连续小波变换高光谱数据的土壤有机质含量反演模型构建

土壤有机质含量是反映土壤肥力的重要指标,对其进行动态监测是实施精准农业的重要措施。近年来,众多学者尝试采用土壤近地传感(proximal soil sensing),尤其是近地高光谱技术,在田间和实验室获取不同形态土壤的高光谱数据,不断引入新方法建立适用于不同地域和不同土壤类型的有机质含量的反演模型。该研究在实验室内利用ASD FS3采集了土壤高光谱数据,采用“重铬酸钾-外加热法”测得了土壤有机质含量;分析了土壤原始光谱反射率(R)与有机质含量的相关性,选取R2>0.15的敏感波段的反射率;利用CWT对土壤原始光谱反射率(R)、光谱反射率的连续统去除(CR)进行不同尺度的分解,分析小波系数与土壤有机质含量的相关性,选取R2>0.3的敏感波段的小波系数;利用R选取的波段信息和R-CWT,CR-CWT的选取的小波系数,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)、支持向量机回归(SVMR)三种不同的土壤有机质含量反演模型。结果表明：相比R与土壤有机质含量的决定系数R2,R-CWT,CR-CWT变换后得到的小波系数与土壤有机质含量的决定系数R2分别提高了0.15和0.2左右;CR-CWT-SVMR的模型效果最为显著,预测集的R2和RMSE分别为0.83,4.02,RPD值为2.48,具有较高的估测精度,能够全面稳定地估算土壤有机质含量;CR-CWT-PLSR的模型精度与CR-CWT-BPNN,CR-CWT-SVMR相比虽有一定差距,但是其计算量要明显小于非线性的BPNN和SVMR方法,具有模型简单、运算速度快等特点,对开发与设计田间传感器具有较大的应用价值。     

高光谱反射率的滨海地区土壤全磷含量反演

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、SPX...     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像, 提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集, 其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型, 并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长, 并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型, 但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量, 大大简化了模型, 更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(Rp)分别为0.92和0.93, 预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%, 取得了满意的结果。研究表明, 近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量, 为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像,提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集,其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型,并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长,并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型,但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量,大大简化了模型,更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(R_p)分别为0.92和0.93,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%,取得了满意的结果。研究表明,近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量,为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

酥梨货架期的高光谱成像无损检测模型研究

水果新鲜度是反映水果是否新鲜、饱满的重要品质指标,为了探讨水果不同货架期的预测和判别方法,以酥梨为研究对象,利用高光谱成像技术,结合偏最小二乘判别法（PLS-DA）和偏最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法对酥梨货架期进行判别。由光源、成像光谱仪、电控位移平台和计算机等构成的高光谱成像装置采集样品光谱,装置光源采用额定功率为200 W四个溴钨灯泡成梯形结构设计,光谱范围为1 000～2 500 nm,分别率为10 nm。选取优质酥梨30个,货架期设置为1, 5和10 d,对30个样品完成3次光谱图像的采集,并矫正原始图像。实验结果表明：基于图像的酥梨货架期定性分析时,对不同货架期样品的原始图像进行PCA压缩,得到三种不同货架期的权重系数数据,PC1图像提取特征波长点为1 280,1 390,1 800,1 880和2 300 nm,以特征图像的平均灰度值作为自变量且以货架期作为因变量建立定性判别模型,建模集68个,预测集22个。最小二乘支持向量机以RBF为核函数时,预测集中样品的误判个数为1,误判率为4.5%。而当采用lin核函数时,样品的误判个数为0,误判率为0。PLS-DA定性分析时RMSEC为1.24,R_c为0.93。RMSEP为1,R_p为0.96,预测集误判率为0。特征图像对酥梨货架期判别LS-SVM中的lin核函数所建立的模型结果较好,优于RBF核函数的建模效果,也优于PLS-DA判别模型。ENVI软件提取实验样品光谱后建立LS-SVM和PLS-DA判别模型,LS-SVM利用RBF和lin核函数误判率分别为4.5%和0。与RBF核函数相比,lin核函数所建立的模型预测酥梨货架期的效果更好。PLS-DA方法主成分因子数为12,RMSEC和RMSEP分别为0.48和0.78,R_c和R_p分别为0.99和0.97,建模集与预测集的误判率均为零。LS-SVM中的lin核函数所建立的模型结果较好,依然优于PLS所建立的检测模型。酥梨的光谱信息结合LS-SVM可以实现对酥梨货架期的检测和判别。基于图像建立酥梨的货架期预测模型与光谱相比,都实现了酥梨货架期的判别,而特征图像法,选择区域较少流失部分信息,计算量小,建模结果相对略差。酥梨货架期的高光谱成像检测模型研究为消费者正确评价水果新鲜度提供了理论指导, 也为后期果水果货架期检测仪器的开发提供了技术支持。     

