可见近红外高光谱成像对灵武长枣定量损伤等级判别

利用可见近红外（Vis-NIR）高光谱成像技术对完好和损伤等级灵武长枣进行快速识别检测。采用定量损伤装置得到损伤Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ和Ⅴ级的灵武长枣,借助高光谱成像系统采集完好长枣和损伤长枣样本高光谱图像。提取感兴趣区域（region of interest,ROI）并计算样本平均光谱值。利用光谱-理化值共生距离算法（SPXY）将420个长枣样本按3∶1的比例划分校正集315个和预测集105个。灵武长枣原始光谱建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）分类模型,得到校正集和预测集准确率分别为72.70%和86.67%;灵武长枣原始光谱数据采用移动平均（MA）、卷积平滑（SG）、多元散射校正（MSC）、正交信号修正（OSC）、基线校准（baseline）和去趋势（de-trending）等方法进行光谱预处理并建立PLS-DA分类判别模型。通过分析比较,得到MSC-PLS-DA为最优分类判别模型,校正集准确率为76.19%,预测集准确率为86.67%,其中校正集比原始光谱建模准确率提高了3.49%,预测集准确率较原始光谱建模结果未提高;为了提高建模效果,对灵武长枣原始光谱和预处理后的光谱分别采用连续投影算法（SPA）、无信息变量消除（UVE）、竞争性自适应加权抽样（CARS）和区间变量迭代空间收缩法（iVISSA）等算法提取特征波长,建立PLS-DA分类判别模型,结果表明,MSC-CARS-PLS-DA为最优模型组合,校正集准确率为77.14%,预测集准确率为89.52%,建模准确率较原始光谱建模准确率分别提高了4.44%和2.85%。结果表明,Vis-NIR高光谱成像技术结合MSC-CARS-PLS-DA模型可实现灵武长枣损伤等级的快速识别。     

贮藏期内灵武长枣果糖含量的高光谱预测

高光谱成像可将图像和光谱相结合,同时获得目标对象的图像和光谱信息,已在农产品定性和定量分析检测方面得到广泛利用。利用可见-近红外高光谱成像结合化学计量学方法对贮藏期内灵武长枣果糖含量进行无损检测。采用高效液相色谱测量长枣果糖含量的化学值,可见-近红外高光谱系统采集长枣的高光谱图像,提取每个样本感兴趣区域的平均光谱;建立长枣贮藏期的径向基核函数支持向量机（radial basis kernel function support vector machine,RBF-SVM）模型;分别选用正交信号校正法（orthogonal signal correction,OSC）、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、中值滤波（median-filter,MF）、卷积平滑（savitzky-golay,SG）、归一化（normalization,Nor）、高斯滤波（gaussian-filter,GF）和标准正态变换（standard normalized variate,SNV）等方法对原始光谱进行预处理;为减少数据量,降低维度,提高运算速度,采用反向区间偏最小二乘法（backward interval partial least squares,BiPLS）、间隔随机蛙跳算法（interval random frog,IRF）和竞争性自适应加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）对光谱数据提取特征变量;建立全波段和特征波段的偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）和主成分回归（principle component regression,PCR）长枣果糖含量预测模型。结果表明：RBF-SVM判别模型校正集准确率为98.04%,预测集准确率为97.14%,能很好地预测长枣的贮藏期;利用BiPLS, IRF及CARS进行降维处理,提取特征波长个数为100, 63和23,占原光谱数据的80%,50.4%和18.4%;为简化模型运算过程并提高模型精度,采用CARS算法对BiPLS及IRF算法所选取的特征波长进行二次筛选,分别优选出18和15个特征波长,占原光谱数据的14.4%和12%,显著减少特征波长数;将全波段光谱与提取出的特征波长分别建立长枣果糖含量的PLSR及PCR预测模型,优选出CARS提取特征波长建立的PLSR模型效果最优,其中校正集的相关系数R_c=0.854 4,均方根误差RMSEC=0.005 3,预测集的相关系数R_p=0.830 3,均方根误差RMSEP=0.005 7,说明CARS有效地对光谱进行降维,简化了数据处理过程。研究表明,利用可见-近红外高光谱成像结合化学计量学方法及计算机编程,可以有效的实现灵武长枣果糖含量的快速无损分析,为灵武长枣内部品质的检测提供理论依据。     

