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高光谱结合主成分分析的苎麻品种识别 预览
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作者 曹晓兰 邓梦洁 崔国贤 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1905-1908,共4页
苎麻(Boehmeiria nivea L)是我国的特产,作为一种传统的纤维作物,一直有着较高的经济地位。开发一种基于高光谱的、新型高效的苎麻品种识别方法,有利于苎麻栽种、种质资源开发利用,为实现苎麻高产优质及麻田精准管理提供关键技术支撑,... 苎麻(Boehmeiria nivea L)是我国的特产,作为一种传统的纤维作物,一直有着较高的经济地位。开发一种基于高光谱的、新型高效的苎麻品种识别方法,有利于苎麻栽种、种质资源开发利用,为实现苎麻高产优质及麻田精准管理提供关键技术支撑,对提高苎麻产量和品质有重要意义。为了将高光谱技术应用于苎麻品种识别,采集了9个不同基因型苎麻品种,利用地物光谱仪测定苎麻叶片高光谱反射率,共1 458个叶片高光谱数据,利用主成分分析(PCA)对高光谱数据进行降维,探讨PCA最佳主因子个数的确定方法,比较不同主因子个数与不同判别分析(DA)方法——即线性判别分析(LDA)、二次判别分析(QDA)和马氏距离判别分析(MD-DA)组合,在建立基于叶片高光谱的苎麻品种识别模型中效果。对全波段的数据样本进行主成分分析之后,以2~20个主成分作为特征变量,分别建立LDA,QDA和MD-DA三种品种判别模型进行预测,以预测集正确率为评价标准,比较各种组合的效果。结果表明,若以累积贡献率≥85%为标准,选择2个主成分时,LDA,QDA和MD-DA三种判别模型预测集正确率分别为32.92%,38.48%和33.54%;以特征值≥1为标准,选择11个主成分时,三种判别模型预测集正确率分别为68.72%,87.04%和83.54%;若以预测集正确率为优先考虑标准,将主成分个数增加至20个时,三种判别模型正确率有较大提高,分别为84.98%,95.68%和95.27%。由此,得到如下结论:①利用PCA组合DA方法建立基于苎麻叶片高光谱的品种识别模型是可行的,但因子数不同、DA判别标准不同、组合方法不同效果差异非常大;②主因子个数对识别结果的影响较为明显,适当增加主成分个数可以显著提高模型判别正确率,因此不应局限于PCA特征值和方差累积贡献率的选择方法;③主因子个数相同时,三种判别标准中,QDA效果最好,LDA效果最差;④最佳组合是20个主成分+QDA方� 展开更多
关键词 苎麻 高光谱 主成分分析 判别分析
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基于高光谱的矿区复垦农田土壤全氮含量反演
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作者 王世东 石朴杰 +1 位作者 张合兵 王新闯 《生态学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期294-301,共8页
准确快速估测矿区复垦农田土壤全氮含量是科学评价土地复垦质量的保障。以永城矿区复垦农田为例,对采集的土样进行化学处理和室内高光谱数据测量,对土壤高光谱数据进行3种数学变换,然后与全氮含量进行相关性分析并确定敏感波段。在此基... 准确快速估测矿区复垦农田土壤全氮含量是科学评价土地复垦质量的保障。以永城矿区复垦农田为例,对采集的土样进行化学处理和室内高光谱数据测量,对土壤高光谱数据进行3种数学变换,然后与全氮含量进行相关性分析并确定敏感波段。在此基础上,将偏最小二乘法回归(PLSR)模型分别与BP神经网络(BPNN)和随机森林(RF)相结合,建立了PLSR-BPNN和PLSR-RF两种土壤全氮含量高光谱反演模型,并将新建立的模型与传统的PLSR、BPNN和RF进行对比分析。结果表明:与利用单一模型相比,建立的PLSR-BPNN和PLSR-RF两种土壤全氮含量高光谱反演模型精度显著提高,特别是光谱数据经过一阶微分处理并利用PLSR-BPNN模型反演精度最高,验证组决定系数R2达到0.92,相对分析误差RPD为4.01。基于一阶微分光谱建立的PLS-BPNN模型是土壤全氮含量估测模型中的最优方法。研究成果为矿区复垦农田土壤全氮含量反演提供一定的参考价值。 展开更多
关键词 高光谱 全氮 偏最小二乘 随机森林 BP神经网络
西河流域不同海拔区土壤有效钾的高光谱反演
