应用遗传算法结合连续投影算法近红外光谱检测土壤有机质研究

应用遗传算法结合连续投影算法近红外光谱检测土壤有机质研究。采集浙江省文城地区农田土壤样品近红外光谱数据,土壤样品数为394个。为简化模型,采用遗传算法结合连续投影算法挑选出18个特征波长建模,应用偏最小二乘回归建立有机质预测模型,建模集的决定系数为0.81,均方根预测误差为0.22, 剩余预测偏差为2.31,预测集的决定系数为0.83,均方根预测误差为0.20,剩余预测偏差为2.45。研究发现,遗传算法结合连续投影算法在简化模型同时,模型的预测评价指标同采用全谱波长建模并没有明显降低。因此,遗传算法结合连续投影算法挑选的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤有机质含量。     

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。     

土壤光谱重建的湿地土壤有机质含量多光谱反演

土壤有机质是湿地生态系统的重要元素,利用多光谱遥感技术可大尺度、快速获取其含量信息,对保护湿地生态系统具有重要意义。然而,由于不同地物光谱混合给多光谱数据带来光谱畸变,影响湿地土壤有机质含量的反演精度。为了消除不同地物光谱混合,实现湿地土壤有机质含量的准确、实时监测,以闽江鳝鱼滩湿地为研究区,利用线性波谱分解技术对原始影像的像元进行分解,重建土壤光谱,分析原始光谱、重建光谱与土壤有机质含量的相关性后,建立土壤有机质含量的反演模型。结果表明：利用线性波谱分解技术可有效消除原始影像中的植被端元,减少大部分道路及建筑物的反射干扰,重建后的土壤光谱特征曲线更趋近于自然状态下土壤的光谱曲线,重建效果显著;通过两种光谱与土壤有机质含量的相关系数对比,重建光谱更能准确的反映土壤光谱与土壤有机质含量的相关性;运用重建光谱构建土壤有机质含量的反演模型,其预测精度优于基于原始光谱的反演模型,R2和F分别提高0.124和2.223,RMSE则降低0.106,1∶1线检验的预测值与实测值的拟合度更高,模型可行且有效。由此得出结论,利用线性波谱分解技术消除不同地物光谱混合,重建土壤光谱,一定程度上可实现在自然条件下湿地土壤有机质含量的大面积、准确检测,具有较好的实际应用价值。     

基于遗传算法选择多光源下的光谱反射率重构研究

为解决基于RGB三通道信息值重构光谱反射率精度不理想的问题,提出了一种优化的基于RGB三通道信息的光谱反射率重构算法。首先编码产生随机选择多个光源的个体,RGB三通道值通过多项式回归算法预测多个光源下的三刺激值,并采用伪逆法进行多光源下的光谱反射率重构,然后将样本的重构精度作为个体的适应度评估值,以优胜劣汰,适者生存为原则对个体进行选择、交叉、变异操作,最后得到适用于颜色样本光谱重构的多个光源与基于这些光源重构得到的光谱反射率。实验选用Munsell颜色集作为训练样本集,RC24色卡、SG140色卡作为检测样本集,8个标准光源和82个发光二极管光源作为实验光源,采用该算法从90个光源中选取最优的光源组合并重构得到样本的光谱数据,并与Zhang提出的基于穷举法选择的多光源下的光谱重构方法和A光源下的伪逆法进行了重构精度对比。实验结果显示该研究提出的方法随着光源个数的增加,光谱反射率重构精度提高,特别是光源个数增加到3时,光谱重构精度提高的幅度最大。在三种重构方法中,该方法重构RC24的平均色差和平均光谱均方根误差分别为0.332 4和0.002 9,而Zhang的方法与伪逆法的平均色差分别为0.429 3和3.266,平均光谱均方根误差分别为0.029 7和0.004 8;该文方法重构SG140的平均色差和平均光谱均方根误差分别为0.486 2和0.007 3,而Zhang的方法与伪逆法的平均色差分别为0.544 8和3.821 9,平均光谱均方根误差分别为0.035 6和0.013 3。结果表明基于多光源下的光谱反射率重构精度明显优于基于单个光源下的重构精度,而基于遗传算法的多光源选择方法又优于穷举法,它能够根据颜色样本自动寻找到最优光源组合,从而基于最优多光源下的三刺激值重构样本的光谱反射率,提高了光谱反射率重构的精度。     

