基于连续小波变换谱图提取特征的小麦白粉病严重度估算新方法

《Engineering》：A New Method for Estimating Wheat Powdery Mildew Severity Using Features Extracted from Wavelet-Transformed Spectrograms

　　

小麦白粉病(WPM)传播迅速，可严重破坏作物生理结构，从而抑制生长并造成产量损失。基于光谱的分析因病害发展引起光谱信号的可测量变化，提供了一种快速、非破坏性的WPM检测途径。然而，从复杂光谱数据中提取信息性特征仍是准确监测WPM的关键挑战。据此，研究人员开发了一种结合连续小波变换(CWT)所得谱图与卷积神经网络(CNN)的新特征提取框架，用于WPM严重度估算。田间试验于2022至2024年在中国新乡植物保护研究所开展，三年九个采样日采集冠层光谱(325–1075 nm)及对应WPM严重度。研究人员首先在空间域比较了Savitzky–Golay平滑、标准正态变量(SNV)和一阶微分(FOD)三种光谱预处理方法；继而用CWT将光谱信号在频域分解为多尺度多波长的小波系数。由于WPM同时改变敏感波长与响应尺度，研究人员假设整合两类信息可改善病害估算，故由小波系数构建二维谱图作为CNN输入进行集成特征提取。随后以光谱特征、不同尺度小波系数、CNN谱图特征分别构建随机森林(RF)回归模型比较。验证集上，FOD特征估算精度最佳(R2=0.87，RMSE=10.03%，NRMSE=25.75%)；小波系数特征进一步提升(R2=0.91，RMSE=8.25%，NRMSE=21.18%)；谱图特征最优，RF模型达R2=0.93，RMSE=7.53%，NRMSE=19.34%。该谱图模型跨年度与品种适用性好，三年R2均超0.95，两品种R2超0.88。总体表明，所提框架捕获了更深层的WPM诱导光谱信息并提升模型泛化性，为田块尺度WPM监测管理提供了有前景的工具。

研究背景方面，小麦白粉病（WPM）作为主要作物病害，通过降低光合能力、抑制生长导致严重减产，传统人工目测分级耗时耗力且具破坏性。光谱分析虽能非破坏性地捕捉病害引起的色素与冠层结构变化，但从高维重叠冠层光谱中提取稳健病害特征仍具挑战，既有研究多停留于空间域敏感波长或单一尺度时频分解，未能同时利用波长与尺度的联合信息。为此，研究人员于2022至2024年在河南新乡植保所开展田间试验，以高感品种Aikang 58及中感品种Kelin 618为样本队列，提出将连续小波变换（CWT）所得小波系数组织为波长-尺度二维谱图，并输入卷积神经网络（CNN）提取深度特征，最终由随机森林（RF）回归估算病害指数（DI），旨在验证多尺度谱图特征对WPM严重度估算的增益与跨年跨品种泛化能力。该文发表于《Engineering》。

关键技术方法上，研究人员使用手持ASD地物光谱仪（325–1075 nm，1 nm间隔）在三年九个日期采集小区中心与四角共15条曲线平均得到plot级冠层反射率，同步按五级法目视评定DI；空间域比较Savitzky–Golay（SG）平滑、标准正态变量（SNV）与一阶微分（FOD），选用FOD结果进入频域；以Mexh母小波作10个二进尺度（2¹至2¹⁰）CWT，将751波长×10尺度系数排成10×751谱图；搭建含三层卷积（3×3，8/16/32滤波器）、平均池化（2×2）、Dropout 0.2与全连接层的CNN提取深度特征；以X-Y联合距离采样划分70%校准、30%验证，用网格搜索调优的RF（500–2000棵树）做回归，指标取R²、RMSE与NRMSE。

研究结果部分，3.1节光谱响应显示染病冠层在400–700 nm反射率随严重度上升而高于健康株，红边位置蓝移，近红外平台反射率下降，证实可见光-近红外承载色素与结构双重信号。3.2节空间域相关分析表明FOD在红边（710–756 nm）绝对相关系数超0.5，强于原始、SG与SNV。3.3节建模比较中FOD-RF验证集R²=0.86、RMSE=10.34%、NRMSE=33.78%，优于其余空间域表征。3.4节频域相关分析发现CWT后尺度4–7与9的小波系数在红、红边、近红外区相关增强，最大绝对值达0.603以上。3.5节CNN特征图可视化显示卷积后激活集中于尺度6–9及红-近红外带。3.6节深度特征与DI相关系数最高0.69，超越光谱与单尺度小波。3.7节三类特征RF对比中，小波系数验证集R²=0.91、RMSE=8.25%、NRMSE=21.18%；CNN谱图特征最优，R²=0.93、RMSE=7.53%、NRMSE=19.34%。3.8节适用性评估显示谱图模型跨2022–2024年R²=0.95–0.99，Aikang 58达R²=0.96，Kelin 618为R²=0.88，后者因部分抗性与严重度区间窄致NRMSE偏高。

讨论与结论部分，研究人员指出WPM诱导的叶绿素损失、类胡萝卜素比例上升及叶肉损伤解释了可见-近红外反射率变化与红边蓝移；FOD相较SG、SNV更利于凸显红边微变，但单域特征仍受限；CWT将局部吸收谷/反射峰在多尺度放大，CNN进一步从波长-尺度联合谱图抽象出非线性模式，使RF回归误差较FOD单域降低约25%。跨品种差异源于Kelin 618部分抗性与冠层构型带来的基线偏移。结论为：所提CWT谱图+CNN深度特征+RF框架在WPM严重度估算中取得验证集R²=0.93、RMSE=7.53%、NRMSE=19.34%，跨年度R²保持0.95以上，较空间域FOD与单尺度小波系数均显著提升，为田间尺度白粉病快速监测与施药决策提供了可迁移的方法论基础。