基于多源分层深度学习框架的高光谱成像茶叶精细分类研究

《Smart Agricultural Technology》：Multi-Source Hierarchical Deep Learning Framework for Fine-Grained Tea Classification Using Hyperspectral Imaging

本研究针对茶叶品种无损精准分类的技术难题，创新性地提出了一种多源数据驱动的分层深度学习框架。研究人员通过融合可见光-近红外高光谱成像技术，结合混合卷积神经网络与Transformer的先进算法，实现了60个茶树品种的高精度鉴别，最高准确率达98.95%，为茶叶质量控制与种质资源保护提供了强有力的技术支撑。

　　

茶叶作为世界重要的经济作物，其品种鉴定与质量控制一直是茶产业发展的核心问题。传统鉴定方法如专家评价依赖主观经验，分子标记技术成本高昂且操作复杂，化学分析方法则存在破坏样本、耗时长的局限。这些方法难以满足现代茶叶产业对快速、无损、精准鉴定的需求。高光谱成像技术的出现为这一难题提供了新的解决思路，它能够同时获取样本的光谱和空间信息，为茶叶品种鉴别提供了丰富的数据基础。

在这项发表于《Smart Agricultural Technology》的研究中，研究人员开发了一套创新的多源分层深度学习框架，成功实现了对60个茶树品种的高精度分类。该研究通过整合可见光(400-1000 nm)和近红外(900-1700 nm)两个波段的高光谱数据，构建了从平均光谱、像素光谱到完整图像的多层次数据分析体系。

研究团队采用了三项关键技术方法：首先利用数据级融合策略整合双波段光谱信息；其次设计特征级融合的Hybrid1D2D混合网络架构，同步提取光谱和空间特征；最后创新性地提出模型级融合的2DCNNViT框架，将卷积神经网络的局部特征提取能力与Transformer的全局依赖建模优势相结合。实验样本来自海南白沙黎族自治县阿罗达甘农场的60个代表性茶树品种，每个品种采集12片叶片的高光谱图像。

平均光谱分类结果

基于传统机器学习算法的平均光谱分类中，随机森林(RF)在VI_mean数据集上取得最佳效果(72.22%)，但整体表现显示单一平均光谱难以捕捉品种间细微差异。

像素光谱分类结果

深度学习模型在像素级分类中表现显著提升。2DCNN在VI_pix+NI_pix融合数据集上准确率达72.48%，而新提出的Hybrid1D2D+Transformer模型进一步将准确率提升至96.87%，证明多尺度特征融合的有效性。

高光谱图像分类结果

基于原始高光谱图像的2DCNNViT融合模型表现最为突出，在VI_img和NI_img数据集上的分类准确率分别达到98.95%和96.88%。Grad-CAM可视化分析证实该模型能精准关注茶叶有效区域，显著提升边界识别能力。

研究结论表明，多源数据融合策略能有效克服单一波段信息的局限性，而深度学习模型的多层次特征提取能力则能充分挖掘高光谱数据中蕴含的细微差异。特别值得注意的是，CNN与Transformer的融合架构在茶叶分类任务中展现出互补优势：CNN擅长捕捉局部光谱特征，而Transformer能有效建模波段间的长程依赖关系。

该研究开创性地将多源分层深度学习框架应用于茶叶品种鉴别，不仅解决了传统方法在细粒度分类中的技术瓶颈，更为其他农产品的高通量、无损质量检测提供了重要技术参考。研究所构建的技术体系可实现茶叶种质资源的快速精准鉴定，对提升茶叶品质控制水平和促进茶产业可持续发展具有重要实践价值。