鎘污染水稻高光譜診斷分析與建模

摘要：為了快速、準確地探測自然環(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的快速識別和估算水稻鎘污染的方法.根據(jù)野外實測水稻高光譜數(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350～1 300 nm水稻高光譜反射率進行9層分解,并提取小波能量系數(shù)進行鎘含量回歸建模.結果顯示: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,對識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水稻鎘含量估算精度最高,其決定系數(shù)R2高達0.958,均方根誤差RMSE為0.122.小波奇異性分析可以較準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： 中國地質大學(北京)信息工程學院,北京,100083;天津城市建設學院管理工程系,天津,300384中國地質大學(北京)信息工程學院,北京,100083 期 刊： 光譜學與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(1) 分類號： S121 O433.4 關鍵詞： 高光譜    鎘污染脅迫    小波分析    奇異性檢測    小波能量系數(shù)    機標分類號： TP7 S51 機標關鍵詞： 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    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 基金項目： 國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)項目，國家自然科學基金 鎘污染水稻高光譜診斷分析與建模[期刊論文]  光譜學與光譜分析 --2011, 31(1)修麗娜  劉湘南  劉美玲為了快速、準確地探測自然環(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的快速識別和估算水稻鎘污染的方法.根據(jù)野外實測水稻高光譜數(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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