基于高光谱成像技术的小黄瓜水分无损检测

利用近红外高光谱成像技术对小黄瓜的水分进行无损检测研究。采用多元散射校正和 Savitzky-Golay 卷积平滑对900~1700 nm波段范围内的原始光谱进行预处理,选取最优的预处理方法;运用偏最小二乘回归系数选择特征波长,建立全波段和特征波长下的偏最小二乘水分预测模型。结果表明,经过Savitzky-Golay卷积平滑处理后的光谱建模效果最好,且利用特征波长建立的小黄瓜水分校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.86,0.90 和0.111,0.156,优于全波段建立的模型。研究表明,采用高光谱成像技术对小黄瓜水分的无损检测是可行的。     

基于近红外高光谱成像技术的长枣含水量无损检测

利用近红外(NIR)高光谱(900~1 700nm)成像技术对灵武长枣含水量的无损检测进行了研究。通过900~1 700nm高光谱成像系统采集了128个长枣图像,对原始光谱与Savitzky-Golay平滑处理后的光谱反射率R曲线、吸收率A曲线和Kubelka-Munk函数(KM)等曲线的偏最小二乘回归(PLSR)模型进行对比分析;采用PLSR的加权β系数分别提取不同光谱参数下的特征波长,建立RPLSR、A-PLSR和KM-PLSR的长枣含水量预测模型。结果表明,采用原始光谱建立的PLSR模型优于Savitzky-Golay平滑的PLSR模型;原始光谱的特征波长建立的PLSR模型优于全波段的PLSR模型,特征波长建立的KM-PLSR模型优于R-PLSR、A-PLSR模型,决定系数(R2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.793、1.828。这表明,NIR高光谱成像技术提取特征波长进行长枣水分检测是可行的,同时也为今后长枣品质在线检测提供了理论依据。     

基于高光谱图谱融合技术的宁夏滩羊肉嫩度检测方法研究

利用可见/近红外高光谱图谱融合技术对宁夏滩 羊肉嫩度检测进行研究。通过高光谱系统(400～1000nm)采集了128个滩羊肉图像,对原始光谱结合偏 最小二乘回归(PLSR)模型进行多种光谱预处理研究,优选出S-G卷积平滑预 处理方法,采用PLSR的加权β系数提取9个特征波长,对比分析 全波段与特征 波长下的PLSR模型;同时提取出与羊肉嫩度相关的4个图像特征参数,建立基 于图像特征的多元线性回归(MLR)模型;在此基础上,融合特征波长与表面脂肪分布图像特 征 参数建立了羊肉嫩度的PLSR模型。结果表明,采用单一光谱数据下S-G卷积平 滑预处理结合特征波长建立的PLSR模型取得了较好预测效果,基于图谱特征 变量融合的PLSR模型相比于单一光谱模型效果更佳,预测集的相关系数和预测 均方根误差(RMSEP)分别为0.89和0.73,表明本文提出的方法 进行羊肉嫩度定量检测是可行的。     

基于近红外高光谱成像技术的长枣含水量无损检测

利用近红外(NIR)高光谱(900～1700nm)成像技术对灵武长枣含水 量的无损检测进行了研究。通过900～1700nm 高 光谱成像系统采集了128个长枣图像,对原始光谱与Savitzky-Golay 平滑处理后的光谱反 射率R曲线、吸收率A曲线和Kubelka-Munk函数(KM )等曲线的偏最小二乘回归(PLSR)模型进行对比分析;采 用PLSR的加权β系数分别提取不同光谱参数下的特征波长,建立R-PLSR、A-PLSR和KM-PLSR的长 枣 含水量预测模型。结果表明,采用原始光谱建立的PLSR模型优于Savitzky-Golay平滑的PLS R模 型;原始光谱的特征波长建立的PLSR模型优于全波段的PLSR模型,特征波长建立的KM-PLSR模型优于R- PLSR、A-PLSR模型,决定系数(R²)和预测均 方根误差(RMSEP)分别为0.793、1.828。这表明,NIR 高光谱成像技 术提取特征波长进行长枣水分检测是可行的,同时也为今后长枣品质在线检测提供了理论依 据。     

