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| 1 | 砂姜黑土有机质含量高光谱估测模型构建显示文摘为快速估测砂姜黑土有机质含量,该研究以河南省商水县砂姜黑土为对象,采用光谱指数和遗传算法结合支持向量机构建砂姜黑土有机质估测模型。结果表明,以Savitzky-Golay(SG)平滑后的一阶导数光谱792和1389 nm两波段组合构建的比值指数表现最好,建模集决定系数为0.81。利用独立的样本验证,预测决定系数和均方根误差分别为0.91和1.56 g/kg。而相同样本经遗传算法筛选敏感波段结合支持向量机回归构建的模型以SG平滑的一阶导数光谱表现最好,建模集和验证集决定系数分别为0.95和0.91,均方根误差分别为1.01和1.69 g/kg。基于遗传算法结合支持向量机回归和光谱指数2种方法构建的有机质含量估测模型均表现出较高的精度,前者稍优于后者,可用于对砂姜黑土有机质含量的有效估测。该研究成果可为砂姜黑土有机质含量的快速定量估算提供依据和参考。 | 张娟娟 席磊 杨向阳 许鑫 郭伟 程涛 马新明 | 2020 | 农业工程学报2020，36，17： | 16 |
| 2 | 基于CWT-sCARS的东北旱作农田土壤有机质高光谱反演显示文摘精准高效获取不同类型土壤的有机质含量,对促进东北土壤退化防治和耕地质量提升有重要意义。本研究以东北旱作农田典型土壤类型为研究对象,采集了黑土、黑钙土、潮土和棕壤共118个土壤样品,采用倒数对数、一阶微分、连续统去除和连续小波变换分别对其光谱曲线进行预处理。通过稳定性竞争自适应重加权采样(sCARS)算法筛选敏感波段,并建立偏最小二乘回归模型。研究结果表明:连续小波变换处理可以抑制背景和噪声的干扰,挖掘土壤光谱内隐含的有效信息,提高土壤光谱与有机质含量的相关性。sCARS算法能够提取与土壤有机质相关的重要特征信息变量,去除冗余、重叠的光谱信息,提高建模效率。黑土、黑钙土、潮土和棕壤的最佳模型均为连续小波变换模型,R^(2)分别达到了0.83、0.88、0.93和0.93;一阶微分模型也有较好的表现,而倒数对数、连续统去除的模型效果不佳。连续小波变换处理后,模型的精度和稳定性得到了显著提升,建模集、验证集决定系数R^(2)最高提升了0.13、0.28,均方根误差(RMSE)最大降低了2.48、2.40 g/kg。连续小波变换结合sCARS算法,为土壤有机质含量的高光谱快速精准估测提供了新途径。 | 勾宇轩 赵云泽 李勇 卓志清 曹梦 黄元仿 | 2022 | 农业机械学报2022，53，3： | 14 |
| 3 | 基于连续小波变换的土壤有机质含量高光谱反演显示文摘以托克托县境内120个土壤有机质含量以及对应光谱数据为数据源,探究了不同土壤类型与土地利用类型下土壤有机质高光谱反演研究的可行性,采用连续小波变换对原始光谱(R)、光谱倒数(1/R)、光谱对数(LnR)、光谱一阶微分(R′)进行分解生成小波系数并与土壤有机质进行相关系分析,提取特征波段建立BP神经网络与支持向量机模型(SVM)。结果表明:①R、1/R、LnR、R′与土壤有机质相关系数经过连续小波变换后,较之前增加了0.204、0.090、0.199、0.252,表明连续小波变换可深度挖掘光谱潜在信息,提升与有机质含量之间的相关系数。②未经过连续小波处理前,SVM无法实现对当地土壤有机质含量的预测,经过处理后,模型SVM-CWT-R与SVM-CWT-R′的精度决定系数分别达到了050、0.56,均方根误差为0.17、0.15,相对分析误差为1.62、1.53,实现了对土壤有机质的有效估算。③经过连续小波变换后BP神经网络预测模型结果得到提升,其中BP-CWT-LnR预测模型效果最佳,精度决定系数达到0.76,较之前BP-LnR提升了0.2;均方根误差达到0.15,降低0.04;相对分析误差为2.12,增加了0.87。因此利用BP-CWT-LnR高光谱反演模型进行区域土壤有机质遥感监测,可为当今精准农业提供理论参考与技术支持。 | 陈昊宇 杨光 韩雪莹 刘昕 刘峰 王宁 | 2021 | 中国农业科技导报2021，23，5： | 10 |
