基于高光谱的GA和SPA算法对赣南脐橙叶绿素定量分析

用遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA)分别提取了赣南脐橙叶片高光谱图像的有效信息,对叶绿素的含量用偏最小二乘法(PLS)进行建模定量分析。高光谱图像标定后,提取感兴趣区域(ROI)的平均光谱,用GA和SPA算法分别选出了27和8条特征波长,然后用PLS对叶绿素含量建模。GA-PLS与SPA-PLS模型得到的预测集相关系数分别为0.80和0.83,均方根误差分别为2.45和2.30。结果表明：SPA-PLS模型具有较高的优势,可以结合高光谱技术对赣南脐橙叶绿素含量快速、无损的定量分析。     

可见/近红外漫透射光谱结合CARS变量优选预测脐橙可溶性固形物

可溶性固形物(SSC)是脐橙重要内部品质之一。采用QualitySpec型光谱仪在350～1000 nm波段范围采集脐橙的可见/近红外漫透射光谱,采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)变量选择方法筛选出与脐橙SSC相关的重要变量,并与无信息变量消除(UVE)及连续投影算法(SPA)比较。最后,对选择的38个重要波长变量应用偏最小二乘(PLS)回归建立脐橙SSC预测模型,并对未参与建模的75个样品进行预测。研究结果表明,CARS方法优于UVE及SPA变量选择方法,能有效地筛选出重要波长变量。CARS-PLS建立的SSC预测模型优于全光谱的PLS模型,其校正集及预测集的相关系数分别为0.948和0.917,均方根误差分别为0.347%和0.394%。因此,可见/近红外漫透射光谱结合CARS方法可以预测脐橙可溶性固形物,CARS变量选择方法能有效简化预测模型和提高模型的预测精度。     

X射线荧光光谱结合CARS变量筛选选择方法用于土壤中铅砷含量的测定

X射线荧光光谱分析作为一种以化学计量学为基础的定量分析技术,所建立模型优劣对结果的预测准确性显得十分重要。竞争性自适应重加权算法(CARS)采用自适应重加权采样技术,利用交互验证选出互验证均方根误差(RMSECV)值最低原则,寻出最优变量组合。为了进一步提高PLS模型的解释和预测能力,将竞争性自适应重加权算法(CARS)与X射线荧光光谱分析技术相结合,对土壤中重金属元素铅和砷进行特征波长变量筛选后建立偏最小二乘(PLS)模型。首先,利用CARS算法对铅含量密切相关的波长变量进行筛选,当采样次数为26次时,筛选出60个有效波长点;对砷含量密切相关的波长变量进行筛选,当采样次数为34次时,筛选出19个有效波长点;然后对优选出的波长点利用PLS方法分别建立土壤中铅和砷含量定量分析模型,并与经连续投影算法(SPA)及蒙特卡罗无信息变量消除(MC-UVE)方法波长变量筛选后所建立的PLS模型进行比较。结果显示：铅的CARS-PLS模型的预测集决定系数(R2)、交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)和相对预测误差(RPD)分别为0.995 5,2.598 6,3.228和9.401 1,砷的CARS-PLS模型的预测集R2,RMSECV,RMSEP和RPD分别为0.989 9,3.013 2,2.737 1和8.211 6;两元素的CARS-PLS模型性能均优于全波段PLS,SPA-PLS和MC-UVE-PLS模型。基于CARS-PLS的算法可以有效筛选出X射线荧光光谱特征波长点,在简化了建模复杂程度的同时,提高了模型的准确性和稳健性。     

