基于高光谱成像技术的生菜叶片水分检测研究

[目的]探索利用高光谱图像技术检测作物含水率的方法。[方法]以意大利全年耐抽苔生菜为试材,利用高光谱成像系统采集生菜叶片的高光谱图像,用ENVI V.4和Matlab V.7.0软件对高光谱图像进行处理。[结果]采用自适应波段选择法从所采集的生菜叶片高光谱图像数据中优选出特征波长1 420 nm;对每个样本特征波长下的图像进行分割,反转以及形态运算等操作得到目标图像;从每个目标图像中提取灰度均值、灰度标准差作为灰度特征,能量、熵、惯性矩、相关性的均值和标准差作为纹理特征;采用GA-PLS法选出最优特征子集,并建立基于最优特征的偏最小二乘回归模型,以检测生菜叶片的含水率。[结论]模型的预测值与实测值的相关系数R为0.902,精度明显高于基于灰度特征或纹理特征的预测模型。     

基于SVR 和PLSR 的土壤有机质高光谱估测模型研究

【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。     

基于高光谱的土壤含水率预测模型

为定量分析土壤含水率与反射光谱特征之间关系,以便为土壤含水率速测提供理论依据。以安徽省阜阳市临泉县为研究区,以区域典型土壤类型—砂姜黑土为研究对象,将土壤样本分别过10和20目的尼龙筛,并设置土壤含水率梯度实验。采用9点移动平滑法结合一阶微分、反射率对数及其一阶微分三种数学变换方法对光谱曲线进行预处理,分析不同目数、不同含水率下的光谱特性差异;拟合分析变换后的样本光谱数据与含水率相关性,提取特征波段,建立土壤含水率多元线性回归预测模型。结果表明：对4种不同土地利用类型的砂姜黑土样本的反射率数据进行对数一阶微分变换后,土壤含水率和光谱数据的相关性明显提升,根据数学变换后提取的特征波段建立的多元线性回归预测模型的预测精度最好;光谱反射率与水分含量呈负相关关系;土壤光谱法反演水分含量时,基于过10目筛的土壤样本建立的预测模型拟合精度要优于过20目筛的土壤样本,R²最高为0.928。研究结果可以为精准农业管理提供极为关键的参数支撑。     

砂姜黑土土壤有机碳高光谱特征与定量估算模型的研究

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。     

冬小麦叶片光合特征高光谱遥感估算模型的比较研究

【目的】光合作用是农作物产量和品质形成的基础,农作物光合参数的准确定量遥感反演不仅能够了解农作物的生长发育和有机物累积状况,还能为基于遥感的生态系统过程模型提供参考。为快速准确的估算光合特征参量,本研究综合原始光谱、3种传统光谱变换技术和4种模拟方法构建冬小麦3种光合参数的高光谱反演模型,探讨高光谱反演冬小麦光合参数的可行性,对比不同类别光谱和模拟方法的适用性。【方法】本研究基于氮肥施用条件冬小麦气体交换和高光谱田间试验,获取不同叶位叶片的最大净光合速率（Amax）、PSⅡ有效光化学量子产量（Fv′/Fm′）、光化学猝灭系数（qP）和高光谱反射率,并对原始高光谱进行倒数、对数和一阶微分变换。根据3种光合参数和4种光谱的相关性分析结果,筛选显著性水平优于0.01的波段作为输入变量,采用偏最小二乘（PLS）、支持向量机（SVM）、多元线性回归（MLR）和人工神经网络（ANN）等方法建立冬小麦叶片光合参量反演模型,以建模和验证的决定系数（R ²）和均方根误差（RMSE）为依据,对不同模型的模拟精度进行比较分析。 【结果】（1）3种光合参数和4种光谱的相关性分析结果表明,原始、倒数和对数光谱对3种光合参数（Amax、Fv′/Fm′和qP）的敏感谱区均集中在400—750 nm波谱区间,一阶导数光谱对3个光合参数的敏感谱区为470—560、630—700和700—770 nm波谱区间。（2）Amax、Fv′/Fm′和qP的最优反演模型组合分别为基于倒数光谱的MLR模型、基于一阶导数光谱的MLR模型和基于原始光谱的MLR模型。模型的建模R ²分别为0.75、0.65和0.65,验证R ²分别为0.73、0.59和0.44,表明基于高光谱模拟Amax和Fv′/Fm′切实可行,模拟qP的有效性需要进一步验证。（3）不同变换的光谱表现能力不同,以PLS模拟Amax为例,光谱的表现能力顺序为原始光谱>倒数光谱>对数光谱>一阶导数光谱。（4）不同模型的估算能力也存在明显差异,以基于原始光谱的Amax模拟为例,不同模型的估算能力顺序为MLR>PLS>ANN>SVM。 【结论】通过对比分析4种光谱和4种模拟方法对3种冬小麦光合参数的高光谱反演结果发现,Amax和Fv′/Fm′可以很好通过高光谱进行模拟,而高光谱对qP解释能力偏低,有待进一步研究。高光谱信息对冬小麦光合参量具有较强的敏感性,同时受光谱类型和模拟方法的影响,可以用来监测冬小麦光合能力的动态变化,为把握农作物生长状况提供依据。     

