双波长比值光谱差异度指数用于人体舌苔舌质分离

舌苔舌质信息定量描述作为中医舌诊的重要内容,直接影响到中医临床舌诊的准确性。基于生物医学光子学理论,利用高光谱技术,提出一种基于双波长比值光谱差异度指数进行人体舌质舌苔分离的光谱分析新方法。首先采集被测对象371.200~992.956nm之间共343个波长的舌体高光谱信息,随机选取15位被测对象进行光谱特征分析。绘制15位被测对象舌质舌苔全波段光谱曲线并进行比较,通过观察发现,舌质舌苔反射光特征差异与血红蛋白在该波段的光学特征变化相吻合,在500~750nm之间,水对光的吸收很少,而舌体表面布满血管,光的吸收主要受到血红蛋白的影响,基于舌质舌苔在573和700nm两波段光谱吸收差异,计算双波长比值,提取舌质舌苔光谱特征差异度指数,根据个体差异,分别提取不同被测对象舌质舌苔光谱特征差异指标,进行舌质舌苔区域分离,实验结果发现,对同一被测对象舌体苔质提取光谱差异度指数SDI,舌苔舌质光谱差异度指数存在一定差异性,由于个体的不同,具有各自明显的舌质、舌体差异度指数分割线,实验结果表明,运用双波长比值光谱差异度指数的光学表达形式能够用于舌质舌苔分离,同时该方法也能够为进一步中医临床舌诊提供客观依据。

不同含水量条件下树种叶片光谱差异分析

叶片含水量是影响树种光谱特征的一个重要因素,探索不同叶片含水量条件下相同树种叶片光谱特征的变化规律及相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,不仅是高光谱植被遥感信息识别的关键,也为研究植被光谱随着叶片含水量变化产生的差异提供理论支撑。利用地物光谱仪对6个树种叶片进行观测,获取了不同含水量叶片的反射光谱,同时进行一阶微分光谱变换,从而分析不同叶片含水量条件下各树种叶片的光谱变化特征,对比了相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,探索高光谱遥感识别树种叶片含水量的可能波段。结果表明:各树种叶片光谱都随着叶片含水量的改变而产生较大差异,但变化规律各有不同;相同叶片含水量条件下,不同树种叶片的光谱在部分波长范围差异较大,为实现树种高精度识别提供了可能。本研究旨在为植被叶片光谱库的构建以及植被的高光谱识别提供理论支撑和基础数据。

一种消除在线多通道近红外分析仪各通道光谱差异的方法

针对在线多通道近红外分析仪因光纤耦合器件加工精度和装配过程存在细微差异而引起通道间光谱不一致的问题,在对光谱差异进行解析的基础上,提出了一种运算简捷、且在实际应用中易于实现的平均光谱差值校正(MSSC)方法,并与常用的模型传递算法如斜率/偏差(S/B)算法、分段直接校正(PDS)算法,以及通过偏最小二乘人工神经网络(PLSANN)建立多通道混合校正模型进行了对比。结果表明,该方法可有效消除各通道所测光谱之间存在的差异,实现了多通道分析模型的通用性。

基于实测高光谱数据的鄱阳湖湿地植被光谱差异波段提取

高光谱遥感技术的出现为有效解决湿地植被种类的精细识别和分类提供了可能.通过实地测取鄱阳湖湿地5种植被的高光谱数据,在对数据预处理的基础上,提出一种基于数据误差范围和植被光谱均值差的植被光谱差异波段提取方法.将该方法应用于包络线变换前后的光谱曲线提取植被的光谱差异波段,最后利用马氏距离法检验植被识别效果.结果表明:本文中的方法有效提取了植被光谱差异波段,其中变换前光谱差异波段分别为663~688 nm,变换后为581~636、660~695和1225~1236 nm.在光谱差异波段范围内,同种植被的马氏距离值小于异种植被的马氏距离值,可有效对植被进行识别.研究结果为湿地植被分类识别奠定了理论基础,同时为湖泊湿地植被以及湖泊生态环境的保护决策提供科学依据.

