顾及土壤湿度的土壤有机质高光谱预测模型传递研究

高光谱遥感技术作为当前遥感发展的前沿科技,通过电磁波与地物的相互作用,可以定量反演地物的物理化学性质。土壤有机质是重要的土壤养分信息参数,利用高光谱遥感技术快速获取其含量信息可以为精准农业的发展提供必要的数据支撑。然而,由于受到外部参数差异的干扰,导致建模精度降低的同时,还会造成已有模型传递性的“失效”。为了消除湿度差异的干扰,进一步拓展已有模型的适用空间,以江汉平原滨湖地区为例,通过对95个土壤样本进行加湿处理,在实验室自然风干的条件下,量测得到13套不同湿度等级土壤样本的可见—近红外反射光谱数据,建立了各湿度等级下土壤有机质的光谱反演模型,研究水分差异对建模精度的影响;在此基础上,运用Direct Standardization(DS)算法对湿土光谱进行校正,进而探讨该算法在提高模型传递性能方面的潜力。结果表明：基于风干土光谱建立的模型预测精度最高,未经校正的湿土光谱无法通过该模型进行土壤有机质含量预测,预测偏差在-8.34～3.32 g·kg-1,RPD在0.64～2.04;经过DS算法校正后的湿土光谱可以通过该模型进行土壤有机质含量预测,预测偏差降低至0,RPD值提高至7.01。研究表明DS算法能有效降低湿度差异对光谱反演土壤有机质的影响,使土壤有机质光谱反演模型适用于不同水分含量的土壤样本。     

基于高光谱分析的淫羊藿药用成分快速检测研究

中药材淫羊藿富含朝霍定和淫羊藿苷等黄酮类化合物,具有滋阴补肾、提高免疫力等功效,有较大的药用价值。当前,面对生产及育种过程中批量样品快速、无损检测需求的增加,传统的化学分析方法难以满足需要,而高效、廉价的现代高光谱分析技术备受青睐。但受制于光谱数据谱峰重叠及噪声的干扰,全波段光谱分析建模存在模型精度不高和运行效率低的问题。利用便携式地物光谱仪器获取淫羊藿可见-近红外光谱数据,借助遗传算法（GA）特征波段选择方法剔除无关波段,并与偏最小二乘回归（PLSR）分析建模技术结合,构建淫羊藿药用组分（朝霍定A、朝霍定B、朝霍定C和淫羊藿苷）高光谱GA-PLSR校正模型,探讨淫羊藿药用组分含量高效分析预测的可行性,并挖掘获取淫羊藿品质鉴定的重要光谱响应波段。结果表明：高光谱分析结合化学计量学在淫羊藿有效药用组分的快速无损检测方面具有相当大的潜力。与全波段PLSR校正模型相比,通过GA迭代优化,参与建模的有效光谱数据得到简化,GA-PLSR模型的测量精度和稳定性得到明显提升。主要表现在交叉验证的决定系数（R2_CV）得到明显提高,交叉验证的均方根误差（RMSE_CV）普遍降低。其中,四种药用组分校正模型的R2_CV分别从0.645,0.720,0.718和0.642提升为0.671,0.835,0.782和0.796;同时,其对应的RMSE_CV值分别由2.102,2.896,21.069和1.221降为2.071,2.230,18.656和0.912。此外,明确了红边波段690～740 nm以及420 nm附近波段为淫羊藿药用组分朝霍定A、朝霍定B、朝霍定C和淫羊藿苷光谱鉴别分析的重要响应波段。该研究为高光谱技术淫羊藿品质准确高效鉴定和光谱传感器的波段设计提供一定的理论依据。