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紫外-可见吸收光谱结合化学计量学算法的水体总有机碳浓度快速检测
被引量：
6
1
作者
李煜
毕卫红
+4 位作者
孙建成
贾亚杰
付广伟
王思远
王兵
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期722-730,共9页
总有机碳(TOC)指悬浮或溶解于水中有机物的含碳总量,是以单位体积水体中含碳的质量来表示水中有机物的浓度,通过总有机碳可以更全面反映水中有机污染物的总量。总有机碳的监测能够推动我国实现“碳达峰”和“碳中和”的目标,也对我国海...
总有机碳(TOC)指悬浮或溶解于水中有机物的含碳总量,是以单位体积水体中含碳的质量来表示水中有机物的浓度,通过总有机碳可以更全面反映水中有机污染物的总量。总有机碳的监测能够推动我国实现“碳达峰”和“碳中和”的目标,也对我国海洋地球碳循环的研究具有重要的意义。目前,国标法测量水质TOC主要采用高温催化氧化法和湿法氧化法,这两种方法虽测量准确、可解释性强,但都具有测试方法复杂、测量时间长、易产生二次污染、人力物力消耗巨大等缺点,且仅能在实验室内完成,无法进行TOC的原位在线测量。因此发展水质TOC快速、实时、在线监测技术具有重要意义。为此,建立了TOC标准溶液浓度基于紫外吸收光谱的单波长检测模型,针对物质种类更为复杂的真实水样分别使用ACO-PLS和SPA算法筛选特征波长,对比S-G平滑处理、最小最大归一化、标准正态变换(SNV)、消除常数偏移量、导数校正等多种光谱预处理方法的效果,经过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)建立快速检测模型。结果表明,选取不同数量特征波长,经SNV算法预处理后的建模效果普遍优于其他预处理方法;选用不同预处理算法,最佳特征波长数量普遍为50个,过多或过少的波长数量会使建模精度降低;最佳建模参数为选用SNV预处理方法,经ACO-PLS算法筛选50个特征波长组合并利用PSO-LSSVM算法建模,最优模型结果训练集Rc达到0.984 3, RMSEC为0.457 4,验证集Rp为0.974 5, RMSEP为0.481 1。将最优光谱检测模型应用于新采集水样,预测结果较为准确,具有一定鲁棒性。表明ACO-PLS算法可以有效选取特征波长,结合PSO-LSSVM算法可以实现利用紫外-可见吸收光谱对水体中TOC的测量,为水体TOC含量快速检测提供一种快速、无污染的测量方案,给相应传感器的研发提供了科学支持。
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关键词
总有机碳
紫外-可见吸收光谱
蚁群-偏最小二乘算法
粒子群-最小二乘支持向量机
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职称材料
应用机载高光谱与机器学习法的绿藻识别算法研究
被引量：
2
2
作者
孙琳
毕卫红
+6 位作者
刘桐
武家晴
张保军
付广伟
金娃
王兵
付兴虎
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期3637-3643,共7页
绿潮是一种海洋大型藻暴发性生长聚集形成的藻华现象,严重影响沿海的生态环境。绿潮覆盖面积的精准监测对绿潮灾害预防、监测和治理有着重要意义。利用光谱方法进行遥感监测拥有非接触、成本低和损耗小等优势,其中机载高光谱遥感凭借其...
绿潮是一种海洋大型藻暴发性生长聚集形成的藻华现象,严重影响沿海的生态环境。绿潮覆盖面积的精准监测对绿潮灾害预防、监测和治理有着重要意义。利用光谱方法进行遥感监测拥有非接触、成本低和损耗小等优势,其中机载高光谱遥感凭借其光谱和空间分辨率高及成像通道多的优势,在海洋领域拥有广泛的应用前景。利用大疆M300 RTK专业级无人机搭载410 Shark高光谱成像系统对秦皇岛市金梦海湾海域的绿藻暴发区进行数据采集。对采集到的光谱数据进行数据预处理,提取不同地物的光谱特征,基于该特征构建了容量为30000的光谱特征数据集,随机的将数据集划分为训练集和测试集,其中训练集占比75%,测试集占比25%。通过决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)和三输入的投票分类器五种机器学习算法建立高光谱绿潮反演模型。对基于机载高光谱成像系统的地面分辨单元(GRC)计算绿潮暴发区的绿潮覆盖面积,并基于数据集内准确率、Kappa系数和预设标准面积误差验证法测试反演模型的分类精度。结果表明:在对高光谱数据进行绿藻像元和其他地物像元的二分类和利用所构建的分类器进行大数据预测时,先进行波段选择可节约大量时间;对高光谱数据进行对数处理增强谱间差异后再构建分类器模型,可有效提高模型的分类准确率;基于随机森林、SVM和KNN的三输入的投票分类器建立的高光谱绿潮反演模型的反演精度最高,数据集准确率达到98.95%,Kappa系数为0.9789,预设标准面积误差验证法得到的分类误差为6.06%。通过对实验区高光谱图像的预测应用,证明了该模型在预测大数据时仍保持较高准确率,且对混合像元区的水中绿藻像元也能给出定义,证明了该方法在绿潮遥感监测领域的可行性和优越性,在绿潮面积监测领域具有普适性,在海洋监测领域具有广泛的应用前景。
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关键词
海洋监测
无人机
高光谱
绿潮
机器学习
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职称材料
题名
紫外-可见吸收光谱结合化学计量学算法的水体总有机碳浓度快速检测
被引量：
6
1
作者
李煜
毕卫红
孙建成
贾亚杰
付广伟
王思远
王兵
机构
燕
山大学信息科学与工程学院
长春理工大学中山研究院
秦皇岛红燕光电科技有限公司
