一种针对作物生育期光谱迁移的修正植被指数

针对基于固定特征波长的植被指数不能适用于多个生育期叶绿素含量的诊断这一问题,研究优化提出一种基于双波长计算光谱覆盖面积的叶绿素诊断植被指数,用于稳健地诊断多生育期的营养。以拔节期、孕穗期和扬花期的冬小麦为研究对象,采集其325～1 075 nm范围的冠层反射光谱,测定采样样本的叶绿素含量。采用小波去噪和多元散射校正算法对光谱数据进行预处理。通过相关性分析,确定生育期特征波长的迁移范围,进而提出了基于光谱覆盖面积的冬小麦叶绿素含量光谱诊断参数(modified normalized area over reflectance curve, MNAOC）。以信噪比（SNR）和平滑度指标（S）进行综合评价,小波去噪函数的最佳参数为(“sqtwolog”,“mln”,“3”,“db5”)。相关性分析结果表明,生育期特征波段的迁移范围为（700 nm,723 nm）。在分析MNAOC指数对叶绿素含量诊断分辨率的基础上,以0.5 mg·L-1的分辨率建立一元线性回归模型的结果为：拔节期R2_c=0.840 1,R2_v=0.823 7;孕穗期R2_c=0.865 5,R2_v=0.817 4;扬花期R2_c=0.833 8,R2_v=0.807 6。与ratio vegetation index（RVI）等5种双波长植被指数对比表明,由于700和723 nm计算的光谱面积包含了由于生育期导致的光谱动态迁移特征,使得MNAOC指数在模型精度上和多个生育期的普适性上,都优于其他双波长代数运算植被指数,为大田环境冬小麦生育期叶绿素含量诊断提供支持。     

光谱重构油菜叶绿素含量快速检测方法及设备研制

为了实现油菜叶片中叶绿素含量的快速无损检测,开发了手持式多光谱成像系统用于采集油菜叶片在460,520,660,740,840和940 nm 六个波段的光谱图像。将一台能够采集可见光/近红外（380～1 023 nm）512个波段光谱图像但是价格高昂且体积大的室内高光谱成像系统作为参考仪器,将手持式多光谱成像系统作为目标仪器后,采用伪逆法（pseudo-inverse method）求得高光谱成像系统和多光谱成像系统两台仪器之间的转换矩阵F,从而实现6个波段的多光谱图像向512个波段的高光谱图像的重构,提高了手持式设备的光谱分辨率。运用偏最小二乘回归算法（PLSR）建立了重构的光谱与油菜叶片的叶绿素含量之间的关系模型。结果表明,重构的可见光范围内的光谱反射率与叶绿素浓度之间具有很强的相关性,PLSR回归模型建模集的决定系数R2_c为0.82,建模集均方根误差RMESC为1.98,预测集的决定系数R2_p为0.78,预测集均方根误差RMESP为1.50,RPD为2.14。虽然应用本文开发的手持式成像系统结合PLSR模型实现油菜叶绿素含量快速无损预测的精度低于基于室内高光谱成像系统获得的高光谱图像建立的PLSR模型（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.90,1.41,0.82,1.36和2.37）,但是明显优于基于原始多光谱成像系统4个波段（460,520,660和740 nm）反射率建立的PLSR模型得到的结果（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.78,2.06,0.72,1.85和1.88）。表明光谱重构技术可提高多光谱成像预测油菜叶绿素含量的精度,并且与室内高光谱成像系统相比,开发的手持式设备具有体积小、成本低廉和操作简便等优点,可为田间油菜叶片的生理状态和养分检测及可视化表达提供技术支持。     

