PLS算法在高光谱估测加工番茄白粉病色素含量中的应用

采用传统光谱特征参数和新建光谱特征参数对色素含量进行多光谱特征参数的偏最小二乘法(PLS)估算,以此来估测加工番茄白粉病病叶色素含量,并进行精度检验。结果表明:色素含量原始光谱与反对数光谱的敏感波长分别为350～718 nm、719～839 nm和350～718 nm、728～857 nm。从传统光谱特征参数和新建光谱特征参数中选取9个光谱特征参数PSNDa、GNDVI、PSSRa、PSSRb、GM、TPMPa、TPMPb、TPMPc和TPMPd,分别构成PGP、PGT、TTT 3组对色素含量进行估测,TTT组为色素含量光谱组合最佳估测模型。     

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。     

基于高光谱的柑橘叶片磷含量估算模型实验

以117株园栽罗岗橙为实验对象,分别在壮果促梢期和采果期2个不同发育阶段采集234个数据样本,高光谱反射数据构成每个数据样本中的高维矢量描述,用化学方法测得磷含量值作为样本真实目标值,用偏最小二乘法(PLS)及支持矢量回归(SVR)2种多元回归分析算法,在对反射光谱进行各种形式预处理的基础上对柑橘叶片磷含量进行建模和磷含量预测.模型分别在校正集和测试集上进行评估,取得最佳模型决定系数分别为0.905和0.881,均方误差分别为0.005和0.004,平均相对误差分别为0.026 4和0.031 2.实验结果表明:基于高光谱反射数据进行磷含量预测是可行的.     

基于高光谱和PLS-LS-SVM的冬小麦叶绿素含量检测

定量测定小麦叶片叶绿素含量在小麦估产、农情监测等方面具有重要意义.本研究验证高光谱成像技术结合偏最小二乘-最小二乘支持向量机(PLS-LS-SVM)建模方法预测大田冬小麦叶绿素含量的可行性.首先利用所搭建高光谱成像系统以线扫描方式获取大田冬小麦叶片反射光谱,进而得到其立方体图像数据,并在小麦叶片光谱图像上选择感兴趣区域计算出光谱平均反射率值.为保证PLS-LS-SVM模型的鲁棒性和预测稳定性,首先通过PLS方法解决多重共线性问题并将输入变量维数减至4维,然后利用LS-SVM进行训练建模.所建叶绿素含量预测模型的决定系数达R2=0.8459,预测均方根误差RMSEV=0.4370.研究结果表明,基于高光谱成像系统,采用PLS-LS-SVM建立模型用来预测大田冬小麦叶绿素含量是完全可行的.     

冬小麦叶绿素含量高光谱检测技术

以大田冬小麦叶绿素含量为研究对象,首先利用高光谱成像系统以线扫描方式获取其反射光谱图像,选择感兴趣区域(ROI)并计算出光谱平均反射率值;然后分别针对其原始光谱和一阶差分光谱,通过相关分析和逐步回归分析,得到能反映叶绿素含量变化的7个最佳优化波长;进而基于该优化波长采用多元线性回归(MLR)方法组建模型,通过假设检验剔除对模型贡献不显著的3个波长变量.选用剩余的4个波长即710.85、767.42、650和520 nm作为自变量重新建立模型,基于校正集和预测集模型的决定系数R2分别为0.843 4和0.709 3.研究结果表明,利用高光谱技术检测大田冬小麦叶绿素含量的方法是可行的.     

高光谱成像技术的玉米叶片氮含量检测模型

应用高光谱成像技术,实现了玉米拔节期叶片氮含量的检测。提取出240个叶片样本的平均光谱反射率数据(400~1 000nm),对原始数据分别进行3种预处理(1stDer、2ndDer、SNV),建立了4种预测模型,包括基于幅值参数(Dλr、Dλy、Dλb)的多种回归模型、全光谱PLS模型、基于连续投影算法(SPA)的PLS模型及基于主成分分析法(PCA)的PLS模型。建模结果显示:基于PCA的PLS模型预测精度最低;全光谱的PLS模型Rc2和RP2分别为0.967、0.821;基于SPA算法的PLS模型R_c~2、R_P~2分别为0.944、0.749,与全光谱的PLS模型预测精度相当,而自变量个数减少了95.07%。基于幅值参数的多元回归模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS模型有些许差距,但模型简单,运算量最小,适用于对精度要求不高的场合。     

