结合光谱变换和Kennard-Stone算法的水稻土全氮光谱估算模型校正集构建策略研究

土壤组分光谱估算过程中校正样本集的构建会影响模型的预测精度。当前结合反射光谱和Kennard-Stone (KS)算法的校正样本集构建策略忽视了土壤反射光谱是土壤属性的综合反映,构建的样本集通常无法很好地代表目标土壤组分的变异。光谱变换方法可以突出目标组分的光谱特征,为此,本文以湖北省江汉平原滨湖地区水稻土为研究对象,结合包括一阶微分(FD)、Savitzky-Golay(SG)、Haar小波变换、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)在内的光谱变换方法和KS算法进行校正样本集建构,通过对比不同样本集构建策略对使用偏最小二乘回归(PLSR)建立的土壤全氮含量光谱估算模型预测精度的影响,研究光谱变换是否有助于提高基于KS算法构建的校正样本集的代表性。结果表明：不同光谱变换会影响校正样本集的构建。反射光谱经过SG或Haar小波变换后,再使用KS算法构建校正样本集与直接基于反射光谱使用KS算法构建的校正样本集相同,建立的估算模型精度不变,相对分析误差(RPD)分别为1.41和1.27。结合FD,SNV或MSC变换和KS算法构建的校正集与基于反射光谱使用KS算法构建的校正集不同,建立的估算模型RPD分别从0.95,1.48和1.42提高到1.13、1.78和2.20。研究表明SNV和MSC等光谱变换方法可以提高基于KS算法构建的校正样本集的代表性,并可有效提高模型预测精度。     

用于计算机配色的反射光谱数据质量评估方法研究

基础色样的反射光谱数据质量是影响计算机配色结果的重要因素之一。目前评价配色反射光谱数据质量的方法有反射光谱检测法和K/S检测法,但这两种方法需检测每种基础色样和各个波长的反射率与K/S值,检测过程过于复杂,故不适用于光谱数据质量的快速直观检测。本文使用45°/0°和d/8°几何条件的分光光度计测量以铜版纸和银卡纸为基材的胶印油墨基础色样反射光谱数据,基于光谱检测法优化获取基础色样反射光谱数据的几何条件,提出了一种明度色度对比检测法；并对比分析了反射光谱检测法,K/S检测法和明度色度对比检测法。结果表明,45°/0°和 d/8°几何条件均可用于铜版纸基础色样反射光谱数据的测量,但45°/0°几何条件不符合银卡纸基础色样反射光谱数据的测量要求；而对于d/8°分光光度计,在包含镜面反射时,银卡纸为基材的透明白反射率小于各基色墨反射率,且青墨与品红墨反射率分别在浓度为60%开始出现异常交叉,从而导致高浓度区域光谱质量较差；而在明度色度对比检测图中,青墨与品红墨样条与参考铜版纸基础数据偏离更加明显。故须选择大于或等于各基色墨反射率的透明白,基础色样中需约束青墨与品红墨的最大浓度；以漫反射特性较好的铜版纸作为配色基材时,明度色度对比检测法检测效果较现有两种检测法更为直观。     

基于多光谱成像的光谱反射率重建

一些对颜色重现要求较高的应用领域需要获取目标表面上各点的光谱反射率。大多数天然物质表面的光谱反射率曲线比较平滑,可视为几个基向量的线性组合。基于这一原理的多光谱成像技术可以准确快速地重建目标表面的光谱反射率。通过对NCS色卡进行主成分分析,得出了彩色印刷品光谱反射率的基向量。建立了一个多光谱成像系统,用以比较基向量个数不同对反射率重建效果的影响。     

基于同色异谱黑理论的非线性复合模型光谱重建研究

同色异谱现象是光谱反射率重建与颜色再现中的一个重要问题。采用三基色CCD相机采集CIE标准光源D65下的颜色样品信号,建立非线性复合模型,使用主成分分析结合神经网络的方法(PCA-NET)改进基于同色异谱黑理论的R矩阵算法,对标准Munsell色卡光谱重建进行研究。在保证给定照明条件下的色度精度同时,对光谱重建的结果进行了实验评价和讨论。实验结果表明,在给定的照明条件下,PCA-NET算法能够准确的拟合相机输出信号与主成分系数之间的非线性关系, 将其代替线性算法应用于R矩阵算法中时,测试集的平均均方根值是未改进R矩阵算法的0.76,平均标准差是R矩阵算法的0.85,可有效提高光谱反射率的重建精度。改进后的R矩阵算法具有精度较高、操作简单易实现的特点, 可用于对重建色度精度及光谱精度均要求较高的领域。     