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作者 郭鹏 李婷 +2 位作者 张世熔 李智平 梁俊捷 《土壤通报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期274-281,共8页
为探究不同海拔条件对土壤有效钾含量高光谱反演的影响以及筛选效果最好的光谱指标。采集118个土壤样本后进行其室内理化分析、光谱测量与处理等一系列工作,在土壤原始光谱(R)处理的基础上提取了反射率倒数一阶微分((1/R)’)、反射率倒... 为探究不同海拔条件对土壤有效钾含量高光谱反演的影响以及筛选效果最好的光谱指标。采集118个土壤样本后进行其室内理化分析、光谱测量与处理等一系列工作,在土壤原始光谱(R)处理的基础上提取了反射率倒数一阶微分((1/R)’)、反射率倒数的对数一阶微分((log(1/R))’)和反射率对数的倒数一阶微分((1/(log R))’)三种光谱变换指标,分析土壤原始光谱和三种变换后的光谱指标与不同海拔区土壤有效钾含量的相关性,并运用偏最小二乘回归法(PLSR)建立不同海拔条件下土壤有效钾的高光谱预测模型。结果表明:(1)比较土壤原始光谱和三种变换后的光谱指标,基于(log(1/R))’变换结果构建的PLSR模型在土壤有效钾的反演效果最好,其决定系数(R2)最高,为0.89,均方根误差(RMSE)为12.45 mg kg^-1;(2)相比全区域而言,依据海拔分区所建立的模型能够更好的预测土壤有效钾的含量。该结果对今后地形复杂区域土壤养分的光谱预测具有一定的指导作用。 展开更多
关键词 高光谱 海拔条件 土壤有效钾 偏最小二乘回归法
新疆有无人为干扰下土壤盐分估算的比较
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作者 王宁 熊黑钢 +2 位作者 马利芳 叶红云 张芳 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期323-330,共8页
以新疆有无人为干扰土壤的实测光谱为数据源,利用去包络线法提取其吸收特征和敏感波段,建立了多种基于去包络线法的土壤盐分估算的一元、多元线性回归模型。结果表明:①去包络线法能明显增强土壤光谱在400~610 nm和610~800 nm波段的吸... 以新疆有无人为干扰土壤的实测光谱为数据源,利用去包络线法提取其吸收特征和敏感波段,建立了多种基于去包络线法的土壤盐分估算的一元、多元线性回归模型。结果表明:①去包络线法能明显增强土壤光谱在400~610 nm和610~800 nm波段的吸收特征;②有/无人为干扰区土壤盐分含量与去包络线一阶微分的相关性较好,敏感波段在无人为干扰区集中于可见光区(400~800 nm),而人为干扰区为可见光-近红外区(400~2 400nm);③土壤盐分值预测模型精度从高到低在有/无人为干扰区基本上是:去包络线6个吸收特征模型>去包络线和去包络线一阶微分敏感波段模型>去包络线3个吸收特征模型>单个吸收特征模型。有/无人为干扰区最佳预测模型的R~2分别为0. 86和0. 92。无人干扰区最优模型(6个吸收特征)的相对分析误差(RPD)达到了3. 06,大于3,说明其能极好并且稳定的预测此区土壤盐分值。 展开更多
关键词 人为干扰 去包络线法 土壤盐分 高光谱 新疆
基于多模型融合的高光谱图像质量评价
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作者 徐冬宇 厉小润 +2 位作者 赵辽英 舒锐 唐琪佳 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第2期92-101,共10页
针对单模型评价图像质量容易产生过拟合的问题,提出基于多模型融合的高光谱图像质量评价算法。以图像噪声、模糊度和云含量为降质特征,建立遥感图像主观评价库,分别选用支持向量回归方法和集成决策树方法对带有评价值的训练集图像建立... 针对单模型评价图像质量容易产生过拟合的问题,提出基于多模型融合的高光谱图像质量评价算法。以图像噪声、模糊度和云含量为降质特征,建立遥感图像主观评价库,分别选用支持向量回归方法和集成决策树方法对带有评价值的训练集图像建立质量评价单模型。将两个单模型评价结果线性回归拟合,得到模型融合的图像质量评价结果。同时,以广义回归神经网络模型作为参照,分别从均方误差、回归拟合指标、分类准确率、训练时间4个方面对几种模型进行对比。实验结果表明,所提模型融合算法具有较高的拟合精度、较强的泛化能力,并且所需的训练时间相对较少。 展开更多
关键词 成像系统 高光谱 图像质量评价 支持向量回归 决策树 模型融合
基于高光谱的抽穗期寒地水稻叶片氮素预测模型 预览
