近红外光谱法快速测定淫羊藿中淫羊藿苷和朝藿定C

基于近红外光谱法对淫羊藿中有效成分淫羊藿苷和朝藿定C的含量进行快速同时定量分析,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与预测组分含量间的数学校正模型。结果表明通过标准正态变量转换(SNV)与一阶导数对光谱进行预处理,所建立的淫羊藿苷和朝藿定C的校正模型效果最佳。淫羊藿苷与朝藿定C校正集均方差(RM SEC)分别为0.217、0.718;相关系数分别为0.9825、0.9863;预测均方差(RM SEP)分别为0.155,0.297。该方法简单、准确,更适合于淫羊藿药材中主要成分的快速分析。     

等效水厚度梯度的玉米叶片氮素反演模型研究

针对玉米生产中叶片氮素快速、无损检测的实际需求,使用叶级高光谱数据(400～2 500 nm),依据等效水厚度梯度划分叶片样本,建立了梯度连续的叶片氮素反演模型,初步探索了含水量因素对叶片反射率特性及反演模型精度的影响。首先获取叶级高光谱数据,再根据等效水厚度数值大小对样本进行排序及滑动划分,建立了子集集合。父集除原光谱数据之外还采用了三大类：(1)基线矫正类、(2)散射校正类和(3)平滑处理类光谱变换方法,而子集未使用任何光谱变换方法。建立全波段的PLSR反演模型,对比模型精度,初步定量评价了等效水厚度因素对建模精度的影响。研究结果表明：(1）四组数据中有三组父集反演精度低于最优子集的反演精度,另外一组持平（2018大田低氮：(父)R2_CV=0.48<(子)R2_CV=0.57, (父)RPD_CV=1.38<(子)RPD_CV=1.52;2018大田高氮：(父)R2_CV=0.48<(子)R2_CV=0.7, (父)RPD_CV=1.39<(子)RPD_CV=1.8;2019大田高氮：(父)R2_CV=0.59<(子)R2_CV=0.68, (父)RPD_CV=1.57<(子)RPD_CV=1.77）;(2）四组数据的最优子集反演精度都达到甚至超过了定性模型水平,而父集只有两组;(3）制作反演数据集时在样本筛选问题上需要考虑等效水厚度因素,以避免过于宽泛的样本选择而导致整体反演精度的损失。综上,等效水厚度因素对玉米叶片氮素建模精度存在显著影响,不可忽视。在考虑该因素后,使用叶级高光谱数据对玉米叶片氮素进行快速无损检测的技术方法会更加可信、可行。     

运用RBF径向基神经网络识别基于小波变换的淫羊藿苷红外光谱指纹特征

运用RBF径向基神经网络对基于傅里叶变换红外光谱（FTIR）法、相关系数比对法及多层次小波变换所提取的淫羊藿药材样本有效成分指纹特征进行识别。样品包括药典选用的５个物种（淫羊藿Epimedium brevicornu Maxim.、箭叶淫羊藿E.sagittatum（Sieb. et Zucc.） Maxim.、柔毛淫羊藿E.pubescens Maxim.、朝鲜淫羊藿E.koreanum Nakai和巫山淫羊藿E.wushanense T.S.Ying）和其他物种共计250个样本。淫羊藿指标成分淫羊藿苷在原药材和甲醇提取物的红外光谱图上,具有较明显的1 259 cm-1特征峰,经典的HPLC法的定量分析结果也佐证了淫羊藿苷的含量与1 259 cm-1峰的位置具有很好的一致性。为此该峰可以用来作为判别各物种淫羊藿药材是否含有淫羊藿苷的重要依据。在此基础上,采用相关系数比对法和多层次的小波变换法消除了因淫羊藿苷含量低、吸收峰弱,信号和噪声大的问题,增强了RBF径向基神经网络的识别效果。初步建立了基于小波变换和RBF径向基神经网络淫羊藿原药材红外光谱快速识别淫羊藿苷指标成分的一种新方法。     

