生成式对抗网络的土壤有机质高光谱估测模型

已有的土壤有机质含量估测模型大多以光谱特征波段、线性和非线性模型为基础,较少考虑通过拓展样本数据建模集来提高模型的估测能力。为进一步提高土壤有机质高光谱反演模型估测精度,提出利用生成式对抗网络(GAN)合成伪高光谱数据和有机质含量的动态估测模型。选取湖南省长沙市及周边区域的水稻田为研究对象,采集土样和实测高光谱数据(350~2 500 nm),室内化学测定有机质含量。以高光谱数据和有机质含量为基础,利用生成式对抗网络生成等量新数据, 结合原始数据建模集组成增强建模集。在GAN正式训练中,每轮训练完成后,设置4个观测点(对应增强建模集中含50,100,150和239个生成样本),动态构建交叉验证岭回归(RCV)、偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络(BPNN)土壤有机质含量估测模型(分别简称GAN-RCV,GAN-PLSR和GAN-BPNN),并在相同测试集上实施模型评估。实验结果表明：(1)原始数据建模集上拟合的估测模型中,交叉验证岭回归表现最佳,决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.831 1和0.189 6;(2)GAN的150轮正式训练中,增强建模集上动态构建的GAN-RCV,GAN-PLSR和GAN-BPNN模型性能显著提高,具体表现为：GAN-RCV的R2取得最大值0.890 9(RMSE 0.153 7)、最小值0.850 5 (RMSE 0.18)与平均值0.868 7(RMSE 0.168 6),最大R2比建模集上拟合的RCV提高了7.2%(RMSE降低了18.9%),GAN-PLSR获得R2最大值0.855 4(RMSE 0.176 9)、最小值0.727 0 (RMSE 0.243 2)与平均值0.780 1 (RMSE 0.217 7),最大R2比建模集上拟合的PLSR提高了20.6%(RMSE降低了29.5%),GAN-BPNN表现最佳,R2取得最大值0.905 2(RMSE 0.143 3)、最小值0.801 7(RMSE 0.207 3)与平均值0.868 1(RMSE 0.168 6),最大R2比建模集上拟合的BPNN提高了30.8%(RMSE降低了44.5%);(3)随着增强建模集中生成样本数量增加,模型精度提升效果呈先升后降趋势,4个观测点中第3个观测点的模型性能提升最显著。充分的实验表明：基于GAN动态构建的有机质含量估测模型显著改善了模型预测性能。依据测试集上的评估结果,可择优使用最佳模型进行后续土壤有机质含量估测。     

卷烟主流烟气中巴豆醛在线光谱分析方法研究

卷烟主流烟气是卷烟燃烧时被人体吸食到体内的主要气体,其减焦降害已成为全社会高度关注的问题。在各种卷烟主流烟气组分中,巴豆醛以其强烈的基因毒性,成为国家规定的卷烟中七种主要有害指标物之一。传统的巴豆醛分析方法大都采用高效液相色谱法等实验室分析方法,需繁琐的样品前处理过程,无法测量巴豆醛的实时浓度,难以准确评估巴豆醛对人体健康的影响。为了快速、准确地检测卷烟主流烟气中的巴豆醛组分,本研究搭建了一套可以直接与吸烟机耦合的傅里叶红外光谱分析系统（FTIR）,并创新性开发过采样数据驱动光谱分析方法（ODDSA）,从复杂、变动的卷烟主流烟气中准确提取巴豆醛的光谱组分信息。ODDSA方法从实验设计入手,采用随机设计的思路尽可能模拟实际卷烟样品的分布范围,以构建具备良好光谱数据结构的样品集。在此基础上,创新性地将高密度小波变换引入红外光谱数据的处理过程中,以时/频双域过采样的方式提升了光谱解析分辨率,进而降低了其他基质组分对巴豆醛光谱信息的干扰。最后,发展改良竞争自适应重加权采样方法,从多倍冗余的高密度小波系数中准确提取待测物质的最佳变量组合,由此构建高质量的巴豆醛光谱定量分析模型。为了验证ODDSA方法的有效性,实验中采集了15种典型市售卷烟品牌,每个品牌在线采集8支样品的主流烟气红外光谱,随后采用随机挑选的25个验证集样本对ODDSA方法进行验证。结果表明,检验集的线性拟合系数为0.971,相对均方根误差为5.5%,其预测精度能有效满足卷烟主流烟气中巴豆醛的在线分析需求,并可拓展到环境二手烟气中其他组分的在线监测,进而为吸烟与健康评估提供全新手段。     