Recovery of Surface Reflectances Using Video Camera Image Signals under Unknown Illuminations

Estimation of surface spectral reflectance functions and colorimetric values of object colors was carried out for the image data captured by video camera under unknown illuminations. The estimation method is based on the finite-dimensional linear model of illuminants and surfaces using a single reference reflectance with known surface spectral reflectance in a scene. Experimental results showed that recovered surface spectral reflectance functions are the almost same for different illuminations. This method is useful for the colorimetric calibration of the devices, since any set of orthonormal basis vectors to represent illuminations and any set of eigen vectors derived from principal component analysis on the data set of a color chart to express surfaces of different objects can be applied to the estimation. The recovered surface reflectances were evaluated by color differences in CIE L*a*b* color space.     

Fast acquisition of reflectance spectra using wide spectral lines

We analyze a recently proposed technique for fast acquisition of the two-dimensional (2D) spatial distribution of reflectance spectra to figure out how much its ability of distinguishing almost similar spectra declines with increase of the spectral line bandwidth of the light source. This analysis was carried out using the experimentally measured reflectance spectra of four metameric samples and simulating the system response to an illumination by spectral lines with variable bandwidth. It was shown that the metameric samples are distinguishable even when the bandwidth of illuminating lines is 20–30 nm. A wider bandwidth allows implementation of simultaneous illumination of an object that leads to a diminution of the acquisition time of 2D-multispectral images due to both faster operation in the parallel mode of Light-emitting diodes (LEDs) switching and higher output power.     

Spectral reflectance estimation for electronic endoscope

A method of spectral reflectance estimation for electronic endoscopes is described. A new approach is proposed for the overfitting problem. We use a small training set. Initially, cross-validation is used to select model parameters. Then, for additional validation of the method a color image acquired under the same illumination as the training data is used. This additional color image gives a clear solution for both the estimation of spectra and the estimation of color reproduced from these spectra. Experiments confirm that the method predicts spectral reflectance and colors well. Accurate reproduction of endoscope images in different viewing conditions and under another light source was implemented using this approach.     

局部k最近邻加权线性回归的光谱反射率重建

现实中很多场景都需要精确的颜色表示,如纺织、印刷、艺术品扫描存档、在线商品展示等。光谱反射率是决定物体颜色的本质属性,如果知道了光谱反射率,就可以重现物体在任何光照和观测条件下的颜色。采用专业仪器测量光谱反射率有成本高、分辨率低、测量时间慢等问题。随着数码成像设备的普及,基于相机RGB响应值的光谱反射率重建算法具有重要现实意义。光谱反射率重建的目的是建立低维RGB响应值到高维光谱反射率向量的映射关系,回归方法在这一领域已取得广泛应用。由于光谱反射率向量所处的空间是嵌在高维欧氏空间中的一个低维子流形,在训练样本有限的条件下,传统的全局回归方法不能有效地学习该流形结构,往往导致过拟合,使得学习出来的模型泛化能力较差。局部线性回归方法虽然可以改善全局回归过拟合的问题,但是局部学习方法易受例外点的影响,导致拟合不足。针对这一问题,提出一种基于局部加权线性回归的光谱反射率重建方法,这种方法在一个k最近邻范围约束内,给每个局部训练样本赋予不同的权重,从而有所侧重地利用局部训练样本来估计光谱反射率。实验结果表明,基于局部k最近邻加权线性回归的方法能更有效地利用局部信息,缓解过拟合和拟合不足,更准确地重建光谱反射率。     

基于反射光谱的铜元素地球化学异常研究

为了探索应用遥感方法进行Cu元素地球化学异常研究的可行性,基于岩石样本的反射光谱及化学元素含量数据,分析了Cu与其他元素及Cu与反射光谱之间的相关关系,发现Fe与Cu关系最为密切,其次为Ti和As;Cu含量与反射光谱呈负相关性,且Cu含量越高,相关性越强。基于反射光谱对Cu,Fe,Ti,As四种元素进行了偏最小二乘分析,其中Ti建模精度最高,其次为Fe,精度最差的是As,虽然Cu的建模精度不高,但是可以基于Fe与Cu的强相关性,通过Fe来建立Cu异常的间接模型。为了提高建模精度,对反射光谱进行了多种变换,基于获得的多种光谱指标对Fe元素进行了偏最小二乘回归分析,训练样本及验证样本回归模型的最高相关系数分别达0.6876和0.5959。     

