光谱匹配算法应用于鸡血藤与大血藤的太赫兹光谱区分

鸡血藤和大血藤是药效、产地不同而外形极相似的两种不同的藤茎类药材,使用时极易混淆。利用太赫兹时域光谱技术获得测试样品太赫兹频谱,并结合光谱匹配算法分辨五种不同产地、不同批次的鸡血藤和大血藤。因中药化学成分的复杂性导致其不同成分的特征频谱发生相互的混叠,使得鸡血藤和大血藤的太赫兹时域数谱均没有出现明显的特征峰。重复实验测试同一样品同一位置10次,通过计算得到不同频率下光谱数据的标准差。数据在0.2~1.3THz范围内有较好的稳定性。对光谱数据进行二阶微分处理,使光谱间的微小差异得以显现。选取0.2~1.3THz以及0.2~2范围内的光谱数据进行对比研究,分别使用相关系数法、分段编码法、光谱角法和信息散度法四种光谱匹配算法对实验数据所属类别进行判定。数据分析结果:在0.2~1.3THz范围内,光谱角算法对鸡血藤与大血藤的太赫兹光谱数据有最好的分类效果,对两类中药样品总计100组数据的分类正确率达到95%。为易混中药的鉴定区分提供了一种新的技术与方法。

遥感监测墨西哥湾溢油目标识别算法

为了及时监测溢油事故相关信息,防止污染扩张,该文利用2010年4月29日、5月17日及5月24日3个时相的中分辨率MODIS数据,以2010年发生的墨西哥湾溢油事故为例进行目标提取与识别。提取算法考虑到油膜和背景海水易混分的现象,采用了辅加纹理特征量的光谱角匹配算法进行油膜提取;同时,对比了常用的最小距离和支持向量机分类方法;并基于混淆矩阵对结果进行精度验证。结果显示,改进的光谱角匹配算法可以更准确地提取海面目标,精度高达90%以上,能够较好地监测出大面积溢油,可以用于海面溢油灾害的动态监测。