基于光谱信息散度-光谱角的自适应密度峰值聚类波段选择方法

针对传统密度峰值聚类在波段选择时缺乏信息论角度的相似性度量以及波段数目确定问题,提出基于光谱角-光谱信息散度的自适应密度峰值波段选择方法(SSDPC:Spectral angle mapping and Spectral information divergence Density Peaks Cluster)。该方法将光谱信息散度和光谱角用于高光谱图像密度峰值聚类进行波段选择,取代传统的欧氏距离构建波段相似矩阵。通过构建波段评分策略,有效自动选择出重要的光谱波段子集。在3组高光谱数据集上调用RX(Reed-Xiaoli)算法进行异常检测,在SSDPC的相似性度量方法下,异常检测精度较欧氏距离度量方法分别平均提高1.16%、1.18%和0.07%;在自适应的SSDPC波段选择方法下,异常检测精度相较原始RX算法分别提升6.49%、2.71%和0.05%。结果表明,该算法具有良好的鲁棒性,能提升高光谱图像异常检测的性能并降低其虚警率。

基于光谱信息和支持向量机的绿色植物检测方法研究

针对精准农业中靶变量施药时对植物靶标探测的实际需求,研究红色LED、蓝色LED和卤钨灯照射下基于光谱信息和支持向量机的绿色植物检测方法。分别在室外阳光直射、室外阴影和室内黑暗环境下采集三种光源照射下绿色植物样本和非绿色植物样本的反射光谱。研究常数1和标准差倒数1/SDev两种变量权重对支持向量机SVM模型精确度的影响,结果表明两种变量权重对线性核SVM模型的影响不大,但径向基函数RBF核模型在变量权重为1时效果较差,最低精确度只有51.85%,变量权重为1/SDev时所有RBF核SVM模型精确度较为正常,最低精确度为95.06%。之后建立变量权重为1/SDev的绿色植物检测SVM模型。结果表明,三种光源对于线性核SVM模型的性能影响较小,所有线性核SVM模型的F1-score均超过99.00%,其中卤钨灯照射下建立的SVM模型精确度达到100.00%,蓝色LED照射下建立的SVM模型F1-score最高,达到99.79%;RBF核SVM模型中效果最好的为蓝色LED照射下建立的模型,训练集和测试集F1-score分别为99.59%和99.17%。本研究结果可为开发基于主动光源的绿色植物探测传感器提供理论依据。

受精种蛋理化指标与光谱信息的响应关系

[目的]基于高光谱技术探究受精种蛋理化指标与光谱信息的响应关系。[方法]以海兰灰种鸡蛋为研究对象,通过测定孵化0~4 d受精与未受精种蛋蛋白质、脂肪、水分、pH值和颜色参数的变化,同时采集高光谱透射图像,确定受精与未受精种蛋存在显著差异的理化指标;将受精种蛋理化指标与光谱波段的透射率进行相关性分析,筛选特征波段;建立全波段(400~1 000 nm)范围种蛋受精的PLS-DA(偏最小二乘判别分析,partial least squares-discriminant analysis)和SVM(支持向量机,support vector machine)判别模型以及特征波段范围的受精判别模型,并对结果进行对比。[结果]在孵化0~4 d,受精与未受精种蛋蛋白质、脂肪、pH值和a~*值存在显著性差异,其中蛋白质、脂肪和a~*值与光谱波段的透射率呈负相关关系;pH值与光谱波段的透射率呈正相关关系;通过相关性分析,分别筛选出20、40、60和80个特征波段。基于全波段的建模预测集准确率在4 d达到最高,为100.00%。基于特征波段的建模预测集准确率在特征波段为60和80时达到最高,均为97.50%。[结论]光谱信息可以很好反映受精种蛋的理化指标变化,为高光谱技术检测种蛋受精提供了一定的理论基础。