高光谱技术融合纹理信息的羊肉总酚浓度快速检测

为了研究可见-近红外（Vis-NIR）高光谱成像对滩羊肉中总酚浓度（TPC）快速检测的可行性,基于光谱信息融合图像纹理特征建立TPC含量的预测模型,实现滩羊肉中TPC含量的可视化表达。将样本集根据3∶1的比例划分成校正集和预测集,采用多元散射校正（MSC）、基线校准（Baseline）、去趋势（De-trending）、卷积平滑（S-G）、标准正态变量变换（SNV）、归一化（Normalize）等校正方法去除原始光谱中不良散射等干扰信息。通过竞争性自适应加权抽样（CARS）、引导软收缩（BOSS）、区间变量迭代空间收缩法（iVISSA）和变量组成集群分析-迭代保留信息变量（VCPA-IRIV）提取TPC浓度的代表性特征光谱。采用灰度共生矩阵（GLCM）算法依次提取肉样第1主成分图像中纹理特征。基于特征光谱及图谱融合信息建立滩羊肉中TPC含量的偏最小二乘回归（PLSR）与最小二乘支持向量机（LSSVM）预测模型并进行对比分析。结果表明,（1）利用De-trending+SNV预处理后的光谱数据建立的PLSR预测模型性能较好,其R2_C=0.874 9,R2_P=0.793 2;（2）采用CARS,BOSS,iVISSA和VCPA-IRIV分别提取出了23,35,57和43个特征波长,占全光谱的18.4%,28%,45.6%和16.8%;（3）采用BOSS法提取的关键性波长建立的LSSVM模型性能较好,其R2_C=0.851 3,R2_P=0.745 9,RMSEC=0.116 8和RMSEP=0.155 0;（4）与基于特征波长建立的预测模型相比,BOSS-ASM-ENT-CON-LSSVM模型为滩羊肉中TPC浓度的最佳图谱融合预测模型（R2_C=0.850 0,R2_P=0.770 9,RMSEC=0.116 0,RMSEP=0.144 7）;（5）利用BOSS-PLSR简化模型将TPC浓度反演到样本的高光谱图像上,通过色彩直观化形式展现出来,实现TPC含量的可视化表达。     

高光谱数据对损伤长枣的检测判别

灵武长枣作为宁夏优势特色枣果,具有重要的经济社会价值和科学研究意义。利用可见近红外(Vis/NIR)高光谱成像系统采集60颗完整长枣光谱图像,然后利用损伤装置对60颗完整长枣进行损伤实验,最终得到60颗损伤（内部瘀伤）长枣,高光谱成像系统采集损伤后五个时间段（损伤后2,4,8,12和24 h）长枣的光谱图像。对采集的长枣光谱图像用ENVI软件提取感兴趣（ROI）区域,并计算完整长枣和每个时间段长枣的平均光谱值。原始光谱利用Savitzky-Golay平滑的一阶导数（SG-1）和二阶导数（SG-2）、标准正态变换（SNV）和去趋势（Detrending）、以及SNV-SG-1、SNV-SG-2、Detrending-SG-1、Detrending-SG-2算法进行预处理,原始光谱和预处理光谱建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）分类模型。选择最优的预处理光谱数据,利用连续投影算法（SPA）、间隔随机蛙跳（IRF）、无信息消除变量（UVE）、变量组合集群分析法（VCPA）、区间变量迭代空间收缩法（IVISSA）和IRF-SPA、UVE-SPA、IVISSA-SPA等算法进行特征变量选择,对选择的特征变量建立PLS-DA、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类判别模型。结果表明,在原始光谱建立的PLS-DA模型中,模型校正集和预测集准确率分别为82.96%和90%。光谱经过预处理后得到SNV-SG-2-PLS-DA为最优分类判别模型,模型校正集和预测集准确率分别为91.11%和96.67%。在特征变量建立的分类模型中,SNV-SG-2-UVE-PLS-DA模型校正集和预测集准确率分别为86.3%和94.44%;SNV-SG-2-SPA-LDA模型校正集和预测集准确率分别为86.3%和83.33%;SNV-SG-2-UVE-SVM模型校正集和预测集准确率分别为77.78%和71.11%。对于分类模型来说线性分类模型（PLS-DA、LDA）分类结果优于非线性分类模型（SVM）分类结果,在线性分类模型结果中PLS-DA优于LDA分类结果,PLS-DA可以更好的提供分类效果。研究表明,利用高光谱结合偏最小二乘判别分析分类模型,可以有效的实现灵武长枣损伤后随时间变化的快速检测,为灵武长枣在线检测提供理论依据。     

