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基于小波变换和VCPA-GA算法的人参果叶片叶绿素含量高光谱估算
1
作者
郭金锋
张志从
+3 位作者
吾木提·艾山江
周忠晔
续文宇
玉苏甫·艾海买江
《热带地理》
北大核心
2025年第3期514-526,共13页
叶片叶绿素含量(Leaf Chlorophyll Contents,LCCs)作为植物重要的生理生化参数之一,其含量的变化直接或间接影响植物的生长发育。通过使用高光谱遥感技术对人参果LCC进行快速无损监测,有利于实现精准农业的发展。文章以人参果叶片高光...
叶片叶绿素含量(Leaf Chlorophyll Contents,LCCs)作为植物重要的生理生化参数之一,其含量的变化直接或间接影响植物的生长发育。通过使用高光谱遥感技术对人参果LCC进行快速无损监测,有利于实现精准农业的发展。文章以人参果叶片高光谱数据和对应的人参果LCC为数据集,使用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)算法,提取人参果叶片高光谱数据0~10层低频小波系数,将0~10层光谱数据集与对应的人参果LCC进行Pearson相关性分析,然后将变量组合集群分析(Variable Combination Population Analysis,VCPA)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)结合,使用VCPA-GA算法提取人参果全谱和各分解层敏感波段,通过4种机器学习模型构建人参果LCC的估测模型。结果表明,DWT能提高人参果LCC的预测性能,在4种机器学习模型中,4层BP-AdaBoost模型的预测性能最好,R^(2)达到0.919,MAPE=2.090%,RMSE=1.453,RPD=3.900,其次PSO-BPNN回归模型的预测性能也表现出较高的准确性。文章表明,人参果高光谱数据经DWTVCPA-GA算法处理后,使用4层低频小波系数重组的光谱数据构建BP-AdaBoost回归预测模型时对人参果LCC的估算性能最好。
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关键词
离散小波变换
混合变量选择算法
深度学习
叶片叶绿素含量
人参果
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职称材料
基于近红外光谱技术的小麦黄曲霉毒素B1含量检测
2
作者
朱成云
张小威
《中国农机化学报》
北大核心
2025年第11期109-116,共8页
小麦作为重要的粮食作物,其质量与安全问题关系重大,然而小麦易受到真菌污染并产生霉菌毒素。为此,提出一种基于近红外光谱技术的小麦黄曲霉毒素B1定量测量方法。使用近红外光谱对霉变小麦进行采样,并对收集的光谱进行预处理。采用混合...
小麦作为重要的粮食作物,其质量与安全问题关系重大,然而小麦易受到真菌污染并产生霉菌毒素。为此,提出一种基于近红外光谱技术的小麦黄曲霉毒素B1定量测量方法。使用近红外光谱对霉变小麦进行采样,并对收集的光谱进行预处理。采用混合变量选择策略,构建iPLS—CARS和VCPA—GA算法对特征变量筛选;建立SVM模型,用于小麦AFB1定量测量。对比各类检测模型,结果表明,混合变量选择算法相比单一选择算法优势更明显。其中,利用iPLS—CARS筛选的特征变量所建SVM模型效果最好,预测相关系数(R_(p)^(2))为0.975 1,预测均方根误差(RMSEP)为5.878 5μg/kg。结果表明,基于混合变量选择策略的SVM模型可以很好地检测小麦中AFB1含量,为谷物真菌检测提供一种方便、快捷的方法。
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关键词
近红外光谱
小麦
黄曲霉毒素B1
混合变量选择算法
支持向量机
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职称材料
题名
基于小波变换和VCPA-GA算法的人参果叶片叶绿素含量高光谱估算
1
作者
郭金锋
张志从
吾木提·艾山江
周忠晔
续文宇
玉苏甫·艾海买江
机构
伊犁师范大学资源与环境学院
伊犁师范大学资源与生态研究所
华东师范大学地理科学学院
出处
《热带地理》
北大核心
2025年第3期514-526,共13页
基金
伊犁师范大学科研项目(2022YSYY003)
伊犁哈萨克自治州科技计划项目(YJC2024A05)
第三次新疆综合科学考察(2022xjkk20220405)。
文摘
叶片叶绿素含量(Leaf Chlorophyll Contents,LCCs)作为植物重要的生理生化参数之一,其含量的变化直接或间接影响植物的生长发育。通过使用高光谱遥感技术对人参果LCC进行快速无损监测,有利于实现精准农业的发展。文章以人参果叶片高光谱数据和对应的人参果LCC为数据集,使用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)算法,提取人参果叶片高光谱数据0~10层低频小波系数,将0~10层光谱数据集与对应的人参果LCC进行Pearson相关性分析,然后将变量组合集群分析(Variable Combination Population Analysis,VCPA)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)结合,使用VCPA-GA算法提取人参果全谱和各分解层敏感波段,通过4种机器学习模型构建人参果LCC的估测模型。结果表明,DWT能提高人参果LCC的预测性能,在4种机器学习模型中,4层BP-AdaBoost模型的预测性能最好,R^(2)达到0.919,MAPE=2.090%,RMSE=1.453,RPD=3.900,其次PSO-BPNN回归模型的预测性能也表现出较高的准确性。文章表明,人参果高光谱数据经DWTVCPA-GA算法处理后,使用4层低频小波系数重组的光谱数据构建BP-AdaBoost回归预测模型时对人参果LCC的估算性能最好。
关键词
离散小波变换
混合变量选择算法
深度学习
叶片叶绿素含量
人参果
Keywords
discrete wavelet transform
hybrid variable selection algorithm
deep learning
leaf chlorophyll content
ginseng fruit
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S667.9 [农业科学—果树学]
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职称材料
题名
基于近红外光谱技术的小麦黄曲霉毒素B1含量检测
2
作者
朱成云
张小威
机构
盐城师范学院物理与电子工程学院
盐城工学院电气工程学院
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2025年第11期109-116,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(12404284)
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究重大项目资助(23KJA550002)。
文摘
小麦作为重要的粮食作物,其质量与安全问题关系重大,然而小麦易受到真菌污染并产生霉菌毒素。为此,提出一种基于近红外光谱技术的小麦黄曲霉毒素B1定量测量方法。使用近红外光谱对霉变小麦进行采样,并对收集的光谱进行预处理。采用混合变量选择策略,构建iPLS—CARS和VCPA—GA算法对特征变量筛选;建立SVM模型,用于小麦AFB1定量测量。对比各类检测模型,结果表明,混合变量选择算法相比单一选择算法优势更明显。其中,利用iPLS—CARS筛选的特征变量所建SVM模型效果最好,预测相关系数(R_(p)^(2))为0.975 1,预测均方根误差(RMSEP)为5.878 5μg/kg。结果表明,基于混合变量选择策略的SVM模型可以很好地检测小麦中AFB1含量,为谷物真菌检测提供一种方便、快捷的方法。
关键词
近红外光谱
小麦
黄曲霉毒素B1
混合变量选择算法
支持向量机
Keywords
near-infrared spectroscopy
wheat
aflatoxin B1
hybrid variable selection algorithm
support vector machine
分类号
S512.1 [农业科学—作物学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波变换和VCPA-GA算法的人参果叶片叶绿素含量高光谱估算
郭金锋
张志从
吾木提·艾山江
周忠晔
续文宇
玉苏甫·艾海买江
《热带地理》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于近红外光谱技术的小麦黄曲霉毒素B1含量检测
朱成云
张小威
《中国农机化学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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