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  

方向  金秀  朱娟娟  李绍稳 《浙江农业学报》2019,31(9):1523

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   

Worldview-2不同波段纹理特征对森林蓄积量估算精度影响     

刘俊  周靖靖    菅永峰  韩泽民  张迎归  佃袁勇   《西北林学院学报》2021,36(3):175-181

为检测高分辨率遥感影像不同波段纹理特征对于森林蓄积量估算精度的影响,以湖北省荆门市京山县太子山林场马尾松纯林为对象,基于灰度共生矩阵的方法分别提取高分辨率遥感影像Worldview-2 红光、绿光、蓝光、近红外波段和全色波段的纹理特征,利用随机森林算法,分别建立野外样地蓄积量与纹理参数的模型。结果表明,全色波段对马尾松森林的精度最高（R²=0.86,RMSE=47.37 m³·hm^-2）,其次是绿色波段（R²=0.85,RMSE=50.82 m³·hm^-2）和近红外波段（R²=0.85,RMSE=46.85 m³·hm^-2）,蓝色波段（R²=0.68,RMSE=60.72 m³·hm^-2）和红色波段（R²=0.69,RMSE=56.27 m³·hm^-2）的精度最低;窗口大小对模型精度影响较小,全色波段的R²取值在0.82~0.86,RMSE取值在47.66~51.99 m³·hm^-2,多光谱波段的R²取值在0.88~0.89;蓝色和红色波段的非相似度（DIS）的估算模型精度相对较高,绿色波段的对比度（CON）（R²=0.87,RMSE=46.21 m³·hm^-2）估算精度最高,红色波段的非相似度（R²=0.68,RMSE=58.30 m³·hm^-2）估算精度较高,近红外波段的角二阶矩阵（ASM）（R²=0.68,RMSE=60.30 m³·hm^-2）精度最高,全色波段的对比度、相关性、熵、变化量模型精度较高,R2为0.85。利用高分辨率遥感影像纹理特征估算森林参数时需综合考虑不同波段的纹理特征对模型的贡献。  相似文献   

联合光学和合成孔径雷达数据的太平湖森林地上生物量反演研究     

周蔚  吕延杰  林起楠 《西北林学院学报》2023,38(2):193-200

光学和合成孔径雷达（SAR）多源传感器数据融合对提高森林地上生物量（AGB）提取精度具有重要意义。以太平湖森林为研究对象,以Sentinel-1 SAR数据和Sentinel-2光学数据为数据源,利用随机森林回归算法系统性地评估光学和SAR数据对AGB反演的互补优势和策略选择。采用Sentinel-2光学数据的AGB反演精度（R²=0.63,RMSE=37.05 mg/hm²,sMAPE=0.56）优于采用Sentinel-1 SAR数据的AGB反演精度（R²=0.37,RMSE=52.25 mg/hm²,sMAPE=0.65）,联合两者数据的AGB估算精度最高（R²=0.69,RMSE=34.17 mg/hm²,sMAPE=0.55）;基于不同策略构建的AGB估计模型当中,植被指数（RVI、NDVI和红边相关的NDVIre）和纹理变量（NDVIre_Mea）的重要性高于光谱波段和后向散射系数。联合Sentinel-1和Sentinel-2数据的光谱波段、植被指数、纹理信息和后向散射系数,能够有效的缓和遥感信息饱和性问题和提高AGB反演精度。  相似文献   

