高光谱技术的羊肉品种多波段识别研究

利用可见/近红外(400～1 000 nm)及近红外(900～1 700 nm)高光谱成像技术对宁夏地区滩寒杂交、盐池滩羊、小尾寒羊三个品种羊肉进行识别研究。针对不同波段光谱特点,分别优选出Baseline及SG卷积平滑光谱预处理方法,并运用连续投影算法(SPA)提取特征波长,结合线性判别分析(LDA)及径向基核函数支持向量机(RBFSVM)模型进行全波段及特征波长识别分析。结果表明不同波段高光谱对羊肉品种识别均获得较好效果,其中400～1 000 nm波段采用Baseline-Fullwave-RBFSVM及12个特征波长下准确率为100%与98.75%,900～1 700 nm波段采用Baseline-Fullwave-RBFSVM及7个特征波长下准确率为96.25%与87.80%;RBFSVM非线性分类准确率高于LDA线性判别结果,400～1 000 nm波段识别准确率优于900～1 700 nm波段,说明三种羊肉在色泽纹理上差异比成分含量显著,利用高光谱成像技术结合RBFSVM方法能够获得较优的羊肉品种识别效果。     

温室番茄冠层和叶片光谱特征分析及营养诊断

通过温室基质栽培,利用ASD光谱仪和傅里叶光谱分析仪测量了四种营养水平下温室番茄冠层和叶片的光谱反射曲线,并检测了对应叶片的水分含量、叶绿素含量和氮含量,分析了不同营养水平下番茄冠层和叶片的反射光谱变化,并对番茄叶片含水量的敏感波长以及冠层反射光谱的红边波长进行了研究。结果表明:温室番茄冠层反射光谱曲线在可见光550nm左右均有叶绿素的强反射峰,近红外区反射率高于可见光区。在同一生长期,随基质营养水平的提高,番茄冠层反射率在可见光波段不断减小,在近红外波段不断增大,且红边波长位置出现"红移"现象。利用530和760nm特征波长得到的归一化颜色指标NDCI与叶片氮含量有较好相关性,R2为0.7511。     

基于非负矩阵分解的中红外地表特性光谱重建方法

在中红外遥感领域,高光谱地表反射率/发射率等地表特性具有极高的应用价值和应用需求,但利用卫星遥感手段难以获取吸收波段的高光谱地表反射/发射特性,且通过光谱重建获取全波段的地表特性方法仍存在很多问题。为解决中红外全波段地表特性光谱重建所面临的难题,基于约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University, JHU)地物波谱库和中分辨率成像光谱仪(MODIS)短波红外和中红外地表多光谱卫星产品,提出了一种利用非负矩阵分解(NMF)重建高光谱地表反射率的方法,对2.5～5.0μm中红外光谱范围内的地表反射/发射率进行光谱重建,重建后的光谱分辨率可达10 nm。首先基于JHU地物波谱库选取4种典型地物类型(土壤、植被、人造材料和岩石),建立地物光谱库样本信息,再利用MODIS传感器光谱响应函数,根据等效计算公式将2.0～5.0μm波段范围反射率结果重采样到10 nm光谱间隔、共301个波段,得到JHU地表反射率光谱数据集。对光谱数据集进行非负矩阵分解处理,提取4条端元向量光谱曲线,结合MODIS短波红外和中红外4个波段(2.13、 3.75、 3.96和4.05μm)的全球月均地...     