近红外高光谱图像结合CARS算法对鸭梨SSC含量定量测定

高光谱数据量大、 维数高且原始光谱噪声明显、 散射严重等特征导致光谱建模时关键波长变量提取困难。 基于此,提出采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对近红外高光谱数据进行关键变量选择。 鸭梨作为研究对象。 采用决定系数r2、 预测均方根误差RMSEP和验证集标准偏差和预测集标准偏差的比值RPD值进行模型性能评估。 基于选择的关键变量建立PLS模型(CARS-PLS)与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现CARS-PLS模型仅仅使用原始变量中15.6%的信息获得了比全变量PLS模型更好的鸭梨SSC含量预测结果,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.908 2,0.312 0和3.300 5。 进一步与基于蒙特卡罗无信息变量MC-UVE和遗传算法(GA)获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,CARS不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,该方法能够有效地用于高光谱数据变量的选择。 结果表明,近红外高光谱技术结合CARS-PLS模型能够用于鸭梨可溶性固形物SSC含量的定量预测。 从而为基于近红外高光谱技术预测水果内部品质的研究提供了参考。     

浸入式可见/近红外光谱的雨生红球藻叶绿素含量研究

探讨了采用浸入式可见/近红外光谱技术对雨生红球藻叶绿素含量快速检测的可行性。通过选择最优的预处理方法,比较全波段偏最小二乘回归(PLS)建模和连续投影算法(SPA)提取特征波长后PLS建模的结果,选出最优模型。SPA-PLS模型对叶绿素a与叶绿素b含量预测效果均优于全波段PLS模型,叶绿素a,b的RPD值分别达到2.946 1和1.902 3。表明,光谱在预处理后结合建模算法能够实现叶绿素a,b含量较好的预测,叶绿素a的预测效果要好于叶绿素b。     

连续投影算法在油菜叶片氨基酸总量无损检测中的应用

应用近红外光谱技术结合连续投影算法(SPA)实现了油菜叶片氨基酸总量(TAA)的快速无损检测.对150个油菜样本进行光谱扫描,通过比较不同预处理,建立油菜叶片氨基酸总量预测的最优偏最小二乘法(PLS)模型.同时应用SPA提取有效波长,作为多元线性回归(MLR),PLS和最小二乘-支持向最机(LS-SVM)的输入变量,分别建立SPA-MLR,SPA-PLS和SPA-ISSVM模型.以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标.结果表明,SPA-MLR和SPA-PLS均优于全波段的PLS模型,SPA-LS-SVM获得了最优的预测结果,其预测的R2和RMSEP分别为0.983 0和0.396 4,获得了满意的预测精度.说明应用光谱技术枪测油菜叶片TAA是可行的,并能获得满意的预测精度,为进一步应用光谱技术进行油菜生长对逆境胁迫的反应及大田监测提供了新的方法.     

高光谱成像的猕猴桃糖度无损检测方法

猕猴桃糖度是重要的猕猴桃内部品质衡量指标。传统的糖度检测耗时且有损样品,有效无损检测猕猴桃糖度含量对于其品质分级、储藏销售具有重大意义。基于高光谱成像技术的常见果蔬品质无损检测方法多数是采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)、迭代保留信息变量法(IRIV)等算法中的某个单一算法提取特征光谱变量,而这些算法单独使用易导致预测结果的稳定性不足。对此,开展了基于高光谱成像技术的猕猴桃糖度的无损检测方法研究。以四川省雅安市“红阳”猕猴桃为研究对象,依次对猕猴桃样本编号并采集其在400~1 000 nm波长范围内的高光谱图像,计算感兴趣区域的平均光谱作为样本的有效光谱信息;分别采用多元散射校正（MSC）、标准正态变量变换（SNV）、直接正交信号校正（DOSC）等3种光谱数据预处理方法分析对预测模型精度的影响,对比结果显示DOSC的预处理效果最好;对预处理后的光谱分别采用一次降维(CARS,SPA,IRIV)、一次组合降维(CARS+SPA,CARS+IRIV)算法和二次组合降维算法((CARS+SPA)-SPA,(CARS+IRIV)-SPA))等7种算法提取特征光谱变量,并分别构建了预测猕猴桃糖度的3种模型,即支持向量回归机（SVR）、最小二乘支持向量机（LSSVM）和极限学习机（ELM）模型;最后对比了基于不同特征提取方法的3种模型的预测精度。研究结果表明：ELM模型具有最好的预测性能,而SVR模型的预测性能最差;(CARS+IRIV)-SPA所选特征光谱变量输入LSSVM、ELM模型,其获得的预测结果均优于其他算法所选特征光谱变量输入对应模型所得的预测结果,证明了(CARS+IRIV)-SPA算法在提高猕猴桃糖度含量检测精度方面的有效性。对比不同方法的预测结果可知,(CARS+IRIV)-SPA-ELM对猕猴桃糖度的预测性能最优,其相关系数R_c=0.945 1,R_p=0.839 0,均方根误差RMSEC=0.450 3,RMSEP=0.598 3,预测相对分析误差RPD=2.535 1,该方法为猕猴桃糖度的检测无损化、精准化、智能化发展提供了可靠的理论依据和技术支撑。     

