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1.
[目的]检测橡胶树割胶期叶片的实际氮素含量,建立橡胶树叶片光谱诊断模型,为实现橡胶树叶片氮素含量的快速无损检测提供参考依据.[方法]使用FieldSpec 3光谱仪采集割胶期橡胶树叶片的光谱反射率,分别以其原始光谱(R)、倒数光谱(1/R)、对数光谱(logR)和对数倒数光谱(1/logR)作为光谱信息,采用分数阶微分进行处理,获得不同分数阶阶次下的光谱数据,并通过竞争性自适应重加权算法(CARS)选择变量及偏最小二乘回归法(PLSR)建立橡胶树氮素光谱诊断模型.[结果]采用分数阶对橡胶树叶片R、1/R、logR和1/logR建立模型的最优均方根误差(RMSE)分别为0.1376、0.1175、0.1263和0.1505,且使用1/R数据建立的0.6阶模型表现最优,相关系数为0.9273,RMSE为0.1175,决定系数为0.8551.与整数阶算法相比,分数阶模型具有更强的预测能力,表明分数阶能充分挖掘光谱信息的有效信息,有效提高橡胶叶片氮含量光谱诊断模型的预测精度,实现橡胶树叶片氮素含量快速无损检测.[结论]应用近红外光谱技术并结合分数阶微分算法可快速无损检测橡胶树叶片氮素含量,为生产上橡胶树的精准可变量施肥提供技术支持. 相似文献
2.
采用近红外光谱仪采集整烟叶、卷烟丝和烟叶粉末光谱数据,并采用流动分析仪测定烟碱含量,利用偏最小二乘法建立烟叶烟碱的光谱预测模型,再通过斜率截距算法(SBC)、分段直接标准化算法(PDS)和典型相关分析算法(CCA)3种模型转移算法,将整烟叶、卷烟丝和烟叶粉末便携式近红外光谱转移到粉末状烟叶傅立叶近红外光谱模型上,比较分析预测均方根误差值(RMSEP)。结果表明:烟叶粉末烟碱近红外光谱预测模型经SBC、PDS和CCA算法模型转移后的RMSEP值分别为0.741 0、0.736 5、0.298 2,卷烟丝的RMSEP值分别为0.725 0、0.513 2、0.222 2,整烟叶的RMSEP值分别为0.712 6、0.446 6、0.333 9,CCA算法模型转移优于SBC与PDS算法。 相似文献
3.
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
4.
针对在室外光照对样品使用近红外光谱检测带来误差的问题,提出基于模型传递来减少检测误差的方法。以圆黄梨为样品,分析样品在室内、室外阴影下的近红外光谱,建立室内光谱的PLS模型。采用分段直接校正(Piecewise Direct Standardization,PDS)算法,减小室内外光谱差距,使得室内PLS模型能预测室外光谱。结果表明,在室内建立的模型能预测经PDS算法传递后的室外光谱,预测决定系数(R2)和标准差(Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP)分别为0.64和0.565 27,能有效地解决室外光照对光谱检测影响的问题。 相似文献
5.
基于近红外光谱技术的成年橡胶树叶片氮素含量检测 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速并无损地检测成年橡胶树叶片的氮素含量,使用近红外光谱检测技术获取叶片的光谱数据,采用多元散射校正(MSC)对光谱数据预处理后,使用SPA(连续投影算法)提取光谱数据的有效波长,PCA(主成分分析法)提取光谱数据主成分,然后分别将提取的光谱数据特征值输入到线性回归模型PLS(偏最小二乘回归)、非线性回归模型BPNN(BP神经网络)和LSSVM(最小二乘支持向量机)中,得到6个现有主流模型:PCA-BPNN、PCA-PLS、PCA-LSSVM、SPA-BPNN、SPA-PLS和SPA-LSSVM。用这6个模型去预测实验样本数据,经比较发现SPA-LSSVM模型对于该组实验样本的预测效果最好,其预测相关系数Rp和预测残差均方根RMSEP分别为0.9253和0.1190。因此对于成年橡胶树氮素含量的光谱快速检测,SPA-LSSVM算法模型的性能更为突出,有较好的应用潜力。 相似文献
6.