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作者 王树文 牛羽新 +3 位作者 马昕宇 陈双龙 阿玛尼 冯江 《农机化研究》 北大核心 2019年第3期158-164,共7页
为快速、无损地监测水稻叶片氮素营养状况,开展了基于高光谱成像技术的抽穗期寒地水稻叶片氮素预测模型的研究。以不同施氮水平的寒地水稻叶片为研究对象,采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和分段主成分分析(segm... 为快速、无损地监测水稻叶片氮素营养状况,开展了基于高光谱成像技术的抽穗期寒地水稻叶片氮素预测模型的研究。以不同施氮水平的寒地水稻叶片为研究对象,采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和分段主成分分析(segmented principal components analysis,SPCA)方法选择水稻叶片的高光谱特征波段,SPCA方法降维后结合相关分析(correlation analysis,CA)构建特征光谱参量,并建立基于全波段高光谱数据、SPA特征波段及SPCA特征光谱参量的多种回归分析模型且对模型进行检验和筛选。研究结果表明:在校正集决定系数RC2上,基于多元逐步回归分析(multiple stepwiser egression analysis,MSRA)的全波段模型较好,RC^2=0.964,校正集均方根误差RMSEC=0.083;RP^2为0.961,RMSEP为0.050。该研究结果为快速检测水稻叶片氮素含量及水稻生长期间精确施肥管理提供了技术支撑和理论依据。 展开更多
关键词 抽穗期 水稻叶片 高光谱 氮素 回归分析
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基于改进离散粒子群算法的青贮玉米原料含水率高光谱检测 预览
7
作者 张珏 田海清 +3 位作者 赵志宇 张丽娜 张晶 李斐 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期285-293,共9页
快速、无损和准确检测青贮玉米原料含水率,对确保青贮玉米发酵品质、推动青贮产业健康快速发展有重要现实意义。为探究高光谱技术在青贮玉米原料含水率检测方面的可行性,研究通过高光谱成像系统获取青贮玉米原料高光谱图像并利用烘箱加... 快速、无损和准确检测青贮玉米原料含水率,对确保青贮玉米发酵品质、推动青贮产业健康快速发展有重要现实意义。为探究高光谱技术在青贮玉米原料含水率检测方面的可行性,研究通过高光谱成像系统获取青贮玉米原料高光谱图像并利用烘箱加热法测定实际含水率。在粒子更新方式和惯性权重2个方面对传统离散粒子群算法(discrete binary particle swarm optimization,DBPSO)进行优化,提出基于改进型离散粒子群算法(modified discrete binary particle swarm optimization,MDBPSO)的特征波段优选方法,并利用相关系数分析法(correlation coefficient,CC)、DBPSO和MDBPSO法提取原料含水率高光谱特征变量,基于全波段反射光谱(totalspectral reflectance,TSR)和特征波段反射光谱建立青贮玉米原料含水率预测模型。结果表明,MDBPSO优选特征波段适应度函数的收敛精度和收敛效率较DBPSO法均有明显改善,最优适应度值由0.7616提高至0.8123,函数收敛迭代次数由280次降低至79次。MDBPSO-PLSR预测模型的建模精度和预测精度均高于CC-PLSR、DBPSO-PLSR和TSR-PLSR预测模型,其校正集决定系数Rc^2和均方根误差RMSEC(root mean square error of calibration)分别为0.81和0.032,预测集决定系数Rp^2和均方根误差RMSEP(root mean square error of prediction)分别为0.80和0.045。该研究表明,利用高光谱图像技术检测青贮玉米原料含水率具有较高的精度,研究可为后续开发青贮玉米原料水分快速检测仪器提供借鉴方法。 展开更多
关键词 粒子 水分 光谱分析 高光谱 粒子群 青贮玉米 特征波段
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猕猴桃叶片SPAD值高光谱估算模型构建 预览
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作者 余蛟洋 常庆瑞 +2 位作者 班松涛 田明璐 由明明 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2018年第6期168-174,共7页
