科研产出
基于线性渐变分光微型近红外仪的西湖龙井真伪模型不适应性析因及修正研究
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用基于线性渐变滤光片分光原理的微型近红外光谱仪对2012年和2013年的西湖龙井和普通扁形茶建立真伪识别模型。分别对不同年份、不同保存期样品的近红外光谱数据进行PCA分解,并根据PCA得分分布的数学特征选取代表性样品,建立PLS-DA模型,从数学原理的角度对模型不适应性的原因加以分析,并对其进行修正,结合外部盲样的验证,有效地增强了模型适应性。研究结果表明,针对西湖龙井和普通扁形茶,采用不同年份样品近红外光谱数据共同建模可有效提高模型对不同年份样品的识别正确率;采用不同保存期样品近红外光谱数据建模结果表明,普通扁形茶在冷冻保存3个月后,理化性质发生了较大的变异,而西湖龙井的理化性质相对较为稳定。从光谱数据主成分特征的数学原理角度对不同年份以及不同保存期模型的适应性进行了研究,建立并验证了适合西湖龙井真伪识别的模型,有效提高了模型的预测准确度。不仅可为近红外光谱应用于农产品质量安全与品质分级方面提供一定的参考,而且对提高农产品近红外分级模型的预测准确度亦具有参考价值。
关键词： 线性渐变滤光片 近红外光谱 地理标志农产品 西湖龙井
全文链接
请求原文
特征变量优选在苹果可溶性固形物近红外便携式检测中的应用
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：为实现苹果可溶性固形物(SSC)的便携式快速检测,利用环形光纤探头和微型光谱仪搭建便携式苹果可溶性固形物光谱采集系统,结合无信息变量消除(UVE)、遗传算法(GA)、竞争性自适应加权(CARS)算法筛选基于偏最小二乘(PLS)的苹果可溶性固形物的近红外光谱特征波长。另外,采用反向区间最小二乘支持向量机(BiLS-SVM)和GA算法优选基于LS-SVM的特征波长变量,分别建立所选特征波长和全波段的PLS模型和LS-SVM模型。试验结果表明,经过GA-CARS算法从全波段1 512个波长中筛选出的50个特征波长建立的PLS模型效果最好,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.962和0.403°Brix。利用该检测装置结合GA-CARS筛选的特征波长,可有效简化苹果可溶性固形物近红外便携式检测模型并提高模型的预测精度,为进一步构建便携式苹果可溶性固形物检测设备奠定了基础。
全文链接
请求原文
LS-SVM的梨可溶性固形物近红外光谱检测的特征波长筛选
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：为提高梨可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)的近红外光谱模型的精度和稳定性,以160个梨样品为实验对象,分别对原始光谱、多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)处理后的光谱,经无信息变量消除算法(UVE)挑选后,再结合遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA),筛选梨可溶性固形物的近红外光谱特征波长。将筛选后的波长作为输入变量建立梨可溶性固形物的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。结果表明经过SNV-UVE-GA-SPA从全波段3112个波长中筛选出的30个特征波长建立的梨可溶性固形物LS-SVM模型效果最好,该模型的预测集相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.956和0.271。该模型简单可靠,预测效果好,能满足梨的可溶性固形物含量的快速检测,为在线检测和便携式设备开发提供了理论基础。
关键词： 近红外光谱 特征波长 最小二乘支持向量机 可溶性固形物 梨
全文链接
请求原文
傅里叶变换红外光谱在葡萄酒品质劣变检测中的应用