基于BP-ANN和PLS的近红外光谱无损检测李果实品质的研究

可溶性固形物（SSC）和可滴定总酸（TA）含量是影响李果实品质的重要指标,经典的破坏性检测方法不适用于果实按品质分级,近红外光谱(NIRS)检测方法具有速度快、操作简便、可无损检测果实品质。为实现NIRS无损快速检测安哥诺李果实可溶性固形物和可滴定总酸含量,利用NIRS采集李果实的漫反射光谱,同时采用糖度计测定安哥诺李果实的SSC,采用滴定法测定了李果实TA含量,使用杠杆值和F概率值剔除异常样品,采用软件优化结合人工筛选光谱波段,使用了消除常数偏移量、减去一条直线、矢量归一化（SNV）、最大-最小归一化、多元散射校正（MSC）、一阶和二阶导数结合平滑处理、一阶导数结合减去一条直线和平滑处理、以及一阶导数结合SNV或MSC校正等光谱预处理方法,分别采用偏最小二乘法（PLS）和主成分分析结合反向传播人工神经网络（BP-ANN）建立李果实SSC、TA的定量分析模型。结果表明,李果实SSC和TA的最佳PLS建模效果波段范围分别为4 000～8 852和4 605～6 523 cm-1。SSC的PLS模型的最佳光谱预处理方法为MSC校正,最佳模型校正相关系数（R_c）为0.914 4,预测相关系数（R_p）为0.878 5,校正均方根误差（RMSEC）为0.91,预测均方根误差（RMSEP）为1.00。经一阶微分结合SNV和9点平滑的方法预处理后,TA的PLS模型效果最佳,R_c,R_p,RMSEC,RMSEP分别为0.860 3,0.819 6,0.80和0.86。提取了李果实SSC和TA光谱数据的主成分,并基于前10个主成分得分建立了李果实SSC和TA最佳BP-ANN定量分析模型,其R_c,R_p,RMSEC和RMSEP分别为0.976 7,0.889 7,0.75和0.99;TA的BP-ANN模型的相应参数值依次为0.974 3,0.897 7,0.62和0.83,与采用PLS算法建立的定量模型相比较,BP-ANN模型具有较高的R_c,R_p和较低的RMSEC,RMSEP,因此BP-ANN模型对SSC和TA指标的定量分析结果更佳。     

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0.947 0和0.021 4;原始光谱数据的全波段CNN模型效果其次,训练集的R2_c和RMSEC分别为0.934 3和0.024 9,测试集的R2_v和RMSEV分别为0.915 9和0.028 6。对比了不同预处理方式和特征波长选择的支持向量机回归模型(SVR)、偏最小二乘法回归模型（PLSR）、随机森林模型(RF)组合的最佳结果,将最佳组合模型（原始光谱数据+CARS+PLSR,SNV+PCA+RF,SNV+PCA+SVR）与原始光谱数据的CARS-CNN对比,结果表明,依然是原始光谱数据的CARS-CNN模型预测效果最佳。相较于其他的模型,CARS-CNN模型经过CARS筛选特征波段和卷积核进一步提取特征后,预测精度远高于SVR,PLSR和RF模型。选择训练好的CARS-CNN模型,将高光谱图片导入到模型中,计算每个像素点的含水率,得到伪彩色图像,能够可视化叶片的含水率分布情况。研究结果为柑橘叶片水分含量提供了更快速、更直观、更全面的评估,为研究柑橘叶片水分胁迫提供了依据,为智能灌溉决策的优化提供了参考。     

