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基于高光谱和CARS-IRIV算法的‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量检测 总被引：3，自引：0，他引：3
[目的]利用高光谱技术实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的有效无损检测具有重要意义,但是高光谱数据通常噪声明显,大量无关信息变量和冗余信息变量的存在降低了模型的预测精度。本文旨在探究对高光谱数据特征变量筛选的有效方法来实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的快速检测。[方法]以‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量(SSC)为研究指标,利用高光谱成像技术采集样本400~1 000 nm波长的漫反射光谱,对样本感兴趣区域(ROI)的光谱进行预处理,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、迭代保留信息变量算法(IRIV)以及CARS-IRIV算法筛选特征变量,基于不同筛选方法分别建立偏最小二乘(PLS)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,以预测集相关系数(Rp)、预测均方根误差(RMSEP)和预测相对分析误差(RPD)值对模型进行评价。[结果]CARS-IRIV算法可以有效减少CARS算法提取的变量个数,并稳定模型预测精度。LS-SVM模型预测结果优于PLS模型,在LS-SVM模型中CARS-IRIV-LS-SVM预测精度最高,Rp、RMSEP和RPD值分别为0.889、0.300和2.823。[结论]CARS-IRIV是一种有效的高光谱特征变量筛选算法,在提高预测精度的同时简化了模型的运算,CARS-IRIV-LS-SVM模型结合高光谱成像技术可以对‘库尔勒香梨’SSC进行快速有效的无损检测。 相似文献
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以皖北地区采集的115个砂姜黑土样本为研究对象,获取土壤样本光谱数据,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、随机森林特征选择算法(RFFS)对土壤总氮含量特征波长进行选择,并分别应用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机回归(SVR)、最小绝对值收缩和选择算子回归(LASSO)建立土壤总氮含量估算模型。结果表明,除CARS-PLSR方法模型精度低于相应的全波长模型外,其他基于选定的特征波长进行建模的效果都优于全波长。综合比较各变量筛选与回归建模组合发现,RFFS方法从全波长(224个波长)中筛选出20个特征波长建立土壤总氮含量的LASSO模型效果最好,该模型在预测集上的决定系数(R2)和相对分析误差(RPD)值分别为0.787 1和2.130 1。RFFS-LASSO模型简单,预测效果好,对土壤总氮含量近地传感器设备开发具有一定的指导意义。 相似文献
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基于可见-近红外光谱预处理建模的土壤速效氮含量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
以皖南地区采集的188份黄红壤样本为研究对象,利用地物非成像光谱仪获取原始光谱数据。首先,分析样本在350~1 657 nm波段经过预处理变换的平均光谱反射率曲线特征,再基于原始光谱,以及经29种预处理变换后的光谱,分别结合偏最小二乘回归(PLSR)和径向基核函数(RBF)-PLSR算法,建立60个针对土壤速效氮含量的预测模型,并进行模型优化;然后,以模型的决定系数(R2)和相对分析误差(RPD)来评价模型性能。结果显示,基于Savitaky-Golay卷积平滑和对数变换预处理的光谱,用PLSR建立的模型最适用于土壤速效氮含量的校正预测,其在建模集中R2=0.94、RPD=3.88,预测集中R2=0.91、RPD=3.38。该模型达到A类预测精度,可实现对土壤速效氮含量的定量估测。 相似文献
