混合线性分析-分光光度法同时测定微量锌、镉、汞

提出了以２－（５－溴－２－吡啶偶氮）－５－二乙氨基酚为显色剂分光光度法同时测定锌、镉、汞的新方法。由于在可见区３种络合物的吸收光谱具有相似的特征和严重重叠，本文采用混合线性分析进行光谱分辨，各组分的纯光谱则用最小二乘法从校正集中求出。讨论了显色条件，波长选择，纯光谱的确定和吸光度加合性等因素对测定的影响。方法具有简单，快速，准确等优点。已成功地用于混合试样中锌、镉、汞的同时测定，并与同条件下偏最小二乘法的计算结果进行了对比。

基于混合线性分析的苹果糖度近红外光谱检测

将主要用于纯组分定量分析的混合线性分析法的一种变形算法(HLA/XS法)移植到苹果糖度这一非纯组分含量指标的近红外光谱检测中,并与偏最小二乘法(PLS)进行比较。应用结果表明,虽然最佳的HLA/XS校正模型(18个主因子)比最佳PLS校正模型(11个主因子)复杂,但其精度却明显优于PLS模型:利用校正集的28个苹果样本建立的糖度HLA/XS校正模型,其相关系数r2和校正标准偏差SEC分别为0.92509和0.40618;该校正模型经预测集的11个样本验证,r2和预测标准偏差SEP分别达到0.87611和0.48480。HLA/XS糖度模型对苹果光谱的SEC和SEP分别比PLS法的SEC(0.41473)和SEP(0.50473)减小了2%和3.9%。结果表明,在诸如苹果糖度这一类农产品品质综合指标(非纯组分含量指标)的光谱检测中,应用混合线性分析法(HLA/XS)进行定量分析是可行的。并且其结果可与偏最小二乘法(PLS)的结果相同。

混合线性分析-分光光度法同时测定微量铁和铝

研究将混合线性分析（ｈｙｂｒｉｄ ｌｉｎｅａｒ ａｎａｌｙｓｉｓ，ＨＬＡ）用于光谱分辨同时光度测定Ｆｅ３＋和Ａｌ３＋。在碱性条件下，Ｆｅ３＋和Ａｌ３＋与水杨基荧光团生成光谱相互重叠的有色络合物，其浓度在０～３２０ ｇ／Ｌ Ｆｅ３＋和０～１６０ｇ／Ｌ Ａｌ３＋范围内与吸光度呈良好线性关系。在５５０ｎｍ～６３０ ｎｍ内取４１个波长测量７组标准混合溶液的吸光度作为校正集，用最小二乘法求得的系数矢量作为各组分的纯光谱。以ＨＬＡ法进行数据处理，在Ｆｅ３＋：Ａｌ３＋浓度为１０：１～１：８范围内测定回收率为９３．３％～１０７．５％。将本法与偏最小二乘法（ＰＬＳ）法进行了比较，本法获得了较好的准确度和精密度。

混合线性分析法的原理及应用

对一种新近发展的多元校正方法———混合线性分析法 (hybridlinearanalysis,HLA)的原理进行了深入探讨和阐述 ,用该法进行了模拟体系和复方头孢氨苄制剂的分析 ,在主因子数确定、单位谱的获得、波长选择、适用范围等方面进行了讨论。结果表明 :HLA法可给出优于偏最小二乘法 (PLS)的结果 ,方法易行 ,结果准确 。

混合线性分析法同时测定安痛定注射液中三组分含量

将一种新近发展的多元校正方法———混合线性分析法 ,用于安痛定注射液中氨基比林、安替比林、巴比妥含量的同时测定。在 2 2 0～ 2 5 0nm内取 1 6个波长测量 7组标准混合溶液的吸光度矢量作为校正集 ,以最小二乘法求得系数矢量作为各组分的纯光谱 ,用混合线性分析法进行数据处理。氨基比林、安替比林、巴比妥的标准回收率分别为 99.0 %～ 1 0 0 .3 %、99.0 %～ 1 0 0 .8%和 98.5 %～ 1 0 1 .1 %。用于安痛定注射液中氨基比林、安替比林、巴比妥三组分含量的测定 ,经t检验 ,其测定结果与标准法相比 ,两者间无显著性差异。