深海富钴结核微区X射线荧光光谱分析和数据挖掘

西太平洋富钴结核是近年来新发现的海底固体矿产资源,富含Mn,Fe,Co,Ni和Cu等多种关键金属元素。富钴结核是一种非均质的地球化学和矿物学集合体,粒径约6 cm的结核在生长过程中记录了数千万年的海洋沉积历史,亟需高分辨率的分析技术揭示古海洋环境信息。采用微区X射线荧光光谱仪（μ-XRF）,对C3BC1704富钴结核开展多元素面扫描,获得了原位高分辨率多元素的信号强度数据,评价了μ-XRF技术在富钴结核中的应用质量。元素信号谱峰特征和数据频谱分布结果显示,富钴结核中Mn,Fe,Ti,Co,Ca和Ni等元素信号强度敏感,数据呈现相对较好的正态分布特征,可用于定量或半定量分析;Si,Cu和Al等元素信号较弱,数据呈现左偏的正态分布特征,建议相关数据仅作参考。μ-XRF获得的数据量庞大且彼此独立,本研究将不同元素连接成彼此关联的多维矩阵,实现了数据的位置信息和特征元素之间的数学运算和筛选,了解了金属元素的分布和变化特征,揭示了富钴结核生长过程的环境变化。结果显示,Mn和Fe等元素在生长层中波动剧烈,金属元素在富钴结核中的分布极不均匀,显示出多成因类型的交替微层和7个大的生长周期旋回。C3BC1704富钴结核主体暴露在海水中,金属元素主要来自海水,化学组成指示为典型的水成成因。进一步定量分析结果显示,Mn,Cu和Ni等元素含量从内部向外围呈现同步降低的趋势,Fe,Ti和Co等元素含量则呈现同步升高的趋势,这些特征指示早期偏向于成岩富集环境,晚期则以水成富集为主。富钴结核金属元素的分布和变化特征,清晰呈现了富钴结核的生长结构,揭示了富钴结核生长过程的环境变化,有利于富钴结核的成矿模型的构建。     