基于光谱指数的博斯腾湖西岸湖滨绿洲土壤有机碳含量估算模型     

牛芳鹏  李新国  麦麦提吐尔逊·艾则孜  赵慧  江远东 《江苏农业学报》2022,38(2):414-421

以博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,将野外原位高光谱实测数据和土壤有机碳（SOC）含量作为基础数据,通过对原始光谱进行4种数学变换,探索不同光谱变换形式下的弓曲差（C）、差值光谱指数（DSI）、简单比值土壤指数（RSI）、亮度光谱指数（BSI）、归一化土壤指数（NDSI）与SOC含量的关系,并建立基于随机森林法（RF）的SOC含量估算模型。结果表明：（1）研究区SOC含量主要集中在5.25～78.76 g/kg,平均值为21.82 g/kg,变异系数为69.11%,呈中等变异性;（2）在光谱数据lgR下,SOC含量与DIS指数相关系数最高,相关系数为0.80,最佳组合波段为（1 758 nm, 1 752 nm）;（3）基于不同光谱指数与弓曲差（C）建立的模型验证集精度R²和RMSE分别介于0.67～0.84和5.85～8.45 g/kg,模型的RPD均在1.66以上;在基于光谱数据lg（1/R）变换下,模型的验证集R²=0.82、RMSE=3.52 g/kg、RPD=3.99,可以较好地估算研究区SOC含量,为干旱半干旱地区湖滨绿洲SOC含量反...  相似文献   

不同类型土壤的光谱特征及其有机质含量预测   总被引：18，自引：1，他引：17  

张娟娟  田永超  朱艳  姚霞  曹卫星 《中国农业科学》2009,42(9):3154-3163

 【目的】构建适合土壤有机质含量估测的高光谱参数及定量反演模型。【方法】系统分析中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本有机质含量与350～2 500 nm波段范围高光谱反射率之间的关系,利用特征光谱参数和BP神经网络建立土壤有机质的定量估测模型。【结果】光谱一阶导数构成的两波段光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱,尤其采用Norris平滑滤波后导数光谱效果更好。光谱参数构成形式以差值指数最好,其次为比值和归一化指数。与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数是由可见光区554 nm和近红外区1 398 nm两个波段的一阶导数组合而成的差值指数DI(D554,D1398),两者呈显著指数曲线关系,拟合方程为y= 184.2 ×exp[-1297×DI(D554,D1398)],决定系数为0.90。经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.84,均方根误差RMSE为3.64,相对分析误差RPD为2.98,显示估测模型具有较好的预测精度。另外,利用BP神经网络结合偏最小二乘法(PLS)对导数光谱进行分析,提取贡献率达到99.56 %的前6个主成分建立了三层BP 神经网络模型,模型决定系数为0.98,经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.96,RMSE为2.24,相对偏差RPD为4.83。比较利用DI(D554,D1398)和BP网络进行土壤有机质含量的预测结果,前者精度低于后者,但可以满足土壤有机质监测的需要。【结论】利用差值光谱指数DI(D554,D1398)和BP神经网络模型均可实现对土壤有机质的精确估测。  相似文献   

基于无人机高光谱的马铃薯冠层叶片全氮含量反演     

郭发旭  冯全  杨森  杨婉霞 《浙江农业学报》2023,(8):1904-1914

为实现大田马铃薯冠层叶片全氮含量(LNC)的快速反演,利用低空无人机平台搭载成像光谱仪获取马铃薯冠层光谱数据,在综合比较原始反射率(R)、倒数变换反射率(1/R)、一阶微分变换反射率[D(R)]、二阶微分变换反射率[D(2R)]、倒数之对数变换反射率[lg(1/R)]的基础上,选择[D(2R)]用于后续试验。分别使用相关性分析(CA)、竞争性自适应重加权(CARS)、无信息变量消除(UVE)3种算法筛选特征光谱波段,使用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)构建马铃薯冠层LNC估测模型。结果表明：CA、CARS、UVE算法分别筛选出26、12、19个特征波段。在构建的PLSR模型中,用UVE筛选的特征波段建立的预测模型[UVE-D(2R)-PLSR]效果最好,在验证集上的决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)分别为0.806 8和0.193 2;在构建的SVM模型中,用CARS筛选的特征波段建立的预测模型[CARS-D(2R)-SVM]效果最好,在验证集上的R²和RMSE分别为0.831 6和0.183 0。两模型对比,CARS-...  相似文献   

丘陵区耕地土壤有机质含量高光谱估测研究     

《山东农业大学学报(自然科学版)》2021,(4)