利用便携式野外光谱辐射仪和叶绿素仪在陕西杨凌蒋家寨村测定了猕猴桃不同生育期叶片光谱反射率及其对应的叶绿素相对含量(SPAD)值,通过分析其光谱反射率、一阶微分光谱和SPAD的相关关系,构建了不同生育期基于红边位置、红边幅值、红边... 利用便携式野外光谱辐射仪和叶绿素仪在陕西杨凌蒋家寨村测定了猕猴桃不同生育期叶片光谱反射率及其对应的叶绿素相对含量(SPAD)值,通过分析其光谱反射率、一阶微分光谱和SPAD的相关关系,构建了不同生育期基于红边位置、红边幅值、红边偏度和红边峰度的SPAD估算的单因素回归模型和多元逐步回归模型。结果表明:(1)随着猕猴桃叶片叶绿素含量升高,红边位置“红移”,红边幅值随着SPAD值的增大而递减,红边面积有所减小,红边曲线形状由右偏逐渐转变为左偏,峰度值逐渐降低;(2)红边偏度能够更好地反映叶片叶绿素含量;(3)在不同生育期,均以红边偏度建立的单因素模型效果最好,建模R^2分别为0.821、0.874、0.842;(4)与单因素多项式回归模型相比,多元逐步回归模型在不同生育期均有更好的建模精度和预测精度,在不同生育期,其预测R^2分别为0.848、0.926、和0.850,是估算猕猴桃叶片SPAD值的最佳模型。 展开更多
关键词 猕猴桃叶片 高光谱 SPAD值 红边参数 估算模型
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基于高光谱和BP神经网络模型苹果叶片SPAD值遥感估算 预览 被引量:2
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作者 余蛟洋 常庆瑞 +2 位作者 由明明 张卓然 罗丹 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期156-165,共10页
叶绿素含量表征植被的营养生长状况,为西北地区苹果的大面积、无损、实时生长监测提供科学依据,使用SVCH艮1024I型便携式野外光谱辐射仪和SPAD-502型叶绿素仪测定不同生育期苹果叶片光谱反射率和SPAD值。分析不同生育期苹果叶片SPAD... 叶绿素含量表征植被的营养生长状况,为西北地区苹果的大面积、无损、实时生长监测提供科学依据,使用SVCH艮1024I型便携式野外光谱辐射仪和SPAD-502型叶绿素仪测定不同生育期苹果叶片光谱反射率和SPAD值。分析不同生育期苹果叶片SPAD值及其高光谱变化特征,不同生育期叶片SPAD值与原始光谱反射率和光谱特征参数的相关性,构建基于光谱特征参数的单因素回归模型、多元线性逐步回归模型和基于逐步回归分析的BP神经网络模型,并对反演模型进行验证。结果表明,1)从新梢开始生长到果实成熟,苹果叶片SPAD值呈现先上升后下降趋势;2)基于光谱特征参数构建估算叶片SPAD值的单因素回归模型、多元线性逐步回归模型和基于逐步回归分析的BP神经网络模型均通过显著性检验,在秋梢停止生长期各模型反演和预测精度均最高;3)在各生育期,基于光谱特征参数建立的单因素回归模型中,均以蓝边幅值Db和绿峰面积SR2为自变量建立的回归方程拟合和预测能力最优;4)在各生育期,基于逐步回归分析的BP神经网络模型反演和预测能力较单因素回归模型和多元逐步回归模型表现最优,建模R2和验证R2分别达到0.90和0.84以上,验证RMSE〈4.41,验证RE〈8.42%,是一种快速、高效估算苹果叶片SPAD值的良好反演方法。 展开更多
关键词 苹果 SPAD值 高光谱 光谱特征参数 逐步回归分析 BP神经网络
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基于多变量统计分析的冬小麦长势高光谱估算研究 预览 被引量:1
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作者 王超 王建明 +4 位作者 冯美臣 肖璐洁 孙慧 谢永凯 杨武德 《光谱学与光谱分析》 CSCD 北大核心 2018年第5期1520-1525,共6页