基于模型集群的马铃薯叶绿素检测光谱变量筛选讨论

为了探究马铃薯作物叶绿素吸收特征,充分解析光谱特征波长变量,建立高精度叶绿素含量检测模型。在马铃薯发棵期(M1)、块茎形成期(M2)、块茎膨大期(M3)和淀粉积累期(M4)4个关键生长期,利用ASD便携式光谱仪采集80个样本区的314组作物冠层反射率数据,并同步采集叶片测定叶绿素含量。在光谱数据预处理之后,分析了马铃薯不同生长期的光谱反射率变化特征。利用基于模型集群思想的蒙特卡洛无信息变量消除(MC-UVE)、随机蛙跳(RF)、竞争自适应重加权采样(CARS)三种算法筛选叶绿素特征波长,建立叶绿素含量检测PLS模型。对4个生长期的314个样本,采用SPXY算法分别按照3∶1的比例划分,得到建模集240个样本、验证集74个样本。利用MC-UVE, RF, CARS三种算法筛选叶绿素特征波长,讨论迭代次数(N)和特征变量个数(LV)对MC-UVE和RF算法、迭代次数(N)对CARS算法筛选特征波长结果的影响,对迭代次数设置6个梯度,分别为N=50, 100, 500, 1 000, 5 000和10 000;对特征变量数设置4个梯度,分别为LV=15, 20, 25和30。以PLSR模型的验证集结果为评价指标,分析迭代次数(N)和特征变量数(LV)的最优参数组合。最后基于MC-UVE, RF和CARS算法筛选得到的最佳特征波长建立叶绿素检测PLSR模型,分别记为MC-UVE-PLSR, RF-PLSR, CARS-PLSR。结果表明, CARS, RF和MC-UVE三种算法的迭代次数(N)、特征变量数(LV)参数最佳组合分别为:(1)MC-UVE:迭代次数N=50特征变量数LV=30;(2)RF:迭代次数N=500、特征变量数LV=30;(3)CARS:迭代次数N=100。对比在最佳特征波长建立的MC-UVE-PLSR, RF-PLSR, CARS-PLSR叶绿素含量检测,发现RF-PLSRRR模型的性能最优,R■为0.786, RMSEV为3.415 mg·L~(-1); MC-UVE-PLS模型性能次之,R■为0.696, RMSEV为4.072 mg·L~(-1); CARS-PLS模型的性能最差,R■为0.689, RMSEV为4.183 mg·L~(-1)。以上结果说明:在筛选马铃薯叶绿素特征波长方面RF算法优于MC-UVE和CARS,得到的特征波长能够较全面地反映与马铃薯叶绿素相关的物质信息。     

基于CARS-CNN的高光谱柑橘叶片含水率可视化研究

柑橘叶片水分亏缺是影响柑橘生长发育的重要因素之一,为研究水分胁迫对柑橘含水率的影响,利用高光谱快速无损检测柑橘叶片含水率,并应用伪彩色处理实现含水率可视化。收集100片柑橘叶片,使用烘干法得到鲜叶和烘干叶片一共500个不同梯度含水率的数据样本,将样本按7∶3的比例划分为训练集(350个样本)和测试集(150个样本),使用决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)来评估模型预测的好坏。采用卷积神经网络(CNN)对高光谱数据进行预测,CNN模型使用一维卷积核,一共三层卷积池化层,使用RELU激活函数激活,输出层采用linear激活函数回归预测,使用nadam算法对模型进行优化更新,迭代次数为1 000次;将原始光谱数据和SG,MSC和SNV三种预处理后的光谱数据,与全波段、CARS筛选的特征波段、PCA提取的特征波段组合,导入CNN模型,确定最佳模型为原始光谱数据的CARS-CNN,训练集的R²_c和RMSEC分别为0.967 9和0.016 3,测试集的R²_v和RMSEV分别为0.9...     

干贝水分含量可视化检测方法的研究

水分含量影响干贝的口感、质地等品质特征,而且与其贮存期密切相关。应用高光谱成像与检测技术结合化学计量学方法,实现干贝水分含量的快速检测。实验采用高光谱成像系统采集380～1 030 nm波段范围内的高光谱图像,采集得到6个不同干燥时期共90个干贝样本高光谱图像。提取所有样本感兴趣区域的平均光谱数据,采用连续投影算法(SPA)和权重回归系数法(B_w)分别提取了7个和4个特征波长。基于所提取的特征波长和全波长分别建立光谱数据与水分含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型,三种模型分别是SPA-PLSR,B_w-PLSR和PLSR。建模集和预测集相关系数都高于0.95,预测均方根误差都低于10%,三种模型均获得了较好的预测效果,都能很好地预测干贝的水分含量。在所有模型中,SPA-PLSR模型具有较少的波长变量和较高的预测能力(97.28%),因此本文基于SPA-PLSR模型,采用伪彩色图像编程技术实现了干贝图像上每个像素点的水分含量的可视化预测。结果表明,高光谱成像技术结合特征波长提取算法可用于干贝水分含量分布的可视化检测。     

