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1.
基于PCA的土壤Cd含量高光谱反演模型对比研究 总被引:4,自引:0,他引:4
土壤重金属污染对人类健康造成了极大的威胁,如何快速摸清土壤污染情况尤为重要。高光谱遥感具备光谱分辨率高,快速无损等优势,使其在土壤组分反演方面具有巨大的潜力。针对高光谱信息冗余及光谱变换对土壤镉(Cd)含量估算的影响进行分析,并利用变换前后的高光谱数据对比研究了不同高光谱模型对土壤Cd含量反演的性能。首先利用等离子体质谱法和FieldSpec4地物光谱仪收集了56组土壤样品的Cd含量和对应的高光谱曲线(350~2 500 nm);为了弱化光谱测定中光亮变化和土壤表面凹凸对实验结果的影响,研究对高光谱数据进行倒数对数预处理;考虑到高光谱数据中存在大量的信息冗余,研究采用了主成分分析(PCA)对高光谱数据进行降维处理并最终保留了前12个主成分量作为特征变量。针对高光谱反演模型,研究选择了偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和随机森林(RF)四种回归模型建立PCA主成分与Cd含量之间的关系;最后,研究选取了决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和RPD三种精度评估指标评估回归模型的拟合精度,结果表明针对光谱采用PCA波段降维的方法处理后,选取的12个主成分对变化前后的光谱累计贡献率均达到99.99%,作为模型的输入变量,四种模型均具有一定的预测能力。无论光谱变换与否,PCA-RF反演模型的预测能力均为最好(R2分别为0.856和0.855,RPD均高达3.39)。利用PCA对高光谱数据降维处理可以有效降低高光谱数据冗余,有力的保证模型的预测能力。以PCA筛选出的主成分量可以作为模型极好的输入变量,以RF为基础的高光谱反演模型在反演土壤Cd含量时具有最佳效果,可为该区域及类似地区的土壤重金属污染物反演提供新的方法支撑。 相似文献
2.
机采籽棉杂质分类检测为调整棉花清理机械加工参数和工序提供参考依据,对提升皮棉品质具有重要意义。但由于籽棉棉层分布不均匀,使得图像检测难度增大,使用传统的检测方法无法有效检测各类杂质。采用高光谱成像方法对机采籽棉中的棉叶、棉枝、地膜和铃壳(内外)五种杂质进行分类判别检测。首先采集120个机采籽棉样本的高光谱图像,选取感兴趣区域获取平均光谱曲线。发现由于物质构成的差异,不同杂质体现出不同的吸收和反射特性,不同种类物质之间的光谱差异大于同类物质。对提取的平均光谱曲线进行主成分分析(PCA),结果显示棉花、残膜和铃壳外与其他三类相比,有较好的聚集性和可分性,但是棉叶、铃壳内和棉枝三类相互叠加在一起,空间分布存在严重交叉重叠。以提取的平均光谱曲线为训练样本,选择线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和神经网络(ANN)三种分类判别算法,对算法参数进行寻优,并建立机采籽棉杂质分类判别模型。其中,经过LDA模型降维后的样本空间较PCA表现出了更好的聚集性和可分性,采用正则化防止过拟合,得到训练集准确率为86.4%,测试集准确率为86.2%;SVM模型的参数寻优结果为C=105,g=0.1,其训练集准确率为83.42%,测试集准确率为83.40%;ANN模型参数寻优得到隐含层数和神经元个数分别为2和17,训练集准确率为82.9%,测试集准确率为81.8%。对三种模型的分类效果和检测用时进行比较,LDA模型结果最优。通过对高光谱图像进行像素等级分类判别,结果显示棉花识别效果较好,植物性杂质都被有效检测,但是地膜和棉花存在误识别,分类效果与杂质光谱的分类判别模型结果一致。因此,采用高光谱成像技术可以快速、无损的检测和识别籽棉杂质,为棉花加工装备提供反馈参数,对棉花加工机械化和智能化有重要意义。 相似文献
3.
在众多可产生磁共振现象的原子核中,1H核凭借其在生物体中含量高、磁共振信号强的优势,成为磁共振成像的主要研究对象.但其它杂核在生命科学相关研究中同样具有不可替代的独特性,如31P核广泛参与了生物体内的能量代谢过程,是非质子成像研究领域的重要内容.MRI向更高场强的发展使得杂核成像逐渐普及,其核心部件是高质量的1H/31P双调谐射频线圈.本文总结了与1H/31P双调谐射频线圈相关的研究与应用,展示了9.4 T下小鼠脑的质子磁共振成像及磁共振磷谱,并讨论了高场1H/31P双调谐射频线圈的潜在应用价值. 相似文献
4.
