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基于高光谱特征指数的土壤有机质含量建模 被引量:32
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作者 赵明松 谢毅 +2 位作者 陆龙妹 李德成 王世航 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期42-54,共13页
以江苏中部的水稻土和潮土为研究对象,采集178个表层土壤(0~20 cm)样品,并测定了土壤有机质含量(Soil Organic Matter,SOM)。运用ASD FieldSpec 3光谱仪测量了土壤的高光谱曲线,首先对原始光谱进行倒数对数和去包络线变换,分析了不同SO... 以江苏中部的水稻土和潮土为研究对象,采集178个表层土壤(0~20 cm)样品,并测定了土壤有机质含量(Soil Organic Matter,SOM)。运用ASD FieldSpec 3光谱仪测量了土壤的高光谱曲线,首先对原始光谱进行倒数对数和去包络线变换,分析了不同SOM含量梯度和土壤类型的高光谱特征。其次,基于原始光谱、倒数对数变换和去包络线变换等三种光谱数据,分别计算弓曲差、差值指数、比值指数和归一化指数等光谱特征指数,并分析其与SOM含量的相关性。最后,筛选光谱特征指数建立SOM的回归预测模型,并比较模型精度。结果表明:(1)SOM含量与原始光谱呈极显著负相关,与倒数对数光谱呈极显著正相关,且在400~900 nm波段相关性最强,相关系数绝对值在0.6以上。去除包络线处理后,土壤光谱曲线特征差异明显,在420 nm、480 nm、660 nm和900 nm附近出现了明显吸收谷。(2)原始光谱、倒数对数变换和去包络线变换光谱在600 nm处的弓曲差与SOM含量极显著相关(P<0.01),相关系数分别为–0.66,0.61和–0.33。(3)利用3种光谱数据的差值指数、比值指数和归一化指数分别结合弓曲差,建立的SOM预测模型效果较好,建模的R2和RMSE分别介于0.56~0.64和4.98~5.50 g·kg^(–1),验证的R2和RMSE介于0.67~0.73和3.21~3.51 g·kg^(-1)。为快速有效测定苏中平原SOM含量提供技术支持。 展开更多
关键词 光谱特征指数 弓曲差 光谱变换 土壤有机质
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猪肉新鲜度光谱特征指数构建及敏感性分析 被引量:6
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作者 黄长平 朱欣然 +3 位作者 张辰璐 乔娜 胡顺石 张立福 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期552-558,共7页
猪肉是我国居民最主要的消费畜肉产品,其在储藏、运输、加工等环节易受酶、微生物等作用腐败变质,导致新鲜度下降。冷鲜猪肉的新鲜度关系着消费者的食肉口感与安全,是消费者购买猪肉最为关心的指标之一。及时、快速、准确检测冷鲜猪肉... 猪肉是我国居民最主要的消费畜肉产品,其在储藏、运输、加工等环节易受酶、微生物等作用腐败变质,导致新鲜度下降。冷鲜猪肉的新鲜度关系着消费者的食肉口感与安全,是消费者购买猪肉最为关心的指标之一。及时、快速、准确检测冷鲜猪肉的新鲜程度是确保消费者"舌尖上的安全"的重要举措。相比于传统的理化检验方法,可见-近红外光谱分析技术具有快速、高效、无损、非接触等独特优势,适合于食品安全的快速检测,光谱快检技术已成为冷鲜猪肉品质无损检测的研究热点。然而目前研究大都基于统计方法进行光谱建模,模型缺乏物理意义,适用性差,阻碍了该技术的应用推广。通过分析不同新鲜程度猪肉的可见-近红外光谱特征,利用反映猪肉新鲜度的肌红蛋白在760nm处稳定的吸收特性,构建了猪肉新鲜度光谱特征指数(FI);通过模拟不同光谱分辨率与信噪比水平,进一步探索了FI指数对光谱检测设备性能的敏感性。研究表明,FI指数构建简单,物理意义明确,能够较好指示猪肉的新鲜程度;且该指数对光谱仪的性能要求并不严苛:只要在760nm及附近波段,光谱分辨率优于10nm,信噪比不低于45,即可较好反映猪肉新鲜水平。研究结果可为低成本、手持式简易的猪肉新鲜度光谱检测设备的设计与研发提供科学依据,有望在食品安全快速检测领域得到推广应用。 展开更多
关键词 光谱分析技术 光谱特征指数 无损检测 猪肉新鲜度 肌红蛋白
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基于最优光谱指数构建比叶质量反演模型
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作者 付智华 李爱国 《测绘标准化》 2024年第3期85-89,共5页