高分六号宽幅数据识别火烧迹地的光谱及指数分析

为探究利用高分六号卫星宽幅（GF-6 WFV）数据识别火烧迹地的适宜光谱波段和指数,选取2019年发生在我国内蒙古大兴安岭林区的三处雷击火形成的火烧迹地作为研究区,结合GF-6 WFV波段组成,选取归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）、全球环境监测指数（global environment monitoring index, GEMI）、增强植被指数（enhanced vegetation index, EVI）、燃烧面积指数（burned area index, BAI）、土壤调节植被指数（soil-adjusted vegetation index, SAVI）、改进型土壤调节植被指数（modified soil-adjusted vegetation index, MSAVI）和归一化差异水体指数（normalized difference water index, NDWI）等7个光谱指数及地面叶绿素指数（MERIS terrestrial chlorophyll index, MTCI）、归一化差值红边指数（normalized difference red edge index 1, NDRE1）、改进的叶绿素吸收指数（modified chlorophyll absorption ratio index 2, MCARI2）和改进的归一化土壤指数（modified normalized difference soil index, MNDSI）等4个改进指数,基于同期影像和前后两期影像进行火烧迹地和其他典型类别的区分度计算,并利用上述11个指数及指数差值进行火烧迹地的识别,定量评价了GF-6 WFV各波段、所选光谱指数及改进指数识别火烧迹地的能力。结果表明：（1）GF-6 WFV的近红外波段和新增的两个红边波段区分度较高,反映火烧迹地特征的能力较强。（2）在区分火烧迹地和火烧前正常植被上,NDVI, GEMI, EVI, BAI, SAVI, MSAVI和NDWI 7个光谱指数等的区分能力较强,4个改进指数中,NDRE1和MCARI2的区分能力较好,MNDSI和MTCI的区分效果较差。（3）在区分同期影像火烧迹地和其余典型类别上,BAI, NDVI, MCARI2和NDWI区分效果较优,其次为NDRE1, GEMI, EVI, SAVI和MSAVI,而MNDSI, MTCI的区分能力较差。（4）在利用所选指数和指数差值识别火烧迹地中,GEMI, EVI, BAI, SAVI和MSAVI的识别精度均较优,其次是MCARI2, NDVI和NDWI,做差后提取精度显著上升,Kappa系数均提升到0.80以上,MTCI, MNDSI和NDRE1提取效果较差。综合比较,BAI和GEMI识别效果最好,NDVI, EVI, SAVI, MSAVI, NDWI和MCARI2的识别能力中等,而MNDSI, NDRE1和MTCI等3个改进指数识别火烧迹地的能力较差。     

三维荧光光谱结合稀疏主成分分析和支持向量机的油类识别方法研究

石油污染的出现,导致生态环境遭到破坏。因此,油类识别方法的研究对于环境的保护具有重要意义。采用荧光光谱法获得石油光谱数据,并对其进行预处理,再通过降维方法来提取特征信息,最后利用模式识别算法进行分类,从而可以实现对油类的定性分析,因此研究一种更高效的数据降维方法以及识别分类算法极其重要。基于三维荧光光谱技术,利用稀疏主成分分析（SPCA）对FS920光谱仪测得的荧光光谱数据进行特征提取,再利用支持向量机（SVM）算法对提取的特征数据进行分类识别,获得了一种更加高效的油类识别方法。首先,利用海水和十二烷基硫酸钠（SDS）配制成浓度为0.1 mol·L-1的胶束溶液,将其作为溶剂配制柴油、航空煤油、汽油以及润滑油各20种不同浓度的溶液;然后,利用FS920光谱仪测得样本溶液的三维荧光光谱数据,对得到的光谱数据进行预处理;最后,对预处理后的数据分别利用SPCA和主成分分析（PCA）进行特征提取,再利用SVM和K最近邻（KNN）两种模式识别算法对特征向量进行分类,最终得到四种模型PCA-KNN,SPCA-KNN,PCA-SVM以及SPCA-SVM的分类结果。研究结果表明,由四种模型得到的分类准确率分别为85%,90%,90%和95%,其中,在同种分类算法中,利用SPCA进行特征提取得到的分类准确率均比PCA的准确率高5%,因此可知,SPCA的稀疏性具有突出主要成分的作用,在提取光谱特征时能够减小非必要成分的影响,并且载荷矩阵的稀疏化可以去除变量之间的冗余信息,优化降维特征信息,为后续分类提供更有效的数据特征信息;在同种特征提取算法下,利用SVM算法进行分类得到的分类准确率均比KNN算法得到的准确率高5%,表明SVM算法在分类中更具有优势。因此,本文利用三维荧光光谱技术结合SPCA和SVM算法,实现了对石油的准确识别与分类,为今后对石油污染物的高效检测提供了新思路。     

