本研究草莓叶片含水率光谱数据实时分析、反演，构建了一套融合高光谱成像（HSI）技术与多种机器学习模型的反演体系。通过搭建 HSI 数据采集系统获取草莓叶片光谱信息，经严格的数据预处理流程提取有效特征，深入对比偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量回归（SVR）、梯度提升决策树回归（GBDTR）、ResNet 18 及宽度学习系统（BLS）等模型在不同超参数优化策略下的性能表现，最终筛选出适用于草莓叶片含水率反演模型架构，草莓叶片含水率光谱数据实时分析、反演为农业生产中作物水分状态的实时监测提供了先进的技术手段与理论支撑 。
草莓作为经济价值较高的浆果类作物，其叶片含水率是反映生长状态、指导精准灌溉的关键指标。传统含水率检测方法（如烘干法）操作繁琐、破坏性强，难以满足现代农业实时、无损监测需求。高光谱成像技术凭借其 “图谱合一" 特性，可同时获取草莓叶片的图像与光谱信息，为含水率无损检测提供了新途径。然而，高光谱数据存在维度高、冗余信息多等问题，需结合先进机器学习算法挖掘光谱与含水率间的复杂非线性关系，实现精准反演，这也是本研究的核心突破方向。
搭建由高光谱相机、镜头、卤素灯光源、光源控制器及图像采集平台组成的 HSI 系统（图 1）。卤素灯提供稳定照明，高光谱相机采集草莓叶片 400 - 900nm 波段的高光谱图像，经镜头聚焦后传输至计算机存储与处理，确保光谱信息采集的准确性与稳定性。
选取健康与干旱胁迫状态的草莓叶片样本（图 4），总计 1086 个。利用 HSI 系统采集样本高光谱图像，后续通过图像分割、背景去除、ROI 定义及平均光谱反射率计算（图 2），构建样本光谱数据库，为模型训练提供基础数据。
采用 SG 平滑（一阶导数 SG - D₁、二阶导数 SG - D₂）、多元散射校正（SG - MSC）、标准正态变换（SG - SNV）等预处理方法，有效去除噪声、基线漂移等干扰，提升光谱数据质量。
将 1086 个样本按合理比例划分为训练集（724 个）与测试集（362 个）（表 1），确保训练集与测试集在含水率统计特征（最小值、最大值、标准差、平均值）上分布一致，为模型公平评估提供保障。
PLSR：通过对光谱数据进行主成分分析，提取与含水率高度相关的潜在成分，构建线性回归模型，实现光谱到含水率的映射。
SVR：基于统计学习理论，通过核函数将光谱数据映射到高维特征空间，寻找超平面实现含水率预测，适用于处理小样本、非线性问题。
GBDTR：以梯度提升策略迭代构建决策树集成模型，不断修正残差，增强模型对复杂非线性关系的拟合能力。
ResNet 18：借助残差连接突破深度网络训练瓶颈，自动提取光谱数据深层次特征，适用于高维光谱数据的特征学习与回归任务。
BLS：通过随机映射构建特征节点与增强节点，快速构建宽而浅的网络结构，在保证精度的同时提升计算效率 。
针对各模型设定超参数搜索范围（表 2），如 PLSR 的最佳成分数 n∈(1,20) ，SVR 的正则化参数 c∈(10,600)、核参数 g∈(0.01,1) ，GBDTR 的决策树数量、节点分裂参数等，为模型性能优化提供参数空间。
采用随机搜索（RS）、网格搜索（GS）、贝叶斯优化（BO）等策略优化超参数，在训练集上训练模型，测试集验证性能，对比不同预处理方法、优化策略下模型的决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）等指标。
通过不同模型在测试集上的表现（图 7、表 4）可知：BLS 模型结合 GS 优化与 SG - D₁预处理时，训练集 R² 达 0.8210、RMSE 为 0.0042，测试集 R² 为 0.7974、RMSE 为 0.0045，性能优于 PLSR、GBDTR 等模型；ResNet 18 虽在特征提取上有优势，但超参数优化不当易出现过拟合，需精准调控训练周期、学习率等参数。
对比健康与干旱胁迫样本的光谱特征（图 5、表 3），干旱胁迫样本光谱反射率在可见光波段（400 - 700nm）更高、近红外波段（700 - 900nm）增长更缓，反映出含水率对光谱特性的显著影响。各模型在两类样本上的预测表现显示，BLS - GS - SG - D₁模型对不同水分胁迫状态样本的适应性更强，预测误差波动小，鲁棒性更优。