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：葡萄酒如果贮存方法不当极易发生劣变,失去原有的风味和质感,影响品质,因此对葡萄酒劣变进行检测,具有重要意义。在红葡萄酒劣变过程中,主要发生了酸败现象,产生了过量的有机酸类物质,致使葡萄酒原有性状发生变化。利用傅里叶变换红外光谱技术研究红葡萄酒特征光谱及其品质劣变的判别方法。对劣变过程的理化特性进行了分析,并对葡萄酒的FTIR光谱的主要吸收峰进行了解析。在劣变判别过程中,创新性的采用了比较多个吸收峰之间的吸光度比值之间大小关系的方法实现对劣变的判定,但此方法具有一定的相对性。通过对变质红葡萄酒与未变质红葡萄酒的FTIR光谱数据进行对比分析,发现在3 020~2 790,1 760~1 620以及1 550~800cm-1三个波段内,在光谱特征上具有一定的差异,为了能够将这些光谱差异与葡萄酒的劣变情况建立联系并能够实现判别分析,引入了化学计量学方法。采用主成分分析(PCA)结合软独立建模聚类分析法(SIMCA)分别对以上三个特征波段内光谱数据进行了分类,最后利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对验证集数据在这三个波段进行了判别,结果表明FTIR结合化学计量学方法能够成功区分开变质和未变质的红葡萄酒样本,且具有很好的识别率,其中利用1 550~800cm-1波段来建模分析效果最好,SIMCA和PLS-DA识别率分别为94%和100%。
全文链接
请求原文
近红外高光谱图像结合CARS算法对鸭梨SSC含量定量测定
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：高光谱数据量大、维数高且原始光谱噪声明显、散射严重等特征导致光谱建模时关键波长变量提取困难。基于此,提出采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对近红外高光谱数据进行关键变量选择。鸭梨作为研究对象。采用决定系数r2、预测均方根误差RMSEP和验证集标准偏差和预测集标准偏差的比值RPD值进行模型性能评估。基于选择的关键变量建立PLS模型(CARS-PLS)与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现CARS-PLS模型仅仅使用原始变量中15.6%的信息获得了比全变量PLS模型更好的鸭梨SSC含量预测结果,r2pre,RMSEP和RPD分别为0.908 2,0.312 0和3.300 5。进一步与基于蒙特卡罗无信息变量MC-UVE和遗传算法(GA)获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,CARS不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,该方法能够有效地用于高光谱数据变量的选择。结果表明,近红外高光谱技术结合CARS-PLS模型能够用于鸭梨可溶性固形物SSC含量的定量预测。从而为基于近红外高光谱技术预测水果内部品质的研究提供了参考。
关键词： 近红外高光谱 可溶性固形物 鸭梨 变量选择 竞争性自适应重加权算法
全文链接
请求原文
基于高光谱成像技术和MNF检测苹果的轻微损伤
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：苹果损伤是一种发生在水果采摘和产后处理阶段的不可避免的主要缺陷。为了快速有效地识别苹果的轻微损伤,以具有代表性的双色红富士苹果为研究对象,提出了一种以高光谱成像和最低噪声分离(MNF)变换的苹果轻微损伤识别检测方法。首先,使用高光谱成像系统获取苹果的可见-近红外波段(400~1 000nm)的图像,对比发现全波段的最低噪声分离变换比主成分分析(PCA)变换可获得更好的识别效果;其次,利用I-RELIEF算法对正常表皮和损伤区域的光谱进行分析得出权值系数图,依据该系数曲线挑选出了5个特征波段(560,660,720,820和960nm);最后,特征波段和最低噪声分离变换开发了损伤苹果的识别检测算法。利用该算法对80个正常苹果和含有不同时间阶段轻微损伤的苹果进行试验,损伤识别总体正确率为97.1%,试验结果表明,利用该方法和选取的特征波段可以快速有效地识别苹果的早期轻微损伤,为利用多光谱成像技术和最低噪声分离变换在线检测苹果轻微损伤奠定了基础。
全文链接
请求原文
基于太赫兹光谱技术的山核桃内部虫害检测初步研究
