近红外光谱技术快速识别针叶材和阔叶材的研究

对一种针叶材和一种阔叶材的横切面采集波长范围为780～2 500 nm的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对针叶材杉木和阔叶材桉树快速识别的可行性进行了研究,结果表明：(1)利用近红外光谱结合PLS-DA法建立的识别模型对建模样品的识别正确率达到100%,识别模型预测的分类变量值与实际值之间相关系数r达到0.99,SEC为0.07;(2)即使采用短波区域780～1 100 nm的近红外光谱也可以获得理想的识别结果(识别正确率为100%),识别模型的r也达到0.99,SEC为0.07;(3)利用近红外光谱建立的识别模型对未知样本的识别正确率都为100%,说明近红外光谱技术可以快速、准确识别针叶材和阔叶材,这为木材识别提供了一种新方法和技术,也为开发低成本的近红外光谱识别仪器提供了科学依据。     

应用区域光谱库及分段滤波方法改进矿物识别精度的研究

针对当前利用高光谱数据进行矿物识别精度较低的问题,根据研究区地质背景建立区域端元光谱库,提出了对原始光谱进行分段滤波的预处理方法。首先应用连续统快速傅里叶变换方法分别去除2 000～2 200 nm,2 250～2 300 nm,2 350 ～2 500 nm范围内的随机噪声,之后利用加入区域端元库的矿物快速定量提取模型提取预处理后光谱中的矿物类型。本方法识别矿物的最高有效率为80%,正确率最高可达67%。与未滤波的光谱识别结果对比,平均正确率提高了17.7%,平均有效率提高了5.1%;与全波段滤波的光谱识别结果对比,平均正确率提高了5.8%,平均有效率提高了39.8%,可保证在尽量多识别出正确矿物的基础上有效减少结果中的错误组分数,改进了矿物识别的精度,对野外快速提取矿物信息等工作有重要意义。     

木材种类的近红外光谱和模式识别

木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准确识别。采用近红外光谱结合主成分分析法(PCA)、偏最小二乘判别分析法(PLSDA)和簇类独立软模式法(SIMCA)三种模式识别对58种木材进行种类鉴别研究;5点平滑、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay一阶导数(SG 1st-Der)和小波导数(WD)五种光谱预处理方法用于木材光谱的预处理;校正集和测试集样品的正确识别率(CRR)用于模型的评价。采用PCA方法,通过样品的前三个主成分空间分布图分辨木材种类的聚类情况。在建立PLSDA模型,原始光谱的正确识别率最高,分别为88.2%和88.2%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为88.1%和88.2%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为84.4%和84.5%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为83.1%和84.2%;SG 1st-Der处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD(小波基为“Haar”,分解尺度为80)处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为87.3%和87.2%。可知,在PLSDA模型中,木材光谱未经预处理种类识别效果最后好。在建立SIMCA模型过程中,原始光谱的校正集和测试集的CRR分别为99.7%和99.4%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.5%和99.1%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.0%和98.4%;SG 1st-Der的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%。可知,在SIMCA模型中,木材光谱经平滑和小波导数处理后的识别效果最好,且光谱的校正集和测试集CRR都为100%。采用三种模式结合五种不同的预处理方法对木材近红外光谱进行定性建模识别时,由于木材样本属性复杂,主成分分布图相互交织,PCA无法识别出58种木材;原始光谱的PLSDA模型可以得到较好的判别模型,但校正集和测试集的CRR只有88.2%和88.2%;木材光谱经过5点平滑或WD预处理后的SIMCA模型可达到最好的识别效果,校正集和测试集的CRR均为100%,且WD-SIMCA模型因子数比5点平滑SIMCA模型小,模型更为简化,故WD-SIMCA为58种木材种类识别的最优模型。研究表明光谱预处理方法可以有效的提高木材种类识别精度,有监督模式识别方法SIMCA可以用来建立有效的木材识别模型,近红外光谱结合模式识别可以为木材种类的识别提供一种快速简便的分析方法。     