利用高光谱分析技术实现冬小麦长势的准确、无损监测具有重要的实践意义。基于连续两年的氮素运筹试验,通过获取叶面积指数(LAI)、地上干生物量(AGDB)、地上鲜生物量(AGFB)、植株含水量(PWC)、叶绿素密度(CH.D)和氮素积累量(ANC)六个冬... 利用高光谱分析技术实现冬小麦长势的准确、无损监测具有重要的实践意义。基于连续两年的氮素运筹试验,通过获取叶面积指数(LAI)、地上干生物量(AGDB)、地上鲜生物量(AGFB)、植株含水量(PWC)、叶绿素密度(CH.D)和氮素积累量(ANC)六个冬小麦长势指标及冬小麦冠层高光谱,引入主成分分析法(PCA)构建可表征冬小麦长势的综合长势指标(CGI),并结合偏最小二乘回归法(PLSR)构建CGI的高光谱估测模型。结果表明,除植株含水量外,其他长势指标与所构建的CGI都达到极显著水平,表明利用CGI可以表征各长势指标信息。对比CGI和其他各长势指标的PLSR模型表现可知,CGI光谱监测模型表现最优(R2=0.802,RMSE=1.268,RPD=2.015),也具有较高的预测精度和稳健度(R2=0.672,RMSE=1.732,RPD=1.489)。表明基于PCA方法所构建的CGI可以表征冬小麦长势,利用PLSR方法可以实现对冬小麦长势的准确监测,且监测效果要优于单一的冬小麦长势指标。 展开更多
关键词 冬小麦 长势 高光谱 主成分分析 偏最小二乘回归
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黄绵土钾含量高光谱估算模型研究 被引量:2
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作者 刘秀英 石兆勇 +3 位作者 常庆瑞 刘晨洲 黄明 古星 《土壤学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期325-337,共13页
为了研究可见/近红外光谱法估算渭北旱塬区黄绵土钾含量的可行性,以陕西省乾县试验田采集的120个土壤样品为研究对象,在室内进行土壤全钾、速效钾含量及反射光谱数据测量的基础上,应用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法... 为了研究可见/近红外光谱法估算渭北旱塬区黄绵土钾含量的可行性,以陕西省乾县试验田采集的120个土壤样品为研究对象,在室内进行土壤全钾、速效钾含量及反射光谱数据测量的基础上,应用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法建立土壤钾含量的估算模型,并用独立样本进行验证。结果表明,以土壤光谱反射率一阶微分(DSSR)为自变量建立的多元线性回归模型(MLR)能进行土壤全钾含量准确估算。以波段深度一阶微分(DBD)为自变量建立的PLSR模型,验证集的决定系数(R2pre)大于0.90,预测均方根误差(RMSEpre)等于0.054,预测相对分析误差(RPDpre)等于3.310,是估算土壤全钾含量的最优模型;而以DSSR为自变量建立的PLSR模型,RPDpre值为1.619和1.572,是估算土壤速效钾含量的最优模型。本研究表明可见/近红外光谱结合多元线性回归和偏最小二乘回归方法能对渭北旱塬区黄绵土全钾含量进行快速、准确估算,但对速效钾含量仅能进行粗略估算。 展开更多
关键词 高光谱 多元线性回归 偏最小二乘回归 黄绵土 全钾 速效钾
引黄灌区水稻不同生育期叶绿素含量估测 预览
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作者 严林 常庆瑞 +1 位作者 刘梦云 王烁 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2018年第2期37-43,共7页
叶绿素是植物光合作用的物质基础。为了探讨不同生育期水稻冠层光谱与叶绿素含量的响应规律,以宁夏引黄灌区水稻为材料,经小区试验测定水稻冠层光谱与叶绿素含量,分析冠层光谱反射率与叶绿素含量的相关性,建立两者之间的相关模型,结果... 叶绿素是植物光合作用的物质基础。为了探讨不同生育期水稻冠层光谱与叶绿素含量的响应规律,以宁夏引黄灌区水稻为材料,经小区试验测定水稻冠层光谱与叶绿素含量,分析冠层光谱反射率与叶绿素含量的相关性,建立两者之间的相关模型,结果表明:不同生育期内,水稻冠层光谱反射率差异较大;水稻冠层光谱反射率与叶绿素含量相关性随着生育期的推进而逐渐降低;基于全波段归一化光谱指数(NDSI)构建的拔节期(NDSI(456,475),R^2=0.6502)、抽穗期(NDSI(748,782),R^2=0.5264)、乳熟期(NDSI(822,823),R^2=0.5708)、蜡熟期(NDSI(730,731),R^2=0.4396)叶绿素模型能较好地预测水稻冠层叶绿素含量。 展开更多
关键词 引黄灌区 高光谱 水稻 叶绿素含量估测
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高光谱和图像特征相融合的生菜病害识别 预览
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作者 芦兵 孙俊 +2 位作者 毛罕平 杨宁 武小红 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期1254-1259,共6页