基于拉曼光谱技术的桑椹花色素苷快速检测研究

花色素苷是一种天然的水溶性黄酮类色素,具有多种药用价值,广泛存在于桑椹中,成为评价桑椹产品品质的重要指标。传统检测方法费时费力,因此实现花色素苷含量的快速检测对于桑椹产品的开发利用至关重要。该研究以桑椹中的花色素苷为研究对象,探索花色素苷与拉曼光谱特性之间的关系及拉曼光谱技术对其定量检测的可行性。对桑椹及3种花色素苷标准品的拉曼光谱进行了分析,其中可将545,634和737 cm-1处的峰位作为桑椹中花色素苷的拉曼特征峰,以此判断桑椹中是否含有花色素苷,并根据其峰值的高低来定性判断花色素苷含量多少。运用多元散射校正（MSC）、基线校正（airPLS）、归一化（Normalized）三种方法及其组合方法进行光谱数据预处理,并结合PLSR筛选最佳预处理方式。比较发现最佳预处理为airPLS+MSC+Normalized,其PLSR模型效果较好,建模集决定系数为0.97,RMSE_c为2.74,预测集决定系数为0.82,RMSE_p为13.69。基于airPLS+MSC+Normalized预处理后的光谱,采用竞争性自适应重加权算法（CARS）对光谱进行特征波长筛选,将筛选出的波长变量作为输入变量分别建立了PLSR模型和SVR模型,研究两种模型的预测效果。结果表明经过CARS处理的两种模型均能对花色素苷的含量进行准确预测,其中经过CARS变量筛选建立的SVR模型效果最好,建模集决定系数为0.98,RMSE_c为1.92,预测集决定系数为0.94,RMSE_p为4.70,预测精度较高。因此拉曼光谱技术可以实现对桑椹中花色素苷含量的快速、准确预测。     

可见光谱图像联合区间的黄瓜白粉病分割与检测

黄瓜白粉病是黄瓜病害中爆发频率较高的一种,传播速度极快,常常导致产量降低,无法获得预期的经济效益。特别是在病害爆发严重的年份,黄瓜减产量高达20%。提出了一种基于可见光谱图像联合区间的偏最小二乘回归判别模型（SI-PLSR）,用于黄瓜白粉病无损检测。采用Canon EOS 800D和Ocean Optics USB2000+光纤光谱仪采集了200个黄瓜白粉病感病叶片的可见光谱图像和反射率曲线。首先,采用基于小波降噪和H分割的分水岭分割算法从实时采集的黄瓜白粉病感病叶片可见光谱图像中提取目标叶片;其次,通过高斯拟合优化的Otsu算法分割目标叶片的可见光谱图像,获取白粉病病斑;然后,对350~1 100 nm全波段光谱反射率曲线建立偏最小二乘回归模型并计算交叉验证均方根误差RMSE_CV,同时将全波段等分为20个子区间,分别建立偏最小二乘回归模型,选取RMSE_CV小于全波段反射率曲线建模RMSE_CV的子区间组成联合区间;最后,将光谱联合区间与白粉病病斑分割结果融合建立SI-PLSR模型。从实验结果可知,感病目标叶片的提取成功率高达94.00%,200幅感病叶片可见光谱图像中成功提取188幅,其中157幅目标叶片的完整性参数高于95%,31幅目标叶片完整性参数在90%~95%之间。188幅目标叶片的病斑分割结果显示,平均错分率为5.81%,其中平均False negative为1.55%,平均False positive为4.26%。对20个子区间分别建立偏最小二乘回归模型发现,第5,6,7,11,12,13和19子区间的RMSE_CV值小于全波段光谱反射率曲线建模的RMSE_CV值,说明这7个子区间的光谱信息对白粉病的判别有较大的贡献,这与呈现波峰的470~520,530~580和700~780 nm波段相对应,因此选取这7个子区间的光谱反射率曲线建立联合区间。对联合区间建立SI-PLSR模型,其主成分数为7,校正集和验证集的相关系数和标准误差分别是0.975 2,0.907 3和0.919 5,1.091。与全波段PLSR模型相比,SI-PLSR的相关系数更接近于1,且标准误差更小。结果表明,所提出的SI-PLSR模型有效去除了可见光谱数据中冗余信息,加强了模型的稳定性,可以实现对黄瓜白粉病的快速无损准确识别,为黄瓜病害诊断提供了方法和参考依据。     

