Monitoring insect pest infestation via different spectroscopic techniques

Nowadays, monitoring and observing insect pest populations is a major and crucial issue in agriculture, especially for crop protection. Spectroscopic techniques are well recognized for detecting and monitoring insect pests in the field and also the internal quality of fruit. There are several spectroscopic techniques with specific characteristic features, including mass spectrometry, ultraviolet–visible spectroscopy, infrared spectroscopy, and nuclear resonance spectroscopy. Nevertheless, limitations and complexity are the constraints of these technologies. In this paper, the spectroscopic and imaging spectroscopic techniques are discussed, compared, and investigated, namely fluorescence light detection and ranging (LIDAR) to study the fluorescence of diverse types of planthopper (Hemiptera) and moth (Lepidoptera), visible and near-infrared (Vis/NIR) spectroscopy to detect internal insect-infested jujubes, NIR spectroscopy to determine spectral properties of oil palm bagworms, hyperspectral transmittance image for detecting insect-damaged vegetable soybeans, and remote sensing measurement to detect bagworm infestation in oil palm plantations. These techniques are found to be reliable methods for better monitoring of insect pest movement in the harvested plant and in the ground, for the detection of insect-damaged vegetable soybeans and internal insect infestation in jujubes, and for the determination of oil palm bagworm spectral properties.     

苹果霉心病光谱在线检测的摆放姿态及建模方法优化研究

苹果营养丰富、口味酸甜,是深受大众喜爱的一种水果。苹果霉心病是一种真菌侵染果实病害,隐蔽性极强,一般在近成熟期果实内部发生霉变,肉眼从外观观察难以分辨,市面上大多数品种的苹果都受其影响。霉心病病果重量变轻、口感变差,严重的甚至不能食用,对经济效益的影响巨大。采用可见近红外光谱分析技术,使用微型光谱仪在线无损检测苹果霉心病,针对4种苹果在线输送时摆放姿态（竖放柄朝上、竖放柄朝下、横放柄朝输送方向和横放柄垂直输送方向）的判别效果进行了优化分析。首先使用主成分分析对600～900 nm波段的透射光谱提取主成分后分别建立线性判别分析（LDA）、马氏距离（MD）和K近邻法（KNN）模型并对校正集和预测集的判别准确率进行对比;其次对600～900 nm波段中心化预处理后建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模型并给出4种摆放姿态的判别效果;最后使用两种机器学习算法极限学习机（ELM）和支持向量机（SVM）分别建立霉心病判别模型进行预测。对比上述所有6种判别模型,通过观察4种摆放姿态整体的判别效果得到最佳的建模方法为PLS-DA,其中竖放柄朝上和竖放柄朝下摆放的判别准确率都为93.75%,其他2种摆放姿态的判别准确率也都超过85%,再根据PLS-DA模型波段变量投影重要性指标得分值分布提取特征波段690～720 nm重新建立模型,对比4种摆放姿态效果最好的是竖放柄朝上摆放,其预测集的判别准确率达到93.75%,并且对病果的判别效果最佳。研究结果表明PLS-DA可以作为判别苹果霉心病一种有效方法,竖放柄朝上摆放可以作为苹果霉心病在线检测时一种有效姿态。     

基于近红外高光谱成像技术的干制红枣品种鉴别

为实现干制红枣的快速鉴别,提出了一种基于近红外高光谱成像技术的鉴别方法。采集四个品种共240个样本干制红枣的近红外高光谱图像(1 000～1 600 nm)。通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)、载荷系数法(x-Loading Weights,x-LW)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)分别提取7个、8个和10个特征波长;基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix, GLCM)提取第一主成分图像的纹理特征。分别以光谱特征、纹理特征、光谱和纹理融合特征作为输入,建立偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)、反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)模型。结果显示,基于融合特征的模型鉴别率高于分别基于光谱特征或纹理特征的模型鉴别率;基于融合特征的BPNN模型的结果最优,对预测集样本鉴别正确率为100%。说明近红外高光谱成像技术可用于干制红枣品种的快速鉴别。     

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.     