基于可见/近红外光谱技术的黄瓜叶片SPAD值检测

为了快速准确检测黄瓜叶片的SPAD值,采用可见/近红外光谱技术并结合化学计量学方法建立了黄瓜叶片SPAD值校正模型.并用不同建模方法对全波段光谱进行建模,结果表明用最小二乘支持向量机(LSSVM)建模得到的预测效果最好,其相关系数r和预测均方根误差RMSEP分别为0.9583和0.9732.通过分析黄瓜叶片的光谱反射率与SPAD值的相关系数和PLS建模回归系数,得到了531~581nm和696~716nm 2个特征波段以及556nm、581nm、698nm和715nm 4个特征波长,应用LSSVM分别对特征波段和特征波长建模.分析表明,采用特征波段建模,其预测相关系数r和预测均方根误差分别为0.9338和1.1370,与全波段建模结果相近,而采用特征波长建模效果稍差.特征波段建模大大减少了建模中的运算量,提高了建模速度,便于相应检测仪器的开发,所以,采用光谱特征波段建模对黄瓜叶片SPAD值的检测更为有效.     

连续投影算法的润滑油中含水量近红外光谱的分析

应用近红外光谱技术结合连续投影算法（SPA）实现了油中含水量的分析。对57个油样进行光谱扫描,通过比较不同预处理方法,以相关系数（R）和均方根误差（RMSE）作为模型评价指标,建立油中含水量预测的全波段偏最小二乘法（PLS）模型。同时应用SPA提取有效波长,作为PLS的输入变量,建立了SPA-PLS模型。结果表明经连续投影算法提取24个特征波长建立的模型,所用变量数仅占全波段的 4.68%,SPA-PLS优于全波段的PLS模型,其对验证集样本进行预测的相关系数和均方根误差分别为0.994 4和5.455 110-5,获得了满意的预测精度。说明应用光谱技术检测油中含水量是可行的,并能获得满意的预测精度,为进一步应用光谱技术进行油中其他污染物的在线监测提供了新的方法。     

紫外可见光谱检测水体COD算法研究

应用紫外可见(ultraviolet/visible,UV/Vis)光谱技术对宜昌市环境监测站水体有机物指标化学含氧量(chemical oxygen demand,COD)进行快速检测,对采集的94份水样进行UV/Vis波段全光谱扫描,采用平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)、一阶导数(first-derivative,1-Der)以及二阶导数(second-derivative,2-Der)对光谱进行预处理,并结合偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)对水样建立COD回归预测模型,并利用该回归预测模型预测水样COD浓度。实验结果表明采用SG平滑预处理后结合连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)选取全波段光谱中的特征波长得到的PLS模型预测精度最高,相关系数r=0.91882,预测均方根误差RMSEP=2.8156mg/L-1。进一步研究发现,使用SG平滑预处理得到的岭回归(Ridge Regression)模型精度(r=0.92,RMSEP=2.765 mg/L-1)高于PLS模型,且模型仅仅选取了4个特征波长变量,占238个全波段光谱变量的1.38%。说明针对该水样样本,利用平滑光谱预处理后,再建立岭回归模型,能节约时间和降低算法复杂度,能够快速准确地进行水样COD浓度预测,为进一步实现水样的COD浓度快速检测奠定了基础。     