[目的]利用高光谱技术测定水稻种子的水分含量,为其品质监测和筛选提供参考依据,从而提高水稻良种筛选率.[方法]通过电烘箱恒重法制备120份不同水分含量的水稻种子样本作为研究对象,利用多项式平滑(Savitz-ky-Golay,S-G)算法对原始光谱数据进行降噪平滑处理,采用连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)对预处理后的数据进行特征波长的优选.为提高建模效率,提高各水分含量区间光谱特征值的区分度,使用模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means clustering,FCM)算法对各区间的样本数据进行聚类处理,最后利用支持向量回归机(Sup-port vector regression,SVR)定量检测模型建立特征光谱数据与水稻种子水分含量的映射关系.[结果]由于FCM未达到预期的聚类效果,而引入遗传模拟退火算法(Simulated annealing genetic algorithm,SAGA)进行聚类,分别对基于原始特征值、FCM及SAGA聚类的SVR训练结果进行比较,发现基于SAGA聚类的光谱样本数据训练效果更好,预测集决定系数可达0.8956,均方根误差3.75%.由于决定系数不够理想,引入松弛变量降低间隔阈值,最终模型预测集决定系数为0.9286,均方根误差为3.42%,此时模型达最佳性能,能满足实际应用需求.[建议]基于聚类算法,提高光谱数据的准确性;通过合理调整模型参数,提高预测模型性能;推动高光谱农产品检测相关装备的研制. 相似文献
7.
柴油中的硫是机动车排放造成大气污染的主要成分之一,目前各国政府制定了限定柴油硫质量分数的措施,因此研究对柴油中硫质量分数的快速检测方法具有重要意义.应用便携式近红外光谱仪采集不同硫质量分数柴油的光谱,共采集261份柴油的近红外光谱数据,利用Kennard-Stone(K-S)算法以3∶1比例将样本划分为校正集和预测集.对原始光谱在全谱区间采用去中心化、归一化、多元散射校正和15点2次平滑等多种预处理.实验结果表明,去中心化预处理方法对建立柴油硫质量分数的偏最小二乘回归(PLSR)模型效果最优,其决定系数(R2)为0.894和预测均方根误差(RMSEP)为89.17,相对分析误差(RPD)为3.089.比较了蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)和竞争性自适应加权抽样(CARS)两种波长选择算法,最终使用CARS算法提取得到35个特征波长点进行高斯过程回归(GPR)建模的结果最佳,其R2为0.967,预测均方根误差为45.378,相对分析误差为5.616.结果表明,利用便携式近红外光谱技术建立柴油硫质量分数定量预测模型,实现对柴油中硫质量分数快速... 相似文献
8.
《湖北农业科学》2015,(16)
利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术结合判别分析,对三七(Panax notoginseng)的种植土壤类型进行鉴别研究。测试了6种种植土壤类型共102株三七植株主根木质部和须根样品的红外光谱;以1 800~900 cm-1的光谱信息为变量,每种土壤类型任选5份样品为测试样本,其他为训练样本;利用SPSS 18.0统计分析软件中的判别分析模块依据Fisher线性判别准则,采用逐步判别分析中的5种挑选样本信息变量算法,建立分类模型,对三七的种植土壤类型进行鉴别研究。结果表明,基于三七须根样品信息的种植土壤类型的判别结果明显优于基于主根木质部的判别结果,且5种挑选变量的算法建立的模型都能识别三七的种植土壤类型;综合考虑判别分析结果和模型的稳定性,"Smallest F ratio"法所建立的模型更适合用于三七种植土壤类型的鉴别。 相似文献
9.