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：美洲山核桃是美国最重要的坚果之一,内部虫害是影响山核桃质量的重要因素。为了实现美洲山核桃内部虫害的有效快速、无损检测,初步探索应用太赫兹光谱技术检测山核桃虫害研究。收集山核桃样本并制作核桃仁1,2,3mm均匀厚度的切片,切片大小为2cm×1cm,按照同样的尺寸制作核桃壳和核桃仁中间夹层的切片;利用太赫兹时域光谱设备采集不同切片0~2THz波段的太赫兹吸收光谱,并对比分析了所测切片的光谱特性;采集了活体烟草天蛾切片和干燥的山核桃虫害切片的太赫兹时域光谱,由于活体害虫的较高含水量以及太赫兹光谱对水分等极性分子的强吸收特性,与山核桃切片对比发现,活体虫害呈现非常明显的光谱吸收特性;最后,对整个山核桃样本进行了无损透射试验。研究表明,太赫兹光谱技术在检测山核桃内部虫害方面具有较好的应用潜力,为进一步认识太赫兹光谱性质,掌握样品制备方法、实验测试方法和数据获取及光学参数计算方法,应用太赫兹光谱技术开展山核桃内部虫害快速无损检测提供参考。
全文链接
请求原文
梨果糖浓度近红外漫反射光谱检测的预处理方法研究
《光谱学与光谱分析 》 2013 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：糖浓度是梨果内部品质的重要指标。实验测得了梨果的近红外漫反射吸光度谱,并且对其进行了光谱预处理,包括多元散射校正(MSC)、基线校正(baseline correction)、标准正态变量变换(SNV)和平滑去噪(moving average)。结果表明,经过预处理后的吸光度谱在光谱归一化、噪声消减等方面有着较为明显的优势。使用偏最小二乘法(PLS)对原始吸光度谱和预处理后的吸光度谱分别进行处理,得到结论:应用平滑去噪预处理后的吸光度谱进行预测的准确度优于原始吸光度谱,得相关系数为0.990 8,预测标准偏差为0.019 0。
关键词： 近红外光谱 漫反射 糖浓度 偏最小二乘法 预处理方法
全文链接
请求原文
洪涝胁迫的水稻叶面积指数变化及其光谱响应研究
《光谱学与光谱分析 》 2013 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：通过水稻淹水实验模拟洪涝胁迫状态,分析不同生育期、不同洪涝胁迫强度下的水稻叶面积指数变化及其冠层高光谱响应规律,建立洪涝胁迫下水稻叶面积指数(LAI)的估测模型。结果表明,分蘖期、拔节期、抽穗期水稻LAI均随淹水深度的增加而降低;水稻冠层680~760 nm光谱的一阶微分具有"双峰"现象,主峰位于724~737 nm,701和718 nm有次峰出现,并随淹水深度的增加出现"三峰";冠层红边位置在各个生育期出现"蓝移",红边幅值、红边面积在分蘖期、拔节期、灌浆期均呈现"蓝移",在抽穗期出现"红移";生育前期水稻LAI与光谱特征参量存在显著相关,生育后期相关性不显著;最后以D_(λ737)/D_(λ718)光谱参量建立了水稻生育前期的LAI估测模型。表明在洪涝胁迫下,水稻LAI的变化幅度直接反映胁迫强度的大小,估测模型LAI=3.138(D_(λ737)/D_(λ718))-0.806可用于估测洪涝胁迫不同强度下的水稻叶面积指数。
全文链接
请求原文
应用波段深度分析和偏最小二乘回归的冬小麦生物量高光谱估算
《光谱学与光谱分析 》 2013 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：当作物生物量较大时,现有植被指数由于受饱和问题限制,不能较好的估算作物生物量。针对此问题,尝试将波段深度分析与偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)结合,提高对大田冬小麦生物量的估算精度,并将两者结合建立的模型与应用代表性植被指数建立的模型进行生物量估算精度比较。波段深度分析主要对冬小麦冠层光谱550～750nm范围进行,采用波段深度、波段深度比(band depth ratio,BDR)、归一化波段深度指数和归一化面积波段深度对波段深度信息进行表征。在建立的模型中,波段深度分析和PLSR结合的估算精度比应用植被指数模型的精度高,其中BDR与PLSR结合的估算精度最高(R2=0.792,RMSE=0.164kg.m-2)。研究结果表明波段深度分析与PLSR结合能较好的克服生物量较大时存在的饱和问题,提高冬小麦生物量的估算精度。
关键词： 高光谱遥感 冬小麦 生物量 波段深度分析 偏最小二乘回归
全文链接
请求原文