基于高光谱成像技术的三文鱼肉水分含量的可视化研究

提出了一种利用高光谱成像技术检测三文鱼水分含量并实现其可视化的新方法。采集不同水分含量的共100个鱼肉样本的高光谱图像,并提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。75个样本用于建模集,采用连续投影算法对原始光谱提取特征波长,利用提取的特征波长替代原始光谱,采用PLS建立预测模型,对25个预测集样本的水分含量进行预测,预测决定系数(R2)为0.904,预测均方根误差(RMSEP)为1.169%,获得了满意的预测精度。最后,用所建模型对预测集图像上每个像素点的水分含量进行预测,利用Matlab语言编程,三文鱼肉表面不同部位的水分分布采用不同颜色表示,进而实现三文鱼肉水分含量的可视化。结果表明,高光谱成像技术与化学计量学结合可以准确预测鱼肉的水分含量,与图像处理方法结合可以实现预测时间的可视化,能形象、直观地展示出鱼肉的水分含量分布情况,为实现水产品加工的自动化奠定了基础。     

基于作物谱图特征的植株分割与叶绿素分布检测

为了快速感知并分析田间作物生长状况,采用先进的半导体镀膜工艺光谱成像传感器,研究了玉米植株冠层叶绿素含量分布式检测方法。试验采用IMEC 5×5成像传感器,拍摄47株苗期玉米植株冠层,获取673～951 nm范围内的25个波长的光谱图像。实验中,利用SPAD-520叶绿素仪非破坏性地测量叶绿素含量,每株玉米冠层叶片设置2～3个采样点,每点测量3次取平均,共计242个样本数据。对光谱图像数据,经4灰度级标准板提取并校准反射率。为了实现玉米植株与花盆、土壤背景的有效分离,在分析不同对象光谱反射率与图像像素特征的基础上,提出了一种基于谱图特征组合的植株分割方法,即基于植被指数的图像初步分割与区域标记计算的冠层精细分割的植株提取算法。首先,计算各像素点归一化植被指数(NDVI),并开展基于NDVI的植株冠层分割方法分割结果优于基于最大类间方差法的全局阈值自适应分割算法。其次,采用边缘保持中值滤波算法剔除初步分割后图像中存在的噪声点后,基于区域标记算法进行精细分割,获得掩膜并最终得到仅保留玉米植株冠层的光谱图像。分别采用相关分析法(CA)和随机蛙跳(RF)算法选取反射光谱特征波长,并构建750～951 nm近红外(NIR)和673～750 nm红色(R)选中波长集合,遍历NIR和R集合组合计算比值植被指数(RVI),差值植被指数(DVI),归一化植被指数(NDVI)和SPAD转换指数(T_(SPAD))。然后,再次采用CA和RF算法筛选植被指数,利用SPXY算法将样本按照7∶3比例划分为建模集和验证集,并建立了叶绿素含量指标检测CA+RF-PLSR模型。结果表明,其建模集R■为0.573 9, RMSEC为3.84%,验证集R■为0.420 2, RMSEC为2.3%。利用建模结果对多光谱图像进行处理,绘制玉米叶片SPAD值伪彩色分布图,实现叶绿素含量分布可视化。研究表明采用镀膜型光谱成像数据,分析对象光谱与图像特征,探讨玉米冠层叶绿素含量分布检测的可行性,可为直观监测作物生长动态提供支持。     

