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膜系光谱系数对膜层参数的一阶和二阶偏导数的计算模型
被引量：
12
1
作者
吴素勇
龙兴武
+1 位作者
黄云
杨开勇
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期83-90,共8页
为了寻找一种膜系深入分析与设计的有力辅助计算工具,从光学薄膜光谱系数的矩阵计算理论出发,基于对矩阵求迹运算的巧妙运用,从数学上建立了准确计算膜系光谱系数关于膜层几何厚度、实际折射率和消光系数等膜层参数的一阶和二阶偏导数...
为了寻找一种膜系深入分析与设计的有力辅助计算工具,从光学薄膜光谱系数的矩阵计算理论出发,基于对矩阵求迹运算的巧妙运用,从数学上建立了准确计算膜系光谱系数关于膜层几何厚度、实际折射率和消光系数等膜层参数的一阶和二阶偏导数的解析模型。这一偏导数计算模型物理上与矩阵理论具有一致的通用性和普适性,适用于任何各向同性的均匀膜系统。在数学上也严格成立,数值编程计算不存在差分近似,精度达到了计算机浮点运算的极限精度。而且算法运算费时少,计算速度快,取得了高度准确性和便于实时化的双重优越性能,非常有利于应用于膜系设计领域来提高膜层数较大时的设计速度和效率。同时,这一模型能非常便捷和准确地给出膜系许多实用的导数信息,对膜系分析、测量和膜厚监控等领域中的相关应用具有重要的参考意义。
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关键词
薄膜光学
光谱系数导数计算模型
矩阵法
膜层参数
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职称材料
模型约束与机器学习下的植物类胡萝卜素和叶绿素含量反演方法
被引量：
1
2
作者
汤馥睿
徐媛媛
+4 位作者
耿芫
蔡顾斌
杨帆
李雨晨
季颖
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2174-2182,共9页
叶绿素和类胡萝卜素含量是评价植物健康状况的一个重要指标。PROSPECT模型与机器学习耦合反演植被生化特性已得到广泛应用。但由于叶片方向半球反射率因子(DHRF)光谱和二向反射率因子(BRF)光谱之间的差异,耦合模型的应用范围受到限制。...
叶绿素和类胡萝卜素含量是评价植物健康状况的一个重要指标。PROSPECT模型与机器学习耦合反演植被生化特性已得到广泛应用。但由于叶片方向半球反射率因子(DHRF)光谱和二向反射率因子(BRF)光谱之间的差异,耦合模型的应用范围受到限制。为此,以北美地区植物叶片光谱数据库(EcoSIS)作为实验数据集,提出PROSPECT模型作为机器学习的附加约束形成混合数据集,对此混合数据集利用连续小波变换(CWT)产生的小波系数谱和一阶导(FD)产生谱,提出三种全光谱域和VNIR光谱子域下的植物叶片叶绿素、类胡萝卜素的光谱特征变量筛选策略,即是:竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)和主成分分析法(PCA)。由此,基于上述2×2×3=12种不同光谱处理方法、特征提取方法组合,分别建立了植物叶片叶绿素和类胡萝卜素含量的人工神经网络(ANN)预测模型。进而开展了不同模型下的预测精度对比分析,结果表明:PROSPECT模型约束下的模拟数据一定程度增强了机器学习的训练集质量;经一阶导、小波变换处理的光谱能较好地减少DHRF模拟光谱和BRF实测光谱间的偏差,并在结合特征提取算法CARS后进一步提升了预测表现。在全光谱域下的FD+CARS组合对叶片叶绿素的反演效果最佳,测试集R2为0.8064,RMSE为2.9114;在VNIR光谱子域下的CWT+CARS组合对叶片类胡萝卜素最佳,测试集R2为0.7972,RMSE为0.4141。该方法可为研究人员从叶片BRF光谱及其他近端反射率图像更精确、高效地提取植物叶片生化特征提供参考。
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关键词
光谱
数据
模型
约束
小波
系数
谱
一阶
导数
谱
叶绿素
类胡萝卜素
精准反演
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职称材料
题名
膜系光谱系数对膜层参数的一阶和二阶偏导数的计算模型
被引量：
12
1
作者
吴素勇
龙兴武
黄云
杨开勇
机构
国防科学技术大学光电科学与工程学院
出处