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以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区，利用实测棕漠土有机碳含量与高光谱(350～2 500 nm)数据，应用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权采样-连续投影算法(CARS-SPA)筛选棕漠土有机碳含量响应的高光谱特征波段，分别采用全波段和特征波段结合随机森林(RF)模型构建棕漠土有机碳含量估算模型。结果表明：博斯腾湖湖滨绿洲棕漠土0～50.0 cm土层有机碳含量为1.40～40.92 g/kg,平均值为14.20 g/kg,变异系数为55.54%,呈中等变异水平。CARS、SPA、CARS-SPA等算法筛选出的棕漠土有机碳含量响应特征波段分别为122个、11个和10个。基于CARS-SPA算法筛选出的特征波段数据输入RF模型估算效果最好，验证集检验的决定系数(R2)、相对分析误差(RPD)、均方根误差(RMSE)分别为0.85、2.59和2.72 g/kg,该方法能有效减少光谱数据冗余、提高模型估算精度和运行效率。本研究结果为研究区棕漠土有机碳含量的估算提供参考。 相似文献
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【目的】 剔除土壤高光谱中包含的大量冗余和无效信息,探明土壤有效磷（SAP）的敏感波段,简化SAP的高光谱估算模型并提高模型的预测精度。【方法】 文章以四川省崇州市西河流域110个土壤样本为研究对象,利用ASD Fieldspec3地物光谱仪在室内条件下测定350~2 500 nm波段范围的土壤高光谱数据。对光谱数据进行预处理后,采用连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）优选的波长变量作为建模参数,运用偏最小二乘回归（PLSR）方法建立模型并比较其精度。【结果】 结果表明,标准正态变换预处理方法是SAP的最佳土壤光谱数据预处理方法。基于标准正态变换后的光谱数据,CARS、SPA算法可将预测SAP的关键波段变量分别压缩至54和13个,CARS-PLSR模型与SPA-PLSR模型相比,相关系数由0.894提高到0.945,均方根误差由5.73降低到3.56。【结论】 土壤高光谱数据经标准正态变换后,采用CARS-PLSR算法可有效提高有效磷含量预测的鲁棒性。该结果可为高光谱数据快速反演土壤有效磷含量提供理论依据。 相似文献
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为提高典型黑土区土壤有机质含量的预测精度,结合田间实测数据与遥感影像反射率数学变换数据筛选出最佳特征波段,并建立多种回归模型,对研究区土壤有机质含量预测模型进行优选。结果表明:对影像反射率进行不同的数学变换处理能够扩大数据中对有机质含量变化敏感的细微吸收特征,突出敏感光谱信息。利用标准化模型对处理后的光谱数据贡献率进行量化,结合相关系数筛选最佳特征波段。建模结果显示,支持向量机模型在检验集上的决定系数为0.89,均方根误差为2.81 g·kg-1,模型整体的相对分析误差为2.14,对土壤有机质含量的预测能力极好。研究结果可为黑土区土壤有机质含量的预测模型优选提供参考,也可为中国北部地区耕地的有机质含量监测和有效开发提供基础理论依据。 相似文献
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为了探究动态、无损伤监测区域农田土壤重金属污染和借助土壤-作物系统机理定量反演土壤重金属含量的科学方法,从2018—2020年采集了江苏省宜兴市徐舍镇的22个水稻田样地共76个点的土壤样品,利用地面高光谱仪系统获取了水稻叶片光谱与水稻的生长系统等数据,在实验室测量了土壤中镉(Cd)、砷(As)含量等指标,将水稻叶片光谱进行平滑处理和7种形式的数学变换并进行Pearson相关性分析以筛选相关波段,通过遗传算法优化的偏最小二乘回归法构建了土壤Cd、As含量的估测模型。研究结果表明,估测土壤Cd、As含量的最佳模型均为倒数对数一阶微分光谱模型,r2分别为0.77和0.89,外部验证均方根误差(RMSEP)分别为0.058和0.297,相对分析误差(RPD)分别为2.09和2.97,具备近似定量估测土壤Cd含量的能力及定量估测土壤As含量的良好精度。通过地面实测数据验证,2个最佳估测模型预测精度分别达70%及80%以上;且光谱预处理技术可以去除原始反射率的冗余信息并减弱背景噪声,突出光谱信息;采用遗传算法先筛选特征波段再进行偏最小二乘回归建模,可提高模型的精度。研究可为实... 相似文献
