为快速、准确检测小白杏的成熟度,该研究选择七成熟、八成熟、九成熟、十成熟的小白杏样本各120个,采用近红外高光谱成像系统采集样本的高光谱数据,进行去除噪声和剔除界外样本处理。然后使用均值中心化(mean centering,MC)、Savitzky-G...为快速、准确检测小白杏的成熟度,该研究选择七成熟、八成熟、九成熟、十成熟的小白杏样本各120个,采用近红外高光谱成像系统采集样本的高光谱数据,进行去除噪声和剔除界外样本处理。然后使用均值中心化(mean centering,MC)、Savitzky-Golay卷积求导法(Savitzky-Golay derivative,S-G)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、标准正态变量变换(standard normal variate transformation,SNV)、归一化法5种方法分别对全波段和特征波段光谱进行预处理,采用光谱-理化值共生距离算法(sample set partitioning based on joint x-y distance,SPXY)、K-S法(Kennard-stone,K-S)、双向算法(Duplex)、交叉验证法、随机法将样本划分为校正集和验证集。最后用极限学习机(extreme learning machine,ELM)、支持向量机(support vector machine,SVM)、偏最小二乘法(partial least squares,PLS)、K最邻近法(K-nearest neighbor,KNN)、贝叶斯判别法建立不同的分类判别模型,比较各模型的识别率。结果表明,对小白杏成熟度定性判别模型,有以下最优组合:全波段+MSC+SPXY/Duplex/K-S/交叉验证/随机法+ELM/PLS/SVM/KNN、全波段+S-G/MSC/归一化/SNV+随机法+贝叶斯、全波段+S-G+SPXY/Duplex/K-S/交叉验证/随机法+ELM/PLS/SVM/KNN、全波段+归一化+SPXY/Duplex/K-S/交叉验证/随机法+PLS、特征波段+MSC+SPXY/Duplex/K-S/交叉验证/随机法+ELM/PLS/SVM/KNN/贝叶斯、特征波段+归一化+SPXY/Duplex/K-S/交叉验证/随机法+PLS。展开更多
【目的】探究枣树冠层水分的变化对偏振光谱的影响,为后续大面积枣园枣树生理监测提供依据。【方法】基于近红外高光谱成像技术对干湿枣叶不同偏振角度下的图像进行线偏振度(Degree of Linear Polarizationg,Dolp)计算、主成分对比分析...【目的】探究枣树冠层水分的变化对偏振光谱的影响,为后续大面积枣园枣树生理监测提供依据。【方法】基于近红外高光谱成像技术对干湿枣叶不同偏振角度下的图像进行线偏振度(Degree of Linear Polarizationg,Dolp)计算、主成分对比分析。通过对骏枣枣叶的图像处理,可以在图像上和光谱上看出骏枣枣叶水分分布差异。【结果】在对图像进行Dolp计算后可以清楚地看出其光谱差异,新鲜枣叶在波长1450nm附近Dolp图像具有明显的水分特征峰,干燥的枣叶在1450nm处无明显的水分特征峰。【结论】对偏振高光谱图像处理后得到不同颜色标记的不同水分叶片的图像;并在图像上光谱显示其水分特征峰,达到光谱检测差异,图像显示分布的效果为后续定量检测打下基础。展开更多
文摘为快速、准确检测小白杏的成熟度,该研究选择七成熟、八成熟、九成熟、十成熟的小白杏样本各120个,采用近红外高光谱成像系统采集样本的高光谱数据,进行去除噪声和剔除界外样本处理。然后使用均值中心化(mean centering,MC)、Savitzky-Golay卷积求导法(Savitzky-Golay derivative,S-G)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、标准正态变量变换(standard normal variate transformation,SNV)、归一化法5种方法分别对全波段和特征波段光谱进行预处理,采用光谱-理化值共生距离算法(sample set partitioning based on joint x-y distance,SPXY)、K-S法(Kennard-stone,K-S)、双向算法(Duplex)、交叉验证法、随机法将样本划分为校正集和验证集。最后用极限学习机(extreme learning machine,ELM)、支持向量机(support vector machine,SVM)、偏最小二乘法(partial least squares,PLS)、K最邻近法(K-nearest neighbor,KNN)、贝叶斯判别法建立不同的分类判别模型,比较各模型的识别率。结果表明,对小白杏成熟度定性判别模型,有以下最优组合:全波段+MSC+SPXY/Duplex/K-S/交叉验证/随机法+ELM/PLS/SVM/KNN、全波段+S-G/MSC/归一化/SNV+随机法+贝叶斯、全波段+S-G+SPXY/Duplex/K-S/交叉验证/随机法+ELM/PLS/SVM/KNN、全波段+归一化+SPXY/Duplex/K-S/交叉验证/随机法+PLS、特征波段+MSC+SPXY/Duplex/K-S/交叉验证/随机法+ELM/PLS/SVM/KNN/贝叶斯、特征波段+归一化+SPXY/Duplex/K-S/交叉验证/随机法+PLS。
文摘【目的】探究枣树冠层水分的变化对偏振光谱的影响,为后续大面积枣园枣树生理监测提供依据。【方法】基于近红外高光谱成像技术对干湿枣叶不同偏振角度下的图像进行线偏振度(Degree of Linear Polarizationg,Dolp)计算、主成分对比分析。通过对骏枣枣叶的图像处理,可以在图像上和光谱上看出骏枣枣叶水分分布差异。【结果】在对图像进行Dolp计算后可以清楚地看出其光谱差异,新鲜枣叶在波长1450nm附近Dolp图像具有明显的水分特征峰,干燥的枣叶在1450nm处无明显的水分特征峰。【结论】对偏振高光谱图像处理后得到不同颜色标记的不同水分叶片的图像;并在图像上光谱显示其水分特征峰,达到光谱检测差异,图像显示分布的效果为后续定量检测打下基础。
