|
1.
|
红外光谱结合化学计量学快速预测铁皮石斛中总黄酮含量
|
|
|
|
|
|
|
孙恒 金航 胡强 康平德 陈骏飞 和加卫 王元忠《光谱学与光谱分析》,2018年第6期
|
|
|
评价药用植物质量的主要手段之一是有效成分含量检测,不同采收期对药用植物有效成分含量有明显影响。通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合化学计量学建立快速预测不同采收期铁皮石斛中总黄酮含量的方法,以期为铁皮石斛质量快速预测评价提供研究基础。采收2014年1至12月的铁皮石斛样品干燥粉碎;以氯化铝显色法测定铁皮石斛中总黄酮含量,分析不同采收时间铁皮石斛总黄酮的累积规律;采集样品红外光谱信息,归属红外吸收峰,拟合红外光谱数据和总黄酮含量数据,结合一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正态变量、正交信号校正等对数据进行预处理,建立偏最小二乘回归模型预测样品中总黄酮含量。结果显示:(1)样品和标准品芦丁均在270nm附近有共有吸收峰,实验以270nm为总黄酮定量波长,标准曲线为y=6.076 5x+0.055 8,相关系数r=0.996 6,线性关系良好;重现性、精密度和稳定性相对标准偏差分别为1.00%,0.37%和0.28%,该方法稳定可靠;(2)总黄酮含量随时间变化趋势为先升高后降低,6月—8月样品含量较高,平均含量大于64.10mg·g~(-1);(3)铁皮石斛红外光谱数据与总黄酮含量拟合后进行一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正态变量、正交信号校正等组合处理,用PLSR模型预测铁皮石斛的总黄酮含量,结果最佳预处理方式为2D+SG5+SNV+OSC-PLSR,训练集和验证集r分别为0.979 0和0.882 4,验证均方根误差(RMSEE)和预测均方根误差(RMSEP)分别为2.438 2和4.169 9,铁皮石斛中总黄酮含量预测值与测量值较接近,表明PLS模型可用于总黄酮含量的快速预测。傅里叶变换红外光谱结合化学计量学能实现铁皮石斛中总黄酮含量准确预测,为铁皮石斛质量评价提供快速、有效的方法。
|
|
2.
|
基于光谱反射率的两种土壤有机质数学建模方法对比
|
|
|
|
|
|
|
张沛 李毅《光谱学与光谱分析》,2016年第3期
|
|
|
已有土壤有机质的光谱预测模型其适用性受建模样本的采样尺度、土壤类型及光谱参数限制,需要在大尺度及范围上进一步检验适用性,并比较分析不同建模方法的建模效果以寻求适用性更好、精度更高的定量模型.在黑河上游大尺度范围采得225个土壤样品,进行了土壤有机质(SOC)及光谱反射率测定后将样本划分为建模集(180个土样)与验证集(45个土样).将土壤光谱反射率(R)变换处理后得到连续统去除(CR)、倒数(REC)、倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)及Kubelka-Munck变换系数共6种指标,针对建模集分别采用逐步线性回归与偏最小二乘回归方法建立12种光谱指标与SOC的数学模型,并采用验证集进行模型预测效果评价.结果表明:(1)采用逐步线性回归或偏最小二乘回归方法建模,LR指标对SOC变化的解释效果都是最好,是SOC的最优预测因子.(2)基于LR指标建立的SOC模型中,采用偏最小二乘回归模型比逐步线性回归模型的预测精度更好,相较于黑河上游已有的经验模型,偏最小二乘回归法建立的模型的预测效果也更好.(3)采用本实验的225个土壤样品对比验证了黑河上游仅有的SOC模型.该模型的SOC预测值与实测值通过了均值T检验且Pearson相关系数达0.826,表明在局部典型区域建立的SOC预测模型,可以应用到更大尺度上的土壤有机质预测研究.
|
|
3.