基于高光谱开发滩羊肉中高铁肌红蛋白含量的定量函数

高铁肌红蛋白(metmyoglobin,MetMb)在肉中所占的比例直接影响肉的色泽。利用可见近红外光谱(ViS-NIR)采集到的滩羊肉数据与化学计量学方法相结合,探讨高光谱成像快速无损检测滩羊肉中MetMb含量的可行性以及开发滩羊肉中MetMb含量的定量函数。采用分光光度计测量滩羊样本的MetMb含量,使用ENVI4.8软件提取贮藏期间200个样本光谱图像的感兴趣区域,将获取的光谱数据与化学值相结合,定量解释两者的相关性;利用光谱理化值共生距离法,按照3∶1的比例划分样本,对校准模型进行独立(外部)验证;采用乘法散射校正(multiple scattering correction, MSC)、一阶导数(first derivative, 1~(st) derivative)和去趋势(De-trending)等3种不同的方法对原始光谱数据进行预处理,以消除噪音对原始光谱的干扰;竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、区间变量迭代空间收缩方法(interval variable iterative space shrinkage approach,iVISSA)、间隔随机蛙跳算法(interval random frog, IRF)、变量组合集群分析法(variables combination population analysis, VCPA)、连续投影算法(successie projection algorithm, SPA)以及IRF+SPA、 iVISSA+SPA组合方法被用于光谱的变量选择和优化;使用典型的线性建模方法:偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)建立全波段和特征波段的预测模型,确定最佳模型;通过最佳模型建立滩羊肉中MetMb含量的定量函数。结果表明:原始光谱模型性能较好于3种预处理光谱的模型性能,其R■=0.852,R■=0.788, RMSEC=4.604, RMSEP=5.729;原始光谱经过CARS, VCPA, IRF, SPA, iVISSA, IRF+SPA, iVISSA+SPA等方法分别选出16, 13, 48, 14, 45, 10和11个特征波长,占总波长的12.8%, 10.4%, 38.4%, 11.2%, 36%, 8%和8.8%。通过对比PLSR模型, IRF+SPA-PLSR模型性能最佳,R■=0.808,R■=0.826, RMSEC=5.253, RMSEP=5.149, IRF+SPA算法不仅减少了计算时间,而且生成了更准确,更稳健的预测模型;最后,基于IRF+SPA算法建立的MetMb含量的定量函数为:■。表明ViS-NIR光谱对滩羊肉中MetMb含量的快速无损检测是可行的,开发的定量函数为快速测定滩羊肉中MetMb的含量提供参考。     