本文以钢城区2个丘陵村耕地土壤为研究对象,通过野外采样、自然风干、化验分析、高光谱测定及数据处理等,确定最佳高光谱变换方式并筛选显著性波段,建立随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、偏最小二乘回归(PLSR)和多元逐步回归(SMLR)4种估测模型,对比分析确定最佳估测模型。结果表明:高光谱变换处理可以扩大光谱曲线特征,提高与机质含量的相关性;一阶微分R’为最佳高光谱变换方式,筛选出706、1002、1359、1415、1886、1914和2221 nm 7个波段作为估测土壤有机质含量的显著性波段;建立的4种估测模型中,RF模型精度最高,其训练样本集R~2和RPD分别达到0.93、3.13,验证样本集R~2和RPD为0.73、1.87。因此,研究构建的R’-RF土壤有机质含量高光谱估测模型可为该丘陵区有机质含量的快速监测提供参考。  相似文献   

基于地理加权回归模型的绿洲土壤表层有机质含量高光谱估算     

艾孜提艾力  克依木  李新国  赵慧  麦麦提吐尔逊  艾则孜 《新疆农业科学》2022,59(1):223-230

【目的】研究利用高光谱数据估算土壤表层有机质含量,为绿洲区大范围,快速,低成本,监测土壤表层有机质含量提供技术参考。【方法】以新疆博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,采用地理加权回归模型,优选高光谱数据与土壤有机质含量的特征波段,构建研究区表层土壤有机质含量的高光谱估算模型。【结果】研究区表层土壤有机质含量变化不大,变化系数为55%,最小值为2.37 g/kg,最大值为51.47 g/kg,平均值为21.20 g/kg。土壤有机质特征波段主要集中在645~1 958 nm,其中1/R二阶的相关系数值最大为0.73,且在P=0.05水平下,通过显著性检验的波段数为83。构建的地理加权回归模型中,二维土壤指数1/R RSI建模效果最优,建模集R²=0.91,RMSE=2.56,验证集R²=0.95,RMSE=1.10。【结论】利用地理加权回归模型估算土壤有机质估算,建模效果可以达到一定的精度要求。  相似文献   

基于颜色参数和BP神经网络的紫叶李叶片花青素含量估算     

刘秀英    余俊茹  刘长秀  邓小菲 《西北林学院学报》2022,37(6):145-152

目前对植物叶片花青素含量的测定主要是湿化学法和高效液相色谱法(high performance liquid chromatography,HPLC),为简化测定方法,降低成本和提高精度,提出一种利用数码相机获取照片提取的颜色参数构建模型无损估测植物叶片花青素含量的方法。试验测定166份紫叶李叶片的花青素含量及其RGB特征值,对15种颜色参数进行皮尔逊相关分析,构建逐步多元线性回归（stepwise multiple linear regression,SMLR）、一元线性回归（single linear regression,SLR）和BP神经网络（BP neural network,BPNN）估算模型;同时对模型进行验证和比较。结果表明,1）BP神经网络模型建模集的R²、RMSE和MAE分别为0.883、0.412、0.323,验证集的R²、RMSE和MAE分别为0.796、0.462和0.353,相关系数均达到极显著水平;一元线性回归模型中,参数G-B与花青素含量的线性相关性最强,相关系数为-0.820,达到极显著水平;逐步多元线性回归模型的相关系数均达极显著水平,其中建模集的R²、RMSE和MAE分别为0.724、0.630、0.459,验证集的R²、RMSE和MAE分别为0.643、0.616和0.509。2）颜色参数与花青素含量之间具有明显的相关性,利用数码相机获取的颜色特征值估测紫叶李叶片花青素含量具有可行性;3）3种模型中,BP神经网络模型的估测效果最好,能有效地估测紫叶李叶片花青素含量,其次为逐步多元线性回归,一元线性回归模型的预测效果相对较差。  相似文献   

