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基于可见-近红外光谱技术的果蔬品质检测方法
1
作者 韩亚芬 吴尘萱 +4 位作者 吴海华 吕程序 何亚凯 杨葆华 苑严伟 《农业工程》 2024年第1期95-101,共7页
可见-近红外光谱技术利用波长在380~2 500 nm的电磁波获取果蔬中有机分子含氢基团的特征信息,根据样品对不同波长光的吸收信息,实现果蔬的外部、内部缺陷及营养成分定性、定量分析,是目前主流的果蔬内外部品质快速无损检测技术。综述了... 可见-近红外光谱技术利用波长在380~2 500 nm的电磁波获取果蔬中有机分子含氢基团的特征信息,根据样品对不同波长光的吸收信息,实现果蔬的外部、内部缺陷及营养成分定性、定量分析,是目前主流的果蔬内外部品质快速无损检测技术。综述了目前基于吸光度谱和能量谱对果蔬营养物质含量定量分析及缺陷定性分析,所使用的检测模型和变量筛选模型及其检测准确性,为相关研究人员选择高效准确的检测模型提供技术支撑。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 果蔬品质检测 能量谱 吸光度谱 变量优化
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基于可见-近红外光谱技术的广东典型地区耕地土壤养分含量预测模型评估
2
作者 钟鹤森 李玮 +6 位作者 张泽宇 吴玲 鄂东梅 张孟豪 许腾伟 戴军 张池 《华南农业大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期218-226,共9页
【目的】可见-近红外光谱(Visible-near infrared spectroscopy,VNIRS)可以利用少量土壤样品建立预测模型,从而无损快速地预测土壤养分含量。然而,至今鲜见广东省土壤养分的VNIRS预测模型的报道。本研究旨在通过传统化学分析方法和VNIR... 【目的】可见-近红外光谱(Visible-near infrared spectroscopy,VNIRS)可以利用少量土壤样品建立预测模型,从而无损快速地预测土壤养分含量。然而,至今鲜见广东省土壤养分的VNIRS预测模型的报道。本研究旨在通过传统化学分析方法和VNIRS技术对广东典型地区的耕地土壤进行分析,构建土壤全量及速效养分含量的VNIRS预测模型,并评估利用光谱分析土壤全量和速效养分含量的可行性,为广东省土壤养分的快速检测及质量评估提供科学参考。【方法】本研究采集了粤东(梅州)、粤西(湛江)、粤北(韶关)、粤西北(肇庆)和珠三角(惠州和珠海) 5个地区共514份耕地土壤样品,测量样品有机质、全氮、可溶性有机碳、碱解氮和速效磷含量,同时利用VNIRS在400~2 490 nm波长范围内探明其全光谱特征,筛选定标样品,结合偏最小二乘法和主成分分析,建立预测模型,并在此基础上进行反向验证,评估模型的可行性。【结果】各地区土壤有机质、全氮、可溶性有机碳、碱解氮和速效磷含量及光谱特征均存在显著差异。有机质和全氮的定标预测模型效果较好,其中,粤西北地区的有机质定标相关系数达到0.831 1,珠三角地区的全氮定标相关系数达到0.789 8;可溶性有机碳、碱解氮和速效磷的预测模型效果在地区间差异较大,粤西北和珠三角地区碱解氮和速效磷的定标效果远优于其他地区。反向验证结果表明,有机质和全氮的预测值与实测值具有较好的相关性,决定系数(R2)最高分别达到0.69和0.65;粤西北和珠三角地区碱解氮的反向验证结果也较好,R2达到0.63和0.62;而可溶性有机碳和速效磷的反向验证结果总体较差。【结论】VNIRS技术能够区分省域内不同地区的土壤来源,可以作为未来土壤分类和土壤质量调查的重要评价指标。VNIRS技术能够较好地直接预测耕地土壤有机质和全氮含量,对可溶性有机碳、碱解氮、速效磷含量的预测存在明显元素差别和地区差异,今后需进一步筛选光谱范围或采用更优方式构建模型。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 广东 耕地土壤 土壤养分 偏最小二乘法
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基于可见-近红外光谱的鲜食葡萄成熟品质关键指标检测
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作者 刘文政 周雪健 +4 位作者 平凤娇 苏媛 鞠延仑 房玉林 杨继红 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期372-383,共12页