灵武长枣VC含量的高光谱快速检测研究

采用可见-近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法检测灵武长枣维生素C(VC)含量，探究一种全新的水果内部成分的快速无损检测方法。采用高效液相色谱法(HPLC)测得长枣的VC含量化学值，可见-近红外高光谱成像系统采集164个灵武长枣400～1 000 nm的高光谱图像，利用ENVI4.8软件提取图像的感兴趣区域(region of interest，ROI)，计算其平均光谱，获得光谱值，将化学值与光谱值通过The UnsecramblerX 10.4软件建立模型。利用蒙特卡洛交叉验证法剔除异常值，采用光谱理化值共生距离法(sample set partitioning based on joint x-y distance，SPXY)进行样本划分以提高模型的预测性能；对光谱采用移动平滑(moving average)、中值滤波(median filter)、归一化(normalize)、基线校准(baseline)、多元散射校正(multiple scattering correction，MSC)、去趋势(detrending)和标准正态变量变换(standard normal variate，SNV)等7种方法进行预处理；为进一步减少数据量，降低维度，提高运算速度，使用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling，CARS)、无信息变量消除算法(uninformative variable elimination ，UVE)和连续投影算法(successive projections algorithm，SPA)提取特征波长，以期实现以少数波段代替全波段；将全波段光谱(full spectrum，FS)以及CARS, UVE和SPA三种方法提取的特征波长分别建立偏最小二乘(partial least squares wavelength regression，PLSR)和支持向量机(support vector machine，SVM)模型，从而确定最优的建模模型。利用蒙特卡洛交叉验证法共剔除7个异常样本，采用SPXY法将剔除异常样本后的157个数据区分为校正集和预测集，校正集中样本个数为117，预测集中样本个数为40。将未经光谱预处理的建模结果与分别经过七种光谱预处理的建模结果相比，选择未经光谱预处理的数据进行后续分析；将未经光谱预处理的光谱值采用CARS，UVE，SPA方法进行提取特征波长，CARS共优选出406，415，487，631，636，655，660，665，670，684，689，694，723，732，747和881 nm下的光谱变量16个，利用CARS提取出的特征波长占总波长的12.8%；UVE共优选出406，415，627，631，636，651，655，660，665，670，675，679，684，689，694，699，703，708，742，747，751，756，761，766，771，775，780，785，790，795，919和924 nm下的32个特征波长，利用UVE提取出的特征波长占总波长的25.6%；SPA共优选出401，665，684 nm三个特征波长，利用SPA提取出的特征波长占总波长的2.4%。将全波段光谱与提取出的特征波长建立PLSR模型和SVM模型，对比模型结果显示UVE-SVM模型最优，其R2_c为0.847 1，R2_p为0.714 9，说明UVE有效地对光谱进行降维，简化了数据处理过程。本研究对高光谱成像技术在水果领域的应用进行了有益探索，探究了一种全新的灵武长枣VC含量的无损检测方法，相应建立的可见-近红外高光谱模型为其他水果成分的快速检测提供了理论基础。     

基于拉曼光谱技术的桑椹花色素苷快速检测研究

花色素苷是一种天然的水溶性黄酮类色素,具有多种药用价值,广泛存在于桑椹中,成为评价桑椹产品品质的重要指标。传统检测方法费时费力,因此实现花色素苷含量的快速检测对于桑椹产品的开发利用至关重要。该研究以桑椹中的花色素苷为研究对象,探索花色素苷与拉曼光谱特性之间的关系及拉曼光谱技术对其定量检测的可行性。对桑椹及3种花色素苷标准品的拉曼光谱进行了分析,其中可将545,634和737 cm-1处的峰位作为桑椹中花色素苷的拉曼特征峰,以此判断桑椹中是否含有花色素苷,并根据其峰值的高低来定性判断花色素苷含量多少。运用多元散射校正（MSC）、基线校正（airPLS）、归一化（Normalized）三种方法及其组合方法进行光谱数据预处理,并结合PLSR筛选最佳预处理方式。比较发现最佳预处理为airPLS+MSC+Normalized,其PLSR模型效果较好,建模集决定系数为0.97,RMSE_c为2.74,预测集决定系数为0.82,RMSE_p为13.69。基于airPLS+MSC+Normalized预处理后的光谱,采用竞争性自适应重加权算法（CARS）对光谱进行特征波长筛选,将筛选出的波长变量作为输入变量分别建立了PLSR模型和SVR模型,研究两种模型的预测效果。结果表明经过CARS处理的两种模型均能对花色素苷的含量进行准确预测,其中经过CARS变量筛选建立的SVR模型效果最好,建模集决定系数为0.98,RMSE_c为1.92,预测集决定系数为0.94,RMSE_p为4.70,预测精度较高。因此拉曼光谱技术可以实现对桑椹中花色素苷含量的快速、准确预测。     