可见光-近红外、中红外光谱的土壤有机质组分反演

土壤有机质是土壤肥力的物质基础,其含量的高低是评价土壤肥力的重要标志。土壤有机质组分根据其溶解性可分为胡敏素(HM)、胡敏酸(HA)、富里酸(FA),不同组分的肥力特性差异显著,因此,土壤有机质组分数据可更加全面、客观的反映土壤肥力状况。传统土壤土壤有机质及组分的测定工序繁杂,效率低下且时效性差,大量研究表明高光谱技术能有效提高土壤属性的检测效率并降低测试成本,但关于可见光-近红外、中红外光谱检测土壤有机质组分的报道鲜见。为了探索中红外光谱及可见光-近红外-中红外组合光谱对土壤有机质组分检测的可行性,并对比有机质单一光谱模型与有机质不同组分的组合光谱模型的预测精度,以南疆地区农田土壤为例,在阿克苏及和田地区共采集93个土样,进行有机质、胡敏素、胡敏酸、富里酸含量及光谱数据的测定。其次,利用可见-近红外(VNIR)、中红外(MIR)及其组合光谱(VNIR-MIR)三种光谱数据集,采用偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)三种建模方式对土壤有机质、胡敏素、胡敏酸、富里酸含量进行组合模型分析预测。结果表明：(1)土壤有机质及各组分均与光谱反射率有较好的相关性,土壤有机质及组分在MIR谱段的特征波段数量明显多于VNIR谱段。(2)有机质最优预测模型的模式为VNIR-MIR-RF,该模型的决定系数R2为0.90;胡敏素与胡敏酸最优预测模型的模式均为VNIR-RF模型,R2均为0.92;富里酸最优预测模型的模式为MIR-RF模型,R2为0.94。(3) 基于胡敏素、胡敏酸和富里酸的有机质组合光谱模型的预测精度明显高于有机质单一光谱模型,两种模型的R2分别为0.93和0.90。实现了土壤有机质组分的高效快速反演,且基于有机质组分的组合模型提高了土壤有机质预测精度,为南疆地区大尺度土壤肥力的鉴定与精准施肥提供重要的参考价值。     

高光谱数据对损伤长枣的检测判别

灵武长枣作为宁夏优势特色枣果,具有重要的经济社会价值和科学研究意义。利用可见近红外(Vis/NIR)高光谱成像系统采集60颗完整长枣光谱图像,然后利用损伤装置对60颗完整长枣进行损伤实验,最终得到60颗损伤（内部瘀伤）长枣,高光谱成像系统采集损伤后五个时间段（损伤后2,4,8,12和24 h）长枣的光谱图像。对采集的长枣光谱图像用ENVI软件提取感兴趣（ROI）区域,并计算完整长枣和每个时间段长枣的平均光谱值。原始光谱利用Savitzky-Golay平滑的一阶导数（SG-1）和二阶导数（SG-2）、标准正态变换（SNV）和去趋势（Detrending）、以及SNV-SG-1、SNV-SG-2、Detrending-SG-1、Detrending-SG-2算法进行预处理,原始光谱和预处理光谱建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）分类模型。选择最优的预处理光谱数据,利用连续投影算法（SPA）、间隔随机蛙跳（IRF）、无信息消除变量（UVE）、变量组合集群分析法（VCPA）、区间变量迭代空间收缩法（IVISSA）和IRF-SPA、UVE-SPA、IVISSA-SPA等算法进行特征变量选择,对选择的特征变量建立PLS-DA、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类判别模型。结果表明,在原始光谱建立的PLS-DA模型中,模型校正集和预测集准确率分别为82.96%和90%。光谱经过预处理后得到SNV-SG-2-PLS-DA为最优分类判别模型,模型校正集和预测集准确率分别为91.11%和96.67%。在特征变量建立的分类模型中,SNV-SG-2-UVE-PLS-DA模型校正集和预测集准确率分别为86.3%和94.44%;SNV-SG-2-SPA-LDA模型校正集和预测集准确率分别为86.3%和83.33%;SNV-SG-2-UVE-SVM模型校正集和预测集准确率分别为77.78%和71.11%。对于分类模型来说线性分类模型（PLS-DA、LDA）分类结果优于非线性分类模型（SVM）分类结果,在线性分类模型结果中PLS-DA优于LDA分类结果,PLS-DA可以更好的提供分类效果。研究表明,利用高光谱结合偏最小二乘判别分析分类模型,可以有效的实现灵武长枣损伤后随时间变化的快速检测,为灵武长枣在线检测提供理论依据。     

