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可见-近红外光谱技术在森林土壤研究中的应用

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南方林业科学 2022年第2期50卷 73-78页

作者：覃荣石媛媛唐健覃祚玉潘波赵隽宇广西国有高峰林场广西南宁530028 广西壮族自治区林业科学研究院·广西林用新型肥料研发中心广西南宁530002

土壤是森林生态系统中的重要组成部分,全面、高效地获取森林土壤信息对于森林保护与经营管理意义重大。传统的实验室方法获取土壤信息成本高、效率低,难以满足林业信息化的发展需求。可见-近红外光谱(VIRS)分析技术作为一种无损、实时... 详细信息

土壤是森林生态系统中的重要组成部分,全面、高效地获取森林土壤信息对于森林保护与经营管理意义重大。传统的实验室方法获取土壤信息成本高、效率低,难以满足林业信息化的发展需求。可见-近红外光谱(VIRS)分析技术作为一种无损、实时、高通量的分析手段,具备高效、准确地获取土壤组分信息的能力,可为土壤环境监测、数字制图、农林业生产提供大量基础数据。笔者简述了可见-近红外光谱技术获取土壤环境光谱信息的检测过程和光谱数据处理方法,综述了近年来国内外学者在土壤可见-近红外光谱特征提取、影响因素等方面的研究进展,并针对该技术深入研究土壤学的意义及未来的发展方向进行了展望。

关键词：可见-近红外光谱技术近地遥感土壤成分数字化

基于可见-近红外光谱技术的海洋沉积物剖面垂直分层研究

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光谱学与光谱分析 2023年第S1期43卷 77-78页

作者：贾宗潮王子鉴刘凯李雪莹邱慧敏范萍萍齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省科学院海洋仪器仪表研究所山东青岛266100

以南海沉积物剖面为研究对象,将沉积物剖面样品,按物理层次差异分为上层、中层、下层,分别测定沉积物的可见-近红外光谱与总碳、总氮含量。分别使用全局建模和分类建模的策略建立光谱分层模型,结果表明分类建模的结果比全局建模具有更... 详细信息

以南海沉积物剖面为研究对象,将沉积物剖面样品,按物理层次差异分为上层、中层、下层,分别测定沉积物的可见-近红外光谱与总碳、总氮含量。分别使用全局建模和分类建模的策略建立光谱分层模型,结果表明分类建模的结果比全局建模具有更高的分层正确率。表明使用无监督聚类方法结合机器学习算法策略,建立的不同子集的分层模型能够建立更优的垂直分层模型,实现沉积物垂直方向的快速分层。

关键词：可见-近红外光谱技术分类建模垂直分层模型竞争性自适应采样密度峰值聚类

基于可见-近红外光谱技术的路面状况识别研究

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基于可见-近红外光谱技术的路面状况识别研究

作者：张乾坤桂林电子科技大学

学位级别：硕士

我国公路通车里程位居全球第一且以约10万公里/年的速度增长,但路面状况检测装置却较少运用,为减少恶劣天气状况下的交通事故发生率,我国公路状况识别（是否结冰、积水、积雪或干燥）技术有待提高。因此,本文提出主要以太阳光为光源的... 详细信息

我国公路通车里程位居全球第一且以约10万公里/年的速度增长,但路面状况检测装置却较少运用,为减少恶劣天气状况下的交通事故发生率,我国公路状况识别（是否结冰、积水、积雪或干燥）技术有待提高。因此,本文提出主要以太阳光为光源的基于可见-近红外光谱技术的路面状况识别研究,研究内容包括:（1）对微型光谱仪进行标定和性能测试。由于微型光谱仪主控板是针对C11708MA探测器自制而成,所以将其与标准光谱仪OSM-400进行分辨率标定。同时,通过实验确定微型光谱仪的暗电流大小和重复性性能,并测定合适的积分时间。（2）设计路面状况识别实验平台。分析白天结冰和积水状态的“异物类谱”现象,设计近红外漫反射路面检测装置,通过偏振片装置解决微型光谱仪光强信号饱和问题,并说明在近红外光波段的基础上添加可见光波段的重要性。白天实验时,以太阳光为光源,与传统光源（激光）相比,避免了太阳光对传统光源的影响,并且简化了装备和安装要求。（3）搭建软件平台。基于LabVIEW上位机实现实验数据采集,设计基于Linux的USB驱动和网络传输软件实现远距离数据传输,并通过标准偏差验证USB驱动的性能。（4）研究路面状况识别。实验样本的采集和研究分为白天和夜间两部分,分别采集积水、结冰、积雪和干燥四种状态下的路面样本共3230份和240份。白天时以太阳光作为光源,通过样本归一化反射率光谱曲线的波峰、波谷个数及其范围能够有效识别积雪和干燥状态。同时,建立逻辑回归模型、BP神经网络模型和基于Dropout的BP神经网络模型识别结冰和积水状况,通过对比验证,基于Dropout的BP神经网络模型效果较好,识别率达到98.21%。夜间,以卤钨灯作为辅助光源,由于夜间结冰和积水不会发生“异物类谱”现象,可使用“组合阈值”法识别路面状况,且能够有效区分各状况。综上所述,本文提出的基于可见-近红外光谱技术的路面状况识别技术,能够较好的实现路面结冰、积水、积雪和干燥状况的识别,为道路状况识别提供了有效手段。