高光谱成像技术的油菜叶片氮含量及分布快速检测

应用高光谱成像技术实现了油菜苗-花-角果整个生命期叶片氮含量的快速检测和氮素水平分布的可视化。采集三个生长时期共计420个叶片样本的高光谱图像信息(380～1 030 nm),提取图像中感兴趣区域的平均光谱数据,经过不同光谱预处理后,利用连续投影算法(SPA)选择特征波长,将提取的12个特征波长(467,557,665,686,706,752,874,879,886,900,978和995 nm)作为自变量,叶片氮含量作为因变量,分别建立偏最小二乘法(PLS)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。SPA-PLS和SPA-LS-SVM模型对叶片氮含量的预测相关系数R_P分别为0.807和0.836,预测均方根误差RMSEP分别为0.387和0.358。高光谱图像中的每一个像素点都有对应的光谱反射值,利用结构简单、更易提取回归系数的SPA-PLS模型,快速计算出12个特征波长下高光谱图像中每个像素点对应的氮含量预测值,结合像素点的空间位置生成氮素浓度的叶面分布图。可视化分布图详细且直观的反应出同一叶片内部或不同叶片之间氮含量的差异。结果表明,应用高光谱成像技术分析整个油菜生长期的叶片氮含量及其可视化分布是可行的。     

西瓜检测部位差异对近红外光谱可溶性固形物预测模型的影响

西瓜可溶性固形物含量的无损检测对提升其内部品质十分重要。为实现近红外光谱对小型西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对预测模型的影响,以“京秀”西瓜为研究对象,分别采集赤道、瓜脐和瓜梗三部位的漫透射光谱信息,利用偏最小二乘算法(PLS)建立并比较单一检测部位和混合所有检测部位的西瓜可溶性固形物近红外光谱预测模型,并分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对西瓜可溶性固形物近红外光谱变量进行特征波长筛选。结果显示,相比于单一检测部位的模型,混合所有检测部位的校正集样本建立的模型取得了较优的预测结果。同时,利用CARS算法筛选的42个特征波长变量建模,对三种检测部位预测集样本的预测结果分别为赤道R_P=0.892和RMSEP= 0.684 °Brix,瓜脐R_P=0.905和RMSEP= 0.629 °Brix,瓜梗R_P=0.899和RMSEP= 0.721 °Brix。模型得到了很大的简化,且预测精度较高。比较发现,利用SPA算法筛选的19个特征波长变量所建模型的预测精度较低。利用三种检测部位的西瓜样本建立的PLS混合预测模型,结合CARS算法进行有效特征波长变量筛选,可提高西瓜可溶性固形物预测模型的精度,实现西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对近红外光谱预测模型的影响。结果为今后开发便携式设备检测西瓜表面各部位可溶性固形含量提供参考依据。     