酚类物质是评价葡萄成熟品质的重要指标,本文利用可见-近红外光谱技术结合化学计量学定量分析方法对葡萄皮总酚、籽总酚、皮单宁和籽单宁含量开展了无损检测研究。通过手持式可见-近红外光谱仪采集巨玫瑰葡萄波长400~1029 nm范围内的漫... 酚类物质是评价葡萄成熟品质的重要指标,本文利用可见-近红外光谱技术结合化学计量学定量分析方法对葡萄皮总酚、籽总酚、皮单宁和籽单宁含量开展了无损检测研究。通过手持式可见-近红外光谱仪采集巨玫瑰葡萄波长400~1029 nm范围内的漫反射光谱,采用SPXY算法将其划分为校正集和预测集,结合标准正态变换(Standard normal variate,SNV)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction,MSC)、一阶导数(First derivative,1 D)、二阶导数(Second derivative,2 D)、Savitzky-Golay卷积平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)和Savitzky-Golay卷积平滑+一阶导数(SG+1D)6种预处理方法以及偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)、支持向量机回归(Support vector machine regression,SVR)和卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)3种建模算法,分别建立了基于全波段和特征波长的葡萄皮总酚、籽总酚、皮单宁和籽单宁定量预测模型并进行综合对比分析。结果表明,对于皮总酚、籽总酚和籽单宁,经特征波长筛选后建立的模型效果优于全波段,而对于皮单宁,全波段建立的模型较特征波长效果更佳;因此,在预测皮总酚、籽总酚、皮单宁和籽单宁含量时,最优模型分别为RAW-CARS-SVR、1D-CARS-SVR、RAW-CNN和RAW-CARS-PLSR,校正集相关系数(Correlation coefficient of calibration set,Rc)分别为0.96、0.99、0.96和0.91,预测集相关系数(Correlation coefficient of prediction set,Rp)分别为0.95、0.99、0.83和0.89,剩余预测偏差(Residual predictive deviation,RPD)分别为3.56、7.30、1.92和2.25。因此,结合可见-近红外光谱和合适的回归模型,可以实现对巨玫瑰葡萄的皮-籽总酚、皮-籽单宁含量的无损检测。 展开更多
关键词 葡萄 可见-近红外光谱 成熟度 品质检测
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基于沙柳冠层可见-近红外光谱的热值预测
4
作者 李颖 王继璇 +3 位作者 兰小桢 马艺诚 韩兆敏 裴志永 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期70-76,共7页
热值是灌木生物质能源利用的重要燃烧性能参数之一。针对传统实验室检测方法破坏性大、费时费力、无法实现大量样本的快速检测问题,探讨了沙柳冠层可见-近红外光谱(Vis-NIR)结合不同化学计量学方法预测沙柳热值的精度差异。采用标准正... 热值是灌木生物质能源利用的重要燃烧性能参数之一。针对传统实验室检测方法破坏性大、费时费力、无法实现大量样本的快速检测问题,探讨了沙柳冠层可见-近红外光谱(Vis-NIR)结合不同化学计量学方法预测沙柳热值的精度差异。采用标准正态变量变换(SNV)、归一化数据(normalize)、标准正态变量变换+归一化数据和第二代小波变换即提升小波变换(LWT)对冠层光谱进行预处理,采用偏最小二乘法(PLS)和卷积神经网络(CNN)构建了沙柳热值可见-近红外模型。同时,对比分析了鲸鱼优化算法(WOA)、麻雀搜索算法(SSA)和灰狼优化算法(GWO)对CNN模型参数的优化效果。结果表明:当采用db4小波进行5层分解后,其对沙柳冠层可见-近红外光谱的去躁效果最好,基于LWT-WOA-CNN法构建的沙柳热值可见-近红外模型的预测精度最优,校正模型的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)分别为0.852,0.103和2.599,RPD值较原始的PLS和CNN模型分别提高19.11%和76.80%。该研究可为沙柳生物质能源的高效、精细化利用提供技术支撑。 展开更多
关键词 沙柳 冠层光谱 可见-近红外光谱 热值 化学计量学
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利用便捷式可见-近红外光谱仪和机器学习分辨霉变小麦及霉变程度
5
作者 贾文珅 吕浩林 +2 位作者 张上 秦英栋 周巍 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2024年第1期89-100,共12页