基于特征波段的高光谱技术检测水体中毒死蜱浓度的实验研究

为了探究反射光谱检测水体中毒死蜱农药的可行性,使用由ASD公司的FieldSpecPro地物波谱仪构成的高光谱采集系统在室内、室外环境获取两种不同浓度区间的毒死蜱样品的光谱数据。基于偏最小二乘(PLS)和主成分分析(PCA)算法分别对毒死蜱样品光谱数据建立全波段定量模型,结果两种模型的预测能力均较高。通过相关性分析(CA)计算相关系数来选择毒死蜱样品光谱的特征波长,其中浓度区间为5~75 mg·L-1的室内、室外实验光谱的特征波长为388,1 080,1 276 nm和356,1 322,1 693 nm,浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验样品光谱的特征波长为367,1 070,1 276,1 708 nm和383,1 081,1 250,1 663 nm。结合PLS算法建立样品特征波长光谱数据的定量模型,结果与全波段模型相比,浓度区间为5~75 mg·L-1的室内外实验光谱PLS特征波长模型的校正集决定系数R2_C分别提高至0.987 5和0.999 2,预测集决定系数R2_P分别提高至0.989 4和0.994 4,校正集均方根误差RMSEC分别降低为2.841和0.714,预测集均方根误差RMSEP分别降低为1.715和1.244;浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验光谱特征波长PLS模型的校正集决定系数R2_C分别提高至0.998 3和0.998 8,预测集决定系数R2_P分别提高至0.998 4和0.999 0,校正集均方根误差RMSEC分别降低为1.383和1.186,预测集均方根误差RMSEP分别降低为1.510和1.229,验证集标准差与预测均方根误差的比值(RPD)有所增加,尤其是针对浓度区间为0.1~100 mg·L-1的实验,RPD值显著增加至21.7,说明基于特征波长建立的毒死蜱样品定量模型具有较高精度的预测能力,但是通过不同浓度区间范围的对比实验发现,ASD地物光谱仪对低浓度的毒死蜱溶液预测的相对误差偏大,存在客观上的检测下限。为了保证不同试验条件下的毒死蜱农药的特征波长都得到分析,增强模型使用的普适性与鲁棒性,根据特征波长选择出4个波段,即351~393,1 065~1 086,1 245~1 281和1 658~1 713 nm作为特征波段。特征波段模型的波长变量个数共38个,相比于全波段模型的432个波长变量,模型变量精简了91.2%,其中浓度区间为5~75 mg·L-1的室内外实验光谱PLS特征波段模型的R2_C分别为0.993 7和0.987 8,R2_P分别为0.979 8和0.998 2,RMSEC分别为1.690和2.516,RMSEP分别为1.987和0.659;浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验光谱特征波段PLS模型的R2_C分别为0.9882和0.9807,R2_P分别为0.9391和0.9936,RMSEC分别为3.345和3.942,RMSEP分别为8.996和2.663,且四种实验情况下的模型RPD值均大于2.5,满足定量分析条件。因此采用高光谱采集系统对室内和室外环境中毒死蜱农药的快速检测具有一定的可行性,此研究结果对有机磷农药等面源污染物快速检测有实际的应用价值,可为农田水体有机磷农药快速检测仪器的开发提供理论基础。     

改进特征波段选取和混合集成建模的东北粳稻叶绿素含量估算

利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正法（SNV）对光谱数据进行预处理,针对处理后光谱数据,以随机蛙跳（RF）算法为基础,结合相关系数分析法（CC）和续投影算法（SPA）,提出一种融合两种初选波段的改进型随机蛙跳算法（fpb-RF）筛选叶绿素含量的特征波段,并分别与标准RF,CC 和SPA方法进行对比。以提取的特征波段作为输入,结合线性模型和非线性模型各自优势,提出一种高斯过程回归（GPR）补偿偏最小二乘（PLSR）的叶绿素含量混合预测模型（GPR-P）：利用PLSR法对水稻叶绿素含量初步预测,得到叶绿素含量的线性趋势,然后利用具有较好非线性逼近能力的GPR对PLSR模型偏差进行预测,两者叠加得到最终预测值。为了验证所提方法优越性,以不同方法提取的特征波段作为输入,分别建立PLSR、最小二乘支持向量机（LSSVM）、BP神经网络预测模型。结果表明：相同预测模型条件下,改进fpb-RF算法提取特征波段作为输入可较好的降低模型复杂性、提高模型预测性能,各模型测试集的决定系数（R2_P）和训练集的决定系数（R2_C）均高于0.704 7。另外,在各算法提取特征波段进行建模时,GPR-P模型的R2_C和R2_P均高于0.755 3,其中,采用fpb-RF方法提取的特征波段作为输入建立的GPR-P模型预测精度最高,R2_C和R2_P分别为 0.781 5和0.779 6,RMSEC和RMSEP分别为0.904 1和0.928 3 mg·L-1,可为东北粳稻叶绿素含量的检测与评估提供有价值的参考和借鉴作用。     