基于粒子群算法优化光谱指数的甜菜叶片氮含量估测研究

为对甜菜叶片氮含量进行快速估测,利用高光谱成像仪获取甜菜冠层叶片高光谱图像数据,通过凯氏定氮法测定叶片氮含量。基于精细采样法在全波段范围内构建归一化光谱指数(Normalized difference spectral index,NDSI)和土壤调节光谱指数(Soil-adjusted spectral index,SASI),并提出了基于粒子群算法的植被冠层调节参数L优化方法,探寻任意波段组合下SASI的最佳L值及其变化规律。在筛选出特征光谱指数基础上,开展甜菜叶片氮含量的定量估测和可视化研究。结果表明,各生育期SASI对甜菜冠层叶片氮含量(Canopy leaf nitrogen content,CLNC)的敏感度高于NDSI,尤其在NDSI易发生饱和现象的近红外区域。相比常规光谱指数,叶丛快速生长期基于SASI1(R430. 20,R896. 76)和SASI2(R433. 03,R896. 01)建立的CLNC估测模型预测效果最优,2015年验证集R~2为0. 78,RMSE为2. 48 g/kg,RE为4. 18%;糖分增长期以SASI3(R952. 09,R946. 11)和SASI4(R760. 37,R803. 48)的建模效果最佳,2015年验证集R~2为0. 67,RMSE为2. 71 g/kg,RE为4. 72%;糖分积累期的最优建模参数为SASI5(R883. 30,R887. 79),2015年模型R~2为0. 72,RMSE为2. 54 g/kg,RE为4. 49%。为直观显示甜菜CLNC在时间和空间尺度上的变化规律,基于上述估测模型计算并生成甜菜CLNC的预测分布图,实现了甜菜CLNC的可视化。研究结果表明,提出的甜菜CLNC估测方法具有可行性,可为及时了解作物长势及营养估测提供技术支持。     

基于无人机高光谱长势指标的冬小麦长势监测

为快速准确监测作物长势,以冬小麦为研究对象,获取了不同生育期的无人机高光谱影像。利用无人机高光谱数据构建光谱指数,并分析4个生育期的指数与生物量、叶面积指数以及由生物量和叶面积2个生理参数构建的长势监测指标(Growth monitoring indicator,GMI)的相关性;建立与GMI相关性较强的4个光谱指数的单指数回归模型,利用多元线性回归、偏最小二乘和随机森林3种机器学习方法分别建立冬小麦各生育期的GMI反演模型;将最佳模型应用于无人机高光谱影像,得到冬小麦长势监测图。结果表明:各生育期光谱指数与冬小麦GMI相关性较高,大部分指数都达到了显著水平,其中NDVI、SR、MSR和NDVI×SR与GMI的相关性高于生物量、叶面积指数与GMI的相关性;拔节期、挑旗期、开花期、灌浆期、全生育期,表现最好的回归模型对应光谱指数分别是NDVI×SR、NDVI、SR、NDVI和NDVI×SR;对比3种方法构建的GMI反演模型,开花期模型MLR-GMI效果最佳,此时期的模型建模R~2、RMSE和NRMSE分别是0. 716 4、0. 096 3、15. 90%。     

