科研产出
基于向前和向后间隔偏最小二乘的特征光谱选择方法（英文）
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：在近红外光谱分析中,向前间隔偏最小二乘法(FiPLS)和向后间隔偏最小二乘法(BiPLS)是常用的基于波长变量选择的建模方法,其模型精度较高,但贪婪搜索特性较强,导致选出的波段并不能较好地反映待测成分的信息。针对该问题,提出一种基于两者组合策略的光谱特征波段选择方法(FB-iPLS)。在光谱分段的基础上,既利用FiPLS选取有用波段,同时利用BiPLS删除无用波段,来交互执行特征变量的选择与删除,对目标特征波段进行双向选择,用于提高模型的稳健性。用该方法建立水中乙醇含量的定量预测模型,并与FiPLS和BiPLS算法对比。由于光谱分段大小会对模型的结果有影响,该实验还考查这三种方法在不同光谱分段处的结果。在光谱划分60段时,提出的FB-iPLS方法取得最佳预测性能,其校正集与验证集相关系数r分别为0.967 7,0.967 0,交互验证均方根误差RMSECV分别为0.088 8,0.057 1。与FiPLS和BiPLS相比,该方法无论在不同光谱分段区间还是在各自最优与最差分段处,模型的整体预测性能都有所提高。实验结果表明,提出的方法能改善BiPLS与FiPLS贪婪搜索的特性,对特征波段的选取更高效、更具代表性,能进一步提高模型的预测性能。
关键词： 近红外光谱 FiPLS BiPLS FB-iPLS 贪婪搜索 特征波段
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高光谱图像信息检测玉米籽粒胚水分含量
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：通过波段比和阈值相结合的方法,分别提取了玉米籽粒全表面结构和胚结构区域的1 000~2 500nm近红外高光谱信息,研究了玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系,同时采用竞争性自适应重加权变量选择算法(CARS)、遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)筛选特征波段,建立并比较偏最小二乘回归(PLS)模型对水分含量的预测效果。结果显示,玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系显著,随着水分含量的增加,光谱反射值逐渐降低。预测模型结果表明,基于玉米籽粒胚结构区域光谱信息所建立的CARSPLS,GA-PLS和SPA-PLS回归模型预测相关系数Rp分别为0.931 2,0.917 6和0.922 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.315 3,0.336 9和0.336 6,所选取的特征波段数量分别为9,14和6,较基于全表面光谱信息所建模型的特征波段数量分别少了49,12和24个,且预测效果与采用全表面光谱信息无显著差别,SPA-PLS算法为基于玉米籽粒胚结构光谱信息的水分含量预测最高效模型。提取胚结构区域所用光谱波段为1 197,1 322和1 495nm,建立SPA-PLS回归模型所用特征波段为1 322,1 342,1 367,1 949,2 070和2 496nm。研究结果表明,采用近红外高光谱技术进行玉米籽粒水分含量无损检测时,提取玉米籽粒胚结构的图谱信息较全表面光谱信息更高效。
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双功能单体法制备磁性葡萄糖分子印迹聚合物及其吸附性能研究
《化学学报 》 2016 SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用表面分子印迹技术,以改性的磁纳米球作为载体,双功能单体分别为刀豆凝集素和3-氨基苯硼酸,交联剂为N,N'-亚甲基双丙烯酰胺,引发剂为过硫酸铵,采用二次接枝法成功合成了双功能单体的磁性葡萄糖分子印迹聚合物(MMIPs).通过多种表征技术:X射线衍射,扫描电子显微镜,红外光谱,振动样品磁强计,热重分析仪对合成的聚合物进行了表征分析.通过吸附动力学、热力学模型对实验数据进行拟合,探究了反应的吸附机理和吸附过程.合成的MMIPs的印迹因子能达到2.93,吸附量为9.112 mg/g.对其类特异性吸附的探索使得合成的聚合物还可应用于富含糖苷类化合物的提取与分离.
