矿物与岩石的可见—近红外光谱特性综述 被引量：88

1

作者 燕守勋 张兵 +3 位作者 赵永超 郑兰芬 童庆禧 杨凯 《遥感技术与应用》 CSCD 2003年第4期191-201,共11页

矿物和岩石的系统光谱学研究是当今高光谱遥感发展的基础。在简要介绍了吸收光谱产生的电子过程和振动过程机理后,系统归纳了主要矿物类型和岩石类型的可见—近红外光谱特征。认为矿物的吸收光谱主要由二价、三价铁离子和过渡族元素的... 矿物和岩石的系统光谱学研究是当今高光谱遥感发展的基础。在简要介绍了吸收光谱产生的电子过程和振动过程机理后,系统归纳了主要矿物类型和岩石类型的可见—近红外光谱特征。认为矿物的吸收光谱主要由二价、三价铁离子和过渡族元素的电子跃迁以及晶体场效应等电子过程产生;此外,还可以由水分子、Al-OH、Mg-OH、碳酸根的振动过程及卤化物的色心和硫化物的导带产生;岩石的吸收光谱都是杂质、包体、蚀变及替代成分产生的,主要为铁、水和羟基、碳酸根、硼酸根的光谱。最后指出,不同物理、化学环境下的矿物光谱特征变异研究在将来的高光谱遥感地质勘察中将变的更为重要。 展开更多

关键词 矿物和岩石 可见—近红外光谱

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基于月球反射的遥感器定标跟踪监测 被引量：21

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作者 吴荣华 张鹏 +3 位作者 杨忠东 胡秀清 丁雷 陈林 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期278-289,共12页

月亮辐照度是可见近红外波段一种稳定的辐射参考基准,对月观测已成为星载遥感仪器辐射定标和验证的一种新方法。风云三号03星(FY-3C)中分辨率光谱成像仪(Moderate Resolution Spectral Imager,MERSI)增加了对月观测功能,改进了太阳反射... 月亮辐照度是可见近红外波段一种稳定的辐射参考基准,对月观测已成为星载遥感仪器辐射定标和验证的一种新方法。风云三号03星(FY-3C)中分辨率光谱成像仪(Moderate Resolution Spectral Imager,MERSI)增加了对月观测功能,改进了太阳反射波段的在轨辐射定标。本文收集分析了MERSI在轨工作以来的全部11组对月观测数据,利用通道间辐照度比值方法移除月相角,日—月—星相对距离等因素对月亮辐照度观测值的影响,开展了可见光近红外波段的辐射定标工作,实现了MERSI太阳反射通道的辐射定标系数动态跟踪和评估。通过线性回归及统计发现,通道8辐射响应的年衰减率达到了14.55%,通道9达到了8.42%,通道1、6、10、11、16和19的年衰减率为1.15%—4.72%,其余通道未检测到衰减。研究结果可以用于订正MERSI数据的辐射定标系统性偏差,提高MERSI全寿命期的辐射定标精度。 展开更多

关键词 月亮定标 FY-3C MERSI 可见光近红外波段 辐射响应稳定性 月亮辐照度

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基于可见/近红外光谱的牛肉品质无损检测系统改进 被引量：11

3

作者 郑晓春 李永玉 +3 位作者 彭彦昆 王文秀 王凡 杨宇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第S1期332-339,共8页

