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基于量子遗传光谱角分类算法的高光谱植被特征波段选取
1
作者 邓志刚 赵红梅 +2 位作者 查文娴 汤林玲 田野 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3258-3265,共8页
高光谱数据往往具有数百个连续的窄波段,能够反应地物必要且详细的光谱反射信息,因而被广泛应用于地物精细分类中。然而,由于高光谱窄波段间较强的相关性和冗余性,将整个原始高光谱数据应用于实际分类中,并不能获得令人满意的精度。因此... 高光谱数据往往具有数百个连续的窄波段,能够反应地物必要且详细的光谱反射信息,因而被广泛应用于地物精细分类中。然而,由于高光谱窄波段间较强的相关性和冗余性,将整个原始高光谱数据应用于实际分类中,并不能获得令人满意的精度。因此,特征波长或波段选择一直以来都是高光谱实际应用的关键和难点所在。前期的特征波段选择方法不仅计算效率低,容易陷于局部优化,而且波段指向性和解释性不强。以鄱阳湖湿地连续极端干旱情况下1月—5月份枯水期植被物种精细分类中的特征波段选择为例,采用便携式地物光谱仪(SVC HR1024)实测的包括青蓼、藜蒿、紫云英、风花菜、长刺酸模、看麦娘、虉草、苔草、南荻、芦苇等10种湿地植物物种的高光谱反射数据,引入量子遗传算法(QGA),综合基于k近邻分类器的光谱角分类方法(KNN-SAM),提出基于量子遗传k近邻光谱角分类算法(QGA-KNN-SAM),获取适用于湿地植被高光谱精细分类的特征波长,同时采用k中心点聚类算法确定特征波段区间。该算法与基于传统遗传k近邻光谱角分类算法(GA-KNN-SAM)进行对比实验发现,QGA-KNN-SAM的平均分类精度为95%左右,明显高于GA-KNN-SAM的平均分类精度90%;且基于QGA-KNN-SAM算法的特征波长点及波段相对聚焦,其跨度为589~634.4 nm,明显低于GA-KNN-SAM的1107.6~1205 nm。与传统植被的精细分类不同,湿地植被的精细分类除考虑反应植被的光谱波段外,还需要考虑反应地表水文特征的波段信息。与目前常见的多光谱及高光谱卫星影像的波段分布对比发现,QGA-KNN-SAM算法选取的特征波段的指向性和可解释性更优。该算法既提高了波段选择的计算效率和可解释性,又弥补了在波段选择研究中QGA方法的缺失,可为同类研究提供科学支撑。 展开更多
关键词 量子遗传算法 光谱角绘图 湿地植被 高光谱波段选择
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基于近邻子空间划分的高光谱影像波段选择方法 被引量：3
2
作者 唐厂 王俊 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期255-262,共8页
在降低高光谱遥感影像数据的冗余度方面,波段选择一直是一种有效的方法.近年来,提出了许多用于高光谱波段选择的聚类算法,但大多数算法只有在选择足够多的聚类中心时才能够表现出良好的性能.在选择少量波段时,往往效果很不理想,不能满... 在降低高光谱遥感影像数据的冗余度方面,波段选择一直是一种有效的方法.近年来,提出了许多用于高光谱波段选择的聚类算法,但大多数算法只有在选择足够多的聚类中心时才能够表现出良好的性能.在选择少量波段时,往往效果很不理想,不能满足实际使用的目的.而且,随着聚类中心数量的增加,大多数波段选择算法的精度存在不同程度的下降趋势.针对当前基于聚类的波段选择方法存在对聚类中心数的强敏感性和选择的特征波段子集高相关性的问题,提出了一种基于近邻子空间划分的波段选择方法(SEASP).该方法主要包括近邻子空间划分和特征波段选取两个步骤.考虑到高光谱波段之间的有序性,SEASP首先计算出相邻波段之间的相关系数,得到相关系数向量.若两个波段之间的相关性在某个区间内最小,即相关系数的变化率在该区间内最大,说明这两个波段在很大概率上不属于同一组,为两个相邻分组之间的分割点.因此,在相关系数向量的基础上,计算出其对应的若干个极小值,通过极小值的选取来确定最终划分的子空间.最后以信息熵为度量标准从划分的子空间中选出特征波段子集.在3个公开数据集的实验结果表明,提出的SEASP算法与其他算法相比,不仅原理简单,而且在精度和计算效率方面,均表现出了更好的效果. 展开更多
关键词 高光谱波段选择 相关系数 近邻子空间划分 聚类
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基于GA-PLS-SPA的辣椒叶片叶绿素含量高光谱估测 被引量：5
