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以粤北南岭某矿区土壤为研究对象,采用传统采样检测方法分析土壤重金属含量.借助ASD FieldSpec 4型便携式高光谱仪测量土壤光谱反射率,将土壤反射率经过卷积平滑后进行8种数据变换,分析9种光谱数据指标与镉(Cd)含量的相关性.采用偏最小二乘和随机森林方法,结合Pearson相关系数分别建立9种光谱数据指标的土壤重金属Cd含量的高光谱反演模型.并对其预测能力进行评价,实现了局地尺度上土壤重金属Cd含量反演,探究了不同Cd浓度区间对建模精度的影响.结果表明:通过不同的数据变换方式可以有效消除基线,去除背景干扰并提高光谱数据与Cd的相关性.其中一阶微分变换效果最为理想;偏最小二乘(Partial Least Squares Regression,PLSR)与随机森林(Random Forest Regression,RF)均能不同程度预测Cd含量,其中采用一阶微分结合随机森林(FD-RF)方法所建模型具备较高可靠性,R2超过0.80;当样本浓度平均值变化超过40%时,建立的模型预测能力降低.该研究方法可以作为土壤重金属Cd检测的手段,研究结果可以为土壤重金属高光谱反演提供方法和理论支持. 相似文献
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目的 肝纤维化是众多慢性肝脏疾病的常见表现,如不及时治疗可发展为肝硬化甚至引发肝癌。肝纤维化的准确评估对临床治疗和预后评估等至关重要。目前,肝纤维化的诊断通过肝穿活检判断,有创且有并发症危险。为此,基于影像学的无创诊断方法越来越受到关注。本文提出一种基于通道注意力与空间注意力机制改进的用于肝纤维化区域的自动化分割U-Net (liver fibrosis region segmentation network based on spatial and channel attention mechanisms,LFSCA-UNet)。方法 依据Attention U-Net的改进方式,围绕U-Net的跳跃连接结构进行基于注意力的改进,在AG (attention gate)的基础上,加入以ECA (efficient channel attention)模块为实现方式的通道注意力机制,依据加入ECA的位置,LFSCA-UNet分为A、B、C共3个子型。结果 在肝数据集上与其他实验网络进行评估对比,本文提出的LFSCA-UNet网络结构平均Dice系数达到了93.33%,相比原始U-Net的Dice系数提高了0.539 6%。结论 本文方法将空间注意力机制与通道注意力机制进行结合,有效提高了肝纤维化区域的分割精度,对空间注意力模块使用通道注意力模块优化输入和输出,增加了网络的稳定性,提升了网络的整体效果。 相似文献
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