| 4 | 基于CWT的人类不同程度干扰下干旱区土壤有机质含量估算研究显示文摘为了研究人类干扰活动对土壤有机质含量的影响以及提高干旱区土壤有机质估算精度,以新疆北部阜康市的土壤为研究对象,对90个采样点的高光谱曲线分别进行连续小波变换(CWT),并与两种常用光谱变换R′、lg(1/R)进行对比。结果表明,随着人类干扰程度的增加,土壤有机质的空间变异性随之增强;常用光谱变换中,Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区R′与土壤有机质所建立的偏最小二乘决定系数模型R^2均高于R、lg(1/R);经过CWT变换后所建模型精度更高,验证模型精度R^2分别为0.717、0.689、0.630,与R所建模型的R^2相比最大分别提高了0.382、0.4、0.389,且相对分析误差分别达到2.150、2.090、2.013,均能很好地预测土壤有机质含量,说明利用CWT不会因人类干扰程度的提高而使模型精度大幅度降低,更加适用于干旱区有机质含量的预测。 | 叶红云 熊黑钢 张芳 王宁 马利芳 | 2019 | 激光与光电子学进展2019，56，5： | 9 |
| 5 | 博斯腾湖西岸湖滨带土壤盐分高光谱反演显示文摘选取博斯腾湖西岸湖滨带为研究区,沿垂直湖岸线方向采集14个土壤剖面70个样本,利用ASDFieldSpec3地物光谱仪获取高光谱数据,基于Q型聚类分析研究不同含盐量土壤光谱特征,对土壤光谱反射率与含盐量做逐波段相关分析和显著性检验,筛选不同光谱变换下的敏感波段,通过多元逐步回归和偏最小二乘回归方法,分别以敏感波段和全波段光谱构建12个土壤含盐量反演模型,优选最佳反演模型。结果表明:17种高光谱变换中,4种最优光谱变换使土壤含盐量与Savitzky-Golay平滑后的反射率极显著相关波段数明显增多,分别是反射率的一阶微分、平方根一阶微分、对数倒数一阶微分、倒数对数一阶微分,综合确定盐分敏感波段聚集在749.102430833230,1677和2387nm处;以对数倒数一阶微分光谱全波段建立的偏最小二乘回归模型更适合该区0~50cm土壤含盐量的高光谱反演,其建模和验证决定系数R^2分别为0.93和0.85,均方根误差RMSE分别为0.37和0.42,相对预测偏差RPD为3.57。 | 李志 李新国 刘彬 麦麦提吐尔逊·艾则孜 | 2019 | 扬州大学学报(农业与生命科学版)2019，40，2： | 8 |
| 6 | 不同测试条件对土壤有机质光谱预测模型精度的影响显示文摘利用高光谱遥感方法对土壤有机质含量进行预测具有快速、无损、低成本等优势,但由于测试条件不同,会对预测精度产生影响。自松嫩平原采集当地代表性土壤,在野外和实验室使用不同的光谱仪分别进行光谱测量,在比较同一土样室内、野外光谱异同的基础上,将测得的原始反射率数据经过重采样、数学变换和去包络线处理后作为输入量,用偏最小二乘法和多元线性逐步回归分析法建立了有机质预测模型。结果表明:(1)由于光源与传感器不同,不同光谱仪测得的光谱曲线存在差异。(2)用野外数据建立的有机质预测模型的精度要低于室内模型,这是由于野外光谱受大气中水分的影响明显、野外空气湿度、温度、密度不均且多变造成的。(3)相比于微分处理技术,去包络线在偏最小二乘法和多元逐步回归分析技术中的应用,不仅可以提高模型预测精度,还能减少因测试条件和仪器的不同所造成的精度差异。本成果为利用光谱数据源预测土壤理化性质提供支持。 | 李厚萱 王翔 于滋洋 刘焕军 邵帅 杨昊轩 武丹茜 孟祥添 | 2020 | 土壤通报2020，51，6： | 5 |