基于高斯回归分析的水稻氮素敏感波段筛选及含量估算

水稻氮素含量的准确监测是稻田精准施肥的重要环节,水稻叶片氮素含量发生变化会引起叶片、冠层的光谱发射率发生变化,高光谱遥感是目前作物氮素无损监测的关键技术之一。以2018年-2019年湖北监利两年水稻氮肥试验为基础,分别获取水稻分蘖期、拔节期、孕穗期、扬花期、灌浆期五个生育期水稻叶片和冠层两个尺度的高光谱反射率数据及对应的叶片氮素含量数据,利用单波段原始光谱和一阶导数光谱的相关性分析、高斯过程回归（GPR）等方法筛选水稻全生育期叶片及冠层尺度氮素敏感波段。针对敏感波段,利用单波段回归分析、随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）、高斯过程回归-随机森林（GPR-RF）、高斯过程回归-支持向量回归（GPR-SVR）和GPR构建水稻氮素监测模型,并进行精度对比,以确定水稻叶片在各生育期的氮素估算最佳模型。结果表明：GPR筛选的敏感波段符合水稻氮素含量及光谱变化的规律。相同条件下,叶片模型精度整体高于冠层模型。相关性分析模型中,叶片尺度原始光谱模型更好,冠层尺度刚好相反,冠层一阶导数光谱可以减弱稻田背景噪声的影响。其中,叶片最佳模型建模集R2为0.79,验证集R2为0.84;冠层最佳模型建模集R2为0.80,验证集R2为0.77。与相关性回归分析模型相比,机器学习模型受生育期影响小（R2>0.80,NRMSE<10%）。其中,RF比SVR更适合对GPR敏感波段建模,GPR-RF模型可以用1.5%左右的波段达到RF模型使用全部波段的精度。五种方法中,GPR模型对生育期敏感度最低、叶片及冠层尺度效果都很好(R2>0.94,NRMSE<6%)。且与其他四种机器学习方法相比,GPR模型可有效提高冠层氮素含量估算的精度和稳定性（R2增加0.02,NRMSE降低1.2%）。GPR方法可为筛选作物氮素高光谱敏感波段、反演各生育期叶片及冠层氮素含量提供方法参考。     

基于高光谱技术的病害早期胁迫下黄瓜叶片中过氧化物酶活性的研究

应用可见/近红外高光谱对细菌性角斑病早期胁迫下的黄瓜叶片中所含过氧化物酶(peroxidase,POD)活性进行检测。在380~1 030 nm光谱范围获取120个样本(健康,病害轻微感染1级和2级)的光谱曲线,并使用分光光度计法测量感染病害样本中的过氧化物酶活性值。采用单因素方差分析(analysis of variance,ANOVA)对三种不同程度早期病害胁迫下过氧化物酶活性值进行统计分析,结果表明不同程度病害胁迫下黄瓜叶片中的过氧化物活性存在显著性差异(p=0.05)。采用SPXY方法将样本分为建模集(80个样本)与预测集(40个样本)。采用random frog(RF)和回归系数法(regression coefficient,RC)方法提取特征波段,并建立过氧化物酶活性值的偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)预测模型。最终得到RF-PLSR具有最佳的预测效果,预测集相关系数为0.816,预测均方根误差为11.235。研究结果表明高光谱结合化学计量学方法可以实现细菌性角斑病早期胁迫下黄瓜叶片中过氧化物酶活性的测定,为植物病害的早期无损诊断提供参考。     

基于马铃薯叶片光纤光谱信息的晚疫病患病程度预测

针对马铃薯晚疫病害的早期检测和防治问题,利用光谱技术对马铃薯晚疫病叶片过氧化物酶(POD)活性进行预测,并基于POD酶活性实现了马铃薯晚疫病的患病程度预测.采集和测定处于不同温湿度及接菌时间的马铃薯叶片样本的光谱反射率和POD酶活性,选用中心化(MC)预处理方法以消除原始光谱数据的误差.为降低模型复杂程度,利用随机青蛙...     

