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1.
《甘肃高师学报》2017,(3)
采用相关性研究对光谱数据进行了特征光谱筛选,对特征光谱分段处理表征光谱信息,运用主成分分析和多元线性回归的方法构建叶绿素含量的预测模型。实验以水稻活体叶片为研究对象,筛选与叶绿素含量敏感的光谱数据,主要集中在450~550nm和600~700nm两个波段范围,将处理后的特征光谱数据利用多元线性回归和分析的主成分法构建模型.发现485~494nm,505~514nm,515~524nm,650~659nm,670~679nm,690~699nm这6个波段光谱吸收率平均值构建的模型具有较好的效果,定模系数0.921,判定系数0.849,预测相关系数0.883.结果表明此研究方法在处理数据较多的光谱数据构建预测模型方面,不仅简化了模型参数,而且提高了模型的可解释性. 相似文献
2.
目的:确定Cu2+污染胁迫下玉米叶片Cu2+含量最优反演模型。方法:以室内盆栽玉米为研究对象,在采集不同胁迫梯度下玉米叶片光谱以及同期叶片Cu2+含量的基础上,通过遍历计算出两波段原始光谱植被指数,并将其与叶片Cu2+含量进行相关性分析;利用0.1～0.9阶、1.1～1.9阶与1～4阶共22种光谱微分预处理重采样后的光谱数据,经连续小波变换后分析小波系数与叶片Cu2+含量之间的相关性;根据相关性分析提取最优植被指数与最优小波系数,建立反演模型。结果:植被指数与叶片Cu2+含量显著相关,最优波段组合分别为：DI(621.5 nm, 1 889.2 nm)、RI(482.2 nm, 1 418.5 nm)、NDVI(666.3 nm, 1 917.2 nm)、RNDVI(621.5 nm, 1 889.2 nm),其光谱特征均集中在可见光与近红外波段附近;小波系数也与叶片Cu2+含量之间具有良好的相关性,其敏感波段位于400、600、90... 相似文献
3.
本试验利用非成像光谱仪,在苜蓿及缘毛雀麦两种牧草的两个物候期进行了冠层光谱测定,分析了在729nm处光谱反射率数据与此两种牧草叶绿素含量（CH.C）间的相关性,因在此波段处的相关系数不显著,无法在此波段建立（CH.C）估测回归模型。今后的研究将会重点寻找适合呼和浩特地区的苜蓿及缘毛雀麦的光谱反射率与叶绿素相关系数显著的波段。 相似文献
4.
为了揭示人体热反应机理、分析局部热感觉对整体热感觉的影响,通过对身体7个不同部位的冷刺激,开展了对人体主观热反应的实验研究（取94个样本）,并建立了整体热感觉预测模型.为消除各部位间存在的多重共线性影响,采用主成分回归方法获得不同部位刺激工况下的主成分.然后通过多元线性回归和主成分分析,得到7个部位的权重系数.最后,基于此权重系数建立整体热感觉的预测模型.分析结果表明,躯干和肢体末端表现出不同的热反应特性,局部对整体热感觉的权重系数在物理意义上为一综合反应量,并且不同部位的权重系数相差不大. 相似文献
5.
《西安文理学院学报》2015,(1)
主要利用主成分分析和多元线性回归分析得出了酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量的函数关系,利用残差分析,检验出多元线性回归模型是可行性的.最后把理化指标分析法和感官评价相结合构建出红葡萄酒质量评估模型,使评价模型更加客观完善. 相似文献
6.
《赤峰学院学报(自然科学版)》2021,(7)
为探讨实际应用中高光谱技术快速准确获取农作物叶片含水量,本文以拔节期冬小麦含水量为研究对象,对冬小麦原始光谱进行三种光谱变换处理,采用双波段光谱指数和竞争性自适应重加权采样(Competitive Adaptive Reweighted Sampling, CARS)获取高光谱数据中与LWC高度相关的波段组合,进行多种LWC建模并对比预测精度。结果表明:由CARS筛选的波段组合压缩率达98%以上,结合偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)构建的含水量预测模型拟合精度最高,所建模型中最高预测决定系数为0.8441,模型预测精度均高于以双波段组合所建模型的预测精度。CARS在筛选与冬小麦叶片含水量相关的光谱波段组合方面较为适用,可为估算冬小麦种植区干旱情况和水分管理提供技术支持。 相似文献
7.