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。     

高光谱技术融合纹理信息的羊肉总酚浓度快速检测

为了研究可见-近红外（Vis-NIR）高光谱成像对滩羊肉中总酚浓度（TPC）快速检测的可行性,基于光谱信息融合图像纹理特征建立TPC含量的预测模型,实现滩羊肉中TPC含量的可视化表达。将样本集根据3∶1的比例划分成校正集和预测集,采用多元散射校正（MSC）、基线校准（Baseline）、去趋势（De-trending）、卷积平滑（S-G）、标准正态变量变换（SNV）、归一化（Normalize）等校正方法去除原始光谱中不良散射等干扰信息。通过竞争性自适应加权抽样（CARS）、引导软收缩（BOSS）、区间变量迭代空间收缩法（iVISSA）和变量组成集群分析-迭代保留信息变量（VCPA-IRIV）提取TPC浓度的代表性特征光谱。采用灰度共生矩阵（GLCM）算法依次提取肉样第1主成分图像中纹理特征。基于特征光谱及图谱融合信息建立滩羊肉中TPC含量的偏最小二乘回归（PLSR）与最小二乘支持向量机（LSSVM）预测模型并进行对比分析。结果表明,（1）利用De-trending+SNV预处理后的光谱数据建立的PLSR预测模型性能较好,其R2_C=0.874 9,R2_P=0.793 2;（2）采用CARS,BOSS,iVISSA和VCPA-IRIV分别提取出了23,35,57和43个特征波长,占全光谱的18.4%,28%,45.6%和16.8%;（3）采用BOSS法提取的关键性波长建立的LSSVM模型性能较好,其R2_C=0.851 3,R2_P=0.745 9,RMSEC=0.116 8和RMSEP=0.155 0;（4）与基于特征波长建立的预测模型相比,BOSS-ASM-ENT-CON-LSSVM模型为滩羊肉中TPC浓度的最佳图谱融合预测模型（R2_C=0.850 0,R2_P=0.770 9,RMSEC=0.116 0,RMSEP=0.144 7）;（5）利用BOSS-PLSR简化模型将TPC浓度反演到样本的高光谱图像上,通过色彩直观化形式展现出来,实现TPC含量的可视化表达。     

高光谱结合二维相关光谱检测灵武长枣中半纤维素的含量

利用高光谱成像技术与二维相关光谱（2D-COS）结合化学计量学检测灵武长枣半纤维素含量。采用定量瘀伤装置获得0,Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ级瘀伤长枣模型,通过高光谱和分光光度计分别获得样品高光谱图像和半纤维素含量。蒙特卡洛异常值检测法剔除异常样本后,分别用随机划分法（RS）,Kennard-Stone法（KS）、光谱-理化值共生距离法（SPXY）和3∶1比例法对样本集划分校正预测。采用基线校准（Baseline）、去趋势（De-trending）和标准化（Normalize）对长枣原始光谱预处理后建立偏最小二乘回归模型（PLSR）,优选最佳样本集划分及预处理方法。利用2D-COS将光谱信号扩展到第2维,在全光谱范围内寻找与半纤维素含量相关的敏感波段区间。采用竞争性自适应加权算法（CARS）、引导软收缩（BOSS）、区间变量迭代空间收缩方法（iVISSA）、变量组合集群分析法（VCPA）以及iVISSA+BOSS,iVISSA+CARS和iVISSA+VCPA方法在2D-COS敏感波段区间进行特征波长提取,并建立基于特征波长的PLSR模型。结果表明,样本集经3∶1划分和Baseline预处理后建立的基于全波段的PLSR模型最优,故最佳样本集划分方法为3∶1,预处理方法为Baseline,用于后续特征波长提取。通过2D-COS分析发现3个与半纤维素相关的自相关峰（401,641和752 nm）;在2D-COS敏感区域（401～752 nm范围内）,采用BOSS,CARS,iVISSA,VCPA,iVISS+BOSS,iVISS+CARS,iVISS+VCPA分别提取了14,26,39,12,15,22和11个对应的特征波长,占总波长的18.9%,35.1%,52.7%,16.2%,20.2%,29.7%和14.8%。对比2D-COS和特征波建立的PLSR模型,2D-COS+iVISSA-PLSR模型效果较好,其R2_C=0.747 9,R2_P=0.604 7,RMSEC=0.043 8,RMSEP=0.060 3。研究表明,利用高光谱成像技术结合2D-COS可实现灵武长枣半纤维素含量的快速检测。     

Simultaneous extraction of epimedin A, B, C and icariin from Herba Epimedii by ultrasonic technique

