卓伟
- 作品数：9 被引量：31H指数：4
- 供职机构：中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学环境科学与工程更多>>
- 玉米叶绿素含量高光谱反演的线性模型研究被引量：5
- 2015年
- 叶绿素含量是衡量植被生长状况的一个重要指标,高光谱数据具有较高的光谱分辨率,利用其光谱信息建立叶绿素含量的关系模型,已成为监测植被长势的一种有效手段。传统叶绿素含量线性回归模型的输入因子是植被特征提取参数,由于高光谱数据波段间的冗余度较高,导致一般的线性模型的反演精度较低。主成分分析可以减少数据的维数,简化网络结构,得出能反映原始信息的综合变量。本文以盆栽玉米为研究对象,利用植被特征和主成分分析方法提取光谱反演参数,根据所提取的参数建立玉米叶片叶绿素含量的一元线性和多元线性回归模型。结果表明,利用绿峰峰值和近红外反射率均值两参数可在一元线性模型中较好地反演玉米叶片叶绿素含量;而利用分波段提取的主成分能够在多元线性回归模型中更好地反演叶绿素含量,反演精度较高。
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- 关键词：玉米叶绿素含量光谱参数主成分分析线性回归模型
- 铅离子胁迫下盆栽玉米叶片光谱微分的红边响应研究被引量：4
- 2016年
- 基于重金属铅(Pb)污染的盆栽实验玉米,采用光谱仪和叶绿素仪测量了不同浓度Pb^(2+)胁迫下玉米老、中、新叶片的反射光谱及其叶绿素含量;也运用质谱仪测定了不同胁迫浓度叶片中Pb^(2+)含量。对玉米老、中、新叶片中的叶绿素含量与各类叶片及土壤中的Pb^(2+)浓度进行了相关性分析;并为了区分玉米叶片铅离子污染程度和预测Pb^(2+)含量,提出了红边一阶微分曲线面积比值(FARR)和红边一阶微分峰前面积(FABR)参数;同时与常规红边一阶微分包围面积(FAR)、红边一阶微分曲线陡峭度(FCDR)、红边位置(REP)以及红边最大值(MR)作运用比较,实验结果表明,玉米叶片中的叶绿素含量从新叶、中叶到老叶逐渐增加,并随着土壤中Pb^(2+)浓度的升高而降低;受到Pb^(2+)胁迫时,新叶片到老叶片的REP"蓝移"更为明显;FARR和FABR在Pb^(2+)的胁迫程度区分和污染监测方面比FAR、FCDR、REP、MR具有更好的预测效果。
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- 关键词：盆栽玉米红边参数铅离子污染监测
- 基于光谱特征参数与主成分分析的玉米叶片叶绿素含量BP反演被引量：1
- 2016年
- 利用美国SVC HR-1024I型地物光谱仪对盆栽玉米叶片进行光谱测定,同时用SPAD-502叶绿素仪测定叶片的叶绿素含量。基于实测光谱的微分处理结果,获取光谱位置、光谱面积、植被指数3个方面的11个光谱特征参数(spectral characteristic parameters,SCP),分析这11个SCPs与叶绿素含量的相关性,并对这些参数进行主成分分析(principal component analysis,PCA);然后,利用这11个SCPs及其PCA结果建立误差反向传播(error back propagation,BP)神经网络输入因子,并构建了玉米叶片叶绿素含量BP反演模型(简称SCP-PCA-BP模型)。另外,选取与叶绿素含量相关性较高的8个SCP,建立常规的线性回归模型并预测叶绿素含量。反演结果表明:SCP-PCA-BP反演的预测值与实测值之间的决定系数(r2)达到0.968 7,均方根误差(RMSE)为0.893 9;而用线性回归模型反演时,只有基于SCP中微分光谱蓝边面积、面积比值、归一化面积参数的预测效果较好,其中归一化面积的预测效果最好,预测值与实测值之间r2为0.704 0,RMSE为2.895。因此可知,与常规的线性回归模型相比,SCP-PCA-BP反演模型在预测玉米叶片叶绿素方面具有更好的预测效果。
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- 关键词：主成分分析玉米叶片叶绿素含量
- 铜铅重金属胁迫下玉米光谱分形维数与污染监测研究被引量：4
- 2016年
- 通过设定不同浓度梯度的重金属Cu、Pb胁迫下的玉米盆栽试验,利用美国高性能地物光谱仪SVC HR-1024I对不同浓度铜铅污染的玉米老、中、新叶片进行光谱测量,同时采用SPAD-502叶绿素含量测定仪测定各类叶片中叶绿素含量相对值,并通过化学方法测定不同胁迫程度下玉米叶片中的铜铅含量。在分析玉米叶片中Cu、Pb含量与光谱曲线的绿峰高度（GH）、红谷深度（RD）、蓝边（DB）、红边最大值（MR）、红边面积（FAR）、红边一阶微分曲线陡峭度（FCDR）之间相关性的基础上,利用分形理论对叶片410~780 nm之间的光谱曲线进行分形测量,提出运用光谱曲线分形维数（FRAC）对受不同浓度重金属铜铅污染的玉米叶片进行污染监测,同时对相同浓度铜铅胁迫下的老、中、新叶片也进行了光谱响应研究。结果表明,随着叶片中重金属含量增加光谱曲线分形维数也逐渐增大,同等浓度重金属铜铅胁迫程度下,分形维数从新叶到老叶逐渐减小,并且发现光谱曲线分形维数与绿峰高度、红谷深度、红边面积具有较好的相关性,说明光谱曲线分形维数不仅可以综合描述曲线的光谱特性,还能定量反映玉米叶片受重金属铜铅污染程度及其健康状况。因此,光谱曲线分形维数可以作为玉米叶片重金属污染监测的一种新方法。
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- 关键词：盆栽玉米重金属胁迫分形维数光谱特性污染监测
