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[期刊] 中国农业科学
[作者]
陈红艳 赵庚星 李希灿 陆文利 隋龙
【目的】对土壤高光谱数据去噪提纯,提高土壤速效钾含量高光谱估测模型的精度和实用性。【方法】选取土壤有机质、碱解氮、有效磷含量近似而速效钾含量差异较大的样本76个,对土壤样本反射率对数的一阶导数光谱分别基于4种函数进行多层小波离散分解;提取小波低频系数,构建土壤速效钾含量高光谱估测模型。【结果】小波分解1—3层获得的低频系数可用以代表原始光谱。基于各小波函数相同尺度的低频系数,土壤速效钾含量估测建模精度差异不大。其中基于Bior 1.3函数分解的第2层低频系数建模精度略高,作为最佳估测模型,在数据压缩到25%、反映输入光谱信息95.6%的基础上,建模R2达到0.976,RMSE为10.66 mg...
关键词：
高光谱 土壤速效钾 小波分析 小波系数
[期刊] 自然资源学报
[作者]
张娟娟 田永超 姚霞 曹卫星 马新明 朱艳
基于高光谱(350~2 500 nm)数据,研究了我国中、东部地区5种主要类型土壤全氮含量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了基于偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和特征光谱指数的土壤全氮含量估算模型。结果表明,以500~900 nm、1 350~1 490 nm区域波段反射率经Norris滤波平滑后的一阶导数光谱为基础,构建的基于PLS和BPNN的土壤全氮含量估算模型精度较高,建模决定系数分别为0.81和0.98;独立观测资料检验结果显示,模型预测决定系数分别为0.81和0.93,均方根误差RMSE为0.219 g.kg-1和0.149 g.kg-1,相对分析误差RPD为2.2...
[期刊] 中国农业科学
[作者]
杨梅花 赵小敏
【目的】变量选择是可见光-近红外光谱研究至关重要的步骤,通过分析可见光-近红外光谱不同特征的选择方法筛选出土壤全氮敏感波段,建立基于敏感波段的土壤全氮最佳预测模型,为土壤全氮的快速定量估算提供重要的理论指导依据。【方法】在红壤典型地区江西省吉安县采集代表性土壤样品120个,对可见光-近红外光谱采用主成分分析(PCA)、无信息变量消除(UVE)和无信息变量消除后结合连续投影(UVE-SPA)3种变量特征选择方法,建立基于不同变量选择的偏最小二乘回归(PLSR)模型、最小二乘-支持向量机(LS-SVM)、反向传播神经网络(BPNN)和遗传算法优化的反向传播神经网络(GA-BPNN)模型,从模型对预...
[期刊] 中国农业科学
[作者]
姚霞 朱艳 田永超 冯伟 曹卫星
【目的】作物体内氮素状况是评价长势和预测产量的重要指标。小麦植株氮素营养的快速监测和无损诊断对于精确氮素管理具有重要作用。本文旨在通过对高光谱信息的精细分析和信息提取,探索建立小麦叶片氮含量(LNC,leaf nitrogen content)估算的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】利用连续4年的系统观测资料,采用精细采样法,详细分析350～2500nm波段范围内原始光谱反射率及其一阶导数光谱的任意两两波段组合而成的主要高光谱指数与小麦冠层叶片氮含量的定量关系。【结果】发现小麦叶片氮含量的最佳波段为位于红边的690、691、700和711nm以及近红外波段的1350nm;基于归一化光谱指数...
