基于无人机多光谱遥感的土壤含水率反演研究

为研究无人机多光谱遥感技术对裸土土壤含水率的大范围快速测定和最佳监测深度的确定,以杨凌地区粘壤土为试验材料,分别配制成2种不同深度(5 cm和10 cm)、含水率为3%~30%的土壤样本。用无人机搭载多光谱相机对土样连续监测3 d,监测时刻均为15:00。采集6个波段(490、550、680、720、800、900 nm)处的土壤光谱反射率,同时对2种不同深度的土壤样本表层(约1 cm)含水率和整体含水率进行测定。分别采用偏最小二乘回归法、逐步回归法和岭回归法,建立不同波段光谱反射率因素反演土壤含水率的回归模型,并分析其定量关系。试验结果表明,逐步回归预测精度最佳,决定系数(R2)分别为0.775、0.764、0.798、0.694,而预测均方根误差(RMSE)分别为0.028、0.042、0.037、0.038;其次为岭回归法;偏最小二乘法的预测精度最低。综合比较得最佳回归方法为逐步回归法,最佳监测深度为土壤表层(约1 cm),其次为5 cm深度,最后为10 cm深度。     

土壤含盐量高光谱定量反演研究

对内蒙古河套灌区土壤含盐量高光谱曲线进行分析,结果表明通过对原始光谱曲线进行连续统去除变换,可以突出波峰、波谷等重要波段位置,有利于建立逐步回归模型(R2=0.589,RMSE=0.327)对土壤含盐量进行定量反演。通过偏最小二乘法建模,不仅可以利用非正态分布的含盐量数据建模,且模型的精度(R2=0.695)和稳定性(R2=0.756)均优于逐步回归方法。其中,将光谱经过对数和一阶微分变换后,模型结果最佳(R2=0.989,RMSE=0.368)。     

基于高光谱定量反演模型的污水综合水质评价

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。     

基于三维光谱指数的土壤含水率反演研究

为研究三维光谱指数预测土壤含水率的效果,以期能为精准农业地表土壤含水率的快速精确测定提供参考.以浙江永康地区采集的不同含水率土壤样本为研究对象,利用ASD FieldSpec 3光谱仪在室内对土样进行光谱反射率测量,并基于原始光谱反射率(R)及其对应的一阶微分光谱(FD)、二阶微分光谱(SD)进行一维二维及三维光谱指数的提取.再通过偏最小二乘回归模型(PLSR)对不同光谱指数建模,并对比分析不同模型的反演精度.结果表明:三维光谱指数相比于一维二维光谱指数对土壤含水率更加敏感;基于三维光谱指数(TBI2)偏最小二乘回归模型具有最佳的预测效果,其Rv2=0.92,RPD可达3.32;对于土壤含水率反演而言,三维指数(R-TBI1)相比于其他的光谱指数更具重要性,其变量投影重要性(VIP)达1.04.该研究表明利用三维光谱指数建模为高光谱遥感对表层土壤含水率的快速有效监测提供了一条新途径.     

无人机多光谱遥感监测冬小麦拔节期根域土壤含水率

快速精确地获取冬小麦根域土壤含水率对实现精准灌溉具有重要意义。以拔节期不同水分处理的冬小麦为对象,利用低空无人机搭载六波段多光谱相机获取其冠层光谱反射率,并同时采集5个不同深度(10、20、30、40、60 cm)土壤含水率数据,通过逐步回归法、偏最小二乘法、岭回归法建立光谱数据与5个深度的多元回归模型。结果表明,三种回归模型对10、20 cm深度土壤含水率都有较高的监测精度,可以较好地对作物根域土壤含水率进行定量预测,其中逐步回归模型效果最好,其模型的决定系数R~2达到0.815、0.747,预测模型的R~2为0.774、0.717,相对分析误差R_(PD)为2.007、1.862,但三种回归模型对深度为30、40、60 cm根域土壤含水率的监测精度都较低。该研究结果对指导精准灌溉具有一定的参考价值。     