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期83-90,共8页
文摘
为了寻找一种膜系深入分析与设计的有力辅助计算工具,从光学薄膜光谱系数的矩阵计算理论出发,基于对矩阵求迹运算的巧妙运用,从数学上建立了准确计算膜系光谱系数关于膜层几何厚度、实际折射率和消光系数等膜层参数的一阶和二阶偏导数的解析模型。这一偏导数计算模型物理上与矩阵理论具有一致的通用性和普适性,适用于任何各向同性的均匀膜系统。在数学上也严格成立,数值编程计算不存在差分近似,精度达到了计算机浮点运算的极限精度。而且算法运算费时少,计算速度快,取得了高度准确性和便于实时化的双重优越性能,非常有利于应用于膜系设计领域来提高膜层数较大时的设计速度和效率。同时,这一模型能非常便捷和准确地给出膜系许多实用的导数信息,对膜系分析、测量和膜厚监控等领域中的相关应用具有重要的参考意义。
关键词
薄膜光学
光谱系数导数计算模型
矩阵法
膜层参数
Keywords
thin film optics； calculation model of spectral coefficient derivatives； matrix method； layer parameters
分类号
O484.4 [理学—固体物理]
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职称材料
题名
模型约束与机器学习下的植物类胡萝卜素和叶绿素含量反演方法
被引量：
1
2
作者
汤馥睿
徐媛媛
耿芫
蔡顾斌
杨帆
李雨晨
季颖
机构
江苏大学物理与电子工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2174-2182,共9页
基金
国家自然科学基金项目(11874184)资助。
文摘
叶绿素和类胡萝卜素含量是评价植物健康状况的一个重要指标。PROSPECT模型与机器学习耦合反演植被生化特性已得到广泛应用。但由于叶片方向半球反射率因子(DHRF)光谱和二向反射率因子(BRF)光谱之间的差异,耦合模型的应用范围受到限制。为此,以北美地区植物叶片光谱数据库(EcoSIS)作为实验数据集,提出PROSPECT模型作为机器学习的附加约束形成混合数据集,对此混合数据集利用连续小波变换(CWT)产生的小波系数谱和一阶导(FD)产生谱,提出三种全光谱域和VNIR光谱子域下的植物叶片叶绿素、类胡萝卜素的光谱特征变量筛选策略,即是:竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)和主成分分析法(PCA)。由此,基于上述2×2×3=12种不同光谱处理方法、特征提取方法组合,分别建立了植物叶片叶绿素和类胡萝卜素含量的人工神经网络(ANN)预测模型。进而开展了不同模型下的预测精度对比分析,结果表明:PROSPECT模型约束下的模拟数据一定程度增强了机器学习的训练集质量;经一阶导、小波变换处理的光谱能较好地减少DHRF模拟光谱和BRF实测光谱间的偏差,并在结合特征提取算法CARS后进一步提升了预测表现。在全光谱域下的FD+CARS组合对叶片叶绿素的反演效果最佳,测试集R2为0.8064,RMSE为2.9114;在VNIR光谱子域下的CWT+CARS组合对叶片类胡萝卜素最佳,测试集R2为0.7972,RMSE为0.4141。该方法可为研究人员从叶片BRF光谱及其他近端反射率图像更精确、高效地提取植物叶片生化特征提供参考。
关键词
光谱
数据
模型
约束
小波
系数
谱
一阶
导数
谱
叶绿素
类胡萝卜素
精准反演
Keywords
Spectral data
Model constraints
Wavelet coefficient spectrum
First-order derivative spectrum
Chlorophyll
Carotenoid
Precise retrieval
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
膜系光谱系数对膜层参数的一阶和二阶偏导数的计算模型
吴素勇
龙兴武
黄云
杨开勇
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
模型约束与机器学习下的植物类胡萝卜素和叶绿素含量反演方法
汤馥睿
徐媛媛
耿芫
蔡顾斌
杨帆
李雨晨
季颖
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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