合成了一种多级孔芳香骨架材料(PAF-70); 使用由氨基修饰过的单体, 应用该合成策略得到了同样具有窄分布介孔的含有氨基活性位点的PAF材料, 并通过硫脲单体与其氨基活性位点的反应, 将硫脲基团引入PAF-70材料中, 获得了含有硫脲催化位点的材料(PAF-70-thiourea). 氮气吸附-脱附测试结果显示, PAF-70存在孔径分布较窄的介孔, 介孔孔径为3.8 nm, 与模拟计算值(约3.7 nm)吻合. 热重分析结果表明, PAF-70具有很高的热稳定性. PAF-70在大多数溶剂中可以稳定存在, 具有良好的化学稳定性. 将PAF-70-thiourea作为催化剂, 应用在N-溴代琥珀酰亚胺(NBS)氧化醇类的反应中, 其表现出较高的催化活性、 较高的稳定性和广泛的底物适用性. 与含有相同硫脲催化位点的金属有机框架(MOF)材料(IRMOF-3-thiourea)作为催化剂对比, 进一步证实PAFs材料非常适合作为催化有机反应的固载平台. 相似文献
5.
高光谱遥感是煤矿区探测的有效方法,对于煤炭资源调查、矿区环境监测等具有重要意义,其中煤、矸石、植被、水体等被遥测物各个方向的反射光谱特征是煤矿高光谱遥感的基础,为此有必要针对典型煤的方向反射光谱特征进行研究。从我国不同矿区收集了无烟煤、烟煤、褐煤三大类煤中的4种典型煤样,4种煤样按煤阶由高到低顺序包括无烟煤一号、贫煤、气煤、褐煤二号,在实验室利用方向反射测量球坐标实验装置测定了每种煤样半球空间各反射方向的近红外波段(1 000~2 500 nm)反射光谱曲线。通过对反射光谱曲线波形分析,发现同一种煤不同反射方向的近红外反射光谱波形基本相似,但在整体反射率大小和局部波形特征上具有差异性,光谱曲线整体反射率越大,吸收谷越明显。随反射角增大,4种煤在前向反射方向(180°探测方位角)反射光谱曲线均整体上升,在后向反射方向(0°探测方位角)反射光谱曲线高度变化相对较小。在每种煤半球空间各反射方向的反射光谱曲线中,选取了1 400,1 700,1 900,2 200和2 300 nm 5个特征波长,通过分析此5个特征波长处的反射率空间分布极坐标云图,发现4种煤在5个特征波长点处均具有一定的双向反射特征,均表现出较明显的前向反射热点特征和相对较弱的后向反射热点特征,无烟煤一号后向反射热点特征比贫煤、气煤、褐煤二号更明显,贫煤、气煤、褐煤二号随煤阶降低后向反射热点特征逐渐增强。每种煤前、后向反射方向的反射光谱中,通过对5个特征波长处反射率与反射角进行相关性分析,发现前向反射特征波长反射率与反射角近似呈线性函数关系,后向反射特征波长反射率与反射角近似呈高斯函数关系,且高斯函数拟合曲线波峰随煤阶降低向较大反射角度移动。该研究为矿区煤炭高光谱遥感最优探测几何的选择提供了依据,也为矿区煤炭资源精准探测提供了参考。 相似文献
6.
稀土矿在浸出过程中杂质离子将随稀土离子一同浸出进入稀土料液中,针对稀土料液中Al3+离子杂质对后续萃取过程乃至最终稀土纯度造成不利影响的问题,根据同时平衡原理,对Nd Cl3-Al Cl3-H2C2O4体系进行热力学平衡计算,绘制出该体系中各离子lgc-p H图,对其中的计算过程思路与依据进行解释说明,分析了边界条件变化以及各沉淀稳定区形成原因。通过改变草酸浓度,对体系中总钕与总铝含量以及沉淀稳定区域随p H变化的情况进行讨论与分析。研究结果表明,理论上1
11.74条件下均能保证钕沉淀而铝不沉淀析出,结合实际生产情况,着重考察高酸度条件下Nd2(C2O4)3的沉淀稳定区。草酸浓度超过与钕离子完全结合生成草酸钕沉淀所需浓度时,Nd2(C2O4)3 相似文献
7.