[目的/意义]可见-近红外光谱可对小麦霉变情况快速无损检测,但是高分辨率光谱仪价格高、体积大,不利于在农业环境中推广,因此通过对低分辨率光谱数据进行优化处理,以期接近高分辨率光谱仪分辨霉变小麦的效果。[方法]使用可见-近红外农... [目的/意义]可见-近红外光谱可对小麦霉变情况快速无损检测,但是高分辨率光谱仪价格高、体积大,不利于在农业环境中推广,因此通过对低分辨率光谱数据进行优化处理,以期接近高分辨率光谱仪分辨霉变小麦的效果。[方法]使用可见-近红外农产品检测仪(型号VNIAPD,分辨率1.6 nm)和复享光纤光谱仪(型号SIN02040,分辨率0.19 nm)采集100份小麦样本的新鲜状态以及不同霉变状态的光谱数据。首先对SINO2040光谱进行裁剪,让其和VNIAPD波长保持一致,均为640~1 050 nm;然后对其使用标准差标准化(Standard Deviation Normalization,SDN)、标准正态变换(Standard Normal Variation,SNV)、均值中心化(Mean Centrality,MC)、一阶导数(First-order Derivatives,1ST)、Savitzky-Golay平滑(Savitzky-Golay Smoothing,SG)、多元散射校正(Multiple Scattering Correction,MSC)等多种预处理方法处理并使用离群点检测算法(Local Outlier Factor,LOF)筛选出离群点并剔除;其次使用连续投影算法(Sequential Projection Algorithm,SPA)和最小绝对收缩和选择算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)对预处理后的光谱进行特征波长提取;最后分别采用K近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forests,RF)和朴素贝叶斯(Na?ve-Bayes)、后向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)6种算法对特征波长光谱进行建模分析,从而分辨霉变小麦以及区分霉变程度。[结果和讨论]BPNN、DNN两种神经网络模型的测试集准确率均可达到100%,但是建模时间长,模型内存大;而KNN、SVM、RF和Na?ve-Bayes浅层模型的测试集准确率为93.18%~100%,建模速度快、模型内存小。本研究光谱仪VNIAPD在光学参数(光学分辨率1.6 nm)低于SINO2040的光学参数(光学分辨率0.19 nm)且成本更低的情况下,检测准确率到达同一水平。[结论]本研究通过对比光谱数据的不同预处理方法从而找出了对应算法的最佳数据优化选择,使低分辨率光谱仪VNIAPD检测霉变小麦性能可以追平高分辨率光谱仪SINO2040,为基于可见-近红外光谱的小麦霉变低成本无损检测提供了新选择。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 小麦霉变 机器学习 无损检测 食品安全 神经网络
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不同工况下可见-近红外光谱的煤矸识别研究
6
作者 刘涛 李博 +2 位作者 夏蕊 李瑞 王学文 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期821-828,共8页
在实现煤炭高效利用过程中,煤矸分选是一个非常重要的步骤,但现有的煤矸分选技术存在资源浪费,效率较低等问题。可见-近红外光谱识别技术具有快速可靠的优点,在煤矸识别领域已有一定的研究基础,但大多数研究并未结合实际工况进行有效分... 在实现煤炭高效利用过程中,煤矸分选是一个非常重要的步骤,但现有的煤矸分选技术存在资源浪费,效率较低等问题。可见-近红外光谱识别技术具有快速可靠的优点,在煤矸识别领域已有一定的研究基础,但大多数研究并未结合实际工况进行有效分析。首先,在实验室中搭建可见-近红外光谱采集装置,模拟实际环境下不同探测角度(0°、10°、20°、30°)、探测距离(10、15、20、25 cm)、光照角度(15°、25°、35°、45°)三种工况,并分别在单因素条件以及正交试验设计的多因素条件下,采集山西西铭煤矿的煤和矸石样本在可见-近红外波段的光谱数据。其次,对采集的光谱数据进行分析,并先后经过标准正态变量变换和Savitzky-Golay卷积平滑,以减少噪音和误差对数据的影响。最后,在单因素试验中,结合预处理算法并基于决策树(DT)、K近邻(KNN)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)、AdaBoost五种机器学习模型对光谱数据进行训练。单因素试验结果表明,AdaBoost算法具有较强的学习能力,在不同工况下对煤和矸石的识别准确率均为100%,优于其他识别模型。在正交试验中,支持向量机(SVM)作为识别模型进行训练,结果表明,在原始数据和预处理后的数据中,三种工况对煤矸识别准确率的影响程度不同,影响次序从大到小为不同光照角度、探测距离、探测角度。同时,对比实验结果可以得出,选用合适的预处理和建模方法可以降低不同工况对识别准确率的影响。预处理后的数据中,最优的工况组合为探测角度0°、探测距离20、光照角度35°。随机选取一组条件与最优组进行三次重复对照试验,结果表明最优组的识别表现优于随机对照组。研究结果对煤矸识别最优工况条件的寻找具有借鉴意义,并为可见-近红外光谱技术在煤矸识别领域的实际应用提供了理论基础。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 不同工况 煤矸识别 ADABOOST 正交试验
