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光谱学与光谱分析 2017年第10期37卷 3042-3050页

作者：刘翠玲李天瑞位丽娜徐莹莹吴静珠北京工商大学计算机与信息工程学院北京市食品安全与大数据重点实验室北京100048

良好的食用油品质的近红外光谱定量分析模型以及不同仪器间的模型共享,能够提高模型间的利用率,可以满足食用油行业的发展需要。目的是探究直接标准化算法在食用油酸值和过氧化值两个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻... 详细信息

良好的食用油品质的近红外光谱定量分析模型以及不同仪器间的模型共享,能够提高模型间的利用率,可以满足食用油行业的发展需要。目的是探究直接标准化算法在食用油酸值和过氧化值两个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻油、玉米油共计50个样本。实验仪器为VERTEX 70傅里叶红外光谱仪和AntarisⅡ傅里叶近红外光谱仪(包含光纤探头和透射探头)。一共进行了三组实验,第一组选取主仪器VERTEX 70和从仪器AntarisⅡ(光纤探头部件);第二组选取主仪器VERTEX 70和从仪器结合主仪器AntarisⅡ(透射部件),第三组选取主仪器AntarisⅡ(透射部件)和AntarisⅡ(光纤部件)。利用直接标准化算法,结合主仪器上的偏最小二乘法校正模型,针对从仪器上的食用油酸值和过氧化值的近红外光谱模型,进行了模型转移研究。研究表明,在同为光纤探头扫描的实验仪器VERTEX 70和AntarisⅡ(光纤探头部件)间,模型转移前酸值和过氧化值预测均方差分别为54.675 6和1 912.219 4,使用直接标准化算法后预测均方差分别下降到0.560 13和4.836。在食用油酸值和过氧化值指标上直接标准化算法对相同原理的仪器有较好的转移效果。与过氧化值相比直接标准化算法在酸值指标上的模型转移效果较好。该研究结果对于食用油品质的快速分析模型的广泛应用具有重要意义。

关键词：近红外光谱直接标准化算法酸值过氧化值模型转移

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对直接标准化算法的改进及其应用

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分析测试学报 2011年第5期30卷 549-552,557页

作者：李鸿儒柏文良甘峰孔浩辉程志颖中山大学化学与化学工程学院广东广州510275 中国烟草广东工业有限公司技术中心广东广州510145

由于各种仪器之间存在差异,主机上建立的定量模型用于从机会导致预测结果出现较大偏差。目前主要通过有标样方法和无标样方法来减小预测偏差。该文对现有标样方法中的直接标准化算法进行改进,在转移矩阵的建立过程中,对从仪器数据矩阵... 详细信息

由于各种仪器之间存在差异,主机上建立的定量模型用于从机会导致预测结果出现较大偏差。目前主要通过有标样方法和无标样方法来减小预测偏差。该文对现有标样方法中的直接标准化算法进行改进,在转移矩阵的建立过程中,对从仪器数据矩阵进行主成分分解,以预测均方差为判定标准,确定最终的转移矩阵。并以玉米和烟草数据为对象,测试了该法的有效性。玉米样品含有2种成分:水分和蛋白质;烟草样品含有4种成分:还原糖、总糖、总氮和总碱。结果表明,对于玉米样品中的2种成分,采用改进的方法可显著提高预测的准确度;对于烟草中的4种成分而言,采用改进的方法可获得稳健的预测结果。

关键词：多元校正模型转移直接标准化算法玉米烟草

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含水率对复垦土壤光谱特征及属性估测的影响

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煤炭科学技术 2022年第2期50卷 312-322页

作者：张世文杨斌冯志军徐云飞程琦黄亚婕安徽理工大学地球与环境学院安徽淮南232001 安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 生态环境部环境发展中心北京100029

为探讨不同土壤水分含量对复垦土壤高光谱特征及土壤属性反演精度影响,以安徽省淮北市某煤矿复垦区为研究对象,采集土壤样本并测定土壤理化性质及风干前后的土壤光谱信息。分析复垦与非复垦土壤之间的差异,明确不同水分条件下的光谱吸... 详细信息