含水率、颜色和p H值是牛肉的重要品质指标,近年来可见/近红外光谱因其成本低、快速无损等特点被广泛应用于肉品检测中。针对现有探头采集样品面积过小、代表性差等问题,利用高效的环形光源对双通道可见/近红外光谱系统进行改进,建立了... 含水率、颜色和p H值是牛肉的重要品质指标,近年来可见/近红外光谱因其成本低、快速无损等特点被广泛应用于肉品检测中。针对现有探头采集样品面积过小、代表性差等问题,利用高效的环形光源对双通道可见/近红外光谱系统进行改进,建立了一种高效、稳定的双通道可见近红外光谱系统。首先,基于多次采集生鲜牛肉样品获得400~2 450 nm波段的有效光谱数据,对改进前反射探头和环形探头的性能进行了对比分析,发现环形探头的稳定性更有优势,在整个波段的变异系数均小于10%。然后利用改进后探头组成的系统采集了61块生鲜牛肉样品的可见/近红外光谱数据。采用了无处理、SG平滑、哈尔变换、一阶导数、二阶导数、标准正态变换、多元散射校正、去趋势化以及各方法组合等方法对光谱数据进行预处理。利用第1波段数据建立颜色参数L*、a*、b*的偏最小二乘模型,分别利用第1波段数据、第2波段数据和双波段数据(双波段简单拼接)建立含水率和p H值的PLSR模型并进行了对比。结果发现:第1波段的数据无需经过预处理,即可对颜色参数L*、a*、b*取得较好的预测结果,其PLSR模型验证集相关系数和标准误差分别为0.960 3、0.961 6、0.936 7和1.333 2、1.184 4、0.655 3;对于含水率和p H值,无论光谱数据是否经过预处理,第1波段数据的建模效果要好于第2波段数据,但是经过预处理的双波段数据(400~2 450 nm波段)能够取得更好的预测结果,其PLSR模型验证集相关系数和标准误差分别为0.954 1、0.871 6和0.547 5、0.127 2。结果证明,基于高效环形探头的双通道可见近红外光谱系统建立的牛肉多品质参数预测模型,可实现准确、无损、快速检测,获得比较稳定的检测结果。 展开更多

关键词 牛肉 可见/近红外光谱 无损检测 环形探头 双波段

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基于可见-近红外反射光谱的油区农田土壤石油烃含量估测研究 被引量：10

4

作者 任红艳 史学正 +3 位作者 庄大方 徐新良 江东 于信芳 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期295-300,共6页

利用可见-近红外光谱技术，研究油区农田土壤在颗粒为2mm、0．25mm和0．15mm时的光谱（原始、一阶微分、连续统去除、多次散射校正）反射率与石油烃含量变化的关系，建立并利用偏最小二乘回归模型估测了石油烃含量。结果表明：原始、连... 利用可见-近红外光谱技术，研究油区农田土壤在颗粒为2mm、0．25mm和0．15mm时的光谱（原始、一阶微分、连续统去除、多次散射校正）反射率与石油烃含量变化的关系，建立并利用偏最小二乘回归模型估测了石油烃含量。结果表明：原始、连续统去除、多次散射校正光谱的反射率对石油烃含量变化的响应在350～600nm最敏感（P〈0．05），一阶微分光谱的敏感波段为2280nm（｜r｜=0．81，P〈O．01）；光谱预处理能明显提高石油烃含量的估测精度，但土壤研磨对估测精度的影响因光谱预处理方法而异。基于可见一近红外光谱技术，本研究确立了估测油区农田土壤石油烃含量的颗粒粒径（2mm）和光谱预处理方法（一阶微分），实现了石油烃含量的快速、有效估测，探索了一种可替代传统分析技术的新方法。 展开更多

关键词 可见-近红外光谱 油区 农田 土壤 石油烃含量

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利用可见/近红外光谱测定小麦叶面积指数的改进研究 被引量：9

5

作者 梁亮 杨敏华 臧卓 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1205-1210,共6页

改进了小麦叶面积指数的可见/近红外光谱测定模型。以不同方法实现了小麦冠层反射光谱的预处理,并采用偏最小二乘回归算法(PLS)建立小麦叶面积指数估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合一阶导数能最有效地消除原始光谱的噪声与背... 改进了小麦叶面积指数的可见/近红外光谱测定模型。以不同方法实现了小麦冠层反射光谱的预处理,并采用偏最小二乘回归算法(PLS)建立小麦叶面积指数估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合一阶导数能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息,此时PLS模型校正集与预测集R2分别为0.849与0.835。为进一步优化模型,对经一阶导数结合小波除噪后的光谱采用主成分分析法(PCA)降维,以前4个主成分(含原始光谱84.867%特征信息)为输入变量,采用小二乘支撑向量机回归算法(LS-SVR)建立了小麦叶面积指数估测模型,其校正集与预测集R2分别达0.905与0.883,具有比PLS算法更高的精度。结果表明:以小波除噪结合一阶导数去除小麦冠层反射光谱中的土壤背景信息以提高模型精度是可行的,且LS-SVR是建模的优选方法。 展开更多

关键词 可见/近红外光谱 叶面积指数 小波除噪 导数 支撑向量回归 小麦

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基于实测光谱和国产高分五号高光谱卫星的铁尾矿表层含水率遥感反演方法研究 被引量：1