基于可见-近红外光谱分析的圆白菜与杂草识别研究

杂草的自动识别是实现作物草害精准施药的基础。利用ASD光谱仪采集两个品种的圆白菜及稗草、狗尾草、马唐、牛筋草和小藜等五种杂草在350～2 500nm波段内的冠层光谱反射率。根据光谱曲线特征,在不同波段内对数据进行不同程度的压缩,以提高运算效率;利用不同参数设置的Savitzky-Golay(SG)卷积平滑求导和多元散射校正方法(MSC)的不同顺序组合对光谱去噪,然后结合主成分分析法(PCA)提取主成分,建立模型,最后利用簇类的独立软模式(SIMCA)分类法对各种植物进行分类,并比较分类结果。试验结果显示利用MSC与3阶5次21点SG相结合的方法对光谱数据预处理后,运用PCA提取前10个主成分作为分类模型的输入变量,取得了100%的分类正确率,能够快速无损地识别圆白菜与几种常见杂草。     

基于高光谱技术融合图像信息的脱绒棉种品种分类检测研究

开展种子品种的识别研究是保证种子质量的重要手段。利用高光谱图像技术融合图像特征信息对脱绒棉种的品种进行判别分析。采集4个品种共240粒脱绒棉种样本的高光谱图像数据(400～1 000 nm),提取样本的光谱信息及长、宽、面积、圆形度、等12个形态特征。采用连续投影算法(SPA)选出11个特征波段作为输入结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)、软独立模式识别法(SIMCA)、最邻近节点算法(KNN)、主成分分析结合线性判别(PCA-LDA)及二次判别(PCA-QDA)进行建模分析,得出PLS-DA建模集和预测集的总体识别率分别为93%和90%。利用图像信息进行建模分析,模型整体的识别率均不高,说明单独使用高光谱图像的形态特征进行分类效果不佳。将特征波段的光谱和形态特征信息进行融合作为输入,建立基于PLS-DA,SIMCA,KNN,PCA-LDA及PCA-QDA的信息融合模型,其精度均比基于光谱或形态信息模型高,其中PLS-DA模型识别效果最好,建模集和预测集总体识别率分别为98%和97%。表明融合高光谱图像的光谱与图像信息可以在少量波段情况下有效的提高脱绒棉种品种的分类检测精度。     

高光谱技术的羊肉品种多波段识别研究

利用可见/近红外(400～1 000 nm)及近红外(900～1 700 nm)高光谱成像技术对宁夏地区滩寒杂交、盐池滩羊、小尾寒羊三个品种羊肉进行识别研究。针对不同波段光谱特点,分别优选出Baseline及SG卷积平滑光谱预处理方法,并运用连续投影算法(SPA)提取特征波长,结合线性判别分析(LDA)及径向基核函数支持向量机(RBFSVM)模型进行全波段及特征波长识别分析。结果表明不同波段高光谱对羊肉品种识别均获得较好效果,其中400～1 000 nm波段采用Baseline-Fullwave-RBFSVM及12个特征波长下准确率为100%与98.75%,900～1 700 nm波段采用Baseline-Fullwave-RBFSVM及7个特征波长下准确率为96.25%与87.80%;RBFSVM非线性分类准确率高于LDA线性判别结果,400～1 000 nm波段识别准确率优于900～1 700 nm波段,说明三种羊肉在色泽纹理上差异比成分含量显著,利用高光谱成像技术结合RBFSVM方法能够获得较优的羊肉品种识别效果。     

基于高光谱图像和判别分析的草地早熟禾品种识别研究

利用高光谱成像技术(550～1 000nm),采集了6个草地早熟禾品种新鲜叶片的高光谱图像,提取了叶片的光谱信息,运用Wilks’Lambda逐步判别分析法,从94个波段中选择了9个特征波段,根据特征波段的光谱信息,采用Fisher线性判别法,构建草地早熟禾品种的判别分析模型。结果表明,选择3个、6个和9个波段组合,对120个训练样本的识别正确率分别为98.3%,100%和100%,对60个测试样本的识别正确率分别为83.3%,96.7%和100%,说明以9个特征波段的光谱信息构建的草地早熟禾品种判别模型是合适的,利用高光谱成像技术结合判别分析法,为快速识别草地早熟禾品种提供了一种新的方法。     

