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相似文献
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1.
基于CARS算法的脐橙可溶性固形物近红外在线检测   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用可见/近红外光谱在线检测装置进行赣南脐橙可溶性固形物含量在线检测模型优化研究。样品以5个/s的速度运动,采集可见/近红外漫透射光谱。光谱经过预处理后,分别应用向后区间偏最小二乘法(BiPLS)、遗传算法(GA)和正自适应加权算法(CARS)筛选特征变量,并通过外部验证评价PLS模型预测能力。一阶微分处理后经CARS筛选特征变量建立的PLS模型预测结果最优,预测相关系数和预测均方根误差分别为0.94和0.42%。结果表明CARS算法可有效简化赣南脐橙可溶性固形物可见/近红外光谱在线检测模型并提高模型的预测精度。  相似文献   

2.
猪肉肌内脂肪含量的可见/近红外光谱在线检测   总被引:4,自引:0,他引:4  
研究基于可见/近红外光谱分析技术的新鲜猪肉肌内脂肪含量在线检测。实验样本为208份背最长肌,实验时样品以0.25m/s的速度运动,采集可见/近红外漫反射光谱,进行小波消噪处理后,结合不同的光谱预处理方法建立肌内脂肪含量的偏最小二乘回归模型。研究发现采用db6小波在6层分解后以极大极小原理选择阈值进行消噪效果较好;消噪的光谱直接建立的PLSR模型预测性能较差,经过多元散射校正、变量标准化及微分等预处理均能提高模型的预测性能;变量标准化结合一阶微分预处理后建立的模型性能最佳,校正集相关系数为0.892、验证集相关系数为0.834、校正集均方根误差为0.090、预测集均方根误差为0.080。结果表明可见/近红外光谱可用于肌内脂肪含量的在线检测,但模型相对分析误差最高为1.738,模型的精度和稳定性仍需进一步提高。  相似文献   

3.
利用可见-近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)对不同贮存温度下的蜂花粉进行鉴别.选择-20、4、15、25和40℃ 5个温度下分别贮存60d后的蜂花粉为研究对象.对原始光谱数据进行平滑和附加散射校正(MSC)的预处理后进行主成分分析,选择4~20个主成分作为输入变量进行LS-SVM建模.模型预测参数比较结果显示,当主成分数取20时模型的预测效果最好,预测相关系数r2p≥0.9919,预测标准偏差(SEP)和预测均方根误差(RMSEP)分别为1.7854和1.7675,优于偏最小二乘回归(PLS)的预测结果,说明基于LS-SVM的可见-近红外光谱技术能够很好地对蜂花粉贮存温度进行检测.  相似文献   

4.
马铃薯干物质含量高光谱检测中变量选择方法比较   总被引:6,自引:1,他引:5  
为提高利用高光谱成像技术快速检测马铃薯干物质含量的精度,比较了主成分分析法(PCA)、组合间隔偏最小二乘法(siPLS)、遗传偏最小二乘法(GA-PLS)、无信息变量消除法(UVE)以及竞争性自适应重加权算法(CARS)等变量选择方法。在此基础上提出一种竞争性自适应重加权算法与连续投影算法(SPA)相结合的波长选择方法,最终将原始光谱变量从678个减少到了27个。用27个变量建立多元线性回归模型,模型预测集相关系数Rp为0.86,预测均方根误差为1.06%。实验结果表明:高光谱成像技术能够对马铃薯干物质含量进行检测,同时CARS-SPA是一种有效的变量选择方法。  相似文献   

5.
为了提供果树精准肥水管理参考数据,进行了果树叶片SPAD值近红外光谱无损检测研究。采用反射方式,采集100片赣南脐橙叶片的可见近红外光谱;利用移动窗口偏最小二乘法结合遗传算法、连续投影算法筛选光谱变量,并建立偏最小二乘回归校正模型。采用移动窗口偏最小二乘法和连续投影算法组合筛选的39个光谱变量建立的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.898,模型预测SPAD值均方根误差为2.116。试验表明,应用可见近红外反射光谱技术结合化学计量学算法进行赣南脐橙叶片SPAD值无损检测是可行的。  相似文献   