基于高光谱技术的蛋白粉掺假检测研究

蛋白粉是健身者必备的营养补剂,市场需求在不断增加,一些不法商家为了谋取利益,在蛋白粉中加入廉价的粉末售卖。传统的蛋白粉掺杂的检测方法费时、费力,操作复杂,且成本昂贵。高光谱技术具有易于操作、在不损害实验样本的情况下可快速检测等优点,因此,提出使用高光谱技术以实现蛋白粉掺假检测。在蛋白粉中分别加入质量百分数5%～60%,浓度间隔5%的三类掺假物（玉米粉、大米粉和小麦粉）,并采集所有样本的光谱信息。在对蛋白粉中的玉米粉、大米粉和小麦粉三类掺假物进行定性判别时,首先分别采用卷积平滑（SG）、标准化（Normalize）、多元散射校正法（MSC）、基线校正（Baseline）和标准正态变换（SNV）的预处理方法对光谱数据进行处理,然后建立基于主成分回归（PCR）、反向传播神经网络（BPNN）和随机森林（RF）的模型,其中基于全波段光谱MSC预处理方法下建立的RF模型最优,其整体准确率达到了100%,其对应的R_P和RMSEP分别为0.997 9和0.018 9。在对蛋白粉中不同掺假物浓度进行定量分析时,对三类掺假样本的光谱分别进行SG,Normalize,MSC,Baseline和SNV的预处理,并建立LSSVM模型;比较不同预处理方法下的各模型之间的性能,在蛋白粉中掺玉米粉、大米粉和小麦粉的LSSVM预测模型最佳预处理方法分别是无、Baseline和Normalize,然后,采用连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）对其筛选,并建立LSSVM模型,三类掺假样本的SPA-LSSVM模型对应的R_P为0.989 0,0.986 0和0.997 9,CARS-LSSVM模型对应的R_P为0.991 0,0.994 6和0.999 1,故三类掺假样本的CARS-LSSVM模型预测效果更佳。研究表明：高光谱技术可以实现对蛋白粉掺假的定性、定量的检测,并且操作简单、检测快速和无损。     

基于高光谱成像技术的长枣不同保藏温度的可溶性固形物含量检测方法

应用高光谱成像技术对不同保藏温度的灵武长枣的可溶性固形物含量进行预测模型建立。提取图像中感兴趣区域的平均光谱数据,经过不同光谱预处理后,利用连续投影法(SPA)选择特征波长,对4℃冷藏光谱提取13个特征波段(421,426,512,598,641,670,675,723,814,906,944,978,982 nm),对常温保藏光谱提取12个特征波段(425,507,555,598,673,680,685,718,809,910,954,978 nm)。对于MSC处理、MSC+SPA处理、Savitzky-Golay平滑处理和SNV 4种预处理方法,筛选出的最优预处理方法是冷藏采用MSC处理、常温采用MSC+SPA处理。对应这两种最优预处理方法,分别建立偏最小二乘法(PLSR)、支持向量机(SVM)、主成分回归(PCR)3种预测模型。在以上获得的6个预测模型中,得出冷藏、常温保藏的最优模型分别为MSCPLSR模型(R2C:0.852,RMSEC:0.940;R2P:0.857,RMSEP:0.894)和MSC+SPA-PLSR模型(R2C:0.872,RMSEC:0.866;R2P:0.787,RMSEP:1.007)。结果表明:利用高光谱成像技术,结合多种预测模型建立,能够测定不同保藏温度下的灵武长枣可溶性固形物含量,实现对灵武长枣准确快速的无损检测。     