6

作者 曹粤 包妮沙 +3 位作者 周斌 顾晓薇 刘善军 虞茉莉 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1225-1233,共9页

尾矿库作为高势能的人造泥石流危险源,在尾砂含水量过高时有溃坝风险,低含水量状态下产生扬尘则会危害周围环境。尾砂含水量实时、动态监测对于尾矿库安全状况及矿区环境保护具有重要意义。相比传统采样化验手段,高光谱遥感拥有观测面... 尾矿库作为高势能的人造泥石流危险源,在尾砂含水量过高时有溃坝风险,低含水量状态下产生扬尘则会危害周围环境。尾砂含水量实时、动态监测对于尾矿库安全状况及矿区环境保护具有重要意义。相比传统采样化验手段,高光谱遥感拥有观测面积大、数据实时易获取、光谱信息丰富的特点,为快速、高精度尾矿水分监测提供了手段。以鞍山-本溪铁矿群中的高硅型铁尾矿为研究区,实地采集尾砂样品77个,利用可见光-近红外(350~2500 nm)光谱仪获取其光谱数据,分析不同含水率尾砂光谱特征及机理;引入竞争性自适应加权重采样法(CARS)筛选水分敏感波段,并基于敏感波段建立三维波段光谱指数(TBI),结合随机森林(RF)、粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)及卷积神经网络(CNN)算法建立尾砂水分反演模型,以国产高分五号高光谱卫星为数据源进行模型应用,获取尾矿库表层含水时空分布特征。结果表明:(1)尾砂光谱反射率随含水率升高明显下降,在1455和1930 nm处出现O—H吸收特征,吸收深度随含水率减小而逐渐减小;(2)基于CARS方法能够对高光谱数据(305波段)有效降维,筛选出18个水分敏感波段,进一步利用敏感波段构建不同形式的尾砂含水率TBI指数集,其中三维差值指数TBI5=(R1097.47-R1990.67)-(R1990.67-R437.39),与水分含量相关性最高,达到0.84;(3)对比RF,PSO-ELM及CNN方法以及不同形式的输入数据,基于尾砂含水率TBI指数联合反射率数据集作为输入数据进行CNN建模,室内光谱模型达到验证精度R2=0.92,相对分析误差RPD=3.43,基于该模型利用高分五号卫星数据反演可获取研究区尾砂含水率空间分布结果,实地验证R2达到0.79,相对分析误差RPD=2.20,获得较好的预测效果。可为基于高光谱技术的铁尾矿水分含量大面积实时快速监测提供参考。 展开更多

关键词 可见光-近红外光谱 三维光谱指数 国产高分五号卫星 铁尾矿 尾砂含水率

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可见-近红外多光谱数据对水稻种子成活率的判定 被引量：3

7

作者 罗龙强 姚辛励 何赛灵 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期221-226,共6页

种子活性受到存储条件的影响很大。收集了真实情况下受到不同存储条件影响的种子,通过发芽实验验证了其成活率存在差异。再从中选择适量的种子样本,采集其单颗种子的可见-近红外反射光谱,运用不同的光谱预处理技术,结合不同的机器学习... 种子活性受到存储条件的影响很大。收集了真实情况下受到不同存储条件影响的种子,通过发芽实验验证了其成活率存在差异。再从中选择适量的种子样本,采集其单颗种子的可见-近红外反射光谱,运用不同的光谱预处理技术,结合不同的机器学习建模手段,以区分不同成活率的种子。比较了不同的光谱预处理方法,比如标准反射光谱校正、多元散射校正等。从识别准确度的角度,认为标准反射光谱校正的方法,能够很大程度上提升不同存活率种子的光谱差异性,从而经过机器学习判断达到更高的识别准确度。同时比较了支持向量机、 K邻近和距离判别分析等机器监督学习建模方法,发现利用标准反射光谱校正的方法结合距离判别分析,能够对种子样本实现完全准确的判定。更进一步,为了满足实际运用中快速识别的要求,将高分辨率的光谱数据压缩成为低分辨率多通道带通光谱数据,这样可以大大降低的光谱数据长度,节约各种机器学习器在训练和判断中所用的时间。使用简化过后的多通道带通光谱数据判定种子存活率,其识别准确度仍然接近90%。充分说明了,利用多通道宽带光谱数据,并选择合适的机器学习建模方式,足以满足实际选种产业的一般性需求,有潜力作为未来粮种成活率快速鉴别的技术手段。还采用了多种带通宽度以简化光谱,分析比较不同带通宽度对识别精度的影响。总体来说由于带宽增大,数据量减少,识别速度更快,但是识别精度降低。从10~50 nm改变光谱带宽,标准反射校正后的简化光谱的识别精度从87.50%下降到58.75%。在实际运用中,需要权衡识别速率和预期识别精度,合理的选择带宽。验证了根据简化后的可见近红外反射光谱,能够较快速且准确的识别水稻种子存活率,为以后的基于带通滤波片的快速种子存活率识别奠定了基础。 展开更多