|
基于光谱反射率的两种土壤有机质数学建模方法对比（英文）
|
|
|
|
|
|
|
《光谱学与光谱分析》,2016年第3期
|
|
|
已有土壤有机质的光谱预测模型其适用性受建模样本的采样尺度、土壤类型及光谱参数限制,需要在大尺度及范围上进一步检验适用性,并比较分析不同建模方法的建模效果以寻求适用性更好、精度更高的定量模型。在黑河上游大尺度范围采得225个土壤样品,进行了土壤有机质(SOC)及光谱反射率测定后将样本划分为建模集(180个土样)与验证集(45个土样)。将土壤光谱反射率(R)变换处理后得到连续统去除(CR)、倒数(REC)、倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)及Kubelka-Munck变换系数共6种指标,针对建模集分别采用逐步线性回归与偏最小二乘回归方法建立12种光谱指标与SOC的数学模型,并采用验证集进行模型预测效果评价。结果表明:(1)采用逐步线性回归或偏最小二乘回归方法建模,LR指标对SOC变化的解释效果都是最好,是SOC的最优预测因子。(2)基于LR指标建立的SOC模型中,采用偏最小二乘回归模型比逐步线性回归模型的预测精度更好,相较于黑河上游已有的经验模型,偏最小二乘回归法建立的模型的预测效果也更好。(3)采用本实验的225个土壤样品对比验证了黑河上游仅有的SOC模型。该模型的SOC预测值与实测值通过了均值T检验且Pearson相关系数达0.826,表明在局部典型区域建立的SOC预测模型,可以应用到更大尺度上的土壤有机质预测研究。
|
|
4.
|
煤矸石充填复垦重构土壤重金属含量高光谱反演
|
|
|
|
|
|
|
徐良骥 李青青 朱小美 刘曙光《光谱学与光谱分析》,2017年第37卷第12期
|
|
|
为研究煤矸石充填复垦土壤重金属含量快速有效的监测方法,以淮南创大生态园煤矸石充填复垦田间试验小区为研究区域,首先采用化学方法监测土壤(0~20cm)重金属(Cu,Cr,As)含量,然后采用ASD(analytical spectral devices)FiSpec4型高光谱仪测量土壤样品的反射光谱,提取光谱特征,并对光谱进行一阶微分变换、二阶微分变换及倒数对数变换;将变换后的各光谱特征参数与监测的土壤重金属含量进行相关性分析,并依据相关性分析结果选择显著相关的波段作为相关因子供建模使用。采用多元逐步回归(stepwise multiple liner regression,SMLR)分析、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)及人工神经网络(artificial neural network,ANN)三种方法分别建立基于光谱反射率估算土壤重金属含量的预测模型,并采用回归模型进行精度评定,然后确定各重金属含量的最佳预测模型。实验结果表明,经过微分变换的光谱波段与土壤重金属含量达到了显著相关;重金属Cu和Cr的一阶微分光谱的人工神经网络模型为最佳预测模型,重金属元素As的二阶微分光谱的偏最小二乘回归模型为最佳预测模型。
|
|
5.