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透射式可见-近红外光谱法检测活体甘蔗纤维分
7
作者 唐若涵 李修华 +2 位作者 吕雪刚 张木清 姚伟 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2419-2425,共7页
甘蔗的纤维分是甘蔗选育过程和制糖、造纸等行业生产中不可忽视的因素,采用透射形式的可见-近红外光谱法对活体甘蔗纤维分进行无损检测具有重要意义。采集了6个品种不同生长阶段的123个甘蔗蔗茎样本,将其按2∶1的比例采用Duplex样本集... 甘蔗的纤维分是甘蔗选育过程和制糖、造纸等行业生产中不可忽视的因素,采用透射形式的可见-近红外光谱法对活体甘蔗纤维分进行无损检测具有重要意义。采集了6个品种不同生长阶段的123个甘蔗蔗茎样本,将其按2∶1的比例采用Duplex样本集划分方法分为校正集(82个样本)和预测集(41个样本)。以120°的测量夹角获取了蔗茎在去除蜡质前后两种不同状态下的透射光谱,并选取噪声较小且幅值变化明显的670~950 nm波段作为实际建模波段。观察波形发现,去除蜡质后蔗茎的透光率显著增高,且建立偏最小二乘(PLS)回归模型分析了蜡质对于模型预测能力的影响,去蜡后的蔗茎样本建模效果更为良好。将一阶微分(FD)、连续小波变换(CWT)、标准正态变换(SNV)等9种预处理方法分为基线校正、散射校正、平滑处理、尺度缩放四个步骤。按各步骤的顺序进行排列组合产生108种预处理组合,分别对处理得到的光谱数据进行PLS建模分析,最终得到了综合建模效果最优的预处理方法FD+SG。为筛选得到携带最有效信息的波长,采取无信息变量消除法(UVE)、遗传算法(GA)、竞争性自适应重加权采样法(CARS)以及随机青蛙算法(RF)等有效变量提取算法对最优预处理后的透射光谱进行重要波长筛选。分别对各算法提取出的重要波长进行PLS建模分析,其中采用UVE方法提取出来的重要波长建模效果最好,所选波长的数量为40个,占全波段的14.3%。预测集的决定系数(R^(2)_(p))为0.73,比相同预处理下的全波段PLS建模结果提升了14.1%,预测集的均方根误差(RMSEP)为0.88%(%表示甘蔗纤维分的单位),比全波段建模结果下降了14.6%。研究结果表明,可见-近红外透射光谱能够对活体甘蔗纤维分进行有效预测,此研究可为相应便携式传感器的开发提供理论依据,为甘蔗育种、各行业生产的节本增效提供技术支撑。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 甘蔗 纤维分 重要波长 无损检测
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基于可见-近红外光谱的柑橘叶片功能性氮含量无损监测模型研究
8
作者 杨群 凌琪涵 +5 位作者 魏勇 宁强 孔发明 周艺凡 张海琳 王洁 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期3396-3403,共8页
柑橘是我国第一大类水果,氮素对于柑橘的生长发育至关重要,实时、无损地监测柑橘氮素营养状况,对于氮素养分精准管理具有重要意义。植株体内的氮素可以分为营养性氮素、结构性氮素和功能性氮素,不同形态氮素各组分在柑橘叶片中的含量对... 柑橘是我国第一大类水果,氮素对于柑橘的生长发育至关重要,实时、无损地监测柑橘氮素营养状况,对于氮素养分精准管理具有重要意义。植株体内的氮素可以分为营养性氮素、结构性氮素和功能性氮素,不同形态氮素各组分在柑橘叶片中的含量对叶片生理生化反应有一定的指示作用,其中,功能性氮含量是指示柑橘氮营养状况的重要指标。以“春见”橘橙为试验材料,分别于果实膨大期和转色期,利用可见-近红外光谱仪测定不同施氮处理的柑橘叶片反射光谱,并用化学分析方法测定其叶片功能性氮含量。分析了柑橘果实膨大期和转色期叶片原始光谱和一阶微分光谱与叶片功能性氮含量的相关关系,筛选出敏感波段,利用全波段和敏感波段,结合光谱植被指数法、光谱化学计量法和机器学习方法,构建了柑橘果实膨大期和转色期叶片功能性氮含量的无损监测模型,并对比分析多种光谱变换和光谱预处理方法对于模型精度的影响。结果表明,在柑橘果实膨大期,对全波段原始光谱进行标准正态化变换预处理,结合反向传播神经网络构建的柑橘叶片功能性氮含量无损监测模型精度较高,其建模集决定系数R^(2)_(c)和验证集决定系数R^(2)_(v)均为0.78,建模集均方根误差RMSEC和验证集均方根误差RMSEV均为0.82 g·kg^(-1);基于敏感波段原始光谱结合随机森林构建的模型精度也较高,其R^(2)_(c)和RMSEC分别为0.84和0.67 g·kg^(-1),R^(2)_(v)和RMSEV分别为0.74和0.83 g·kg^(-1)。在柑橘果实转色期,对全波段原始光谱进行标准正态化变换预处理,结合BPNN构建的柑橘叶片功能性氮含量无损监测模型精度较高,其R^(2)_(c)和RMSEC分别为0.77和1.04 g·kg^(-1),R^(2)_(v)和RMSEV分别为0.76和1.13 g·kg^(-1)。研究表明,可以利用可见-近红外光谱技术,实现对柑橘叶片功能性氮含量的无损监测。 展开更多