关键词：路面状态识别可见-近红外光谱技术异物类谱神经网络 USB驱动

基于可见-近红外光谱技术的造纸制浆浓度检测方法研究

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造纸科学与技术 2021年第3期40卷 41-46页

作者：陈云玲刘克印王孝红济南大学山东济南250002 齐鲁工业大学山东济南250353

现有造纸制浆浓度检测方法由于应用技术的局限性,存在着浓度检测时延长、精度低的缺陷,无法满足现今造纸行业低污染的需求,因此提出基于可见-近红外光谱技术的造纸制浆浓度检测方法研究。深入分析造纸制浆浓度检测需求,以此为基础,引入... 详细信息

现有造纸制浆浓度检测方法由于应用技术的局限性,存在着浓度检测时延长、精度低的缺陷,无法满足现今造纸行业低污染的需求,因此提出基于可见-近红外光谱技术的造纸制浆浓度检测方法研究。深入分析造纸制浆浓度检测需求,以此为基础,引入可见-近红外光谱技术,并确定基于可见-近红外光谱技术的造纸制浆浓度检测程序,依据制定好的浓度检测程序,利用IRsolution软件采集造纸制浆可见-近红外光谱,通过多元线性回归算法选取校正模型的训练样本,测量、预处理光谱数据,构建、验证校正模型,以通过验证的校正模型为工具,将未知造纸制浆光谱数据输入至校正模型,即可实现造纸制浆浓度的检测。通过实验数据显示:与现有方法相比较,提出方法浓度检测时延较短、精度较高,充分说明提出方法造纸制浆浓度检测效果更好。

关键词：可见-近红外光谱技术造纸制浆浓度检测

基于可见光-近红外光谱技术的烤烟品种鉴别研究

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山东农业科学 2016年第2期48卷 119-124页

作者：王一丁赵铭钦付博岳恒河南农业大学/国家烟草栽培生理生化研究基地河南郑州450002

提出了一种使用可见光-近红外光谱技术快速、无损鉴别烤烟品种的新方法。应用可见光-近红外光谱技术,采集获得4个不同烤烟品种的160个样本光谱特征曲线,选取全波段光谱（350-2 500 nm）经Savitzky-Golay平滑滤波、多元散射校正和标准正... 详细信息

提出了一种使用可见光-近红外光谱技术快速、无损鉴别烤烟品种的新方法。应用可见光-近红外光谱技术,采集获得4个不同烤烟品种的160个样本光谱特征曲线,选取全波段光谱（350-2 500 nm）经Savitzky-Golay平滑滤波、多元散射校正和标准正态变换优化处理,建立了烤烟品种的偏最小二乘判别（PLS-DA）模型。结果表明,该模型校正及验证结果与样本分类变量的决定系数R2大于0.971,校准均方根误差（RMSEC）和预测均方根误差（RMSEP）均低于0.096,模型对验证集中40个未知的烤烟品种样本的正确识别率均达到100%。该方法具有很好的分类和鉴别效果,说明应用可见光-近红外光谱技术结合PLS-DA可以用来对烤烟品种进行鉴别。

关键词：可见-近红外光谱技术烤烟品种鉴别偏最小二乘判别分析

基于插光谱技术和机器学习的路面状态检测研究

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基于插光谱技术和机器学习的路面状态检测研究

作者：魏志城桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着时代的发展,我国公路网在迅速的扩建,至2019年底,我国公路的铺建里程已超过500万公里。但随着公路的扩建,因路况(积水、结冰、干燥)导致的交通事故也在不断的上升,而我国在路面状况检测技术方面仍有不足,且目前已在公路上使用的检... 详细信息