大豆水分含量的高光谱无损检测及可视化研究

采用近红外高光谱成像技术对大豆水分含量进行快速无损检测,实现大豆水分含量可视化。采集了96个不同品种大豆样本在900～2 500 nm的高光谱图像,采用直接干燥法测量每个大豆样品的水分含量。利用系统自带的HSI Analyzer软件提取图像感兴趣区域（ROI）的平均光谱信息,代表样品的光谱信息。利用SPXY算法划分样品校正集和预测集,并保留938～2 215 nm波段范围内的光谱数据。采用移动平滑（moving average）、S-G平滑、基线校正（baseline）、归一化（normalize）、标准正态变量变换（standard normal variate,SNV）、多元散射校正（multiple scattering correction,MSC）、去趋势（detrending）共7种光谱预处理方法,发现Normalize方法处理后的PLSR模型效果较好。为了去除光谱冗余信息,简化预测模型,采用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应加权算法（CARS）、无信息消除变量法（UVE）提取特征波长,其中SPA,CARS和UVE三种算法优选出14,16和29个波长,分别占总波长的6.5%,7.4%和13.4%。分别对938～2 215 nm波段光谱和特征波长建立预测模型,并将效果较优的模型与Normalize方法结合。建立的14种预测模型效果相比较,发现SPA算法筛选的特征波长建模预测效果较好,并优选出Normalize-SPA-PCR模型,模型的R２_C和Ｒ２_P值较高,分别为0.974 6和0.977 8,RMSEP和RMSECV值较低,分别为0.238和0.313,模型的稳定性和预测性较好,可以对大豆水分含量进行准确预测。将Normalize-SPA-PCR模型作为大豆水分含量可视化预测模型,计算高光谱图像每个像素点的水分含量,得到灰度图像,对灰度图像进行伪彩色变换,得到大豆水分含量可视化彩色图像。对预测集的24个大豆品种进行可视化处理,发现不同水分含量大豆的可视化图像颜色不同,水分含量变化对应的颜色变化较为明显。结果表明,高光谱成像技术结合化学计量学可以准确快速无损预测大豆水分含量,实现大豆水分含量可视化,为大豆收获、贮藏加工过程中水分含量检测提供了技术支持。     

荧光高光谱结合特征波长筛选的脐橙表面农药残留快速检测

采用荧光高光谱成像技术对脐橙表面不同浓度毒死蜱和多菌灵进行判别。实验通过由氙灯光源激发的高光谱成像系统(392～998.2 nm)分别采集浓度为0, 0.5, 1, 2mg·kg^-1的毒死蜱和0, 1, 3, 5mg·kg^-1多菌灵的高光谱图像。使用ENVI软件获取样本的感兴趣区域(ROI);对原始光谱数据采用卷积平滑(SG)、标准正态标量变换(SNV)及一阶导数(FD)方法进行预处理;采用区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)、无信息变量消除算法(UVE)和竞争性自适应加权算法(CARS)进行一次提取特征波长,二维相关光谱(2D-COS)方法进行二次提取特征波长。最后采用主成分分析与线性判别分析相结合算法(PCA-LDA)和偏最小二乘算法(PLS-DA)建立基于两次提取特征波长脐橙表面不同浓度毒死蜱和多菌灵残留的判别模型。将原始光谱数据与经过预处理的3种光谱数据进行建模分析,结果发现毒死蜱和多菌灵的光谱数据经过SG处理后模型效果最优。对经SG预处理后的毒死蜱光谱数据和多菌灵光谱数据进行特征波长一次提取,最佳特征波长分别为iVISSA法和CA...     