关键词 水稻种子 可见近红外光谱 简化光谱 光谱预处理 机器学习 成活率

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顾及粗糙度的土壤有机碳成像高光谱估测模型 被引量：1

8

作者 徐璐 陈奕云 +3 位作者 洪永胜 魏钰 郭龙 Marc Linderman 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期2788-2794,共7页

可见近红外非成像光谱分析技术已被广泛用于土壤有机碳(SOC)含量估测,然而该技术的使用受土壤粗糙度的影响,对样本的前处理要求较高,导致模型的实用性受限。针对这一问题,以美国爱荷华州农田土壤为研究对象,使用成像及非成像光谱仪获取... 可见近红外非成像光谱分析技术已被广泛用于土壤有机碳(SOC)含量估测,然而该技术的使用受土壤粗糙度的影响,对样本的前处理要求较高,导致模型的实用性受限。针对这一问题,以美国爱荷华州农田土壤为研究对象,使用成像及非成像光谱仪获取土壤样本研磨前后的可见近红外反射光谱,采用去包络线(CR)、吸光度变换(AB)、S-G平滑(SG)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)5种光谱预处理手段,利用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量回归(SVR)算法构建并对比土壤SOC光谱估算模型,探究利用成像光谱数据估测高粗糙度样本SOC含量的可行性。实验结果表明,使用成像光谱数据能够实现高粗糙度样本的SOC含量估算,而使用非成像光谱数据则无法估算高粗糙度样本的SOC含量;基于成像光谱数据建立的高粗糙度SOC最优PLSR估算模型R^(2)能够达到0.739以及最优SVR估算模型R^(2)为0.712,而基于非成像光谱数据建立的高粗糙度SOC最优PLSR和SVR估算模型R^(2)仅仅分别为0.344和0.311。基于AB,SG,SNV和MSC这4种预处理手段之后的成像光谱数据建立的土壤样本研磨前的PLSR模型性能优于样本研磨之后建立的PLSR模型,而SVR模型性能正好相反。而对于非成像光谱数据来说,土壤样本研磨后建立PLSR和SVR模型精度总是强于样本研磨前建立的模型精度。对于这两种光谱数据和两个估算模型而言,不同的光谱预处理方法提高模型估算精度的能力不同。土壤样本研磨前后,基于成像光谱数据建立的PLSR和SVR模型性能均优于非成像光谱数据所构建的模型。成像光谱技术能够增强高粗糙度土壤样本可见近红外光谱与SOC的相关性,从而提高模型估算精度;能够克服土壤粗糙度的影响;为野外大尺度估测SOC含量提供了新的手段。 展开更多

关键词 成像光谱技术 土壤粗糙度 可见近红外光谱 光谱预处理 土壤有机碳

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基于XRF和Vis-NIR光谱数据融合的土壤镉含量定量分析法 被引量：1

9

作者 王清亚 李福生 +3 位作者 江晓宇 邬书良 谢涛锋 黄温钢 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1327-1333,共7页

根据鄱阳湖南矶山区域土壤的X荧光光谱和可见近红外光谱特征,建立了3种数据融合(等权融合、累加融合、外积融合)的最小二乘向量机定量分析模型。结果表明,等权融合和外积融合模型精度和稳定性均优于单一光谱定量分析模型。其中外积融合... 根据鄱阳湖南矶山区域土壤的X荧光光谱和可见近红外光谱特征,建立了3种数据融合(等权融合、累加融合、外积融合)的最小二乘向量机定量分析模型。结果表明,等权融合和外积融合模型精度和稳定性均优于单一光谱定量分析模型。其中外积融合模型性能最佳,其决定系数(R2)为0.85,校正均方根误差(RMSEC)为0.09,预测均方根误差(RMSEP)为0.06,相对分析误差(RPD)为2.41,满足实际土壤中Cd的检测需求。该方法准确可靠,可为我国土壤重金属分类分级方法研究提供参考。 展开更多