随着时代的发展,我国公路网在迅速的扩建,至2019年底,我国公路的铺建里程已超过500万公里。但随着公路的扩建,因路况(积水、结冰、干燥)导致的交通事故也在不断的上升,而我国在路面状况检测技术方面仍有不足,且目前已在公路上使用的检测装置大部分源于国外,价格也较为昂贵。故本文提出一种基于VNIR(可见-近红外)光谱技术和机器学习的路面状况检测方案,该方案的主要研究内容如下:(1)对该方案的检测原理进行了分析,确定方案在原理上的可行性,并对近红外光谱分析技术的分析过程及检测方式进行介绍分析,经对比分析最终采用近红外漫反射检测法获取路面的光谱数据。(2)介绍了可见-近红外微型光谱仪的构成,并针对仪器的积分时间、重复性性能两方面设计测试试验,分别确定了白天和夜晚的最佳积分时间,且验证了微型光谱仪的重复性性能。(3)根据近红外漫反射检测法设计了路面反射光谱采集系统,对采集方案进行了详细的阐述,并针对白天路面光谱采集中出现的仪器输出饱和问题和不同路面的类谱现象进行了分析,指明了仪器的最佳工作范围为最大输出范围的1/3～2/3,分别提出了通过加装偏振片的方法解决仪器输出饱和问题,加入参考本底的明显特征点解决类谱现象。(4)设计了路面状况检测的软件平台。包括基于LabVIEW的用户交互上位机设计,其集成了光谱数据采集、预处理、存贮及仪器积分时间控制功能,基于嵌入式C语言编写USB驱动,实现光谱数据的USB传输。为了实现数据的远距离传输,利用嵌入式开发板S3C2440集成的网口设计网络传输程序,使数据能够传输到远距离的终端。并利用标准偏差计算公式和数据传输前后的对比分析,完成USB传输和网络传输的性能验证。(5)建立可见-近红外光谱路面状况识别模型。建模之前对光谱数据进行了特征波段的选取和平滑去噪预处理,因要完成全天的路面状况检测,故分别建立白天和夜晚的识别模型,白天模型建立部分:为了完成各路面状况的区分及积水路面的厚度预测,故建立了路面的定量分析模型,本文采用SVM和BP神经网络建立路面区分的定量模型,并做对比分析,实验表明BP神经网络定量模型具有更好的识别效果,验证集识别率达96.85%,识别出积水路面后,建立两隐含层的BP神经网络对积水厚度进行定量分析,结果表明验证集准确率为86.56%。夜晚模型建立部分:因夜晚不存在白天的类谱现象,无需添加额外特征点,故本文通过建立一个BP神经网络同时完成路面区分的定量分析及积水路面的定量分析,实验结果表明路面区分时模型验证集的准确率为100%,厚度分析时验证集的准确率为96.67%。

关键词：路面状况检测可见-近红外光谱技术微型光谱仪 USB传输 BP神经网络

基于光谱和多光谱成像技术的葡萄内部品质快速无损检测和仪器研究

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基于光谱和多光谱成像技术的葡萄内部品质快速无损检测和仪器研究

作者：吕刚浙江工业大学

学位级别：硕士

近年来,我国水果产业受到的外来挑战越来越大,提高水果果品的品质成了当前的燃眉之急,这就对我国水果的分级处理能力提出了要求。但是我国目前的分级技术等产后处理技术十分落后,还有不少水果的分级处理工作仍需人工完成。传统方法对水... 详细信息