应用分子光谱信息融合判别不同产地大米

因缺乏大米产地快速鉴别的确证技术,利用近红外光谱法、中红外光谱法及拉曼光谱法结合化学计量学分析方法对来自五常地区、东北地区和南方地区共计186份大米样品进行产地鉴别研究。首先比较了K近邻法(KNN)、线性判别分析(LDA)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)3种算法结合5种预处理方法,对3种单一光谱大米产地鉴别模型的识别效果。结果表明,LS-SVM算法结合SNV+2nd预处理方法的拉曼光谱模型最优,校正集和验证集准确率分别为100%和93.48%。为进一步提升鉴别模型的准确度,创新性的建立了基于近红外光谱-中红外光谱-拉曼光谱法的数据层融合、特征层融合及决策层融合大米产地鉴别模型,结果显示,3种层次的光谱信息融合模型识别正确率较单一光谱模型大大提升。数据层融合大米产地鉴别模型中,LS-SVM算法结合SNV+2nd预处理方法模型最优,校正集和验证集正确率分别为100%和95.65%,较单一光谱最优模型验证集正确率提高了2.17%。决策层融合鉴别模型中,LS-SVM算法结合SNV+1st预处理方法模型最优,校正集和验证集正确率分别为100%和97.83%,较单一光谱最优模型验证集正确率提高了4.35%。特征层融合产地鉴别模型中,LS-SVM算法结合SNV+2nd预处理方法鉴别模型最优,其校正集和验证集正确率均达到100%,较单一光谱最优模型验证集正确率提高了6.52%。结果表明,使用近红外光谱法、中红外光谱法及拉曼光谱法分析技术结合化学计量学方法鉴别大米产地是可行的,拉曼光谱法结合LS-SVM算法的大米产地鉴别模型最优。3种层次的光谱信息融合模型识别正确率较单一光谱模型大大提升,其中特征层融合方法更适用于该次融合的数据类型,可以快速准确鉴别五常大米、南方大米和东北大米产地。该研究为大米产地的快速准确鉴别提供了一种新方法。

基于不规则尺度区域光谱信息的高光谱图像亚像元定位

亚像元定位技术可以分析混合像元,并实现从丰度图像到亚像元级精细土地覆盖定位图像的转换。然而,传统的亚像元定位方法所使用的光谱信息通常在指定的矩形局部窗口中构造,并且很少使用所有波段的光谱信息,影响了亚像元定位的性能。为了解决这一问题,本文提出了一种基于不规则尺度区域光谱信息的高光谱图像亚像元定位方法(SIISA)。在三幅遥感图像上的实验结果表明,所提出的SIISA优于现有的亚像元定位方法。

融合光谱信息的机载点云建筑物提取方法

针对机载点云数据建筑物提取困难问题,提出融光谱信息的机载点云建筑物提取方法。首先,将激光雷达扫描的点云数据转换为强度影像与遥感影像配准,融合得到具有光谱信息的点云数据;然后,利用可见光差异植被指数对点云建筑物提取算法进行优化,从而获取更精确的建筑物顶部数据;最后,以飞马D2000的点云数据为例,提取建筑点云。结果表明,该方法能有效分离出建筑物。

焊接电弧光谱信息的基本理论和基本方法

电弧光谱信息是继电弧电信息后的一种新兴的信息源 ,对发展焊接过程自动控制技术有重要意义。有关它的基本理论和基本的测控方法对阐明和应用电弧光谱信息技术有重要作用。利用等离子体物理学和光谱学的现有理论 ,组织起包括 12个物理方程的方程组 ,作为电弧光谱信息的基本理论。对基本理论的 12个方程进行分析 ,得出了电弧光谱信息是电弧状态和状态变化的反映 ,它是反映电弧过程的最丰富的信息源的基本观点。从已建立的基本理论还可以得出电弧光谱信息测控的基本原理和基本方法 。