不同施氮水平下树种叶片光谱差异分析

设置6个树种叶片不同施氮水平处理的大棚受控试验,利用光谱仪对各树种叶片进行测量,获取不同施氮水平下的反射光谱。分析不同施氮水平下各树种叶片的光谱变化特征,比较相同施氮水平下不同树种叶片的光谱差异,研究高光谱遥感识别树种叶片施氮水平的可能波段。结果表明:各树种叶片光谱受施氮水平的变化而发生较明显的差异,且变化规律基本一致,在750~1 250nm光谱范围,树种叶片光谱反射率,低氮最高,中氮次之,不施氮最低;相同施氮水平下,不同树种叶片的光谱在部分波长范围差异较大,这为实现高准确度树种识别提供了可能。文中的研究为大气氮沉降的氮素输送下植被叶片的响应机制以及不同植被类型的高光谱识别提供基础数据和理论支撑。

琅琊山景区不同叶绿素条件下树种叶片光谱差异分析

叶绿素含量高低反映植物健康状况,研究景区树种叶片叶绿素绝对值(SPAD)不同的光谱变化规律能为叶绿素高光谱监测波段识别与景区树种管理提供理论支撑。从琅琊山景区灌木和乔木类选取9个常见树种,探讨相同树种叶片SPAD值变化时的光谱差异,同时,横向对比相同SPAD值不同树种叶片的光谱特征,并深入分析不同树种叶片SPAD值与单波段原始光谱、光谱倒数、一阶微分、二阶微分及波段组合差值指数、归一化指数、比值指数、一阶微分归一化指数、一阶微分比值指数之间的关系。结果表明:9个所测树种叶片随着叶绿素SPAD值的升高,光谱变化规律各不相同,在可见光波段区分明显,总体上,光谱反射率最高的样本组SPAD值较低;叶绿素SPAD值相同时,在可见光波段,桂花较其余树种反射率整体较高;在780~1 350nm波段,广玉兰叶片反射率始终排前三,其余波段变化规律不明显;原始光谱反射率的二阶微分与海桐叶片SPAD值相关系数最大,一阶微分与其余8种相关性最高;与灌木、落叶乔木叶片SPAD值相关系数最大的光谱指数分别为差值指数、一阶微分归一化指数,与常绿乔木、不分树种相关系数最大的为一阶微分比值指数。

基于GF-1影像多尺度—光谱差异分割的不同喀斯特地貌区土地利用信息提取

影像分割是高分辨率遥感影像信息提取的前提,遥感影像分割的精确程度直接影响遥感分类的精度。为提高喀斯特山区遥感影像信息提取的精度,采用多尺度-光谱差异分割对喀斯特山区高分辨率影像分割,通过标准最近邻分类法提取土地利用信息,对比了仅多尺度分割、多尺度-光谱差异分割两种分割方法下喀斯特山区土地利用信息提取的精度。结果表明:(1)多尺度-光谱差异分割能改善过分割和欠分割现象。(2)多尺度-光谱差异分割优于单一使用多尺度分割。(3)多尺度-光谱差异分割综合了影像的光谱、纹理、形状等特征,进而提高了喀斯特山区影像分割分类的精度。

一种融合光谱差异的空间约束模糊聚类的熵率超像素分割方法

针对高分辨率遥感影像中传统超像素分割方法存在过分割和边缘分割一致性的问题,选取五景高分辨率遥感影像,提出了一种融合光谱差异的空间约束模糊聚类的熵率超像素分割方法。首先,采用熵率超像素进行过分割,生成超像素过分割区域;然后,分析影像地物的空间信息,对比区域相似性;最后,采用空间约束模糊聚类和光谱差异进行区域合并,获取最终分割影像。定性和定量分析结果表明,该方法改善了过分割问题,能有效提高分割精度,使得分割影像的地物边缘一致性较优。

