重金属铅离子胁迫下玉米叶片光谱弱差信息的DSAT甄别模型

光谱间微弱信息测度是当今高光谱遥感研究难点之一,传统光谱测度方法难以区分光谱信息的微弱差异。研究设计了不同浓度的铅(Pb)污染实验,并测量了不同浓度铅离子(Pb2+)胁迫下玉米叶片的高光谱反射率、叶绿素含量及Pb2+含量,但是从所测结果得出,不同浓度Pb2+胁迫下的光谱相似性相关系数均达到0.999,难以区分不同浓度Pb2+胁迫引发的光谱间微弱信息差异和污染程度。针对这一情况,基于光谱微分处理、正切函数增强、光谱角量度与波谱分段检测等,提出了一种新型的相似光谱测度方法,即微分光谱角正切(derivative spectral angle tangent,DSAT)法。为了验证DSAT在区分相关系数达0.99以上相似光谱的可行性和有效性,将DSAT用于不同浓度Pb2+胁迫玉米叶片的整体波形与光谱区间子波形的信息差异性度量与检测。实验结果得到,波形差异信息与玉米叶片中叶绿素相对浓度与Pb2+含量显著相关。进而也证明DSAT法在甄别较高相似性光谱间差异上具有更好的实用性和优越性。     

苹果轻微机械损伤高光谱图像无损检测

无损检测是高光谱遥感应用研究热点之一。苹果在采摘、运输过程中易发生轻微机械损伤而影响其品质。使用高光谱成像系统分别采集54个轻微损伤的“黄香蕉”与“烟台富士”苹果可见-近红外波段(400~1 000 nm)的图像,提取苹果损伤区域的均值波谱曲线,对其进行最小噪声分离变换和基于几何顶点端元原理提取端元波谱,计算损伤区域波谱和端元波谱的光谱角,构建了端元提取光谱角苹果轻微机械损伤检测模型。通过设定光谱角阈值分别检测“黄香蕉”与“烟台富士”苹果轻微机械损伤,并与MNF变换、PCA方法检测精度进行对比分析,结果表明EESA模型检测苹果轻微机械损伤的精度最高,检测正确率分别达到94.44%和90.07%。