针对Mach数8以上(Ma>8)冲压发动机地面试验能力不足问题,基于FD-21高能脉冲风洞,开展了吸气式推进试验技术探索,提升了FD-21风洞的重活塞驱动能力,获得了总压18.66 MPa、总温3 950 K、Ma=9.62、静压436.6 Pa、速度3 km/s的高焓大动压模拟流场,同时发展了高时间分辨率吸收光谱测量技术和基于重模型自由飞原理的发动机推阻测量方法.在此基础上,设计了弯曲激波压缩二元发动机,构建了燃料在线供应与喷注控制、模型悬挂与瞬态释放及相关测量一体的试验系统,在所建立的Ma=9.62风洞模拟环境中进行了集成验证试验,定量测得了有/无氢气射流与空气/氮气超声速气流作用下二元发动机的壁面压力、吸收光谱峰值吸收率、轴向力等数据,并利用纹影观测到了进气道唇口与燃烧室部位的波系特征.多次试验所得的壁面压力、峰值吸收率、轴向力随时间变化曲线均存在2 ms以上的平台,表明二元发动机建立了准定常流动.冷热态及氮气对照组对应的壁面压力分布、峰值吸收率、轴向力等数据呈现出了明显不同,且二者规律近似一致,一方面说明所建立的模拟流场、燃烧诊断技术、发动机推阻测量技术是有效的,另一方面也表明二元发动机实现了点火燃烧、获得有效热功转换,为后续相关研究奠定了良好的基础. 相似文献
8.
二维过渡金属硫化物(TMDC)材料因为独特的激子效应和材料学性质,在太阳电池、光催化、传感器、柔性电子器件等领域得到广泛的应用。层数对其性质有显著的调控作用,自动检测识别所需层数的样品是其从实验室走进半导体制造工业的重要技术需求。本文结合反射高光谱成像技术与图像处理算法,发展了一种二维TMDC薄层样品的显微成像自动检测技术。基于自主搭建的反射高光谱成像系统,对制备的不同层数TMDC标准样品进行了光学对比度的系统研究,阐明了层数的差分反射光谱机理,提出了可靠的层数判定方法。基于传统边缘检测技术优化设计了一套图像处理算法,实现了TMDC样品的图像检测及层数鉴定。本文方法具有普遍性、实用性,结合自动对焦的扫描控制,能够实现大规模的自动化样品检测,这也为其他表面目标的显微识别和检测提供了新的灵感和参考。 相似文献
9.
近年来,二维材料由于其独特的性质而受到了广泛关注。在制备二维层状晶体的各种方法中,机械剥离法获得的薄层二维材料晶体质量高,适用于基础研究及性能演示。然而用机械剥离法从衬底上获得的材料具有一定的随机性,可能包含了少许相对较厚的部分。实现对这些二维薄层材料有效、快速且智能化的表征有利于促进二维材料性能的进一步研究。提出了一种基于深度学习的表征方法,通过搭建的编解码结构的卷积神经网络语义分割算法,可以根据光学显微镜图像进行分割和快速识别二维材料纳米片。卷积神经网络作为深度学习在图像处理领域中的典型算法,能够对光学显微镜图像中的复杂信息进行特征提取。首先采用机械剥离制备MoS2纳米片样本,通过光学显微镜采集高光谱图像并对样本进行标记,根据样本的厚度范围标记出不同的区域,对标记后的图像进一步处理,包括图像的颜色校准和剪切操作,得到用于网络训练和测试的数据集。针对光学图像中二维纳米薄片存在的低对比度、碎裂等特点,编码时加入残差结构和金字塔池化模型,有助于特征信息的提取;解码时融合编码路径中提取的浅层特征信息,以提高网络分割精度。实验中采用带权重的交叉熵损失函数解决类别数量不平衡问题和采用数据增强扩大数据集。对训练后的网络测试结果表明,模型像素精度为97.38%,平均像素精度为90.38%,均交并比为75.86%。之后通过迁移学习成功地对剥离的单层和双层石墨烯纳米片样本进行了识别,均交并比达到了81.63%,表明该方法具有普适性。通过MoS2和石墨烯纳米片的识别演示,实现了深度学习在二维材料的光学显微镜图像中的成功应用。该方法有望在更多的二维材料上得到扩展并突破自动动态处理光学显微镜图像的问题,同时为其他纳米材料的高光谱图像处理提供参考。 相似文献
10.
在石墨烯的化学气相沉积工艺中,铜箔是决定石墨烯薄膜质量的重要因素。传统铜箔由于制备工艺的限制,存在大量的缺陷,导致石墨烯薄膜的成核密度较高。本工作选用抛光铝板、抛光不锈钢板、微晶玻璃和SiO2/Si作为基材,用热蒸镀法制备了不同粗糙度的铜箔,并详细讨论了以该系列铜箔生长高平整度石墨烯薄膜的条件及铜箔对石墨烯薄膜品质的影响。实验结果表明,铜箔以(111)取向为主,与基材分离后,表面具有纳米级平整度。在生长石墨烯后,从SiO2/Si剥离的铜箔成核密度是4种基材中最小的。同时,从SiO2/Si剥离的铜箔晶体结构变化最不明显,具有良好的结晶性,表面几乎不存在铜晶界缺陷。当压强为3 000 Pa,氢气和甲烷流速分别为300 mL/min和0.5 mL/min时,可以获得约1 mm横向尺寸的石墨烯单晶晶畴。 相似文献