| 7 | 基于红边特性和连续小波变换的冬小麦叶绿素含量估算显示文摘为充分利用高光谱数据红边区域对冬小麦叶绿素含量进行估算,以关中地区冬小麦为研究对象,基于红边波段反射率的一阶导数进行连续小波变换,对变换后得到的小波系数与叶绿素含量进行相关性分析,选取相关性较好的小波系数分别结合偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)算法、随机森林(RF)算法和XGBoost算法构建冬小麦叶绿素含量估算模型。结果表明:(1)通过对建模数据和验证数据的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(relative predictive derivation,RPD)进行比较,利用XGBoost算法构建的估算模型表现最好;(2)通过XGBoost算法的特征重要性分析得到13个有效小波系数,将其与7个红边指数共同作为自变量代入XGBoost算法发现,优化后的模型精度得到显著提高,建模集决定系数(R^(2)=0.91)和验证集决定系数(R^(2)=0.802)分别提高了1.34%和11.54%。这说明该方法可以作为一种挖掘高光谱敏感特征信息的途径来估算冬小麦叶绿素含量。 | 陈倩 常庆瑞 郭松 张佑铭 | 2022 | 麦类作物学报2022，42，7： | 5 |
| 8 | 倒伏胁迫下玉米抽雄期叶面积密度光谱诊断显示文摘【目的】叶面积密度(leaf area density,LAD)反映作物在垂直方向上体积内叶面积总量的差异,体现作物冠层内叶面积随着高度变化的分布状况。本文旨在探索玉米叶面积密度对于倒伏胁迫强度的表征能力及其光谱响应规律。【方法】以抽雄期倒伏夏玉米为研究对象,获取倒伏后玉米多期LAD及冠层光谱数据,对倒伏玉米冠层光谱进行一阶微分和小波变换处理,根据LAD与冠层光谱一阶微分及小波分解系数的相关性分析,筛选LAD敏感波段和最佳小波分解尺度,采用偏最小二乘法构建倒伏玉米LAD光谱诊断模型,并利用实测样本验证模型精度。【结果】玉米LAD随着倒伏胁迫程度的增强而增大,LAD可有效表征玉米倒伏胁迫强度及其自身恢复能力;玉米倒伏后冠层结构发生较大变化,倒伏玉米冠层光谱反射率较正常玉米整体增高,近红外波段的增幅相比可见光波段更高,倒伏强度越强则光谱反射率越高;LAD敏感波段主要分布在蓝光波段354—442、472—495 nm和红光波段649—829 nm以及近红外波段903—1 195 nm和1 564—1 581 nm;同一阶微分处理相比,基于连续小波变换的玉米倒伏LAD诊断模型的验证R^2提高6.08%—9.11%,RMSE降低23.08%—31.63%;小波分解尺度对LAD诊断精度有一定的影响,中低尺度模型精度优于高尺度模型,其中第5尺度构建的模型对LAD的拟合效果最优(R^2=0.898,RMSE=1.016)。【结论】利用连续小波变换技术对玉米冠层高光谱解析,可有效诊断倒伏胁迫下的玉米叶面积密度,可以为玉米倒伏胁迫灾情遥感监测提供必要的先验知识。 | 周龙飞 顾晓鹤 成枢 杨贵军 孙乾 束美艳 | 2019 | 中国农业科学2019，52，9： | 4 |
| 9 | 基于表层土壤光谱的耕层土壤有机质间接估测显示文摘为解决遥感技术在监测耕层土壤有机质方面的应用问题,利用表层土壤光谱对耕层土壤有机质含量进行估测。以山东省济南市章丘区的表层、耕层各76个土壤样本为研究对象,首先对表层光谱数据进行小波变换去噪、剔除异常样本等处理,然后对处理后的光谱反射率进行一阶微分等10种数学变换,在对数倒数一阶微分和对数一阶微分变换后的反射率数据中选取43个与土壤有机质含量相关系数较高的波段,通过主成分分析以累计贡献率大于90%的标准选取5个主成分作为反演因子,利用BP神经网络(BPNN)、支持向量机回归(SVR)和多元线性回归(MLR)方法建立耕层土壤有机质含量间接估测模型。结果表明,耕层土壤与表层土壤有机质含量之间决定系数R2达到0.839,显著性P<0.01,存在着较强的相关性BPN估测模型的精度最优,决定系数R^2为0.845,平均相对误差为7.642%,RMSE分别为1.622g·kg^-1。研究表明,利用表层土壤光谱信息间接估测耕层有机质含量是可行有效的,为耕层土壤有机质的估测问题提供了一种新思路。 | 钟浩 李西灿 翟浩然 周钰 曹雪松 | 2020 | 安徽农业大学学报2020，47，3： | 3 |