高光谱技术结合CARS算法的库尔勒香梨可溶性固形物定量测定

由于高光谱数据量大、维数高,光谱噪声明显、散射严重等特征导致光谱建模时关键变量提取较为困难,同时,高光谱图像的获取会受非单色光、杂散光、温度等多种因素的影响,从而使高光谱数据与待测性质之间有一定非线性关系。为此,提出采用正自适应加权算法(CARS)对可见-近红外高光谱高维数据进行关键变量筛选,并与全光谱和经典变量提取方法SPA,MC-UVE,GA和GA-SPA方法进行比较。以200个库尔勒香梨为研究对象,采用SPXY方法将样本划分为校正集和预测集,校正集和预测集分别包含150个和50个样本。基于不同方法筛选的变量,分别建立线性PLS模型及非线性LS-SVM模型,r2,RMSEP和RPD用于模型性能的评估。综合比较发现,GA,GA-SPA和CARS变量筛选方法能够有效地筛选出原始高光谱数据中具有强信息且对外界影响因素不敏感的变量,适用于高光谱数据关键变量的提取,其中CARS变量筛选效果最佳,基于CARS获取的关键变量构建的非线性LS-SVM库尔勒香梨SSC含量预测模型获得了最优的预测结果,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.851 2,0.291 3和2.592 4。研究表明,CARS方法是一种有效的高光谱关键变量筛选方法,利用高光谱数据,非线性LS-SVM模型比线性PLS模型更适合于香梨品质的定量预测。     

基于高光谱的番茄叶片过氧化物酶活力测定

用高光谱图像技术结合化学计量学方法,实现了番茄叶片中过氧化物酶(POD)活性的快速检测。利用高光谱图像的光谱特征建立预测模型步骤为：采集高光谱图像数据、获取光谱曲线、光谱数据预处理、提取特征波段、建立POD酶活性预测模型。与预处理方法(SG,SNV,MSC,1-Der和2-Der)相比,DOSC预处理对POD酶活性预测效果最好。研究表明：以443,464,413,410,401,402,426和926 nm这八个特征波段的光谱数据建立的DOSC-SPA-PLS模型对POD酶活性预测结果为R_p=0.935 3,RMSEP=37.80 U·g-1。这说明高光谱图像技术测定番茄叶片POD活性具有可行性,且预测结果令人满意,这为抗氧化酶活性和番茄植株生长状况的动态检测提供了新的方法。     

高光谱图像信息检测玉米籽粒胚水分含量

通过波段比和阈值相结合的方法,分别提取了玉米籽粒全表面结构和胚结构区域的1 000～2 500 nm近红外高光谱信息,研究了玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系,同时采用竞争性自适应重加权变量选择算法(CARS)、遗传算法(GA) 、连续投影算法(SPA)筛选特征波段,建立并比较偏最小二乘回归(PLS)模型对水分含量的预测效果。结果显示,玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系显著,随着水分含量的增加,光谱反射值逐渐降低。预测模型结果表明,基于玉米籽粒胚结构区域光谱信息所建立的CARS-PLS,GA-PLS和SPA-PLS回归模型预测相关系数Rp分别为0.931 2,0.917 6和0.922 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.315 3,0.336 9和0.336 6,所选取的特征波段数量分别为9,14和6,较基于全表面光谱信息所建模型的特征波段数量分别少了49,12和24个,且预测效果与采用全表面光谱信息无显著差别,SPA-PLS算法为基于玉米籽粒胚结构光谱信息的水分含量预测最高效模型。提取胚结构区域所用光谱波段为1 197,1 322和1 495 nm,建立SPA-PLS回归模型所用特征波段为1 322,1 342,1 367,1 949,2 070和2 496 nm。研究结果表明,采用近红外高光谱技术进行玉米籽粒水分含量无损检测时,提取玉米籽粒胚结构的图谱信息较全表面光谱信息更高效。     

高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的研究

提出了利用可见/近红外高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的方法。首先采集380~1 023 nm波段范围内60个高温障碍胁迫和60个健康番茄叶片的高光谱图像,同时获取全部叶片的色差值(L*, a*和b*),然后提取所有样本的高光谱图像中感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值。基于不同预处理方法建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)预测模型,再利用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取特征波长并建立SPA-PLS预测模型。最后分别基于全波段和特征波段建立偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)模型。结果显示,全波段中基于原始光谱信息建立的模型效果最好,3个色差值的预测集决定系数(determination coefficient, R2)分别是0.818,0.109和0.896;基于特征波长建立的模型预测集R2分别是0.591,0.244和0.673;所有模型预测集的总体识别率均大于77.50%。结果表明,可见/近红外高光谱成像技术检测番茄叶片色差值(L*和b*)和识别高温障碍样本是可行的。