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叶绿素是植被光合作用的重要物质,能够间接反映植被的健康状况和光合能力.高光谱技术的发展为大面积、快速检测植被叶绿素含量变化提供了可能.选取150组不同生长期的辣椒叶片作为研究对象,分别采集辣椒叶片的高光谱图像和叶绿素含量.利用随机森林特征选择算法进行数据筛选,结合线性回归、偏最小二乘回归、梯度提升回归树、随机森林回归等4种模型分别构建回归模型.结果表明:(1)利用随机森林特征选择算法筛选后波段建立的模型决定系数(r2)均大于0.8,说明该方法具有较高的稳定性和预测精度;(2)利用随机森林特征选择算法筛选的波段结合随机森林回归,其验证集的r2为0.9、均方根误差(RMSE)为1.87、平均绝对误差(MAE)为1.43.可以较为准确地预测辣椒叶片叶绿素含量,为后期利用高光谱成像技术大面积检测辣椒的生长状况提供了理论依据. 相似文献
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蜜柚叶片磷素(phosphorus,P)含量是准确诊断和定量评价生长状况的重要指标,为快速、无损、精确地估测磷素含量,需要建立蜜柚叶片磷素含量高光谱估算模型。基于蜜柚叶片高光谱数据和磷素含量实测数据,提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量,构建单变量估算模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络回归模型,并确定蜜柚叶片磷素含量最佳估算模型。在350～1 050 nm波段,原始光谱和一阶微分光谱与叶片磷素含量在可见光范围内有多波段相关性显著,并出现多个极值。原始光谱敏感波长为549和718 nm,一阶微分的敏感波长为528、703和591 nm。在建立的回归模型中,选择决定系数较高的模型进行精度检验,其中BP神经网络模型的拟合R2(0.775 9)最大,偏最小二乘估算模型的拟合R2(0.749 9)次之。综合建模精度和模型检验精度,确定BP神经网络模型为蜜柚叶片磷含量的最佳估算模型,建模和验证的R2分别为0.71和0.775 9;其次为偏最小二乘估算模型,建模和验证的R2分别为0.64和0.74... 相似文献
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小麦籽粒蛋白质光谱特征变量筛选方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
【目的】筛选整粒小麦籽粒蛋白质的近红外特征光谱波段并建立优化模型,可实现快速、无损测定整粒小麦籽粒蛋白质含量,为田间便携式小麦籽粒蛋白质含量速测仪设计提供依据。【方法】2012-2013年以蛋白质含量有明显差异的8个冬小麦品种为试验品种,设置3个施氮量和2个灌溉量共6个处理,建立丰富的样本类型,共采集176个小麦籽粒光谱数据;将ASD FieldSpec Pro光谱仪采集到的基于全反射下垫面的整粒小麦籽粒反射光谱通过公式A=log(1/R)转换为吸收光谱,对吸收光谱采用S-G平滑、多元散射校正和基线校正等方法进行预处理,以消除背景噪声,然后采用交叉验证偏最小二乘回归方法进行特征波段压缩;分析比较无信息变量剔除法（UVE）结合交叉验证偏最小二乘回归、连续投影算法（SPA）结合交叉验证偏最小二乘回归、UVE与SPA组合后结合交叉验证偏最小二乘回归、UVE与SPA组合后结合多元线性回归（MLR）及UVE与SPA组合后结合逐步多元线性回归（SMLR）等多种特征光谱筛选方法选出的蛋白质特征波段的优劣,并与凯氏定氮法测定的小麦籽粒蛋白质含量进行回归分析,构建并优选小麦籽粒蛋白质最佳预测模型。