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重构玉米叶片光谱的铜铅污染区分与其含量反演方法 被引量:3
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作者 付萍杰 杨可明 +1 位作者 王晓峰 程龙 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第23期134-145,共12页
利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、自相关函数一阶导数比值差(ratio difference of autocorrelation function first-order derivative,_(RDA))和多重分形理论,结合玉米盆栽实验,研究了铜(Cu^(2+))、铅(Pb^(2+))离... 利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、自相关函数一阶导数比值差(ratio difference of autocorrelation function first-order derivative,_(RDA))和多重分形理论,结合玉米盆栽实验,研究了铜(Cu^(2+))、铅(Pb^(2+))离子不同胁迫梯度下玉米叶片光谱去噪、叶片重金属污染的Cu和Pb元素区分以及叶片中Cu、Pb元素含量预测方法。通过光谱数据的EMD去噪与重构处理,得到不同浓度Cu、Pb胁迫下玉米叶片重构光谱;利用光谱自相关函数一阶导数(autocorrelation function first derivative,AFFD)及其比值差(_(RDA)),建立了Cu^(2+)、Pb^(2+)不同胁迫梯度下玉米叶片重构光谱的_(RDA)变化量(Cu_(RDA)、Pb_(RDA))计算公式;依据_(RDA)变化量曲线中紫光、绿峰、红光、红边、近谷、近峰多个波谱特征区间的Cu_(RDA)和Pb_(RDA)计算值,可明显地区分出叶片的Cu、Pb污染类别;另外,根据实测的玉米叶片中叶绿素、Cu^(2+)、Pb^(2+)含量与叶片重构光谱的多重分形谱参量之间相关性,构建了叶片中Cu^(2+)、Pb^(2+)含量反演的线性回归预测模型,经验证模型精度较高。 展开更多
关键词 光谱重构 经验模态分解 自相关函数一阶导数比值差 多重分形 重金属污染监测
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