|
可见-近红外光谱的潮间带沉积物有机碳含量的几种模型预测方法 被引次数：1
|
|
|
|
|
|
|
《光谱学与光谱分析》,2020年第4期
|
|
|
可见-近红外光谱已被证明是一种快速、有效的有机碳(TOC)含量预测方法。但是,当前利用光谱预测TOC含量的研究对象主要为土壤或湖泊沉积物,还未见潮间带海洋沉积物的研究报道。为了快速准确预测潮间带沉积物TOC含量,通过异常样本剔除、光谱特征变换、特征波长提取相结合,构建TOC预测模型,即,采集潮间带沉积物样品光谱,采用马氏距离、标准杠杆值和学生残差联合分析的方法剔除异常样本,利用多元散射校正(MSC)、平滑+微分进行光谱变换,利用遗传算法(GA)提取特征波长,采用偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和BP神经网络(BPNN)对沉积物TOC含量进行建模和预测,通过决定系数(R~2)和剩余估计偏差(PRD)来评价模型精度。结果表明,剔除异常样本有助于提升模型精度, BPNN模型的检验R~2和PRD分别提升了28%和39%。MSC光谱变换效果优于平滑+微分,基于MSC光谱变换的PLS, LSSVM和BPNN模型检验R~2分别为0.81, 0.86和0.78, PRD分别为2.25, 2.59和2.07,比平滑+微分提升了9%～20%(R~2)和11%～22%(PRD),意味着MSC具有较强的TOC信息提取能力。GA不利于增加预测模型精度,基于GA特征波长的模型预测R~2降低了9%～36%, PRD降低了18%～33%,可能与GA提取的特征波长数量偏少有关。BPNN模型的预测精度最低,可能与其容易陷入局部极小点有关。PLS模型精度较高,可以很好的预测潮间带沉积物TOC含量。基于异常样本剔除和MSC光谱变换, PLS模型的建模R~2为0.98,检验R~2为0.81, RPD为2.25。LSSVM模型精度更优于PLS, LSSVM模型建模R~2为0.99,检验R~2和RPD分别为0.86和2.59,显示极好的TOC定量预测能力。总之,针对潮间带沉积物TOC含量预测,可以将剔除异常样本、 MSC光谱变换、 LSSVM建模结合起来,以获得可靠、稳定的预测模型。
|
|
6.
|
近红外漫反射光谱法测定麦冬的多糖含量 被引次数：3
|
|
|
|
|
|
|
王远 秦民坚 戚近 余伯阳 唐莉《光谱学与光谱分析》,2009年第29卷第10期
|
|
|
采用近红外光谱分析技术对麦冬多糖进行定量分析.对麦冬的原始漫反射光谱采用了一阶导数、二阶导数、平滑、散射校正等多种光谱解析手段,初步选择了建模波段,并结合偏最小二乘回归法对麦冬多糖进行了定标建模分析.结果表明,光谱经过一阶导数+标准乘性散射校正(MSC)+SG平滑处理,选取4 000～4 900,5 100～6 900,7 050～10 000 cm-1波段建模得到的定标模型效果最佳,分析结果精度较高,R2,RMSEC,R2CV,RMSECV,主因子数分别为0.996,0.237,0.973,0.583,6.模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.968 8.
|
|
7.
|
应用近红外光谱法快速测定蜂蜜中葡萄糖和果糖含量
|
|
|
|
|
|
|
《光谱学与光谱分析》,2016年第Z1期
|
|
|
采用近红外光谱法,以HPLC-ELSD分析值作为建模的基础数据,用近红外透射光谱法采集光谱,对校正集的原始光谱作均值中心化、一阶微分、正交信号校正等光谱预处理,采用主成分回归、偏最小二乘和多元线性回归法建模,以相关系数、校正标准偏差、预测标准偏差为评价指标对模型预测能力进行评价,对蜂蜜中葡萄糖和果糖含量进行快速测定。原始光谱经均值中心化、一阶微分和正交信号校正预处理后,运用多元线性回归法所建葡萄糖和果糖定量分析模型,可用于中药炮制辅料蜂蜜中葡萄糖和果糖的含量测定。
|
|
8.