高光谱成像的褐土土壤速效钾含量预测

精细农业变量施肥取决于对农田的土壤养分分布的了解,快速获取土壤信息是实施精细农业的基础。速效钾是土壤肥力的重要参数,是植物生长发育所必需的营养元素。对土壤速效钾含量进行测量,是了解土壤肥力的重要途径,是实现精细农业的必要条件。以山西典型褐土土壤为研究对象,采集农田耕层褐土土壤样品共169份,样品经风干处理,手动捏碎较大的土粒并去除杂质后,未经研磨过筛处理而直接用于土壤近红外高光谱的测量。根据实验室速效钾含量测定结果,将所有土壤样品分为两类：其中速效钾含量低于100 mg·kg-1的样品共144个,随机选取108个作为低含量建模集（L_c）,剩余36个作为低含量验证集（L_p）;速效钾含量高于100 mg·kg-1的样品共25个,随机选取19个作为高含量建模集（H_c）,剩余6个作为高含量验证集（H_p）。其中L_c和H_c统称为所有含量建模集（T_c）,L_p和H_p统称为所有含量验证集（T_p）。获取所有土壤样本950~1 650 nm范围内的近红外高光谱图像。分别采用平均光谱曲线（R）、平均光谱曲线的一阶导数（FD）、平均光谱曲线与一阶导数共同建模（R&FD）、平均光谱曲线与一阶导数的乘积（R*FD）、平均光谱曲线与一阶导数的商（R/FD）等五种光谱数据预处理方法,结合偏最小二乘法（PLS）,分别对建模集T_c,L_c及H_c建模,然后分别对验证集T_p,L_p及H_p进行验证。结果表明：土壤的平均光谱反射率随速效钾含量的增大呈现先增加后减小的趋势。当速效钾含量低于100 mg·kg-1时,所有波段的光谱反射率随速效钾含量的增加而增加;当速效钾含量在100~200 mg·kg-1之间时,所有波段的光谱反射率均达到最大值。当速效钾含量超过200 mg·kg-1时,950~1 400 nm的光谱反射率急剧减小,但曲线的整体斜率显著增加;且速效钾含量越高,曲线整体斜率越大。当速效钾含量高于100 mg·kg-1时,平均光谱曲线的一阶导数显著增大,且随速效钾含量的增加而增加。该研究建立的PLS模型,可以对整体（所有速效钾含量）和高含量（≥100 mg·kg-1）速效钾进行有效预测,但无法对低含量（≤100 mg·kg-1）速效钾进行预测。建模效果最好的光谱预处理方法为R*FD,其次为FD,R,而R&FD,R/FD预测效果相对较差。最优建模方式为：R*FD结合T_c建模,其PLS主因子个数为2个,RMSE_c=29.293,RPD_c=4.669,R2_c=0.956;对T_p的验证效果为RMSE_p=29.438,RPD_p=4.740,R2_p=0.958;对H_p的验证效果为RMSE_p=23.033,RPD_p=3.199,R2_p=0.915。该模型能够根据土壤速效钾的含量对土壤进行分类：当预测值小于100 mg·kg-1时,表明土壤速效钾含量低于100 mg·kg-1,具体含量不确定;当预测值大于100 mg·kg-1时,预测值则能够很好反映土壤速效钾的真实含量。由于选用的土壤样本未经研磨和过筛处理,因而能够大大缩短样本制备时间,提高预测效率。该研究结果可为近红外高光谱成像应用于褐土土壤除速效钾含量以外其他营养成份的快速预测提供参考。     