运用光谱参数冠层覆盖度建立作物长势及氮营养状态模型
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：为了探索运用数码照片中光谱(红、绿、蓝)的像素计算得到的冠层覆盖度(canopy cover,CC)对玉米长势及氮素营养状态进行非破坏性监测的技术。通过获取玉米冠层的数码照片图像,定量化数码照片色彩参数与作物叶面积指数(leaf area index,LAI)、冠层干重(shoot dry matter weight,DM)、叶片氮素含量(leaf nitrogen content percentage,N%)之间的关系。试验于2012年和2013年在中国农业科学院试验田进行,运用基于Visual Basic Version 6.0研发的玉米冠层图像分析系统,分析了玉米品种中单909在3个氮素水平条件下分别于9叶展时期、抽雄期和灌浆期的CC、11种色彩指数与植株LAI,DM,N%及产量之间的相关性,并对相关性显著的指标进行了拟合与建模。结果表明,CC与LAI(r=0.93,p<0.01),DM(r=0.94,p<0.01),N%(r=0.82,p<0.01)之间均达到了极显著水平;用CC估算LAI,DM和N%的模型均为幂函数,方程式分别是y=3.281 2x~(0.763 9),y=283.658 1x~(0.553 6),y=3.064 5x~(0.932 9);用与建模相独立的数据对模型验证,结果表明,CC估算LAI模型的实测值与模拟值基于1∶1直线的R~2,RMSE和RE分别是0.996,0.035和1.46%;CC估算DM模型的R~2,RMSE和RE分别是0.978,5.408g和2.43%;CC估算N%模型的R~2,RMSE和RE分别是0.990,0.054和2.62%。综上所述,模型能够较准确的通过CC估算不同氮肥水平条件下玉米9叶展时期、抽雄期和灌浆期的LAI,DM与N%,表明应用数码相机的光谱信息可实现对玉米生长过程中的生长状况及氮素营养状态进行实时无损快速监测与预测。
基于中分辨卫星影像的农用航空喷药效果评估（英文）
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：遥感技术能被用于大尺度作物化学喷药效果检测,这为精准农业航空施药发展提供了重要的技术支撑。利用M-18B农用飞机在4米的飞行高度喷施化学农药混合剂(杀菌剂和植物生长调节剂),去控制水稻爆发性疾病--叶片纹枯病和促进水稻植株的生长。施药一周后,喷药区的卫星影像被获取并计算植被指数,同时采集了地面化学农药的药液沉积量。分析了药液雾滴沉积量和植被指数的关系,结果显示,单相光谱特征(NDVI)和液滴沉积点密度(DDPD点·cm~(-2))的相关系数是0.315,p-value为0.035;时间变化特征(MSAVI)和液滴沉积体积密度(DDVDμL·cm~(-2))之间的相关系数是0.312,p-value为0.038。另外,水稻生长活力最旺盛的范围都出现在喷洒区域内,植株活力随着药液漂移距离的增加逐步减少。同时,相同的变化趋势也出现在雾滴沉积量与光谱特征的空间变化插值图中。由此得知,从卫星图像中计算的植被指数NDVI和MSAVI,可以用来评估大尺度农田的农用航空药液喷洒效果。
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基于高分一号与Radarsat-2的鄱阳湖湿地植被叶面积指数反演
《红外与毫米波学报 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：叶面积指数(LAI)是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标.根据鄱阳湖湿地植被生长密集、LAI动态范围大的特点,针对雷达数据的复杂散射机制,利用Freeman-Durden极化分解技术,定义了一种雷达植被指数,并考虑光学植被指数的饱和性,尝试将光学植被指数和雷达植被指数相结合,构建融合植被指数来估算植被LAI.通过实测数据和理论模型模拟数据与LAI的相关性分析,表明融合植被指数能有效地提高与LAI的相关性.利用融合植被指数、光学植被指数、雷达植被指数与LAI构建最佳拟合模型得出:光学微波融合植被指数能更准确地估算鄱阳湖湿地植被LAI.
