基于高光谱反射率的喀斯特地区土壤重金属锌元素含量反演

针对传统土壤重金属锌元素含量测定效率低下和喀斯特地区山高坡陡土壤样品采集难度大，亟需先进手段获取土壤重金属锌元素含量的要求，以喀斯特流域为研究区，利用电感耦合等离子质谱测定土壤样品的锌元素含量和分光光广度计采集土壤光谱数据。将所测定的原始光谱，经过连续统去除、一阶、二阶微分、倒数、倒数对数、倒数对数一阶、倒数对数二阶微分7种数学变换，基于高光谱吸收重金属元素的特征吸收带初步判断光谱特征变量，利用相关分析进一步筛选特征变量，运用逐步回归最终确定有效建模光谱变量。采用非线性和线性算法，揭示光谱敏感波段反射率与重金锌元素含量之间的映射关系，进行土壤重金属含量估测。结果表明：基于耦合的光谱特征变量甄选方式，锌元素的特征波段580，810，1 410，1 910，2 160，2 260，2 270，2 350，2 430 nm与铁氧化物、有机质、粘土矿物吸收带关联，表明一定程度上捕捉到喀斯特地区土壤重金属锌元素的光谱吸收特性；运用随机森林、支持向量机、偏最小二乘3种算法进行元素含量与光谱变量建模后，采用决定系数和均方根误差评价模型精度。从光谱变换形式和模型性能二个维度综合判断，基于二阶微分变换的随机森林算法准确度最高，为最佳估算模型。通过高光谱反射率估测重金属锌元素含量，实现了喀斯特地区土壤重金属锌元素含量的高效快速反演，为喀斯特地区重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑。     

亚热带土壤铬元素的高光谱响应和反演模型

高光谱遥感技术已成为当前遥感领域的前沿技术,因其高分辨率的特点,可利用地物反射光谱特征定量反演地物的物理化学性质。目前土壤环境质量愈来愈受到关注,土壤重金属含量与土壤环境质量安全密切相关,以往土壤高光谱遥感技术研究多注重于土壤有机成分如土壤碳氮的光谱反演模型,对土壤重金属含量的高光谱反演研究普遍较少。土壤重金属污染已经成为影响土壤质量安全的关键因素,对土壤重金属尤其是污染元素普查是当务之急。传统土壤重金属的测试方法要求条件较高,测试周期较长,试图建立土壤高光谱与土壤铬元素(ICP-MS测定)含量之间的定量预测模型,以实现土壤铬元素的快速准确预测。采集福州市土壤样品135个,对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率进行倒数、对数、微分等六种变换,筛选出对土壤总铬含量敏感的光谱波段,最后获得福州土壤铬元素高光谱反演优化模型。研究结果表明：亚热带红壤总铬的敏感光谱波段为：可见光520～530 nm和近红外1 440～1 450,2 010～2 020,2 230～2 240 nm;亚热带地区土壤总铬—高光谱反演的优化模型为: y=120.768e-7.037x(相关系数R为0.568,均方根误差为0.619 μg·g-1,检验相关系数R为0.484,均方根误差为1.426 μg·g-1),该模型可以用于福州地区土壤全铬的光谱快速监测。     

亚热带红壤全氮的高光谱响应和反演特征研究

利用高光谱遥感技术反演土壤性质已经成为土壤学和遥感科学研究领域的新手段,特别对土壤化学元素含量的高光谱反演,已成为土壤元素快速监测方法的的研究热点。以往研究往往关注不同类型土壤的化学元素光谱响应特征模型,以试图找到普适性的元素-光谱反演模型。由于成土因素的复杂性,土壤类型及其化学元素分布具有明显的空间异质性特征,宏观尺度上的土壤-光谱统计反演模型客观上具有较大的不确定性。若范围缩小到同一个气候带,土壤生物地球化学反应过程较相似,土壤化学元素-光谱反演模型的不确定性相对较小。以福州市为研究区,采集福州市典型红壤样品135个,研究土壤全氮含量的高光谱响应特征,对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率分别进行倒数对数、微分等五种变换,分析变换后的光谱信息与土壤总氮含量的相关性,筛选出强相关敏感波段,通过设计不同的建模和验证样品比例,用逐步多元线性回归获得福州土壤的氮元素高光谱反演优化模型。结果表明：亚热带红壤全氮的敏感光谱波段为：可见光634～688 nm和红外872,873,1 414和1 415 nm;亚热带沿海地区土壤全氮—高光谱反演的优化模型为: Y=5.384X664-1.039(决定系数R2为0.616,均方根误差为0.422 mg·g-1,检验R2为0.608,均方根误差为0.546 mg·g-1),该模型可以用于福州地区土壤全氮的光谱快速监测。     