| 10 | 基于连续小波变换的土壤重金属镉含量的高光谱估测显示文摘选择合理的处理方法可增强土壤光谱中有效信息特征,提高模型估测精度。以新疆渭-库绿洲土壤为研究对象,基于连续小波变换(continuous wavelet transformation,CWT)与传统数学变换相结合的方法进行光谱数据处理并提取特征波段,采用偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)、随机森林回归(RFR)和支持向量机回归(SVMR)方法构建土壤重金属镉含量估测模型。结果表明:(1)土壤原始光谱曲线趋势基本一致,在600~2450 nm范围内,随着重金属镉含量增加,其光谱反射率降低,二者呈负相关。(2)CWT与原始光谱一阶微分(R′)相结合的处理效果最佳,|r|值可达到0.586,为极显著负相关(P<0.001),表明数学变换与连续小波变换相结合的处理方法可有效反应光谱细节特征。(3)对比各模型的反演结果,发现CWT-R′-SVMR模型的训练集和验证集的决定系数(R^(2))大于0.86,均方根误差(RMSE)小于0.02 mg/kg,相对分析误差(RPD)大于2,建模效果较好,可作为最优模型对研究区土壤重金属镉含量进行估测。结合数学变换的连续小波分解技术可有效提取土壤中的潜在信息,为土壤重金属镉含量的准确估算提供参考。 | 安柏耸 王雪梅 黄晓宇 卡吾恰提·白山 | 2023 | 地球与环境2023，51，2： | 3 |
| 11 | 基于Landsat 8影像的地温对森林地上生物量的影响显示文摘【目的】森林地上生物量对评价全球碳平衡和气候变化有重要作用,以安徽省霍山县为研究区,Landsat OLI和TIRS影像为基础数据,研究地表温度对森林地上生物量的影响效应。【方法】以Landsat OLI为遥感数据源,在基于灰度共生矩阵的支持下,提取覆盖研究区的遥感影像的纹理特征,并结合原始多光谱遥感影像和研究区的地形特征构建基于3种因子的森林蓄积量反演模型,并根据最优模型来推算研究区的森林地上生物量。根据Landsat TIRS数据对研究区的地表温度进行反演,并将森林地上生物量和地表温度反演数据结合,分析地表温度对森林地上生物量的影响机制。【结果】1)本研究共构建3种模型对森林蓄积量进行反演研究,包括:基于光谱特征的森林蓄积量反演模型,基于纹理特征的森林蓄积量反演模型和基于多特征的森林蓄积量反演模型。2)对森林蓄积量反演模型的精度进行评价,结果显示基于多特征的森林蓄积量反演模型精度最高,复相关系数达到0.7519,说明该模型可用于研究区的森林蓄积量反演研究,森林蓄积量反演结果可用于研究区的森林地上生物量推算。【结论】研究结果表明在研究区内海拔200 m以下和700 m以上的区域,地表温度对森林地上生物量的影响效应不明显;在海拔200~400 m梯度范围内,森林地上生物量与地表温度的相关性逐渐增大;海拔400 m以上,森林地上生物量与地表温度的相关性与200~400 m范围内相比逐渐减小,但总体上,在400~700 m海拔梯度内,两者仍呈现出较强相关性。 | 郝泷 张挺 厉香蕴 徐良泉 谢天 | 2021 | 中南林业科技大学学报2021，41，6： | 3 |
| 12 | 利用高光谱估算博斯腾湖西岸湖滨绿洲土壤有机质含量显示文摘以新疆博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,利用实测的土壤有机质含量与高光谱数据,通过多元逐步回归与偏最小二乘回归法分别构建反演土壤有机质含量估算模型。结果表明:(1)研究区土壤有机质含量变化范围为5.09~44.00 g·kg^(-1),均值为16.87 g·kg^(-1),变异系数为44.69%,呈中等变异;土壤有机质含量与土壤光谱反射率呈极显著负相关(P<0.01),相关系数为0.09<|r|<0.42;(2)通过显著性检验(P<0.01)的波段主要集中在590~687、758~892、1003~1092和1171~1297 nm 4个波段,反射率(1/R)′变换下相关性最高,相关系数|r|为0.50(P<0.01);(3)研究区的土壤有机质含量高光谱估算模型为Y=30428.37X677+12738.78X775+2894.02X865+11589.35X885+5.56,建模集和验证集的决定系数(R2)分别为0.83和0.82,均方根误差(RMSE)分别为4.01和2.64 g·kg^(-1),验证集统计量F=116.41(P<0.01),相对分析误差(RPD)=2.30,预测能力较好。 | 牛芳鹏 李新国 靳万贵 赵慧 麦麦提吐尔逊·艾则孜 | 2021 | 中国土壤与肥料2021，，1： | 3 |