基于高光谱成像技术的三文鱼肉水分含量的可视化研究

提出了一种利用高光谱成像技术检测三文鱼水分含量并实现其可视化的新方法。采集不同水分含量的共100个鱼肉样本的高光谱图像,并提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。75个样本用于建模集,采用连续投影算法对原始光谱提取特征波长,利用提取的特征波长替代原始光谱,采用PLS建立预测模型,对25个预测集样本的水分含量进行预测,预测决定系数(R2)为0.904,预测均方根误差(RMSEP)为1.169%,获得了满意的预测精度。最后,用所建模型对预测集图像上每个像素点的水分含量进行预测,利用Matlab语言编程,三文鱼肉表面不同部位的水分分布采用不同颜色表示,进而实现三文鱼肉水分含量的可视化。结果表明,高光谱成像技术与化学计量学结合可以准确预测鱼肉的水分含量,与图像处理方法结合可以实现预测时间的可视化,能形象、直观地展示出鱼肉的水分含量分布情况,为实现水产品加工的自动化奠定了基础。     

基于高光谱的土壤有机质含量估算研究

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.     

高光谱技术联合归一化光谱指数估算土壤有机质含量

随着近地高光谱遥感技术的发展,为快速、有效、非破坏性地获取土壤有机质(SOM)信息提供了可能。土壤高光谱波段数据众多,光谱数据变量之间存在较为严重的多重共线性,影响模型复杂结构,而构建归一化光谱指数(NDSI)可以有效去除冗余信息变量,放大光谱特征信息。以江汉平原公安县为研究区,采集56份耕层土样,在室内获取土壤光谱数据,采用“重铬酸钾-外加热法”测定SOM含量,对实测土壤光谱数据(Raw)进行倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)和连续统去除(CR)三种变换,计算四种变换的NDSI数值,分析SOM与NDSI的二维相关性,并对一维、二维相关系数进行全波段范围内的p=0.001水平上显著性检验,提取敏感波段和敏感光谱指数,结合偏最小二乘回归(PLSR)建立SOM的估算模型,探讨二维光谱指数用于建模的可行性。研究表明,二维相关系数相比一维相关系数有不同程度的提升,以LR最为显著,相关系数数值提升约0.26;基于二维相关性分析提取的敏感光谱指数的PLSR建模效果整体优于一维相关性分析提取的敏感波段,其中,NDSI_LR-PLSR模型的稳健性最优,验证集R2为0.82,模型验证RPD值为2.46,模型稳定可靠,可以满足SOM的精确监测需要,适合推广到区域范围内低分辨率的航空航天遥感(如ASTER,Landsat TM等),应用潜力较大。     

铁皮石斛多糖含量的高光谱反演研究

铁皮石斛是我国传统的中草药,多糖含量是衡量其品质优劣的一个重要指标。主要研究铁皮石斛多糖含量与光谱间的关系,旨在寻找铁皮石斛多糖含量的无损检测方法。研究方法:实验材料选自不同处理铁皮石斛组培苗和不同生长阶段的驯化苗。其中36个样本作为建模样本建立模型,11个样本作为检验样本对模型进行检验。分别采用偏最小二乘回归法和因子分析法建立样本光谱与多糖含量间的关系。结果表明:(1)光谱一阶微分与多糖含量的相关性优于光谱反射率,其中对多糖含量较敏感的波段主要集中在可见光区域。(2)偏最小二乘回归法的模型决定系数最高,但其预测能力较差。因子分析法模型具有较好预测能力,基于光谱反射率因子分析模型和基于光谱一阶微分因子分析模型的相对分析误差分别为2.269和2.305。     