水分对土壤有机质检测影响的光谱特性分析及抗水分干扰模型建立

土壤水分对光谱表现出很强的吸收性,且土壤水分与土壤有机质的吸收波段有重叠,因此土壤水分对土壤有机质的检测造成一定的干扰。为此做了以下工作：(1)采用可见近红外光谱仪在室内获取相同含水率下不同土壤动态光谱图;(2)通过对相同含水率下不同有机质含量的二维同步相关光谱图分析得出：当土壤为烘干土样时,600和1 660 nm左右表征土壤有机质的波段出现强的自相关峰,但随着含水率的增加,这两个波段逐渐消失,由于受水分的影响,1 931,2 200和1 480 nm均形成了强的自相关峰。说明水分会掩盖表征土壤有机质信息的波段,对土壤有机质检测造成干扰。(3)为了消除水分影响,提高模型对不同含水率下土壤有机质的预测精度,将田间近似最大含水率样本参与建模,采用偏最小二乘定量分析方法在550～650和1 610～1 710 nm波段内建立了抗水分干扰土壤有机质预测模型,并对不同含水率的土壤有机质进行预测,结果表明：预测样本的相关系数为0.954,标准偏差为0.744%,标准差为0.844%,预测效果明显提高,说明此方法可减少水分对土壤有机质检测的影响。     

Rapid evaluation of the salt content of canned sardines in brine using near-infrared diffuse reflectance spectroscopy

ABSTRACT

In this study, the evaluation of the salt content of canned sardines in brine using near-infrared (NIR) spectroscopy with a Fourier transform NIR spectrometer in diffuse reflectance mode over a range of 12,500–4000?cm^?1 was investigated. The reference salt content of the samples was measured using an autotitrator. The optimum partial least squares regression model was developed using vector normalization spectra in the ranges of 9403.8–5446.3?cm^?1 and 4605.4–4242.9?cm^?1 with seven factors. The model provided a coefficient of determination for a prediction of 0.82, a root mean square error of prediction of 0.069%, a bias of ?0.019%, and a ratio of prediction deviation of 2.5. NIR spectroscopy has great potential as an alternative method for measuring the salt content of canned sardines in brine, and the calibration model is useful for the off-line quality control of canned sardines in brine processing. In addition, the oxygen–hydrogen bond stretch and deformation and the carbon–hydrogen bond stretch and deformation had obvious effects on the prediction of the salt content of canned sardines in brine.     

支持向量机算法在激光诱导击穿光谱技术塑料识别中的应用研究

基于支持向量机 (support vector machines, SVM) 算法采用激光诱导击穿光谱技术对11种塑料进行了识别. 每种塑料各采集100个光谱, 其中50个光谱作为训练集, 用于建立支持向量机模型, 剩下的50 个光谱作为测试集, 用于测试所建立支持向量机模型的识别精度. 结果表明测试集550个光谱中有543个光谱识别正确,算术平均识别精度达到了98.73%. 其中有6个聚氨酯 (PU) 光谱被误判为有机玻璃 (PMMA), 原因主要是受空气中氮气的影响, 使得有机玻璃和聚氨酯两种塑料在氮元素含量上的差异不能通过N I 746.87 nm, C-N(0,0) 388.3 nm两条谱线的强度准确表征. 本结果为LIBS技术塑料分类提供了方法和数据参考. 关键词： 支持向量机 激光诱导击穿光谱 塑料识别     

Quantitative Analysis of Near-Infrared Spectroscopy by Combined Stationary Wavelet Transform–Support Vector Machine

Data preprocessing and multivariate regression methods are two key factors influencing the model prediction ability of near-infrared (NIR) spectroscopy. The present paper evaluated the application of the combined stationary wavelet transform–support vector machine method for developing juice NIR models. The performance of this method has been compared with other methods, such as stand normal variate–partial least squares, stationary wavelet transform–partial least squares, and stand normal variate–stationary wavelet transform methods. The result showed that compared with other methods, the stationary wavelet transform–support vector machine method can provide good quantitative analysis on saccharose concentration in juice.     