【目的】探讨高光谱遥感数据不同预处理及不同估测算法下土壤有机质估测模型的优劣,为提高土壤有机质估测精度奠定基础。【方法】使用高光谱仪在室内条件下对土壤样品进行光谱测量,对光谱数据进行4种去噪处理(无去噪处理、Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波去噪、小波包去噪以及S-G平滑与小波包结合去噪),然后对去噪后的光谱数据进行8种数据变换(原始光谱数据R、倒数1/R、对数log(R)、倒数对数log(1/R)、一阶导数R′、倒数一阶导数(1/R)′、对数一阶导数(log(R))′、倒数对数一阶导数(log(1/R))′),接着对变化后的光谱数据进行3种降维处理(无降维处理、敏感波段降维和主成分分析降维),最后运用支持向量回归法和偏最小二乘回归法分别建立SOM含量估测模型。【结果】研究中所涉及的各种数据预处理和估测算法中,小波包去噪、PCA降维、反射率倒数一阶导数(1/R)′光谱数据变换处理条件下,使用PLSR方法的估测模型精度最高、模型最稳定,可以较精确地估测吉林省伊通县SOM含量。【结论】合适的数据预处理,尤其是小波包去噪和PCA降维相结合,可有效改善光谱数据质量,提高SOM含量估测模型精度及稳定性。 相似文献
10.
采集234组有代表性的松子实验数据,对光谱数据进行求导、变量标准化(SNV)、小波变换、套索算法(LASSO)与主成分分析(PCA)方法预处理后,使用高斯过程(GP)等10种建模方法对光谱数据进行建模,分析运用近红外光谱技术快速检测松子霉变的可行性。结果表明:使用径向基核支持向量机建模的F1度量分数为0.868、使用高斯过程建模的F1度量分数为0.631、将应用主成分分析方法降维后的数据使用高斯过程建模的F1度量分数为0.933、将应用套索算法与主成分分析方法处理后的数据使用高斯过程建模的F1度量分数为1.000,实验结果验证了使用套索算法-主成分分析-高斯过程建立近红外光谱模型筛选霉变松子是可行的。 相似文献
11.
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
12.
药用三七球磨法超微粉碎的试验研究 总被引：1，自引：1，他引：0
利用行星式球磨机对药用三七进行超微粉碎试验,就不同的球料比、转速、球磨时间对三七粉体粒径大小的影响进行了研究,并对粉碎前后粉末的粒度分布及微观形貌进行了表征.结果表明,球料比在m(研磨球)∶m(三七)=10∶1,转速500 r/min,时间90 min时得到的三七粉末粒度均匀,平均粒径11.992μm.电子显微镜观察到大片破裂细胞碎片,无大颗粒团块,表明单细胞充分破壁. 相似文献
13.
《江苏农业科学》2018,(19)
近红外光谱预处理是胡杨叶片含水量光谱检测的前提,然而样本背景、电噪声和杂散射等会干扰近红外光谱的测量结果。为了避免以上因素对近红外光谱产生的影响,采用连续投影算法(successive ections algorithm,简称SPA)、数据中心化、归一化和标准正态变量变换方法(standard normal variate transformation,简称SNV)对原始光谱数据进行预处理,使用偏最小二乘法(partial least squares,简称PLS)建立胡杨叶片水分含量检测的校正集和预测集模型。结果表明,直接使用原始光谱,利用SPA算法筛选变量数为7个,模型预测精度为0. 971 44,RMSPCV为0. 046 132,相关系数r=0. 674 24,RMSEP=0. 021 434;使用原始光谱+标准正态变量变换方法,利用SPA算法筛选变量数为6个,模型预测精度为0. 976 63,RMSPCV为0. 045 642,相关系数r=0. 774 72,RMSEP=0. 018 24。SNV+SPA预处理方法能够有效地消除噪声和散射,提高模型的预测精度,相关性明显增加,降低数据维数和误差,可用于胡杨叶片水分含量的快速、无损检测,同时对其他作物叶片水分含量光谱预处理检测具有一定的参考意义。 相似文献
14.