基于PCA的土壤Cd含量高光谱反演模型对比研究

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。     

土壤修复过程中盐含量及其光谱特征分析研究

基于盐渍土修复过程中盐分含量和同步实测光谱数据,通过对原始光谱数据、平滑光谱数据及平滑后的不同变换光谱数据等八种光谱数据集,分别以相关系数的极值和不同相关系数范围两种方法分析其最佳敏感波段范围,深入分析了不同变换下土壤的光谱响应特征。在此基础上,运用偏最小二乘回归方法,以全波段(400～1 650 nm)和分析获得的最佳敏感波段建立了基于修复过程的土壤盐含量和光谱反射率的关系模型。结果表明：针对八种光谱数据集,采用两种方法提取的土壤最佳敏感波段,均集中在947.11～949.31,1 340.27,1 394.11,1 419,1 457.81～1 461.31,1 537.68～1 551.39和1 602.32 nm;且最佳波段的土壤盐含量反演模型,以模型评价参数的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE),以及赤池信息量准则(akaike’s information criterion, AIC)作为选择最佳模型的标准,均以SGSD(Log R)模型的建模和预测结果比其他光谱变换的模型更为显著。基于全波段的PLSR建模效果总体上稍优于最佳波段的模型,其中以SGSD的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2与标准差RMSEP分别为0.673和1.256;基于两种方法获得的最佳波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度比较,具有模型简单、变量更少及运算量小的特点。该研究可在土壤盐含量及其光谱特征的研究中,为实现土壤盐渍化定量、快速、便捷的监测和检测提供参考。     

矿业废弃地重构土壤重金属含量高光谱反演

矿产资源对工业和国民经济的发展有重要的作用,但是随着矿业开采规模的扩大,资源枯竭、经营不善而形成的矿业废弃地越来越多。由于长时间受到采矿的影响,矿业废弃地土壤中存在大量的重金属元素,高浓度重金属可能会对环境和人体产生影响。土地复垦是整治污染、退化土壤再利用的重要方法,对重构后的土壤进行重金属含量检测是衡量土地复垦成效的重要指标,需要长期进行跟踪监测。传统的化学检测方法效率低、成本高、无法实现重金属大范围检测。高光谱是一种新兴的、发展潜力巨大的技术,在环境保护,资源利用,区域可持续发展等方面有着广泛的应用。经过近几十年的快速发展,仪器精度逐渐提高,检测方法逐渐成熟,为实现土壤重金属高效、便捷检测提供了可能。正常土壤重金属含量一般相对较低,采用光谱测量重金属含量较为困难,但铁矿开采区矿业废弃地由于土壤中的铁元素较多,会使土壤中的重金属的存在和聚集形式发生变化,影响重金属对光谱的响应,从而使土壤光谱反射率与重金属含量之间关系更加明显。以湖北省大冶市复垦矿区研究区,采样化学检测方法获取土壤重金属（As,Cr,Zn）含量;借助于美国ASD公司生产的FieldSpec4地物光谱仪（350～2 500 nm）获取土壤反射率,应用一阶微分、倒数对数、连续统去除法分别对反射率曲线进行预处理,提取出光谱特征波段,分析三种重金属元素与光谱特征间的相关性并建立逐步回归模型。研究表明,光谱数据预处理可使光谱特征波段更加明显,其中一阶微分和连续统去除法的效果最为明显。3种重金属元素的特征波段为495,545,675,995,1 425,1 505,1 935,2 165,2 205,2 275和2 355 nm。将土壤重金属含量与光谱特征波段之间做相关性分析,三种重金属都表现出了与光谱曲线的相关性,相关系数大部分都达到了0.5以上,最大相关系数为0.663,由于重金属种类和预处理方式的不同会导致相关性系数存在明显的差异。利用与土壤重金属相关性最大的特征波段建立三种重金属反演模型,并以反演模型r大小选择每种重金属的最优反演模型。由于重金属种类的不同,模型的选择也有差异,Cr和Zn一阶微分逐步回归为最佳反演模型,重金属As连续统去除法逐步回归为最佳反演模型。通过检验,三种重金属中Cr反演效果最好,RMSE为2.67,其次是Zn和As。对比当前不同检测手段可知,基于土样和光谱数据预处理的土壤重金属含量地物光谱仪高光谱反演是比较理想的。可为矿业废弃地土壤重金属高光谱反演提供参考。     