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作者 彭俊杰 汪泓 +3 位作者 王宇 肖玖军 李可相 邢丹 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第7期184-192,共9页
叶绿素对辣椒的长势评估和营养状况管理具有重要的意义,针对高光谱存在数据量大和冗余度高的问题,探究不同特征选择算法相结合进行高光谱叶绿素含量估测的可行性。以贵州省遵义市栽培辣椒为研究对象,采集盛果期辣椒冠层高光谱数据,通过... 叶绿素对辣椒的长势评估和营养状况管理具有重要的意义,针对高光谱存在数据量大和冗余度高的问题,探究不同特征选择算法相结合进行高光谱叶绿素含量估测的可行性。以贵州省遵义市栽培辣椒为研究对象,采集盛果期辣椒冠层高光谱数据,通过卷积平滑(SG)、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)和多元散射校正(MSC)处理原始光谱数据,比较不同预处理方法下的贝叶斯优化随机森林(BO-RF)估测效果,以MSC预处理后的数据为基础,运用遗传偏最小二乘算法结合连续投影算法(GA-PLS-SPA)进行最优特征波段选取,最后以GA-PLS、SPA和GA-PLS-SPA分别选取的特征波段作为输入变量,建立BO-RF、RF和BP神经网络模型来验证GA-PLS-SPA的普适性和广泛性。结果表明,MSC相比其他预处理方法对叶绿素含量的反演效果最好;相同估测模型条件下,基于GA-PLS-SPA建立的估测模型精度最高,选取特征波段数量最少,为7个,GA-PLS-SPA-BO-RF是估测叶绿素含量的最佳模型,训练集的R^(2)、RMSE和RPD分别为0.896、2.791和3.124,测试集的R^(2)、RMSE和RPD分别为0.913、2.965和3.414;相同算法建模条件下,BO-RF的精度明显高于RF和BP神经网络。MSC处理后的光谱能极大程度提取出辣椒叶片的叶绿素信息,GA-PLS-SPA能有效实现特征波段选取,降低模型复杂度,BO-RF具有良好的叶绿素含量反演能力。 展开更多
关键词 辣椒 叶绿素 高光谱波段选择 遗传偏最小二乘算法 连续投影算法 贝叶斯优化随机森林
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基于近红外光谱与双权重竞争特征搜索策略的橡胶树叶片氮素检测
4
作者 胡鹏飞 唐荣年 +1 位作者 胡文锋 李创 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第18期222-231,共10页
本研究旨在解决传统近红外光谱分析在橡胶树叶片氮含量(LNC)检测中模型精度和稳定性的局限。通过对180张橡胶树叶片进行定量分析,提出了一种改进的重加权采样算法,即双权重竞争性自适应重加权采样(DWCARS)。该方法综合运用回归系数和变... 本研究旨在解决传统近红外光谱分析在橡胶树叶片氮含量(LNC)检测中模型精度和稳定性的局限。通过对180张橡胶树叶片进行定量分析,提出了一种改进的重加权采样算法,即双权重竞争性自适应重加权采样(DWCARS)。该方法综合运用回归系数和变量投影重要性(VIP)2种权重评价标准,并通过竞争性机制优化特征选择。比较分析结果表明,与传统CARS和差分进化(DE)等方法相比,DWCARS能够提取出更少且预测精度更高的波长变量。在测试集上,DWCARS模型展现了显著性能优势,其决定系数(R_(P)^(2))为0.9367,均方根误差(RMSE_(P))为0.1215,相比于CARS算法建立的预测模型RMSE P值降低了21.66%。表明DWCARS算法在提高橡胶树叶片氮含量检测的准确性和稳定性方面表现卓越,适用于精确监测橡胶树生长阶段的氮素状况。 展开更多
关键词 近红外光谱 橡胶树 机器学习 光谱波段选择 叶片氮含量 DWCARS
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近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究 被引量：34
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作者 赵艳丽 张霁 +6 位作者 袁天军 沈涛 侯英 杨式华 李伟 王元忠 金航 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1831-1835,共5页