为提高砂姜黑土土壤水分的估测精度,本研究以河南省西平县砂姜黑土为研究对象,通过配制不同含水率土壤样本并在室内进行高光谱测量,对土壤样本高光谱数据平滑(SR)、倒对数[LOG(1/R)]、一阶微分(FD)、多元散射校正(MSC)、去包络线(CR)光谱变换后,结合连续投影算法(SPA)识别最佳特征波段,采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机回归(SVR)的机器学习方法和堆叠(Stacking)集成学习方法分别构建土壤含水率反演模型。结果表明：经MSC变换后光谱中土壤含水率相关信息增强最多;SPA算法能对砂姜黑土含水率光谱数据进行降维和特征信息提取;经反射光谱MSC变换后由PLSR和SVR集成的Stacking集成模型决定系数最高(R2=0.963)、均方根误差最小(RMSE=1.7)。研究表明,Stacking集成学习模型有效提升了模型的精度和泛化能力,是砂姜黑土含水率最佳反演模型。 相似文献
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《浙江大学学报(农业与生命科学版)》2019,(1)
采用高光谱成像技术(400～1 000 nm)对苹果轻微损伤进行快速识别及无损检测。采集苹果正常及不同损伤时间的高光谱图像,选择图像中合适的区域作为感兴趣区域并提取平均光谱反射率及图像熵信息,将采集的样本按2∶1的比例分为训练集和测试集。使用RELIEF算法基于光谱平均反射率及图像熵信息提取了8个特征波段(17、30、35、51、61、66、94和120),分别基于全波段和特征波段进行极限学习机(extreme learning machine, ELM)建模分析,并与支持向量机(support vector machine, SVM)和K-均值聚类算法进行比较。结果表明,基于全波段的ELM模型最终测试集识别率为94.44%,基于特征波段的RELIEF-极限学习机(Re-ELM)模型识别率为96.67%,基于特征波段的Re-SVM及Re-K均值模型的最终测试集识别率分别为92.22%和91.67%,证实了Re-ELM是一种更为有效的苹果损伤分类判别方法。在此基础上,基于图像处理技术和特征波段提出了一种苹果轻微损伤高光谱检测算法,使用该算法针对特征波段进行独立成分分析(independent component analysis, ICA)变换,选取ICA第3成分图像进行自适应阈值分割,从而获得损伤图像。对全部高光谱图像进行检测表明,该算法的最终识别率超过94%,说明该算法能够较为有效地识别苹果损伤区域。 相似文献
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针对西兰花农药残留问题,提出一种基于高光谱图像技术的西兰花农药残留定性检测新方法。首先,采集4组(共180颗)分别喷洒了清水和吡虫啉、阿维菌素、丙森锌3种农药的西兰花的高光谱(383.70～1 032.70 nm)图像,根据其图像信息提取感兴趣区域的平均反射光谱值,并采用分段多元散射校正对原始光谱数据进行预处理。为了提高模型效率,减少高光谱数据冗余,分别使用主成分分析和连续投影算法选择特征光谱。最后,使用马氏距离、最小二乘支持向量机、人工神经网络和极限学习机4种分类算法建立基于全波段和特征波段信息的农药残留检测模型。结果表明:基于连续投影算法的极限学习机模型的识别效果最好,训练集和测试集的正确率分别为98.33%和96.67%。说明利用高光谱图像技术鉴别西兰花表面农药残留种类是可行的,为西兰花表面的农药残留无损检测提供了一种新的方法。 相似文献
17.