部分土壤重金属可见-近红外反射光谱特征及机理研究

测量重金属化合物氯化铬(CrCl₃)、氯化铜(CuCl₂)、氯化锌(ZnCl₂)的可见-近红外反射光谱(VNIRS),将重金属反射光谱与重金属元素的核外电子排布式联系起来,观察重金属化合物的反射光谱特征;结合晶体场理论分析重金属的特征反射峰出现的波段位置和原因。以湖北大冶地区土壤样品为例,向土样中添加不同浓度梯度的CrCl₃,CuCl₂和ZnCl₂并测定其可见-近红外反射光谱,研究不同种类不同浓度的重金属对土壤反射光谱的影响。对样本的反射光谱进行不同光谱预处理,探究重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系及显著相关(p<0.05)波段出现的位置和潜在机理。结果表明,重金属化合物CrCl₃,CuCl₂和ZnCl₂在可见光-短波近红外波段范围内的反射光谱特征与重金属元素3d轨道上的电子填充状态有关。添加入土壤中的重金属化合物影响了土壤的可见-近红外反射光谱,其浓度与土壤反射光谱之间整体呈负相关,最大负相关系数分别为-0.788,-0.880和-0.824。样品反射光谱经不同预处理后,重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系有所变化,显著相关波段信息更加丰富。研究表明,重金属的可见-近红外反射光谱与重金属的电子结构紧密相关,可见-近红外反射光谱技术可以检测到土壤中较高浓度重金属的存在,该技术在快速高效、无损低耗地预测土壤重金属元素含量方面拥有巨大潜力。基于部分重金属化合物的可见-近红外反射光谱特征,结合晶体场理论为土壤重金属的定性和定量反射光谱分析提供了理论依据和实验参考。     

不同浓度稀土溶液的反射波谱特征研究

波谱吸收特征一般和物质成分具有密切联系,其中描述波谱吸收特征的参数——波谱吸收深度可以作为一种定量评估样品化学组成的参数。 波谱吸收特征及化学特征之间的相关性研究已经在土壤学、 矿物学及植被科学等领域得到了证实,但是针对稀土元素及其化学特征之间的相关性研究目前还未开展相关工作。 为开展此方面的研究,针对赣南稀土矿区采集的10个不同浓度的稀土溶液样品,运用便携式地物波谱仪和等离子质谱仪分别获取了其波谱特征和稀土总浓度,研究结果表明稀土溶液呈现出水体和稀土氧化物的混合波谱特性,在可见光-近红外波段有6个明显的稀土特征吸收谷。 针对这6个特征吸收谷,运用原始波谱与纯水波谱比值的方法计算得出的波谱吸收深度和稀土总浓度进行线性回归分析,表明两者高度线性相关,由此建立了稀土浓度定量评估模型。 这一研究提供了一种间接评估溶液中稀土浓度的新方法,并且为稀土元素高光谱信息提取研究提供了理论基础。     