紫外可见光谱检测水体COD算法研究

应用紫外可见(ultraviolet/visible,UV/Vis)光谱技术对宜昌市环境监测站水体有机物指标化学含氧量(chemical oxygen demand,COD)进行快速检测,对采集的94份水样进行UV/Vis波段全光谱扫描,采用平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)、一阶导数(first-derivative,1-Der)以及二阶导数(second-derivative,2-Der)对光谱进行预处理,并结合偏最小二乘回归(PartialLeast Squares Regression,PLSR)对水样建立COD回归预测模型,并利用该回归预测模型预测水样COD浓度。实验结果表明采用SG平滑预处理后结合连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)选取全波段光谱中的特征波长得到的PLS模型预测精度最高,相关系数r=0.91882,预测均方根误差RMSEP=2.8156mg/L-1。进一步研究发现,使用SG平滑预处理得到的岭回归(Ridge Regression)模型精度(r=0.92,RMSEP=2.765 mg/L-1)高于PLS模型,且模型仅仅选取了4个特征波长变量,占238个全波段光谱变量的1.38%。说明利用平滑光谱预处理后,再建立岭回归模型,能节约时间和降低算法复杂度,能够快速准确地进行该水样样本COD浓度预测,为进一步实现水样的COD浓度快速检测奠定了基础。     

可见近红外高光谱快速诊断番茄叶片含水量及其分布

基于可见近红外高光谱建立番茄叶片水分含量快 速诊断模型,对不同光谱处理及建模进行优选, 对水分含量分布进行可视化研究。结合阈值法采集不同生长期192个 番茄叶片感兴趣区域光谱信息进行预 处理比较,分析β权重系数法、连续投影算法(SPA)、无信息 变量消除(UVE)、竞争自适应加权算法(CARS) 及UVE-SPA、CARS-SPA组合方法特征波长优化方法,利用提取特征波长对多元线性回归(MLR)、主成分回 归(PCR)及偏最小二乘回归(PLSR)水分含量建模方法进行有效性评价,优化出最佳组 合模型,采用特征 图像光谱反射权重系数实现叶片含水量及其分布的可视化,解析叶片含水量光谱响应特性。 最终确立 Baseline为最佳波段预处理方法,全波段建模预测集相关系数R_p 达0.97;提取特征波长后,Baseline-CARS-MLR 为叶片水分含量预测最佳模型,预测集相关系数R_p为 0. 95,预测集均方根误差RMSEP为0.042。基于高光 谱成像技术快速评估叶片水 分含量具有一定优势,为活体番茄植株生长水分亏缺状况实时评估及智能化灌 溉技术提供理论依据。     

导弹尾焰光谱的模糊识别

分析导弹尾焰可知,影响其光谱变化的主要因素包括发动机、燃料等,故根据尾焰光谱可以达到导弹型号识别的目的。为保证识别效率,用特征光谱代表尾焰特征,可大大缩减数据量。首先根据光谱差模型计算出各波长处的辐射差,通过设定阈值将辐射差分段,高于阈值的波段即为所选的特征波段。改变积分步长和阈值可获得几组不同数据。分别采用光谱角匹配算法（Spectral Angle Matching algorithm,SAM）和模糊算法对不同精度和不同特征波段的数据进行处理,得到识别结果。以识别结果的正确率和待识别样本与各型光谱的相似度距离为衡量标准,模糊算法识别效果可与SAM相当,但其在算法复杂度方面优于SAM。     

热红外高光谱成像仪的灵敏度模型与系统研制

热红外谱段是对地观测高光谱遥感中非常有用的波段,受限于技术发展,热红外谱段的高光谱成像系统在国内的空间光电系统中并不多见,近年来在国家相关部门的支持下发展迅速,取得了较大进展。结合十二五期间研制的机载热红外高光谱成像仪系统,建立了信号流模型,对系统背景辐射进行了建模仿真,并对红外焦平面组件等效暗电流进行了分析测量,在此基础上得出了影响系统的探测灵敏度的关键因素,给出了系统设计低温光学100K制冷的设计依据。机载热红外高光谱成像仪研制完成后,还进行了探测灵敏度实际测量并与仿真结果进行了对比分析,对未来进一步发展热红外高光谱成像技术积累了重要数据。     