本研究构建的高光谱成像与机器学习融合体系，实现了草莓叶片含水率的精准反演。BLS 模型结合 GS 超参数优化与 SG - D₁预处理表现，为农业作物水分监测提供了高效技术方案。未来可拓展至更多作物、更多生长指标监测，结合物联网技术构建田间实时监测系统，同时探索量子计算等新型算法对高光谱数据处理的潜力，进一步提升反演精度与效率，助力智慧农业发展迈向新高度 。
以象科技作为一家由西安光机所光学博士团队、行业*专家、光谱软件算法团队以及光学应用博士等多元专业力量共同发起创立的科技型企业，在光学技术领域展现出了非凡的潜力与强劲的实力，正逐步成为行业内的一颗璀璨新星。
其团队成员凭借深厚的学术造诣与丰富的实践经验，构建起了一座坚实的技术堡垒。西安光机所光学博士团队深入钻研光学核心原理，在光学系统的设计、优化以及创新方面持续发力，致力于打造出具有性能与高精度的光学基础架构。行业*专家则犹如敏锐的市场领航员，他们凭借对行业发展脉络的精准把握以及对市场需求变化的前瞻性洞察，为公司的产品战略布局指明方向，确保每一款产品都能精准对接市场痛点，在激烈的市场竞争中脱颖而出。光学应用博士则专注于探索光学技术在各个实际领域的落地应用，他们深入挖掘产品在不同场景下的潜在用途，从生物医学到工业制造，从环境监测到农业科技，不断拓展产品的应用边界，让光学技术真正造福于人类社会的各个角落。
在产品层面，以象科技目前已成功投产并推向市场的可见光、近红外、短波中红外高光谱相机，无疑是其技术实力的集中体现。这不仅为国内相关行业提供了更为可靠、性价比更高的光学设备选择，还在一定程度上推动了我国光学技术自主创新的进程，提升了我国在*光学产业价值链中的地位。
此外，公司经营的激光共聚焦、激光散斑血流成像仪、光谱仪等光学产品，也均在各自的领域内展现出了的优势与性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果，在生物医学微观成像领域成为科研人员探索生命奥秘的得力助手；激光散斑血流成像仪能够精准地监测微循环血流变化，为医学临床诊断和疾病研究提供了重要的参考依据；光谱仪则凭借其对物质光谱特性的精确分析能力，在材料成分分析、环境污染物监测以及食品安全检测等领域发挥着作用。
以象科技秉持着集研发、生产、销售于一体的全产业链运营模式，展现出了强大的综合实力与协同效应。其研发中心坐落于西安这充满科技活力与创新氛围的城市，依托当地丰富的科研资源与人才优势，持续不断地投入大量资源进行技术研发与创新，为公司的产品迭代升级和技术突破提供了源源不断的动力源泉。
与此同时，公司精心构建的销售网络如同一张紧密交织的大网，全面覆盖全国各个地区，确保了产品能够快速、高效地触达每一位客户手中。而完善的售后服务机构则像是一位贴心的守护者，随时为客户提供多层次的技术支持与售后服务保障，让客户在使用产品的过程中无后顾之忧，进一步增强了客户对公司品牌的信任度与忠诚度。
以象科技凭借其团队、创新的产品以及完善的运营模式，在光学技术领域正稳步前行，未来有望在国内乃至*市场上取得更为辉煌的成就，为推动光学科技的进步与应用普及做出更多的贡献。
以象科技由西安光机所光学博士团队，行业*专家，光谱软件算法团队，光学应用博士等相关人员共同发起成立的科技型公司，目前投产市场可见光、近红外、短波中红外高光谱相机，实现国产化，突破进口技术壁垒，打破进口短波红外高光谱相机的技术限制。
以象科技是一家集研发、生产、销售于一体的科技型公司。目前经营产品有激光共聚焦，激光散斑血流成像仪，光谱仪，高光谱相机等光学产品。研发中心设立于西安，销售网络、完善售后服务机构设立覆盖全国。
以象科技作为一家由西安光机所光学博士团队、行业*专家、光谱软件算法团队以及光学应用博士等多元专业力量共同发起创立的科技型企业，在光学技术领域展现出了非凡的潜力与强劲的实力，正逐步成为行业内的一颗璀璨新星。
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