土壤有机质含量高光谱估测模型构建及精度对比

土壤有机质含量对作物的生长发育有着显著影响。为实现对苹果果园土壤有机质含量快速、实时估测,本研究以山东省烟台市栖霞市苹果园为研究区,采集100个土壤样本,利用ASD FieldSpec3便携式地物光谱仪获取其高光谱反射率,利用定量化学方法测定土壤有机质含量。采用移动平均法对高光谱数据进行预处理,分析果园土壤的反射光谱特征,研究光谱反射率与其有机质含量的相关关系,筛选土壤有机质含量的敏感波长并构建光谱指数后,分别建立多元线性回归模型（MLR）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）模型,并对模型精度进行验证比较。结果表明,筛选出的土壤有机质含量的敏感波长为678、709、1931、1939、1996和2201 nm。用筛选出的波长构建光谱参数,最终构建的光谱指数分别为NDSI_{（678,709）}、NDSI_{（678,1931）}、NDSI_{（678,2201）}、NDSI_{（709,1939）}和NDSI_{（1939,2201）}。建立的MLR、SVM和RF回归模型中,以RF模型精度最优,其校正样本集R²为0.8804,RMSE为0.1423,RPD达到2.25;验证模型的R²为0.7466,RMSE为0.1266,RPD为1.79,建立的RF定量模型反演苹果果园土壤有机质含量效果较好。因此,可以利用RF方法快速预测苹果果园土壤有机质含量,了解土壤养分分布状况,指导农民合理施肥,从而提高果园生产管理效率。     

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。     

冬油菜叶面积指数高光谱监测最佳波宽与有效波段研究

以冬油菜为研究对象,利用连续3季(2013—2016年)不同氮营养水平下冬油菜关键生育期400~1 350 nm冠层高光谱和LAI数据,研究基于偏最小二乘(Partial least square,PLS)回归分析的冬油菜原初光谱(Raw spectral reflectance,R)及一阶微分光谱(First derivative reflectance,FDR)窄波段光谱变量(1、5、10、20 nm)和宽波段光谱变量(40、80、100 nm)与LAI之间关系,确定可稳定指示油菜LAI时空变化的最佳波宽及其有效波段。在此基础上,进行了基于有效波段最优波宽下冬油菜LAI预测和精度验证。结果表明,冬油菜LAI对氮肥响应具有高度敏感性,可较为充分反映油菜LAI时空变化,其建模集和验证集变异系数分别为65.4%和54.4%;随波宽增加,基于R-PLS和FDR-PLS回归模型的冬油菜LAI预测精度均呈先增加后降低趋势,至窄波段光谱变量和宽波段光谱变量临界处20 nm波宽时达最高,且FDR-PLS预测效果显著优于R-PLS,建模集和验证集相对分析误差(Relative percent deviation,RPD)分别为2.223和2.004。根据FDR-PLS回归模型中各波段变量重要性投影值(Variable importance for the projection,VIP),确定基于该最佳波宽条件下油菜LAI有效波段分别为759、847、921、1 002、1 129 nm。此后,再次构建基于上述有效波段的油菜LAI预测模型,建模集和验证集RPD分别为2.004和1.707,反演效果较为理想。     

基于VIS-NIR的播种沟内土壤水分测量传感器研究

基于土壤水分的播深调整技术,需要对播种沟土壤水分进行测量,以便根据落种点处的土壤水分信息进行播种调节,改变播种策略.本文设计了一种可见光-近红外(Visible and near-infrared,VIS-NIR)式土壤水分传感器.使用高分辨率光谱仪采集不同水分梯度的土壤光谱数据,采用偏最小二乘回归法(Partial ...     

基于无人机高光谱遥感的冬小麦株高和叶面积指数估算

为了快速、准确地估算叶面积指数（LAI）,通过无人机搭载成像高光谱相机,获取了冬小麦3个生育期的影像数据,从中提取出株高（Hcsm）。首先,分析了植被指数、Hcsm与LAI的相关性,挑选出最优植被指数;然后,分别构建了单个参数的LAI线性估算模型;最后,以植被指数、植被指数结合Hcsm为模型输入因子,采用偏最小二乘回归方法构建LAI估算模型。结果表明：通过无人机高光谱遥感影像提取的Hcsm精度较高（R2=0.95）;在不同生育期,大部分植被指数和Hcsm均与LAI呈0.01显著相关水平;基于最优植被指数结合Hcsm估算LAI的精度优于仅基于最优植被指数或Hcsm的估算精度;以植被指数、植被指数结合Hcsm为输入变量,通过偏最小二乘回归构建的LAI估算模型在开花期估算精度达到最高,并且以植被指数结合Hcsm为自变量估算LAI的能力更佳（建模R2=0.73,RMSE为0.64）。本研究方法可以提高LAI估算精度,为农业管理者提供参考。     