大豆病害分类的高光谱分析

作物病害类型的快速无损检测对提高作物品质和产量至关重要。传统的病害分类方法费时费力且不能实时检测。为此,利用高光谱进行大豆病害分类。以健康大豆为对照,灰斑病和细菌性斑点病两种病害为研究对象,获取三种类别叶片高光谱数据。基于高光谱曲线分析病害与健康叶片反射率的变化规律。采用主成分分析(PCA)和光谱指数(SI)两种单一方法进行病害有效信息提取,共使用30个SI。在此基础上,提出一种PCA与SI相结合的组合方法(PCA-SI),通过提取有效主成分(PC)及有效SI,将有效SI按得分情况分为两组(9SIs和18SIs),再分别对应每一个有效PC进行分组,形成病害光谱有效信息的变量集。采用三种方法分别进行病害有效信息的提取,基于提取后的光谱变量,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)和支持向量机(SVM)两种分类器建立病害分类模型。以原始高光谱为基准,以病害分类正确率为指标,评价模型的病害分类性能及不同病害有效信息提取方法和分类器的有效性。结果表明：高光谱反射率具有可见光450～700 nm波段范围病害叶片高于健康叶片而近红外760～1 000 nm波段范围其特征完全相反的规律。采用单一PCA方...     

基于典型目标反射率的近红外场景仿真

利用积分球对近红外增强相机进行了可见、近红外波段的辐射定标,并采用该相机采集了典型目标的可见、近红外图像.利用便携式地物光谱仪采集了相同目标可见、近红外波段的光谱反射率曲线,并分析了目标在可见、近红外波段的光谱反射特性.通过寻找同一天气条件、同一时间段所拍摄的典型目标近红外图像灰度值与可见光图像灰度值及典型目标可见、近红外波段反射率之间的关系,提出一种基于可见光图像及目标反射率反演近红外图像的算法.在近红外图像反演过程中考虑了大气透过率的影响,反演结果表明,本文算法可以较好地体现典型目标近红外图像的全局特征,为后续不同天气条件下近红外场景仿真的实现提供参考.     

高光谱技术结合特征波长筛选的牛肉品种多波段识别

利用可见/近红外(400～1 000 nm)及近红外(900～1 700 nm)高光谱成像技术结合特征波长筛选方法对安格斯牛、力木赞牛、西门塔尔牛3个品种的牛肉进行鉴别研究,且测定肉样的色泽、嫩度、pH值以及水分、脂肪、蛋白质含量。根据不同波段光谱的特点,分别对原始光谱进行预处理,并利用SPA、IRF和IRF-SPA方法筛选特征波长,建立基于全波段及特征波长下的PLS-DA牛肉品种鉴别模型。结果显示:400～1 000 nm波段采用SNV-IRF-SPA-PLS-DA方法建立的模型最优,校正集与预测集准确率分别为98.56%和97.12%,900～1 700 nm波段采用SG-SPA-PLS-DA方法建立的模型准确率为94.09%和96.04%,说明不同波段高光谱对牛肉品种识别均有较好的效果;400～1 000 nm波段的识别准确率优于900～1 700 nm,说明3种牛肉在色泽纹理上的差异比成分含量显著。研究表明,利用高光谱成像技术结合特征波长筛选方法能够获得较好的牛肉品种鉴别效果。     

琅琊山景区不同指标浓度下水质光谱差异分析

高光谱技术已广泛运用于水质检测领域。探讨不同指标浓度下水质光谱变化规律及其光谱特征,能够为水质指标遥感光谱精准识别与定量提取提供理论基础。选取琅琊山景区不同水体景观共47个典型站位进行水质指标与光谱同步测量,提取每个检测点的7个水质指标及350~950 nm波段,探讨不同浓度水质指标光谱特征变化规律,分析水质指标与光谱反射率、反射率一阶微分、任意两波段反射率比值及差值之间的关系。结果表明： 各水质指标光谱曲线变化趋势一致,但各有差异,区分度最大的波段在可见光范围;不同盐度、溶解性总固体、电导率含量的水质光谱曲线变化较为接近,含量最高的样本光谱反射率最高,且变化最显著;浊度含量较高的水质样本光谱反射率变化较显著,700~950 nm波段不同浊度含量的水质样本光谱反射率区分不明显;溶解氧浓度为4~4.9 mg·L-1的水质光谱反射率在350~900 nm波段内明显低于其余样本;在350~380 nm波段范围,光谱反射率不随叶绿素含量变化而变化,叶绿素含量接近0的样本在400~950 nm波段低于其余样本;不同蓝绿藻藻蓝蛋白含量的样本光谱曲线相比其余水质指标在350~730 nm波段变化较大,交叉点较多。此外,水质指标与原始光谱反射率相关性较低,光谱一阶微分、差值指数、比值指数与各水质指标相关性整体有所提升。该研究可为水质高光谱遥感检测提供一定的理论基础。     