参考1维光谱差异的区域生长种子点选取方法

目的区域生长法是遥感影像分割中常用的算法,该算法首先选取适当的像元作为生长的起始点(种子点)。现有的种子点选取方法存在种子点数目较多、效率低以及地物细节种子点不足等问题。针对种子点选取存在的问题,提出一种基于1维光谱差异的区域生长种子点的选取方法。方法首先计算像元间1维(水平、竖直)方向上的光谱差异,然后选取光谱差异的局部极小值作为种子点,最后对种子点进行优选,得到区域生长的起点。结果应用本文方法选取种子点,对高分辨率的IKONOS遥感影像进行了区域生长。将实验结果与分形网络演化方法及Kernel Graph Cuts方法的分割结果进行了目视对比,并且分别计算了3种方法所得分割结果的基元内部同质性和基元间相关性的评价指数。目视比较的结果表明,本文的种子点选取方法能够为区域生长提供具有代表性的种子点,得到了精细的分割结果。在定量评价上,本文方法也表现出了数值优势,各波段分割质量指数均提高15%以上。结论提出的种子点选取方法能够为高分辨率遥感图像的区域生长分割提供具有代表性的种子点,产生精细的分割图像,对于地物细节有良好的分割效果,具有较高的实用价值。

应用差异光谱法建立绵羊采食复杂日粮干物质消化率模型的研究

研究旨在探讨利用放牧家畜"日粮—粪"差异光谱,建立干物质消化率模型的可行性。通过人工混合复杂日粮饲喂绵羊进行室内代谢试验,获得104份"日粮—粪"样品对,同时将相应的日粮和粪光谱做差获得104份差异光谱,将70份用于建模,34份用于检验。结合偏最小二乘法,利用差异光谱建立绵羊在采食成分较复杂时干物质消化率预测模型。最佳光谱范围为8656～4310cm-1;光谱预处理方法以多元散射校正+一阶导数处理+Norris平滑(MSC+1stDeriv+Norris)处理的效果最好,最佳主因子数为7。经外部检验得到预测标准误差(RMSEP)为2.46%,相对标准误差(RPD)大于2.5,预测值与实际值的决定系数为0.8339,说明所建近红外模型具有较好的预测效果。

基于导数差异光谱及PCA分析当归-熟地药对的近红外光谱指纹图谱

采用喷雾干燥法制备当归、熟地及两者1∶1配伍的干燥恒重粉末,以积分球漫反射方式采集90批样品的近红外漫反射光谱(NIRDRS)指纹图谱,对原始光谱、一阶导数及二阶导数光谱进行差异光谱分析,采用主成分分析(PCA)对3种指纹图谱进行分类鉴别及载荷分析。结果表明,3种NIRDRS指纹图谱的共有模式特征峰及走势均较为相似,但吸光度区别明显;导数差异光谱分析得出了当归、熟地配伍前后特征性吸收峰的具体变化;PCA分析能够对3种NIRDRS指纹图谱进行明显的分类聚集;当归与熟地1∶1配伍合煎表现为新出现某些化合物基团,同时某些化合物基团消失或吸收降低,这些变化主要反映在波数8639~8091、7509~7205、6550~6439、6202~6011、5780~5746、5512~5394、5386~5026、4393~4162 cm-1范围内。

稀疏差异先验信息支持的高光谱图像稀疏解混算法

基于光谱库的高光谱稀疏解混技术近年来得到了人们的关注,该技术利用光谱库中光谱样本作为端元,将解混问题转化为稀疏表示问题。然而,由于测量环境的差异,待解混图像的实际端元往往与光谱库中相应光谱信号存在差异。本文提出了一种光谱差异稀疏约束的联合稀疏回归解混算法。首先,假设光谱差异具有稀疏特性,建立了光谱库校正模型,使得在解混过程中可对光谱库进行自适应地调整;然后,将光谱库校正模型与联合稀疏回归解混模型结合,建立了考虑光谱差异的稀疏解混模型;最后,基于交替方向乘子法得到了迭代优化解决方案。分别利用仿真和真实高光谱数据进行了试验验证,结果表明,在光谱库不匹配的情形下,本文方法能够有效提高稀疏解混算法的解混性能。