利用混合线性分析分光光度法同时测定微量铜、锌、镍

研究以5 Br PADAP为显色剂,用混合线性分析分光光度法同时测定铜、锌、镍。在pH8.2的硼砂 盐酸缓冲溶液中,Cu2+、Zn2+、Ni2+分别与5 Br PADAP形成稳定的配合物,其吸收光谱相互重叠。用一种新的数学模型,即混合线性分析进行光谱分辨,各组分的纯光谱则用最小二乘法求得。讨论了反应条件、测量波长的选择等因素的影响。铜、锌、镍的标准回收率分别为95.0%～102.5%、94.2%～101.3%和96.2%～104.2%。应用于铝合金中铜、锌、镍的同时测定。

用混合线性分析法建立苹果糖度近红外光谱预测模型

用混合线性分析法的一种变形算法建立了苹果糖度近红外光谱预测模型,并与偏最小二乘模型进行比较。结果表明虽然最佳的混合线性分析法模型(18个主因子)比最佳偏最小二乘模型(11个主因子)复杂,但其精度却明显优于偏最小二乘模型利用校正集的28个苹果样本建立的糖度混合线性分析法校正模型,其相关系数r2和标准偏差SEC分别为0.92509和0.40618;该校正模型经预测集的11个样本验证,相关系数r2和标准偏差SEP分别达到0.87611和0.48480。混合线性分析法建立的糖度模型对苹果光谱的校正标准偏差SEC和预测标准偏差SEP分别比PLS法的SEC(0.41473)和SEP(0.50473)减小了2%和3.9%。结果表明在诸如苹果糖度这一类农产品品质综合指标(非纯组分含量指标)的光谱检测中,应用混合线性分析法进行定量分析是完全可行的。并且其结果可与偏最小二乘法(PLS)的结果相媲美。

两种光谱混合分析模型的比较

为了分析与对比线性光谱混合分析模型(LSMA)和约束线性光谱混合分析模型(CLSMA)在光谱混合分解中的优势与劣势,我们设计了混合光谱分解实验。反演结果表明,当利用所有光谱数据进行端元百分含量反演时,LSMA的总误差比CLSMA小0.075。当利用波段选择后的数据进行端元百分含量反演时,前者的总误差比后者小0.017。这样,不论是利用所有光谱波段数据还是利用波段选择后的数据,LSMA在混合光谱分解的效果上都优于CLSMA;此外,LSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它利用所有波段数据的总误差小0.02,CLSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它用所有波段数据的总误差小0.077。这主要是因为波段选择大大减少了端元光谱间的相关性,所以,利用波段选择数据进行混合光谱分解优于不加选择的光谱混合分解。

基于光谱混合分析的城市植被覆盖度与地表温度关系的研究

分别选择NDVI和光谱混合分析植被组分(VF)作为城市植被覆盖度指示因子,研究植被覆盖度与地表温度(LST)的相关关系.选择了一定数量的样本点,通过线性拟合的方法研究了NDVI及VF与LST的相关关系.研究结果表明,VF与LST之间的相关性比NDVI与LST之间相关性更好.研究表明,在城市LST研究中VF可以作为表征植被性质的参数.

基于光谱混合分解的流域不透水面提取及其动态分析——以于桥水库为例

不透水面不仅是城市非点源污染的主要来源,还是流域生态环境变化的主要因素之一。不透水面的数量、位置、几何形状、分布格局以及透水率与不透水率的比值,均影响着流域的水文环境,因此成为研究热点。本文以天津于桥水库流域为例,综合遥感（RS）与地理信息系统（GIS）技术,从流域尺度上研究1984~2013年间不透水面覆盖度的变化。在ENVI 5.1软件支持下,利用遥感影像获取1984,1994,2004和2013年4个时相的不透水面信息。采用修正后的归一化水体指数剔除水体信息,排除水体对不透水面提取精度的影响。运用线性光谱混合分析法（Linear Spectral Mixture Analysis,LSMA）,提取流域不透水面覆盖度。结果表明：流域内不透水面覆盖度大多集中在1~5级,植被覆盖程度较高。近30年间不透水面比例逐年增加,2013年比1984年增加了2.802%,呈线性增长。中等分辨率的遥感影像适合流域尺度的不透水面提取的结果可作为流域水文及规划管理的重要基础性数据。