顾及土壤类型的土壤Zn含量高光谱遥感反演

目前针对土壤重金属的高光谱反演方法大多集中在单一的研究区域或未考虑土壤类型对反演结果的影响,而土壤类型和成土因素的不同会对土壤属性参数的高光谱反演模型的普适性产生一定程度影响。该研究提出一种顾及土壤类型的重金属高光谱遥感反演方法,根据研究区土壤类型,从土壤样本的实验室光谱中提取对重金属起主要吸附作用的土壤光谱活性物质的特征谱段,分别建立基于土壤光谱活性物质特征谱段的重金属含量估算模型。使用改进的遗传算法(IGA)对特征谱段进行波段优选,使用偏最小二乘回归算法(PLSR)建模,使用决定系数(R²)、相对偏差(RPD)和预测均方根误差(RMSEP)三个指标对不同的建模方法进行评价。以湖南省郴州市东河流域铅锌矿矿区的黄壤和红壤样本数据为例,采集38个黄壤样本和35个红壤样本,从土壤样本的实验室光谱中提取对Zn起主要吸附作用的土壤有机质和黏土矿物的特征谱段,均采用IGA+PLSR方法进行建模。结果表明：不考虑土壤类型即利用全部土壤样本进行建模时,与全谱段建模结果相比,基于土壤有机质和黏土矿物特征谱段的重金属Zn含量反演精度的R²由0.624提升到0....     

石油烃污染紫色土的可见-近红外光谱特征及其含量估算研究

高光谱遥感技术是一种有效的监测石油类污染手段,目前主要应用于海上溢油方面,而关于土壤石油烃污染的研究较少。针对土壤石油烃污染研究不足的现状,选取柴油、汽油和机油三种石油烃,开展了石油烃污染紫色土的光谱特征实验研究,分析了紫色土在不同种类石油烃污染及不同污染浓度条件下的光谱特征,提取了含有不同种类石油烃的紫色土光谱吸收特征波段。在此基础上,经过7种光谱变换和相关性分析,筛选出与石油烃含量最敏感的光谱变量,分别采用单变量回归法和多元逐步线性回归法建立了估算模型,并对模型进行了验证。研究表明：含有柴油、机油和汽油的光谱在1 200,1 700和2 300 nm附近均出现了吸收特征,光谱吸收深度表现为：机油>汽油>柴油;多元逐步线性回归法优于单变量回归法,其建立的柴油、机油和汽油的估算模型决定系数均大于0.95,校正均方根误差小于0.47,验证均方根误差小于0.56,估算精度较高。     

矿区复垦农田土壤重金属含量的高光谱反演分析

以矿区复垦农田土壤为研究对象,利用实验室获取的土壤重金属元素砷(As)、锌(Zn)、铜(Cu)、铬(Cr)和铅(Pb)的含量与土壤可见近红外高光谱数据建立重金属元素含量的定量估算模型。为了保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始光谱数据进行平滑处理,并进行光谱变换,即：一阶导数,标准正态变量变换及连续统去除变换;然后,通过相关性分析提取不同变换光谱的特征波段;最后,将最小二乘支持向量机与传统的多元线性回归和偏最小二乘回归方法的结果相比较。研究表明：(1)以不同变换光谱数据建立反演模型均有较好的稳定性并达到一定精度,其中以最小二乘支持向量机方法优于偏最小二乘回归优于多元线性回归模型(除少数几个情况外);(2)从不同光谱变换数据中提取的光谱特征对反演模型结果有一定影响,其中以连续统去除和标准正态变量变换建模结果较好,一阶导数变换稍差。因此,利用高光谱遥感技术来定量估算土壤重金属含量是可行的,而且,必要的光谱预处理对提高估算模型的精度很有帮助。     