基于高光谱的土壤有机碳含量预测研究

[目的]对土壤有机碳含量进行预测研究。[方法]利用高光谱仪对表层土壤进行光谱测定并且进行光谱数据的预处理,通过多元线性逐步回归(SMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法对土壤有机碳含量进行预测,并对2种模型的精度进行比较。[结果]LSR模型的精度高于SMLR模型。[结论]偏最小二乘回归法优于多元逐步回归法,对有机碳的预测具有更好的效果。     

基于CARS-PLSR算法的土壤有效磷高光谱反演研究

【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。     

基于光谱技术的土壤养分快速测试方法研究

应用近红外光谱和中红外光谱对浙江省衢州红壤和海宁青紫泥2种典型土壤的氮(N)、磷(P)和钾(K)等养分进行快速测试;试验共采集80个样本,其中60个用于建模,20个用于预测;在获取光谱信息的基础上,分别采用偏最小二乘-支持向量机(PLS-LS-SVM)和偏最小二乘-人工神经网络(PLS-BP/ANN)2种方法进行建模.结果表明:2种模型的预测结果均比较理想,在小样本的学习预测上,PLS-LS-SVM比PLS-BP/ANN更精确一些;近红外光谱和中红外光谱2个波段对N含量的预测效果均较好,PLS-LS-SVM模型的预测相关系数分别为0.876和0.867;中红外波段对P和K的预测效果更好,PLS-LS-SVM模型的预测相关系数分别为0.938(P)和0.803(K).这为土壤养分的快速测试提供了一种新方法.     

土壤有机质高光谱估算模型研究进展

土壤有机质高光谱估算较传统土壤农化分析方法表现出极大优势,顺应了现代农业发展的迫切需要。国内外众多学者先后对土壤有机质高光谱估算模型进行了大量研究,估算模型由简单的一元线性模型逐渐发展为多元线性及非线性模型,常用的建模方法分为线性方法和非线性方法,重点分析了各种方法的适用性。通过总结分析前人研究,发现土壤有机质高光谱估算模型研究存在以下发展趋势:多种建模方法耦合使用增多;建模方法的复杂度逐渐增强;尝试消减外部环境因素对建模的影响;尝试将室内土壤有机质估算模型应用于野外实地研究。     

