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1.
针对土壤Cd高光谱遥感定量反演中的机理性不足及数据冗余问题,提出一种基于有机质特征谱段的反演方法。该方法首先提取土壤光谱中对重金属Cd具有吸附作用的有机质特征谱段,进而通过竞争性自适应重加权采样法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)优选特征谱段,采用偏最小二乘回归法(Partial least squares regression,PLSR)建立重金属Cd的反演模型,并利用郴州矿区土壤实验室光谱数据和哈密黄山南矿区野外光谱数据进行方法验证。研究表明:有机质特征谱段提取在降低数据冗余的同时提高了重金属Cd的反演精度,CARS算法相对于相关系数法(Correlation coefficient,CC)和遗传算法(Genetic algorithm,GA)特征选择具有更高的反演精度,基于有机质特征谱段的CARS-PLSR算法在土壤实验室光谱和野外实测光谱所得验证精度R2分别为0.94和0.80,表明该算法对于实验室和野外光谱均具有一定适用性。研究可为土壤重金属含量高光谱反演的特征波段选择和算法优选提供参考。 相似文献
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基于分数阶微分的荒漠土壤铬含量高光谱检测 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决高光谱检测土壤中痕量级重金属含量存在的困难,提高土壤重金属铬含量检测的准确度,利用新疆准东煤田周边168个荒漠土壤样本的重金属铬含量及其对应的高光谱数据,运用分数阶微分算法进行光谱数据预处理,最后利用全部波段进行偏最小二乘建模并进行可视化分析,旨在探讨分数阶微分预处理在高光谱数据估算荒漠土壤重金属铬含量的可能性。结果表明:原始光谱与吸光率变换的分数阶微分模型均在1.8阶微分处达到了最好的精度效果。吸光率变换1.8阶微分模型为最优模型,模型的校正均方根误差为7.68 mg/kg,R_c~2=0.83,预测均方根误差为8.39 mg/kg,R_p~2=0.78,相对分析误差为2.14。最后利用铬含量实测值与光谱预测值通过反距离加权法插值获得研究区土壤重金属铬含量的空间分布,说明利用该方法对土壤重金属铬含量定量检测并进行大尺度的空间分布反演在一定程度上是可行的,为荒漠土壤重金属污染状况的高光谱检测提供了一定的科学依据和技术支持。 相似文献
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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. 相似文献
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近红外漫反射光谱检测土壤有机质和速效N的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用近红外漫反射光谱检测技术对土壤有机质和速效N含量进行了相关研究。通过自行设计的NIR光谱系统测定了150个土壤样品有机质和速效N。126个土壤样品用来建立校正集模型,其余24个用来验证模型的性能。采集完整土壤样品的近红外漫反射光谱,原始光谱经移动窗口平滑处理、SNV和一阶微分预处理后,分别采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘法(PLS),建立土壤有机质和速效N含量的定量预测数学模型。结果表明采用一阶微分结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)所建模型的预测效果较好,土壤有机质和速效N含量定量预测数学模型的决定系数分别为0.8255和0.8015,均方根误差分别为2.84和16.80。近红外漫反射光谱作为一种检测方法,可用于评价土壤有机质和速效N含量。 相似文献
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基于岭回归的土壤含水率高光谱反演研究 总被引:6,自引:0,他引:6
以以色列南部Seder Boker地区采集的粘壤土样品为研究对象。在室内利用ASD Field Spec 3型高光谱仪获取土壤的原始光谱,在进行数据预处理和不同数学变换后,共获取了4种光谱指标:光谱反射率(REF)、倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)和去包络线(CR)。采用偏最小二乘回归法(PLSR)、逐步回归法(SR)和岭回归法(RR)构建了基于不同指标的土壤含水率高光谱反演模型,并对反演结果进行精度验证与比较。结果表明:REF-PLSR模型在所有回归模型中的反演与预测效果均为最优(R2c=0.990,R2p=0.987),在逐步回归模型和岭回归模型中,LR-SR(R2c=0.981,R2p=0.971)、LR-RR(R2c=0.975,R2p=0.979)均为最佳模型。对于其他3种指标,虽然逐步回归法和岭回归法的建模效果较偏最小二乘回归法略有下降,但R2c均大于0.9,R2p均大于0.8,RPD均大于2.5,RMSE均小于0.03,模型仍具有较好的反演效果;逐步回归法和岭回归法均实现了模型的简化,但岭回归法采用有偏估计从而提高了模型的稳健性,且实现了波段的优选(用于建模的波段数仅为全光谱的0.3%)。粘壤土土壤含水率LR-RR高光谱反演模型的建立为高光谱模型的优化、土壤含水率的快速测定提供了途径。 相似文献
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采用市场当日上架的生鲜牛肉外侧最长肌制作样本,在波长900~2300 nm内进行光谱检测和分析。利用基于粒子群算法(PSO)的聚类分析方法,对光谱信息进行优化以减少计算量,提高回归模型精度。该算法以经过多元散射校正(MSC)、变量标准化(SNV)等方法预处理后的光谱信息作为目标矩阵,以波长为目标进行聚类,根据聚类结果对不同波段进行重新组合,并建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明,利用PSO聚类分析方法在900~1 400 nm波段内获得的生鲜牛肉含水率预测模型最优,Rc=0.920 5,Rv=0.919 1。该方法能够有效减少光谱的数量,提升回归模型的预测结果。 相似文献