关键词 柑橘 功能性氮 可见-近红外光谱 反向传播神经网络 随机森林
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基于深度学习与可见-近红外光谱的患腥黑穗病小麦籽粒分类研究
9
作者 宋金鹏 梁琨 +3 位作者 张驰 梅秀明 蒋鹏飞 袁锐 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期784-793,共10页
针对小麦腥黑穗病快速无损的检测需求,该文将可见-近红外光谱与深度学习算法结合建立了小麦腥黑穗病籽粒的分类模型。采用多元散射校正算法(MSC)和标准正态变换算法(SNV)对光谱进行预处理,消除光谱噪音的影响,分别使用竞争性自适应重加... 针对小麦腥黑穗病快速无损的检测需求,该文将可见-近红外光谱与深度学习算法结合建立了小麦腥黑穗病籽粒的分类模型。采用多元散射校正算法(MSC)和标准正态变换算法(SNV)对光谱进行预处理,消除光谱噪音的影响,分别使用竞争性自适应重加权算法(CARS)和随机蛙跳算法(RF)对预处理后的光谱进行特征波长提取。结果显示,特征提取算法可去除大量冗余信息,波段减少比率为93.7%~94.2%,有效降低了模型运行成本,并可防止模型过拟合。结果显示:MSC+CARS+VGG16模型训练集的准确率为96.39%,测试集准确率为91.67%,取得了较好的分类结果。最终建立的VGG16深度学习模型实现了健康、轻度患病和重度患病3类小麦籽粒的分类。对比传统机器学习模型,VGG16模型能够充分提取光谱特征信息,更好地区分健康与轻度患病籽粒。该研究表明深度学习结合可见-近红外光谱方法,能够实现对不同患病程度腥黑穗病小麦籽粒的有效分类,为腥黑穗病小麦籽粒的快速无损检测提供了一种新方法。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 深度学习 腥黑穗病 小麦
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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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作者 贾宗潮 王子鉴 +3 位作者 刘凯 李雪莹 邱慧敏 范萍萍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期77-78,共2页
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... 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。 展开更多
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
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基于可见-近红外光谱的鸡只粪便分类判别
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作者 周敏 崔志航 单蕾 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第14期200-206,共7页
鸡只粪便的性状是反映鸡只健康状况的重要特征之一,不同性状的鸡便往往与特定的疾病相关联。针对鸡只粪便性状主要依靠人工监测,存在速度慢且易发生交叉感染等问题,该研究提出一种基于可见-近红外光谱技术的鸡只粪便分类判别模型。首先... 鸡只粪便的性状是反映鸡只健康状况的重要特征之一,不同性状的鸡便往往与特定的疾病相关联。针对鸡只粪便性状主要依靠人工监测,存在速度慢且易发生交叉感染等问题,该研究提出一种基于可见-近红外光谱技术的鸡只粪便分类判别模型。首先,通过扫描4类典型的鸡只粪便样本(正常粪便、红血丝粪便、绿色粪便和饲料粪便)在400~900 nm波段范围的光谱数据,对每一类别的鸡便样本按随机性原则以3∶1划分为校正集和测试集。其次,分别采用多元散射校正、SG卷积平滑和标准差标准化进行数据预处理,并建立偏最小二乘判别分析模型,根据模型评价指标确定最优预处理方法。然后,使用主成分分析、竞争性自适应重加权采样、改进的混合蛙跳3种方法对预处理后的样本进行数据降维,并最终建立分类判别模型。结果表明:基于模型评价指标确定最优数据预处理方法后,再采用改进后的混合蛙跳降维方法建立的判别模型区分正常粪便、红血丝粪便、绿色粪便表现最优,测试集判别准确率分别为92.27%、92.59%、100%;而对于饲料粪便,所选3种降维方法建立的判别模型,其测试集准确率均可达100%。因此,通过可见-近红外光谱检测手段,结合特征波长优选与偏最小二乘判别分析,可以有效判别不同类型的鸡只粪便,为实现鸡病智能化监测提供技术支持。 展开更多