【结果】利用无信息变量剔除（UVE）方法可将与小麦籽粒蛋白质含量无关的信息变量剔除,把籽粒的原始光谱由1 621个波段压缩至717个,在保留了蛋白质信息的同时,实现了特征谱段的初次优选;对逐步多元线性回归（SMLR）、连续投影算法（SPA）、连续投影算法（SPA）+逐步多元线性回归（SMLR）及连续投影算法（SPA）+偏最小二乘回归（PLS）+交叉验证（CV）等特征波段优选算法比较发现,不同的方法获得的特征谱段有差异,构建的模型及精度也明显不同。对经过无信息变量剔除（UVE）法筛选光谱特征谱段,利用SPA消除光谱矩阵中波段共线性影响,再利用SMLR筛选出小麦籽粒蛋白质信息贡献最大的15个特征谱段,所得模型的预测均方根误差（RMSEP）和R2分别为0.5898和0.9410,模型预测精度最高。【结论】本研究利用UVE、SPA与SMLR方法有效压缩了整粒小麦籽粒光谱矩阵,基于所筛选的蛋白质含量特征谱段数构建的预测模型可以实现无损、快速测定整粒小麦籽粒蛋白质含量,预测模型精度可靠,方法经济有效,为设计田间便携式整粒小麦籽粒蛋白质测定仪的波段选择和开发奠定了基础。 相似文献
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【目的】探讨光谱变量选择及依据土壤类型进行分层校准两种方法对高光谱预测土壤有机碳（SOC）精度的影响。【方法】以江西省为研究区,490个土壤样本为研究对象,对研究区内的所有样本以及不同土壤类型样本分别通过竞争性自适应重加权采样（CARS）算法筛选特征波段,并采用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、反向传播神经网络（BPNN）4种模型,对比不同土壤类型下SOC在全波段以及CARS算法筛选后特征波段的预测精度。进而,还对比了全局校准和分层校准下SOC在全波段以及CARS算法筛选后特征波段的预测精度。【结果】（1）红壤筛选的特征波段为484、683—714和2 219—2 227 nm,水稻土筛选的特征波段为484、689—702和2 146—2 156 nm。红壤采用CARS-BPNN模型预测效果最佳（R 2=0.82）,较全波段建模验证集R 2提升0.07。水稻土采用CARS-RF模型预测效果最佳（R 2=0.83）,较全波段建模验证集R 2提升0.13。（2）在总体样本上,分层校准相比全局校准精度有所提升。采用CARS-BPNN进行分层校准预测效果最佳（R 2=0.82）,较全局校准验证集R 2提升0.06。【结论】采用CARS-BPNN进行分层校准能够较好地预测江西省土壤有机碳含量,本研究可为其他类似地区预测土壤属性提供科学依据。 相似文献
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利用高光谱技术精确估测植物叶片叶绿素含量,对植物生长趋势和营养状况的监测和管理具有重要意义。本文以紫丁香为研究对象,针对高光谱所含波段数量大、波段间相关性强导致数据中冗余信息增多的现象,通过卷积平滑和二阶微分(SG-SD)处理光谱数据,应用随机蛙跳(RF)算法筛选特征波段,最后结合偏最小二乘(PLSR)和投票回归器(VR)建立了植物叶片叶绿素含量反演模型,并与全波段光谱法和5种经典变量提取方法进行了比较。结果显示,相比于原始光谱数据,SG-SD是一种有效的提高建模精度的光谱预处理方法;相比于全波段光谱和经典变量提取方法,RF算法筛选出的敏感波段建模效果最佳;相比于PLSR模型,VR模型的预测精度和预测稳定性能更优。本文对原始光谱数据进行SG-SD预处理后,对经RF算法筛选出的特征波段建立VR模型,变量数由全波段数204个减少为35个,建模集决定系数0.944 2,验证集决定系数0.951 4,最后利用RF-VR模型结合伪彩图技术得到紫丁香叶片叶绿素分布反演图,为紫丁香叶片养分分布提供更直观的信息表达。结果表明,该方法可为紫丁香叶片营养含量诊断和长势监测提供技术支持。 相似文献