LHCⅡ三聚体中叶绿素分子间能量传递的瞬态差异吸收光谱分析

应用飞秒时间分辨差异吸收光谱技术对PSⅡ的LHCⅡ三聚体中的能量传递过程进行实验研究,分析得到三组能量传递的时间寿命组分:748fs、3.28ps、32.15ps.其中748fs的组分为单体内Chlb649分子经Chlb658将能量传递给Chla665分子的过程;3.28ps时间常量反映单体内能量从Chla677向吸收更长波长的Chla688分子的能量传递过程,以及Chlb643、Chlb658和Chla668～670分子获得能量的过程;而32.15ps的时间与三聚体内的单体间的能量传递过程有关.

不同加工方法形成的304钢种试样表面在直读光谱分析上的数据差异探讨

运用单因子方差分析法设计直读光谱仪分析不同加工方法(不同水平)形成的304钢种的试样表面Cr、Ni等9个元素测试方法并对结果进行处理。对不同水平下的光谱分析数据在显著性水平α=0.05上是否存在差异进行了分析与探讨。

考虑光谱变异性的多光谱植被识别最优特征空间构建

在中低分辨率遥感卫星影像上,植被识别受数据获取条件和不同生长期等因素的影响,会存在端元光谱变异现象,导致植被解混误差较大。提出了一种顾及端元光谱变异性的最佳距离遗传算法(IIDGA),通过自动特征选择方法减小端元类内差异,增大类间差异,构建适用于中等分辨率影像的植被解混最优特征空间,提高Landsat影像的植被识别精度。通过比较传统波段组合、光谱和纹理特征全集与IIDGA优选特征的线性解混模型效果,验证了最优特征选择的重要性。结果显示,特征选择有助于提升解混精度(IIDGA的均方根误差最低,为0.180);同时,通过比较基于IID指数的Filter算法、基于标准GA的Wrapper算法和IIDGA在最优特征自动选取方面的性能,证实了IIDGA在平衡精度与效率方面的优势。

基于近红外高光谱技术的杧果可溶性固形物含量无损检测

【目的】近红外高光谱成像技术(NIR-HSI)在水果内部品质的无损检测方面具有快速、准确和无损的特点。旨在利用NIR-HSI技术分析不同品种杧果的可溶性固形物含量,并探讨400~1000nm波段范围内的光谱差异和可溶性固形物含量的响应。【方法】选择贵妃杧果和台农1号杧果作为研究对象,使用NIR-HSI技术获取杧果样本的光谱数据。采用CARS-PLS模型分析可溶性固形物含量与各波段光谱反射率的相关系数。为了验证模型的性能,计算了建模R^(2)、斜率Slope、截距和RMSE等指标。【结果】得到CARS-PLS模型的性能指标:建模R^(2)为0.8806,斜率为0.8515,截距为12.208,RMSE为0.6366。这些指标表明该模型具有较高的建模拟合度和预测精度。【结论】应用NIR-HSI技术对杧果可溶性固形物含量进行检测具有可行性。为进一步研究不同水果可溶性固形物含量的高精度模型奠定了基础。通过NIR-HSI技术的应用,可以提供一种非破坏性且高效准确的方法,用于水果品质评估和检测。这对农产品质量控制和市场营销具有重要的意义。

基于光谱色度差异增强岩性信息的方法研究

在深入分析了常用多光谱和高光谱遥感岩性信息增强方法特征的基础之上,提出了一种基于光谱色度差异增强岩性信息的方法,使其能够充分利用多波段或高光谱遥感数据中丰富的岩性信息,获得岩性色彩差异最大的图像,为遥感地质解译提供良好的基础影像。该方法应用于WorldView-2多光谱遥感数据和CASI/SASI高光谱遥感数据处理中,取得了很好的岩性信息增强效果,表明这种方法在遥感地质解译工作中能够发挥重要作用,也为遥感技术在基础地质领域的应用起到了一定的促进作用。