|
三种石斛及其提取物的红外光谱法整体结构解析与鉴定
|
|
|
|
|
|
|
《光谱学与光谱分析》,2018年第11期
|
|
|
运用红外光谱法对铁皮石斛、金钗石斛、鼓槌石斛及其两种提取物所含化学成分的红外谱图整体变化规律进行解析和鉴定。采用傅里叶变换红外光谱对三种石斛及其提取物进行结构分析及鉴别。原药材粉末一维红外光谱图反映出铁皮石斛、金钗石斛和鼓槌石斛均含有2 920,2 852,1 737和1 509cm~(-1)附近的特征峰;1 000～1 200cm~(-1)波段内的特征峰,推测三种石斛均含有脂类、芳香类和淀粉类成分。二阶导数谱进一步佐证了以上结果。根据峰强来判断三种石斛所含化合物含量的差别,得出铁皮石斛和金钗石斛中的脂类和淀粉类成分含量较鼓槌石斛高,三者中以金钗石斛的脂类成分、铁皮石斛的多糖成分含量较高。三种石斛原药材粉末二阶导数光谱中观察到1 318和782cm~(-1)处草酸钙的吸收峰。三种石斛的两种提取物中的成分种类和含量与其原药材均有所不同,且不同种石斛之间也存在峰形、峰位、峰强的差别。在水提醇沉提取物、无水乙醇提取物中均发现油脂类、芳香类和多糖类成分的特征吸收峰。与标准品比对分析发现,金钗石斛和鼓槌石斛的多糖成分以淀粉为主,而铁皮石斛则以黏多糖为主;三种石斛无水乙醇提取物的红外光谱分析更清楚地发现脂类成分和芳香类成分的存在,且脂类成分以金钗石斛提取物的含量相对较高。芳香类成分以鼓槌石斛提取物的含量相对较高,红外光谱整体结构解析与鉴定方法能够递进式地验证铁皮石斛、金钗石斛和鼓槌石斛所含物质结构和量的差异,适合于不同种石斛的快速鉴别及质量评价与控制。
|
|
9.
|
高光谱反射率的滨海地区土壤全磷含量反演
|
|
|
|
|
|
|
魏丹萍 郑光辉《光谱学与光谱分析》,2022年第42卷第2期
|
|
|
反射光谱在近年来广泛应用于土壤属性的估算。作为一种有效估算土壤全磷含量的手段,反射光谱技术可以很大程度上减少传统化学测量方法所损耗的人力物力。以江苏滨海土壤为研究对象,在30个采样点采集了共147个土样,测量土壤样品光谱反射率及全磷含量。利用原始光谱反射率数据及6种不同的光谱变换结果,通过随机抽样(RS)、KS、SPXY三种样本集划分方法,基于偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)方法分别建立土壤全磷含量的估算模型,对比分析了三种样本集划分方法对估算结果精度的影响。结果表明:(1)以原始光谱反射率为数据,PLSR模型,RS方法在多数情况下可以获得较为稳定的模型精度,明显优于KS和SPXY方法;在SVM模型中,采用SPXY方法获得的模型结果最优,KS次之,RS结果最差。(2)不同的样本集划分方法所合适的光谱变换方法不同,对于三种划分样本集方法,PLSR和SVM对应的最优光谱变换分别是对数的倒数和一阶导数(KS方法),原始光谱和一阶导数(RS方法),一阶导数和多元散射校正(SPXY方法)。其中采用KS方法划分样本集,PLSR和SVM均能获得最佳的预测结果。并非所有光谱变换方法都可以提高模型精度,部分光谱变换后PLSR模型预测精度显著降低;(3)在所有的样本集划分方法中,SVM的建模效果优于PLSR,采用RS方法划分样本集,PLSR的预测精度高于SVM,而采用KS和SPXY方法划分样本集,SVM的预测精度整体高于PLSR。综上所述,本研究区域估算土壤全磷含量的最佳模型是基于KS样本集划分方法和一阶导数光谱变换建立的SVM模型,此时拟合优度(Rp2)为0.82。结果表明反射光谱可以对滨海地区的土壤全磷含量进行有效预测,对土壤磷元素的高效快速反演具有一定的指导意义。
|
|
10.