近年来,我国水果产业受到的外来挑战越来越大,提高水果果品的品质成了当前的燃眉之急,这就对我国水果的分级处理能力提出了要求。但是我国目前的分级技术等产后处理技术十分落后,还有不少水果的分级处理工作仍需人工完成。传统方法对水果内部品质检测都需要对样本作破坏性处理,费时费力。因此,亟需一种快速、无损、环保的检测方法对水果的内部品质进行测定。本文通过可见-近红外光谱技术与多光谱图像技术对葡萄可溶性固体含量(SSC)进行了无损检测建模和仪器化研究,主要研究内容如下： 1.应用可见-近红外光谱分析技术对4个葡萄品种(比昂扣,红地球,巨玫瑰、藤稔)的可溶性固体含量(SSC)进行了测定。采用USB4000微型光谱仪对葡萄样本采集了可见-近红外光谱数据,应用偏最小二乘法回归(PLS)、反向传播人工神经网络(BP-ANN)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型以及基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)等方法建立了葡萄SSC预测模型。预测结果显示,PSO-SVM模型的预测能力最强,对各个品种的预测决定系数Rp2为0.87～0.95,预测误差RMSEP为0.77～1.23°Brix。 2.应用多光谱图像技术对同样4个葡萄品种的SSC进行了建模研究。研究中采用多光谱摄像机对葡萄样本采集了多光谱图像数据,结合数字图像处理技术,自动分离出葡萄图像,并对其进行了HIS、CIE XYZ等多个颜色空间的转换和植被指数的计算,共获得葡萄果实13个光学特征参量,利用这些特征参量建立了单元线性回归模型和多元回归模型(MLR, BP-ANN、LS-SVM和PSO-SVM。预测结果表明,多元回归模型预测精度较高,其中PSO-SVM模型预测精度最高,对4个葡萄品种的预测决定系数Rp2为0.82～0.93,预测误差RMSEP为0.99～1.17°Brix。另外,对13个光学特征参量的组合优化表明,用CIE XYZ, RGB颜色特征结合近红外特征的预测精度更高。 3.提出了基于特征波长发光二极管的葡萄SSC快速无损检测仪的原理和实现方案。首先应用连续投影算法提取葡萄SSC特征波长,再筛选出具有近似发光波长的LED作为光源,结合单片机系统完成仪器设计。仪器测试结果表明,预测相对误差小于10%。

关键词：葡萄可溶性固体含量可见-近红外光谱技术多光谱图像技术水果品质检测仪

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不同贮存温度蜂花粉的可见-近红外光谱鉴别

农业机械学报 2009年第S1期40卷 134-137页

作者：金航峰黄凌霞金佩华楼程富浙江大学动物科学学院杭州310029

利用可见-近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)对不同贮存温度下的蜂花粉进行鉴别。选择-20、4、15、25和40℃5个温度下分别贮存60 d后的蜂花粉为研究对象。对原始光谱数据进行平滑和附加散射校正(MSC)的预处理后进行主成分分... 详细信息

利用可见-近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)对不同贮存温度下的蜂花粉进行鉴别。选择-20、4、15、25和40℃5个温度下分别贮存60 d后的蜂花粉为研究对象。对原始光谱数据进行平滑和附加散射校正(MSC)的预处理后进行主成分分析,选择4~20个主成分作为输入变量进行LS-SVM建模。模型预测参数比较结果显示,当主成分数取20时模型的预测效果最好,预测相关系数r2p≥0.9919,预测标准偏差(SEP)和预测均方根误差(RMSEP)分别为1.7854和1.7675,优于偏最小二乘回归(PLS)的预测结果,说明基于LS-SVM的可见-近红外光谱技术能够很好地对蜂花粉贮存温度进行检测。

关键词：可见-近红外光谱技术蜂花粉贮存温度主成分分析最小二乘支持向量机

基于PLSR的土壤有机碳预测模型中建模组与验证组最优数量关系

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江汉大学学报（自然科学版） 2018年第5期46卷 404-408页

作者：丁建军章盛孙超米铁江汉大学物理与信息工程学院湖北武汉430056 江汉大学化学与环境工程学院湖北武汉430056

基于土壤有机碳含量现场快速测定技术研究,提出了利用可见-近红外光谱技术对土壤样本进行可见-近红外反射光谱分析的方法,选取400~1 100 nm波段光谱经S-G平滑加一阶微分滤波预处理后,利用偏最小二乘回归分析(PLSR)建立土壤有机碳预测模... 详细信息

基于土壤有机碳含量现场快速测定技术研究,提出了利用可见-近红外光谱技术对土壤样本进行可见-近红外反射光谱分析的方法,选取400~1 100 nm波段光谱经S-G平滑加一阶微分滤波预处理后,利用偏最小二乘回归分析(PLSR)建立土壤有机碳预测模型。结果显示,当建模组样本数与验证组样本数之比为52∶53(约为1∶1)时,决定系数R^2=0. 98,均方根校正标准偏差RMSEC=0. 25。这说明将建模组样本与验证组样本的数量关系比设定为1∶1是建立基于PLSR的土壤有机碳预测模型的最优条件。

关键词：土壤有机碳可见-近红外光谱技术偏最小二乘回归