鎘污染水稻高光譜診斷分析與建模

摘要：為了快速、準(zhǔn)確地探測(cè)自然環(huán)境下水稻鎘污染脅迫狀況,提出了一種基于可見光-近紅外光譜小波分析技術(shù)的快速識(shí)別和估算水稻鎘污染的方法.根據(jù)野外實(shí)測(cè)水稻高光譜數(shù)據(jù)、水稻葉片主要生化參數(shù)及重金屬含量等數(shù)據(jù),利用Daubechies小波系的db5小波函數(shù)對(duì)350～1 300 nm水稻高光譜反射率進(jìn)行9層分解,并提取小波能量系數(shù)進(jìn)行鎘含量回歸建模.結(jié)果顯示:第5層小波分解(d5)的奇異范圍為550～810nm,奇異幅度為0.04,模極大值的中心位于700 nm處,對(duì)識(shí)別水稻鎘污染效果最佳;以第3層小波能量系數(shù)作為自變量的回歸模型對(duì)水稻鎘含量估算精度最高,其決定系數(shù)R2高達(dá)0.958,均方根誤差RMSE為0.122.小波奇異性分析可以較準(zhǔn)確的診斷水稻鎘污染脅迫狀況,基于小波能量系數(shù)的建模能有效估算水稻鎘污染脅迫水平. 作者： 修麗娜[1]  劉湘南[2]  劉美玲[2] Author： XIU Li-na[1]  LIU Xiang-nan[2]  LIU Mei-ling[2] 作者單位： 中國地質(zhì)大學(xué)(北京)信息工程學(xué)院,北京,100083;天津城市建設(shè)學(xué)院管理工程系,天津,300384中國地質(zhì)大學(xué)(北京)信息工程學(xué)院,北京,100083 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(1) 分類號(hào)： S121 O433.4 關(guān)鍵詞： 高光譜    鎘污染脅迫    小波分析    奇異性檢測(cè)    小波能量系數(shù)    機(jī)標(biāo)分類號(hào)： TP7 S51 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 鎘污染    水稻葉片    高光譜診斷    分析與建模    Rice    Singularity    Modeling    小波奇異性分析    污染脅迫    能量系數(shù)    Daubechies小波    小波分析技術(shù)    估算    鎘含量    重金屬含量    均方根誤差    近紅外光譜    光譜反射率    高光譜數(shù)據(jù)    自然環(huán)境 基金項(xiàng)目： 國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目，國家自然科學(xué)基金 鎘污染水稻高光譜診斷分析與建模[期刊論文]  光譜學(xué)與光譜分析 --2011, 31(1)修麗娜  劉湘南  劉美玲為了快速、準(zhǔn)確地探測(cè)自然環(huán)境下水稻鎘污染脅迫狀況,提出了一種基于可見光-近紅外光譜小波分析技術(shù)的快速識(shí)別和估算水稻鎘污染的方法.根據(jù)野外實(shí)測(cè)水稻高光譜數(shù)據(jù)、水稻葉片主要生化參數(shù)及重金屬含量等數(shù)據(jù),利用Daubech...

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