关键词 X荧光光谱 可见近红外光谱 最小二乘支持向量机 镉含量 外积融合 土壤

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基于可见/近红外光谱技术的林地土壤氮含量测定 被引量：1

10

作者 刘彦姝 潘勇 《光谱实验室》 CAS CSCD 2012年第6期3879-3883,共5页

提出一种利用可见/近红外光谱技术进行杉木林土壤全氮测定的方法。利用不同方法实现了土壤光谱的预处理,并以偏最小二乘回归算法(PLS)建立土壤氮含量估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合多远散射校正能最有效地消除原始光谱的噪... 提出一种利用可见/近红外光谱技术进行杉木林土壤全氮测定的方法。利用不同方法实现了土壤光谱的预处理,并以偏最小二乘回归算法(PLS)建立土壤氮含量估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合多远散射校正能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息,此时PLS模型校正集与预测集R2分别为0.891与0.885。为优化模型,对预处理后的光谱数据采用主成分分析法(PCA)降维,以最小二乘支撑向量机回归算法(LS-SVR)建立了土壤氮含量估测模型,其校正集与预测集R2分别提高至0.921与0.917,具有比PLS算法更高的精度。结果表明:以可见/近红外光谱技术进行林地土壤氮含量快速监测是可行的,其中小波去噪结合多元散射校正系光谱预处理的优选方法,而LS-SVR则是建模的优选方法。 展开更多

关键词 可见 近红外光谱 氮 土壤肥力 偏最小二乘 支持向量机

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基于可见/近红外光谱的牡丹叶片花青素含量预测 被引量：16

11

作者 刘秀英 申健 +3 位作者 常庆瑞 严林 高雨茜 谢飞 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期319-324,342,共7页

以开花初期不同品种牡丹叶片为研究对象,分析叶片花青素含量与反射光谱之间的相关关系,分别建立基于单波长、不同植被指数、相关系数大于0.52的可见光波段的叶片花青素含量预测模型。研究结果表明,牡丹叶片反射光谱与花青素含量的最大... 以开花初期不同品种牡丹叶片为研究对象,分析叶片花青素含量与反射光谱之间的相关关系,分别建立基于单波长、不同植被指数、相关系数大于0.52的可见光波段的叶片花青素含量预测模型。研究结果表明,牡丹叶片反射光谱与花青素含量的最大相关系数位于544 nm;以544 nm波长反射率及花青素反射指数(ARI)、调整花青素反射指数(MARI)为自变量建立的预测模型可以用于牡丹叶片花青素含量预测;以偏最小二乘回归(PLSR)构建的牡丹叶片花青素含量预测模型的建模和验模R2分别为0.873和0.811,RMSE为0.068μmol/g,RPD为2.352,是预测牡丹叶片花青素含量的最优模型。 展开更多

关键词 牡丹 叶片 花青素 可见/近红外光谱 偏最小二乘回归 预测模型

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基于主成分和多类判别分析的可见-红外光谱水蜜桃品种鉴别新方法 被引量：45

12

作者 李晓丽 胡兴越 何勇 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期417-420,共4页

提出了一种用可见-近红外漫反射光谱技术快速鉴别水蜜桃品种的新方法.应用可见-近红外光谱仪测定三个品种水蜜桃的光谱曲线,再用主成分分析法对不同品种样本进行聚类分析,获取了水蜜桃可见-近红外光谱的特征信息,同时结合多类判别分析... 提出了一种用可见-近红外漫反射光谱技术快速鉴别水蜜桃品种的新方法.应用可见-近红外光谱仪测定三个品种水蜜桃的光谱曲线,再用主成分分析法对不同品种样本进行聚类分析,获取了水蜜桃可见-近红外光谱的特征信息,同时结合多类判别分析技术建立水蜜桃品种鉴别的模型.对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析表明,以样本在第一主成分和第二主成分上的得分做出的二维散点图,对不同种类水蜜桃具有很好的聚类,能定性区分不同种类水蜜桃;经过主成分分析得到的前8个主成分的累积可信度已达94.38%,说明这8个变量能够代表绝大部分原始光谱的信息.从75个样本中随机抽取60个样本用于建立8个主成分变量的多类判别分析品种鉴别模型,余下的15个样本用于验证,准确率为100%.说明本文提出的方法具有明显的分类和鉴别作用. 展开更多