FY-3A中分辨率光谱成像仪热红外通道的多探元辐射定标

FY-3A中分辨率光谱成像仪(MERSI)红外通道采取40探元跨轨并行扫描方式,针对其辐射定标要比传统单元探测器的辐射定标复杂的问题,研究了MERSI红外通道的多探元辐射定标方法。首先,基于星上黑体观测进行逐探元的辐射定标处理,消除探元辐射响应差异条纹;然后,利用各探元与基准探元光谱响应对不同温度黑体光谱辐亮度建立比值关系,基于其随着辐亮度呈非线性变化的关系,对逐探元定标后图像进行探元光谱差异的辐亮度归一化补偿,从辐射机理上最大限度地消除图像条纹,实现了多探元观测目标辐射信号的光谱响应差异归一化。为了验证MERSI红外通道辐射定标精度,文中还利用同时过星下点观测(SNO)交叉定标方法,将MERSI定标结果与美国Terra中分辨率成像光谱仪(MODIS)定标结果进行比对,结果显示,相对于后者,MERSI的红外通道亮温高1K左右,认为这可能与两者的通道带宽不同有关。

肺癌组织的红外光谱研究

应用傅里叶变换红外光谱法对肺癌及癌旁正常组织粉末样品进行了分析,结果表明,肺癌组织和癌旁正常组织的红外光谱表现出较大的差异性:N-H峰在肺癌组织中向低波数频移,1536cm-1处蛋白质酰胺Ⅱ带与1169cm-1处蛋白质分子C-OH伸缩振动谱带在肺癌组织中向高波数频移;CH2和CH3的相对强度比值I2854/I2872及I2929/I2959在正常组织中的比值要比肺癌组织中的比值明显减小;肺癌组织中核酸分子磷酸二脂基团PO2-的对称伸缩振动的相对吸收强度明显增强;正常组织中脂类分子弯曲振动谱带吸收峰相对强度明显强于甲基变角振动谱带的相对强度,而在肺癌组织中这两处吸收峰的相对强度大小基本相等。说明傅里叶变换红外光谱法可用于对良、恶性肺部组织进行鉴别诊断,有希望发展成为肺癌快速诊断的一种新方法。

地物光谱不确定性及光谱角制图算法适用性研究

地物光谱不确定往往使同种地物光谱之间存在一定程度的差异,影响了地物的识别精度,对光谱角制图算法的地物识别效果也会产生一定的影响。光谱角制图算法(spectral angle mapper,SAM)是基于光谱曲线整体相似性的一种算法,在高光谱遥感信息分类中应用广泛,但在计算两条地物光谱曲线的相似性时并没有考虑地物光谱不确定性的影响,因此往往会不能正确识别出目标地物。针对地物光谱的不确定性,研究了光谱角制图算法的适用性,并对光谱角制图算法进行了改进。改进的基本思路为:设置测试光谱与参考光谱各波段的光谱差异量为一相同值,并根据同种地物光谱向量之间夹角最小的原则,利用求导的方法求出光谱差异量,以克服地物光谱不确定性的影响。为了验证改进效果,利用USGS的五种高岭石标准光谱,在考虑地物光谱不确定性的情况下,分别选择局部波段和全局波段计算高岭石标准光谱之间的光谱角,并对光谱角计算结果和光谱角制图算法的适用性进行了分析。通过USGS标准矿物光谱数据的实验证明:改进的光谱角度制图算法利用光谱差异量可以有效表征同种地物光谱的差异,能够克服地物光谱不确定性的影响并提高地物识别的精度,对地物光谱不确定性具有更好的适用性,并对基本符合光谱差异向量各维值相等的局部波段组合具有更好的效果。