为精准识别生菜的病害类型及所处病害时期,提出了一种结合高光谱技术和图像特征提取技术融合的生菜病害诊断方法。利用高光谱套件分别采集炭疽病、菌核病、白粉病的发病早期、中期和晚期以及健康状态下生菜叶片样本的高光谱信息,利用多... 为精准识别生菜的病害类型及所处病害时期,提出了一种结合高光谱技术和图像特征提取技术融合的生菜病害诊断方法。利用高光谱套件分别采集炭疽病、菌核病、白粉病的发病早期、中期和晚期以及健康状态下生菜叶片样本的高光谱信息,利用多项式平滑(Savitzky-Golay,SG)算法对原始光谱数据进行降噪平滑处理,采用连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)对预处理后的数据进行特征波长的优选,使用一阶到三阶矩和纹理LBP算子分别提取样本图像的颜色特征和纹理特征,最后通过SVR预测模型对颜色、纹理及光谱特征值数据进行训练并对预测集样本进行分类研究。结果表明,基于高光谱和图像融合特征的SVR预测模型性能良好,预测集决定系数为0.895 6,均方根误差为3.75%。由于决定系数不够理想,通过引入松弛变量的方式降低间隔阈值,最终模型预测集决定系数为0.928 6,均方根误差为0.034 2,决定系数提高了3.68%,均方根误差降低了8.8%,病害时期判断准确率为92.23%。说明该方法能够较有效地诊断生菜的病害类型及所处病害时期,可为农业精准化管理中病害的自动防治提供参考。 展开更多
关键词 高光谱 图像特征 特征融合 三阶矩 LBP算子 SVR
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基于综合光谱指数的不同程度人类干扰下土壤有机质含量预测 预览
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作者 郑曼迪 熊黑钢 +1 位作者 乔娟峰 刘靖朝 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期1048-1056,共9页
为寻求同一背景不同人类干扰程度下的土壤有机质含量的最佳预测模型,本研究以天山北麓的土壤为研究对象,运用Landsat8遥感影像以及实测光谱2种方式进行对比,结合不同的综合光谱指数,对无人干扰区、人为干扰区的影像反射率和实测光谱反... 为寻求同一背景不同人类干扰程度下的土壤有机质含量的最佳预测模型,本研究以天山北麓的土壤为研究对象,运用Landsat8遥感影像以及实测光谱2种方式进行对比,结合不同的综合光谱指数,对无人干扰区、人为干扰区的影像反射率和实测光谱反射率进行光谱变换,分析反射率及其变换形式与有机质含量的相关性,以相关系数通过0.01和0.05显著性水平检验的波段作为自变量,运用多元线性回归方程分别建立了无人干扰区、人为干扰区土壤有机质含量高光谱预测模型,精度最高的为最优模型。结果表明:(1)Landsat8影像中B1~B5波段与有机质含量的相关系数通过了0.01与0.05显著性水平检验,作为自变量建立有机质含量预测模型。同时,为了能与影像反射率有个良好的对比,实测光谱反射率及其变换形式同样也选择5个相关系数最大的波段作为敏感波段用以建立模型。在影像与实测光谱中,土壤盐分指数结合植被指数与有机质含量相关性最好的分别是无人干扰区的SI3、DVI和SI3、RVI;人为干扰区的SI2、RVI和SI1、RVI。在结合光谱综合指数的模型中,无论是影像还是实测光谱,都是以反射率与植被指数、盐分指数相结合作为自变量建立的模型精度最好。对比2种预测方式,预测效果最好的是利用实测光谱与盐分指数、植被指数建立的无人干扰区一阶微分的多元线性回归模型以及人为干扰区的倒数之对数一阶微分的多元线性回归模型,R2分别为0.93和0.89。 展开更多
关键词 干旱区 遥感 高光谱 土壤有机质 估算模型
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基于高光谱的鲜桃叶片叶绿素含量检测 预览
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作者 李宝 王孟和 +4 位作者 汪光胜 胡阳 李伟涛 刘玉婵 徐建辉 《测绘工程》 CSCD 2018年第10期1-6,共6页