超高效液相色谱-串联质谱法分析鸡蛋中利巴韦林及其代谢物残留
《分析化学 》 2016 SCI 北大核心 CSCD
摘要：建立了超高效液相色谱-串联质谱法同时快速测定鸡蛋中利巴韦林及其两种主要代谢物TCONH2和RTCOOH的分析检测方法。样品采用乙腈-水(9∶1,V/V)提取,乙腈饱和正己烷除脂,C18结合GCB进行固相分散萃取除杂,Agilent ZORBAX SB-Aq色谱柱(100 mm×3.0 mm,1.8μm)分离,超高效液相色谱-串联质谱测定。结果表明:利巴韦林、TCONH_2和RTCOOH分别在2.0~200μg/L,0.5~200μg/L,5.0~200μg/L浓度范围内,线性良好,相关系数R2>0.99,检出限分别为0.54,0.09和1.54μg/L,定量限分别为1.79,0.31和5.13μg/L。在5.0,10.0和50.0μg/L加标水平下,利巴韦林和RTCOOH回收率分别为96.1%~99.6%和42.9%~58.3%;在0.5,2.0和5.0μg/L加标水平下,TCONH2的回收率为75.9%~106.7%,相对标准偏差均为4.2%~12.7%。实际样品测定结果表明,本方法操作简单、快速、准确,能够满足鸡蛋中利巴韦林及其两种主要代谢物的分析检测。
关键词： 超高效液相色谱-串联质谱 利巴韦林及其代谢物 鸡蛋
基于机器学习和可见光光谱的冬小麦叶片氮积累量估算
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：在拔节期分4次采集了6个施氮水平下的冬小麦冠层图像,同步进行取样并以凯氏定氮法测定叶片含氮量,进而计算叶片氮积累量。利用随机森林算法分割冠层图像之后提取冠层覆盖度、可见光波段(R,G和B)三个分量及其衍生的5个色彩指数。以冠层覆盖度外加色彩指数、色彩分量的两种非线性回归,以及人工神经网络、支持向量回归、随机森林3种机器学习算法建立了冬小麦叶片氮积累量的估算模型。结果表明利用色彩指数的非线性回归模型的估算精度稍低于其他方法,而随机森林算法的拟合精度最高,但存在明显的过拟合现象。其他三种方法,即以冠层覆盖度及色彩分量为输入变量的非线性回归、支持向量回归和人工神经网络方法,均具有较高的拟合精度和泛化性能。
内蒙古草原植被最大光能利用率取值优化研究
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：针对目前CASA(carnegie-ames-stanford approach)模型等植被生产力模型植被最大光能利用率的取值未对草原进行区分的问题,以内蒙古草甸草原、典型草原和荒漠草原为研究对象,结合野外实测NPP(net primary productivity)数据和CASA模型的建模思路优化了三大草原类型植被最大光能利用率,并以此为基础模拟分析了其植被光能利用率和NPP时空格局。结果表明,基于99个地面采样点所建立的一元二次方程模拟的草甸草原、典型草原和荒漠草原最大光能利用率分别为0.654,0.553和0.511gC·MJ-1,平均为0.573gC·MJ-1。与未对草原类型进行区分而统一取值为0.541gC·MJ-1的结果相比,实测NPP与模拟NPP之间的决定系数和和均方根误差分别提高了0.024和2.62gC·(m2·month-1)-1。受水热组合和草原类型的空间格局的影响,内蒙古草原植被光能利用率和NPP总体上由东北向西南逐渐下降趋势,呈明显的单峰季节变化特征。但光能利用率和NPP的最大值出现的月份有所不同,分别出现在8月份和7月份,这可能与植被吸收的光合有效辐射和光能利用率的最高值出现的月份不同有关。光能利用率和NPP平均值按草甸草原>典型草原>荒漠草原的顺序依次降低。