关键词 可见-近红外光谱 水蜜桃 主成分分析 多类判别分析 鉴别

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利用光谱数据快速检测土壤含水量的方法研究 被引量：41

13

作者 宋韬 鲍一丹 何勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期675-677,共3页

应用美国ASD公司的FieldSpec HandHeld型可见/近红外光谱仪获得了52份不同含水量土壤的可见/近红外漫反射光谱数据,并通过实验测定了各土壤样本的含水量值,运用相关系数法寻找出了光谱对于土壤水分的敏感波段,然后利用单一敏感波段处的... 应用美国ASD公司的FieldSpec HandHeld型可见/近红外光谱仪获得了52份不同含水量土壤的可见/近红外漫反射光谱数据,并通过实验测定了各土壤样本的含水量值,运用相关系数法寻找出了光谱对于土壤水分的敏感波段,然后利用单一敏感波段处的光谱数据建立了一元回归模型,并检测了土壤含水量。实验结果表明,该模型对土壤水分的检测效果比较好,模型的预测相关系数r为0.966 5,预测均方根误差RMSEP为0.012 1,为快速、准确检测土壤含水量提供了一条新的途径。 展开更多

关键词 可见/近红外光谱 土壤含水量 敏感波段 一元回归模型

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可见/近红外光谱预测杨梅汁酸度的方法研究 被引量：32

14

作者 邵咏妮 何勇 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期478-480,共3页

针对可见/近红外光与杨梅汁酸度存在非线性相关的特点,提出了应用偏最小二乘(PLS)法预测线性部分和人工神经网络(ANN)预测非线性部分,结合两种方法综合预测杨梅汁酸度值,通过比较,r RMSEP,B ias的值来检验该方法.其中PLS模型用于寻找与... 针对可见/近红外光与杨梅汁酸度存在非线性相关的特点,提出了应用偏最小二乘(PLS)法预测线性部分和人工神经网络(ANN)预测非线性部分,结合两种方法综合预测杨梅汁酸度值,通过比较,r RMSEP,B ias的值来检验该方法.其中PLS模型用于寻找与杨梅汁酸度值有关的敏感波段,预测杨梅汁酸度的线性部分,将这些敏感波段对应的光谱吸光度值作为人工神经网络的输入,并将杨梅汁酸度的实际测量值减去PLS模型校正值,获得的差额部分作为神经网络的输出,建立一个差额神经网络预测杨梅汁酸度的非线性部分.46个样本用于建模,30个样本用于预测.结果表明该方法对样本的预测相关系数r=0.939,RMSEP=0.218,B ias=-0.121,好于只使用PLS模型的相关系数r=0.921,RMSEP=0.228,B ias=-0.132. 展开更多

关键词 可见/近红外光谱 偏最小二乘 杨梅汁 酸度 人工神经网络

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基于小波包变换和数学形态学结合的光谱去噪方法研究 被引量：28

15

作者 李慧 蔺启忠 +2 位作者 王钦军 刘庆杰 吴昀昭 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期644-648,共5页

对反射光谱数据进行去噪是提高光谱信息准确度的前提。传统时域平滑和频域去噪方法存在诸多缺点,本文首次将广义形态滤波方法用于可见近红外光谱的去噪处理,并提出基于小波包变换和数学形态学结合的光谱去噪方法。使用USGS光谱库中的植... 对反射光谱数据进行去噪是提高光谱信息准确度的前提。传统时域平滑和频域去噪方法存在诸多缺点,本文首次将广义形态滤波方法用于可见近红外光谱的去噪处理,并提出基于小波包变换和数学形态学结合的光谱去噪方法。使用USGS光谱库中的植被光谱进行实验,采用信噪比(SNR)、均方误差根(RMSE)、波形相似度(NCC)和平滑度(SR)四个指标来评估去噪效果。结果表明,小波包最佳基阈值法和广义形态滤波法都能较好地保持波形和平滑度,广义形态滤波法能较好地消除幅值较大的随机噪声,但其对连续随机噪声中幅值较小的噪声成分不能有效消除;而小波包最佳基阈值法不能有效消除幅值较大的噪声成分;二者结合的方法组合了这两者的优点,使得幅值较大、较小的噪声成分都能较好地消除,同时还提高了相似度和平滑度指标,充分表明小波包最佳基阈值与广义形态滤波结合的方法是一种更好的可见光近红外光谱去噪方法。 展开更多