基于光谱吸收特征的土壤重金属反演及吸附机理研究（英文）

土壤中的重金属含量较少,难以在光谱曲线上表现出明显的特征,现有的土壤重金属反演实验多是通过统计的方法寻找重金属的敏感波段,不能准确解释土壤重金属的反演机理,难以建立土壤重金属反演的普适性模型,通过分析铁锰氧化物、有机质、粘土矿物在土壤光谱曲线上的吸收特征,深入研究了土壤重金属对可见光近红外光谱的影响,分析了褐土中的重金属反演机理。以徐州试验田为例,共采集80个土壤样本。首先,利用ASD地物光谱仪测定土壤样本的光谱反射率,并采用电感耦合等离子体质谱仪检测土壤样品中的Cr, Cd, Cu, Pb和Zn的含量。然后,土壤光谱经过包络线去除处理,与重金属相关的吸收峰在480, 1 780和2 200 nm附近,所显现的吸收峰主要受土壤中的铁锰氧化物、有机质、粘土矿物的影响。在吸收峰位置提取了光谱吸收特征的四个参数:Depth_(480), Depth_(1 780), Depth_(2 200)和Area_(2 200),分析了它们随五种重金属含量变化的增减趋势,发现四个参数数值与五种重金属含量有很强的相关性。分析单个变量反演重金属发现,参数Depth_(480)反演Cr和Pb的效果较好,参数Area_(2 200), Depth_(1 780)反演Cd, Cu和Zn的效果比较好。同时使用四个光谱吸收特征参数,利用最小二乘法、岭回归法、支持向量回归法求取回归系数,建立的五种重金属含量的反演模型比使用单变量建立的反演模型预测能力强且稳定,五种重金属Cr, Cd, Cu, Pb和Zn反演效果最好的验证集决定系数分别是0.71, 0.84, 0.92, 0.80, 0.89。结果表明,在此研究区域Cr和Pb容易被铁锰氧化物吸附,而Cd, Cu和Zn更容易被有机质、粘土矿物吸附。此研究为探究土壤光谱特征与土壤重金属含量之间的关系提供了参考。     

Hyperspectral estimation of soil organic matter based on different spectral preprocessing techniques

In this study, the potentiality of visible and near-infrared reflectance spectroscopy to estimate soil organic matter was assessed. Six preprocessing methods were implemented to process the original spectra. The partial least-squares regression approach was also applied to construct predictive models and evaluate the optimal spectral preprocessing method. The significant wavelengths of soil organic matter were determined by using the correlation analysis and the partial least-squares regression analysis. The results were: (i) visible and near-infrared reflectance spectroscopy was proved to be an ideal approach in the soil organic matter estimation; (ii) different preprocessed spectra could improve their correlation with soil organic matter; the combination of first-order derivative and Savitzky–Golay smoothing method outperformed other preprocessing methods; (iii) the soil organic matter predictive models based on spectra processed by derivatives and Savitzky–Golay smoothing together presented a satisfactory accuracy, yielding the determination coefficient and root mean square error values of 0.986 and 0.077, respectively, for first-order derivative; and 0.973 and 0.105, respectively, for second-order derivative. The combination of first-order derivative and Savitzky–Golay smoothing was ultimately recommended the preferable preprocessing method; and (iv) the wavelengths of 417, 1853, 1000, and 2412?nm were determined as the significant wavelengths associated with soil organic matter. The study will provide a reference for the site specific management of agricultural inputs by using the visible and near-infrared reflectance spectroscopy technology.     