土壤游离氧化铁高光谱特征与定量反演     

阳洋  黄伟濠  卢瑛  李博  欧锦琼  唐贤  王超  陈勇 《华南农业大学学报》2020,41(1):91-99

【目的】建立基于可见-近红外光谱的土壤游离铁精确预测模型,简单、快速、经济地预测土壤游离铁,有助于研究土壤发生和分类。【方法】采集广西壮族自治区的铁铝土、富铁土、淋溶土和雏形土等82个旱地土壤剖面的B层土壤,进行室内土壤化学分析、光谱测定,分析不同光谱变换后的光谱反射率与土壤游离铁含量的相关性。基于特征波段利用偏最小二乘回归(PLSR)和逐步多元线性回归(SMLR)法建立土壤游离铁含量光谱预测模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对预测偏差(PRD)确定最优模型。【结果】土壤光谱曲线分别在457、800和900 nm波段附近有明显的游离铁吸收和反射峰特征;土壤游离铁含量与原始光谱反射率呈负相关;原始光谱经过微分变换后,游离铁含量与光谱反射率相关性显著提高;基于400～580和760～1 300 nm特征波段和一阶微分光谱变换的SMLR模型预测精度最高,其验证集的R2和RPD分别为0.85和2.62,RMSE为8.41 g·kg~(-1)。【结论】将可见近红外光谱技术应用于土壤游离铁含量高效快速地预测具有良好的可行性。广西旱地土壤光谱反射率与土壤游离铁含量具有高度的相关性,应用逐步多元线性回归方法可以很好地建立土壤游离铁含量反演模型。  相似文献   

基于土壤优化光谱参数估测太湖地区土壤全氮含量   总被引：1，自引：0，他引：1  

宋雪  张民  周洪印  于小晶  刘之广  徐子云  王有良 《农业环境科学学报》2020,37(1):43-50

为明确太湖地区土壤全氮的高光谱特征，构建定量分析模型，以江苏省无锡市滨湖区为研究区域，选取地理位置跨度大、土壤质地相似的93个样品，进行土壤风干样品全氮含量测定和光谱数据采集，对光谱反射率进行一阶微分，运用相关系数峰谷值法筛选敏感波长，将敏感波长两两结合进行土壤调节光谱指数（MSASI）运算。将两两结合后敏感波段分别采用多元线性回归分析、人工神经网络分析和偏最小二乘法构建土壤全氮含量的定量高光谱分析模型。结果表明，研究区内土壤全氮含量与光谱反射率呈正相关，敏感波段包括420~444 nm和480~537 nm。基于土壤调节光谱指数的多元线性回归分析对敏感波段诊断的效果最佳（R²=0.98、RMSE=0.04），其精度高、可靠性强，是筛选出的最佳土壤全氮含量估测模型。偏最小二乘法模型（R²=0.70、RMSE=0.13）次之，而人工神经网络模型（R²=0.69、RMSE=0.15）精度最低。该研究结果为太湖地区土壤全氮水平的高光谱快速估测提供了方法借鉴，可为土壤养分精准管理提供技术参考。  相似文献   