低空无人机多光谱遥感数据的土壤含水率反演

以杨凌地区黏壤土为研究对象,用无人机搭载多光谱相机采集土壤6个波段的光谱信息,探索一种快速监测土壤含水率的方法。试验通过相关系数法筛选光谱对于不同深度土壤水分的敏感波段,然后使用单一敏感波段处的光谱数据建立不同的一元回归模型并分析其定量关系。试验结果表明,一元二次回归模型的拟合效果最好,一元对数回归模型次之。其中,对于表层(约1 cm)土壤含水率的反演,模型拟合度均在0.81以上,预测相关系数均在0.92以上,预测均方根误差均在0.10以内,因此通过采集黏壤土反射率来推算表层土壤含水率是可行的。但随着深度增加,模型拟合效果急剧变差。该研究为利用无人机多光谱遥感对表层土壤含水率的快速、准确监测提供了一条新途径。     

剔除土壤背景对反演玉米根域土壤含水率的影响研究

为研究剔除土壤背景对无人机多光谱监测土壤含水率的影响,通过无人机飞行拍摄得到多光谱影像数据,运用监督分类剔除土壤背景,并分别提取剔除背景前后各6个波段的光谱反射率.将反射率与深度10 cm、20 cm和30 cm的实测含水率分别构建一元线性回归模型、逐步回归模型、偏最小二乘回归模型和岭回归模型,以R2、RMSE、RE为指标进行模型精度评价.结果表明:剔除灌浆期玉米的土壤背景后,数据的相关性和回归模型的精度始终比未剔除土壤背景数据的相关性和模型精度差.剔除土壤背景的反射率与各个深度含水率的相关系数绝对值在0.01～0.33之间,未剔除土壤背景的反射率与各个深度含水率的相关系数绝对值在0.08～0.54之间.未剔除土壤背景模型的效果在任何深度均高于剔除土壤背景的模型,其中在各深度处偏最小二乘回归模型的精度均为最优.     

北京地区粘壤土全氮含量的光谱预测模型

为实现快速准确地测量土壤的全氮含量,以北京地区粘壤土为样本,对其进行化学测量和光谱分析。利用波长为350~2 500 nm的光谱数据与实际测得的全氮含量进行相关性分析,选取相关性最大的特征波段构建土壤全氮含量的估算模型。将原光谱反射率和吸光度分别进行一阶微分、二阶微分变换,力求建立精准优化的土壤全氮含量预测模型。结果表明:反射率和吸光度与土壤全氮含量的相关性低,无法用于构建土壤全氮含量预测模型。在其他变换形式中,反射率二阶微分和吸光度二阶微分与土壤全氮含量的相关性最显著,相关系数的绝对值最大分别为0.868和0.846。相关性最大的特征波段为425~527 nm、819 nm、1 390~1 391 nm和2 200~2 219 nm。采用一元线性回归和多元逐步回归建立预测模型,最终得到土壤全氮含量最优估算模型以吸光度二阶微分为自变量的多元逐步回归模型,说明光谱结合多元逐步回归法预测土壤全氮含量的方法是可行的。最优模型决定系数R2为0.829,统计量F为86.377,均方根误差RMSE为0.104。该模型可用于预测北京地区粘壤土的土壤全氮含量。     

基于高光谱反演的复垦区土壤重金属含量经验模型优选

以工矿复垦区为实验区域,基于ASD Field Spec 4高光谱遥感数据,结合实测的土壤重金属含量,利用回归分析与特征选择方法,开展了基于高光谱数据的土壤重金属含量反演研究与实验并进行了经验模型优选。通过对光谱曲线进行一阶微分、对数一阶微分以及对数倒数的一阶微分等数学变换有效提高了光谱数据与土壤重金属含量的相关性。在此基础上采用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、支持向量机回归(Support vector machine regression,SVMR) 3种回归分析模型开展土壤重金属含量反演实验,结果表明偏最小二乘回归(PLSR)对研究区内土壤中重金属含量的反演最为有效,尤其对区域内主要障碍因子镉(Cd)元素含量的反演效果最佳,验证集决定系数R2为0. 76。基于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)、遗传算法(Genetic algorithm,GA)、Relief F算法3种特征选择方法对偏最小二乘回归(PLSR)模型进行优化,结果表明粒子群算法(PSO)可有效降低特征波段变量维度,进一步提高模型反演精度,使决定系数R2由0. 76提高至0. 84。综上,基于高光谱数据,采用偏最小二乘回归(PLSR)与粒子群算法(PSO)相结合的方法,可有效对工矿复垦区土壤中的重金属含量进行测度,可为复垦区土地的质量和生态指标监测提供理论方法和技术支持。     

