分解技術使分析目標罌粟與圖像其它的內容區分開。

圖4罌粟葉片混雜在其他各種不同植物的葉片之中的高光譜RGB重構圖像

2.2  混合象元分解

本研究利用全局控製最小二乘法對圖4的兩景高光譜影像進行解混，根據解混後的光譜通道影像特征

，選擇三個光譜通道分別以偽彩色顯示(如圖5 )。

圖5   3個通道分別以偽彩色顯示

    進行光譜分解首先需要得到圖像中不同內容目標的“純光譜”，這個“純光譜”理解為圖像中沒有疊合現象的像元光譜，如果圖像中沒有這樣的光譜，則以疊合現象不明顯的像元代替。接著，利用得到的“純光譜”分析圖像，分離“純光譜”代表的圖像內容，然後作光譜混合分解。我們從圖5可以清晰地看到罌粟分布的情況。因此我們可以得到結論：

    (1) 根據以上結果可知，在己知罌粟光譜特征情況下，對其他植物的混合光譜進行取樣，可通過“光譜混合分解”的方法，將罌粟通道從中提取出來。從而也進一步證實了通過光譜成像的技術手段來檢測是否存在罌粟種植區域具備實驗基礎。

    (2) fenxiruanjiantigongleqiangdadeguangpujisuangongneng，zhenduichuantongguangputuxiangzhongnanyijiangmubiaoyufuzabeijingjinxingfenlidejishuwenti，tigonglezhenduigaoguangpuyingxiangdeguangpufenjiefangan，chenggongshixianlemubiaoyufuzabeijingdeyouxiaofenli
，jidaditigaolemubiaotiqudexiaolvhezhunquexing
，ganxingqumubiaoduibibeijingyimingliangxianshi，jiejuemubiaodingweiwenti。

   (3) fenxiruanjianzhenduihunzadeduozhongguangpuxinhaotigongleguangpuyunsuangongneng

，dedaogegedulidechunguangpuxinhaochengfen
，bingjiangchulijieguoyiweicaisexianshifangshishuchu
，congerkeyiqingxidilejiemubiaodefenbuqingkuang。

2.3  罌粟種植麵積估算

    利(li)用(yong)分(fen)類(lei)統(tong)計(ji)的(de)功(gong)能(neng)，分(fen)別(bie)統(tong)計(ji)罌(ying)粟(su)的(de)像(xiang)元(yuan)數(shu)和(he)整(zheng)景(jing)圖(tu)像(xiang)的(de)像(xiang)元(yuan)數(shu)
，用(yong)罌(ying)粟(su)的(de)像(xiang)元(yuan)數(shu)除(chu)以(yi)整(zheng)景(jing)圖(tu)像(xiang)的(de)像(xiang)元(yuan)數(shu)即(ji)可(ke)得(de)到(dao)罌(ying)粟(su)的(de)種(zhong)植(zhi)比(bi)例(li)
，如(ru)果(guo)需(xu)要(yao)得(de)到(dao)種(zhong)植(zhi)麵(mian)積(ji)
，用(yong)罌(ying)粟(su)種(zhong)植(zhi)比(bi)例(li)乘(cheng)以(yi)整(zheng)景(jing)圖(tu)像(xiang)代(dai)表(biao)地(di)麵(mian)的(de)實(shi)際(ji)麵(mian)積(ji)即(ji)可(ke)。

3 總結

    本章利用光譜成像技術

，進行檢測是否存在非法罌粟種植地的可行性實驗yanjiu。tongguoshiyan，yingsuyezikeliyonggaoguangpuchengxiangjishudeguangpupipeifenleijishu，jinxingxingzhijianding，yuqizhouweihuanjingzhongdeshuyequbiefenbianchulai，jiejueyingsuzhongzhididingxingwenti；利用光譜分類統計技術

，估算目標監測地罌粟種植比例，解決罌粟種植地罌粟種植麵積定量問題；運(yun)用(yong)分(fen)析(xi)軟(ruan)件(jian)的(de)光(guang)譜(pu)計(ji)算(suan)功(gong)能(neng)
，針(zhen)對(dui)混(hun)雜(za)的(de)多(duo)種(zhong)光(guang)譜(pu)信(xin)號(hao)進(jin)行(xing)光(guang)譜(pu)分(fen)解(jie)
，通(tong)過(guo)多(duo)重(zhong)光(guang)譜(pu)運(yun)算(suan)與(yu)解(jie)混(hun)合(he)
，得(de)到(dao)罌(ying)粟(su)的(de)純(chun)光(guang)譜(pu)信(xin)號(hao)成(cheng)分(fen)
，並(bing)將(jiang)處(chu)理(li)結(jie)果(guo)以(yi)偽(wei)彩(cai)色(se)顯(xian)示(shi)方(fang)式(shi)輸(shu)出(chu)，增(zeng)強(qiang)了(le)罌(ying)粟(su)的(de)提(ti)取(qu)結(jie)果(guo)，解(jie)決(jue)罌(ying)粟(su)在(zai)複(fu)雜(za)環(huan)境(jing)中(zhong)進(jin)行(xing)目(mu)標(biao)定(ding)位(wei)問(wen)題(ti)。研(yan)究(jiu)表(biao)明(ming)利(li)用(yong)光(guang)譜(pu)成(cheng)像(xiang)的(de)技(ji)術(shu)手(shou)段(duan)來(lai)檢(jian)查(zha)是(shi)否(fou)存(cun)在(zai)罌(ying)粟(su)種(zhong)植(zhi)區(qu)域(yu)，具(ju)備(bei)實(shi)驗(yan)基(ji)礎(chu)，下(xia)一(yi)步(bu)可(ke)通(tong)過(guo)現(xian)場(chang)的(de)實(shi)地(di)實(shi)驗(yan)
，來(lai)進(jin)一(yi)步(bu)檢(jian)測(ce)在(zai)實(shi)際(ji)操(cao)作(zuo)中(zhong)的(de)可(ke)行(xing)性(xing)。本(ben)研(yan)究(jiu)對(dui)使(shi)用(yong)高(gao)光(guang)譜(pu)成(cheng)像(xiang)技(ji)術(shu)手(shou)段(duan)及(ji)時(shi)發(fa)現(xian)種(zhong)毒(du)隱(yin)患(huan)，從(cong)源(yuan)頭(tou)上(shang)打(da)擊(ji)毒(du)品(pin)犯(fan)罪(zui)活(huo)動(dong)有(you)積(ji)極(ji)的(de)意(yi)義(yi)。