利用OSC算法消除土壤含水量变化对Vis-NIR光谱估算有机质的影响     

洪永胜  于雷  朱亚星  李思缔  郭力  刘家胜  聂艳  周勇 《中国农业科学》2017,50(19):3766-3777

【目的】快速、准确地监测土壤有机质对于精准农业的发展具有重要意义。可见光-近红外(visible and near-infrared,Vis-NIR)光谱技术在土壤属性估算、数字化土壤制图等方面应用较为广泛,然而,在田间进行光谱测量,易受土壤含水量(soil moisture,SM)、温度、土壤表面状况等因素的影响,导致光谱信息中包含大量干扰信息,其中,SM变化是影响光谱观测结果最为显著的因素之一。此研究的目的是探讨OSC算法消除其影响,提升Vis-NIR光谱定量估算土壤有机质(soil organic matter,SOM)的精度。【方法】以江汉平原公安县和潜江市为研究区域,采集217份耕层(0—20 cm)土壤样本,进行风干、研磨、过筛等处理,采用重铬酸钾-外加热法测定SOM;将总体样本划分为3个互不重叠的样本集:建模集S~0(122个样本)、训练集S~1(60个样本)、验证集S~2(35个样本);设计SM梯度试验(梯度间隔为4%),在实验室内获取S~1和S~2样本集的9个梯度SM(0%—32%)的土壤光谱数据;分析SM对土壤Vis-NIR光谱反射率的影响,采用外部参数正交化算法(external parameter orthogonalization,EPO)、正交信号校正算法(orthogonal signal correction,OSC)消除SM对土壤光谱的干扰;利用主成分分析(principal component analysis,PCA)的前两个主成分得分和光谱相关系数两种方法检验消除SM干扰前、后的效果;基于偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)方法建立EPO和OSC处理前、后的SOM估算模型,利用决定系数(coefficient of determination,R~2)、均方根误差(root mean square error,RMSE)和RPD(the ratio of prediction to deviation)3个指标比较PLSR、EPO-PLSR、OSC-PLSR模型的性能。【结果】土壤Vis-NIR光谱受SM的影响十分明显,随着SM的增加,土壤光谱反射率呈非线性降低趋势。OSC处理前的湿土光谱数据主成分得分散点相对分散,与干土光谱数据主成分得分空间的位置不重叠,不同SM梯度之间的光谱相关系数变化较大;OSC处理后的湿土光谱数据主成分得分空间的位置基本与干土光谱数据相重合,各样本光谱数据之间相似性很高,不同SM梯度之间的光谱相关系数变化较小。9个SM梯度的EPO-PLSR模型的验证平均R~2_(pre)、RPD分别为0.69、1.7。9个SM梯度的OSC-PLSR模型的验证平均R~2_(pre)、RPD分别为0.72、1.89,校正后的OSC-PLSR模型受SM的较小,有效提升SOM估算模型的精度和鲁棒性。【结论】OSC能够消除SM变化对土壤Vis-NIR光谱的影响,可为将来田间原位实时监测SOM信息提供一定的理论支撑。  相似文献   

烤烟叶片镉含量高光谱预测模型的构建          下载免费PDF全文

陈楠  冯慧琳  杨艳东  陈萍  任天宝  贾方方  刘国顺 《农业资源与环境学报》2021,38(4):570-575

为快速准确地获取烟草叶片镉含量,本研究模拟了4个镉污染水平,用美国ASD光谱仪获取每个污染水平的烟草叶片光谱反射率,并测定不同时期烟草叶片的镉含量,筛选出与镉含量相关性最好的敏感波段,并建立光谱参数,将光谱参数作为输入因子建立烟草叶片镉含量的BP神经网络模型。结果表明：随着镉含量增加,在可见光和近红外范围（400~910 nm）内反射率先降低后增加,在930~1 000 nm波段范围内,叶片反射率与烟叶中镉含量呈正相关,在1 000~2 500 nm波段范围内反射率先增加后降低。经筛选,比值植被指数（RVI）和归一化植被指数（NDVI）的光谱指数分别为RVI （520,710）和NDVI （530,710）; BP神经网络模型的决定系数（R²）为0.681,均方根误差（RMSE）为8.001,并对模型进行检验,R²为0.801,RMSE为4.430。研究表明,BP神经网络模型对烟草叶片镉含量具有良好的预测效果。  相似文献   