基于高光谱数据的玉米叶面积指数和生物量评估

利用高光谱技术获取玉米农学参数信息,有助于提升玉米精准管理水平.本研究基于3个种植密度和5份玉米材料的田间试验,获取玉米大喇叭口期的地面ASD高光谱数据与无人机高光谱影像,分析不同种植密度下不同遗传材料的叶面积指数(LAI)和单株地上部生物量,构建基于全波段、敏感波段和植被指数的LAI和单株地上部生物量高光谱估算模型,...     

基于高光谱技术的采摘期烟叶水分含量研究

烟叶含水量的快速检测在烟草种植业中起着关键的作用,检测采摘期烟叶水分含量,对烟草工艺具有重要意义.为了快速、无损地检测采摘期烟叶水分含量,提出一种主成分分析(PCA)结合马氏距离算法(MD)的方法来剔除异常样本,再使用偏最小二乘法(PLS)估测采摘期烟叶水分含量.首先,利用GaiaSky-mini2机载高光谱成像仪获取...     

基于机器学习的重庆市粮食产量预测及影响因素分析

科学进行粮食产量预测及其影响因素分析对作出粮食生产决策及保障粮食安全有重要意义。对重庆市1997—2021年粮食数据进行收集、整理、分析,发现各特征与重庆市粮食产量间不是简单线性关系,因此使用非线性模型拟合粮食产量与其影响因素之间的函数关系,训练三种核函数的高斯过程回归(GPR)模型并进行组合预测,试验结果显示所得的组合模型具有很好的泛化能力。以2020—2021年数据为测试集,组合预测模型对2020年和2021年数据预测的绝对百分比误差分别为0.074 4%和0.632 4%。但GPR不易获得粮食产量与其影响因素之间的函数关系,导致使用GPR模型进行影响因素重要性分析很困难,进而借助多元函数泰勒公式及偏最小二乘回归(PLSR)对重庆市粮食产量进行影响因素分析。通过PLSR模型发现对重庆市粮食产量影响较大的因素是粮食播种面积、农用机械总动力、劳动力投入和成灾面积;农用机械总动力的增加降低了粮食播种面积减少等带来的负面影响。最后提出保护耕地面积、发展农业科技创新、鼓励返乡创业就业以及加强气候监测等建议来保障重庆市粮食安全。     

南方7省市陆地水储量动态变化主控因素研究

近年来,全球气候变化和人为活动日益剧烈,研究陆地水储量动态变化的影响因素,有助于深入了解陆地水储量的时空分布规律,为区域水资源管理和保护提供依据。基于（GravityRecoveryAndClimateExperiment）GRACE数据及8种气候要素,采用趋势分析、互相关分析和偏最小二乘回归（Partialleastsquaresregression,PLSR）等,从网格尺度（1^o×1^o）上分析我国云南、贵州、四川、广西、湖南、湖北以及重庆7省市陆地水储量距平（TerrestrialWaterStorageAnomaly,TWSA）变化趋势及其不同时间尺度下的主要影响因素。结果表明：2002-2017年期间,我国南方7省市除西部区域外TWSA总体上呈现明显增长的趋势,在重庆、贵州、湖北和湖南省交界处上升幅度最大,平均增幅最大可达每年0.9cm,该区域TWSA动态变化由长期趋势主导。云南、四川中南部、广西南部以及湖南湖北二省的东部区域中,TWSA随时间变化由季节周期性变化所主导。月尺度下,TWSA与空气比湿的动态变化最为相似,85%网格TWSA的变化受气候波动控制,仅研究区中北部TWSA明显受到大型水库消峰填谷调控的影响,其季节波动弱于其他地区,但水库对该区域TWSA年尺度的变化影响明显减弱。年尺度下,全区域TWSA的变化仍主要受气候因素的影响,陆地水储量60%以上的变化可由气候变化解释,降雨为七成以上研究区域TWSA年尺度变化的主控要素,仅三峡水库附近TWSA受到人为活动和气候变化的共同影响。