|
舌诊归一化反射光谱用于红细胞数无创测量
|
|
|
|
|
|
|
Li G Zhao J Li JX Xiong H Lin L Tong Y Zhang BJ《光谱学与光谱分析》,2011年第31卷第5期
|
|
|
利用舌诊归一化反射光谱对人体血液中红细胞总数(RBC)进行了无创检测研究.采集240名志愿者舌尖反射光谱并进行反射率归一化同时用数码相机记录志愿者舌象.将样本分为两组:校正集和预测集,以血液成分含量生化分析值为参考,建立红细胞总数与光谱数据的偏最小二乘回归(PLSR)预测模型.所建模型的相关系数为0.991,用所建模型对预测集进行预测,预测值和生化分析值间的相关系数为0.994,平均相对误差为0.81%,均方根误差为0.472.实验结果证明了舌体可以作为RBC的无创检测位置;从预测模型和预测结果来看,舌尖反射光谱可以较准确的进行红细胞总数的无创检测.
|
|
11.
|
土壤重金属砷的高光谱估算模型
|
|
|
|
|
|
|
《光谱学与光谱分析》,2021年第9期
|
|
|
砷是严重危害人体的重金属之一。利用高光谱技术进行土壤重金属砷含量的估测具有很大的应用潜力,但受区域和土壤背景的影响,估算模型适用性和精度都会有很大的差异。针对石家庄市地表水源地保护区土壤砷含量的高光谱估算,在水源地保护区的主要采矿地和冶炼企业进行了土壤实地采样和实验室重金属分析,对土壤样本的原始光谱反射率采用Savitzky-Golay 7点平滑处理,进行一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、倒数(RT)、倒数一阶微分(RTFD)、倒数二阶微分(RTSD)、倒数对数(AT)、倒数对数一阶微分(ATFD)、倒数对数二阶微分(ATSD)、连续统去除(CR)9种光谱变换后,再对重金属砷实测含量与经光谱变换后的光谱指标进行相关分析,并提取各光谱指标的最大敏感波段。运用多元线性逐步回归(MLSR)、单光谱变换指标偏最小二乘回归(U-PLSR)和多光谱变换指标偏最小二乘回归(M-PLSR)方法构建土壤重金属砷含量估算模型,最后通过相关系数r、均方根误差(root mean square error,RMSE)和统计值F来比对建模效果。结果表明:研究区部分土壤样本重金属砷含量已经出现了轻度污染,大部分样本处于污染的临界状态;经连续统去除变换后的光谱特征与砷的相关性最大,一阶微分与砷含量存在最大负相关性;相较于多元线性逐步回归和单光谱变换指标偏最小二乘回归,采取多光谱变换指标偏最小二乘回归方法土壤重金属砷含量模型估算值与实测值最为接近,建模R~2达到0.852, RMSE和F值分别达到0.147和32.384,多光谱变换指标建模集成效果显著。因此研究结果可以为石家庄水源地保护区主要采矿地和冶炼企业重金属砷污染高光谱快速监测提供科学依据。
|
|
12.
|
矿区土壤Cu含量高光谱反演建模 被引次数：3
|
|
|
|
|
|
|
涂宇龙 邹滨 姜晓璐 陶超 汤玉奇 冯徽徽《光谱学与光谱分析》,2018年第2期
|
|
|
为探究高光谱遥感手段反演土壤Cu含量方法的可行性,以湖南省某矿区为例,利用ASD地物光谱仪和实验室电感耦合等离子发射光谱法测定83个土壤样品350~2 500nm光谱信号和Cu含量。在光谱重采样、一阶/二阶微分、标准正态变换预处理对比分析基础上,分别采用主成分分析与相关分析对潜在建模变量进行初步筛选,运用逐步回归方法确定最终模型变量,建立土壤Cu含量反演模型,基于最优模型识别Cu含量光谱指示特征波段。结果表明,相对于传统主成分分析方法,标准正态变换后的光谱全要素主成分分析逐步回归建模方法因保留土壤样品弱光谱信号能有效提升土壤Cu含量估算能力,R2达0.86,模型对于预测样本的估计效果较好,建模样本和预测样本的残差分别为0.76和1.29,且通过F检验;360~400,922~1 009,1 833~1 890与2 200~2 500nm波段对研究区土壤Cu含量有较好指示性。研究结果将丰富南方矿区土壤Cu含量估算典型案例,同时为发展基于高光谱遥感的土壤环境监测手段提供理论支撑。
|
|
13.