比叶质量(LMA)是植物叶片最基础的功能性状,与植物的许多生理反应密切相关,植物叶片干物质含量快速、准确估测对监管作物长势及健康状况具有重要意义。本文选取lopex93数据库中330条样本数据,构建典型光谱指数差值指数(DI)、比值指数(RI... 比叶质量(LMA)是植物叶片最基础的功能性状,与植物的许多生理反应密切相关,植物叶片干物质含量快速、准确估测对监管作物长势及健康状况具有重要意义。本文选取lopex93数据库中330条样本数据,构建典型光谱指数差值指数(DI)、比值指数(RI)、归一化植被指数(NDVI)、修正归一化指数(mNDI)、修正简单比值指数(mSR)这5种典型的光谱特征指数,采用相关矩阵法,提取不同LMA下敏感性高的波段特征组合。再采用线性回归构建反演模型,采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)对模型进行评价。结果表明,由RI(1 870,2 280)、NDVI(1 870,2 274)、mSR(1 874,2 281)三个特征光谱指数构成的变量输入组合最优,单变量相关性均大于0.8,模型R2达到0.784,RMSE最小,为0.001 2。这表明模型精度较高,可为大面积监测叶片的比叶质量提供参考。 展开更多
关键词 光谱遥感 比叶质量 估算模型 光谱特征指数
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水稻叶片高光谱数据降维与叶绿素含量反演方法研究 被引量:15
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作者 曹英丽 邹焕成 +2 位作者 郑伟 江凯伦 于丰华 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期101-107,共7页
高光谱遥感技术为水稻叶片叶绿素含量的高通量、无损、准确监测提供了有效途径,然而高光谱数据的降维或特征光谱参数的选择是叶绿素含量有效反演的关键环节。利用2017年辽宁省盘锦市大洼水稻氮高效品种筛选试验基地的水稻叶片叶绿素含... 高光谱遥感技术为水稻叶片叶绿素含量的高通量、无损、准确监测提供了有效途径,然而高光谱数据的降维或特征光谱参数的选择是叶绿素含量有效反演的关键环节。利用2017年辽宁省盘锦市大洼水稻氮高效品种筛选试验基地的水稻叶片叶绿素含量与叶片高光谱数据,探讨了高光谱数据的降维方法与叶绿素含量的反演建模。首先应用最优子集选择算法(best subset selection)对工程常用的水稻叶绿素反演特征光谱指数进行优选,筛选出最优组合,作为叶绿素多元回归模型的输入特征;同时应用没有在光谱领域得到有效应用的基函数展开算法,利用Gram-Schmidt正交变换寻找叶片高光谱数据的基函数空间,再将高光谱数据投影到基函数空间从而实现降维,最后利用降维后的数据进行多元回归建模,反演叶绿素。结果表明:最优子集选择算法优选出的mNDVI(445,705,750)、NDVI(705,750)、PSRI(500,680,750)、RD(505,705)、RI1dB(720,735)、MCARI(550,670,700)、PPR(450,550)共7个特征指数组合,回归模型反演精度最高,决定性系数R2为0.844,均方根误差RMSE为0.926;基于基函数展开算法对400~1000nm波段范围601维高光谱数据降至13维,叶绿素反演回归模型的决定性系数R2达到0.861,均方根误差RMSE为0.906。说明基于基函数展开的高光谱降维与叶绿素含量估测方法效果较好,可为水稻叶绿素含量估测与长势诊断提供技术支持。 展开更多
关键词 叶绿素 光谱降维 基函数展开 最优子集选择 特征光谱指数 水稻叶片
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土壤的石油污染信息高光谱遥感监测方法
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作者 崔颖 杨可明 +2 位作者 郭添玉 陆天宇 石皓中 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第3期92-98,共7页
传统的点采样等石油开采区土壤石油污染监测方法时效性差、成本高。高光谱遥感因具有丰富的空-谱信息和较强的地物认知能力,可实现快速、大范围精确探测而成为现今土壤的石油污染监测研究热点。基于高光谱影像的光谱维特性,提出了一种... 传统的点采样等石油开采区土壤石油污染监测方法时效性差、成本高。高光谱遥感因具有丰富的空-谱信息和较强的地物认知能力,可实现快速、大范围精确探测而成为现今土壤的石油污染监测研究热点。基于高光谱影像的光谱维特性,提出了一种多维加速鲁棒特征(multi-dimensional speeded-up robust features,MD-SURF)的高光谱影像端元提取模型;并以胜利油田孤东采油区为研究对象,提取了研究区Hyperion高光谱卫星影像的土壤端元。通过对所提取土壤端元的光谱信息分析,认为波长963 nm和1 427 nm为土壤石油污染的特征波段,由此建立了研究区土壤端元反射高度Hγ和吸收深度Dλ的石油污染光谱指数;并设置了4种方式的石油污染光谱指数值计算方法及其污染信息提取的指数取值范围。最后根据满足取值范围时光谱指数计算方式的不同个数,确定土壤端元的石油污染程度,认为满足的个数越多则土壤端元污染越严重,从而可较好监测研究区土壤的石油污染异常区域。 展开更多