关键词：
小麦 最佳波段 高光谱指数 叶片氮含量
[期刊] 西南农业学报
[作者]
彭一平 刘振华 王璐 赵理 胡月明
【目的】为更快速准确地估算土壤全钾含量。【方法】本文以土壤高光谱数据和实验室分析所得的土壤全钾含量数据为数据源,研究土壤光谱与土壤全钾含量的关系。在土壤原始光谱预处理的基础上,对其进行光谱平滑、一阶微分、二阶微分和倒数对数等光谱变换处理,筛选出与对土壤全钾含量相关性最高的光谱指标,最终建立模型预测土壤全钾含量。【结果】基于一阶微分变换的光谱变量是估算土壤全钾含量的最佳光谱指标,其构建的土壤全钾高光谱反演模型(y=2E+06x~2+11328x+16.372)效果最佳,决定系数R~2为0.64,均方根误差RMSE为4.850 g/kg。【结论】利用该模型快速估算广东省土壤全钾含量是可行的。
关键词：
土壤全钾 高光谱指标 反演模型 华南地区
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
邢东兴 常庆瑞
【目的】探讨采用光谱分析手段估测果树N、P、K营养元素含量的精度及应用潜力。【方法】首先,对果树鲜叶的光谱反射率(Rλ)以及叶片全氮(TN)、全磷(TP)、全钾(TK)含量进行测定,并对各种元素含量与Rλ及其多种变式数据(1/Rλl、g(1/Rλ)、d1Rλ、d2Rλ、d1[lg(1/Rλ)]、d2[lg(1/Rλ)]l、g(1/BNC)、f′(Rλ)、Dn)的相关性进行分析,找出与每种元素含量相关性最强的光谱数据形式;其次,采用逐步回归法,对每种元素含量和与其相关性最强的光谱数据形式进行回归分析,得到入选波长;最后,利用入选的波长,进行基于最小误差平方和的偏最小二乘回归建模。【结果】叶片TN...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
刘雪梅 章海亮
【目的】采用近红外光谱和不同建模方法测定土壤中的有机质和速效P含量。【方法】分别采集江西不同地区的土样240个,采集土壤样品的近红外漫反射光谱,以对光谱数据进行主成分分析得到的前6个主成分(PCs)和偏最小二乘回归(PLSR)建模得到的6个潜在变量(LVs),分别作为反向传播神经网络(BPNN)和偏最小支持向量机(LS-SVM)的输入变量,共建立6个模型,分别为主成分回归(PCR)、PLSR、BPNN-PCs、BPNN-LVs、LS-SVM-PCs和LS-SVM-LVs,并对这些建模方法预测土壤有机质和速效P含量的结果进行评价,从中筛选出最佳模型。【结果】在预测土壤有机质和速效P含量时,LS-...
[期刊] 林业科学
[作者]
高志海 白黎娜 王琫瑜 李增元 李晓松 王玉魁
在对2个荒漠化典型区土壤采样、化验分析和光谱测量的基础上,分析荒漠化土地土壤的反射光谱特征及土壤有机质的光谱敏感范围,构建多种土壤有机质含量高光谱估测模型。结果表明:荒漠化土地土壤具独特的波浪型光谱曲线,其主要特点是在可见光和近红外的500～900nm光谱范围存在一个明显的弓形突起区,其对提取土壤有机质信息有实际意义;相关分析发现,在中心波长分别为600和830nm的可见光和近红外光光谱范围分别存在1个有机质光谱敏感区;土壤有机质含量高光谱估测模型验证结果表明,利用波长588nm处的反射光谱对数lgR588和反射光谱倒数1/R588以及波长835nm处的反射光谱倒数的导数(1/R835)'和反...
[期刊] 西南农业学报
[作者]
张恒 梁太波 宋效东 江鸿 郭文孟 戴华鑫 翟振 冯长春 张艳玲
【目的】为实现区域尺度上烟田土壤pH的快速估测。【方法】以四川省296份烟田土壤为研究对象，利用高光谱成像获取土壤390～2500 nm波段的光谱反射率，系统研究12种光谱预处理方法、2种特征波段选择方法和4种建模方法对烟田土壤pH高光谱估测模型精度的影响。【结果】在600～2500 nm范围内，不同pH的光谱反射率曲线差异明显；原始光谱经单一预处理或组合预处理方法处理后，建立的估测模型精度均有所提高；其中一阶导数（First derivative， D1）组合标准正态分布（Standard normal variate， SNV）为最佳光谱预处理方法。竞争自适应重加权采样算法（Competitive adaptive reweighted sampling， CARS）筛选出了93个土壤pH特征波段，主要集中在近红外波段800～2500 nm。无论使用光谱全波段还是主成分分析降维得到的光谱特征，核岭回归（Kernel ridge regression， KRR）和支持向量机（Support vector machine， SVM）两种建模方法都取得了比偏最小二乘回归（Partial least square regression， PLSR）和岭回归（Ridge regression， RR）更高的估测精度；但使用CARS筛选的特征波段建模时，PLSR和RR取得了比KRR和SVM更高的估测精度。其中基于D1-SNV预处理方法，使用CARS筛选特征波段建立的土壤pH PLSR估测模型精度较高，模型验证集决定系数为0.758，均方根误差为0.555，相对分析误差为2.034。【结论】运用高光谱成像技术在区域尺度上对烟田土壤pH进行较高精度估测是可行的，pH估测可采用D1-SNV-CARS -PLSR模型。