|
基于线性回归算法的春玉米叶面积指数的冠层高光谱反演研究 被引次数：1
|
|
|
|
|
|
|
王宏博 赵梓淇 林毅 冯锐 李丽光 赵先丽 温日红 魏楠 姚欣 张玉书《光谱学与光谱分析》,2017年第37卷第5期
|
|
|
利用辽宁锦州地区2013年生长季不同土壤水分控制条件下的春玉米冠层高光谱数据,及对应的植株叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,分析在不同发育期内不同生长状况下的春玉米冠层高光谱特征及其与植株叶面积指数的关系。采集并计算共313组有效样本,包括350~2 500nm波段范围光谱的反射率、反射率倒数的对数、反射率一阶导数及LAI,应用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法,对剔除了受大气水分影响较为严重光谱波段的其他波段数据进行降维,构建叶面积指数的全波段冠层高光谱数据模型,并进行精度检验与比较。结果表明,春玉米LAI与光谱反射率在可见光波段(350~680nm)、红外波段(1 430~1 800和1 950~2 450nm)均呈显著的负相关;反射率倒数的对数在对应区间为显著的正相关;反射率一阶导数则在可见光和近红外波段(350~1 350nm)存在较显著相关波段。三种全波段冠层高光谱数据在春玉米LAI的线性回归中,偏最小二乘法在以冠层反射率为自变量的模型构建中,比多元逐步线性回归拟合度好,其总均方根误差为0.480 7;以冠层光谱反射率的倒数的对数及一阶导数为自变量,应用逐步线性回归法建模,拟合度较好,其总均方根误差分别为0.333 5和0.348 8;三种光谱数据的春玉米LAI两种回归算法中,以冠层反射率倒数的对数为自变量,应用逐步线性回归方法建模的拟合度最佳。
|
|
14.
|
山东省焦家式金矿区土壤重金属铬高光谱监测研究（英文）
|
|
|
|
|
|
|
《光谱学与光谱分析》,2017年第5期
|
|
|
矿区土壤环境问题日益突出,以山东省烟台市焦家式金矿区为典型区,系统采集了85个表层土壤样品进行野外光谱实测,其中35份用于重金属铬含量测定。利用光谱变换技术对原始光谱提取了一阶微分、二阶微分和去包络线三种光谱指标,采用偏最小二乘回归法建立光谱数据与铬含量间的定量关系,将最优预测模型应用于其余50个样本点铬浓度值的获取,最终通过克里金插值实现了对研究区土壤重金属铬的快速监测。结果表明,基于一阶微分数据模型预测精度最高,其次为二阶微分,原始光谱和去包络线数据。研究区铬的含量与金矿的分布情况密切相关,即金矿密集区域铬含量更高,这表明金矿开采对土壤中铬的含量与分布存在一定影响。
|
|
15.
|
山东省焦家式金矿区土壤重金属铬高光谱监测研究 被引次数：1
|
|
|
|
|
|
|
王菲 王集宁 曹文涛 康日斐 曹见飞 吴泉源《光谱学与光谱分析》,2017年第37卷第5期
|
|
|
矿区土壤环境问题日益突出,以山东省烟台市焦家式金矿区为典型区,系统采集了85个表层土壤样品进行野外光谱实测,其中35份用于重金属铬含量测定.利用光谱变换技术对原始光谱提取了一阶微分、二阶微分和去包络线三种光谱指标,采用偏最小二乘回归法建立光谱数据与铬含量间的定量关系,将最优预测模型应用于其余50个样本点铬浓度值的获取,最终通过克里金插值实现了对研究区土壤重金属铬的快速监测.结果表明,基于一阶微分数据模型预测精度最高,其次为二阶微分,原始光谱和去包络线数据.研究区铬的含量与金矿的分布情况密切相关,即金矿密集区域铬含量更高,这表明金矿开采对土壤中铬的含量与分布存在一定影响.