干贝水分含量可视化检测方法的研究

水分含量影响干贝的口感、质地等品质特征,而且与其贮存期密切相关。应用高光谱成像与检测技术结合化学计量学方法,实现干贝水分含量的快速检测。实验采用高光谱成像系统采集380～1 030 nm波段范围内的高光谱图像,采集得到6个不同干燥时期共90个干贝样本高光谱图像。提取所有样本感兴趣区域的平均光谱数据,采用连续投影算法(SPA)和权重回归系数法(B_w)分别提取了7个和4个特征波长。基于所提取的特征波长和全波长分别建立光谱数据与水分含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型,三种模型分别是SPA-PLSR,B_w-PLSR和PLSR。建模集和预测集相关系数都高于0.95,预测均方根误差都低于10%,三种模型均获得了较好的预测效果,都能很好地预测干贝的水分含量。在所有模型中,SPA-PLSR模型具有较少的波长变量和较高的预测能力(97.28%),因此本文基于SPA-PLSR模型,采用伪彩色图像编程技术实现了干贝图像上每个像素点的水分含量的可视化预测。结果表明,高光谱成像技术结合特征波长提取算法可用于干贝水分含量分布的可视化检测。     

去除土壤水分对高光谱估算土壤有机质含量的影响

土壤高光谱技术具有方便快捷、无破坏、成本低等优点,已被广泛应用于估算土壤有机质含量(SOMC)。然而,野外测量的土壤高光谱数据因受外部环境因素(土壤湿度、温度、表面粗糙度等)干扰,导致SOMC估算模型适用性有待提升。土壤含水率(SMC)是影响野外测量高光谱的最主要的障碍因素之一,它的变化严重影响可见-近红外(Vis-NIR)光谱反射率的观测结果。因此,消除SMC对高光谱数据的干扰是提高土壤高光谱估算SOMC模型预测精度的关键环节。以江汉平原潜江市潮土样本为研究对象,在室内人工加湿土样,分别获取6个SMC水平的土壤高光谱数据,采用标准正态变换(SNV)对光谱数据进行预处理,基于外部参数正交化法(EPO)去除土壤水分对高光谱的影响,利用偏最小二乘方法(PLSR)建立并对比EPO处理前、后不同SMC水平SOMC反演模型。结果表明,土壤水分对Vis-NIR光谱反射率有显著的影响,掩盖了SOMC的光谱吸收特征;EPO处理前不同SMC水平的光谱曲线之间的差异较为明显,而EPO处理后的各SMC水平的光谱曲线形态基本相似;采用EPO处理后的土壤高光谱数据建立SOMC估算模型,预测集的R2_p,RPD分别为0.84和2.50,其精度与EPO处理前所建模型相比有较大提升,表明EPO算法可以有效去除土壤水分的影响,从而提升SOMC的估算精度。对定向去除外部环境参数对土壤高光谱影响进行了实证,为完善野外原位获取SOMC信息技术提供理论基础。     

利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量

基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。研究表明：在宽波段模拟数据建立的模型中,由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数(DSI)、比值土壤指数(RSI)、归一化土壤指数(NDSI)及其第3波段共同构建的模型最优,其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280;与实测光谱数据相比,模拟数据的最佳预测模型,均优于除一阶微分、弓曲差以外的其他10种高光谱模型。因此,利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。     

基于高光谱技术的土壤水分无损检测

利用高光谱成像仪(光谱范围400～1 000 nm)对土壤含水率进行了无损检测。比较了208个土样不同天数下土壤含水率与光谱变化、不同质量含水量光谱的差异;对比分析了不同光谱预处理方法、不同方法提取特征波长、采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、主成分回归(principal component regression,PCR)与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建模,优选出最佳模型。结果表明：光谱曲线的反射率随着土壤含水率的增加而减小。当超过田间持水率时,光谱曲线的反射率会随着土壤含水率的增加而增大。对比分析了不同预处理方法,近红外波段优选出单位向量归一化预处理方法。采用无信息变量消除法(UVE)、竞争自适应加权采样(CARS)、β系数法、连续投影算法(SPA)方法提取特征波长为49,30,5和7。为了减少数据冗余,对UVE与CARS提取的特征波长进一步采用SPA方法进行特征提取,UVE+SPA,CARS+SPA提取特征波长数分别为5和8个。在此基础上,利用MLR,PCR和PLSR方法对400～1 000 nm范围的特征波长建立模型,对比分析不同建模效果,优选出β系数提取的特征波长的MLR模型。最优的特征波长为411,440,622,713和790 nm,最优模型的预测相关系数R_p=0.979,预测均方根误差RMSEP为0.763。因此,今后可采用不同波段对土壤含水率进行定量分析。     