典型块状煤的可见-近红外光谱特征研究

因可见-近红外波段反射光谱测试方便,仪器成本较低,适用于在线分析,为此针对煤在可见-近红外波段的反射光谱曲线特征规律及其产生机理进行了研究分析。从晋、鲁、宁、吉地区煤矿收集了无烟煤、烟煤、褐煤三大类型中的12种典型煤样,按煤阶从高到低具体包括无烟煤一号、无烟煤二号、贫煤、贫瘦煤、瘦煤、焦煤、肥煤、1/3焦煤、气肥煤、气煤、褐煤一号、褐煤二号,在实验室利用地物光谱仪采集了块状煤样在可见-近红外波段的反射光谱曲线。通过对光谱曲线特征分析,发现无烟煤的反射光谱曲线整体上趋于水平方向,吸收谷特征不明显,随煤阶的降低,光谱反射率、近红外波段光谱斜率整体上呈增加趋势,较明显的吸收谷特征增多且吸收强度增加,有13个较明显的吸收谷特征波段。通过X射线衍射分析（XRD）测定了煤样的碳材料结构和矿物成分,煤非晶质性分子结构的芳构化趋势对煤阶升高时光谱反射率降低、反射曲线趋于平缓起到主要作用。当煤阶降低时,以脂肪侧链为主的有机吸收基团的中红外波段基频在近红外波段的倍频和合频产生众多吸收叠加,绝大多数吸收谷特征不明显,相对较为明显的吸收谷产生在1 700和2 300 nm附近。同时含Fe等过渡金属的矿物、H₂O、粘土矿物等无机物成分也是煤反射光谱曲线吸收谷特征增多的因素。通过对实验煤样X射线荧光分析（XRF）和工业分析测定了煤样中Fe和Al等矿物元素成分含量和空气干燥基水分、灰分、挥发分、固定碳含量,得出煤反射光谱曲线的近红外波段光谱斜率与挥发分产率、固定碳含量分别呈正、负相关性。H₂O谱带吸收深度之和与内在水分含量线性相关性较好,Fe和Al含量与相关波段吸收谷深度之和基本呈线性关系,而主要由有机基团倍频和合频所产生的1 700和2 300 nm附近两处吸收谷深度之和与挥发分产率线性相关性较差。获得典型块状煤种的可见-近红外波段反射光谱特征,为煤矿区高光谱遥感以及煤光谱数据库的建立提供依据,也为直接利用可见-近红外波段的反射光谱曲线波形特征快速、低成本、定性地识别煤种类提供参考;同时对煤矿用煤炭探测光谱传感器的研制具有重要意义。     

高光谱探测绿色涂料伪装的光谱成像研究

基于现有伪装涂料与植被反射光谱的本质差异,提出一种可有效识别当前所有绿色伪装涂料的高光谱成像方法.通过分析绿色伪装涂料与被子植物叶片的反射光谱及其一阶微分谱的差异,确定了星载和机载高光谱遥感探测中,可见光波段的绿色反射峰和780～1 300 nm的“近红外高原”波段反射率的波动性是识别绿色伪装涂料的有效光谱特征.对“近红外高原”波段的反射光谱进行成像是高光谱探测实现伪装目标可视识别的可行方法,尤其是对反射光谱一阶微分处理后进行成像可更加有效地识别植被环境中的绿色伪装涂料.     