基于遗传算法-支持向量机的兔肝VX2肿瘤光谱鉴别

兔肝VX２肿瘤是一种快速生长的肿瘤模型,可以在多种器官如肝、肺、直肠等快速生长,常用于肿瘤研究。采用可见-近红外高光谱技术对四只兔子的兔肝VX２肿瘤和正常组织进行活体和离体的反射光谱检测,然后采用支持向量机分别实现了二分类(正常肝组织和肝VX2肿瘤组织)和四分类(未出血活体正常肝组织、未出血活体VX2肿瘤组织、出血离体正常肝组织和出血离体肝VX2肿瘤组织)。根据其光谱反射曲线的特征,选择了400～1 800 nm区间的数据为特征变量。为进一步提高分类准确率,分别采用5折交叉验证和遗传算法对支持向量机的核函数参数g和惩罚因子c进行了优化。其中5折交叉验证优化参数和分类结果为：二分类优化的惩罚参数c为4,核函数参数g为0.125 0,其校正集和预测集的准确率都达到了100%;四分类中优化出的参数c为8,g为0.121 1,其校正集和预测集的准确率分别达到了99.242 4%和93.333%。遗传算法优化参数和结果为：二分类中优化的参数c为0.845 6,g为0.062 5,其校正集和预测集的准确率同样都达到了100%;四分类中优化的参数c为5.5307,g为0.068 5,其校正集和预测集的准确率分别达到了99.242 4%和100%。结果显示两种优化方法都取得了很好的效果,遗传算法优化参数对四分类的分类更为精确。为进一步提升算法速度,采用间隔选取变量的方法来不断减少特征变量,最终每隔100 nm谱段选择一个变量,共选择14个谱段作为特征变量。采用遗传算法优化支持向量机参数并对其分类进行了研究,结果表明：二分类和四分类的校正集和预测集结果准确率均为99.242 4%,而且运行时间分别为11.4和20.0 s, 与选择全波段的运行时间：340.3和491.0 s相比, 说明多光谱技术可以进行肝VX2肿瘤组织和正常肝组织的鉴别,且分类准确率可达99%以上,而且运行时间缩短了很多。为未来多光谱技术在未来临床肿瘤诊断中实现肿瘤组织的快速实时在线检测和分类奠定了基础,显示出巨大的应用潜力。     

近红外特征光谱的羊肉TVB-N浓度预测模型

为提高生鲜羊肉储存期内（4,8和20 ℃环境）挥发性盐基氮（TVB-N）的近红外光谱（NIR）检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑（SGS）、移动平均平滑（MAS）等平滑处理方法,以及归一化（Normalization）、中心化（Centering）、标准化（Autoscaling）等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法（PLS）预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样（MCS）法及马氏距离法（MD）消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法划分总样本的75%（87个）为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）、改进的无信息变量消除法（IUVE）和连续投影算法（SPA）提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数（R2_C）和校正均方根误差（RMSEC）分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数（R2_V）和验证均方根误差（RMSEV）分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。     

六次PH曲线C~1 Hermite插值

本文讨论六次PH(pythagorean hodograph)曲线的Hermite插值问题.六次PH曲线可以分为两种类型,本文使用参数曲线的复数表示形式,分别给出这两类曲线的构造方法.在给定C1连续的Hermite条件下,需要指定一个自由参数以确定插值曲线,本文进一步阐述这个自由参数的几何意义.由于六次PH曲线是非正则曲线,对于第一类曲线,不易控制奇异点在曲线中的位置;而对于第二类曲线,奇异点可以在构造过程中显式地被指定,因此可以有效地避免其在特定曲线段上的出现.