关键词 光谱影像 土壤 石油污染 端元提取 光谱特征指数 遥感监测
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河套灌区土壤水溶性盐基离子高光谱综合反演模型 被引量:26
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作者 孙亚楠 李仙岳 +2 位作者 史海滨 崔佳琪 王维刚 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期344-355,共12页
为了提高野外高光谱反演土壤水溶性盐基离子的精度,以河套灌区永济灌域盐渍化土壤为研究对象,构建了基于光谱变换、特征波段、特征光谱指数筛选以及支持向量机(SVM)的机器学习相结合的高光谱综合反演模型。结果表明,经预处理的原始光谱... 为了提高野外高光谱反演土壤水溶性盐基离子的精度,以河套灌区永济灌域盐渍化土壤为研究对象,构建了基于光谱变换、特征波段、特征光谱指数筛选以及支持向量机(SVM)的机器学习相结合的高光谱综合反演模型。结果表明,经预处理的原始光谱反射率与土壤离子相关性总体较低,最大相关系数仅为0.18,原始光谱反射率与土壤离子的相关系数由大到小依次为Ca^(2+)、SO_4^(2-)、Mg^(2+)、全盐量、Na^++K^+、Cl^-。全盐量、Na^++K^+、Cl^-、SO_4^(2-)、Ca^(2+)、Mg^(2+)的光谱最优变换形式分别为(1/R)″、(1/R)″、(lnR)'、(lnR)″、R'、(lnR)″,敏感波段(P<0.01)数分别为41、7、9、65、76、28个,利用逐步回归法在敏感波段中筛选出特征波段,基于特征波段建立的回归模型中各离子的决定系数R^2平均值为0.35,均方根误差RMSE平均值为0.87 g/kg,其中SO_4^(2-)拟合精度最高,R^2为0.52,Ca^(2+)拟合精度最低,R^2仅为0.20。将特征波段代入光谱指数中,结合逐步回归法确定了Mg^(2+)特征光谱指数为3个,全盐量特征光谱指数为2个,Na^++K^+、SO_4^(2-)、Ca^(2+)特征光谱指数分别为1个,与仅考虑特征波段的回归模型相比,特征波段+特征光谱指数结合后各离子回归模型的R^2平均提高了58.67%,RMSE降低了24.60%,其中SO_4^(2-)拟合精度最高,R^2为0.74,RMSE为0.47 g/kg。考虑了特征波段+特征光谱指数的SVM模型相比仅考虑特征波段的SVM模型,其预测能力有了明显提高,各离子相对分析误差(RPD)平均提高了110.27%,训练集R^2平均提高了37.54%,RMSE平均降低了40.12%,验证集R^2平均提高了56.04%,RMSE平均降低了39.39%。SO_4^(2-)的RPD达到3.000,模拟效果最优,具备很好的预测能力;全盐量模型具有很好的定量预测能力,Mg^(2+)模型可用于评估或相关性方面的预测,Na^++K^+、Ca^(2+)的模型具有区别高低值的能力。 展开更多
关键词 水溶性盐基离子 光谱变换 特征波段 特征光谱指数 支持向量机 综合反演模型
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受渍冬小麦不同叶位叶片的SPAD高光谱估算 被引量:2
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作者 高小梅 李燕丽 +4 位作者 熊勤学 徐乐 李继福 李新竹 王晓军 《生态学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期733-740,共8页