基于高光谱的苹果树冠层磷素状况估测模型研究

利用高光谱技术估测了苹果树冠层的磷素含量。先用ASD Field Spec3型地物光谱仪测定了春梢停止生长期苹果树冠层的高光谱反射率,并对光谱数据进行了多种变换处理。然后对其与磷素含量进行了相关分析,找出了与磷素相关性较显著的光谱参量,并通过逐步回归分析建立了磷素估测模型。结果表明,近红外波段是苹果树冠层磷素的敏感波段;808 nm、921 nm、1195 nm、1272 nm及其组合的归一化红外光谱指数与苹果树冠层磷素高度相关。在构建的估测模型中,以808 nm、921 nm、1195nm、1272 nm及其组合的归一化红外光谱指数为自变量构建的高光谱估测模型的估测效果最佳。该研究实现了苹果树冠层磷素含量的快速估测,同时也为苹果的实时营养诊断提供了理论依据。     

模糊识别算法在导弹尾焰光谱识别中的应用

目前基于天基高光谱图像的导弹识别算法都是从光谱曲线的整体分析考虑,所需数据量大,算法处理冗余。为弥补算法不足,首先从导弹尾焰光谱的影响因素考虑,分析了导弹发动装置,燃料成分及温度压强对尾焰光谱的影响,得出在一定假设条件下,使用特征段处的辐射数据即可达到导弹识别的结论。在此基础上引入模糊识别算法,算法充分利用辐射强度与光谱线型信息,识别结果是各型号导弹的隶属概率。通过对光谱角测度分析,发现其过于依赖线型,对线型相近的谱线识别效果不佳,将模糊识别结果与光谱角测度识别结果对比,证实了模糊算法在光谱识别中的优越性。     

滤光片分光型高光谱相机发展现状及趋势（特邀）

高光谱相机可将成像技术与光谱探测技术相结合,在对目标空间特征成像的同时,可以对每个空间像元形成多个窄波段实现连续的光谱覆盖,不同光谱信息能充分反映地物内部的物理结构、化学成分的差异。与传统的空间二维成像相比,高光谱相机可以同时获取目标的空间和光谱信息,在一定的空间分辨率下,能够获取宽谱段范围内地物独有的连续特征光谱,对地物的精准识别和探测具有显著优势,目前已成为对地遥感重要的前沿技术手段,在农、林、水、土、矿等资源调查与环境监测等领域具有重要的应用价值。随着滤光片镀膜技术的飞速发展,极大地促进了滤光片分光型高光谱相机的研制,目前基于滤光片分光原理的高光谱相机以大幅宽、高空间分辨率、高光谱分辨率和轻小型的优势成为高光谱遥感载荷的重要组成部分,在微纳卫星高光谱星座组网中获得广泛应用。主要对滤光片分光型的高光谱相机进行了综述,介绍了国内外典型滤光片分光型星载高光谱成像载荷,以及地面在研的滤光片分光型高光谱成像系统,并分析了这些系统的技术方案、性能指标及应用前景,阐述了基于滤光片分光原理的高光谱相机的技术特点和优缺点,最后展望了滤光片分光型高光谱相机的发展趋势。     

基于高光谱成像和模式识别的无损检测苹果表面损伤

为了实现苹果表面损伤的快速无损检测,基于高 光谱成像技术结合模式识别算法建立了苹果表面损 伤检测模型。首先,利用高光谱图像采集系统采集完好无损和表面损伤苹果样本的高光谱图 像,提取正常 区域和损伤区域的平均光谱反射率曲线；然后,采用标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC)分别 对原始光谱数据进行预处理；最后,利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法,建立了苹 果表面损伤 SNV+PLS-DA和MSC+PLS-DA检测模型。结果表明:采用SNV和MSC光谱预处理方法可有效地消 除高 光谱图像中的噪声；利用SNV+PLS-DA检测模型对校正集和检验集样本的正确识别率分别为 70.8%和 77.5%,而采用MSC+PLS-DA检测模型对校正集和检验集样本的正确识 别率分别为71.7%和77.5%。因此, 基于高光谱成像技术结合模式识别方法,可实现苹果表面损伤的无损检测。     