LIF技术与PLS-DA算法联合辨识矿井涌水水源类型的研究

快速的矿井涌水水源辨识对于矿井的水灾预警及灾后救援意义重大。常规方法使用离子浓度做为判别因子,耗时过长,因此提出一种激光诱导荧光光谱(LIF)技术与偏最小二乘判别分析(PLS-DA)算法联合快速辨识矿井涌水水源类型的方法。实验使用405 nm激光对被测水体进行激发,获取矿井5个不同含水层100组水样的荧光光谱,根据光谱曲线特征,对数据进行压缩处理,获取合适的光谱数据。每种水样使用15组共75组光谱数据作为建模集,剩余的25组水样的光谱数据作为测试集。为验证实验结果,设计了簇类的独立软模式(SIMCA)算法与PLS-DA算法构建的实验模型进行对比。实验发现矿井不同含水层水样的荧光光谱差异较大,在不进行任何预处理的情况下,以PLS模型为基础的PLS-DA算法较SIMCA算法的建模正确率高,达到了100%,其校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均大于0.951,校正集均方根误差(RMSECV)和验证集均方根误差(RMSEP)均小于0.123,利用模型对测试集中五种水样样本的识别正确率均为100%。     

应用近红外光谱技术实现转双价基因(Cry1Ab/Cry2Aj-G10evo)玉米的快速识别

转基因技术在过去的几十年里快速发展, 然而此项技术对生态环境、伦理道德等可能带来的影响尚存争议,因此针对农作物的转基因成分检测和鉴别的相关技术研究十分重要。本研究以转双价基因(cry1Ab/cry2Aj-G10evo)玉米籽粒和玉米面粉为研究对象,采用近红外光谱仪采集900～1 700 nm波段范围的光谱,结合 Savitzky-Golay(SG)平滑算法对提取出的光谱数据进行去除噪声处理。基于全波段光谱和PCA主成分分别建立了偏最小二乘判别分析(PLS)和支持向量机判别模型(SVM)。试验结果表明,在转基因玉米籽粒全谱的判别分析模型中,SVM判别模型效果要优于PLS判别模型,SVM模型识别正确率达到90%以上,PLS的模型识别率只有85%左右。以PCA降维后建立的模型中,SVM模型也取得了最优的效果,建模集和预测集识别正确率达到100%。虽然转基因玉米在研磨加工后外源蛋白和DNA有所下降,但是转基因玉米粉末基于全波段光谱建立的SVM模型的建模集正确率仍有90.625%。结果表明应用近红外光谱技术集合化学计量学方法对转基因玉米的鉴别是可行的,为转基因玉米乃至其他转基因农产品的鉴别提供了技术支持,具有重要的理论意义和应用价值。     

高光谱技术结合特征波长筛选的牛肉品种多波段识别

利用可见/近红外(400～1 000 nm)及近红外(900～1 700 nm)高光谱成像技术结合特征波长筛选方法对安格斯牛、力木赞牛、西门塔尔牛3个品种的牛肉进行鉴别研究,且测定肉样的色泽、嫩度、pH值以及水分、脂肪、蛋白质含量。根据不同波段光谱的特点,分别对原始光谱进行预处理,并利用SPA、IRF和IRF-SPA方法筛选特征波长,建立基于全波段及特征波长下的PLS-DA牛肉品种鉴别模型。结果显示:400～1 000 nm波段采用SNV-IRF-SPA-PLS-DA方法建立的模型最优,校正集与预测集准确率分别为98.56%和97.12%,900～1 700 nm波段采用SG-SPA-PLS-DA方法建立的模型准确率为94.09%和96.04%,说明不同波段高光谱对牛肉品种识别均有较好的效果;400～1 000 nm波段的识别准确率优于900～1 700 nm,说明3种牛肉在色泽纹理上的差异比成分含量显著。研究表明,利用高光谱成像技术结合特征波长筛选方法能够获得较好的牛肉品种鉴别效果。     