奥林达夏橙叶片锌含量可见近红外光谱监测模型研究

以奥林达夏橙叶片粉末干样为对象,利用化学分析与可见近红外光谱技术相结合的方法,通过样品原始光谱的二阶微分及消噪(Noise)处理,运用偏最小二乘法(PLS)与交叉验证方法建立的Zn含量数学模型,其中使用Zn含量特征光谱400～500nm和1201～1300nm的组合波段建模,具有较好的预测能力,校正建模和预测模型的相关系数分别为0.9975和0.9920,交互验证预测均方根误差为0.5868。因此,利用可见近红外光谱技术,运用PLS及交叉验证方法,建立叶片Zn含量与特征波段的光谱校正模型,能快速定量检测柑桔叶片Zn含量。     

基于近红外光谱分析技术测定库尔勒香梨硬度

采用近红外(NIR)漫反射光谱法对新疆特色梨果库尔勒香梨的五种不同果（包括青头、粗皮、脱萼、宿萼、突顶果）的硬度进行测定。由于近红外光谱数据量大且原始光谱噪声明显、测定水果时散射严重等导致光谱建模时关键波长变量提取困难。以新疆库尔勒香梨为研究对象,为了有效地消除固体表面散射以及光程变化对NIR漫反射光谱的影响,首先采用标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）对库尔勒香梨的原始光谱进行预处理。为寻找适合近红外光谱检测库尔勒香梨硬度的最佳特征波长筛选方法,进行香梨近红外光谱的特征波长变量选择方法的比较与研究。研究比较了两种特征波长筛选方法对库尔勒香梨硬度偏最小二乘法（PLS）建模精度的影响。同时使用反向偏最小二乘（BiPLS）和遗传算法结合反向偏最小二乘（BiPLS-GA）在全光谱范围内筛选香梨硬度的特征波长变量,将校正均方根误差（RESMC）、预测均方根误差（RESMP）以及决定系数（R2）作为模型的评价标准,并最终确定最优波段选择方法及最佳预测模型。基于选择的特征波长变量建立的PLS模型（BiPLS-GA）与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现BiPLS-GA模型仅仅使用原始变量中6.6%的信息就获得了比全变量PLS模型更好的库尔勒香梨硬度的预测结果,其中R2,RMSEC和RMSEP分别为0.91,1.03和1.01。进一步与基于反向偏最小二乘算法（BiPLS）获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,BiPLS-GA不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,使得建模变量从301个减少到20个。极大地简化模型的同时有效地提高了模型的预测精准度和稳定性。因此该方法能够有效地用于近红外光谱数据变量的选择。证明了近红外光谱分析技术结合BiPLS-GA模型能够高效地选择出建模变量,去除与库尔勒香梨硬度无关的近红外光谱信息,显著地提高库尔勒香梨硬度定量模型的预测精度。这不仅为新疆地区特色梨果库尔勒香梨的快速、精确、无损优选分级提供一定的技术支持,同时也为基于近红外光谱分析技术预测水果内部品质的研究提供了参考。     

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。     

基于小波变换与偏最小二乘耦合模型估测北方潮土有机质含量

基于北京市通州、顺义两区52个潮土样品高光谱数据,利用离散小波多尺度分析技术对其进行处理分析。首先将光谱按六种尺度进行分解,然后将各尺度分解数据与土壤有机质含量进行相关性分析,并筛选敏感波段,最后利用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明：土壤光谱反射率经小波变换后,在参与建模的特征波段中,近红外波段居多,即近红外波段估测有机质含量的贡献高于可见光波段;低频信息对有机质含量的估测能力优于高频信息;高频信息对土壤有机质含量的估测精度随光谱分辨率降低而降低;与常用光谱变换算法相比,小波变换分析法在一定程度上提高了土壤光谱对有机质含量的估测能力,其低频信息与高频信息构建的最优模型预测精度均较高,低频信息的R2=0.722,RMSE=0.221,高频信息的R2=0.670,RMSE=0.255。     

基于高光谱的牛奶中真蛋白质含量反演

牛奶蛋白质的分析和监测是奶制品行业中不可或缺的环节利用可见光/近红外反射光谱(350～2 500 nm)进行纯牛奶中真蛋白质含量的快速定量反演。分别通过ASD地物光谱仪和CEM真蛋白质测定仪采集牛奶样本的反射光谱数据以及蛋白质含量数据,对比分析不同的光谱预处理方法和波段筛选方法,得到特征波段,最后利用主成分回归(PCR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立牛奶反射光谱和蛋白质含量之间的定量校正模型,并对其预测能力进行比较,从而确定最优的牛奶中真蛋白质含量反演模型。实验结果证明：(1)比较不同光谱预处理方法,发现多元散射校正与二阶微分联合使用效果较好;(2)相对于全光谱建模,适当的特征变量优选有助于提高建模精度,缩短建模时间;(3)PCR的验证集决定系数R2_P为0.952 2,验证集均方根误差RMSEP为0.048 7,而LS-SVM的R2_P为0.958 0,RMSEP为0.048 2,其预测精度要优于PCR。研究表明,可见光/近红外高光谱反射率数据可以为牛奶真蛋白质含量的检测提供一种快速、无损的新方法。     