基于高光谱特征与人工神经网络模型对土壤含水量估算

土壤含水量(θ)是影响作物生长和作物产量的主要因素之一。旨在评估基于光谱特征参数的各种回归模型估算土壤含水量的精度,并比较人工神经网络(BP-ANN)和光谱特征参数模型的性能。2014年在室内获取砂土和壤土的土壤含水量和光谱反射率数据。结果表明：(1)当砂土容重为1.40 g·cm-3时,900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ达到极显著水平(R2超过0.90);容重为1.50 g·cm-3时,用蓝边最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ相关性最好(超过0.70);容重为1.60 g·cm-3时,780～970 nm反射率总和与560～760 nm归一化吸收深度的R2均超过0.90,达到极显著水平;容重为1.70 g·cm-3时,900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和的R2为0.88,呈极显著水平。(2)当土壤类型为壤土时,用900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ相关性最好。(3)蓝边反射率总和(R2=0.26和RMSE=0.09 m3·m-3)和780～970 nm吸收深度(R2=0.32和RMSE=0.10 m3·m-3)估算砂土的含水量相关性最好。在估算壤土的含水量时,900～970 nm最大反射率(R2=0.92和RMSE=0.05 m3·m-3)与900～970 nm反射率总和估算模型的精度最高(R2=0. 92和RMSE=0.04 m3·m-3)。(4)用人工神经网络模型能够更好地估算两种土壤的含水量(R2=0.87和RMSE=0.05 m3·m-3)。因此,人工神经网络模型对θ估算具有巨大的潜力。     

多种群精英共享遗传算法在异常光谱识别中的应用

提出了一种基于多种群精英共享遗传算法的异常光谱识别方法.该方法应用于红外光谱数据的分析,并在删除异常光谱样本后使用偏最小二乘方法进行建模.与使用蒙特卡洛交叉验证、留一交叉检验、马氏距离以及传统遗传算法进行异常光谱识别的方法相比,所提方法将水分预测模型的预测误差平方和(PRESS)分别降低了72.4%,39.5%,39.5%和14.5%;将脂肪含量的预测模型的PRESS值分别降低了86.2,75.9%,84.9%和19.9%;将蛋白质含量的预测模型的PRESS值分别降低了56.5%,35.7%,35.7%和18.2%.实验表明,所提方法不仅能适应不同成分光谱数据的异常识别,而且删除异常光谱数据后所建立的模型具有较高的预测能力和较好的稳健性.     

不同质量含水量的土壤反射率光谱模拟模型

土壤含水量的时空分布与变化情况对土壤温度变化、陆地—大气间热量平衡以及陆面大气环流产生显著的影响,因此,对大范围内土壤含水量进行实时动态监测,获得某段时间内土壤含水量的连续变化情况具有重要的意义。研究目的是借助高光谱遥感手段,通过构建不同质量含水量的土壤反射率光谱模拟模型,深入了解土壤质量含水量与土壤反射率光谱之间的关系,为监测土壤含水量提供有效手段。利用ASD Field Spectral FR野外光谱仪和加水称重法获得北京市8个采样点的土壤样品不同质量含水量下的土壤反射率光谱实测数据,利用其中2个土壤样品不同质量含水量下的光谱数据构建含水土壤反射率光谱模拟模型,并利用未参与建模的另外6个土壤样品数据对该模型的模拟效果进行了检验。通过数据验证发现,当土壤质量含水量小于田间持水量时,该模型的模拟精度较高;而且对于不同的土壤样品,模型的模拟效果都比较好。最后又利用北京大学校园内三个采样点的实地测量光谱数据对模型进行了验证,光谱的模拟值与实测值之间的均方根误差最小可达0.005 8。因此该模型可实现对质量含水量小于田间持水量的不同类型土壤的反射率光谱进行较高精度的模拟。     