| 13 | 基于高光谱特征参数优选的土壤盐分含量建模及其验证显示文摘【目的】研究不同维度光谱变换下土壤盐分反演模型及其验证。【方法】以博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,面向ASD高光谱数据,利用17种一维数学变换光谱和3种二维变换光谱指数,分别与实测土壤盐分进行相关分析,得到0.01显著性检验水平下初步优选的光谱特征参数,基于VIP准则选入最佳自变量实现PLSR模型构建,进行精度验证。【结果】研究区干季土壤平均反射率随含盐量的增加而高于湿季土壤平均反射率,尤其体现在590、800、1810、2150 nm处;17种一维单波段光谱变换中,对数倒数的一阶微分(1/lgR)变换与土壤盐分含量相关性最好,峰值敏感波段为1083 nm,相关系数绝对值|r|最高达0.63;3种二维两波段光谱变换中,归一化光谱指数NDSI(R_(1780),R_(1742))与土壤盐分含量相关性最好,相关分析决定系数R^(2)最大值为0.57;基于特征归一化光谱指数结合VIP准则进行自变量筛选的PLSR估算模型效果最佳,土壤盐分建模集和验证集的决定系数R_(V)^(2)达0.77,均方根误差RMSEV为0.64 g/kg,相对分析误差RPD为2.11。【结论】利用归一化光谱指数NDSI建立PLSR高光谱模型可有效地对研究区土壤盐分进行定量估算。 | 李志 苏武峥 李新国 王银方 毛东雷 麦麦提吐尔逊·艾则孜 | 2021 | 新疆农业科学2021，58，12： | 2 |
| 14 | 星载高分五号高光谱耕地主要土壤类型土壤有机质含量估测--以黑龙江省建三江农垦区为例显示文摘为了评价国产星载高分五号(GF-5)高光谱影像估测土壤有机质(SOM)含量的潜力,以及不同土壤类型对SOM含量光谱估测精度的影响,本研究以黑龙江省建三江农垦区为研究对象,获取了覆盖研究区域的GF-5高光谱影像和188个土壤样本。对提取的样点GF-5光谱反射率数据进行了反射率倒数、对数、一阶微分等9种光谱数学变换,并采用相关系数法确定了SOM含量的光谱敏感波段。采用偏最小二乘回归(PLSR)线性统计建模方法,对研究区域全部土壤类型以及草甸土、沼泽土、黑土等主要土壤类型,分别构建了光谱全波段和敏感波段的SOM含量估测模型,并进行了精度评价。结果表明,基于GF-5光谱数据的研究区域全部土壤类型的SOM含量估测精度不理想,最优模型精度决定系数(R^(2))为0.265,均方根误差(RMSE)为4.647%,相对分析误差(RPD)为1.135;不同类型土壤在SOM含量光谱估测精度差异较大,草甸土和沼泽土的SOM含量估测精度不高,但黑土的SOM含量估测精度较高,其中全波段光谱反射率对数一阶微分(LnR)′的SOM含量估测精度最高,R^(2)=0.729,RMSE=1.065%,RPD=1.850,SOM含量估测模型可用。按照不同土壤类型构建SOM含量估测模型可以进一步挖掘GF-5高光谱遥感估测SOM含量的潜力。 | 颜祥照 姚艳敏 张霄羽 刘峻明 | 2021 | 中国土壤与肥料2021，，5： | 1 |
| 15 | 基于灰度关联-极限学习机的土壤有机质含量高光谱多尺度反演显示文摘为了提高干旱区土壤有机质含量的预测精度,以新疆阜康人类不同干扰程度下的土壤有机质含量为研究对象,先利用小波变换对其原始光谱进行1~8层的离散小波分解,然后通过相关性分析确定最大分解层数,并进行5种常规数学变换以筛选敏感波段,最后引入灰色关联分析(GRA)筛选出具有较好预测能力的波段,结合极限学习机算法(ELM)分别建立不同分解层的土壤有机质含量高光谱预测模型。作为对照,同时采用传统相关分析方法选择的敏感波段构建偏最小二乘模型。