6.
香根草叶片铅含量的近红外光谱快速检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种应用近红外光谱技术快速检测香根草叶内重金属铅含量的方法,采用多种预处理方法建立偏最小二乘法(PLS)模型并对建模效果对比分析,得出最优预处理方法。结合不同波段选择方法优化PLS模型参数,建立了香根草叶内重金属铅含量定量分析模型,预测决定系数R2为0.87,预测均方根误差RMSEP为0.18。研究结果表明,利用近红外光谱技术快速定量检测香根草叶内重金属铅含量具有可行性。  相似文献   

7.
茶叶中低含量氨基酸近红外光谱定量分析模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
郝勇  陈斌 《农业机械学报》2014,45(6):216-220
应用近红外光谱分析方法对茶叶中游离氨基酸进行定量分析。连续小波导数(CWD)和标准正态变量变换(SNV)用于光谱预处理;偏最小二乘回归(PLSR)方法用于校正模型构建;采用蒙特卡洛无信息变量消除(MCUVE)方法和连续投影算法(SPA)对建模变量进行优化。结果表明,CWD-SNV方法可以有效地提高茶叶光谱质量,消除光谱的平移误差;基于MCUVE-SPA的变量筛选方法极大地改善了模型的精度,实现了建模变量的有效压缩,模型的预测相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别由0.851和0.117改善为0.895和0.107,建模变量由4 148减小为18;当氨基酸百分含量大于0.1%时,近红外光谱结合化学计量学方法可以得到较优的定量分析模型。为茶叶中低含量氨基酸的分析提供了一种快速简便的分析方法。  相似文献   

8.
以醋糟有机基质为研究对象,采用便携式可见/近红外光谱仪采集了不同含水率基质样品(69个)的漫反射光谱,通过选择不同的光谱预处理方法并确定其主成分数,建立了基于偏最小二乘法(PLS)的醋糟基质含水率定量分析模型.结果表明,以滑动平均滤波(MAF)和一阶微分(FD)相结合作为原始光谱的预处理方法所建立的模型(主成分数为5)对基质含水率的检测效果较好,其校正模型和预测模型决定系数分别为0.9930和0.9901,校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0676和0.071 5.因此,可见/近红外光谱技术可以作为醋糟有机基质含水率快速检测的一种可靠方法.  相似文献   

9.
基于高光谱图像与果蝇优化算法的马铃薯轻微碰伤检测   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对通常采用的反射高光谱无法准确检测随机放置马铃薯表面轻微碰伤的问题,提出了一种用V型平面镜的高光谱并结合果蝇优化算法(FOA)检测马铃薯轻微碰伤的方法。试验搭建了V型平面镜反射高光谱图像采集系统,分别采集随机放置下的轻微碰伤和合格马铃薯的高光谱图像,每张高光谱图像包含平面镜1反射图像F1、相机直接采集图像F2、平面镜2反射图像F3,分别提取F1、F2、F3感兴趣区域的平均光谱拼接成马铃薯的属性矩阵。采用标准正态变量变换(SNV)预处理后的光谱矩阵进行全波段的支持向量分类机(SVC)建模,预测集的识别率仅为84.11%;为了提高模型的性能,采用蚁群算法(ACO)进行变量优选,优选出9个变量建立的SVC模型预测准确率为95.32%;分别用网格搜索法(Grid search)、遗传算法(GA)和FOA对SVC的惩罚参数c和核函数参数g进行寻优,通过比较分析,FOA-SVC对训练集和预测集的识别准确率均达到100%。试验结果表明,用V型平面镜的高光谱结合FOA-SVC能够准确检测马铃薯的轻微碰伤,可为马铃薯的轻微碰伤在线检测提供技术基础。  相似文献   

