基于可见/近红外光谱的土壤有机质快速测定方法的研究

[目的]研究在野外直接测定土壤有机质含量的方法。[方法]以重铬酸钾容量法(外加热法)测定土壤样本有机质含量作为真实值,在不进行土壤样本预处理的前提下,利用近红外光谱直接扫描未作处理的土壤样本,测定土壤有机质含量,以其作为土壤有机质含量的预测值。[结果]利用620和1 900 nm的波长组合,可以较好地预测土壤有机质含量,预测模型(定标模型)的相关系数为0.9,极为显著。[结论]该模型对同类土壤有机质含量的预测效果很好,预测值与实测值的相关系数达到0.95。     

粗皮桉木材力学性质的近红外光谱方法预测

以人工林粗皮桉木材为研究对象,采用常规力学测试方法和近红外光谱方法对其无疵小试样力学性质进行研究。用近红外光谱仪采集试样表面的近红外光谱,对采集的近红外漫反射光谱进行导数预处理并对不同波段光谱建立校正模型,以1/3试样作为预测集对校正模型进行验证。结果表明:二阶导数预处理、350～25000nm全光谱波段、径切面和弦切面平均光谱值对粗皮桉木材力学性质模型预测效果最好。抗弯弹性模量和抗弯强度、顺纹抗压强度的实测值与近红外光谱方法的预测值存在较好的相关性,相关系数均大于0.88,相对分析误差大于2.0,表明利用近红外光谱方法预测人工林粗皮桉木材力学性质效果较好。     

青藏高原冻土区划与草原分类一致性分析

探讨冻土区划与草原分类的一致性,可以为揭示冻土分布和草原分类规律提供依据。以青藏高原为研究区,将研究区内冻土区划划分为多年冻土区、季节冻土区和非冻土区3种类型,它们分别占整个研究区面积的49.64%、46.68%和3.68%;将此研究区内草原分类也划分为3种类型（优势草原类、亚优势草原类和热带草原类）,它们分别占整个研究区面积的57.51%、41.08%和1.41%;然后进行图像叠加,通过分析图像分类精度的误差矩阵,可以得到冻土区划和草原分类总体一致性精度为65.95%,说明二者具有明显的一致性。     

基于高光谱成像技术检测脐橙溃疡

为了研究从带有不同缺陷的柑橘类水果中快速识别出溃疡果的有效方法,基于高光谱成像技术,该文提出特征波段主成分分析法及波段比算法。以脐橙为研究对象,选取包括溃疡在内常见的10类脐橙果皮缺陷果及正常果。首先,提取并分析11类果皮感兴趣区域（ROI）光谱曲线并结合主成分分析法确定5个最佳波段（630、685、720、810和 875 nm）;然后基于特征波段做主成分分析,选取第5主成分（PC-5）作为分类识别图像,识别率达到80%。为了进一步提高溃疡识别率,该文又提出采用特征波段主成分分析法与波段比算法相结合的方法,基于此算法溃疡正确识别率提高到95.4%。试验结果表明,基于高光谱成像技术可以有效地对带有溃疡病斑的脐橙分类识别。     

高光谱图像技术诊断温室黄瓜病害的方法

利用高光谱图像技术研究了诊断温室黄瓜病害的方法,以提高诊断的准确性和效率。试验以黄瓜霜霉病、白粉病为研究对象,利用高光谱图像采集系统获取黄瓜病叶的高光谱图像数据,在450～900 nm范围内的高光谱图像数据中,选出特征波长下的图像;然后,对该图像进行去除噪声的滤波处理,并提取黄瓜病叶的色度矩纹理特征向量;最后采用支持向量机分类方法对黄瓜病害进行诊断。研究结果表明,采用高光谱图像新技术与线性核函数对黄瓜霜霉病、白粉病的正确诊断率达100%,采用高光谱图像技术可以实现对温室黄瓜病害进行快速、精确的分类诊断。     

特征波长筛选在近红外光谱测定梨硬度中的应用

为了提高应用近红外光谱分析技术快速测定梨硬度的精度和稳定性,该研究采用联合区间偏最小二乘和遗传算法（siPLS-GA）在校正模型中用来筛选特征光谱区域和波长,通过交互验证法确定模型的主成分因子数和筛选的波长,并以预测均方根误差（RMSEP）和相关系数（Rp）作为模型的评价标准。基于siPLS-GA的最优模型包含4个光谱区、96个变量和10个主成分因子。该模型结果显示：最佳预测模型相关系数（Rp）和RMSEP分别为0.9083和0.5573。研究结果表明,近红外光谱技术结合siPLS-GA建模用于无损、快速测定梨的硬度是可行的。     

光谱预处理及不同光谱区对黑土有机碳近红外光谱模型的影响

在目前土壤有机碳(Soil organic carbon,SOC)的测量方法中,定量燃烧法虽具有很高的精度,但是价格比较昂贵;烧失法和湿氧化法比较费时,且测定中使用的化学药剂容易产生环境问题。化学试剂的使用和测定条件的专一也使得化学方法容易产生偏差,因此,需要一种快速、准确、低耗和环保的方法来测量土壤样品SOC含量。近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)技术作为一种无损、快速的分析手段,在农业很多领域都有广泛的应用[1-2],但是利用NIRS对土壤成分进行定量分析最近才刚刚开始[3][5]。近红外光谱由被测样品的近红外特征光谱主导,包含了噪声、各种外界干扰     

生物动力学品质检测技术简介——图像成形法

<正>在上世纪20年代一些测试方法开始发展,这些方法现在被统称为图像成形法(Picture forming methods)。其中最具代表意义的是氯化铜结晶法(copper chloride crystal-     

行播作物农田图像边界提取研究

[目的]找寻一种适于行播作物农田图像边界提取的方法。[方法]依据农田图像的特点,通过试验对比确定适合于行播作物农田图像边界提取的方法。[结果]在分析农田图像特征的基础上,选择适宜的颜色特征2g-r-b作为彩色图像的分割特征。为了实时导航,应采用固定的分割阈值。选取0.11作为超绿特征的分割阈值效果比较理想。对分割后的图像进行了中值滤波和区域填充处理可去除噪声和孔洞的影响。[结论]处理后的图像效果基本能够满足要求。     

遥感图像真彩色融合问题中的彩色约束方程

根据遥感真彩色融合的物理机制,推导出RGB彩色模型中的约束方程,引入YVC彩色模型,提出不同分辨率遥感图像彩色融合必须满足的独立彩色约束方程,应用一次和二次多项式展开导出相应的近似解。通过进行计算机模拟和遥感实际试验,结果表明,二次多项式近似解可明显改善对道路地物的融合效果。