基于高光谱数据的土壤有机质含量反演模型比较

以土壤多样化的陕西省横山县为研究区域,比较了3种基于高光谱数据的土壤有机质含量反演模型,在实验室利用ASD Field Spec FR地物光谱仪对横山县野外采集的土壤样品进行光谱测定,并通过重铬酸钾氧化容量法测定土壤有机质含量。然后对原始光谱反射率的倒数进行微分运算获得其一阶导数光谱,将原始光谱反射率、一阶导数光谱分别与土壤有机质含量进行相关性分析,得到相关性系数r较高的特征波段的一阶导数光谱,直接建立基于一阶导数光谱的多元线性逐步回归分析(MLSR)模型。同时针对这些相关性系数较高的特征波段的一阶导数光谱进行主成分分析(Principal component analysis,PCA),利用主成分分析得到的结果分别建立BP神经网络反演模型(PCA-BP)和多元线性逐步回归分析模型(PCA-MLSR)。用上述3种方法进行土壤有机质含量反演,并对3种反演结果进行精度验证与比较。实验分析结果表明:在3种模型中,基于主成分分析结果构建的PCA-BP模型在土壤有机质含量反演中决定系数(R2)最高,为0.893 0,均方根误差(RMSE)为0.118 5%;其次为运用全部主成分PCA分析结果构建的多元线性逐步回归模型,R2为0.740 7,RMSE为0.161 3%;而采用一阶导数光谱反射率构建的多元线性逐步回归模型中,最佳反演模型R2仅为0.689 9,RMSE为0.171 0%。由此说明,PCA-BP模型有机质含量反演精度明显高于多元线性逐步回归模型,利用全部主成分进行多元逐步回归,其有机质含量反演精度优于仅用累计方差贡献率大于90%的主成分进行多元逐步回归的精度,可以更好地反演土壤有机质的含量。     

竹叶片氮含量高光谱估测方法对比研究

为实现快速无损检测竹叶片氮含量,采用波长范围为350~2500nm的地物光谱仪获取竹叶片光谱数据,以金镶玉竹叶片为样本,对其进行高光谱分析。将高光谱原始反射率及其一阶微分、对数一阶微分和二阶微分值,与化学法测量的竹叶片氮含量值进行了相关性分析,分别获得了不同微分变化下的特征波段;基于微分变换后的高光谱反射率数据,分别采用二元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归和基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了4种金镶玉竹叶片的氮含量高光谱估测模型。对比4种估测模型的校验结果表明,在光谱反射率的对数一阶微分变换下,采用拓扑结构为6-10-1的基于主成分分析的BP神经网络估测模型,校验环节决定系数为0.838,均方根误差RMSE为0.0452,具备较好的竹叶片氮含量估测效果。     

采用表面增强拉曼光谱技术快速检测脐橙果皮中抑霉唑残留

由于采后处理过程中脐橙保鲜剂抑霉唑易通过果皮渗进果肉中残留，不慎食用后会对人体产生危害。因此，本研究探索一种基于表面增强拉曼光谱技术（Surface-Enhanced Raman Spectroscopy，SERS）的脐橙果皮中抑霉唑残留的快速检测方法。首先对SERS检测条件进行优化，分别确定了最优的检测条件为反应时间2 min，金胶加入量400 μL，NaBr作为电解质溶液且加入量为25 μL。基于以上最优检测条件，以自适应迭代惩罚最小二乘法（Adaptive Iterative Reweighted Penalized Least Squares，air PLS）、air PLS+归一化、air PLS+基线校正、air PLS+一阶导数、air PLS+标准正态变量（Standard Normal Distribution，SNV）和air PLS+多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction，MSC）处理后的6组光谱数据为研究对象，分别采用这6种光谱预处理法建立支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）模型并对预测性能进行比较后发现，air PLS方法所建立模型的预测集相关系数（Coefficient of the Determinant for the Prediction Set，R_P）最大，预测集均方根误差（Root-Mean-Square Error of Prediction，RMSEP）最小。对光谱数据进行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）特征提取，选择前7个主成分得分作为SVR预测模型的输入值。采用SVR、多元线性回归（Multiple Linear Regression，MLR）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）三种建模方法分析比较其对应的预测性能，其中SVR模型的预测集R_P可高达0.9156，预测集RMSEP为4.8407 mg/kg，相对标准偏差（Relative Standard Deviation，RPD）为2.3103，表明基于SVR算法对脐橙表面抑霉唑残留的预测值越接近实测值，越能有效提高模型预测准确性。试验结果表明，利用SERS结合PCA及SVR建模，可实现对脐橙果皮中抑霉唑残留的快速检测。     