谐波分析法高光谱影像融合及其光谱信息保真度评价

提高高分辨率影像之间的空间信息融入度和光谱信息保真度是当今高光谱影像融合研究的热点问题。本文结合EO-1卫星的Hyperion高光谱影像与ALI高空间分辨率波段,针对最大限度地克制光谱信息失真与光谱形态变化等问题,提出了高光谱影像的谐波分析融合(HAF)算法和融合影像光谱信息保真度评价的导数光谱差值信息熵(DSD-IE)模型。通过计算和评价采样像元样本的导数光谱差值曲线信息熵、平均梯度和标准差等参量,同时比较主成分分析(PCA)、Gram-Schmidt(GS)和小波分析等方法的高光谱融合影像,证实了基于HAF的高光谱影像融合结果具有较高的空间信息融入度和光谱信息保真度,在空间信息和光谱信息的可靠性、准确性和实用性等方面都明显优于其他传统的高光谱影像融合方法。

基于光谱信息的柑橘树叶面积指数测试系统研制

叶面积指数可为精细农业生产提供作物生物量状态信息,通过光谱的分析,找出叶面积指数和光谱的关系,从而通过光谱反演出叶面积指数及叶干质量,可实现叶面积指数的快捷准确测量。该文以柑橘叶片为研究对象,通过扫描标定试验,得到叶片的精确总面积以及标定的LAI值。利用以FieldSpec-FR地物谱仪和计算机为主体的数据采集平台和以计算机和ViewSpecPro、SPSS等软件为核心的反演平台组成的测试系统,对柑橘叶光谱信息进行采集与分析。结果表明,LAI与光谱信息RVI的拟合方程相关系数R=0.891,显著水平Sig<0.05,应用回归方程计算的结果相对误差为0.04%;LAI与叶干质量的拟合方程相关系数R=0.885,显著水平Sig<0.05,应用回归方程计算的结果相对误差为0.30%,叶干质量与叶湿质量的拟合方程相关系数R=0.990,显著水平Sig<0.05,应用回归方程计算的结果相对误差为2.27%。该系统可为果树LAI进行实时快速自动检测提供研究基础。

焊接电弧光谱信息测控技术及其应用

焊接电弧中含有丰富的光谱信息 ,利用这些信息对焊接电弧这一复杂的物理现象进行测试 (或称诊断 )和控制 ,是提高和发展焊接技术的一种非常有效的方法 ,具有重要的理论和实际意义。文章论述了这方面研究的进展 ,阐明了电弧光谱信息的测控原理 ,介绍了电弧光谱信息在电弧诊断 ,电弧气氛监控 ,弧焊区成像 ,特别是近年来在脉冲MIG焊熔滴过渡控制等方面的应用情况。同时 ,还介绍了这一技术在等离子体现象中的一些重要应用 ,并总结出几点基本看法 。

高光谱数据的光谱信息特点及面向对象的特征参数选择——以北京顺义区为例

波段宽度为纳米级的高光谱数据 ,具有几十乃至几百个光谱通道 ,它们各有不同的特点。如何根据具体的应用目的 ,在这众多的波段中选择出最佳波段和特征参数 ,对于有效地进行高光谱数据的处理、分析及信息提取至关重要。以北京顺义区高光谱数据为例 ,首先分析了通道间的相关性 ,根据通道的相关性大小和分组块状结构特点 ,将其分为若干组 ;然后全面分析了高光谱数据的光谱信息特征 ,在综合考虑各波段的信息含量、波段间的相关性以及地物光谱的吸收特性和可分性等因素的基础上 ,提出了面向对象的分层多次选择高光谱数据最佳波段和提取特征参数的基本思路和方法 ;最后用其它地区的成像光谱数据对此方法进行了验证。

