糯玉米是一種栽培技術簡單、周期短的作物，其蛋白質含量比普通玉米高3%~6%，具有較高的經濟、營養和加工價值，在中國廣泛種植。因其籽粒具有較粗的蠟質胚乳，呈現出有光澤的玻璃狀（透明）外觀，又稱粘玉米或蠟質型玉米。糯玉米作為一種重要的農作物，其種子的品質對於產量和品質具有關鍵影響。然而，由於不同品種的糯玉米種子在生長速度、營養需求和耐病性等方面存在差異，混合種植可能導致傳粉現象，使得某些品種無法充分生長發育，從而對產量和品質產生不利影響。傳統的人工挑選分類方法易受到主觀因素影響，而且往往需要對種子進行破壞性處理，耗費大量的時間和人力成本。糯玉米種子主要由澱粉、蛋白質、脂肪、維生素和礦物質等成分組成，在不同品種和生長階段間存在著明顯的含量差異，其中澱粉和蛋白質含量較高，可以透過光譜技術進行快速、無失真、高效、精準的檢測和分類。
- 高光譜影像處理與反射率提取
首先在MatlabR2022a軟體中開啟校正後的高光譜數據，使用主成分分析（PCA）提取高光譜數據的第一主成分PC1下的灰度影像，然後采用閾值分割法對其進行掩膜處理，去除背景和樣本中的高亮反光部份，避免後續提取感興趣區域（ROI）時產生誤差影響光譜數據品質，接著分別使用開運算去除樣本邊緣的噪點，閉運算填充樣本內部的孔洞、平滑樣本邊緣，對其進行二值化處理，最後使用regionprops函式提取高光譜數據中的每一個樣本的連通域（感興趣區域），將連通域中每個像素點的平均光譜反射率（圖1）作為後續建模的輸入。
圖1糯玉米種子光譜反射率
- 常見高光譜遙感分類
高光譜遙感按照作用空間尺度可劃分為衛星遙感､機載高光譜儀､地物光譜遙感以及手持式光譜儀等。基於CGMD人員攜行式光譜儀和地物高光譜探測器對冬小麥冠層生長指標對比研究發現，CGMD光譜儀操作簡單，便於攜帶，精度可靠，而地物高光譜探測器采集資訊量大，結合先進預處理，特征提取和機器學習演算法可以有效提高模型反演精度。
基於人員攜行式地物光譜儀結合手持式光譜探測器獲取冬小麥葉片反射率，並結合推掃式光譜儀波段寬，光譜分辨率高的特點獲得冠層反射率，但是受天氣條件或野外環境因素，如雲層､大氣濕度､光線條件和地面高程差等都會影響數據采集和監測結果。
3、可行性理論分析
將每個品種所有糯玉米種子的光譜曲線平均值作為該糯玉米品種的光譜曲線，如圖2所示。5種糯玉米種子的光譜曲線整體趨勢一致，其中京科糯2000和山農207的反射率比其他品種要低很多，這兩個品種相對於其他品種比較容易區分；京科糯3000、必豐白甜糯80B和甜加糯308的光譜曲線差別不大，需要進一步提取特征波段加以分析。
曲線走勢方面：在波長860～900nm處的三個小吸收峰，這可能與種子中的某些生物大分子或化學成分有關。例如，蛋白質、澱粉、纖維素、水分等物質在這個區間內都有一定的吸收特性；910～950nm處光譜曲線區分度稍微明顯，可在此處提取特征波段。在940nm左右波長處反射率開始下降，並在1010nm處降到最低，在這個波長範圍內，水分的吸收特性較強。因此，在這個範圍內反射率的變化可能與糯玉米種子中水分的吸收特性有關。同一生產批次下不同品種的糯玉米種子的營養物質有所差別，因此理論上可以透過光譜特征對糯玉米種子進行分類研究。
圖2 五種糯玉米種子的光譜曲線
4、結果與分析
4.1光譜預處理建模結果對比
圖4為經過一階中心差分-SG平滑處理後的糯玉米光譜反射率差分圖，從圖中可以看出原本趨勢較為平坦的光譜曲線透過一階中心差分處理後突出了光譜波段中的峰值、谷值和其他局部變化，透過提取這些變化率和趨勢資訊，可以捕捉到光譜數據中的重要特征，用於後續的模型訓練和預測。
圖4一階中心差分-SG平滑處理後糯玉米光譜反射率差分圖
表1不同預處理方法下三種分類器分類結果
將一階中心差分-SG平滑處理後的光譜數據和多元散射校正（MSC）、標準正態變換（SNV）、一階中心差分和SG平滑這四種預處理方法處理後的光譜數據分別匯入SVM、RF和KNN三種分類器，對比不同預處理方法下的不同分類器的分類準確率。從表1中可以看出一階中心差分-SG平滑較其他的預處理方法效果最好，同時不同的預處理方法下支持向量機的分類效果最佳，經過一階中心差分-SG平滑處理後的光譜數據匯入支持向量機建立模型訓練集的準確率可以達到72.44%，測試集的準確率可以達到61.51%。
4.2特征波段提取建模結果對比
圖5為主成分數的自動搜尋結果圖，從圖中可以看出主成分數從1～14時交叉驗證準確率快速增加，達到74.63%，14以後的交叉驗證準確率的趨勢相對平穩，雖然後續搜尋的主成分數對應的交叉驗證準確率有更高的值，但是為了避免模型產生過擬合現象，本次實驗選用CARS演算法聯合偏最小平方判別模型的主成分數為14。
圖5 主成分數自動搜尋結果圖
圖6為自最佳化CARS演算法聯合偏最小平方判別建模的特征波段篩選結果圖，其中第一幅子圖為不同采樣次數下篩選出來的特征波段數，第二幅子圖為不同采樣次數下篩選出的特征波段建模的交叉驗證誤差值，從圖中可以看出在第16次采樣時交叉驗證準確率達到最大，為82.27%，此時篩選出了56個重要的特征波段。
圖6 自最佳化CARS演算法特征波段篩選結果圖
圖7 糯玉米種子特征波段圖
從糯玉米種子特征波段圖（圖7）可以看出篩選出來的特征波段幾乎覆蓋整個可見光波段範圍，集中分布在波長920～940nm和970～1026nm範圍內，同時篩選出了391nm、883nm和896nm處的幾個吸收峰。
表2不同特征波長提取三種分類器分類結果（一階中心差分-SG平滑處理後）
對比不同特征波段提取方法下的不同分類器的分類準確率。從表2中可以看出自最佳化CARS演算法篩選出的特征，波段相對於SPA演算法篩選出的特征波段和全波段來說效果最好，同時不同特征波段提取方法下支持向量機的分類效果最佳，經過一階中心差分-SG平滑處理後透過CARS演算法篩選後的光譜數據匯入支持向量機建立模型訓練集的準確率可以達到95.81%，測試集的準確率可以達到92.05%。
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