探索一种方便、快速、可靠的分析手段对于尿糖检测来说具有十分重要的意义.利用近红外光谱测试分析葡萄糖浓度为0 mg/dL-1 200 mg/dL的尿液样本,并通过偏最小二乘回归结合一阶导数光谱法构建尿糖浓度的预测模型,用于建模的光谱区域为900 nm-1 600 nm.研究表明,主成分个数为6时,训练集的线性相关系数达0.999 0,总体方均根误差为9.85 mg/dL,校验样本的总体方均根误差为26.51 mg/dL.鉴于近红外光谱技术具有方便、准确、廉价等优点,其可以为尿糖检测提供一种快速分析手段. 相似文献
8.
《实验室研究与探索》2013,(9):57-60
采用玻璃HLB固相萃取小柱提取和净化前处理白酒中邻苯二甲酸酯样品,氮气吹干后,用乙腈复溶,采用气相色谱和质谱联用分析邻苯二甲酸酯的残留量。该方法对邻苯二甲酸二甲酯(DMP)、邻苯二甲酸二乙酯(DEP)和邻苯二甲酸二丁酯(DBP)的检测浓度线性范围为21 000 ng/mL,邻苯二甲酸丁基苄基酯(BBP)、邻苯二甲酸二(2-乙基)己酯(DEHP)和邻苯二甲酸二正辛酯(DNOP)的检测浓度线性范围为101 000 ng/mL,邻苯二甲酸丁基苄基酯(BBP)、邻苯二甲酸二(2-乙基)己酯(DEHP)和邻苯二甲酸二正辛酯(DNOP)的检测浓度线性范围为101 000 ng/mL,线性相关系数均大于0.98。6种邻苯二甲酸酯化合物线性的检测限为0.71 000 ng/mL,线性相关系数均大于0.98。6种邻苯二甲酸酯化合物线性的检测限为0.73.5 ng/mL。样品的加标回收率为70.45%3.5 ng/mL。样品的加标回收率为70.45%102.91%,测定结果的日内相对标准偏差为3.39%102.91%,测定结果的日内相对标准偏差为3.39%9.87%(n=5)。该前处理方法简单,灵敏度高,可以满足白酒中污染物邻苯二甲酸酯检测的需要。 相似文献
9.
目的:挖掘潜在的高光谱信息,建立精确的高光谱与水稻地上生物量(Above ground biomass,AGB)估测模型,方便农田管理者指导田间施肥.方法:以安徽科技学院小岗村现代生态农业研究所种植的水稻为研究对象,使用ASD FieldSpec?HandHeldTM 2(HH2)光谱仪获得水稻孕穗后期抽穗前期345～1075 nm波段的光谱数据.经View SpecPro系统处理该生育时期的水稻冠层高光谱反射率数据,进行一阶和二阶变换,将各阶的光谱数据与地上部生物量进行相关性分析,筛选相关系数绝对值最大的5个波段,通过0阶、1阶和2阶微分光谱敏感波段的反射率与A GB数据拟合分析,建立水稻地上部生物量估测模型,并进行精度验证.结果:通过水稻A GB与3种变换的冠层光谱波段的相关性分析,表明0阶、1阶和2阶光谱反射率与AGB相关系数最大值出现的波段不同,分别为(658 nm)0.67、(768 nm)0.79、(763 nm)0.65;通过水稻A GB与3种变换的冠层敏感光谱波段的拟合分析,表明0阶、1阶和2阶光谱反射率与AGB拟合的最佳模型构建方式不同,对应的建模集R2分别为0.69、0.80、0.41,RMSE分别为1571.69 kg/hm2、1371.30 kg/hm2、2039.22 kg/hm2,NRMSE分别16.8％、14.7％、21.8％;验证集中R2分别为0.80、0.83、0.68,RM SE分别为993.50 kg/hm2、890.68 kg/hm2、1235.22 kg/hm2,NRMSE分别11.0％、9.8％、13.6％.结论:0阶和1阶中模型标准均方根误差都处于20％ 以内,说明模型的稳定性好,预测精度高,其中采用1阶幂函数可以更好地快速预测水稻地上生物量(验证精度高达到9.8％). 相似文献
10.
土壤重金属铬的高光谱估算模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为探讨利用高光谱遥感快速监测土壤重金属含量的可行性,以石家庄市水源保护区为研究区域,对其土壤光谱数据与重金属铬含量进行相关性分析,运用多元逐步回归、偏最小二乘回归等多种方法建立估算模型。结果表明:土壤光谱特征波段为411、421、425、446、634、894、1 254、1 566、1 909 nm,主要处于土壤铁锰氧化物的特征吸收区域;多光谱变换指标多元逐步回归模型和多光谱变换指标偏最小二乘回归模型的决定系数R~2分别达到0. 689和0. 668。与单光谱变换指标模型相比,多光谱指标模型估算效果有明显提升。集成多光谱变换指标建模的思路可为土壤重金属铬的遥感监测提供借鉴。 相似文献