非接触式可见光-近红外光谱法快速预测天然高分子材料表面粗糙度的研究

利用触针式轮廓法测量了天然高分子材料木材的表面粗糙度,并对可见光-近红外光谱与实测表面粗糙度参数之间的相关性进行研究,探讨了非接触式光谱法快速预测天然高分子材料表面粗糙度的可行性。结果表明：（1）样品三个切面的可见光-近红外光谱（400～2 500 nm）均可预测样品表面粗糙度,实测值与预测值相关系数可达0.92,其中利用样品横切面光谱所建的模型效果最好;（2）在分段光谱400～780 nm,780～1 100 nm,1 100～2 500 nm,780～2 500 nm,400～2 500 nm范围内,所建模型表面粗糙度参数的实测值与预测值相关系数可达0.80以上,显著相关,其中400～2 500 nm区域所建模型效果最好;（3）光谱预处理并不能提高模型预测效果,建议利用可见光-近红外光谱预测天然高分子材料表面粗糙度时采用原始光谱数据。     

基于紫外‐可见透射光谱技术和极限学习机的早期鸡胚雌雄识别

为了对鸡种蛋胚胎进行雌雄识别,探究利用紫外-可见-近红外透射光谱进行鸡胚雌雄识别的可行性,搭建了鸡种蛋透射光谱检测系统,采用横向和竖向大头朝上2种放置方式获取210枚鸡种蛋孵化0~15 d的光谱,光谱范围为360~1 000 nm。构建极限学习机（ELM）鸡胚雌雄识别模型,通过比较不同放置方式和孵化天数下模型的识别准确率,发现竖向放置且孵化第7 d的识别效果最好;将竖向放置孵化第7 d的光谱初步分为紫外（360~380 nm）、可见光（380~780 nm）、近红外（780~1 000 nm）、紫外-可见光（360~780 nm）和全波段（360~1 000 nm）5个不同的波段范围来分析,预测集准确率分别为82.86%,77.14%,75.71%,84.29%和81.43%,筛选出360~780 nm的紫外-可见光波段为有效波段;在紫外-可见光（360~780 nm）波段,采用多元散射校正（MSC）去噪,并用竞争性自适应重加权采样算法（CARS）和连续投影算法（SPA）筛选特征波长降维,建立不经筛选特征波长、CARS筛选特征波长和SPA筛选特征波长的3种ELM模型。其中不经筛选特征波长的ELM模型识别效果最好,但输入变量最多,隐含层神经元为680且激活函数为sig时,预测集准确率为84.29%。SPA筛选特征波长的ELM模型识别效果次之,输入变量有9个,隐含层神经元为840且激活函数为hardlim时,预测集准确率为81.43%。CARS筛选特征波长的ELM模型识别效果最差,输入变量有27个,隐含层神经元为100且激活函数为sig时,预测集准确率为78.57%;用遗传算法（GA）优化ELM模型的权值变量和隐含层阈值,不经筛选特征波长建立的GA-ELM模型,预测集准确率为87.14%,SPA筛选特征波长建立的GA-ELM模型,预测集准确率为87.14%,CARS筛选特征波长建立的GA-ELM模型,预测集准确率为81.43%。紫外-可见光波段不经筛选特征波长的GA-ELM模型识别效果和经SPA筛选特征波长的GA-ELM模型相同,表明SPA筛选的特征波长变量能够有效反映360~780 nm波段的信息,SPA使用的变量数仅占紫外-可见光波段的2.14%,因此,雌雄识别最佳模型为紫外-可见光波段经SPA筛选特征波长的GA-ELM模型,预测集准确率为87.14%,其中,雌性识别率为88.57%,雄性识别率为85.71%,单个样本平均判别时间0.080 ms。结果表明紫外-可见透射光谱技术和ELM模型为孵化早期鸡胚蛋雌雄识别提供了一种可行方法。     

基于荧光光谱信息的绿色植物探测研究

针对农作物病、虫、草害化学防治时对靶变量施药以减少农药使用量、提高农药利用率的需求,本文研究了基于荧光光谱信息和主动光源方法在不同环境下探测绿色植物的方法.通过白色、蓝色和红色L ED主动光源照射样本,采集了白天室内自然光照、白天太阳直射、白天无太阳直射和夜晚黑暗环境四种场景下的绿色植物和非绿色植物样本光谱.首先基于多...     