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为评估土壤重金属的富集状态及空间分异态势，选取山东省章丘市为研究区，系统采集425处土壤样品，测定土壤中铬(Cr)元素含量，采用描述性统计特征评估重金属在土壤中的富集状态；获取与土壤采样同期的Landsat-8 OLI遥感数据，将土壤重金属的环境要素作为自变量，测定的土壤Cr元素含量为因变量，构建基于随机森林算法的土壤重金属空间模拟模型，完成土壤中的重金属含量预测和空间分布模拟。结果表明，土壤重金属Cr含量均值高出土壤元素背景值37.22%,但低于农用地土壤污染风险筛选值，表明土壤中Cr的富集在可管控范围内；随机森林算法支持的空间模拟模型具有较好的精度和稳定度，精度系数R2和RMSE值分别为0.87和7.19,优于普通克里格法(R2=0.66,RMSE=13.15)对土壤重金属的空间分布模拟。 相似文献
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为高效无损获得枸杞叶片叶绿素含量,基于无人机搭载高光谱成像仪实拍的宁夏枸杞叶片高光谱图像,结合手持叶绿素仪测定的叶片叶绿素含量,通过对高光谱图像进行特征波段选取并利用光谱微分技术处理,以反射率一阶导数为输入变量,设置不同训练集及数量,选用BP、Elman两种神经网络并分别用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)进行优化,通过预测效果比较确定枸杞叶绿素含量预测的最优模型。结果表明,相比于传统的BP、Elman神经网络,优化后的模型预测结果更好,尤其PSO-Elman模型,预测模型变量为原始反射率与反射率一阶导数的R2分别为0.91408、0.98967。本研究结果可为宁夏枸杞的生产管理提供一定的技术支持。 相似文献
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【目的】为实现快速无损地监测水稻叶绿素含量,采用大疆M600 Pro无人机搭载SENOP RIKOLA高光谱仪获取水稻分蘖期冠层高光谱影像。【方法】利用相关性分析筛选出光谱指数的特征波长,构建DSI、RSI、NDSI、MSR、OSAVI和RDVI 6种植被指数,并利用一阶光谱导数计算其红边面积和红边幅值,分析8种光谱参数参与水稻叶绿素含量之间的相关性分析。将这些光谱参数作为CatBoost回归模型的输入变量,分析8种光谱参数对水稻叶绿素含量的估算能力。【结果】基于红边参数的反演模型中红边幅值拟合效果最好,其R2为0.952 4,RSME为0.638 1;基于植被指数的反演模型中OSAVI指数拟合效果最好,其R2为0.941 6,RSME为0.588 5。2种模型均能有效预测水稻叶绿素含量信息,可以作为水稻叶绿素含量监测的依据。【结论】将无人机高光谱遥感影像与机器回归算法相结合,可以实现对水稻冠层叶绿素含量的精准预测,从而对水稻的生长和健康状况进行实时监测,进而实现对水稻的精准施肥和精准灌溉,对水稻的增产增收以及精准农业的发展具有重要意义。 相似文献
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为实现陕西关中地区夏玉米叶片含水率遥感估算,本研究通过夏玉米叶片高光谱反射率和含水率的测定,利用原始光谱及转换光谱,构建任意两波段的光谱指数,分析光谱指数与叶片含水率之间的关系,构建玉米叶片含水率估算的单因素回归模型和基于支持向量回归算法(SVR)、反向传播神经网络回归算法(BPNN)和麻雀搜索随机森林回归算法(SSA-RFR)的多因素模型,并根据模型精度筛选玉米叶片含水率估算的优化模型。结果表明,随叶片含水率的增加,短波红外波段的光谱反射率降低,最优光谱指数的构成波段主要位于短波红外波段,其中基于一阶导数光谱的比值光谱指数(R1 563/R1 406)和归一化光谱指数[(R1 563-R1 406)/(R1 563+R1 406)]与叶片含水率相关性最佳,其相关系数绝对值均达0.83;多因素回归模型的模拟效果优于单因素回归模型,基于麻雀搜索随机森林回归模型的精度最高,验证集决定系数(R2)为0.78,均方根误差(RMSE)和相对误差... 相似文献