为实现鲜桃叶片叶绿素含量的快速无损检测,使用鲜桃四个生长时期的叶片光谱数据及其叶绿素含量数据,利用原始光谱及其变换形式,采用主成分分析和小波去噪预处理数据作为输入矢量,采用支持向量回归机和偏最小二乘法分别构建基于主成分分... 为实现鲜桃叶片叶绿素含量的快速无损检测,使用鲜桃四个生长时期的叶片光谱数据及其叶绿素含量数据,利用原始光谱及其变换形式,采用主成分分析和小波去噪预处理数据作为输入矢量,采用支持向量回归机和偏最小二乘法分别构建基于主成分分析-支持向量回归和小波去噪-偏最小二乘回归两种方法的预测模型,并与传统方法建立的模型结果进行比较。通过实验发现,整体建模结果最优的全生长期数据校正集和验证集模型的R^2为0.872 7和0.871 4,RMSE分别为0.156 3和0.154 4;采用传统建模方法时,效果最优的是主成分回归模型,全生长期验证集模型R2为0.825 9,RMSE为0.174。结果表明:采用主成分分析-支持向量回归和小波去噪-偏最小二乘回归建模方法的建模效果均优于传统方法,能够应用于基于高光谱的鲜桃树叶绿素含量检测。 展开更多
关键词 叶绿素含量 高光谱 主成分分析 支持向量回归 鲜桃
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基于高光谱的喀斯特地区典型农田土壤有机质含量反演 预览
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作者 文锡梅 兰安军 +3 位作者 易兴松 张吟 李洋 秦志佳 《西南农业学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期1649-1654,共6页
【目的】利用高光谱数据定量反演喀斯特地区土壤有机质含量,为喀斯特地区快速、大范围、实时地监测土壤有机质含量提供更多的技术手段。【方法】利用机载高光谱成像系统和便携式地物光谱仪分别获取土壤光谱数据,基于原始光谱反射率和不... 【目的】利用高光谱数据定量反演喀斯特地区土壤有机质含量,为喀斯特地区快速、大范围、实时地监测土壤有机质含量提供更多的技术手段。【方法】利用机载高光谱成像系统和便携式地物光谱仪分别获取土壤光谱数据,基于原始光谱反射率和不同光谱变换数据,分析其与土壤有机质含量的相关性,以偏最小二乘法建立模型预测土壤有机质含量。【结果】2种数据源都可以用于土壤有机质含量预测,其中,基于ASD光谱一阶微分变换建立的模型预测精度较高,验证集决定系数(Rv2)为0.910,相对分析误差(RPD)为2.68;基于GS光谱二阶微分变换建立的模型预测效果较好,验证集Rv2为0.772,RPD为1.49。【结论】ASD光谱与GS光谱建模预测精度相差较大,ASD光谱客观条件影响较小、光谱波段更宽、光谱分辨率更高,具有更好的预测能力;低空无人机获取的GS光谱也具有一定的预测能力。 展开更多
关键词 高光谱 土壤有机质 喀斯特 偏最小二乘法
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黄海典型漂浮大型藻类光谱特征分析 预览
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作者 安德玉 邢前国 +1 位作者 魏振宁 李琳 《海洋与湖沼》 CSCD 北大核心 2018年第5期1054-1060,共7页
利用实测高光谱和多光谱相机数据对在黄海海域采集的浒苔和马尾藻样本进行光谱特征分析。结果显示:漂浮大型藻类的高光谱反射率均值(Rmean_H)与多光谱反射率均值(Rmean_M)、高光谱藻类指数(VB-FAHH)与多光谱藻类指数(VB-FAHM)之间的相... 利用实测高光谱和多光谱相机数据对在黄海海域采集的浒苔和马尾藻样本进行光谱特征分析。结果显示:漂浮大型藻类的高光谱反射率均值(Rmean_H)与多光谱反射率均值(Rmean_M)、高光谱藻类指数(VB-FAHH)与多光谱藻类指数(VB-FAHM)之间的相对误差小于15.6%,说明这两种数据具有较好的一致性;基于光谱特征波长的反射率建立比值光谱指数,其中浒苔和马尾藻的差异最为明显的是R640/R554指数;基于多光谱相机计算反射谷深度指数(T-depth),采用阈值法来区分浒苔和马尾藻,T-depth阈值的区分精度分别为69.6%±30.0%和69.6%±24.3%,稍优于虚拟基线漂浮藻类指数(VB-FAH)阈值的区分精度。 展开更多
关键词 浒苔 马尾藻 光谱特征 高光谱 多光谱
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基于ASD和GaiaSky-mini的农田土壤重金属污染监测
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作者 易兴松 兰安军 +2 位作者 文锡梅 张吟 李洋 《生态学杂志》 CSCD 北大核心 2018年第6期1781-1788,共8页