单/双端元线性模型分解混合像元的应用效果对比

获取2013年Landsat 8卫星武汉市区划内轨道的OLI影像;利用Google Earth目视解译采集端元ROI,使用Viper Tools进行端元光谱库的采集与优化,分别使用线性光谱混合分析法、双端元光谱混合分析法分解城市区域混合像元;以神经网络和最小距离法作为对照组进行精度评价.研究结果表明:两种方法在分类精度方面,对不同的土地利用类型各有优势性偏向;双端元光谱混合分析法在目视解译的角度使土地利用类型分类更为细致;在线性模型下适量增加端元光谱库数量,可以使混合像元解混精度和模型合理程度均得到有效提高,同时分解的细致程度也大大提升.

纯分析信号算法及其改进

纯分析信号(NAS)是一种即可用来评价矩阵数据的定量分析结果,又可以直接用来对矩阵数据进行定量分析的化学计量学方法.基于纯分析信号的思想建立起来的混合线性分析(HLA)和扩展混合线性分析(HLAE)可适用于不同的情况.HLA方法在建模时需要同时得到待测物质准确的浓度和纯谱信息.我们发展的HLAE是对HLA的扩展,不需用到体系组份的纯谱信息,利用已知物质的浓度信息构造投影矩阵用来提取体系背景信息,然后又用浓度信息和背景信息构造该物质的校正矢量.HLAE对模拟体系和实际体系的分析都取得了比HLA、PLS更好的结果.

滇池流域不透水表面扩张监测与时空过程分析

人类活动是影响和改变自然和人文环境最主要的因素,而不透水表面是反映人类活动频度与强度重要指标。近30年来,随着城镇化的不断推进,不透水表面快速扩张,同时伴随着一系列流域水环境问题产生。掌握不透水表面变化的时空过程是改善流域水环境、控制水污染的基础。为此,以滇池流域近25年来的TM影像与OLI影像为数据基础,将改进的NDBI算法及线性光谱混合分析法相结合,得到了滇池流域近25年来不透水表面的空间范围、空间分布、不透水表面指数、不透水表面覆盖度等指标。实验结果表明,本文采用的算法效果较好,0.2 m空间分辨率的航拍影像精度检验结果表明,提取精度达到85.27%;滇池流域不透水表面覆盖率达19.44%,部分子流域不透水表面覆盖率超过40%,其对流域生态系统功能和结构有直接的影响。

基于线性光谱混合分析的城市不透水层分布估算

利用遥感图像进行城市不透水层分布的估算,在监测城市环境和规划城市发展等方面有着非常重要的作用.采用全约束的线性光谱混合模型,用3种方法(像元纯度指数、归一化的像元纯度指数和结合地表温度辅助分析的归一化像元纯度指数)分别从Landsat 7 TM/ETM+影像中分解得到上海市中心城区的不透水层分布,并比较了2002～2008年的上海市中心城区不透水层分布的变迁.结果表明,利用这3种方法分解得到不透水层的精度依次递增;总体来说,上海市不透水层分布比率较高.从2002～2008年不透水层分布变化来看,上海市的城市化有显著向外环线外区域扩张的趋势.

基于线性光谱混合分析的武汉市地表组分研究

随着城市的飞速发展,快速监测与分析城市地表组分已然成为当前重要的研究课题。卫星遥感数据是进行快速监测与信息提取的重要数据来源,同时与光谱混合分析技术相结合为研究城市地表组分提供直观有效的技术手段。以武汉市区为研究区域,利用线性光谱混合分析,根据武汉的实际地表特征,分别使用去除水体的传统三端元模型和包含水体的四端元模型对研究区的遥感影像进行混合像元分解,以期通过对比找出最适合于武汉地表组分的端元组合。最后,对分析结果进行精度评价及分析,结果表明:在武汉这种水域面积比重高的城市,采用水体、植被、低反射率地物与高反射率地物4种端元的线性光谱混合分析模型比传统三端元模型可得到较好的分解结果。