|
|
16.
|
高光谱成像的土壤剖面水分含量反演及制图 被引次数：2
|
|
|
|
|
|
|
吴士文 王昌昆 刘娅 李燕丽 刘杰 徐爱爱 潘恺 李怡春 张芳芳 潘贤章《光谱学与光谱分析》,2019年第9期
|
|
|
传统土壤水分的获取方法仅可获得离散的土壤水分点位数据,难以获得剖面上精细且连续的水分含量分布图。研究了野外条件下利用近红外高光谱(882～1 709 nm)成像反演剖面土壤水分含量(SMC),并实现精细制图的可行性。研究剖面位于江苏省东台市,我们利用近红外高光谱成像仪对剖面进行了5天原位连续观测,共采集了280个土样用于烘干法测定SMC。原始高光谱图像经数字量化值(DN)校正、黑白校正、拼接、几何校正、剪切和掩膜等一系列预处理后,提取各采样点的平均光谱反射率。提取光谱(Raw)经吸光度[LOG_(10)(1/R)], Savitzky-Golay平滑(SG)、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、多元散射校正(MSC)和标准正态变量(SNV)转换后,采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立SMC预测模型,并对比分析不同光谱预处理方法与建模方法组合条件下SMC的预测精度。结果表明,光谱反射率随SMC增加逐渐降低,不同光谱预处理方法的预测精度有所差异,除MSC方法外,同一光谱预处理方法的LS-SVM模型预测精度均高于PLSR模型,并且基于LOG_(10)(1/R)光谱的LS-SVM模型对SMC预测精度最高,其建模集的决定系数(R■)和均方根误差(RMSE_c)分别为0.96和0.65%,预测集的决定系数(R■)、均方根误差(RMSE_p)和相对分析误差(RPD_p)分别为0.88, 1.05%和2.88。利用最优模型进行剖面SMC的高空间分辨率精细制图,通过比较SMC反演图中提取的预测值与实测值关系发现预测精度较高(R~2:0.85～0.95,RMSE:0.94%～1.02%),且两者在剖面中的变化趋势基本一致,说明SMC反演图不仅能很好地反映出土壤水分在整个剖面中毫米级的含量分布信息,也可反映出同一位置处不同天数间的含量差异。因此,利用近红外高光谱成像结合优化的预测模型,能够实现土壤剖面SMC的定量预测及精细制图,有助于快速、有效监测田间剖面土壤水分状况。
|
|
17.
|
基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究
|
|
|
|
|
|
|
《光谱学与光谱分析》,2020年第4期
|
|
|
以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%～50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构; SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R~2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R~2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R~2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R~2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。
|
|
18.
