文献类型： 中文期刊

作者： 白铁成 ¹ ; 王亚明 ¹ ; 张楠楠 ¹ ; 姚娜 ¹ ; 喻彩丽 ¹ ; 王兴鹏 ¹ ;

作者机构： 1.塔里木大学信息工程学院;University of Liège-Gembloux Agro-Bio Tech;塔里木大学水利与建筑工程学院;中国农业科学院农田灌溉研究所

关键词： 近红外光谱;多元散射校正;连续投影算法;偏最小二乘回归;水分

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2017 年 37 卷 11 期

页码： 3419-3423

收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 胡杨叶片水分含量是评价胡杨健康状况的重要指标。光谱检测法是一种常用的手段,但在近红外光谱的测量过程中,在一定程度上必然受到仪器噪声、摆放形态差异和环境的干扰,为避免噪声、散射对近红外光谱的影响,减少数据维数,采用多元散射校正(MSC)算法对原始光谱数据进行预处理,去除散射和基线漂移的影响,增加了光谱数据的信噪比,使有效光谱信息较为明显,谱带特征得到加强,有利于特征波长的选择。为降低模型的复杂度,防止过拟合现象,减小共线性影响,利用连续投影算法(SPA)进行特征变量选择,并通过多元线性回归模型,分析各个波长模拟的残差平方,评价各个波长的贡献,剔除贡献较小的波长,最终获得用于建模的特征波长,改善建模条件。最后使用偏最小二乘回归算法建立胡杨叶片水分含量检测模型。实验表明,直接使用原始光谱,利用SPA算法筛选变量个数为6个,模型预测精度为90.144%,相关系数r=0.674 24,RMSE=0.021 434,MSC处理后,利用SPA算法选定最终变量数为5个,预测精度为97.734%,相关系数r=0.781 63,RMSE=0.016 776。MSC和SPA算法有效的消除了散射噪声、减小了共线性干扰,模型的预测精度和相关性增加,误差减小,可用于胡杨叶片水分的快速无损检测,而且对其他作物叶片水分检测也具有一定的借鉴意义。