基于特征投影图的小麦近红外光谱变量选择方法研究

为了简化模型,提高模型预测精度,利用特征投影图(LPG)进行变量选择。对原始光谱进行连续小波变换(CWT),利用主成分分析(PCA)得到LPG,假定LPG中共线性光谱变量对建模作用相同,选出少数特征光谱变量建立预测模型,所得模型预测均方根误差(RMSEP)为0.345 4,优于其他建模方法,研究结果表明,LPG变量选择可有效简化近红外光谱模型,提高模型预测精度。     

煤矸石充填复垦重构土壤重金属含量高光谱反演

为研究煤矸石充填复垦土壤重金属含量快速有效的监测方法,以淮南创大生态园煤矸石充填复垦田间试验小区为研究区域,首先采用化学方法监测土壤(0～20 cm)重金属(Cu, Cr, As)含量,然后采用ASD(analytical spectral devices) FiSpec4型高光谱仪测量土壤样品的反射光谱,提取光谱特征,并对光谱进行一阶微分变换、二阶微分变换及倒数对数变换;将变换后的各光谱特征参数与监测的土壤重金属含量进行相关性分析,并依据相关性分析结果选择显著相关的波段作为相关因子供建模使用。采用多元逐步回归(stepwise multiple liner regression,SMLR)分析、偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)及人工神经网络(artificial neural network, ANN)三种方法分别建立基于光谱反射率估算土壤重金属含量的预测模型,并采用回归模型进行精度评定,然后确定各重金属含量的最佳预测模型。实验结果表明,经过微分变换的光谱波段与土壤重金属含量达到了显著相关;重金属Cu和Cr的一阶微分光谱的人工神经网络模型为最佳预测模型,重金属元素As的二阶微分光谱的偏最小二乘回归模型为最佳预测模型。     

Rapid nondestructive evaluation of duck meat pH and color using visible and near-infrared reflectance spectroscopy

In the present study, visible and near-infrared reflectance spectroscopy were applied to predict quality attributes of duck breast meat. The real color (expressed as lightness, redness, and yellowness) and pH of duck samples were recorded using traditional contact methods and then modeled with their corresponding spectral data by partial least square regression. Before the establishment of prediction models, three different spectral preprocessing methods including first derivative, standard normalized variate, and Savitzky–Golay smoothing were used. Compared to the models obtained from original spectral data set, the predictive capabilities of models based on the spectra after preprocessing were improved effectively. As a result, the determination coefficient of calibration set and prediction set of the best models for lightness, redness, yellowness, and pH parameters were 0.96 and 0.85, 0.94 and 0.94, 0.96 and 0.94, 0.81 and 0.76, respectively. Results demonstrated that visible and near-infrared spectroscopy can become a useful tool for rapid prediction of duck color and pH quality attributes.     

基于小波压缩的马铃薯全粉还原糖近红外光谱检测研究

为探讨小波压缩算法结合近红外光谱技术在马铃薯全粉还原糖含量检测中的可行性,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集了250份马铃薯全粉样品的近红外光谱。分别优化了消失矩、小波系数和主成分因子数,优化结果为10,100和20。基于db小波函数将1 501个马铃薯全粉的近红外光谱变量压缩成100个小波系数。分别以1 501个光谱变量和100个小波系数为变量分别建立了偏最小二乘(PLS)校正模型。以62个未参与建模的样品作为预测集,考察模型的预测能力。经比较,小波压缩结合PLS的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.98,预测均方根误差为0.181%。实验结果表明小波压缩算法结合近红外光谱技术有效地保留了有效光谱信息,实现了光谱数据降维,简化了马铃薯全粉还原糖PLS校正模型,提高了模型的预测能力。