重楼属植物极具药用价值，野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱，以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑... 重楼属植物极具药用价值，野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱，以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay 滤波六种方法，对训练集（50份样品）原始光谱进行优化处理。结果表明，多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段（7450～4050 cm -1），结合主成分-马氏距离（principal component analysis-mahalanobis dis-tance ，PCA-MD）建立分类模型，前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC 和 RMSEP 分别为89.44％，97.58％，0.1796，0.2664，预测正确率90％；采用变量重要性图选择光谱波段（7135.33～4007.35 cm -1），结合偏最小二乘判别分析法（partial least square discrimination analysis ，PLS-DA ）建立判别模型，前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28％，95.88％，0.2348，0.3482，预测正确率为100％。比较两种方法的结果可知：采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼，该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。 展开更多
关键词 重楼 近红外光谱 主成分分析-马氏距离 偏最小二乘判别分析 光谱波段选择
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基于近红外光谱技术和混合学习框架的橡胶树叶片氮含量估算 被引量：2
6
作者 胡文锋 唐玮豪 +5 位作者 李创 吴京锦 马庆芬 罗小川 王超 唐荣年 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2050-2058,共9页
叶片氮含量(LNC)是判断橡胶树营养状态的一个重要量化指标,快速准确地检测橡胶树的叶片氮含量对于保证橡胶树的生长和天然橡胶的产量是非常十分必要的。利用近红外光谱技术对119片橡胶叶片的叶面氮含量进行了定量分析,建立了高精度的预... 叶片氮含量(LNC)是判断橡胶树营养状态的一个重要量化指标,快速准确地检测橡胶树的叶片氮含量对于保证橡胶树的生长和天然橡胶的产量是非常十分必要的。利用近红外光谱技术对119片橡胶叶片的叶面氮含量进行了定量分析,建立了高精度的预测模型,实现了对橡胶叶片氮含量的快速精准检测。采集海南橡胶叶作物实验对象,首先使用GaiaField-F-N17E光谱仪测量橡胶叶片的近红外光反射率数据,波长范围为942~1680 nm。然后,消除光谱数据中的异常样本,分别使用了三种不同的预处理方法对数据进行处理并比较它们对模型精度的提升效果。由于橡胶叶片的近红外光谱数据存在着大量的冗余信息和高度共线的光谱特征波段,因此,提出了一种基于改进后的模因框架(IMF)的结合竞争自适应重加权采样(CARS)和近邻搜索(NNS)的混合变量选择方法,采用该算法消除光谱中的冗余信息并进行二次优化,从全波段中提取28个作为建模波段。最后,使用偏最小二乘回归(PLSR)和最终选取的波段建立橡胶叶片的LNC估算模型。为了验证所提方法的优越性,进一步使用CARS,连续投影(SPA)和传统模因算法(MA)的变量选择算法建立模型作为对比。结果表明,多元防散射效正(MSC)处理后的光谱曲线和基于IMF框架的CARS-NNS算法所建立的模型在预测集上的表现最佳:均方根误差(RMSEp)达到0.116,决定系数(R_(p)^(2))为0.951,两项评价指标均优于其他的预测模型。综上所述,基于近红外光谱技术和使用混合学习IMF框架构建的预测模型能够很好地揭示光谱数据与橡胶树叶片氮含量两者之间的关系,可为橡胶林的养分诊断提供必要的技术支持,保证橡胶树的良好生长,以提升天然橡胶的产量和质量。 展开更多
关键词 近红外光谱 橡胶树 机器学习 进化算法 光谱波段选择 叶面氮含量
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