基于光谱信息的遥感图像空间域自适应滤波

遥感图像往往由于内外因素的干扰含有各种噪声 ,为提高图像质量人们对其进行滤波。常规的滤波方式完全基于图像空间域 ,在消除异常点使图像平滑的同时使边界变得不清楚从而使图像模糊 ;或者正相反 ,在边缘信息得到增强时也放大了图像噪声而使图像变得粗糙。该文的自适应滤波方法充分利用多光谱和高光谱遥感图像的光谱维信息 ,滤波时不仅要使均匀的地块得到平滑 ,而且要使地块间的边缘、局部的异常点、线仍然得到保存。

电弧光谱信息在焊接质量检测上的应用研究

通过采集TIG，MIG焊接过程的光谱辐射信息，基于等离子体辐射的基础理论，对其焊接电弧辐射进行了分析，TIG焊与MIG焊的光谱分布由于气氛中金属元素浓度的差别，辐射强度和分布都存在较大差别：MIG焊不仅金属线谱数量多，辐射强度比TIG焊大，且随熔滴过渡波动明显。针对其光谱分布和变化特点，选择了特征谱段，用于焊接质量的检测；对于TIG焊选取线谱聚集的紫外区辐射（230-300nm），对于MIG焊选取以连续辐射为主的可见光区辐射（570～590nm），建立了不同焊接方法下，焊接电弧光谱信息在焊接质量检测上的应用理论基础。还进一步通过在焊接过程中预设干扰因素，采集焊接过程在特征谱段的信号，对选择谱段的试验验证表明：基于建立的理论基础，可以有效地利用焊接电弧光谱信息，对焊接质量及焊接过程干扰因素实现判识，特征谱段的信号具有很好的信噪比。

近红外光谱信息筛选在玛咖产地鉴别中的应用

食药植物玛咖富含多种营养成分,极具药用价值。采用近红外漫反射光谱,对采自秘鲁及云南共139份玛咖样品进行产地鉴别。采用多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱,利用光谱标准偏差初步选择光谱波段(7 500~4 061cm^(-1)),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)筛选出适宜的主成分数为5。基于所筛选的光谱波段及主成分数,利用"模群迭代奇异样本诊断"方法剔除2个异常样品后,分别采用竞争自适应重加权法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、蒙特卡洛-无信息变量消除法(monte carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)、遗传算法(genetic algorithm,GA)和子窗口重排(subwindow permutation analysis,SPA)四种方法筛选光谱变量信息,利用模型集群分析(model population analysis,MPA)思想对所筛选的光谱变量信息进行评价。结果显示,RMSECV(SPA)>RMSECV(CARS)>RMSECV(MC-UVE)>RMSECV(GA),分别为2.14,2.05,2.02,1.98,光谱变量数分别为250,240,250和70。采用偏最小二乘判别分析法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)对四种方法筛选的光谱变量建立判别模型,随机选择97份样品作为建模集,其余40份样品作为验证集。通过R2,RMSEC和RMSEP分析可知,R2:GA>MC-UVE>CARS>SPA,RMSEC和RMSEP:GA<MC-UVE<CARS<SPA,且GA,MC-UVE,CARS和SPA四种方法筛选的光谱信息所建立的产地判别模型预测正确率分别为95.0%,92.5%,90.0%和85.0%。四种方法筛选的光谱信息所建立的产地判别模型均具有较好的预测性能,其中GA法所筛选的光谱信息建立的判别模型更准确。该方法的建立旨在为中药材鉴别和品质评价奠定基础。

用于作物光谱信息监测的微弱信号调理方法与电路设计

作物光谱信息监测仪是信息农业科研和精确农作技术的重要技术支撑。本文深入研究了作物光谱信息转换为电信号的原理和方法,分析并估算了测量误差,提出了误差控制的措施。在此基础上,针对作物光谱监测机理和作物光谱的基本特征,基于准确提取光谱中所负载的作物有效信息的根本性要求,设计并研制出性能良好的微弱信号调理的软硬件系统,有效的解决了作物光谱监测仪研制的关键问题和首要难题。田间测试的结果表明:所研制的微弱信号调理系统性能良好,完全能够适应田间的复杂环境,满足作物光谱信息的监测要求,具有很高的精度、线性度和稳定性。