研究结果表明:(1)小波变换获得的各层重构光谱中,随着分解层数增加,土壤光谱反射率与有机质含量的相关性降低,在L6之后二者相关性变化幅度不大且敏感波段数下降较多,即重构光谱对原始光谱信息的反映能力减弱,因此L6为本研究的最大分解层;(2)通过对比各分解层有机质含量模型,Ⅰ区(轻度干扰区)、Ⅱ区(中度干扰区)、Ⅲ区(重度干扰区)均是L3、L4建模效果最好;(3)无论是哪一个区,灰度关联-极限学习机所建模型均为最优,Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区验证集R 2和RMSE(均方根误差)分别为0.825、0.787、0.729和0.980、1.387、1.982,RPD(相对分析误差)分别达到2.382、2.204、2.139,均优于传统的建模方法,且能对土壤有机质含量进行很好的预测。特别在有机质含量较低的情况下,灰度关联-极限学习机方法优势更加明显,表明该方法适用于干旱区有机质含量的预测。 | 叶红云 熊黑钢 包青岭 王宁 马利芳 | 2019 | 江苏农业科学2019，47，24： | 1 |
| 16 | 基于光谱指数的博斯腾湖西岸湖滨绿洲土壤有机碳含量估算模型显示文摘以博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,将野外原位高光谱实测数据和土壤有机碳(SOC)含量作为基础数据,通过对原始光谱进行4种数学变换,探索不同光谱变换形式下的弓曲差(C)、差值光谱指数(DSI)、简单比值土壤指数(RSI)、亮度光谱指数(BSI)、归一化土壤指数(NDSI)与SOC含量的关系,并建立基于随机森林法(RF)的SOC含量估算模型。结果表明:(1)研究区SOC含量主要集中在5.25~78.76 g/kg,平均值为21.82 g/kg,变异系数为69.11%,呈中等变异性;(2)在光谱数据lgR下,SOC含量与DIS指数相关系数最高,相关系数为0.80,最佳组合波段为(1758 nm,1752 nm);(3)基于不同光谱指数与弓曲差(C)建立的模型验证集精度R^(2)和RMSE分别介于0.67~0.84和5.85~8.45 g/kg,模型的RPD均在1.66以上;在基于光谱数据lg(1/R)变换下,模型的验证集R^(2)=0.82、RMSE=3.52 g/kg、RPD=3.99,可以较好地估算研究区SOC含量,为干旱半干旱地区湖滨绿洲SOC含量反演提供依据和参考。 | 牛芳鹏 李新国 麦麦提吐尔逊·艾则孜 赵慧 江远东 | 2022 | 江苏农业学报2022，38，2： | 1 |
| 17 | 基于连续小波变换耦合CARS算法的冬小麦冠层叶片含水量估算显示文摘为实现干旱地区冬小麦冠层叶片含水量的快速测定,以陕西省乾县为研究区,基于野外冬小麦冠层高光谱数据和实测叶片含水量,对原始光谱进行连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)后得到的小波能量系数与实测含水量进行相关性分析;并通过竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)过滤冗余变量,筛选与叶片含水量相关性较好的波长变量,作为优选变量集;通过粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络模型进行优化,构建冠层叶片含水量预测模型并进行分析。结果表明,从尺度1到尺度10,小波系数与冬小麦叶片含水量整体相关性先升后降,中等分解尺度在光谱波段去除噪声、提高相关性方面最佳;基于CARS优选变量集所建的两种模型中,BP-PSO模型预测能力明显优于普通BP神经网络模型,其决定系数可达0.82,均方根误差为0.86%,相对误差为0.82%。这说明CWT-CARS-BP-PSO耦合算法在提升相关性、过滤冗余波段、提高模型预测精度方面效果显著,可用于冬小麦叶片含水量预测。 | 李铠 常庆瑞 陈倩 陈晓凯 莫海洋 张耀丹 郑智康 | 2023 | 麦类作物学报2023，43，2： | 0 |