Rapid evaluation of soil fertility in tea plantation based on near-infrared spectroscopy

Abstract

An efficient soil analysis technique was developed to monitor soil fertility and perform precise soil management in tea plantations. In this study, near-infrared spectroscopy combined with chemometric methods was utilized to determine the organic matter and total nitrogen content and evaluate fertility of tea plantation soils. First, photometric precision and subtractive spectroscopy were used as indicators in identifying optimal sample preparation condition. Spectral reproducibility reached an optimum with powder particle size of 100 mesh (0.149?mm). Second, after comparing the combinations of the partial least squares method with three different characteristic wavelength extraction methods, the genetic algorithm and competitive adaptive reweighted sampling quantitative discrimination models were determined to be optimal for organic matter and total nitrogen contents, with prediction correlation coefficients of 0.9102 and 0.8763, respectively. Third, classification models for soil fertility level using linear discriminant analysis, support vector machine, and extreme learning machine were established based on a full spectrum and successive projections algorithm separately. The successive projections algorithm-extreme learning machine model was deemed superior with a correct classification rate of 84.38%. Our findings demonstrate that the proposed near-infrared spectroscopy calibration models successfully achieve the nondestructive and rapid evaluation of organic matter and total nitrogen contents, as well as the classification of soil fertility levels, in tea plantation soils. The results provide a basis for the development of internet-of-things sensors in the construction of a high-yield and high-quality tea plantation.     

基于可见光-近红外光谱的煤岩识别方法实验研究

以淮南矿区谢桥矿和潘二矿的煤和岩石样本为研究对象,通过地物光谱仪采集样本反射率光谱曲线,同时检测样本氧化物含量、水分、灰分及挥发分含量,将样本的反射率光谱曲线和样本成分含量分别作为自变量,样本类别“煤”和“岩石”两种矿物类型作为因变量,建立煤和岩石识别模型对煤和岩石进行二分类。该研究主要采用三种模型,分别为主成分分析结合支持向量机(PCA-SVM)、主成分分析结合BP神经网络(PCA-BP)模型和核主成分分析结合支持向量机(KPCA-SVM)模型。结果表明,基于可见光近红外光谱的三个模型中,核主成分分析结合支持向量机模型的识别精度最高,建模平均精度为95.5%,验证平均精度约为90.56%;基于样本成分的三个模型中,核主成分分析结合支持向量机模型的识别精度最高,建模平均精度为98.5%,验证平均精度约为95%。     

消费级近红外相机的水稻叶片叶绿素(SPAD)分布预测

便捷可靠的作物营养诊断是作物科学施肥管理的基础,也是精准农业的核心。叶绿素含量是作物氮营养含量的重要指标。以水稻叶片为研究对象,用改造后的普通单反相机搭载滤波片的方式拍摄叶片的可见光和中心波长为650,680,720,760,850和950 nm多个波段的近红外图像,获取不同波段的相对反射率值,通过可见光与多个近红外波段结合的回归分析与比较,筛选出精度较高且稳定的模型。经过对比相机三个成像通道,R通道与叶绿素含量(SPAD值)的相关性要高于B和G通道。实验结果表明,植被指数GVI最能反映作物的生长状况,近红外波段760 nm对SPAD值的预测效果最好,最小二乘支持向量机法结合多个植被指数建模的预测精度R2为0.831 4,取得了较为理想的效果。同时使用高光谱成像仪采集水稻叶片的高光谱影像,对比消费级近红外相机成像方式下与高光谱成像方式下得到的植被指数多因子预测模型精度,两者相当。实验证明消费级近红外相机能够获得与高光谱成像仪相近的叶绿素含量估测结果。     

基于可见/近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究

以225个猪肉肉糜样本为研究对象,利用可见/近红外光谱分析技术对猪肉肉糜主要品质指标的的快速检测进行了研究.光谱经小波去噪后,采用偏最小二乘法和支持向量机定量分析方法分别建立了肉糜中肌内脂肪、蛋白质和水分含量的可见/近红外光谱预测模型.其中,肌内脂肪的支持向量机定量预测模型最优,校正相关系数rcal和预测相关系数rva...     