基于高光谱成像的枇杷果实品质检测

采用高光谱成像技术(HSI)在可见/近红外(363～1 026 nm)区域检测枇杷果实的可溶性固形物(SSC)和硬度,并判断其成熟度,以实现枇杷果实品质的无损检测和分级分选.利用蒙特卡洛法(MC)剔除异常样本,基于联合X-Y距离(SPXY)进行建模集和预测集样本的划分,再采用竞争性自适应权重采样算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选取特征波长,与全波段光谱(FS)比较,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)模型.结果显示,CARS-PLSR模型更优,CARS提取的SSC特征波长和硬度特征波长分别占总波长的8.52%和5.36%,枇杷果实中SSC和硬度的建模集相关系数R_c分别为0.981 7,0.970 7,预测集相关系数R_p分别为0.918 5,0.742 3,说明CARS能有效地对光谱进行降维,简化了数据处理过程.枇杷果实SSC和硬度的变化与果实成熟度显著相关,建立判别偏最小二乘法(DPLS)成熟度预测模型,预测集总识别准确率为89.29%.由此说明,高光谱成像技术可对枇杷品质进行有效检测,为枇杷果实的无损检测和分级分选提供了理论依据.     

结合分数阶微分和异常值识别的土壤有机质高光谱反演研究

【目的 】结合分数阶微分和异常值识别,提高土壤有机质模型反演精度,实现土壤有机质含量的快速、准确估计。【方法 】文章以吉林省伊通县黑土区为研究区,基于实地采集的213个土壤样本和HyMap-C机载高光谱传感器获取高光谱影像,选择S-G函数和分数阶微分进行光谱预处理,竞争性自适应重加权采样（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS）提取特征波段建立土壤有机质含量偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）反演模型,并使用蒙特卡洛交叉验证（Monte Carlo Cross-Validation,MCCV）进行异常值识别。【结果 】（1）将分数阶微分用于机载高光谱可以放大光谱特征,阶数越高、特征越明显,低阶分数微分对噪音不敏感;（2） CARS方法能有效压缩光谱信息;全样本建模中0.4阶分数阶微分CARS-PLSR建模表现较优,但总体精度仍然不高;（3）使用MCCV剔除异常值后,0.6阶分数阶微分CARS-PLSR建立的土壤有机质含量反演模型精度最高,训练集和测试集的均方误差分别为0.219%...     

土壤墒情预测模型对比

为实现实时准确的墒情预报,以北京市延庆区为例,利用在该地区获取的2012—2016年5年的系列土壤墒情和气象数据,对土壤墒情预测模型进行了对比研究。通过相关性分析选取时段初墒值W_0、降雨、湿度、气温、气压、地温和蒸发7种影响因子,对土壤墒情分别建立线性回归方程、基于主成分分析的径向基函数(PCA-RBF)神经网络和误差反向传导(BP)神经网络3种预测模型,并对3种模型预测结果进行了对比分析。结果显示:PCARBF神经网络模型精度最高,平均精度达到96.8%,线性回归模型和BP神经网络模型分别为94.6%和95.7%。研究认为,PCA-RBF神经网络具有稳定性好、精度高的特点,可以很好的实现土壤墒情预测。     

西平县高标准农田Zn含量高光谱反演研究

为实现高标准农田土壤重金属Zn含量的快速测定,本文以西平县土壤Zn为研究对象,通过采集168个土壤样本进行室内实验,获得土壤高光谱数据（400~2 400 nm）并进行Savitzky-Golay平滑后,利用5种光谱变换,结合连续投影算法识别最佳特征波段,采用偏最小二乘回归方法构建Zn元素最佳反演模型。结果表明：二阶微...     

基于高光谱技术的细菌生物被膜分类检测

针对现有生物被膜检测方法耗时、费力、低效的问题,以大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、沙门氏菌为例,研究荧光高光谱技术对不同细菌生物被膜进行种类识别和成膜能力评价的可行性。采集细菌生物被膜样本荧光高光谱图像,并基于5种方法预处理后的光谱数据建立支持向量机分类（support vector classification machine,SVC）和偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis model,PLS-DA）细菌被膜分类检测模型。利用连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）、竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）分别提取特征波长并建立相应简化模型。结果显示：细菌生物被膜种类识别全波长和特征波长模型中SVC性能均优于PLS-DA,最优模型为None-SPA-SVC,校正集和预测集分类准确率均为96.67%。在细菌生物被膜成膜能力的全波长模型分类判别中,SVC算法整体上分类准确率优于PLS-DA;对于简化模型...     