大麻植物冠层光谱特征研究

大麻是一种特殊的经济作物,具有广泛的应用领域,准确掌握我国大麻种植面积与空间分布,对国家制定大麻产业政策具有重要的参考价值。遥感技术是大范围内大麻监测的一种潜在手段,但是对大麻光谱特征少有研究。利用ASD FieldSpec便携式光谱仪实测的大麻植物及常见作物的冠层光谱数据,系统分析了大麻植物冠层光谱特征,并采用差异分析的方法,探明其遥感探测的最佳波段和所需的波段光谱分辨率,为大区域范围内的大麻植物遥感识别提供了理论基础。研究表明,大麻植物在530,552,734,992,1 213,1 580和2 199 nm附近冠层光谱反射特征与其他植物有较大差异,且在734 nm附近与其他植物有最大反射率差异。光谱分辨率在可见光和近红外波段需要30 nm或更窄,在中红外波段需要50 nm或更窄。     

近红外光谱主成分分析与模糊聚类的典型地面目标物识别

近红外光谱技术在遥感监测领域中应用广泛,针对典型地面目标物遥感监测识别需要,提出了光谱主成分分析(PCA)与模糊聚类结合的分类识别方法,提高了识别算法效率及准确性。以四类典型地面目标物作为研究对象,分别测量其在1 100～2 500 nm范围内漫反射光谱,首先对漫反射光谱进行主成分分析,得到代表光谱特征的主成分分量,然后将其作为模糊聚类分析模型输入参数,计算样品主成分集合之间贴合度,最后利用择近原则对样品进行匹配分类。结果表明,主成分分析可以有效提取光谱特征并且降低数据维度,结合基于择近原则的模糊分类方法,可有效提高算法准确性与效率,为遥感光谱在地面目标物识别应用提供了有益的参考。     

基于压缩感知的反射光谱重构算法研究

光谱反射率描述物体的表面颜色特征,为了能够获取物体自身更加精确的颜色信息,在图像处理领域光谱反射率重构成为了关注的话题。反射光谱重构算法是对实验物体表面在可见光范围内每一波长处的光谱反射率进行重构,以达到提高物体自身颜色准确复制的精度,最后建立相应的反射光谱。尝试将压缩感知(CS)理论应用到光谱实验中,对光谱反射率进行重构。首先是介绍了压缩感知理论知识,然后把压缩感知理论与光谱反射率原理相结合,根据基于压缩感知的光谱反射率重构的理论框架,选取合适的采样值,压缩感知的采样值即压缩值,小波基作为正交矩阵,高斯随机矩阵作为测量矩阵,正交矩阵与测量矩阵需要保证具有不相关性,将原始光谱反射率从高维到低维进行线性投影,得到低维的观测信号,运行简单的正交匹配追踪算法(OMP)对低维的观测信号进行由低维到高维的高精度重构,重构得到的光谱反射率与原始光谱反射率具有相同的维度,最后将压缩感知重构算法与传统的光谱反射率重构算法伪逆法与多项式回归法进行比较。经过压缩感知重构算法得到的色差值与均方根误差值都小于伪逆法和多项式回归法重构的结果,经压缩感知的重构精度明显提高;经压缩感知重构的光谱曲线可以达到或者更接近原始光谱曲线的峰值,整体效果更接近原始光谱曲线;经多项式回归法和伪逆法重构的光谱曲线达不到原始峰值,整体上存在偏差。可以认为压缩感知用低采样的数据达到了全采样的效果,提高了光谱反射率重构的精度。基于压缩感知的光谱反射率重构算法效果明显优于传统的多项式回归法和伪逆法,可以将压缩感知理论应用到实际的多光谱成像系统中。     