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竹叶片氮含量高光谱估测方法对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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植被含水率是农田生态系统敏感性的重要表征,为提高近地遥感植被含水率反演效率和精度,基于无人机多光谱影像数据,提取苜蓿、玉米2种植被覆盖的光谱反射率,在此基础上引入红边波段计算改进光谱指数。将5种光谱反射率及25个光谱指数利用变量投影重要性(Variable importance in projection, VIP)分析、灰色关联度(Gray relational analysis, GRA)分析与皮尔逊(Person)相关性分析进行筛选,并建立基于反向神经网络(Back-propagation neural network, BPNN)、偏最小二乘法(Partial least squares regression, PLSR)、支持向量回归(Support vector regression, SVR)和随机森林(Random forest, RF)4种机器学习模型,以确定不同作物覆盖下的最佳植被含水率反演模型。结果表明,3种筛选算法中VIP和GRA的模型精度明显优于Person相关性分析,且反演结果波动较小;在4种机器学习算法中,SVR算法在非线性问题中相较于BPNN、PLSR、... 相似文献
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在中国季节性冻融区如何高效快速地监测冻结土壤的含水率至关重要。以内蒙古河套灌区典型灌域土壤为对象,在实验室分梯度配置不同含水率的土样,通过地物光谱仪测定土壤冻结与未冻结状态下的高光谱数据,处理得到原始光谱反射率(Raw Spectral Reflectance,REF)、一阶微分反射率(First-order Differential Reflectance,FDR)和二阶微分反射率(Second-order Differential Reflectance, SDR)、标准正态变量变换(Standard Normal Variable Reflectance,SNV)和倒数之对数变换(Logarithm of Reciprocal,LR) 5种光谱指标,采用偏最小二乘回归法(Partial Least Squares Regression,PLSR)、多元逐步回归法(Multiple Stepwise Regression,MSR)、支持向量机法(Support Vecor Machine,SVM)和一元线性回归法(Unary Linear Regression,ULR),构建基于不... 相似文献
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大田葵花土壤含盐量无人机遥感反演研究 总被引:5,自引:0,他引:5
以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内大田葵花为研究对象,划分4块不同盐分梯度的试验地,利用无人机搭载六波段多光谱相机和热红外成像仪获取遥感数据,并同步采集区域内不同土壤深度处的盐分数据。利用灰色关联法对构建的光谱指数进行筛选,同时结合冠层温度数据,采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)和极限学习机(ELM) 4种建模方法构建大田葵花不同生育期、不同土壤深度的盐分反演模型。结果表明,基于葵花现蕾期数据构建的盐分反演模型整体效果优于开花期,以优选盐分指数和光谱指数作为变量组构建的模型效果优于植被指数变量组,盐分反演效果较好的土壤深度为0~20 cm和20~40 cm。不同建模方法对比结果表明,机器学习盐分反演模型的效果优于偏最小二乘回归模型,其中在葵花现蕾期0~20 cm土壤深度处,以光谱指数作为变量组构建的BPNN盐分模型反演效果最好,建模集和验证集R2分别达到0.773和0.718,验证集RMSE、CC分别达到0.062%和0.813。本研究成果可为无人机遥感在大田葵花土壤盐分监测方面的应用及相关研究提供参考。 相似文献
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感官检验棉花的品级,这是农村常见的一种检测手段.它的一个主要特点就是存在不确定性.这是由于检验员的品级检验水平存在一定的差异,其中有很多因素制约着检验的结果.文章对影响感官检验结果的因素进行了系统的分析. 相似文献
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为了研究一种利用微水头发电的水车装置,利用Fluent软件流体体积(VOF)模型模拟明渠无压流动,选用SST k-ω两方程湍流模型和滑移网格旋转模型对不同叶片数的水车在不同转速下进行非定常模拟.结果表明:3叶片水车效率区最为宽广,最优效率最高;3叶片水车上游局部湍流黏度较大,影响范围较小,而8叶片水车上、下游湍流黏度较为平均,影响范围较大;相同工况下,增加叶片数会增强水车的阻塞效应,使上、下游水位差平均增大,但可降低水位差的波动,水位差平均值增大将降低水车出力,水位差的波动对水车轴系的稳定性产生不利的影响;相同工况下,增加叶片数可以提高水车运行中转矩波动的稳定性,但会降低水车的出力,转矩波动使水车在运行中受到周期性不平衡力矩的作用,引起水车结构剧烈振动和叶片疲劳损伤. 相似文献
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从灾害经济学的角度探讨了城镇供水优化调度的必要性和可能性,认为在缺水不可避免的情况下,对供水进行优化调度可以减小缺水带来的损失,产生较好的减灾效益,特别是可以大大减小严重干旱的灾害效应。并根据水资源的特性,提出了缺水损失的计算模式以及优化调度的原则和方法。 相似文献