10.
芝麻油掺伪的近红外透射光谱检测技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用近红外光谱技术结合间隔偏最小二乘法分别建立芝麻油中掺入大豆油、玉米油和花生油的定量检测模型。实验配制不同比例的掺假芝麻油混合样品,采集样品在4 000~12 000 cm-1范围内的近红外透射光谱,把数据分为校正集与预测集。将4 420~12 000 cm-1波段的光谱进行各种预处理,最佳方法为平滑预处理,并利用间隔偏最小二乘波长筛选法(iPLS)选取光谱特征波段,最后采用偏最小二乘法建立掺假芝麻油的定标模型。结果显示:3种掺假芝麻油的PLS模型预测相关系数分别达到0.998、0.999、0.999,预测均方根误差分别为0.24%、0.24%和0.19%,具有较高的预测精度。实验证明近红外光谱技术对芝麻油掺假的快速检测具有可行性。  相似文献   

11.
基于高光谱成像的马铃薯叶片叶绿素分布可视化研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
郑涛  刘宁  孙红  龙耀威  杨玮  ZHANG Qin 《农业机械学报》2017,48(S1):153-159, 340
针对马铃薯作物叶片进行了叶绿素含量无损检测技术及分布图绘制方法研究,用以指示作物长势并指导精细化管理。首先利用高光谱成像技术采集了65个马铃薯叶片的400个样本点高光谱图像和相应的SPAD值,提取并计算叶绿素测量区域的叶片平均光谱后,分别采用蒙特卡罗无信息变量消除算法(MC-UVE)和自适应重加权算法(CARS)筛选出了12个和23个叶绿素含量敏感波长,建立了马铃薯叶片叶绿素含量偏最小二乘(PLS)回归模型。建模结果如下:基于MC-UVE算法筛选的12个敏感波长的PLSR诊断模型,建模精度R2C为0.79,验证精度R2V为0.73;基于CARS算法筛选的23个敏感波长建立的PLSR诊断模型,建模精度R2C为0.82,验证精度R2V为0.80。择优选取CARS-PLSR模型计算马铃薯叶片每个像素点的叶绿素含量,从而利用伪彩色绘图绘制了马铃薯叶片叶绿素含量可视化分布图,最终实现马铃薯叶片含量无损检测以及叶绿素分布可视化表达,以期为后续马铃薯作物大田冠层叶绿素分布诊断提供支持。  相似文献   

12.
为快速准确检测马铃薯加工品质,对希森3号及希森6号马铃薯的加工品质指标干物质和还原糖含量在马铃薯内部的分布规律进行研究。通过试验得出,两种马铃薯干物质含量在马铃薯中呈与马铃薯形状相似的椭球分布,在中心部位有最小值。采用拟牛顿算法和通用全局优化算法,结合对试验数据进行多元非线性回归分析,得出希森3号和希森6号马铃薯干物质含量关于检测点坐标值x、y和z的回归模型,决定系数分别为0.909 9和0.912 3,均能有效预测马铃薯干物质含量。马铃薯还原糖含量在马铃薯中心位置含量最高,由中心向表皮还原糖含量逐渐降低,在马铃薯茎部的还原糖含量低于马铃薯顶部关于中心对称位置的还原糖含量。两种马铃薯还原糖含量的多元非线性回归模型,决定系数分别为0.833 6和0.824 6,可预测马铃薯内部各点还原糖含量。通过对试验数据归纳分析得出,马铃薯靠近表皮位置干物质含量高,还原糖含量低,适合加工薯片薯条。  相似文献   

13.
基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算   总被引:1,自引:0,他引:1  
为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量(质量分数)(Leaf phosphorus content, LPC)。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明:全生育期内LPC与462~718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902;LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R2达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)与LPC的相关性最高,相关系数分别为0.913、0.915和0.938;基于3个光谱指数、使用神经网络构建的LPC估算模型精度较高,验证R2为0.885,RMSE为0.029%;对各生育期水稻LPC空间分布的反演结果与实测数据相一致,说明利用无人机高光谱遥感可以实现田间水稻LPC的快速无损监测。  相似文献   