An ultrasonic-assisted extraction (UAE) procedure of epimedin A, epimedin B, epimedin C and icariin from Herba Epimedii was developed. The effects of ethanol concentration, ratio of liquid to solid, UAE time, extraction temperature and number of extraction cycles on the extraction yields of the four flavonoids from Herba Epimedii were investigated. The optimal UAE condition was found using orthogonal test: 50% (v/v) ethanol solution, liquid:solid ratio of 30 ml/g, ultrasonication duration 30 min, extraction temperature 50 degrees C and three extraction cycles. The UAE method showed a high reproducibility. Epimedin A, B, C and icariin in the crude extract exhibited photodegradation under ultraviolet irradiation. This UAE method was shown to be highly efficient compared with the conventional Soxhlet extraction and boiling extraction. The effect of ultrasound on cell destruction was examined by scanning electron microscopy. The contents of epimedin A, B, C and icariin in the leaves of 20 Epimedium species were determined using high-performance liquid chromatographic method following UAE method.     

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。     

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PCA的土壤Cd含量高光谱反演模型对比研究

土壤重金属污染对人类健康造成了极大的威胁,如何快速摸清土壤污染情况尤为重要。高光谱遥感具备光谱分辨率高,快速无损等优势,使其在土壤组分反演方面具有巨大的潜力。针对高光谱信息冗余及光谱变换对土壤镉（Cd）含量估算的影响进行分析,并利用变换前后的高光谱数据对比研究了不同高光谱模型对土壤Cd含量反演的性能。首先利用等离子体质谱法和FieldSpec4地物光谱仪收集了56组土壤样品的Cd含量和对应的高光谱曲线（350～2 500 nm）;为了弱化光谱测定中光亮变化和土壤表面凹凸对实验结果的影响,研究对高光谱数据进行倒数对数预处理;考虑到高光谱数据中存在大量的信息冗余,研究采用了主成分分析（PCA）对高光谱数据进行降维处理并最终保留了前12个主成分量作为特征变量。针对高光谱反演模型,研究选择了偏最小二乘（PLSR）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）四种回归模型建立PCA主成分与Cd含量之间的关系;最后,研究选取了决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和RPD三种精度评估指标评估回归模型的拟合精度,结果表明针对光谱采用PCA波段降维的方法处理后,选取的12个主成分对变化前后的光谱累计贡献率均达到99.99%,作为模型的输入变量,四种模型均具有一定的预测能力。无论光谱变换与否,PCA-RF反演模型的预测能力均为最好（R2分别为0.856和0.855,RPD均高达3.39）。利用PCA对高光谱数据降维处理可以有效降低高光谱数据冗余,有力的保证模型的预测能力。以PCA筛选出的主成分量可以作为模型极好的输入变量,以RF为基础的高光谱反演模型在反演土壤Cd含量时具有最佳效果,可为该区域及类似地区的土壤重金属污染物反演提供新的方法支撑。     

利用高光谱近红外波段的腊肠品质分级研究

高光谱图像作为一种快速无损的分析技术在食品行业中得到广泛应用。腊肠(sausage)是一个非常古老的食物生产和肉食保存技术,中国的腊肠有着悠久的历史。我国商业行业标准SB/T10003-92按腊肠的理化特征,将腊肠分为优级,一级,二级。针对腊肠在近红外(NIR)波段的高光谱信息,采用连续投影算法(SPA)进行特征波段的提取,分别建立了腊肠等级判别模型PLSR(基于全波段的模型)与SPA-MLR(基于特征波段的模型)。其中,基于特征波长的SPA-MLR模型的预测决定系数达到0.929,判别正确率100%。表明采用高光谱图像的近红外波谱信息能够实现腊肠品质的快速、无损分析。     