高光谱图谱融合检测羊肉中饱和脂肪酸含量

为探究高光谱成像(400~1000 nm)对羊肉中饱和脂肪酸(SFA)含量检测的可行性,提出一种基于特征光谱信息和图像纹理特征融合的SFA含量预测模型,实现对羊肉中SFA含量的快速检测及分布可视化。利用分段阈值法构建掩膜图像,获取羊肉样本感兴趣区域(ROI),结合SPXY法对样本集进行划分并对相关光谱信息进行预处理,分别采用连续投影算法(SPA)、变量组合集群分析法(VCPA)和β权重系数法提取特征光谱;通过获取羊肉样本主成分图像,结合灰度共生矩阵(GLCM)算法提取图像纹理信息;分别对特征光谱、图像信息及图谱融合信息建立的偏最小二乘回归(PLSR)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型进行对比分析。利用5种不同对原始光谱数据进行预处理,经SNV法预处理后的光谱其校正集与预测集相关系数分别为0.921和0.875,较原始光谱分别增加了0.001和0.04,均方根误差模型分别为0.244和0.268,较原始光谱模型分别减少了0.003和0.06;对SNV法预处理后的光谱数据进行特征波长提取,SPA法、VCPA法及β权重系数法分别提取出12,10和9个特征波长;获取羊肉样本的前5个主成分图像,选择所含信息量最多的第一主成分图像进行纹理特征提取,依次提取0,45°,90°和135°方向下的能量、熵、同质性和相关性共4个主要纹理特征。利用SPA法提取的特征波长建立的PLSR与LS-SVM模型性能较好,PLSR模型校正集与预测集相关系数分别为0.8849和0.8807,均方根误差分别为0.3001和0.2606;LS-SVM模型校正集与预测集相关系数分别为0.8987和0.8926,均方根误差分别为0.2767和0.2476;图谱信息融合模型中,PLSR模型校正集与预测集相关系数分别为0.9071和0.9078,较特征光谱模型分别增加了0.02和0.03,均方根误差分别为0.3269和0.2992,较特征光谱模型分别增加了0.03和0.04;LS-SVM模型校正集与预测集相关系数分别为0.9206和0.8946,较特征光谱模型分别增加了0.02和0.002,均方根误差分别为0.2519和0.2458,较特征光谱模型分别减少了0.02和0.002。光谱预处理中经SNV法处理后的光谱所建模型性能优于其他预处理方法;采用SPA法提取的12个特征波长简化了光谱模型,提高了模型性能,特征光谱建模的最优方法为SPA-LS-SVM;图谱信息融合模型较特征光谱模型,模型相关系数增加较少,表明图像纹理信息虽携带了部分有效信息,但这些信息与羊肉中SFA含量之间的相关性有待进一步研究。基于图谱信息融合模型的预测性能最优,其次为光谱信息模型。择优选取SPA-PLSR模型计算羊肉样本中每个像素点的SFA含量,利用伪彩色图直观表示了羊肉样本中SFA的含量分布。实现对羊肉样本SFA含量的无损检测及分布可视化表达。     

高光谱无损识别野生和种植黑枸杞

高光谱图像技术在农产品检测及识别方面有广阔的应用前景。野生黑枸杞经济效益显著,经常被种植黑枸杞冒充。提出一种利用高光谱图像对野生黑枸杞无损快速识别的方法。主要内容和结果如下：（1）共采集256份（野生、种植各128份）黑枸杞在900～1 700 nm范围的高光谱反射光谱,每份平均光谱作为此样品的光谱;（2）采用标准正态变换（SNV）对采集的光谱预处理;基于Kennard-Stone法,按照校正集和预测集比例为2∶1对样品划分,用连续投影算法（SPA）对光谱进行降维处理,提取特征波长30个;分别将全光谱和SPA 提取的30个特征波长作为模型输入,建立支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）和随机森林（RF）识别模型。（3）结果表明,在识别野生黑枸杞模型中,基于全光谱和SPA建立的SVM,ELM和RF模型校正集识别率均高于98.8%,基于全光谱和SPA建立的SVM,ELM和RF模型预测集识别率均高于97.7%。基于全光谱（FS）建立的三种识别模型略优于基于SPA建立的三种识别模型。但从简化模型方面,SPA提取的特征波常数仅为全光谱的11.8%,大大降低了模型运算量。三种模型中,基于随机森林模型无损识别野生黑枸杞效果最好,均达到100%。研究表明,利用高光谱图像技术结合分类模型可快速识别野生黑枸杞。     