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期722-730,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC1403800,2019YFC1407904)
河北省省级科技计划项目(205A3901D)资助。
文摘
总有机碳(TOC)指悬浮或溶解于水中有机物的含碳总量,是以单位体积水体中含碳的质量来表示水中有机物的浓度,通过总有机碳可以更全面反映水中有机污染物的总量。总有机碳的监测能够推动我国实现“碳达峰”和“碳中和”的目标,也对我国海洋地球碳循环的研究具有重要的意义。目前,国标法测量水质TOC主要采用高温催化氧化法和湿法氧化法,这两种方法虽测量准确、可解释性强,但都具有测试方法复杂、测量时间长、易产生二次污染、人力物力消耗巨大等缺点,且仅能在实验室内完成,无法进行TOC的原位在线测量。因此发展水质TOC快速、实时、在线监测技术具有重要意义。为此,建立了TOC标准溶液浓度基于紫外吸收光谱的单波长检测模型,针对物质种类更为复杂的真实水样分别使用ACO-PLS和SPA算法筛选特征波长,对比S-G平滑处理、最小最大归一化、标准正态变换(SNV)、消除常数偏移量、导数校正等多种光谱预处理方法的效果,经过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)建立快速检测模型。结果表明,选取不同数量特征波长,经SNV算法预处理后的建模效果普遍优于其他预处理方法;选用不同预处理算法,最佳特征波长数量普遍为50个,过多或过少的波长数量会使建模精度降低;最佳建模参数为选用SNV预处理方法,经ACO-PLS算法筛选50个特征波长组合并利用PSO-LSSVM算法建模,最优模型结果训练集Rc达到0.984 3, RMSEC为0.457 4,验证集Rp为0.974 5, RMSEP为0.481 1。将最优光谱检测模型应用于新采集水样,预测结果较为准确,具有一定鲁棒性。表明ACO-PLS算法可以有效选取特征波长,结合PSO-LSSVM算法可以实现利用紫外-可见吸收光谱对水体中TOC的测量,为水体TOC含量快速检测提供一种快速、无污染的测量方案,给相应传感器的研发提供了科学支持。
关键词
总有机碳
紫外-可见吸收光谱
蚁群-偏最小二乘算法
粒子群-最小二乘支持向量机
Keywords
TOC
UV-Vis
ACO-PLS
PSO-LSSVM
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
应用机载高光谱与机器学习法的绿藻识别算法研究
被引量：
2
2
作者
孙琳
毕卫红
刘桐
武家晴
张保军
付广伟
金娃
王兵
付兴虎
机构
燕
山大学信息科学与工程学院
秦皇岛红燕光电科技有限公司
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期3637-3643,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFC1407904)
河北省省级科技计划项目(205A3901D)资助。
文摘
绿潮是一种海洋大型藻暴发性生长聚集形成的藻华现象,严重影响沿海的生态环境。绿潮覆盖面积的精准监测对绿潮灾害预防、监测和治理有着重要意义。利用光谱方法进行遥感监测拥有非接触、成本低和损耗小等优势,其中机载高光谱遥感凭借其光谱和空间分辨率高及成像通道多的优势,在海洋领域拥有广泛的应用前景。利用大疆M300 RTK专业级无人机搭载410 Shark高光谱成像系统对秦皇岛市金梦海湾海域的绿藻暴发区进行数据采集。对采集到的光谱数据进行数据预处理,提取不同地物的光谱特征,基于该特征构建了容量为30000的光谱特征数据集,随机的将数据集划分为训练集和测试集,其中训练集占比75%,测试集占比25%。通过决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)和三输入的投票分类器五种机器学习算法建立高光谱绿潮反演模型。对基于机载高光谱成像系统的地面分辨单元(GRC)计算绿潮暴发区的绿潮覆盖面积,并基于数据集内准确率、Kappa系数和预设标准面积误差验证法测试反演模型的分类精度。结果表明:在对高光谱数据进行绿藻像元和其他地物像元的二分类和利用所构建的分类器进行大数据预测时,先进行波段选择可节约大量时间;对高光谱数据进行对数处理增强谱间差异后再构建分类器模型,可有效提高模型的分类准确率;基于随机森林、SVM和KNN的三输入的投票分类器建立的高光谱绿潮反演模型的反演精度最高,数据集准确率达到98.95%,Kappa系数为0.9789,预设标准面积误差验证法得到的分类误差为6.06%。通过对实验区高光谱图像的预测应用,证明了该模型在预测大数据时仍保持较高准确率,且对混合像元区的水中绿藻像元也能给出定义,证明了该方法在绿潮遥感监测领域的可行性和优越性,在绿潮面积监测领域具有普适性,在海洋监测领域具有广泛的应用前景。
关键词
海洋监测
无人机
高光谱
绿潮
机器学习
Keywords
Marine monitoring
Unmanned aerial vehicle(UAV)
Hyperspectral
Green tide
Machine learning
分类号
X834 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
紫外-可见吸收光谱结合化学计量学算法的水体总有机碳浓度快速检测
李煜
毕卫红
孙建成
贾亚杰
付广伟
王思远
王兵
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
6
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职称材料
2
应用机载高光谱与机器学习法的绿藻识别算法研究
孙琳
毕卫红
刘桐
武家晴
张保军
付广伟
金娃
王兵
付兴虎
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
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