关键词 可见光近红外光谱 去噪 广义形态滤波 小波包最佳基阈值

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基于可见/近红外漫反射光谱的土壤有机质含量估算方法研究 被引量：18

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作者 岑益郎 宋韬 +1 位作者 何勇 鲍一丹 《浙江大学学报（农业与生命科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期300-306,共7页

为研究不同土壤颗粒粒径对可见/近红外光谱分析技术在土壤有机质含量快速检测应用中的影响,获取粒径为0.169-2 mm和〈0.169 mm的2种土壤样本（各53个）的可见/近红外光谱（325-1 075 nm）,分别建立各自的主成分-反向传播神经网络（PCA-B... 为研究不同土壤颗粒粒径对可见/近红外光谱分析技术在土壤有机质含量快速检测应用中的影响,获取粒径为0.169-2 mm和〈0.169 mm的2种土壤样本（各53个）的可见/近红外光谱（325-1 075 nm）,分别建立各自的主成分-反向传播神经网络（PCA-BPNN）、最小二乘-支持向量机（LS-SVM）和偏最小二乘法（PLS）土壤有机质含量检测模型.结果表明：当土壤粒径为0.169-2 mm时,所建立模型的土壤有机质含量预测相关系数r均在0.84以上,且预测均方根误差（RMSEP）都在0.20以下;而当土壤粒径〈0.169 mm时,所建立模型的预测相关系数r均不超过0.71,而RMSEP都在0.23以上;对于相同粒径的土壤,PLS模型对土壤有机质含量的预测效果优于LS-SVM和PCA-BPNN模型.说明不同土壤颗粒粒径会显著影响可见/近红外光谱对于土壤有机质含量的预测结果. 展开更多

关键词 可见/近红外光谱 土壤有机质含量 土壤粒径 反向传播神经网络 最小二乘-支持向量机 偏最小二乘法

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水稻土可见-近红外-中红外光谱特性与有机质预测研究 被引量：13

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作者 陈颂超 彭杰 +3 位作者 纪文君 周银 何积秀 史舟 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1712-1716,共5页

土壤有机质是农田肥力评估的重要指标,要实现快速获取大面积土壤有机质的含量需要建立高效、稳健的预测模型。光谱技术能够快速诊断土壤有机质,以水稻土为例,从校正样本选择方法的对比,研究了可见-近红外、中红外和可见-近红外-中红外... 土壤有机质是农田肥力评估的重要指标,要实现快速获取大面积土壤有机质的含量需要建立高效、稳健的预测模型。光谱技术能够快速诊断土壤有机质,以水稻土为例,从校正样本选择方法的对比,研究了可见-近红外、中红外和可见-近红外-中红外三种不同波段光谱对土壤有机质的预测能力。可见-近红外和中红外区域的光谱反射率转换成吸收率后通过Savitzky-Golay平滑法去噪,通过三种校正样本选择方法建立相应的偏最小二乘回归预测模型。通过Rank-KS法建立的三种波段的有机质预测模型均优于Rank法和KS法,中红外波段光谱的模型预测能力强于可见-近红外和可见-近红外-中红外波段的预测模型,基于RankKS法建立的中红外波段有机质预测模型取得了最好的预测效果,RMSEP仅为3.25g·kg^(-1),RPD达到4.24,依据VIP得分筛选出可见-近红外和中红外波段的水稻土有机质重要建模波段。因此,中红外光谱建模技术能够对水稻土有机质进行快速定量分析,Rank-KS法可提高模型的预测能力,为今后农田肥力评价和科学施肥提供技术支持。 展开更多

关键词 水稻土 有机质预测 可见光-近红外光谱 中红外光谱

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基于可见/近红外光谱的土壤有机质含量预测 被引量：14

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作者 韩瑞珍 宋韬 何勇 《中国科学：信息科学》 CSCD 2010年第S1期111-116,共6页