砂姜黑土土壤有机碳高光谱特征与定量估算模型的研究     

杨红飞  郑黎明  郜中要  王若澜  王友保 《安徽农业大学学报》2018,45(1):101-104

有机碳作为衡量土壤肥力的重要指标,其定量化快速监测成为精确农业研究的热点。以安徽淮北平原区宿州市采集的砂姜黑土为研究对象,进行室内理化分析、预处理与室外光谱测量等一系列工作,在土壤原始光谱反射率的基础上,采用去包络线和波段深度提取突出吸收特征,剖析土壤光谱响应特征。基于原始光谱和8种变换形式,分析不同变换光谱形式与有机碳含量的相关性,结合有机碳光谱响应特征分析和光谱特征参量挑选,确定诊断土壤有机碳含量的最佳敏感波段,利用逐步回归方法建立了土壤有机碳高光谱的预测模型。结果表明,550~750nm波段范围是典型砂姜黑土有机碳的主要光谱响应区域。去包络线和波段深度处理突出了土壤有机碳光谱吸收特征,随着有机碳含量的降低,吸收值呈现下降趋势。在不同光谱转换形式中,归一化比值指数(R/R_(M(450-750)))的转换形式与土壤有机碳相关性最强,最敏感波段分别出现在451 nm和644 nm处,相关系数分别达0.80和–0.90。相关性最好的波段范围主要集中在600~700 nm波段附近。基于相关分析与逐步回归分析方法,确定了606、637和644 nm波段处的归一化比值指数为诊断土壤有机碳含量的最佳敏感波段,基于最佳敏感波段的归一化比值指数(R_(606)/R_(M(450-750)),R_(637)/R_(M(450-750))和R_(644)/R_(M(450-750)))建立的高光谱预测土壤有机碳模型具有良好的预测效果,模型的决定系数(R~2)为0.81,均方根误差(RMSE)为0.14,展现了较好的稳定性和预测精度。  相似文献   

农田不同粒级土壤含水量光谱特征及定量预测   总被引：3，自引：1，他引：2  

卢艳丽  白由路  王磊  杨俐苹 《中国农业科学》2018,51(9):1717-1724

【目的】土壤含水量是土壤属性的关键参数。摸清不同机械组成条件下土壤水分的光谱变化并实现土壤含水量的定量预测,为农田水分的快速监测及土壤其他属性的定量获取提供依据。【方法】通过人为控制获得不同粒级和不同含水量的土壤样品,确定室内土壤光谱测定的几何条件,采集不同土样的光谱特征并进行比较,按粒径等级利用最小二乘法（PLSR）建立农田土壤含水量的光谱定量预测模型。【结果】土壤光谱反射率总体趋势是随含水量增加而降低,其差异随着波长的增加和含水量的降低而增加,在1 400 nm和1 900 nm的水分敏感波段随含水量增加光谱吸收深度也增加。但当含水量大于40%时,通过孔径为0.15 mm 筛子的土壤样品（处理D-1）,在350-1 240 nm光谱反射率随含水量增加而升高,而1 240 nm以后随含水量增加而降低。相对于将所有样本数据混合建立模型,分粒级建立的模型在细颗粒土壤中预测效果得到了明显改善,并且样品越细模型在预测效果和稳定性也越好：最优模型均方根误差RMSE=4.13%,决定系数R2=0.90。同时,数据归一化处理后所建立的模型在一定程度上降低了噪声的影响,从而在预测效果和稳定性上也有所改善。【结论】土壤光谱随含水量的变化而变化,但并不都表现随含水量增加光谱反射率降低的特点,当含水量大于40%时,细颗粒土壤样本表现为在350-1 240 nm波段光谱反射率随含水量增加而升高;土壤含水量预测模型的精度和稳定性随着土壤粒径变小、样本量增大以及光谱数据归一化预处理而得到改善。  相似文献   

Hyperspectral discrimination of foliar biotic damages in rice using principal component analysis and probabilistic neural network     

Zhan-Yu Liu  Jia-Guo Qi  Nan-Nan Wang  Zeng-Rong Zhu  Ju Luo  Li-Juan Liu  Jian Tang  Jia-An Cheng 《Precision Agriculture》2018,19(6):973-991