关键词 光谱 判别分析 鸡只粪便 偏最小二乘判别分析 特征波长优选 分类判别 可见-近红外光谱
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基于可见-近红外光谱的植物叶绿素含量无损检测方法研究 被引量：33
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作者 李庆波 黄彦文 +3 位作者 张广军 张倩暄 李响 吴瑾光 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期3275-3278,共4页
叶绿素含量是植物营养胁迫、光合作用能力和生长状况的良好指示剂。实时、可靠的作物营养诊断是进行科学施肥管理的基础,也是实施精细农业的关键技术之一。文章提出了一种应用可见-近红外光谱技术检测植物叶绿素含量的方法。采用透反射... 叶绿素含量是植物营养胁迫、光合作用能力和生长状况的良好指示剂。实时、可靠的作物营养诊断是进行科学施肥管理的基础,也是实施精细农业的关键技术之一。文章提出了一种应用可见-近红外光谱技术检测植物叶绿素含量的方法。采用透反射测样方式获取了植物叶片的可见-近红外光谱,并对获得的500～900nm光谱数据进行平滑、一阶微分以及小波变换等预处理,然后采用偏最小二乘法(PLS)建立了植物叶片叶绿素含量与叶片吸收光谱的定量分析模型,最后利用该模型对预测集样本进行预测。预测集中样本的预测值与标准值之间的相关系数为0.93,预测均方根误差为1.1SPAD。实验结果表明,利用可见-近红外光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,这对今后实现快速无损检测植物叶绿素含量具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 叶绿素 无损检测 透反射 偏最小二乘法
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基于无信息变量消除法和连续投影算法的可见-近红外光谱技术白虾种分类方法研究 被引量：48
13
作者 吴迪 吴洪喜 +2 位作者 蔡景波 黄振华 何勇 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期423-427,共5页
应用无信息变量消除法结合连续投影算法对可见-近红外光谱区进行有效波长的选择,选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机模型,对白虾属中三种典型种,脊尾白虾、秀丽白虾和东方白虾进行鉴别分类.实验采用Kennard-Stone算法选取... 应用无信息变量消除法结合连续投影算法对可见-近红外光谱区进行有效波长的选择,选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机模型,对白虾属中三种典型种,脊尾白虾、秀丽白虾和东方白虾进行鉴别分类.实验采用Kennard-Stone算法选取150个样本作为建模集,50个样本作为预测集,通过UVE-SPA优选了数值分别为392、431、517、551、595、627、676、734、760、861、943和1018 nm的12个波长为LS-SVM的输入变量,建立了白虾种分类模型.该模型对50个预测集样本检验的准确率达到了92.00%.结果表明,采用可见-近红外光谱对白虾种进行鉴别是可行的,UVE-SPA能够有效地进行波长选择,使LS-SVM模型获得最优的分类结果. 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 无信息变量消除 连续投影算法 最小二乘-支持向量机
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基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量 被引量：26
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作者 胡永光 李萍萍 +3 位作者 母建华 毛罕平 吴才聪 陈斌 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期2821-2825,共5页
为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。... 为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.0973,预测集的相关系数为0.8881,预测均方根误差(RMSEP)为0.1304,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 偏最小二乘回归 茶鲜叶 全氮含量 预测