| 18 | 棉花冠层氮素的高光谱监测与模型研究显示文摘【目的】构建棉花冠层氮素含量的最佳光谱估算模型,进行棉花氮素监测方法的研究,对快速识别棉花氮素含量变化特征,实现棉花氮素营养的快速、无损监测,基于遥感技术的棉花氮素营养诊断及指导棉田氮肥的科学精准施用意义重大。【方法】以盆栽棉花为研究材料,设置0 kg/hm^(2)(T0)、100 kg/hm^(2)(T1)、150 kg/hm^(2)(T2)、200 kg/hm^(2)(T3)、250kg/hm^(2)以上(T4)5个施氮梯度。将棉花冠层含氮量与SG平滑(savitzky-golay,SG)、连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和SG+CWT 3种不同高光谱预处理方式的反射率数据相结合,采用反向传播神经网络(BP neural network,BPNN)和随机森林(random forest,RF)2种建模方法,对棉花冠层含氮量进行估算建模。【结果】(1)棉花冠层光谱反射率经过SG、CWT、SG+CWT处理后可以有效突出棉花叶片光谱特征,尤其是局部光谱吸收特征更加显著。(2)3种光谱预处理方法相比较,SG+CWT较好地提高了棉花光谱反射率与棉花冠层含氮量的相关性;(3)利用SG+CWT变换光谱建立的棉花氮素BPNN和RF估测模型的精度均通过了精度验证,其中RF模型的建模精度高于BPNN模型,其建模集的R2,RPD分别为0.848,2.084;验证集的R2,RPD分别为0.813,1.759。【结论】对棉花冠层反射光谱进行SG+CWT变换比单一进行SG平滑或CWT处理在棉花冠层氮素估算建模方面具有更大的优势。结果显示基于SG+CWT处理的棉花冠层光谱数据构建的RF模型是估算棉花氮素含量的最优模型,此结论为基于遥感技术的棉花氮素营养诊断及棉田的精确施肥管理提供了必要的技术支撑。 | 李贞 王家强 李紫琴 邹德秋 张小功 韩建文 柳维扬 | 2023 | 江西农业大学学报2023，45，5： | 0 |
| 19 | 基于VMD-SVD-MSR模型的樱桃品质信息检测显示文摘樱桃的可溶性固形物含量(SSC)和含水率是衡量其品质的重要指标。鉴于传统的检测方法均为破坏性生化检测,文章以山海关樱桃样品为研究对象,提出一种基于近红外光谱信息融合的樱桃SSC和含水率无损检测方法。该方法首先利用变分模式分解(VMD)对近红外反射光谱进行多模态分解,得到各个固有模态(IMF)并分别求解各IMF层与SSC及含水率之间的相关系数,相关系数值越大说明对应的IMF层越适合特征提取;然后再进一步采用SiPLS波长筛选方法提取IMF层光谱的最佳波段,利用奇异值分解(SVD)求得奇异熵,建立多元逐步回归(MSR)预测模型(简称VMD-SVD-MSR模型)。为了验证该模型的有效性,引入连续投影算法和竞争性自适应重加权等变量优选方法进行特征波段筛选,输入多元逐步回归预测模型进行比较,结果表明,VMD-SVD-MSR模型通过一次光谱提取,能够同时实现樱桃的SSC和含水率的无损检测且预测能力较强。 | 张湃 王丽侠 任丽棉 | 2022 | 唐山学院学报2022，35，3： | 0 |
| 20 | 基于小波变换的苹果园土壤全氮高光谱估测显示文摘针对土壤全氮(TN)定量光谱研究中普通光谱变换形式难以有效提高土壤全氮与光谱相关性、特征光谱信息提取困难的不足,探索精准度更高更适用于苹果园地土壤复杂情况的无损估测模型。本文以采自济南市长清区双泉镇苹果园地的163个棕壤样品土壤参数及其对应光谱为数据源,采用连续小波变换进行多尺度分析处理,研究不同光谱分辨率对估测模型的影响。结果表明,经连续小波变换处理后,光谱对果园土壤全氮含量的预测能力明显优于传统光谱变换技术,与土壤原始光谱相比,基于连续小波变换构建的模型预测精度最大提高了0.47;经小波算法处理后,模型的预测能力随光谱分辨率的降低呈现出先降再升再降的态势,其中最佳精度出现在5 nm光谱分辨率处,决定系数R^(2)=0.8181,RMSE=0.0047;40 nm光谱分辨率处的模型也取得了较为理想的预测效果。研究表明,经连续小波算法处理后的宽波段光谱数据可以用于土壤全氮含量的精准监测。 | 王文倩 高明秀 郎坤 王佳凡 | 2021 | 山东农业大学学报(自然科学版)2021，52，5： | 0 |
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