14.
利用野外便携式ASD Qualityspec光谱仪,实测了田间甜菜冠层光谱数据,采用植被指数对氮含量进行预测,发现估算精度较低,分析NDVI与VLOPT与氮含量的相关性,得出氮含量在很小的时候就达到饱和水平。根据4种预处理下的甜菜冠层光谱,分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建立甜菜氮含量估算模型,比较不同预处理和不同回归方法对估算精度的影响。结果表明:对PLSR来说,一阶导数处理的光谱数据建立的模型精度最好(RMSE=2.34g/kg,RE=19.6%),平滑、MSC和SNV建立的估算模型次之;对PCR来说,平滑处理的光谱数据建立的模型精度最好(RMSE=2.34g/kg,RE=19.4%)。总的看来,不同预处理对估算模型精度有一定的差异,但PLSR和PCR两种回归方法对甜菜氮含量估算模型影响不大。  相似文献   

15.
为实现快速无损获取马铃薯株高和地上生物量信息,分别获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期、成熟期的高光谱影像,实测马铃薯株高H、地上生物量(AGB)和地面控制点(GCP)的三维空间坐标,基于无人机高光谱影像结合GCP生成试验田的数字表面模型(DSM),利用DSM提取马铃薯的株高Hdsm ;然后,对马铃薯AGB与原始无人机冠层光谱和高光谱指数分别进行相关性分析,筛选出最优光谱指数和前10个光谱指数,利用指数回归(Exponential regression,ER)构建单变量模型;最后,采用多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)、偏最小二乘回归(Partial least square regression, PLSR)和随机森林(Random forest, RF)3种方法构建不同生育期的估算模型,并进行对比,挑选出马铃薯AGB估算的最优模型。结果表明:将提取的马铃薯株高与实测值进行线性拟合,R 2 为0.84;在单变量模型中,每个生育期以ER估算AGB得到的验证精度高于相应的建模精度,其中构建模型效果优劣次序依次为最优光谱指数、Hdsm 、H,块茎增长期以CIrededge指数估测精度最高(R 2 =0.45);在多变量模型中,每个生育期采用3种方法构建AGB估算模型,每种方法以光谱指数加入Hdsm 的模型精度更高、稳定性更强;每个生育期利用MLR以光谱指数和Hdsm 为变量的AGB模型(R 2 为0.64、0.70、0.79、0.68、0.63)效果优于PLSR(R 2 为0.62、0.68、0.75、0.67、0.60)和RF(R 2 为0.56、0.61、0.67、0.63、0.53)模型。利用MLR模型进行马铃薯AGB填图,5个生育期的AGB空间分布与实际生长情况一致。利用融入Hdsm 的MLR模型可估测大面积马铃薯AGB,为精准农业定量化研究提供技术支持。  相似文献   

16.
针对任意放置姿态下的轻微绿皮马铃薯难以检测的问题,进行了半透射与反射高光谱成像方式的不同检测方法比较研究,最终确定较优高光谱成像方式的检测方法。分别以半透射与反射高光谱成像方式对图像维提取RGB、HSV和Lab空间颜色信息,并采用等距映射、最大方差展开、拉普拉斯特征映射进行图像信息降维;分别以半透射与反射高光谱成像方式对光谱维提取感兴趣区域的平均光谱数据,并采用局部保持投影、局部切空间排列、局部线性协调进行光谱信息降维;然后分别建立不同高光谱成像方式下的图像与光谱信息的深度信念网络模型;对识别率良好的模型采用多源信息融合技术进一步优化,并建立基于图像和光谱融合或不同成像方式融合的模型。结果表明,基于半透射和反射高光谱的光谱信息融合模型最优,校正集和测试集识别率均达到100%,可实现轻微绿皮马铃薯的无损检测。  相似文献   