基于太赫兹光谱的植物生长调节剂检测技术研究

应用太赫兹时域光谱技术获取了赤霉素、氯吡脲和噻苯隆的太赫兹时域谱图和参考信号的时域谱图,并计算获得了折射率谱和吸收谱。实验结果显示,这三种植物生长调节剂在太赫兹波段内有着明显的特征吸收峰。而后基于最小二乘支持向量机对十九种不同物质的太赫兹时域吸收光谱进行了分类检测,并采用遗传算法和粒子群寻优算法对其进行了优化,最后通过添加噪声测试了模型的鲁棒性。该研究验证了太赫兹时域光谱技术用于药物成分检测的可行性,为植物生长调节剂的检测和鉴别提供了新的实验方法。     

近红外特征光谱的羊肉TVB-N浓度预测模型

为提高生鲜羊肉储存期内（4,8和20 ℃环境）挥发性盐基氮（TVB-N）的近红外光谱（NIR）检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑（SGS）、移动平均平滑（MAS）等平滑处理方法,以及归一化（Normalization）、中心化（Centering）、标准化（Autoscaling）等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法（PLS）预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样（MCS）法及马氏距离法（MD）消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法划分总样本的75%（87个）为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）、改进的无信息变量消除法（IUVE）和连续投影算法（SPA）提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数（R2_C）和校正均方根误差（RMSEC）分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数（R2_V）和验证均方根误差（RMSEV）分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。     

傅里叶变换红外光谱结合化学计量学鉴别预包装纯菠萝汁中外源糖

为了快速、准确鉴别预包装纯菠萝汁是否掺有外源性糖,采用傅里叶变换衰减全反射中红外光谱技术采集900～1 500 cm-1范围内不同批次的预包装纯菠萝汁样品和掺入甜菜糖浆、大米糖浆、木薯糖浆的菠萝汁掺假样品的中红外光谱共计234例,以线性判别分析和支持向量机分析为掺假鉴别模型的建模方法,比较了全波段谱图与通过主成分载荷系数分析选取特征波长图谱的两种掺假鉴别模型。研究表明,全波段图谱的线性判别分析和支持向量机分类模型对验证集的判断正确率均高于88%;选取8个特征波长之后,线性判别分析模型验证集判断正确率提高至96.15%,支持向量机模型验证集判断正确率提高至94.87%,且模型输入变量由312个减少到8个。利用傅里叶变换衰减全反射中红外光谱技术结合化学计量学方法选取特征波长后建立的模型可以较好的应用于预包装纯菠萝汁外源糖的鉴别。     

应用近红外光谱对低碳数脂肪酸含量预测

应用近红外光谱技术结合支持向量机回归(support vector machine regression, SVR)方法测量食用植物油脂低碳数脂肪酸(C≤14)含量。使用SupNIR-5700近红外光谱仪采集58个样品的近红外光谱图,通过偏最小二乘(partial least square, PLS)算法剔除奇异样品。选择其中具有代表性的52个样品进行主成分分析(principal component analysis, PCA),选取径向基(radial basis function, RBF)核函数建立支持向量机回归模型,并对光谱预处理方法和参数寻优方法进行了详细的分析和讨论。实验表明,经过粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)优化后模型的性能都有所提高,泛化能力更强,预测的准确度和稳健性更好;其中预处理方法2经过PSO优化寻优后的参数C=2.085, γ=22.20时,预测集和校正集相关系数(correlation coefficient, r)分别达到了0.998 0和0.925 8,均方根误差(root mean square error, MSE)分别为0.000 4和0.014 3。研究结果表明,应用近红外光谱结合PSO-SVR方法进行食用植物油脂低碳数脂肪酸含量快速、准确的预测是可行的。     

灰度关联分析结合支持向量机用于近红外光谱研究

灰度关联分析是通过关联度的计算来理清系统中各因素之间的主次关系,找出影响较大的因素。简述了灰度关联分析的基本原理,并利用其对180个烟草样品的近红外谱进行了谱区优化,选取其中120个样品用于建模,另外60个样品用于模型检验。进一步利用偏最小二乘法和径向基支持向量机法分别建立了烟草样品的总糖、还原糖、烟碱及总氮的定量分析模型。结果表明,将灰度关联分析与支持向量机法联合用于烟草近红外光谱四个组分的定量分析,其模型的泛化能力和预测精度均有较明显的提高,从而能够有效地提高建模效率。     