土壤墒情(旱情)监测与预测预报系统的设计与开发

以组件式GIS软件为开发平台,建立了北京地区土壤墒情监测与预测预报系统。该系统包括土壤墒情信息采集、土壤墒情站信息管理、土壤墒情空间分布显示、土壤墒情监测、土壤墒情预报及土壤墒情信息输出等功能模块,可对土壤墒情进行实时监测,做出土壤墒情分布图、等值面图等,直观反映北京地区土壤墒情趋势。同时,系统还可利用增退墒模型、人工神经网络模型和时间序列模型进行土壤墒情预测和预报。现该系统已有38个墒情固定站和120个墒情巡测站,并已投入使用。实际应用结果表明,该系统解决了目前墒情固定站投资过高且数量不足的问题,能够满足北京市土壤墒情预测预报要求,可为北京地区防旱、抗旱提供可靠的科学依据。     

日光温室内土壤温度对土壤含水率变化的影响

为探究土壤表层的含水率随土壤温度变化的规律,以呼和浩特地区的日光温室室内土壤为研究对象,利用土壤水分-温度传感器测试土壤含水率和土壤温度,采用Gaussian函数多峰拟合和线性拟合方法对土壤温度与含水率的关系进行拟合分析。结果表明:在3个试验区域的不同深度土层内,土壤含水率随土壤温度的变化均呈现线性变化规律,且越接近土壤表层,线性关系越显著。通过拟合方程得到的含水率计算值与实测值相对误差小于5%。本研究对日光温室内土壤环境的监测与控制具有指导意义。     

甜柚叶绿素含量高光谱无损检测模型

目的 为监测甜柚Citrus maxima果树生长健康状况及预测甜柚产量,以赣州南康地区一片甜柚果园为研究对象,建立甜柚叶片叶绿素含量检测模型。方法 使用Field Spec4便携式地物光谱仪和SPAD-502叶绿素仪测定甜柚叶片光谱及SPAD值,分别采用单变量回归、逐步回归及偏最小二乘法(PLS)构建其叶绿素含量高光谱无损检测模型并进行精度检验。结果 原始光谱在553 nm处、一阶光谱在692和752 nm处的反射率与叶绿素含量相关性最高,这3个波段为甜柚叶片光谱反射率敏感波段;当主成分个数为4时,PLS具有最高的精度,且基于PLS技术所建立的模型较单变量、逐步回归模型精度更好,模型拟合度较高,其决定系数(r²)最高,为0.869,均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)最小,分别为3.013和6.82%。对原始光谱、一阶导数光谱及PLS拟合的估测模型进行对比分析显示,PLS模型无论是从建模样本精度还是模型预测能力方面均优于前2种传统模型。结论 PLS模型适合于利用高光谱数据进行叶绿素含量的估测,可作为甜柚叶绿素含量的最佳无损检测模型。     

基于多光谱遥感的土壤含水量定量监测与分析

土壤含水量直接影响农作物的生长状况,是决定耕地质量的一个重要参数.从土壤含水量对耕地质量的影响出发,利用资源三号卫星(ZY-3)多光谱数据和实地测量数据进行对比,采用回归分析法,建立遥感光谱指数反演土壤水分含量数学模型,并以含山县铜闸土地整理项目区为例,分析整理区与未整理区土壤含水分变化及空间分布.结果表明,增强型植被指数(EVI)与不同耕层土壤水分线性拟合效果较好,相关系数达0.79以上,EVI值可有效反演土壤水分,多光谱遥感可以大面积定量监测土壤含水量.整理区与未整理区相比,低含水量水平面积减少32.7％;中等含水量水平面积增加1.9％;高含水量水平面积增加30.8％,整理区的含水量及分布明显高于未整治区,说明土地整理项目增强了土壤保水保墒能力.