基于分段主成分分析与波段比的鸡胴体表面粪便污染物检测

以鸡胴体为研究对象,应用高光谱图像技术结合分段主成分分析和波段比等数据处理方法来检测鸡胴体表面粪便污染物。首先采集400~1000 nm的鸡胴体表面高光谱图像;然后应用分段主成分分析获得7个特征波长(520.64,542.12,561.61,577.04,595.6,703.82和852.1 nm),并以577.04/520.64 nm波段比图像和852.1/703.82 nm波段比图像进行一次波段加运算后的图像作为检测鸡胴体表面粪便污染物的特征图像;最后运用阈值分割和数学形态学完成粪便污染物的提取。实验结果表明,对60个鸡胴体样本进行检测,盲肠、直肠和十二指肠粪便污染物检测正确率分别为100%,100%和96%,检测总正确率为93.3%。     

基于空谱联合和波段分类的高光谱压缩感知重构

卫星在获取地面信息时会受到大气、电磁波的干扰,导致高光谱影像本身产生坏线和噪声。针对这一问题,本文结合高光谱遥感影像的特性提出了一种基于空谱联合和波段分类的影像重构方法。首先,根据噪声影响程度将影像波段分为坏线强干扰波段和非干扰低噪声波段;其次,对波段进行分组,确定每组参考波段,并对参考波段进行独立重构;然后,根据参考波段构建双模式空谱联合预测模型,利用正则化交叉投影得到非参考波段重构影像;最后,对坏线强干扰波段,先进行独立重构,然后对重构影像进行小波分解,通过高频校正得到了干扰波段最终重构影像。实验表明,本文方法对重构高光谱影像的平均信噪比较传统方法提高了1~2dB。     

模拟绿色植被光谱特征的高光谱伪装材料与技术研究进展

高光谱成像技术对伪装隐身技术提出了新的更高要求。研究绿色植被光谱特征的各种模拟技术,可为解决高光谱成像探测下目标的伪装问题提供新的思路。本文总结了绿色植物在可见-近红外波段以及热红外波段的光谱特征,分析了其在不同波段的光谱特性形成机制,阐述了近年来模拟绿色植被光谱特征的高光谱伪装材料与技术的研究进展,分析了现有高光谱伪装材料与技术的特点及存在的弊端,提出了模拟绿色植被光谱特征的高光谱伪装材料与技术的发展方向和趋势。     

叶面降尘的高光谱定量遥感模型

利用自主设计的叶面降尘量测定方法,测定了榆树叶面的降尘量数据,结合地面高光谱遥感数据,研究了叶面降尘对榆树叶片高光谱特征的影响及叶面降尘量的高光谱定量反演.研究结果表明,叶面降尘可提高可见光波段的反射率,降低近红外波段的反射率,且对可见光波段的影响要大于近红外波段; 叶面降尘对三边位置没有影响,对三边幅值和面积有明显影响; 利用降尘光谱指数和三边参数建立的叶面降尘量模型,只具备粗略预测能力,而采用多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归建立的模型,均具有很强的预测能力,其中以一阶微分建立的偏最小二乘回归模型的效果最佳,预测决定系数为0.92,预测均方根误差为1.06,样本标准差与预测均方根误差比为8.2.     

闪电AR谱的多重分形特性分析及放电类型的识别

对闪电时域波形的分形研究由于忽略了其频率特性,致使复杂多变的闪电过程的全部特性无法得到充分表征。针对此问题,本文将多重分形理论引入到现代谱估计中,提出了一种基于AR(auto-regressive)谱的闪电电场信号的多重分形特性分析及放电类型的识别方法。首先基于AR模型谱估计法获得闪电电场信号的功率谱,然后,通过多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA) 法验证了闪电AR谱序列具有多重分形特性,并进一步对AR谱序列的Hurst指数以及多重分形谱进行了讨论,最后将相关参数作为闪电信号的有效特征值输入支持向量机进行了云闪(intracloud lightning) 和地闪(cloud-to-ground lightning,CG) 不同放电类型的识别。实验结果表明,本文方法对云、地闪信号的有效识别率达到了94%以上,该研究成果对闪电的特性研究与自动化识别技术均具有一定的参考价值。