农田土壤重金属污染已经成为现代社会不容小视的环境问题,传统化学检测方法相对落后,进行动态、迅速、大范围的土壤重金属监测迫在眉睫。分别利用便携式地物光谱仪(ASD)和机载高光谱成像系统(Gaia Sky-mini)获取的光谱数据进行土壤... 农田土壤重金属污染已经成为现代社会不容小视的环境问题,传统化学检测方法相对落后,进行动态、迅速、大范围的土壤重金属监测迫在眉睫。分别利用便携式地物光谱仪(ASD)和机载高光谱成像系统(Gaia Sky-mini)获取的光谱数据进行土壤重金属污染监测。结果表明,在As、Cd、Cr、Pb 4种重金属元素的偏最小二乘法(PLSR)预测模型中,基于Gaia Sky-mini光谱可以区别As的高低值,同时,还具备粗略估算样本Cd含量的能力,相对分析误差(RPD)值分别为1.13和1.50;ASD光谱数据可以粗略估算As的含量,定量估算Cd的含量,As和Cd元素RPD值最高分别为1.45和1.95。对比两种数据源回归结果,低空无人机获取的高光谱数据可以监测土壤重金属,光谱波段更宽、光谱分辨率更高的ASD数据对土壤重金属监测精度更高。低空无人机高光谱数据的应用对进一步研究快速、大尺度监测土壤重金属含量提供了更多的手段,具有重要意义。 展开更多
关键词 土壤重金属 高光谱 偏最小二乘回归 GAIA Sky-mini 便携式地物光谱仪
芦苇粉大尾蚜虫害下芦苇叶绿素高光谱反演估算
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作者 窦志国 崔丽娟 +5 位作者 武高洁 李晶 潘旭 蔡张杰 雷茵茹 李伟 《生态学杂志》 CSCD 北大核心 2018年第10期3163-3170,共8页
叶绿素含量是表征芦苇虫害胁迫状态的一个重要指示因子。选取遭受芦苇粉大尾蚜(Hyalopterus pruni)虫害的芦苇(Phragmites australis)作为研究对象,用便携式地物光谱仪ASD FieldSpec 4测定其叶片反射率光谱,同时用SPAD-502 Plus叶... 叶绿素含量是表征芦苇虫害胁迫状态的一个重要指示因子。选取遭受芦苇粉大尾蚜(Hyalopterus pruni)虫害的芦苇(Phragmites australis)作为研究对象,用便携式地物光谱仪ASD FieldSpec 4测定其叶片反射率光谱,同时用SPAD-502 Plus叶绿素测量仪测定其叶绿素相对含量(SPAD),分析健康和虫害芦苇叶片高光谱反射率与叶绿素含量间的相关关系,采用一元线性回归和偏最小二乘法回归方法,建立芦苇叶绿素含量红边位置和全波段高光谱反演估算模型。结果表明:健康芦苇叶片反射率高于虫害叶片,两种叶片叶绿素含量与高光谱的相关性存在显著差异,尤其在绿光波段和近红外波段部分区域(1400-2500nm)表现明显;全波段高光谱估算模型具有较高的准确性,健康叶片回归模型的决定系数(R2)为0.965,均方根误差(RMSE)为0.813,预测偏差比率(RPD)为3.940;虫害叶片回归模型的R2为0.966,RMSE为0.989,RPD为3.855;异地验证结果进一步表明,通过高光谱数据全波段反演能较好地估算芦苇粉大尾蚜虫害下芦苇叶绿素相对含量,这也预示着利用高光谱全波段数据估算虫害植被叶绿素相对含量是可行的。 展开更多
关键词 高光谱 红边 全波段 叶绿素含量 芦苇 虫害
基于高光谱的玉米叶片氮含量监测模型 预览
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作者 王孟和 李宝 +2 位作者 汪光胜 胡阳 刘玉婵 《扬州大学学报:农业与生命科学版》 北大核心 2018年第1期91-96,共6页
通过实测获取不同氮素营养水平下玉米冠层叶片光谱特性数据,利用可见光-近红外区域标准反射曲线的斜率和夹角等新型特征参数,结合预测学中最优权重组合原理,构建玉米叶片氮含量(LNC)监测模型。结果表明:光谱曲线夹角参数和斜率参数均... 通过实测获取不同氮素营养水平下玉米冠层叶片光谱特性数据,利用可见光-近红外区域标准反射曲线的斜率和夹角等新型特征参数,结合预测学中最优权重组合原理,构建玉米叶片氮含量(LNC)监测模型。结果表明:光谱曲线夹角参数和斜率参数均与LNC存在较好的相关性,其中夹角参数Aγ和Aδ以及斜率参数Kr、Kb和Kn1的相关系数均在0.7左右;在单项监测模型中M(Kr/Kb)和M(Kb)以及M(Aδ/Aβ)和M(Aδ/Aα)的模型效果最好;最优模型由M(Kn1)和M(Kr/Kb)2个单项模型组合而成,其权重分别为0.245 5和0.754 5,最优模型的监测结果的决定系数(R2)为0.752 7,均方根误差(RMSE)为0.534,监测精度较单项模型明显提高。 展开更多
关键词 玉米 叶片氮含量 监测模型 最优组合 高光谱
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