高光谱成像技术的柑橘植株叶片含氮量预测模型

氮素是果树生长发育的一种大量必需元素,及时准确地监控果树的氮营养状况,对果树的合理施肥、增产、优化果实品质以及减缓过量施氮引起的水资源污染具有重要意义。利用高光谱成像技术结合多变量统计学方法,建立了柑橘植株叶片的含氮量预测模型。研究步骤为：高光谱扫描、提取平均光谱曲线、预处理原始光谱数据、采用连续投影法提取特征波段和建立含氮量预测模型。从SG平滑、SNV、MSC、1-Der等11种预处理方法中筛选出的较优预处理方法是SG平滑、Detrending和SG平滑-Detrending。对应这三种最优预处理方法,先采用连续投影法挑选出各自的特征波长,然后将各特征波段下的光谱反射率作为偏最小二乘、多元线性回归和反向传播人工神经网络模型的输入,各自建立三个预测模型。从以上获得的9个预测模型中,得出两个最优模型SG平滑-Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.851 3,RMSEP：0.188 1)和Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.8609,RMSEP：0.159 5)。结果表明,利用高光谱数据测定柑橘叶片含氮量具有可行性。这为实时、准确地监控柑橘植株生长过程中叶片含氮量的变化以及合理科学的氮肥施加提供了一定的理论基础。     

基于高光谱成像技术的番茄叶片灰霉病早期检测研究

提出了独立软模式法(SIMCA)的番茄叶片灰霉病特征波段图像的提取,并通过多元线性回归法(MLR)提取波段融合图像,通过最小距离法获取番茄灰霉病患病信息的技术路线。利用680～740 nm波段的方差图像和建模能力参数提取的特征波段,并作为输入变量进行MLR分析,在0.5准确率阈值下,准确率均大于99%,说明特征波段可以实现番茄叶片灰霉病的检测,并利用MLR回归系数提取波段融合图像,通过最小距离法获取番茄灰霉病患病信息,结果表明所提出的方法具有很好的预测能力,为番茄灰霉病的早期检测提供了一种新方法,且大大降低了高光谱图像的数据处理时间。     

分数阶微分技术在机载高光谱数据估算土壤含水量中的应用

无人机高光谱遥感为精准农业和农业信息化监测提供崭新视角。高光谱传感器具有厘米级空间分辨率和精细的光谱分辨率,可获取高质量的高光谱数据。然而,高光谱数据通常伴随噪声和数据冗余,高光谱信息利用效率低,常规预处理难以满足精准估算的需求。因此,为解决上述现实问题,针对机载高光谱影像的数据挖掘必不可少。利用分数阶微分(FOD)技术逐像元处理机载高光谱数据(步长为0.1)。通过对比FOD技术与整数阶技术对高光谱数据的改善能力,从光谱层面探寻最佳FOD阶数。在梯度提升回归树(GBRT)算法下构建土壤含水量(SMC)估算模型,最终在最佳模型下评估SMC的空间分布。结果表明：FOD技术提高光谱与SMC的相关系数(r_max=0.768),与原始光谱、一阶微分和二阶微分处理后的光谱同SMC相关系数相比,分别提升0.168,0.157和0.158。FOD技术提升模型估算精度的主因是突出有效光谱信息的作用,特别是与水分胁迫密切敏感的叶绿素、植物结构和水分响应波段(430,460,640,660和970nm)。即使FOD技术取得理想的结果,不同阶数的效果仍有差异。高阶FOD对影像增加了一定噪...