应用可见/近红外光谱技术对土壤有机质含量进行了定量分析和预测,为土壤肥力快速测定和评价提供依据.利用ASD FieldSpec 3 Hi-Res光谱仪对116份不同有机质含量的土壤样本进行光谱测量,系统分析了土壤有机质含量与350～2500 nm波段范围... 应用可见/近红外光谱技术对土壤有机质含量进行了定量分析和预测,为土壤肥力快速测定和评价提供依据.利用ASD FieldSpec 3 Hi-Res光谱仪对116份不同有机质含量的土壤样本进行光谱测量,系统分析了土壤有机质含量与350～2500 nm波段范围光谱反射率之间的关系.利用PLS和小波-BP神经网络对350～2500 nm整个波段范围和剔除水波段的光谱数据进行分析.两种建模方法的结果均表明剔除水波段的预测效果较好,其中,PLS模型预测的相关系数R为0.8416,均方根误差RMSEP为0.2848,相对分析误差RPD为1.7768,WT-BP神经网络模型预测的R为0.9167,RMSEP为0.2196,RPD为2.3043.预测结果表明,PLS模型可以对土壤有机质含量进行粗略估测,而BP神经网络可实现较精确的预测. 展开更多

关键词 土壤 有机质含量 可见/近红外光谱 小波变换 BP神经网络

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小波变换在土壤有机质含量可见/近红外光谱分析中的应用 被引量：13

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作者 刘炜 常庆瑞 +2 位作者 郭曼 邢东兴 员永生 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期241-246,共6页

使用高光谱仪ASD Field Spec在波长范围400-1 000 nm内采集有机质含量不同的土壤原始光谱;之后,求取土壤原始光谱及其A值的一阶导数（一阶导数光谱）;对以上两类一阶导数光谱进行小波去噪处理;并分析这两类一阶光谱在去噪前、后,光谱形... 使用高光谱仪ASD Field Spec在波长范围400-1 000 nm内采集有机质含量不同的土壤原始光谱;之后,求取土壤原始光谱及其A值的一阶导数（一阶导数光谱）;对以上两类一阶导数光谱进行小波去噪处理;并分析这两类一阶光谱在去噪前、后,光谱形态的变化情况,以及它们与有机质含量相关性的改善程度。结果表明：（1）土壤原始光谱及其A值的一阶导数中含有大量噪声,严重影响了对光谱曲线波形轮廓、特征信号点和有机质吸收特征的识别。（2）经小波去噪处理后,土壤原始光谱及其A值的一阶导数中的噪声被有效去除,一阶导数光谱的清晰度明显改善,光谱质量显著提高。（3）去噪后的土壤原始光谱的一阶导数,呈开口向下的＂喇叭口＂状,波长范围567-598 nm内与有机质含量呈较为稳定、显著的负相关性。（4）去噪后的土壤原始光谱A值的一阶导数,波形呈＂凹＂状,波长范围524-535 nm内与有机质含量呈比较稳定、显著的正相关性。 展开更多

关键词 可见/近红外光谱 土壤有机质 一阶导数光谱 小波变换 定量分析

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冬小麦导数光谱特征提取与缺磷胁迫神经网络诊断 被引量：12

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作者 刘炜 常庆瑞 +2 位作者 郭曼 邢东兴 员永生 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期1092-1096,共5页

分别于返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期采集不同磷素处理的冬小麦叶片原始高光谱数据;之后求取其一阶导数（一阶导数光谱）并进行小波去噪处理;通过分析原始光谱和一阶导数光谱对不同磷素处理水平的响应特征,确定敏感波长范围并提取四... 分别于返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期采集不同磷素处理的冬小麦叶片原始高光谱数据;之后求取其一阶导数（一阶导数光谱）并进行小波去噪处理;通过分析原始光谱和一阶导数光谱对不同磷素处理水平的响应特征,确定敏感波长范围并提取四种吸收面积;将每个叶片磷素含量值对应的四种吸收面积的归一化值,作为样本空间样本点的位置坐标（4维样本输入矢量）,对应叶片磷素含量的归一化值作为该样本点的目标输出,二者同时提交给径向基函数神经网络。结果表明：（1）冬小麦叶片原始光谱对叶片磷素含量变化反应敏感的波长范围为426~435 nm和669~680 nm。（2）一阶导数光谱的敏感波长范围为481~493 nm和685~696 nm。（3）训练后的径向基函数神经网络模型能够学习和掌握样本点与目标输出之间的线性/非线性映射关系,并且具有一定的推广能力。 展开更多

关键词 可见/近红外光谱 冬小麦 磷素营养 小波去噪 数值积分 径向基函数神经网络

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