|
盐胁迫下匍匐翦股颖高光谱分析与电解质渗透率反演 被引次数：1
|
|
|
|
|
|
|
肖国增 吴雪莲 滕珂 晁跃辉 李伟涛 韩烈保《光谱学与光谱分析》,2016年第11期
|
|
|
叶片电解质渗透率是反映植物细胞渗透性的一个重要指标,对草坪草遭受盐胁迫的研究有重要意义。针对叶片电解质渗透率传统检测方法,耗时长,损伤叶片,无法大面积监测等弊端,探讨了用高光谱快速无损检测叶片电解质渗透率的方法。以匍匐翦股颖(Agrostis stolonifera)为对象,在温室中水培两周后进行浓度分别为0(对照),100和200mmol·L-1的盐处理,7d后按间隔7d取样3次,共72个样。每次取样时先测量样品的光谱值,然后采用电导率法测定叶片电解质渗透率。分析匍匐翦股颖三种盐处理与光谱反射率之间的关系和差异,对三种盐处理的光谱反射率计算归一化植被指数和差值植被指数,采用差分法计算光谱反射率的一阶微分,同时计算出蓝、绿和红光的三边参数,分析叶片电解质渗透率与光谱反射率、归一化植被指数、差值植被指数和三边参数的相关性。利用叶片电解质渗透率和各光谱数据相关程度高的数据,对校正集采用一元线性回归、多元线性回归和偏最小二乘回归法构建叶片电解质渗透率反演模型,用预测集检验反演模型。结果表明:盐胁迫与叶片高光谱在450~700nm波段呈正相关;叶片电解质渗透率与450~732nm波段反射率在0.01水平上显著相关;三边参数中绿边幅值和绿边面积与叶片电解质渗透率显著相关;采用偏最小二乘回归法建立的反演模型精度最好,建模和反演预测的决定系数分别达到了0.681和0.758,均方根误差分别为7.124和7.079。偏最小二乘法构建的反演模型实现了盐胁迫下匍匐翦股颖叶片电解质渗透率的快速无损检测,也为采用高光谱实时监测盐胁迫对匍匐翦股颖及其同类植物的伤害提供了依据和理论参考。
|
|
19.
|
基于高光谱的土壤有机质含量估算研究 被引次数：14
|
|
|
|
|
|
|
Liu L Shen RP Ding GX《光谱学与光谱分析》,2011年第31卷第3期
|
|
|
高光谱遥感技术以其光谱分辨率高、波段连续性强、数据丰富的特点,因而在土壤养分研究中得到广泛应用.通过土壤钉机质的高光谱遥感分析,可以充分了解土壤养分的状况及动态变化,为指导农业生产及保护农业生态环境提供科学依据.本文基于江西省余江县和泰和县采集的34个红壤土样350～2 500 nm波段的光谱曲线,研究了土壤光谱与土壤有机质含量之间的关系.先对土壤反射率光谱进行两种变换:一阶微分(R')、倒数的对数log(1/R),然后在提取特征吸收波段的基础上,运用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法建立相应的估算模型,并对模型进行检验.结果表明,偏最小二乘回归法优于多元逐步线性回归法,其建立的高光谱估算模型具有快速估算土壤中有机质含量的潜力.
|
|
20.
|
废旧涤/棉混纺织物近红外定量分析模型的建立及预测
|
|
|
|
|
|
|
时瑶 李文霞 赵国樑 李书润 王华平《分析测试学报》,2016年第35卷第11期
|
|
|
将中红外光谱筛选出的598个纯涤、纯棉及涤/棉混纺样本采用GB/T 2910.11-2009法测定其涤、棉准确含量,其中校正集样本252个,验证集样本346个。使用便携式近红外光谱仪获取样本的原始近红外光谱(NIRS)。校正集样本依据回归系数的分布趋势和范围选取最佳建模谱区,并采用差分一阶导、S-G平滑和均值中心化相结合的方法对原始光谱进行预处理,利用偏最小二乘法(PLS)建立涤/棉混纺织物中涤含量的近红外(NIR)定量分析模型。同时分析了样本颜色对NIRS的影响,探讨了斜线光谱样本、奇异样本和不同组织结构织物对模型预测效果的影响。结果表明:利用PLS法建立的涤/棉混纺织物定量分析模型最优组合包含1个光谱区间和9个主成分因子,校正集相关系数(RC)为0.998,标准偏差(SEC)为0.908。为验证所建模型的有效性和实用性,对346个未参与建模的涤棉样本进行了预测,并将预测结果与国标法测定值进行方差分析,两种方法结果无显著差异,预测正确率达97%以上。模型的建立为废旧涤/棉混纺织物快速、无损分拣提供了基础数据库。
|
|