土壤水分去除算法的田间原位光谱反演棉田有机质

田间原位可见-近红外光谱(VIS-NIR)能够有效的提高土壤属性的检测效率,但由于原位土壤中水分因素的影响,土壤属性的预测精度很难达到预期。如何有效去除土壤中的水分对土壤其他属性光谱预测的影响,是利用田间原位光谱高精度预测土壤属性所面临的难题,也是土壤光谱技术由室内转向田间的突破口。该问题的有效解决,可减除土壤样品的采集与室内预处理等过程,实现土壤属性的田间原位光谱测定。以新疆南部地区阿拉尔垦区十二团棉田为研究区,采用网格采样法共采集了116个0～20 cm深度的表层土壤样品,剔除1个异常值样品,得到115个有用样品,利用SR-3500型便携式地物光谱仪采集了231个样点的田间原位光谱数据,土样经风干、研磨和过筛等处理后测定其室内光谱和有机质含量。利用Kennard-Stone算法将115个土样分为69个转换子集及46个预测集,采用外部参数正交化法(EPO)、光谱直接转换法(DS)及光谱间接转换法(PDS)三种去除水分算法结合原位光谱反射率(R)、反射率一阶微分(R′)、反射率对数(LOG(R))以及反射率倒数(1/R)四种数学变换方式,运用随机森林(RF)模型进行不同组合模型的构建及精度评价。结果表明：(1)土壤有机质含量越高,土壤光谱反射率越低。土壤田间原位光谱反射率低于土壤室内光谱反射率;(2)室内光谱反射率与土壤有机质含量之间的相关性大于田间原位光谱,室内光谱经一阶微分变换后与土壤有机质含量之间的相关性显著提升。(3)土壤室内光谱反射率模型预测精度(R2=0.86, RPD=2.08, RMSE=1.55 g·kg-1, MAPE= 0.14)高于田间原位光谱反射率模型(R2=0.71, RPD=1.49, RMSE=2.17 g·kg-1, MAPE=0.20)。在去除水分算法模型中,以EPO一阶微分模型去除水分效果最好,决定系数R2由0.71提高到0.83,RPD由1.49提高到2.04,RMSE由2.17 g·kg-1降低至1.58 g·kg-1,MAPE由0.20降低至0.14。本研究实现了去除土壤水分因素的影响,提高了田间原位光谱预测土壤有机质的精度,为南疆棉田大尺度土壤有机质的预测及土壤肥力的评价提供了重要的参考。     

土壤氧化铁的高光谱响应研究

通过分析野外采集的13个土种的不同氧化铁含量原始土样和人工配制不同氧化铁含量土样的高光谱特征,研究了氧化铁对土壤反射率、土壤线参数、土壤有机质高光谱特征、土壤反射率光谱曲线形态的影响。研究结果表明,随氧化铁含量的增加,350～570 nm波段反射率降低,570～2 500 nm波段的反射率增加,氧化铁去除量与反射率变化量之间的相关性不明显;氧化铁含量与土壤线斜率呈线性负相关,与截距呈线性正相关,且均达到极显著相关水平,表明利用土壤线参数反演氧化铁含量具有可行性;在622～851 nm波段,氧化铁对有机质的高光谱特征具有明显的抑制作用;通过去包络线和统计F值与光谱角值表明,氧化铁对土壤反射光谱曲线形态有影响。     

类标准化土壤样品Cd含量高光谱定量反演

针对土壤Cd高光谱遥感反演精度低、特征波段难以有效识别的问题,以湖南省某典型重金属污染矿区为例,开展类标准化Cd污染土壤样品和自然污染土壤样品Cd含量高光谱定量反演对比研究。创新之处主要在于以相对清洁的背景土壤作为内控样本,通过实验室定量添加Cd标准溶液制备符合自然污染规律的类标准化Cd污染土壤样品方案的提出与对比实验的开展,研究实验过程还包括自然污染土壤样品野外采集,类标准化样品与自然样品土壤重金属、有机质含量及350～2 500 nm光谱反射率等的测定,光谱全要素主成分逐步回归土壤Cd含量反演建模。研究发现,类标准化土壤样品Cd含量高光谱反演模型精度(adjR2=0.87)明显高于野外自然污染土壤样品Cd含量高光谱反演建模结果(adjR2=0.39)。土壤Cd含量与土壤光谱反射率间确实存在一定的响应关系,但各光谱波段对土壤Cd含量及其变化产生响应的程度存在差异,其中1 000,2 000以及2 300 nm波段光谱响应信号较强。该研究创新引入的类标准化Cd污染土壤样品制备方法有助于深入探索重金属Cd污染土壤光谱特征响应规律并发现重金属Cd含量及其变化的真正指示性特征波段,可为多要素混淆污染模式下模拟反演土壤重金属含量提供先验知识。     

Recovery of reflectance spectra from colorimetric data using principal component analysis embedded regression technique

The classical principal component analysis technique is enhanced for reconstruction of reflectance spectra of surface colors from the corresponding tristimulus values under a given set of viewing conditions, i.e., D65 illuminant and 1964 standard observer. In this paper, the number of implemented eigenvectors has been virtually extended from three to six by estimation of another set of tristimulus values under illuminant A and 1964 standard observer. The second set of colorimetric data was predicted by the conventional non-linear regression method and used in the spectral reconstruction to produce a fully determined system in the case of six eigenvectors. The improvement obtained from the proposed modification was examined for the recovery of the reflectance spectra of Munsell color chips as well as ColorChecker DC samples. The performance is evaluated by the mean, maximum and standard deviation of color difference values under other sets of light sources. The values of mean, maximum and standard deviation of root mean square (RMS) errors between the reproduced and the actual spectra were also calculated. Results are compared with those obtained from traditional methods using the principal component analysis (PCA) routine. All metrics show that the suggested method leads to considerable improvements in comparison with the standard PCA approach.     