- 谐波能量谱特征向量的高光谱影像Bayes分类被引量：3
- 2017年
- 对于高光谱影像存在高维非线性、数据冗余多、纯训练样本难以提取等不足,引入频率域空间的谐波分析(harmonic analysis,HA)理论并提出了一种高光谱影像的HA-Bayes监督分类方法。该方法在保持高光谱数据空—谱特性不变的情况下,从光谱维角度分析不同分解层的影像光谱谐波特征,将高光谱影像变换成由谐波能量谱组成的频率域特征矢量信息。通过建立谐波能量谱特征向量的先验知识,实现Bayes准则下谐波能量谱特征矢量信息判别与分类,最终实现高光谱影像分类。将此方法应用到ROSIS高光谱影像分类时获得的分类总体精度达85.5%,Kappa系数也达到了0.812。进一步实验也证明了频率域的谐波分析在高光谱遥感影像特征提取与分类方面具有更好的优势和潜力。
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- 关键词：高光谱影像谐波分析能量谱
- 玉米叶片光谱弱差信息的重金属污染定性分析被引量：2
- 2016年
- 不同重金属污染下的玉米叶片光谱响应存在细微差异。设计不同浓度的铜(Cu)和铅(Pb)污染实验,并测量不同浓度铜离子和铅离子胁迫下玉米叶片的光谱反射率、Cu含量、Pb含量及对应叶绿素含量。针对光谱弱差信息甄别的难点,结合光谱微分处理、光谱角、正切函数增强和波谱分段检测等构建一种甄别玉米叶片Cu、Pb胁迫的分段微分光谱角正切(segmentation derivative spectral angle tangent,SDSAT)模型。甄别玉米叶片不同生长程度的玉米叶片在Cu、Pb胁迫下的光谱响应差异,并通过区分玉米冠层Cu、Pb胁迫光谱的差异以验证该模型有效可行。实验结果表明,SDSAT模型甄别Cu、Pb胁迫玉米光谱主要差异在"紫光""红边"和"近峰B"波段区间,这些差异也是鉴别Cu、Pb污染的定性分析标志,并可以根据模型测度结果分析玉米的污染程度。
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- 关键词：光谱角正切函数玉米叶片重金属污染
- 城区地表覆盖变化及其驱动力因素的遥感分析被引量：3
- 2015年
- 以山西省运城市为例,利用2006年与2010年两期TM遥感影像数据,分析了运城市区的地表覆盖时空变化特征,得出了影响运城市区地表覆盖变化的人口、经济和政策等主要驱动力因素,同时从地表覆盖类型的分布与变化方向分析了运城市区在土地利用中存在的问题。
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- 关键词：遥感影像矢量化
- 高光谱影像端元数目估计的谐波分析假设检验模型被引量：3
- 2016年
- 端元提取是高光谱遥感研究的重点内容之一。在高光谱影像信息识别、环境监测、资源探测和丰度反演等领域有着重要运用。为了实现有效的端元提取,如何准确估计(尤其是未知区域)高光谱影像中端元数目就显得更为关键,特别是在无人或境外地区的遥感探测方面极有实际价值。端元数目估计过多或者过少,都会影响端元提取和混合像元分解的精度。基于谐波分析(harmonic analysis,HA)理论实现了高光谱影像有效去噪,并结合二元假设检验方法构建了一种高光谱影像端元数目估计的谐波分析假设检验(HA-hypothesis testing,HAHT)模型。通过AVIRIS和Hyperion高光谱影像的可行性分析与普适性验证,并与HFC(Harsanyi Farrand Chang)、特征值极大似然函数(eigenvalue likelihood maximization,ELM)和最小误差高光谱信号辨识法(hyperspectral signal identification by minimum error,HYSIME)等常规的端元数估计算法应用成果相对比,表明HAHT模型所估计的端元数目与实际地物数具有更高的吻合度。同时,采用较成熟的连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)方法提取了端元波谱曲线,通过比较设置2(HFC估计数)、8(HAHT估计数)和14(HYSIME估计数)不同端元数的提取结果,也证明HAHT模型在估计端元数目时具有较高准确性,以及较好的适用性和应用前景。
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- 关键词：高光谱遥感谐波分析
- 红边光谱谐波分析的神经网络法叶绿素含量反演研究被引量：6
- 2016年
- 叶绿素含量测定对于了解作物生长状况具有重要意义。为实时、快速、准确获取叶绿素含量,研究了玉米叶片叶绿素含量的BP神经网络(BPNN)法高光谱反演模型;而BPNN输入因子的选择是建立反演模型的关键。已有研究证明作物红边光谱与叶绿素含量有较强的相关性,为避免红边参数提取的不确定性,提高建模精度与效率,运用红边光谱的频率域谐波分析(HA)技术获得谐波余项、振幅和相位等能量谱特征分量(ESCC);并选择具有强相关性的10个ESCC进行主成分分析后,取前4位主分量作为BPNN的输入因子,进而进一步强化其相关性来构建叶绿素含量反演模型。同时,分别用遗传算法(GA)和小波基(wavelet-based)函数优化BPNN结构,建立GA-BPNN、WNN反演模型。实验通过比较BPNN、GA-BPNN、WNN模型和常规的多元线性回归(MLR)模型的玉米叶片叶绿素含量反演结果,得出非线性的BPNN模型要明显优于线性的MLR模型;而在神经网络模型中,GA-BPNN优化模型的反演精度最高。
- 杨可明张婉婉卓伟刘二雄汪国平
- 关键词：谐波分析神经网络叶绿素含量反演模型