大豆水分含量的高光谱无损检测及可视化研究

采用近红外高光谱成像技术对大豆水分含量进行快速无损检测,实现大豆水分含量可视化。采集了96个不同品种大豆样本在900～2 500 nm的高光谱图像,采用直接干燥法测量每个大豆样品的水分含量。利用系统自带的HSI Analyzer软件提取图像感兴趣区域（ROI）的平均光谱信息,代表样品的光谱信息。利用SPXY算法划分样品校正集和预测集,并保留938～2 215 nm波段范围内的光谱数据。采用移动平滑（moving average）、S-G平滑、基线校正（baseline）、归一化（normalize）、标准正态变量变换（standard normal variate,SNV）、多元散射校正（multiple scattering correction,MSC）、去趋势（detrending）共7种光谱预处理方法,发现Normalize方法处理后的PLSR模型效果较好。为了去除光谱冗余信息,简化预测模型,采用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应加权算法（CARS）、无信息消除变量法（UVE）提取特征波长,其中SPA,CARS和UVE三种算法优选出14,16和29个波长,分别占总波长的6.5%,7.4%和13.4%。分别对938～2 215 nm波段光谱和特征波长建立预测模型,并将效果较优的模型与Normalize方法结合。建立的14种预测模型效果相比较,发现SPA算法筛选的特征波长建模预测效果较好,并优选出Normalize-SPA-PCR模型,模型的R２_C和Ｒ２_P值较高,分别为0.974 6和0.977 8,RMSEP和RMSECV值较低,分别为0.238和0.313,模型的稳定性和预测性较好,可以对大豆水分含量进行准确预测。将Normalize-SPA-PCR模型作为大豆水分含量可视化预测模型,计算高光谱图像每个像素点的水分含量,得到灰度图像,对灰度图像进行伪彩色变换,得到大豆水分含量可视化彩色图像。对预测集的24个大豆品种进行可视化处理,发现不同水分含量大豆的可视化图像颜色不同,水分含量变化对应的颜色变化较为明显。结果表明,高光谱成像技术结合化学计量学可以准确快速无损预测大豆水分含量,实现大豆水分含量可视化,为大豆收获、贮藏加工过程中水分含量检测提供了技术支持。     

基于反射光谱的温室黄瓜叶片磷素含量分析与预测

以温室栽培黄瓜作物为对象,分析了叶片反射光谱与叶片磷素含量之间的相关关系,并建立了预测模型。首先利用便携式光谱辐射仪测量了自然光照条件下温室黄瓜叶片的光谱反射率,并计算了反射率光谱的一次微分光谱。相关分析表明反射率光谱与叶片含P量之间具有一定的相关性,但线性相关不显著。利用微分光谱可以部分消除系统误差、背景噪声等的影响,明显提高了相关系数,但预测模型精度仍然达不到实用程度。在理论分析的基础上,选取978,920,737和458 nm等4个波长作为特征波长,分别利用人工神经网络和支持向量机建立了黄瓜叶片P素含量对应于微分光谱特性的非线性预测模型,结果表明两种算法都获得了较好的预测效果,支持向量机模型的预测能力(R_v=0.754)优于人工神经网络模型(R_v=0.712)。     

基于近红外高光谱技术和特征波谱分析方法的竹类判别研究

竹叶含有丰富的功能性成分,具有良好的抗氧化、调节血脂、抗癌、保护心脑血管等功效,在食品和药品等领域具有较高的应用价值,但不同品种的竹叶其功能性成分差异较大。传统对于竹类品种的鉴别主要是通过观察竹叶大小、纹理、竹枝分枝和竹竿高度等,效率低且错误率较高,因此,快速准确的区分不同品种的竹叶,是竹类资源开发和加工过程中的重要任务之一。采用近红外高光谱(900～1 700 nm)技术对我国不同产地的12种竹叶进行鉴别分析。用主成分分析(PCA)对竹叶进行聚类分析,应用主成分因子中X-loading(XL)和random frog(RF)算法进行特征波段的提取,分别得到6条(931,945,1 217,1 318,1 473和1 653 nm)和12条(1 052,1 140,1 163,1 177,1 180,1 193,1 230,1 241,1 477,1 483,1 629和1 649 nm)特征波段,并基于全波段(238条波长)及采用以上算法所得的特征波段建立最小二乘-支持向量机(LS-SVM)判别分析模型,其识别率分别为99.17%(全波段),95.83%(XL算法),95.83%(RF算法)。最后,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC curve)对LS-SVM模型的判别效果进行验证,结果表明,曲线下面积(AUC)均在0.98以上,说明近红外高光谱结合LS-SVM可以很好地实现竹类的鉴别分析,这为竹叶的食用和药用价值的开发利用提供理论参考。     