高光谱遥感监测土壤含水量研究进展

土壤含水量是监测旱情墒情的关键参量,近年来在利用高光谱遥感数据监测土壤含水量方面,国内外进行了大量的研究。文章首先在分析利用不同波段监测土壤含水量的原理及优缺点基础上,指出高光谱遥感监测的独特优势和问题。并以此为出发点,从机理上归纳了土壤含水量对土壤反射率的整体影响,以及对不同波段响应的差异。在此基础上,从物理机理和统计方法两个方面,总结了土壤含水量与土壤反射率的关系。并分析和评价了各模型及统计方法中的关键问题和优缺点。以往研究土壤含水量与土壤反射率关系的实验方法中往往存在一些问题,文章也一一指出并提出了解决方案。同时,探讨了高光谱在消除植被影响,更好地反演土壤含水量方面的可行性。最后对未来的研究方向进行了展望。     

多光谱技术在土壤成分含量检测中的研究进展

土壤是农业生产的基础,通过土壤成分含量的测定分析可了解土壤营养成分供应的丰缺情况,对农作物的生长有一定的影响,因此土壤成分含量的检测逐渐成为国内外的研究热点.多光谱技术利用物体的物理结构和化学成分的不同,在同一条件下利用不同光的反射对物体进行照射得到对应光谱带上的不同反射率,然后对获取的光谱数据进行分析,辨别目标.近年...     

三维荧光光谱结合GA-SVM对多环芳烃的分类鉴别

多环芳烃(PAHs)作为一种芳香族化合物,普遍存在于人们的生产生活中,它具有强烈的致癌性,威胁着人们的生命和健康。所以,对多环芳烃实施简洁、高效、精确的检测方法很有必要。根据常见的多环芳烃类型,选取多环芳烃萘(NAP)、芴(FLU)、苊(ANA)的固体粉末状物质作为实验样本。取NAP,FLU和ANA粉末各1 g溶于少量的甲醇(光谱级)溶液,然后转移到100 mL的去离子水溶液中,配置PAHs标准溶液。采用FS920荧光光谱仪,实验中为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长10 nm。以标准溶液为基准,获取ANA,NAP和FLU单质的水溶液的荧光光谱图。在标准溶液的基础上,配置0.1 mg·mL-1的单质水溶液,然后将ANA与NAP,FLU分别取不同的体积相互混合形成两种混合溶液,各自形成16种不同浓度比例的混合溶液,再取不同体积的三种溶液相互混合,摇匀震荡,最后一共形成48种不同体积比例的混合溶液。最后将实验数据输入Matlab中得到苊萘、苊芴、苊芴萘混合溶液的荧光光谱,发现混合溶液的激发波长在260~320 nm、发射波长300~380 nm波长范围内,最佳发射波长的位置相似,荧光峰对应的激发波长有大部分重叠。针对荧光光谱不能直接辨别混合物的种类的不足,将基于遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)应用于多环芳烃混合物种类的检测中,将数据随机打乱,并且将遗传算法的终止进化代数设为200、训练数据和预测数据分别为36个和12个,得到训练结果的准确率为95.42%。将实验结果对比分析普通支持向量机和BP神经网络,结果表明,基于遗传算法优化的支持向量机分类误差较小,能比较准确的分辨混合物的种类。     

一种八谱段滤光片成像系统设计

针对多光谱滤光片阵列成像采样率低,原始(Raw)数据稀疏所导致的重建图像模糊,高频信息丢失等问题,提出了一种新八谱段滤光片阵列分布方案,利用基于邻域梯度延伸方法对光谱Raw图像进行重建.首先基于二叉树生成法,在重复排列的4×4阵列中设计了一种等空间概率比的八谱段滤光片分布方案;然后针对传感器直接获取的稀疏Raw图像,计算各谱段采样点的梯度信息,在保持图像结构特征和纹理信息的基础上,利用邻域采样点的像素值和梯度值对未采样点进行重建,从而获得完整的光谱图像信息;最后,基于已重建的八谱段光谱图像,采用伪逆矩阵法重构各像素位置的31波段光谱值.结果表明,相对于主流图像重建方法,本文算法提高了重建八谱段光谱图像的峰值信噪比、复合峰值信噪比,降低了光谱均方差,更好地保留了图像的纹理和边缘,有效降低了多光谱滤光片阵列成像中的颜色伪影和图像模糊等现象.     