辐照处理对油菜籽光谱特性影响的研究

针对油菜籽经过核辐照处理后其光谱反射特性会发生改变的特点,提出了应用可见／近红外光谱技术进行油菜籽的快速无损鉴别。利用偏最小二乘法和BP神经网络建立鉴别模型,并比较了不同光谱预处理方法、主成分数据变换方式及隐含层节点数对模型预测结果的影响。实验采用五种剂量辐照(50, 100, 150, 200Gy和不经核辐照处理)的油菜籽共135个样本进行建模,49个进行预测。结果显示,最优模型是原始光谱数据先经过中值滤波平滑法、附加散射校正及一阶求导法预处理。经PLS方法提取6个主成分经自然对数变换后,选取神经网络隐含层结点数为4个或9个。最优模型对是否经过核辐照处理的样本识别率达100%,对核辐照剂量预测精度为85.71%, 说明提出的方法可以用于评估核辐照处理对油菜籽光谱特性产生的明显影响。     

高光谱图像和叶绿素含量的水稻纹枯病早期检测识别

基于高光谱成像技术和化学计量方法,实现了对水稻纹枯病病害的早期检测识别。以幼苗时期的水稻植株为研究对象,对其进行纹枯病病菌侵染,获得染病植株,采集358～1 021 nm波段范围的高光谱图像,三次实验共240个样本,包括染病植株120个样本和健康植株120个样本。根据高光谱图像的光谱维,对染病水稻叶片和健康水稻叶片提取感兴趣区域（ROI）,利用感兴趣区域的光谱数据,对其进行Savitzky-Golay（SG）平滑、Savitzky-Golay（SG）一阶求导、Savitzky-Golay（SG）二阶求导、变量标准化（SNV）和多元散射校正（MSC）预处理,建立线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类模型,结果表明：采用SG二阶求导预处理后的线性判别分析（LDA）模型取得了较好的性能,正确识别率在建模集达98.3%,在预测集达95%;利用载荷系数法（x-loading weights, x-LW）对原始光谱和5种预处理的光谱数据进行特征波长提取,然后根据选取的特征波长建立线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类模型,其中采用SG二阶求导预处理后提取的12个特征波长的线性判别分析（LDA）模型取得了较好的性能,其正确识别率在建模集达97.8%,在预测集达95%,而且基于载荷系数法建立的模型性能与全波段相当,可以通过载荷系数法减少数据量对水稻纹枯病病害进行识别;根据高光谱图像的图像维,研究了基于图像主成分分析、基于概率滤波和基于二阶概率滤波的图像特征提取方法,利用提取的特征变量建立反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机（SVM）分类模型,其中基于图像主成分分析的反向传播神经网络（BPNN）模型取得了较好的性能,建模集准确识别率达90.6%,预测集的准确识别率达83.3%;根据高光谱图像光谱维和图像维的最优模型,特将叶绿素含量作为建模的另一个特征,分别与光谱特征、图像特征组合,建立反向传播神经网络（BPNN）和线性判别分析（LDA）模型,提出基于光谱特征加叶绿素含量、图像特征加叶绿素含量和光谱、图像特征加叶绿素含量三种组合方式,其中,光谱特征和图像特征分别与叶绿素组合的方式比之前单独的光谱和图像特征建模性能都有所提升,而且三种组合方式中光谱特征加叶绿素含量的反向传播神经网络（BPNN）建模方式取得本研究所有建模方式中较优的性能,其准确识别率在建模集达100%,在预测集达96.7%。以上研究表明,基于高光谱图像和叶绿素含量对水稻纹枯病病害进行早期识别是可行的,为水稻病害的早期识别提供了一种新方法。     