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一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法 被引量：81
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作者 李晓丽 何勇 裘正军 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期279-282,共4页
提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法。应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模... 提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法。应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类茶叶具有较好的聚类作用,可以定性分析茶叶种类。把主成分分析得到的前6个主成分作为神经网络的输入,茶叶品种值作为神经网络的输出,通过5个茶叶品种共125个样本的训练和学习,建立了茶叶品种鉴别的3层BP人工神经网络模型,对未知的25个样本进行鉴别,品种识别准确率达到100%。说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为茶叶的品种快速鉴别提供了一种新方法。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 茶叶 品种 主成分分析 人工神经网络 鉴别
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基于可见-近红外光谱技术的葡萄酒真伪鉴别的研究 被引量：17
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作者 郭海霞 王涛 +4 位作者 刘洋 吴海云 左月明 宋海燕 贺晋瑜 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期3269-3272,共4页
研究收集了不同品牌的90个葡萄酒样品,为了消除各光谱基线不同带来的影响,对所有光谱曲线都进行了一阶求导,以一阶导数谱线作为有效数据,通过独立主成分(PC)分析可知,前两个主成分的贡献率达到80%以上,主成分聚类使得真伪葡萄酒样品明... 研究收集了不同品牌的90个葡萄酒样品,为了消除各光谱基线不同带来的影响,对所有光谱曲线都进行了一阶求导,以一阶导数谱线作为有效数据,通过独立主成分(PC)分析可知,前两个主成分的贡献率达到80%以上,主成分聚类使得真伪葡萄酒样品明显分为两类;以前四个主成分作为BP神经网络的输入建立了一个三层人工神经网络的识别模型,该模型对葡萄酒样品的预测识别率达到100%。研究表明,可见-近红外透射光谱结合主成分分析建立的BP神经网络模型能为快速、无损鉴别葡萄酒真伪提供一种准确可靠的新方法。 展开更多
关键词 葡萄酒 可见-近红外光谱 BP神经网络 真伪 鉴别
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砂糖橘可溶性总糖可见-近红外光谱无损检测 被引量：18
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作者 代芬 洪添胜 +2 位作者 岳学军 张昆 洪涯 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期133-138,共6页
在波长450-2 500 nm范围提取189个砂糖橘的漫反射光谱,使用sym8小波的3层分解对其进行去噪预处理,引入连续投影算法（SPA）对光谱进行压缩,从2 051个波长中初步提取14个优选波长,以这14个波长建立的多元线性回归模型（MLR）的预测相关... 在波长450-2 500 nm范围提取189个砂糖橘的漫反射光谱,使用sym8小波的3层分解对其进行去噪预处理,引入连续投影算法（SPA）对光谱进行压缩,从2 051个波长中初步提取14个优选波长,以这14个波长建立的多元线性回归模型（MLR）的预测相关系数为0.885 5,预测均方根误差为0.511 1,效果优于全谱偏最小二乘模型（PLS）。通过贡献值进一步筛选,提取11个特征波长,以这11个特征波长建立的MLR模型、PLS模型和BP神经网络模型（BPNN）都与14个优选波长建立的相应模型效果相当。结果表明,连续投影算法结合贡献值筛选可以将波长变量数缩减到全谱变量的0.54%,简化定量模型的结构,增强模型精度和稳健性;同时被选择的波长物理意义明确,模型解释能力增强。 展开更多
关键词 砂糖橘 可溶性总糖 可见-近红外光谱 无损检测 连续投影算法 小波去噪
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基于可见-近红外光谱的滨海盐土土壤盐分预测方法 被引量：22