光谱响应对辐射光谱测温法的影响研究

针对光谱响应系数对辐射光谱测温法的影响问题,利用200～1 100和900～1 700 nm两种波段光纤光谱仪测量了不同温度下黑体炉辐射光谱,分析了不同波段高温黑体辐射光谱特征,确定了不同波段光谱分析适宜采用的有效响应波段,获得了不同温度下该波段光谱响应系数变化情况,详细分析了温度对光谱响应系数的影响,总结了辐射光谱法温度拟合时的波长范围以及响应系数选择原则,并分析了波长范围以及响应系数选择对测温的影响,这为提高辐射光谱测温法的测量精度具有重要价值。     

基于光谱波段自相关的水稻信息提取波段选择

通过大田试验,使用ASD光谱仪测量水稻不同生育期的冠层光谱,将光谱以10 nm为步长进行合并,再将不同日期光谱的所有波段组合计算相关系数平方（R2）,生成R2矩阵,并绘制R2分布图。根据R2越大,光谱波段之间冗余信息越多,R2越小,水稻光谱波段信息含量越多的原则,在所有测量日期中选择出前100个R2最小值对应的波段,将这些波段进行统计分析。结果表明,可见光区域各个波段之间和红外（近红外和短波红外）区域各个波段之间都含有大量冗余信息。水稻信息量丰富的波段主要集中在可见光的长波波段,红边波段,近红外第一和第二峰值波段,以及短波近红外第一峰前区（1 530 nm附近）和第二峰值区（2 215 nm附近）。比较水稻与其他植被对于最优波段的选择,400～410,630～650和1 520～1 540 nm三个波段区间表现为水稻信息提取较为独特的波段。     

蒙古栎展叶盛期变化的光谱特征及其影响因素研究

植物生长状况是反映环境变化的重要指标,在全球环境变化格局下,研究多环境因子及交互作用对植物的影响尤为重要。为探究植物光谱特征响应环境变化,从而探究环境变化对植物生长状况的影响,同时实现遥感对植物的监测,该研究以东北地区优势树种蒙古栎为研究对象,分析研究了不同光周期、温度和氮沉降交互作用引起的蒙古栎展叶盛期冠层光谱反射特征变化。基于大型人工气候室模拟试验,设置3个温度,3个光周期和2个氮沉降交互处理,每个处理4个重复。当蒙古栎进入展叶盛期时,每个处理选择差异较小的三个重复,使用FieldSpec Pro FR 2500型背挂式野外高光谱辐射仪测量光谱反射率。对不同处理的蒙古栎冠层光谱反射率进行分析,选取NDVI（归一化植被指数）、Chl NDI（归一化叶绿素指数）和PRI（光化学反射指数）3个常用的光谱指数作为辅助分析,同时计算一阶导数光谱以得到红边斜率、红边位置、红边面积等参数。不同处理展叶盛期的蒙古栎光谱反射率趋势大体一致,均符合植物特有的光谱反射特征,在350~680 nm范围内有一个小的波峰,680~750 nm反射率显著上升,750 nm后进入反射平台。结果表明：(1）光周期对于蒙古栎冠层的光谱反射率没有明显的影响;(2）增温会减小蒙古栎冠层在350~750 nm波段处的光谱反射率;(3）施氮会导致蒙古栎展叶盛期350~750 nm波段和750~1 100 nm波段处的光谱反射率降低;(4）增温和施氮的交互作用会显著减小蒙古栎的光谱反射率;(5）通过一阶导数光谱可清晰地指示植物的红边特征。研究结果可为物候变化的监测与影响因素分析提供理论依据。     

