高光谱小波能量特征估测土壤有机质含量

土壤高光谱在采集过程中难以避免噪声干扰,造成高光谱数据信噪比较低,影响土壤有机质含量估测精度。尝试探究小波能量特征方法,降低高光谱噪声,提升土壤有机质含量高光谱估测模型性能。选取湖北省潜江市运粮湖管理区为试验区,于2016年9月采集80份深度为0~20 cm的水稻土样本;土壤样本经风干、碾磨、过筛等一系列处理后,在实验室内采集样本光谱,并通过重铬酸钾-外加热法测定土壤有机质含量;利用浓度梯度法,将总体样本集（80个样本）划分为建模集（54个样本）和验证集（26个样本）;以mexh为小波基函数进行连续小波变换（continuous wavelet transformation）,将土壤高光谱转换为10个分解尺度的小波系数（wavelet coefficients）;逐尺度计算小波系数的均方根作为小波能量特征（energy features）,将10个尺度的小波能量特征组成小波能量特征向量（energy features vector）;逐尺度逐波长计算小波系数与有机质含量的相关系数,将达到极显著水平（p<0.01）的小波系数作为敏感小波系数（sensitive wavelet coefficients）;利用主成分分析法（principal component analysis）分别计算土壤高光谱和小波能量特征向量的各主成分载荷,通过比较两者第一主成分贡献率的高低和两者前三个主成分得分的空间离散程度,判断小波能量特征转换前后建模自变量的主成分信息变化趋势;基于小波能量特征向量和敏感小波系数分别建立多元线性回归和偏最小二乘回归土壤有机质含量估测模型。结果表明,土壤有机质含量越高,全波段反射率越低,但不同土样的光谱反射率曲线特征相似,近红外部分的反射率（780~2 400 nm）高于可见光部分（400~780 nm）;敏感小波系数对应的波长为494,508,672,752,1 838和2 302 nm;土壤高光谱与小波能量特征向量的第一主成分贡献率分别为96.28%和99.13%,小波能量特征向量的前三个主成分散点较土壤高光谱的主成分散点在空间上更为聚集,表明小波能量特征方法有效减少了噪声影响;比较全部土壤有机质含量估测模型,以小波能量特征向量为自变量的多元线性回归模型具有最佳估测精度,其验证集决定系数（R2）、相对估测误差（RPD）和均方根误差（RMSE）分别为0.77,1.82和0.82。因此,小波能量特征方法既能够提高数据的信噪比,提升土壤有机质含量的估测精度,又实现了土壤高光谱数据降维,降低了模型复杂度,可用于土壤有机质含量快速测定和土壤肥力动态监测等研究。     

连续小波变换的土壤有机质含量高光谱估测

土壤有机质含量的高光谱估测可快速、准确监测土壤肥力,对现代化农业生产进行精准施肥提供科学依据。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤为研究对象,对采集的98个土壤样品的原始光谱反射率R分别进行传统倒数对数lg(1/R)、一阶微分R′和倒数对数一阶微分[lg(1/R)]′数学变换,以及基于小波母函数Bior1.3不同尺度分解的连续小波变换（CWT）,并与实测土壤有机质含量进行相关分析,从而筛选出各类变换下与土壤有机质含量密切相关的特征波段和小波系数（p<0.01）。分别以原始光谱反射率（R）以及不同变换处理下的特征波段反射率和敏感小波系数作为自变量,土壤有机质含量作为因变量,采用偏最小二乘回归和支持向量机回归方法构建土壤有机质含量的估测模型。结果表明：（1）各类光谱变换方法有效提升光谱与土壤有机质含量之间的敏感性,其中经CWT变换后的土壤光谱反射率与有机质含量的相关性得到显著提高,相关系数由0.39提高到0.54（p<0.01）。（2）传统的[lg(1/R)]′变换构建的支持向量机回归模型,其决定系数（R2）高于lg(1/R)和R′变换构建的模型,说明倒数对数一阶微分变换可有助于提高估测模型的精度,且支持向量机回归模型的精度和稳定性高于偏最小二乘回归模型。（3）经过CWT分解后,以原始光谱反射率在不同尺度上的敏感小波系数作为自变量建立的模型,估测精度和稳定性均有明显的提高,构建的R-CWT-23-SVMR模型的决定系数（R2）为0.84,均方根误差（RMSE）为1.48,相对分析误差（RPD）等于2.11,模型精度达到最高并拥有极好的预测能力。高光谱数据经多种变换处理后可有效去除白噪声,而连续小波变换处理比传统的数学变换方法更适合于挖掘土壤有效信息,实现光谱信号的近似特征和细节特征的有效分离,建立的反演模型可更加精准估测土壤有机质含量。     

连续小波变换定量反演土壤有机质含量

以北京市东部地区96个潮土土样的土壤参数及对应光谱数据为数据源,采用连续小波多尺度分析处理与分析。首先将土壤光谱进行初步处理,生成小波系数,其次将土样的有机质含量与小波分解系数开展相关性分析,提取特征波段,最后采用特征波段建立预测耕层有机质含量的模型。结果表明：经连续小波处理后,光谱对耕层有机质含量的预测能力明显优于传统光谱变换技术;经连续小波分解后,对土壤有机质含量的预测能力随光谱分辨率降低呈先降后升再降的趋势;连续小波分析算法可提升土壤光谱对有机质含量的估测能力,与土壤高光谱反射率相比,基于连续小波变换的土壤有机含量最佳的精度提高19%;由于光谱分辨率为80 nm建立的模型精度较高,其R2达到0.632,这表明在连续小波算法下,光谱分辨率较低的宽波段数据可用于土壤有机质含量的监测。     