结合高光谱图像的光谱和纹理信息预测羊肉可溶性蛋白和GSH含量

可溶性蛋白和谷胱甘肽（GSH）是羊肉重要的生理生化指标，是衡量机体抗氧化能力大小的重要因素，传统检测方法程序复杂，检测费时。为此应用可见-近红外（400～1 000 nm）高光谱成像技术实现可羊肉可溶性蛋白和还原性谷胱甘肽（GSH）含量无损、快速检测。首先，对采集的180个羊肉样本的原始光谱信息采用4种方法进行预处理，再运用竞争自适应加权算法（CARS）、区间变量迭代空间收缩算法-迭代和保留信息变量法（iVISSA-IRIV）进行特征波段的提取。同时使用灰度共生矩阵法（GLCM）提取贡献率最高的主成分图像的纹理信息。最后将优选出的预处理方法和特征波长信息作为光谱信息和光谱-纹理融合信息分别结合多元线性回归（MLR）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型建立羊肉可溶性蛋白和谷胱甘肽含量的预测模型。结果显示未经预处理的原始光谱建立的羊肉可溶性蛋白含量PLSR模型效果最佳，其R_c和R_p分别为0.875 7和0.854 7；采用SNV法预处理后光谱建立的羊肉GSH含量PLSR模型效果最佳，其R_c和R_p分别为0.804 8和0.826 5。利用iVISSA-IRIV共筛选出31个特征波长，建立的羊肉可溶性蛋白LS-SVM模型的R_c和R_p最优，分别为0.914 6和0.881 8；同时利用iVISSA-IRIV筛选出29个特征波长，建立的羊肉GSH-MLR模型的R_c和R_p最优，分别为0.844 6和0.870 5。最终经光谱特征信息和图谱信息融合模型对比发现，建立iVISSA-IRIV-LS-SVM模型对羊肉可溶性蛋白预测效果最佳，其R_c和R_p分别为0.914 6和0.881 8；利用SNV-iVISSA-IRIV法提取的光谱特征信息与纹理信息融合建立的MLR模型为预测羊肉GSH含量的最优模型，其R_c和R_p分别为0.849 5和0.890 4。利用最优iVISSA-IRIV-LS-SVM和iVISSA-IRIV-MLR模型和成像处理方法，结合伪色彩图像直观的表示羊肉样本的可溶性蛋白和GSH含量的空间分布情况。研究结果表明利用高光谱图像的光谱和纹理信息能够用来预测羊肉可溶性蛋白和GSH含量。     

羊肉挥发性盐基氮的高光谱图像快速检测研究

挥发性盐基氮(TVB-N)通常被作为评价羊肉新鲜度的理化参考指标。为了揭示高光谱图像技术(HSI)快速检测羊肉新鲜度的可行性,采集了71个新鲜度具有代表性的羊肉样品的漫反射高光谱图像(400～1 000 nm),并利用半微量定氮法测定了其挥发性盐基氮(TVB-N)的化学值。选择感兴趣区域(ROIs)提取样品的代表性光谱,采用含量梯度法划分校正集和预测集,比较不同的光谱预处理方法,比较逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘(PLSR)和主成分分析(PCR)建模方法,建立并验证了TVB-N的校正模型。结果表明,利用多元散射校正(MSC)、一阶导数、Savitzky-Golay(S-G)平滑及中心化处理结合的预处理方法,PLSR和PCR模型都可以实现对羊肉TVB-N的定量检测。对于建立的PLSR模型,采用的预处理方法为MSC、15点2次S-G平滑、1阶导数和中心化相结合的方法,选择的潜变量因子数为11,获得的校正集的相关系数(R)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.92和3.00 mg·(100 g)-1,预测集的相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)分别为0.92,3.46 mg·(100 g)-1和2.35。研究表明,高光谱图像技术可用于准确快速地检测分析羊肉中新鲜度关键指标TVB-N的含量。该研究为采用高光谱图像技术进一步分析羊肉新鲜度其他指标、改善TVB-N的建模效果及在实际生产中应用该技术提供了基础。     

基于小波变换与偏最小二乘耦合模型估测北方潮土有机质含量

基于北京市通州、顺义两区52个潮土样品高光谱数据,利用离散小波多尺度分析技术对其进行处理分析。首先将光谱按六种尺度进行分解,然后将各尺度分解数据与土壤有机质含量进行相关性分析,并筛选敏感波段,最后利用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明：土壤光谱反射率经小波变换后,在参与建模的特征波段中,近红外波段居多,即近红外波段估测有机质含量的贡献高于可见光波段;低频信息对有机质含量的估测能力优于高频信息;高频信息对土壤有机质含量的估测精度随光谱分辨率降低而降低;与常用光谱变换算法相比,小波变换分析法在一定程度上提高了土壤光谱对有机质含量的估测能力,其低频信息与高频信息构建的最优模型预测精度均较高,低频信息的R2=0.722,RMSE=0.221,高频信息的R2=0.670,RMSE=0.255。