可见/近红外光谱法无损检测赣南脐橙可溶性固形物

应用可见/近红外光谱法对赣南脐橙可溶性固形物进行了无损检测研究。通过主成分分析,获取光谱的有效信息,将其作为人工神经网络的输入变量进行非线性建模。90个建模样品训练结果是,样品参考值与预测值之间的相关系数为0.9147,训练均方差为0.5203;38个未知样品预测结果是:样品参考值与预测值之间的相关系数为0.9033,预测均方差为0.6964,相对预测偏差4.5709%。实验结果表明基于人工神经网络的可见/近红外光谱法无损检测赣南脐橙可溶性固形物是可行的。     

数据驱动模型的血液物种光谱检测技术

介绍一种基于光谱检测和数据驱动模型的非接触式血液物种识别技术。选取了4个物种(猴144,大鼠203,狗133,人169)共计649个血样作为原始样本。超连续谱激光光源的波长范围是450～2 400 nm。分别采集抗凝管盛装血液样本的后向散射可见光谱(294～1 160 nm)和十个不同空间位点的前向散射近红外光谱(1 021～1 757 nm),将十一条光谱数据顺序连接为一维数据作为每个样本的原始数据。利用主成分分析法对数据集进行特征信息提取,保留原始差异信息量的99.99%,同时将数据量压缩为原始数据量的1.5%,提高分类识别的运算效率。对不同数量的训练集和验证集进行训练预测实验表明,十折交叉验证的识别误差率随着样本数量的增加而降低,样本库规模的增大可以提高识别的精确度。由于数据驱动模型是基于机器学习算法的数据流处理模型,因而可以采用多种不同的分类算法实现。通过比较人工神经网络、支持向量机、偏最小二乘回归、多元线性回归、随机森林和朴素贝叶斯的识别效果可以发现,不同算法的识别效果具有类别差异性,即各个算法的正确识别率排序在不同的物种中是有差异的。因而实际应用中,在选择数据驱动模型时,除了需要考虑算法的整体识别率之外,当对部分类别的识别效果有额外要求时,还应该考虑算法本身的类别差异性。     

一种油田原油含水率的近红外光谱检测与分析方法

石油作为重要战略资源,对其组分进行实时分析检测在石油化工领域有着重要意义。随着石油资源的不断开发,在已长时间开采油井的生产过程中以及新油井开采前,需要对井下原油组分进行分析检测,以判定开采的必要性。原油组分实时检测,在原油开采、生产、储运以及销售过程中都起着关键的作用,针对传统检测方法存在精度低、效率低等问题,近年来在原油组分检测技术的研究方法上引入了在测量领域得到广泛、有效应用的近红外光谱测量技术。以井下原油作为研究对象,利用从大庆油田获得的提纯原油与水按体积比配制了原油占比分别为1%~20%共39个组分的实验样品来模拟井下原油。研究了近红外光谱透射法测量原油组分的基本原理,并利用SW2520型近红外光谱仪与卤素光源以及配套组件集成了原油样品近红外光谱数据测量系统,完成了系统的标准化实验并利用此标准化后的系统采集了39个组分原油样品的近红外吸收光谱数据。利用移动窗口平滑法、Savitzky-Golay卷积平滑法以及Savitzky-Golay卷积求导法对原油近红外光谱数据进行预处理以消除噪声,利用偏最小二乘法和支持向量机回归方法SVR两种分析方法对预处理后的原油样品近红外光谱进行建模,分别建立了原油组分分析预测模型。研究结果表明,利用偏最小二乘法模型预测均方根误差为0.003 755 14,决定系数R2为0.999 999,预测精度优于0.1%,预测效果十分理想。利用近红外光谱技术对配制的不同比例的井下原油模拟测试样品进行测试建模和分析,为井下原油组份检测提供了一种新的思路,该方法可以有效的解决原油含水率的检测问题,为开发油田现场实时原油检测分析装备提供技术支撑。