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【目的】为实现区域尺度上烟田土壤pH的快速估测。【方法】以四川省296份烟田土壤为研究对象,利用高光谱成像获取土壤390～2500 nm波段的光谱反射率,系统研究12种光谱预处理方法、2种特征波段选择方法和4种建模方法对烟田土壤pH高光谱估测模型精度的影响。【结果】在600～2500 nm范围内,不同pH的光谱反射率曲线差异明显;原始光谱经单一预处理或组合预处理方法处理后,建立的估测模型精度均有所提高;其中一阶导数(First derivative, D1)组合标准正态分布(Standard normal variate, SNV)为最佳光谱预处理方法。竞争自适应重加权采样算法(Competitive adaptive reweighted sampling, CARS)筛选出93个土壤pH特征波段,主要集中在近红外波段800～2500 nm。无论使用光谱全波段还是主成分分析降维得到的光谱特征,核岭回归(Kernel ridge regression, KRR)和支持向量机(Support vector machine, SVM)两种建模方法都取得了比偏最小二乘回归(Partial l... 相似文献
19.
基于正交信号校正的Vis-NIR光谱土壤质地预测 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高基于VIS-NIR光谱的土壤质地预测精度,引入了正交信号校正(OSC)光谱预处理算法。分别用原始光谱、微分处理、OSC处理光谱,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明,OSC-PLSR模型验证精度高于其他两种方法所建模型,砂粒含量OSC-PLSR模型的RMSEp为5.94,粘粒含量OSC-PLSR模型RMSEp为1.25,相比PLSR模型,分别降低22.22%和9.42%。OSC算法在土壤质地的VIS-NIR反演中能有效消除不相关因素的影响,提高模型预测精度。 相似文献
20.
[目的]构建水稻叶片SPAD值的高光谱精确估算模型,为进一步提高高光谱对水稻SPAD值反演估算精度提供参考依据.[方法]利用SPAD-502型叶绿素测定仪测量水稻叶片SPAD值,以FieldSpec 4光谱仪采集水稻叶片光谱数据.通过分析光谱植被指数、位置参数与SPAD值的相关性,构建4个水稻叶片SPAD值高光谱估测模型,即逐步多元线性回归(SMLR)模型、支持向量机回归(SVR)模型、基于主成分分析的支持向量机回归(PCA+SVR)模型和以逐步多元线性回归确定最佳参数的支持向量机回归(SMLR+SVR)模型;并采用均方根误差(RMSE)、平方相关系数(R2)、相对分析误差(RPD)和平均相对误差(MRE)等指标对模型进行评价.[结果]在分析的15个光谱特征参数中,除黄边位置(λy)无显著相关外(P>0.01),水稻叶片SPAD值与叶片光谱位置参数及植被指数参数间存在显著相关性,选择相关系数大于0.800的5个植被指数参数(VOG1、VOG2、VOG3、CARI和PRI)和7个光谱位置参数[蓝边面积(SDb)、黄边振幅(Dy)、黄边面积(SDy)、绿峰反射率(Rg)、红谷净深度(Hr)、蓝边振幅(Db)和红边位置(λh)]作为输入变量构建水稻叶片SPAD值的估测模型.R2和RPD值越大,RMSE和MRE值越小,则表明模型的性能越好,估算精度高.比较4个模型训练与测试结果的R2、RMSE、MRE和RPD可知,在模型估算精度上,SMLR+SVR模型高于SMLR模型,PCA+SVR模型高于SVR模型.总体上,SMLR+SVR模型能更好地实现对水稻叶片SPAD值的预测,其模型各项评价指标R2、RMSE、MRE和RPD分别为0.856、2.076、3.984%和2.550.[建议]进一步挖掘分析光谱特征参数与水稻叶片SPAD值间的关系,提出新的光谱特征参数或优化特征参数选择组合方法,增加回归建模算法,提高高光谱对水稻叶片SPAD值的有效估算.采集水稻冠层高光谱图像,反演出高光谱图像中的水稻冠层SPAD值,研究冠层SPAD与水稻长势关系,为水稻科学管理提供技术支持. 相似文献