近红外光谱主成分分析与模糊聚类的典型地面目标物识别

近红外光谱技术在遥感监测领域中应用广泛,针对典型地面目标物遥感监测识别需要,提出了光谱主成分分析(PCA)与模糊聚类结合的分类识别方法,提高了识别算法效率及准确性。以四类典型地面目标物作为研究对象,分别测量其在1 100～2 500 nm范围内漫反射光谱,首先对漫反射光谱进行主成分分析,得到代表光谱特征的主成分分量,然后将其作为模糊聚类分析模型输入参数,计算样品主成分集合之间贴合度,最后利用择近原则对样品进行匹配分类。结果表明,主成分分析可以有效提取光谱特征并且降低数据维度,结合基于择近原则的模糊分类方法,可有效提高算法准确性与效率,为遥感光谱在地面目标物识别应用提供了有益的参考。     

基于主成分分析的光谱重建训练样本选择方法研究

训练样本构成是影响光谱重建精度的一个重要因素,针对学习型光谱重建算法中训练样本选择问题,提出了一种基于主成分分析的训练样本选择方法。为了保证训练样本与重建样本的相似度,首先根据欧式距离最小原则从待选样本集中选择与重建样本相机响应值相似的样本,并去掉其中的重复样本;然后进行主成分分析;设定阈值筛选各主成分系数较大的样本作为训练样本,最后得到与主成分个数相同的训练样本子集。为验证该方法的有效性,通过在镜头前加载宽带滤色片搭建多通道图像获取系统采集多通道图像信息,将得到的各样本子集用作训练样本,利用伪逆法重建光谱信息,最后将重建的光谱精度与常用的训练样本及训练样本选择方法得到的重建光谱精度进行比较。实验结果表明：提出的方法显著提高了光谱重建的色度精度和光谱精度,优于常用的样本选择方法,能较大程度满足高精度颜色复制要求。     

矿区土壤Cu含量高光谱反演建模

为探究高光谱遥感手段反演土壤Cu含量方法的可行性,以湖南省某矿区为例,利用ASD地物光谱仪和实验室电感耦合等离子发射光谱法测定83个土壤样品350～2 500 nm光谱信号和Cu含量。在光谱重采样、一阶/二阶微分、标准正态变换预处理对比分析基础上,分别采用主成分分析与相关分析对潜在建模变量进行初步筛选,运用逐步回归方法确定最终模型变量,建立土壤Cu含量反演模型,基于最优模型识别Cu含量光谱指示特征波段。结果表明,相对于传统主成分分析方法,标准正态变换后的光谱全要素主成分分析逐步回归建模方法因保留土壤样品弱光谱信号能有效提升土壤Cu含量估算能力,R2达0.86,模型对于预测样本的估计效果较好,建模样本和预测样本的残差分别为0.76和1.29,且通过F检验;360～400,922～1 009,1 833～1 890与2 200～2 500 nm波段对研究区土壤Cu含量有较好指示性。研究结果将丰富南方矿区土壤Cu含量估算典型案例,同时为发展基于高光谱遥感的土壤环境监测手段提供理论支撑。     

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。     

光谱反射率重建中代表颜色分步选取方法

光谱反射率重建一般指采用标准色卡上的颜色样本,对成像系统进行光谱表征(Spectral character-ization),进而从系统响应中精确地求出物体表面的光谱反射率.由于标准色卡的颜色样本数量较大,在实际成像系统中使用时有诸多不便.考虑到颜色样本之间存在较大冗余,可从中选出具代表性的少数样本用于光谱表征.针对已有方法未考虑实际成像系统特性的不足,文章提出了一种代表颜色的分步选取算法,即首先通过假设一个虚拟成像系统,根据全局误差最小的原则,挑选出部分最具代表性的颜色,估计出实际成像系统的光谱响应函数,然后在此基础上继续选择其余的代表颜色.实验表明,对于窄带多光谱成像系统及宽带彩色扫描仪而言,文章提出的方法在光谱精度及色度方面均明显优于先前方法.