[期刊] 林业科学
[作者]
谢文 赵小敏 郭熙 叶英聪 孙小香 匡丽花
【目的】探讨组合模型在山地红壤有机质含量高光谱估算中应用的可行性,以期为土壤有机质含量估测提供基础数据和科学依据。【方法】基于山地红壤光谱的全波段(400~2 450 nm)研究范围,选择偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BP)和支持向量机回归分析(SVMR)3种单一高光谱估测模型,分别获得预测结果,并重构预测结果数据,以绝对误差和最小为目标,计算固定权重与不固定权重两种组合模型的权重值,并基于径向基函数(RBF)神经网络法建立组合模型,探讨不同赋权方法与是否重构数据条件下的最优组合模型。通过均方根误差(RMSE)、预测偏差比(RPD)和决定系数(R2)评价山地红壤有机质含量的预测精度。【结果】单一预测模型中的SVMR估测精度最高,验证决定系数(R2)为0.64,均方根误差为9.76 g·kg-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为1.67;在组合模型数据不重构的条件下,不定权组合模型要优于定权组合模型;在组合模型数据重构的条件下,定权组合模型要略优于不定权组合模型,估测精度相差不大;最优模型是数据重构定权组合模型,模型验证决定系数(R2)为0.87,均方根误差为7.91 g·kg-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为2.06;组合模型验证精度优于单一模型,说明利用RBF组合模型估算山地红壤有机质含量是可行的。【结论】对山地红壤有机质含量的快速估测而言,单一模型具有操作简单、运算速度快等特点,因而具有较大应用价值,但组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,从而能有效减少应用单一模型时所受随机因素的影响,从而提高山地红壤有机质含量的估测精度。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
王晓星 常庆瑞 刘梦云 刘秀英 尚艳
【目的】利用高光谱数据对抽穗期冬小麦冠层叶绿素含量进行估测，旨在为叶绿素含量快速准确估测提供参考。【方法】利用ＡＳＤ便携式野外光谱仪和ＳＰＡＤ－５０２叶绿素仪实测了冬小麦抽穗期冠层光谱反射率及叶绿素含量，并对原始光谱反射率及其一阶导数光谱与叶绿素相对含量进行了相关分析，建立了基于敏感波段、红边位置、原始光谱峰度和偏度、一阶导数光谱峰度和偏度的叶绿素估算模型，并进行检验，从中筛选出精度最高的模型。【结果】冬小麦冠层光谱曲线特征与叶绿素含量之间有着密切联系。基于原始光谱一阶导数偏度和峰度的冬小麦（抽穗期）叶绿素含量估算模型拟合精度优于其他４种估算模型，决定系数Ｒ２分别为０．８４７和０．５７２，均方．．．
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
徐厚生 王继春
随着工业化的不断推进，土壤重金属污染情况十分严重。重金属污染对于环境保护，人类安全都有很大的影响。砷作为一种毒性很强的重金属元素，对其进行反演研究，这对环境保护有着重要意义。传统的土壤重金属含量检测方法多为繁杂的实验室化学处理方法，耗费大量时间且成本高昂。为研发一种快速、准确检测土壤砷含量的方法，首先在可见光-近红外光波段获得原始反射光谱，使用三波段光谱指数分析波段间的相互作用，利用相关系数法获得最优的光谱参数组合，从而提取优质光谱特征。双隐含层极限学习机（TELM）是一种前馈神经网络模型。TELM在单隐含层极限学习机的基础上引入了新的隐含层和学习机制，有较高的性能。但是由于TELM第一隐含层参数是随机获得的，容易导致模型的不稳定，利用粒子群优化（PSO）算法对该层参数进行寻优。PSO是一种经典的智能优化算法，具有很强的全局搜索能力。针对PSO容易陷入局部最优点的缺点，引入新的交叉策略，通过该交叉策略，可以帮助其摆脱局部最优，并提出基于三波段光谱指数和交叉粒子群算法的双隐含层极限学习机混合模型（TPC-TELM）。为验证模型的有效性，将其与多个机器学习模型（如单层极限学习机和TELM等）进行对比，并引入均方根误差（RMSE）和皮尔逊相关系数（r）作为性能指标来衡量模型的性能。结果表明：利用三波段光谱指数可以帮助提取优质光谱特征，通过引入交叉策略，增强模型的探索能力。相对于其他几个机器学习模型，TPC-TELM模型的RMSE最小，为0.680 9,r值最大，为0.865 6，说明所提出模型的优越性和有效性。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