影响课堂教学质量评价因素的混合线性模型分析

目的:运用数据挖掘技术对学生评教信息进行分析,探讨影响教学质量的关键因素,为正确评估教学行为、分析教学状态,制定正确的教学管理政策提供依据。方法:采集2016年6月406位教师的学生评教数据,运用混合线性模型,探求影响评教结果的关键因素。结果:不同部门教师的评教成绩存在聚集性;年龄结构是教师评教成绩在"所属部门"中存在聚集性的主要因素。结论:年轻教师的教学质量总体较好,但年轻教师之间的教学质量存在显著差异。应进一步强化年轻教师对教学基本技能的掌握,提高年轻教师的教学组织能力,提高教学质量。

基于改进MILP算法的甘油发酵产1,3-丙二醇最优可行代谢路径分析

针对混合整数线性规划(MILP)算法求解所有最优可行解时变量搜索范围过大的问题,提出了用通量可变性分析(FVA)改进MILP算法;并以克雷伯氏杆菌发酵甘油产1,3-丙二醇(1,3-PD)为研究对象,以1,3-PD产率最大为优化目标,利用改进MILP算法得到不同氧气消耗下所有最优代谢路径;进一步通过ATP消耗总量分析,确定ATP消耗最小的最优代谢路径。

正交投影回归法和HLAE用于解析灰色体系

提出一种基于正交投影的用于判断未知干扰组分的新方法——正交投影回归法 ( OrthogonalProjection-based Rregression,OPR) ,可指示出复杂体系中未知干扰组分存在与否及存在区间 ;在此基础上 ,应用最近提出的扩展的 HLA算法 ( HLAE) ,对一维生素混合体系进行了分析 ,并与 HLA和 PLS的结果进行了比较 .结果表明 ,OPR是 HLAE得以成功应用的前提 ;不需待测组分的精确光谱 ,HLAE可得到优于 PLS和至少相当于 HLA的结果 ,在纯光谱不够精确的情况下 ,完全可以用 HLAE代替 HLA.

城市不透水表面遥感估算研究

作为城市化水平的关键指示因子,不透水表面已经被广泛应用在城市生态环境评估中。利用TM影像,采用附有限制条件的线性光谱混合模型对北京城区的不透水表面分布进行空间分析。通过高反照率、低反照率、植被及土壤4类光谱端元的线性组合表征城市土地覆盖类型,综合剔除噪声影响后的高、低反照率分量,估算北京城区不透水表面分布。研究结果表明:利用附有限制条件的线性光谱分解得到的RMS平均值为0.003 428。其不透水表面分布结果与同期spot-5对比验证,R2为0.932,均方根误差为0.086,结果令人满意。

高光谱与多光谱遥感影像反演地表不透水面的对比--以Hyperion和 TM／ETM＋为例

不透水面遥感信息的反演是近十年来遥感领域的一个热门课题,但是利用高光谱影像反演不透水面信息的研究较少,高光谱和多光谱影像反演不透水面的对比研究也少有报道。重点研究了高光谱EO-1Hyperion和多光谱Landsat TM/ETM+数据在反演不透水面信息方面的特点,首先在福州、广州和杭州选取了三个实验区,利用线性光谱混合分析模型反演Hyperion和TM/ETM+影像的不透水面信息。对于多达242个波段的Hyperion影像,进一步利用判别分析从中选取了11个特征波段构成新的Hyperion'影像,以考察是否可用缩减波段的方法来取得较好的反演效果。结果表明,Hyperion高光谱影像反演不透水面的能力优于多光谱影像TM/ETM+,而利用特征波段构成的Hyperion'的反演精度最高,这主要得益于Hyperion具有更高的光谱分辨率和辐射分辨率,使其可以更有效地区别不同地物在光谱特征和辐射特征上的微细变化,从而可以更好地区分不同地物。而由特征波段构成的Hyperion'影像由于大幅减少了高光谱影像波段的冗余度,所以获得了更高的反演精度。