Assessment of crop health status in real time could provide reliable and useful information for making effective and efficient management decisions regarding the appropriate time and method to control crop diseases and insect damage. In this study, hyperspectral reflectance of symptomatic and asymptomatic rice leaves infected by Pyricularia grisea Sacc, Bipolaris oryzae Shoem, Aphelenchoides besseyi Christie and Cnaphalocrocis medinalis Guen was measured in a laboratory within the 350–2?500 nm spectral region. Principal component analysis was performed to obtain the principal component spectra (PCs) of different transformations of the original spectra, including original (R), common logarithm of reciprocal (lg (1/R)), and the first derivative of original and common logarithm of reciprocal spectra (R′ and (lg (1/R))′). A probabilistic neural network classifier was applied to discriminate the symptomatic rice leaves from asymptomatic ones with the front PCs. For identifying symptomatic and asymptomatic rice leaves, the mean overall discrimination accuracies for R, lg (1/R), R′ and (lg (1/R))′ were 91.3, 93.1, 92.3 and 92%, and the mean Kappa coefficients were 0.771, 0.835, 0.829 and 0.82, respectively. To discriminate between disease and insect damage, the overall accuracies for R, lg (1/R), R′ and (lg (1/R))′ were 97.7, 98.1, 100 and 100%, and the Kappa coefficients were 0.962, 0.97, 1 and 1, respectively. These results demonstrated that hyperspectral remote sensing can discriminate between multiple diseases and the insect damage of rice leaves under laboratory conditions.  相似文献   

基于可见/近红外光谱的黄河口区土壤盐分及其主要离子的定量分析   总被引：5，自引：0，他引：5  

刘亚秋  陈红艳  王瑞燕  常春艳  陈哲 《中国农业科学》2016,49(10):1925-1935

【目的】定量、准确地监测盐渍土,对其防治和农业可持续发展至关重要,论文旨在明确黄河口区土壤盐分及其主要离子的特征光谱,建立适用于该区域的土壤盐渍化定量分析模型,提高其定量分析的精度和稳定性。【方法】首先以山东省垦利县为研究区,于2014年10月5—9日野外采集代表性土样96个,对土样风干后,采用土壤化学分析方法室内分析盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))含量,并采用美国ASD Fieldspec 3光谱仪测定土样可见/近红外高光谱数据,对光谱反射率进行去噪、一阶导数变换等预处理;然后基于盐分及其主要离子不同含量的样本光谱分析盐分及其主要离子的光谱响应,在此基础上,对样本的土壤盐分及其主要离子含量与反射率的一阶导数光谱进行逐波段的相关分析,按照相关系数高且显著的原则,选取各自的敏感波段,再根据敏感波段的交叉情况选取集中波段为特征波段,进而选取特征波段中具有极值相关系数的波段作为显著特征波段,综合确定表征土壤盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))的特征光谱;最后分别采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)方法构建土壤盐分及其主要离子的定量高光谱分析模型。【结果】研究区土壤盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))含量的光谱曲线形状和走势整体一致;土壤盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))的光谱响应谱区为1 320—1 495、1 790—1 920、2 120—2 290 nm;基于相关分析的土壤盐分及其主要离子的敏感谱区为1 490—1 520、1 890—1 930nm;最后综合光谱响应及相关分析确定土壤盐分及其主要离子的特征波段为1 493、1 801、1 911和2 289 nm,显著特征波段为1 493和1 911 nm。模型结果显示基于2个显著特征波段反射率一阶导数的模型精度均与4个特征波段的模型精度相当,表明显著特征光谱作为盐分及其主要离子的特征光谱进行其定量分析的有效性。比较3种建模方法,RF模型的预测效果最好,SVM模型次之,而MLR模型精度最低;对于盐分、Cl~-和Na~+,3种方法构建的模型均可有效地用于其定量分析,精度较高且稳定,然而Ca~(2+)预测精度还有待提高。通过综合比较分析,基于显著特征波段(1 493和1 911 nm)反射率一阶导数构建的随机森林(RF)模型对盐分、Cl~-和Na~+均具有较好的估测精度和稳定性,也可用于Ca~(2+)的定量估测。【结论】基于光谱响应及相关分析综合确定盐分及其主要离子的显著特征光谱(1 493和1 911 nm反射率一阶导数),进而采用随机森林方法构建盐分及其主要离子的定量估测模型,适用于黄河口区土壤盐渍化信息的有效提取。  相似文献