应用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别婴幼儿奶粉品种

为了快速无损鉴别婴幼儿奶粉品种,提出了结合偏最小二乘(PLS)法和人工神经网络(ANN)综合预测婴幼儿奶粉品种的新方法。获取婴幼儿奶粉样本在400～1 000 nm波段的漫反射光谱,采取平均平滑法和多元散射校正(MSC)进行预处理,用PLS建立校正模型进行模式特征分析及主成分的提取。经过交互验证法判别,提取7个主成分作为神经网络的输入变量,奶粉的品种值作为输出,建立了三层BP神经网络。9个典型品种的婴幼儿奶粉各取样本30个,共计270个作为训练集。随机抽取的各个品种的10个样本,共90个作为预测检验样本,结果表明,90个未知样本的品种预测准确率为100％。说明提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为婴幼儿奶粉的品种快速无损鉴别提供了一种新方法。     

拉曼光谱结合模式识别方法用于大豆原油掺伪的快速判别

大豆原油是我国的战略储备物资,然而目前储油市场上频繁出现大豆原油掺混的现象严重影响了食用油储备安全。基于此,通过大豆原油与部分植物精炼油拉曼谱图的特征差异,并结合主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)模式识别建立了大豆原油是否掺伪的快速判别方法。以28个大豆原油、46个精炼油、110个掺伪油的拉曼谱图为模型样本;选择位于780～1 800 cm-1波段的谱图,预处理方法同时采用Y轴强度校正、基线校正和谱图归一化法;在此基础上应用PCA法提取特征变量,即以贡献率最高前7个主成分为变量进行SVM分析。SVM校正模型的建立是以随机选取的20个大豆原油和75个掺伪油样组成校正集,以8个大豆原油和35个掺伪油样组成验证集,分别运用并比较四种核函数算法建立的大豆原油SVM分类模型,并采用网格搜索法(grid-search)优化模型的参数,以四种模型的分类性能作为评判标准。结果表明：应用线性核函数算法构建的SVM分类模型可以很好地完成掺伪大豆原油的判别,校正集识别准确率达到100%,预测结果的误判率为0,判别下限为2.5%。结果表明应用拉曼光谱结合化学计量学能够用于大豆原油掺伪的快速鉴别。拉曼光谱简便、快速、无损、几乎没有试剂消耗,适合现场检测,从而为大豆原油的掺伪分析提供了一种新的备选方法。     

应用高光谱鉴别黑枸杞和唐古特白刺果

黑枸杞含有花青素、多糖、氨基酸和微量元素等多种营养成分,具有极高的经济和医药价值,其市场价格很高。唐古特白刺果外观和黑枸杞极为相似,其价格较低,经常被用于冒充黑枸杞。高光谱图像技术结合图像和光谱于一体, 常用于食品检测和识别等领域。结合高光谱图像技术,无损识别黑枸杞和唐古特白刺果。采集黑枸杞（180份）和唐古特白刺果（180份）的高光谱图像,利用掩膜提取光谱,光谱范围为900～1 700 nm,共254个波段,去除前22个异常波段。采用Kennard-Stone法划分样品,校正集∶预测集=2∶1;采用连续投影算法（SPA）法对光谱进行降维,设定提取特征波长范围为0～30,最终提取特征波长为20个;分别将全光谱（FS）和SPA提取的20个特征波长作为模型输入,建立支持向量机（SVM）和极限学习机（ELM）识别模型。结果表明,基于FS和SPA建立的SVM模型识别率为100%;基于FS和SPA建立的ELM模型识别率为100%;SPA法在不降低模型识别精度的情况下,能减少模型输入,输入仅为FS的8.62%,大大降低模型运算量。此研究为识别黑枸杞和唐古特白刺果提供了参数。