17.
基于分数阶微分的荒漠土壤铬含量高光谱检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
为解决高光谱检测土壤中痕量级重金属含量存在的困难,提高土壤重金属铬含量检测的准确度,利用新疆准东煤田周边168个荒漠土壤样本的重金属铬含量及其对应的高光谱数据,运用分数阶微分算法进行光谱数据预处理,最后利用全部波段进行偏最小二乘建模并进行可视化分析,旨在探讨分数阶微分预处理在高光谱数据估算荒漠土壤重金属铬含量的可能性。结果表明:原始光谱与吸光率变换的分数阶微分模型均在1.8阶微分处达到了最好的精度效果。吸光率变换1.8阶微分模型为最优模型,模型的校正均方根误差为7.68 mg/kg,R_c~2=0.83,预测均方根误差为8.39 mg/kg,R_p~2=0.78,相对分析误差为2.14。最后利用铬含量实测值与光谱预测值通过反距离加权法插值获得研究区土壤重金属铬含量的空间分布,说明利用该方法对土壤重金属铬含量定量检测并进行大尺度的空间分布反演在一定程度上是可行的,为荒漠土壤重金属污染状况的高光谱检测提供了一定的科学依据和技术支持。  相似文献   

18.
对晚疫病害胁迫下马铃薯叶片中叶绿素含量(SPAD)及植被指数与高光谱特性进行了关联研究。首先,对接种晚疫病菌的马铃薯叶片进行连续观测7天,获取375~1 018nm波段范围内叶片的高光谱信息和SPAD信息;然后,应用ENVI软件提取高光谱数据中感兴趣区域的平均光谱信息,选择预处理效果最好的方法建立不同的预测模型,包括基于全光谱和连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)选择特征波长的偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)模型与最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)模型,以及4种植被指数RENDVI、VOG1、VOG2、VOG3建立的简单经验估测模型。建模结果表示:全光谱的PLSR模型预测效果最好,而基于特征波长的LS-SVM模型和植被指数的二次多项式模型预测效果稍差,但大大简化了模型,为后续开发便携式仪器提供理论依据。研究表明:应用高光谱技术检测遭受晚疫病害的马铃薯叶片的SPAD及植被指数是可行的,为病害胁迫下作物的其他化学指标实时监测提供了新的路径。  相似文献   

19.
为改善高光谱遥感对污水水质信息状况定量反演模型的预测评价效果,以陕西某污水处理厂采集的污水样品为研究对象,采用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对污水水质进行综合评价,获取水质评价的综合评价因子,同时利用ASD FieldSpec 3型高光谱仪获取污水的原始光谱,经过数据预处理和不同数学变换后,共获取了4种光谱指标:平滑后光谱反射率(SG)、倒数之对数(LR)、标准正态化(SNV)和去包络线(CR)。分别采用偏最小二乘回归法(Partial least squares regression,PLSR)、逐步回归法(Stepwise regression,SR)、极限学习机法(Extreme learning machine,ELM)构建了基于水质综合评价因子的高光谱水质反演模型,并对反演结果进行精度验证与比较。结果表明,本组水样的平滑后光谱数据和经过标准正态化变换的光谱数据建模具有较好的建模效果,其建模的预测RPD均在2.5以上;在3种模型中,PLSR模型和ELM模型均具备很好的建模预测效果;逐步回归法的建模效果较PLSR模型和ELM模型有所下降,但是其SG-SR、SNV-SR模型的R2c均在0.8以上、R2p均在0.85以上,RPD均在3.0以上,证明其仍拥有很好的反演预测效果,且进行了特征波段的优选,实现了对模型的优化;SNV-SR-ELM(R2c=0.956,R2p=0.954,RMSE=0.500,RPD=4.651)为最佳模型,SNV-SR-ELM模型的建立为高光谱反演水质模型的优化、污水水质的快速监测和综合评价提供了途径。  相似文献   

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