保持光谱信息的遥感图像融合方法研究(英文)

常用的遥感图像融合方法,如IHS变换法、Brovey变换法和主成分变换法等在实施图像融合时,均会有不同程度的光谱扭曲现象。探讨能有效保持光谱信息的EECN融合法。EECN融合法采用比值变换法,同时对参与融合的全色波段进行增强边缘,融合后的图像在光谱保持性能、分类精度等方面均较优。

不同窗口的电弧光谱信息与焊丝熔滴过渡

用光谱窗口替代光谱仪是实现熔滴过渡电弧光谱信息在线控制的基础。有两种不同的熔滴过渡光谱窗口选择方法 :选取以焊丝金属谱线为主的窗口或选取以保护气体元素光谱为主的窗口 ,不同的光谱窗口所反映的信息不同。通过实际选取这两个窗口 ,获得了相应的电弧光谱信息 ,并对这些信息特征进行了分析。结果表明 ,以焊丝金属谱线为主的光谱窗口光谱信息能很好地反映熔滴过渡过程是因为焊丝金属元素在电弧中的浓度分布直接反映着熔滴过渡 ,以保护气体元素光谱为主的窗口对电弧中的熔滴过渡反应程度较差是因为保护气体元素粒子浓度只能间接地反映熔滴过渡。要检测电弧熔滴过渡应选择焊丝金属元素谱线密集的光谱波段。

基于光谱信息的玉米变量追肥控制系统优化设计与试验

基于近地光谱信息的玉米变量追肥技术是实现氮肥科学合理施用的有效途径。为提高追肥控制系统的光谱信息获取精度及控制精度,对光谱传感器布置方式及系统控制方法进行了优化设计,并进行了田间追肥试验。对行式及分布式布置方式对比试验表明:光谱传感器分布式布置方式采集NDVI优于对行式布置方式,获取NDVI均值平均提高6.4%,方差平均降低0.038。NDVI采集数据采用滑动窗口均值滤波算法进行滤波,滑动窗口边长为15,均方差为0.0079。系统响应特性试验表明,系统的平均响应时间为1.5 s,平均稳态误差绝对值为0.775 r/min,平均超调量为10.6%,系统在排肥轮工作转速范围内具有较高的控制精度。田间施肥量控制效果评价试验表明,排肥理论转速与监测转速的平均相对误差为3.35%,可以实现精准施肥的目标。

基于光谱信息与温度的转炉炼钢终点预测模型

转炉炼钢终点就是在出钢时通过控制使钢水的成分和温度达到一定要求。原子发射光谱法显示的元素特征光谱波长下的光谱信息的变化,能反应成分含量的变化趋势。文章介绍了基于温度和光谱信息的终点预测模型的系统,通过此系统获取转炉炼钢过程中的温度和Mn、Si光谱信息,利用多元回归分析的方法建立终点预测模型,并对模型进行显著性检验和精度分析。研究表明,此模型的终点命中率在80%左右,能比较准确预测转炉炼钢的终点。如果在预测模型中加入更多的元素光谱信息,将能进一步提高终点命中率。

基于自适应核独立成分分析的活性二氧化锰助剂光谱信息的提取

利用乙醚、丙酮、氯仿、甲苯四种有机溶剂提取活性二氧化锰助剂,提取液经过滤浓缩后应用FT-IR(ATR附件)测定其红外光谱。采用绝对中位差法(MAD)确定混合体系中吸光物组分数,利用核独立成分分析(KICA)提取混合光谱信号中的纯组分光谱信息,建立了自适应核独立成分分析方法(AKICA)。采用AKICA提取得到的助剂光谱信息与所实际使用的化合物一致。结果表明AKICA具有无需经过繁冗化学或物理样品前处理而直接从混合物中直接提取光谱信息的能力,为混合体系中纯组分光谱信息的直接提取提供了新思路。