为探讨不同土壤水分含量对复垦土壤高光谱特征及土壤属性反演精度影响,以安徽省淮北市某煤矿复垦区为研究对象,采集土壤样本并测定土壤理化性质及风干前后的土壤光谱信息。分析复垦与非复垦土壤之间的差异,明确不同水分条件下的光谱吸收特征,采用配对样本t检验探究不同水分条件下光谱影响波段;利用辐射传输模型和直接标准化算法去除土壤水分影响,并结合吸光度变化比较2种算法剔除效果;以土壤全氮为例,采用不同的波段筛选方法皮尔森相关系数PCC、连续投影算法SPA及其组合算法PCC-SPA建立干土、湿土及校正后光谱的土壤属性预测模型。研究结果表明:风干后复垦土壤光谱反射率明显高于非复垦土壤,两种土壤光谱在可见光波段的差异明显高于近红外波段;土壤水分影响较大的中心波段为1000、1450、1950和2200 nm,当含水率过高或过低时还会引起可见光波段的差异;与直接标准化算法相比,辐射传输模型能更加有效地去除土壤水分影响,得到的光谱曲线平均吸光度与干土近乎重合;受土壤水分影响,复垦土壤全氮的预测模型降低45.38%,采用辐射传输模型去除土壤水分后建立的预测模型精度显著提高,验证集R^(2)提高超30%,且与干土R^(2)相差小于10%;3种波段筛选方法均能有效地筛选出重要波长变量,其中PCC-SPA筛选出的波段不超过7个,极大优化了模型结构,减少建模时间。该研究结果可作为该区域湿土土壤属性估测的重要方法,为进一步提高煤矿复垦土壤原位属性监测提供新的思路。

关键词：煤矿复垦土壤高光谱特征土壤水分辐射传输模型直接标准化算法全氮含量土壤属性

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基于高光谱的土壤有机质反演及水分影响剔除优化建模

基于高光谱的土壤有机质反演及水分影响剔除优化建模

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作者：杨斌安徽理工大学

学位级别：硕士

实时监测土壤理化性质是实现精准农业的前提条件与必然要求,过去的20年间,国内外学者通过不断地实验与研究建立了一套较为完善的土壤属性高光谱预测流程并取得了较高的预测结果。然而,目前的研究大都在实验室内获取光谱数据,土壤样本需... 详细信息