陈书琳 毕银丽 齐礼帅 冯颜博 张延旭 王瑾
为更好地指导矿区进行受损土地的微生物复垦,减少传统监测方法对植物的损害,需要运用快速有效的方法来监测菌根作用下植物的生长状况。对不同生长期的大豆叶片光谱、叶绿素含量、菌根侵染率和菌丝密度测定分析,结果表明:各生长期接菌组叶绿素含量均高于同期对照,其叶绿素含量与侵染率间具有显著正相关性,且叶片光谱反射率在550nm处显著低于对照组。同时根据叶片光谱可见光区域叶绿素敏感波段选择植被指数,然后建立以植被指数为变量的线性模型反演叶绿素含量,结果发现植被指数MCARI反演叶绿素含量的精度及稳定性(R2=0.67)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为2.504,相对误差为6.57%。该研究结果说明高光...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
邢东兴 常庆瑞
【目的】探试利用光谱分析手段估测果树微量元素含量的精度与应用潜力。【方法】首先对果树鲜叶的光谱反射率(Rλ)以及叶片铁(Fe)、锰(Mn)、铜(Cu)、锌(Zn)4种元素含量进行测定,并分别对各种元素含量与Rλ及其多种变式数据(1/Rλl、g(1/Rλ)、d1Rλ、d2Rλ、d1[lg(1/Rλ)]、d2[lg(1/Rλ)]l、g(1/BNC)、f′(Rλ)、Dn)的相关性进行了分析,找出了与每种元素含量相关性最强的光谱数据形式。最后采用逐步回归法,分别对每种元素含量及与其相关性最强的光谱变式数据进行了回归分析,得到了入选波长,并利用入选的波长Rλ进行了基于最小误差平方和的偏最小二乘回归建模。...
关键词：
光谱分析 果叶叶片 微量元素
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
张文旭 佟炫梦 周天航 杨振康 孙嘉祺 王金刚 崔静 王海江
为提高棉花叶片各生育时期氮素估测模型的准确性和普适性,以2019年不同施氮水平(0,75,150,300kg·hm~(-2))的棉花叶片为研究对象,利用高光谱成像仪获取棉花叶片苗期、蕾期、初花期、盛花期和结铃期光谱反射特征,对原始光谱进行卷积平滑(SG)处理,并在此基础上进行多元散射校正(SG-MSC)、标准正交变换和去趋势算法联合应用(SG-SNV-Detrending)、区域归一化(Area-normalize)、倒数二阶微分(1/SG)"和对数二阶微分[lg(SG)]"5种预处理,基于连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)选取原始光谱和不同预处理的氮素特征波段,构建偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和主成分回归(principal components regression,PCR)氮素估测模型,并对模型进行年际间的精度检验。结果表明:基于SPA筛选的氮素含量特征波段减少共线性和冗余信息,原始光谱反射特征经不同预处理,相关性均得到提高,5种预处理以(1/SG)"变换最优,最大相关系数出现在1114nm处,为0.522;基于PLSR和PCR构建的氮素特征波段估测模型精度均高于全波段估测模型,且PLSR方法对棉花叶片氮素含量的估算精度优于PCR方法。棉花不同生育时期光谱氮素估测精度存在差异,盛花期的(1/SG)"光谱变换的精度最高,R_p~2为0.967,RMSE_p为1.222,RPD为4.590,全生育期为SG-MSC光谱变换估算精度最高,R_p~2为0.895,RMSE_p为2.148,RPD为4.344。利用2020年棉花样本数据验证模型精度,其中盛花期的模型精度和稳定性最好,R~2高达0.783,RMSE为0.035,苗期的模型精度最低,R~2仅为0.541,RMSE为0.057。因此,对地物原始光谱反射率进行数据变换和提取特征波段是提高棉花叶片氮素含量估测模型精度的有效方式。
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