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运用先进技术实现有机肥高效利用,因地制宜发展区域农业是有机旱作农业发展的重要手段。羊粪施用量的选择与谷子种植用养结合能够有效提高小米品质质量,区别于传统检测手段,高光谱成像对待测样本可以做到检测快速、无损,因而在实现小米粗脂肪、粗蛋白质快速检测中具有巨大潜力。为了为谷子栽培措施的改进及利用高光谱成像对小米营养成分快速检测提供参考和理论支持,试验采集358份小米样本高光谱图像数据并利用传统检测手段进行粗脂肪、粗蛋白质含量测定,同时运用化学计量学方法进行2种成分含量预测。结果表明,连续投影算法结合迭代保留信息变量算法建立的偏最小二乘回归模型在2种成分含量检测上精度最高,其中模型预测粗蛋白质含量相关系数、均方根误差、相对分析误差分别为0.88、0.59、1.99,利用该回归模型进行可视化表达可直观看出不同羊粪施用量下粗脂肪、粗蛋白质的积累规律,并得出每公顷施用90 m3肥料为最佳施用量。 相似文献
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为实现羊肉新鲜度的快速、无损检测,应用高光谱成像技术对不同存储天数的羊肉建立挥发性盐基氮TVB-N(Total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量预测模型。通过高光谱成像系统获取羊肉样本935～2 539nm的高光谱图像,选取样本左上、左下、右上、右下和中间5个位置20×20像素的方形作为感兴趣区域(Region of interesting,ROI),提取ROI并计算区域内样本平均光谱。利用二进制粒子群优化算法(Binary particle swarm optimization,BPSO)和相关系数分析法(Correlation coefficient,CC)提取羊肉TVB-N高光谱特征变量,结合偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和随机森林回归(Random forest regression,RFR)建模算法,分别建立表征羊肉TVB-N含量的BPSO-PLSR、BPSO-RFR、CC-PLSR、CC-RFR预测模型。依据袋外均方根误差RMSEOOB最小原则,对最佳回归子树和分裂特征2个主要参数进行寻优以提高RFR建模算法的预测精度。比较4个模型的预测效果发现,BPSO-RFR模型的预测精度最高,其校正集决定系数R_c~2和均方根误差RMSEC分别为0.87和2.99,预测集决定系数R_p~2和均方根误差RMSEP分别为0.86和3.36。综上,高光谱成像技术和机器学习算法的有机结合为快速有效检测肉品新鲜度提供了理论依据。 相似文献
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准确估算叶绿素含量对于植物生长监测、产量预测、生境的适宜性评价具有重要作用。为寻求叶片叶绿素含量的高精度估算模型,以石楠为对象,实测叶片叶绿素含量和反射光谱反射率,对原始光谱进行变换并计算植被指数,通过相关性分析挑选特征波段,运用多元逐步线性回归和偏最小二乘回归建立叶绿素预测模型。结果表明:1）FDR的逐步线性回归模型和偏最小二乘模型优于R、1/R、LR、SDR;2）DNDVI(R645,R1 370)的指数函数模型为估算叶绿素含量的最佳单变量模型;3）DRI(R747,R1 464)与RI(R733,R944)的逐步线性回归模型精度最高,验证结果的决定系数R2为0.955,均方根误差RMSE为3.145。因此,该模型可以实现叶片叶绿素含量的准确估算,从而为实现高光谱技术监测植被叶绿素含量变化提供依据。 相似文献
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《江苏农业科学》2019,(19)
光谱变量多、光谱信息易重叠、数据存在冗余且存在大量噪声,导致近红外光谱分析建模的时间长、模型的泛化能力不强、预测精度不高等问题。为此,提出了一种基于变量有效性精英蚁群系统(EAS)的波长选择算法,通过蚁群搜索选出特征波长。将变量有效性作为蚁群的初始信息素,在信息素更新过程中引入变量重要性投影方法,加快算法的收敛速度,避免陷入局部最优。为了验证算法的有效性,选取193个沙姜黑土土壤样本的近红外光谱数据为研究对象,采用变量有效性精英蚁群算法选择特征波长,构建土壤速效磷含量偏最小二乘回归预测模型,对全谱偏最小二乘模型、蚁群算法偏最小二乘模型进行比较研究。结果表明,采用变量有效性精英蚁群算法选出的特征波长建立的回归模型精度比普通蚁群算法选出的特征波长和全光谱高,建立回归模型更加简单。 相似文献