砂壤潮土有机质含量可见-近红外光谱预测

土壤有机质（SOM）是影响播量的土壤关键参数,根据SOM信息对播量进行实时调控,投入最优化的种子量,充分利用地力资源挖掘产量潜力,节约良种,实现种植收益最大化,是目前播种领域最前沿的研究方向。以玉米主产区之一的华北平原为研究区域,对该区域砂壤潮土进行了可见-近红外（300～2 500 nm）光谱采集。采用蒙特卡罗交叉验证剔除了异常样本,结合Savitzky-Golay卷积平滑法对光谱数据进行平滑去噪处理。分别通过竞争性自适应重加权算法（CARS）、连续投影算法（SPA）、竞争性自适应重加权-连续投影（CARS-SPA）、无信息变量消除（UVE）及变量组合集群分析法（VCPA）等波长筛选方法提取有效变量,并结合偏最小二乘回归（PLSR）分别建立了全波长和特征波长的SOM含量预测模型。结果表明,不同方法筛选的波长数目及波长位置存在显著差异,CARS和SPA算法选择的光谱特征在整个光谱范围都有分布,UVE和VCPA筛选的波段较为集中,且基于CARS-SPA方法可以进一步优选特征变量,其特征波长仅为全波长数量的15%。通过对比不同模型的建模及预测效果,除UVE和VCPA算法外,其余算法构建的模型均能实现SOM含量的有效预测,其RPD值均大于2.0。基于CARS-SPA构建的PLSR模型效果最好,其R2_P和RPD分别0.901和3.188,均高于其他方法,不仅降低了无效信息对预测效果的干扰,且模型的运算效率得到了明显的提高,可以很好地实现该地区SOM含量的可靠预测。该研究可以为SOM含量快速预测及仪器设计提供方法参考。     

基于高光谱技术的土壤水分无损检测

利用高光谱成像仪(光谱范围400～1 000 nm)对土壤含水率进行了无损检测。比较了208个土样不同天数下土壤含水率与光谱变化、不同质量含水量光谱的差异;对比分析了不同光谱预处理方法、不同方法提取特征波长、采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、主成分回归(principal component regression,PCR)与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建模,优选出最佳模型。结果表明：光谱曲线的反射率随着土壤含水率的增加而减小。当超过田间持水率时,光谱曲线的反射率会随着土壤含水率的增加而增大。对比分析了不同预处理方法,近红外波段优选出单位向量归一化预处理方法。采用无信息变量消除法(UVE)、竞争自适应加权采样(CARS)、β系数法、连续投影算法(SPA)方法提取特征波长为49,30,5和7。为了减少数据冗余,对UVE与CARS提取的特征波长进一步采用SPA方法进行特征提取,UVE+SPA,CARS+SPA提取特征波长数分别为5和8个。在此基础上,利用MLR,PCR和PLSR方法对400～1 000 nm范围的特征波长建立模型,对比分析不同建模效果,优选出β系数提取的特征波长的MLR模型。最优的特征波长为411,440,622,713和790 nm,最优模型的预测相关系数R_p=0.979,预测均方根误差RMSEP为0.763。因此,今后可采用不同波段对土壤含水率进行定量分析。     

滩羊肉冷藏期间TBARS含量的高光谱检测

硫代巴比妥酸反应物(TBARS)是表征肉品脂肪氧化程度的主要化学信息.为探究二维相关光谱技术(2DCOS)筛选羊肉中TBARS含量的特征变量的可行性,利用高光谱成像技术结合2DCOS分析建立TBARS含量的快速无损检测方法.采集样本在400～1000 nm的光谱反射图像,通过ENVI 4.8软件在光谱图像上手动设置感兴...