不同类型土壤的二向反射光谱特性及模拟

在对不同类型土壤进行室内光谱二向反射率测定的基础上,分析了可见光波段及TM4近红外波段土壤二向反射率随观测角度变化规律,得出以下结论：在不同的观测方位角,土壤二向反射率都随着观测天顶角的增加而增加,土壤的二向反射率在垂直主平面方向是对称的;反射率在后向散射方向达到最高,在前向散射方向最低。并利用基于辐射传输理论的Hapke二向反射模型对不同类型土壤在可见光波段及Landsat TM4近红外波段的二向反射率进行了模拟,得到了很好的结果;其在模拟可见光波段时的RMSE值分别为0.003,0.002,0.004,相关系数分别达到0.995,0.998及0.998;在模拟TM4近红外波段时的RMSE值分别为0.004,0.006,0.005,相关系数分别达到0.997,0.996及0.998,这表明通过逐波段的模拟可以获取整条二向反射光谱曲线。     

北疆地区不同雪粒径光谱特征观测及反演研究

雪粒径反演是冰冻圈遥感的重要研究内容之一。本研究通过设计不同雪粒径观测方案,在我国北疆地区利用SVC HR-1024野外便携式光谱仪观测了不同雪粒径的光谱特征;同时利用可拍照显微镜测量了雪粒径的大小和形状,并通过DSPP方法计算其等效粒径;最后,基于渐进式积雪辐射传输模型(ART)对反演波段和积雪形状因子进行优化,反演并验证雪粒径。研究表明DSPP方法获取积雪等效粒径是可行的,但由于同层积雪中样本选择存在较大差异,在样本选择方面需要进一步改进;近红外波段还是区分雪粒径的有效波段,在研究区积雪是干雪的条件下,基于ART优化反演波段和积雪形状因子优化方法反演雪粒径是可行的,根据试验获取在该地区雪粒径反演最佳波段为1.20 μm,最佳积雪形状因子b值为3.62。     

单子叶植物叶片双向反射分布的测量与分析

作物的生物含量与作物的光学特性有直接的关系,而植物叶片的双向反射分布函数(BRDF)又直接影响植物的光学特性。植物叶片的BRDF体现了叶片在各个方向不同的能量反射能力,直接影响植物叶片的光谱检测结果,也是植被冠层宏观光学特征的影响因素之一。对植物叶片的BRDF光学特性及表现出的规律性展开研究和讨论,能够有效提高植物无损检测光谱模型的稳定性和可靠性,提升利用作物光谱模型反演理化特性的准确性和可靠性。首先介绍了植物叶片的BRDF快速获取方法及自主研发的方向性光谱检测仪器,该仪器能够在入射光的方位角和天顶角、接收探头的方位角和天顶角这四个维度进行调整,实现多入射角和反射角的反射光谱数据采集。单子叶植物的叶脉呈纵向分布,因而体现出较为显著的各向异性,玉米和小麦是两种较为典型的单子叶农作物。通过自主研发仪器获取不同波段范围下的玉米和小麦的反射光谱信息,并分析总结其反射分布规律。采用文中所介绍的BRDF计算方法对光谱数据以及白板校正数据进行计算,再结合MATLAB程序对光谱反射数据的图像映射,对反射结果与叶绿素含量和叶片含水量这两个叶片典型理化参数的相关性进行分析,最后探讨了采用ANIX系数对叶片的各向异性进行量化分析的方法。选取小麦在可见光波段以及玉米在近红外波段的数据,结果表明,小麦和玉米在各波段下的fr分布均关于入射天顶角两侧微小空间对称,在相同波段下,不同入射天顶角下的fr值大小基本一致;在相同入射天顶角下,小麦在800 nm波段下的fr值最大,680 nm波段下的fr值最小,这是由于680 nm波长附近是叶绿素强吸收的特征波段,而800 nm附近是叶绿素反射的特征波段,且在相同波段下,叶绿素浓度的升高会导致fr值的增大;在水的强吸收特征波段1 450 nm下,玉米的fr值随着含水量的升高而增长。分析表明,作物的BRDF特性能够有效反映叶片主要生物含量的变化,同时计算所得到的各向异性指数也体现出一致的变化规律,为建立稳定且可靠的作物光谱定量分析模型提供了理论和实践基础。