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作者 刘娅 潘贤章 +4 位作者 王昌昆 李燕丽 周睿 解宪丽 王淼 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期824-829,共6页
我国目前尚存盐渍土0．35亿hm^2，潜在盐渍化土壤0．17亿hm^2，15m等深线以内的浅海和滩涂有0．14亿hm^2，黄河河口及长江口以南诸省的滨海盐土都有逐年递增的趋势。因此，对盐渍化土壤盐渍化程度的连续、实时监测尤为重要。然而，我国... 我国目前尚存盐渍土0．35亿hm^2，潜在盐渍化土壤0．17亿hm^2，15m等深线以内的浅海和滩涂有0．14亿hm^2，黄河河口及长江口以南诸省的滨海盐土都有逐年递增的趋势。因此，对盐渍化土壤盐渍化程度的连续、实时监测尤为重要。然而，我国在区域盐渍土制图、分区及全国性的监测预报体系建设方面还比较落后， 展开更多
关键词 滨海盐土 可见-近红外光谱 预测 电导率 偏最小二乘回归
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基于可见-近红外光谱的可乐品牌鉴别方法研究 被引量：21
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作者 裘正军 陆江锋 +1 位作者 毛静渊 何勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期1543-1546,共4页
提出了一种采用可见-近红外光谱分析技术快速鉴别可乐品牌的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对三种不同品牌的可乐进行光谱分析,各获取55个样本数据。将样本随机分成150个建模样本和15个预测样本,采用平均平滑法和标准归一化方... 提出了一种采用可见-近红外光谱分析技术快速鉴别可乐品牌的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对三种不同品牌的可乐进行光谱分析,各获取55个样本数据。将样本随机分成150个建模样本和15个预测样本,采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将建模样本的主成分数据作为BP网络的输入变量,可乐品牌作为输出变量,建立三层人工神经网络鉴别模型,并用模型对15个预测样本进行预测。结果表明,预测准确率为100%,实现了可乐品牌快速、准确的鉴别。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 可乐 主成分分析 人工神经网络 鉴别
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二维相关可见-近红外光谱结合支持向量机评价猪肉新鲜度 被引量：11
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作者 王文秀 彭彦昆 +2 位作者 孙宏伟 魏文松 郑晓春 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第18期273-279,共7页
为探究二维相关同步光谱优选生鲜肉新鲜度特征变量的可行性,采集生鲜猪肉在1~15 d共58个样品的可见:近红外反射光谱信息,并参照国标方法测定其挥发性盐基氮值(total volatile basic nitrogen,TVB-N)。然后,以TVB-N为"外界扰动&quo... 为探究二维相关同步光谱优选生鲜肉新鲜度特征变量的可行性,采集生鲜猪肉在1~15 d共58个样品的可见:近红外反射光谱信息,并参照国标方法测定其挥发性盐基氮值(total volatile basic nitrogen,TVB-N)。然后,以TVB-N为"外界扰动",选择10条代表性光谱并进行包络线去除,结合光谱差异选取了7个子区间。通过对每个子区间作二维相关分析,解析其二维相关同步谱和自相关谱,获取与TVB-N变化密切相关的敏感变量。最后,利用所选特征变量,分别基于原始、标准正态变量变换预处理和归一化预处理的光谱,建立猪肉新鲜度的支持向量机(support vector machine,SVM)判别模型。结果表明,利用二维相关光谱分析共提取到17个特征波长,仅占总变量个数的1.61%,建立的SVM模型总体正确率分别为94.83%、98.28%和98.28%。这表明所建立的模型具有较好的判别效果,也说明二维相关分析用于筛选与生鲜肉新鲜度相关特征变量的方法是可行的。这有利于解析生鲜肉在腐败变质过程中的光谱特征信息变化,也为近红外光谱分析中变量筛选提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 二维相关光谱 新鲜度 生鲜肉 判别模型
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