实时、准确获取叶绿素含量信息对及时了解农作物受害程度、指导农业生产和估测产量等具有重要意义。为探索受渍冬小麦各层叶片叶绿素相对含量(SPAD)的最优估测模型,本研究设置排灌可控的冬小麦渍害胁迫梯度微区试验,分析了15个常用高光... 实时、准确获取叶绿素含量信息对及时了解农作物受害程度、指导农业生产和估测产量等具有重要意义。为探索受渍冬小麦各层叶片叶绿素相对含量(SPAD)的最优估测模型,本研究设置排灌可控的冬小麦渍害胁迫梯度微区试验,分析了15个常用高光谱特征指数与SPAD的相关关系,并对基于多元线性回归、支持向量机、BP神经网络、决策树和随机森林模型的受渍冬小麦各层叶片SPAD的估算结果进行了对比分析。结果表明:短期渍水(≤3 d)对冬小麦分层叶片的SPAD值影响不明显,当渍水时间大于9 d时,SPAD值随着渍水时间的增加降低较为明显,在生长后期为0;15个高光谱特征指数与SPAD均达到极显著相关水平(P<0.05),其中Ctr2、Dy、NDVI和SIPI 4个指数与SPAD的相关性最好,其相关系数的绝对值分别达到0.880、0.868、0.868和0.833;与基于L1、L2和L3层叶片SPAD相比,基于平均SPAD的高光谱估算结果最好,其R2达到0.719;与其他4个估算模型相比,随机森林模型可较好地估算各层叶片的SPAD值,其R2、RMSE、RE分别为0.824,4.359和2.96%。可见,利用高光谱信息进行受渍冬小麦SPAD估算时可采用平均SPAD值,且基于随机森林模型的估算结果较好。 展开更多
关键词 光谱特征指数 SPAD 冬小麦 渍害 随机森林模型
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Feature spectrum extraction of human fingernails based on LCTF multispectral imaging
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作者 ZHAO Dong-e ZHAO Bao-guo +2 位作者 WU Rui CHEN Yuan-yuan FAN Xiao-yi 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2019年第2期199-204,共6页
A multispectral imaging system consisting of liquid crystal tunable filter(LCTF)and charge coupled device(CCD)camera was used to collect the images of fingernail samples at intervals of 10 nm during the spectral range... A multispectral imaging system consisting of liquid crystal tunable filter(LCTF)and charge coupled device(CCD)camera was used to collect the images of fingernail samples at intervals of 10 nm during the spectral range of 450-1 000 nm,and a multispectral image of human fingernails containing 56 bands was obtained.The accurate reflectivity information of fingernails was obtained through referring whiteboard comparative measurement method.Principal component analysis(PCA)and band index method were used to reduce the dimension of the sample images respectively and two feature spaces were obtained.Spectral angle mapping(SAM)was used to classify human fingernails in these two feature spaces.The classification accuracy were above 92.5%and 82.9%respectively.Therefore,the feature space obtained by the PCA can be used as the characteristic spectrum of human fingernails,which provides a reliable basis for the analysis of multispectral spectrum of fingernails and human health assessment in the future. 展开更多
关键词 multispectral imaging feature spectrum band index principal component analysis(PCA) human fingernails
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