基于荧光透射谱和高光谱图像纹理的茶叶病害预测研究

为了实现对茶叶病害的准确预测,避免病害特征提取过程中对茶叶的二次破坏,利用荧光透射技术对茶叶赤叶病叶片的荧光透射光谱特性展开研究。实验采集了健康茶叶叶片样本45个、赤叶病初期叶片样本60个及赤叶病中期叶片样本60个,并按照2∶1的比例划分成训练集和预测集样本数,通过荧光透射手段利用高光谱仪器采集这些叶片的原始荧光透射光谱。通过对这3组叶片样本平均光谱强度曲线的分析,证实了利用荧光透射光谱信息对这3种病害类型叶片进行分类的可行性。然后使用多项式平滑（savitzky-golay, S-G）方法对原始光谱进行平滑和降噪处理。最后采用竞争性自适应重加权抽样法（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）对预处理后的光谱数据进行特征波长的选取。经过50次加权采样后,最终选取出4个特征波长,分别为：463,512,586和613 nm。为了最大化提取样本的病害特征信息,强化分类器输入病害特征值的典型性,使用高光谱反射技术,采集4个特征波长下的高光谱图像,分别使用2种不同的纹理提取算法提取病害叶片图像的纹理信息进行对比分析。首先利用灰度共生矩阵（GLCM）提取4幅图像的纹理信息,分别计算4个方向的灰度共生矩阵(0°,45°,90°及135°),然后计算5个共生矩阵的均值和方差。为了提高鲁棒性,取4幅图像纹理信息的平均值作为该叶片的纹理特征值,最终得到10个特征值。利用LBP（local binary patterns）算法获取特征波长下高光谱图像的纹理信息,并使用Uniform模式对LBP模型进行降维,最终每幅图像得到944个维度的LBP特征值,同样取4幅图像的平均值作为该叶片的LBP纹理特征值。最后通过极限学习机（ELM）分别建立特征光谱联合灰度共生矩阵纹理信息及LBP算子纹理信息的预测模型,由于模型的输入特征值不在一个量纲,首先对输入特征值进行归一化处理,然后再定义模型的输出标签,即健康叶片的预测模型输出为1,赤叶病早期为2,中期为3。实验测得基于CARS-GLCM-ELM模型的预测准确率为81.82%,基于CARS-LBP-ELM模型的预测准确率为85.45%,说明利用荧光透射光谱联合LBP算子纹理信息预测效果更好。由于没有达到预期效果,利用Softplus函数对ELM的隐含层激活函数进行了优化,替换掉原来的Sigmod函数,优化后的模型预测分类正确率达到92.73%,基本达到了预期效果。该研究将病害叶片的荧光光谱信息和对应特征波长下高光谱图像的纹理信息进行了融合,研究结果可为茶叶病害的快速、准确预测提供一定的参考价值。     

基于近红外光谱技术的油菜叶片丙二醛含量快速检测方法研究

应用近红外光谱技术实现了油菜叶片中丙二醛(MDA)含量的快速无损检测.对90个油菜叶片样本进行光谱扫描,用60个样本建模,30个样本验证.经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后,建市了MDA预测的偏最小二乘法(PLS)模型.将PLS提取的有效特征变馈(LV)和连续投影算法(SPA)提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入变量,分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型.以预测集的预测相关系数(r),预测标准偏差(RMSEP)作为模型评价指标.结果表明,油菜叶片中MDA含量预测的最优模型为LV-LS-SVM模型,LV-LS-SVM在去趋势处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.530 2;在二阶求导处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.395 7.说明应用光谱技术检测油菜叶片中MDA的含最是可行的,并能获得满意的预测精度,为油菜大田生长状况的动态连续监测提供了新的方法.