实时监测土壤理化性质是实现精准农业的前提条件与必然要求,过去的20年间,国内外学者通过不断地实验与研究建立了一套较为完善的土壤属性高光谱预测流程并取得了较高的预测结果。然而,目前的研究大都在实验室内获取光谱数据,土壤样本需要经过一系列的预处理,这无疑降低了高光谱技术的工作效率。因此,部分学者开始在野外获取光谱数据进行土壤属性预测。然而,由于野外环境与实验室环境相比更为复杂,建立的模型预测精度通常较低。因此,如何降低野外环境影响,提高野外光谱的预测能力,满足精准农业的“精准”要求已成为近年来的研究热点与难点。本研究基于前人的研究成果,以安徽省淮北市复垦土壤为研究对象,探究土壤水分对光谱的影响及基于野外光谱实现土壤属性预测的可行性,以期为快速预测土壤属性提供技术支持。本研究主要结论如下:受土壤水分影响,土壤光谱在400～2450 nm内存在两个明显的吸收峰,分别位于1450 nm和1950 nm附近。通过提取两吸收峰的8种特征参数发现:1450 nm处吸收峰的特征参数与土壤含水率的相关性更强,吸收波段波长位置、左半边面积、对称度、斜率与土壤含水率相关性优于其他吸收特征数。通过配对样本t检验法结合二维相关光谱分析发现土壤水分主要的影响波段为1000～1100 nm、1400～2100 nm及2200～2300 nm,当土壤含水率过低或过高还会影响500～800 nm的光谱特征。通过对比风干前后土壤光谱在主成分空间的聚集程度发现湿土土壤光谱的空间分布集成度明显高于风干土壤,说明受水分影响部分土壤光谱信息被掩盖,土壤水分降低了样本光谱之间的差异,采用直接标准化算法与辐射传输模型剔除土壤水分影响后,其在主成分空间的聚集程度明显降低;对比平均吸光度发现剔除后的光谱数据与风干土壤光谱曲线近似重合,表明两种算法均能有效剔除土壤水分的影响。不同光谱变换及波段筛选方法组合下对土壤光谱信息的提取能力差异较大,建立的土壤有机质预测模型精度差异明显。原始光谱及吸光度光谱筛选出的特征波段主要集中于400～1500 nm内,筛选出的特征波段占全波段的95%以上,但由于光谱间冗余度较高,建立的预测模型最高为B类模型,仅能粗略估计土壤有机质含量高低;一阶微分变换后筛选出的特征波段主要集中于400～500 nm、1885～1890 nm及2300～2450 nm,筛选出的特征波段占全波段的近50%,光谱间冗余度较低,建立的24个模型中92%达到C类模型,其中RPD最高为2.64,R最高为0.86,能够较为准确的预测土壤有机质含量;连续统去除变换下筛选出的特征波段主要集中于410～560 nm内,筛选出的特征波段不足全波段的30%,建立的预测模型有25%达到C类模型,其中RPD最高为2.37,R最高为0.82。在3种一次特征波段筛选中PCC筛选的特征波段数量最多、波段间的冗余度较大,SPA与CARS筛选结果较少但部分特征波段与有机质相关性较低,这都限制了模型的预测精度。在3种二次波段特征波段筛选中PCC-SPA、PCC-CARS筛选出的特征波段数量大幅减少,建立的预测模型精度有所提升,PCC-CARS的筛选出的特征波段最少,但其建立的预测模型中存在部分模型精度降低,这可能是其筛选出的特征波段不足以表征全部有机质的光谱信息,导致预测模型精度较低。土壤样本在野外条件与实验室条件下光谱差异较大。与室内光谱曲线相比,野外光谱曲线更为粗糙且在1350 nm及1780 nm处存在两个极强的噪声波段。但两种光谱总体走势一致,在可见光波段光谱反射率快速增长,在近红外波段缓慢增长后逐渐降低。野外光谱经滤波、一阶微分变换后建立的土壤有机质R为0.51、RPD为1.43、RMSE为3.24,仅达到B类模型精度,光谱经过辐射传输模型进行水分影响校正后建立的土壤有机质预测模型R与RPD分别提升59.61%和67.13%、RMSE降低40.12%,模型的预测能力显著提升且达到C类模型精度,能够较好的预测土壤有机质含量。采用Spiking算法建立土壤属性预测模型时,传输样本的数量直接影响着高光谱预测土壤有机质的能力,当传输样本较少时其预测精度较低,随着传输样本的增加模型的预测精度迅速提升后逐渐趋于稳定,采用Spiking算法建立的预测模型,R最高为0.70,RPD为1.83,仅达到B类模型精度,相较于采用辐射传输模型,其预测精度仍然较低。图[28]表[4]参[134]

关键词：高光谱遥感有机质含水率辐射传输模型直接标准化算法反演模型

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不同形态烟叶近红外光谱转移模型研究

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现代科学仪器 2019年第4期36卷 75-79页

作者：吴丽君张磊段如敏刘晶朱杰唐丽白晓莉云南中烟工业有限责任公司云南昆明650202 中国海洋大学山东青岛266700

烟叶原料的物理形态会对扫描的近红外光谱产生影响,从而使近红外模型预测结果产生差异。以同一烟叶原料烟丝和粉末两类光谱为分析对象,结合光谱变量优化提取和光谱转移的研究成果,基于改进的直接标准化(DS)算法构建烟丝和粉末近红外光... 详细信息

烟叶原料的物理形态会对扫描的近红外光谱产生影响,从而使近红外模型预测结果产生差异。以同一烟叶原料烟丝和粉末两类光谱为分析对象,结合光谱变量优化提取和光谱转移的研究成果,基于改进的直接标准化(DS)算法构建烟丝和粉末近红外光谱转移模型,使得烟气指标近红外定量模型的预测性能显著提高。结果表明:光谱转移模型能够有效降低烟叶物理形态对近红外光谱造成的影响,烟叶焦油、CO、烟气烟碱三项指标的平均相对误差分别由7.16%、12.02%和18.69%降低为6.46%、6.62%和9.6%。单位焦油、CO、烟气烟碱用于建模和验证的分布区间为:18.6~27.01mg/g,16.89~24.41mg/g,1.5~3.41mg/g。研究结果为不同形态烟叶的烟气预测一致性提供了保障。

关键词：近红外光谱烟气指标模型转移直接标准化算法

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