潇河冬小麦水肥生产函数偏最小二乘回归建模及分析

在最小二乘回归失效的情况下,将偏最小二乘回归应用于山西潇河灌溉试验站冬小麦水肥生产函数建模。该方法可以克服多重相关引起的危害,建立合理的、具有较强的稳定性和预测能力的水、氮、磷生产函数模型。由模型分析可知,水、氯、磷三因素都具有明显的增产效应。水肥耦合效应表现为水肥对产量的协同作用和氮、磷之间的竞争关系。随着作物耗水量的增加,氮、磷的利用效率得到提高;而增加氮、磷投入亦能提高水分利用效率。此外,还提出了氮、磷有效组合区域的概念。     

2n花粉静电分选装置回归方程的建立

简单介绍了2n花粉高压静电分选原理及其分选装置。利用2n花粉静电分选装置,采用回归正交试验设计方法,安排了花粉分选试验。通过对试验数据进行回归分析,导出分选装置的分选性能关于影响因素的回归方程。从回归方程出发,分析了影响分选效果的主次因素,及最佳参数组合。     

基于MARS模拟鄱阳湖地区参考作物蒸散量

为了寻找最适宜的鄱阳湖作物蒸散量替代计算方法,文中以FAO Penman-Monteith模型参考作物蒸散量计算结果(ET₀)为标准值,使用江西省南昌站1966—2015年逐日最高温度、最低温度、日照时数、风速和相对湿度数据(其中1966—1990年数据用于建立模型,1991—2015年数据用于验证模型),建立12种不同气象要素组合条件下的多元自适应回归样条(MARS)ET₀计算模型,并将计算结果与广义回归神经网络(GRNN)、支持向量机(SVM)和经验模型(Hargreaves法、Irmak-Allen法、Makkink 法、Pristley-Taylor法)的计算结果相比较.结果表明:3种人工智能算法的ET₀计算结果精度均优于相同输入数据下的经验模型.3种人工智能算法中MARS的精度最高,在全参数组合下RMSE为0.227 mm/d,R²为0.982,NRMSE为0.086,其次是支持向量机,其在全参数组合下RMSE为0.266 mm/d,R²为0.978,NRMSE为0.101,GRNN排第三,其在全参数组合下RMSE为0.323 mm/d,R²为0.962,NRMSE为0.123.缺少温度参数时,模型精度总体较差,3种人工智能算法下R²仅为0.8左右.MARS法不但精度更高,而且具有明确的数学表达式,是鄱阳湖地区适宜的ET₀计算方法.     

不同肥料配比施用对玉米产量影响

凤冈县农林畜牧局2010年在土溪镇大连村开展了"3414"肥效试验,通过氮磷钾肥三元二次方程拟合,最佳配方施用量氮肥(N)为9.88kg、磷肥(P2O5)为8.11kg、钾肥(K2O)为9.34kg.     

7.50-16轮胎静载工况下变形试验研究

研究轮胎变形对轮胎的设计制造和使用有重要的作用。为此,针对拖拉机常用的7.50-16 6PR斜交轮胎进行静载试验,对轮胎变形与气压和载荷之间的关系进行研究。结果表明:一定气压下,轮胎变形与载荷存在线性关系;一定载荷下,轮胎变形与气压存在对数关系。利用多元线性回归方法建立了预测轮胎变形的数学模型,为减小轮胎滚动阻力、提高车辆附着性能提供了参考。     

基于回归预测的铝块表面质量研究

通过实验测量的方法研究数控加工过程的铝块表面质量.首先提出表面粗糙度评价指标Ra,其次基于铣削参数设计了四因素三水平的正交铣削实验,利用tr200表面粗糙度测量仪对加工后的铝块表面进行表面粗糙度测量,最后使用SPSS软件对表面粗糙度以及切削参数进行多元非线性回归拟合,得出铝块表面粗糙度预测模型.