基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究

以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差（NRMSE）和决策系数（R2）对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。     

可见-近红外光谱的土壤养分快速检测

在测定土壤养分中,可见-近红外光谱技术具有很大的应用空间。该研究探讨了基于可见-近红外光谱(250~950nm)离线、快速测定土壤总氮(TN)、总磷(TP)、总钾(TK)、总碳(TC)等土壤养分的方法及应用。采集青岛三个不同地区土壤样品(异质性较高的山地土壤与河畔土壤)各60份,总计180份,并测定其TN,TP,TK,TC含量及其可见-近红外反射光谱,利用Kennard-Stone法按2∶1比例划分校正集和检验集,采用遗传算法分别提取TN,TP,TK,TC特征波长,以偏最小二乘法建立定量分析模型。TN,TP,TK,TC含量所建光谱模型的相关系数分别为0.970,0.964,0.680和0.967,检验集的相关系数分别为0.980,0.937,0.717和0.972,检验集的RPD值分别为4.570,2.424,1.411和4.135。结果表明,该方法能够对土壤TN,TP,TC含量进行精确预测,对土壤TK含量进行粗略预测。该研究主要依靠可见光波段,较好的预测了异质性较高的土壤的氮磷钾等养分含量,有望降低未来土壤养分速测的成本。此外,该研究还提供了青岛土壤养分的光谱库,为我国土壤大数据库的建立提供技术支撑。     

北京市平谷区桃林土壤重金属元素含量反演估测

矿产资源开采中产生的废渣废液长期堆存后产生的渗滤液向土壤中扩散易造成周围土壤的重金属污染,影响作物生长;人类通过食物链食用含重金属元素的果实后,会引起神经系统的神经衰弱、手足麻木,消化系统的消化不良,血液中毒和肾损伤等症状;这种对生态环境和人身安全的污染和损害是十分严重的。因此如何快速有效摸清矿区周围农作物土壤污染情况尤为重要。多光谱遥感由于具备光谱分辨率高、实时无损、大面积监测等优势,在突破植被屏障监测土壤重金属上具有巨大的潜力。以平谷区主要的农作物桃树为研究对象,利用桃叶的高光谱数据、土壤采样数据,分析桃叶光谱曲线的响应特性,对桃叶反射光谱进行一阶/二阶微分、标准正态、连续去统等四种变换,结合相关分析及多元线性回归模型确定光谱特征变量,构建植被指数HMSVI;结果表明HMSVI与土壤中Cd, AS和Pb含量的相关性较常用植被指数高。运用线型回归方法进行元素含量与植被指数HMSVI建模后,选取拟合较好的模型,实现了叶片高光谱与土壤重金属含量的统计建模,最后利用Sentinel-2遥感影像反演三种重金属含量空间分布,并对结果进行精度验证。结果表明：受重金属胁迫叶片的平均光谱反射率高于正...     

Designing a genetic watermarking approach for 3D scenes

A new watermarking algorithm based on genetic algorithm (GA) in the transform domain is proposed. Unlike the existing computer-generated integral imaging based watermarking methods, the proposed method utilizes GA searching to the optimized transform domain to serve as a trade-off for watermark embedding. In this paper, 3D scene to be captured by using a virtual pinhole array and be computationally recorded as an elemental image array (EIA), watermarking with GA optimization and computer-generated holography is implemented. In the proposed GA optimization process, we utilize the fitness function to improve the visual quality of watermarked images and the robustness. Simulation results show that the proposed algorithm yields a holographic watermark that is imperceptibility to human eyes and robust to standard watermarking attacks. A comparison of the proposed watermarking method to the existing similar watermarking methods demonstrated that the proposed method generally outperforms completing methods in terms of imperceptibility and robustness.     

光谱线型的遗传学算法模拟

采用遗传算法模拟了D_α 的光谱轮廓, 模拟曲线与实验中观察到的轮廓符合得非常好。分析模拟的结果表明, 在HL- 1M 装置边缘等离子体中, 存在一种H 粒子群和三种D 粒子群, 它们有各自的温度和粒子数比例。