传统光谱变换与连续小波耦合定量反演潮土有机质含量

以北京地区的96个潮土土样的有机质含量为研究对象,以传统光谱变换为参照,研究分析传统光谱变换与连续小波的耦合在估测土壤有机质含量的可行性;首先采用传统光谱变换与连续小波处理土壤光谱数据,然后将处理后的光谱数据与土壤有机质含量进行相关性分析,提取敏感波段,并采用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明：耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可大幅提升光谱对有机质含量的敏感性,其相关系数R2最高可达0.714,这表明耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可深入挖掘光谱内的有益信息;与传统光谱变换技术相比,基于耦合传统光谱变换技术与连续小波技术构建的模型精度更高,稳定性更好,其中以微分变换构建的模型最优,其R2=0.772,RMSE=0.223,这表明耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可有效压制噪声的负面影响,提升光谱的稳定性。     

微分光谱连续小波系数估测雅氏落叶松尺蠖危害下的落叶松失叶率

害虫引起的林木失叶会严重威胁森林健康。森林虫害遥感监测与评价中快速、准确获取失叶信息十分重要。基于此,针对雅氏落叶松尺蠖引起的落叶松失叶灾象,在蒙古国开展受害林木光谱测量和失叶率估测试验。首先通过光谱实测数据的处理,得到微分光谱反射率（DSR,对光谱反射率求一阶导数）和微分光谱连续小波系数（DSR-CWC,利用Biorthogonal,Coiflets,Daubechies和Symlets等4种小波系的36个母小波基函数对DSR进行连续小波变换）,分析DSR和DSR-CWC对失叶率的敏感性,进而借助MATLAB的Findpeaks（Fp）函数自动寻找DSR和DSR-CWC的敏感波段并确定其对应的敏感特征,然后利用连续投影算法（SPA）对敏感特征进行降维处理,最后利用敏感特征建立偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机回归（SVMR）失叶率估测模型,并与逐步多元线性回归（SMLR）模型进行比较。研究结果表明：①DSR-CWC与DSR相比,对失叶率变化的敏感性更显著且敏感波段亦较多,其敏感波段主要分布于三个吸收谷（440～515,630～760和1 420～1 470 nm）和三个反射峰（516～620,761～1 000和1 548～1 610 nm）范围内。说明DSR-CWC能够增强光谱反射和吸收特征。②Fp与SPA结合模式（Fp-SPA）不仅能够快速、客观选择敏感特征,而且对特征有效降维,是一种光谱敏感特征选择的有效方法。③4种小波系的最优母小波基分别为bior2.4,coif2,db1和sym6,其中db1的失叶率估测性能最稳定,精度最高。④对DSR进行连续小波变换能够提高失叶率估测精度,在DSR-CWC中db1-PLSR模型（R2_M=0.934 0,RMSE_M=0.089 0）提高的最为显著,比DSR-PLSR的R2_M提高了0.047 5并且比DSR-PLSR的RMSE_M降低了0.024 9。⑤利用DSR-CWC建立的PLSR和SVMR模型估测精度类似,其精度优于SMLR模型。可见,DSR-CWC比DSR失叶率估测更有潜力,可为森林虫害遥感监测中提供重要参考。     

基于小波变换与偏最小二乘耦合模型估测北方潮土有机质含量

基于北京市通州、顺义两区52个潮土样品高光谱数据,利用离散小波多尺度分析技术对其进行处理分析。首先将光谱按六种尺度进行分解,然后将各尺度分解数据与土壤有机质含量进行相关性分析,并筛选敏感波段,最后利用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明：土壤光谱反射率经小波变换后,在参与建模的特征波段中,近红外波段居多,即近红外波段估测有机质含量的贡献高于可见光波段;低频信息对有机质含量的估测能力优于高频信息;高频信息对土壤有机质含量的估测精度随光谱分辨率降低而降低;与常用光谱变换算法相比,小波变换分析法在一定程度上提高了土壤光谱对有机质含量的估测能力,其低频信息与高频信息构建的最优模型预测精度均较高,低频信息的R2=0.722,RMSE=0.221,高频信息的R2=0.670,RMSE=0.255。     

基于叶片光学属性的作物叶片水分含量反演模型研究

叶片含水量是反映作物生理特性的一个重要参数, 对生态环境的研究具有重要意义。采用小波分析方法, 分析叶片含水量对反射率的影响特征, 建立综合利用多波段信息的作物叶片水分含量反演模型。基于PROSPECT模型的辐射传输理论, 推导出由叶片反射率光谱的小波系数反演叶片水分含量CW的理论模型。利用六种常用的小波函数, 对叶片组分水、干物质和白化基本层的吸收光谱进行小波分解。选取对水分变化最敏感, 同时对其他组分不敏感的分解尺度和波段位置, 找到能稳定突出水的光谱特征的小波系数。结果表明: bior1.5小波函数在尺度为200 nm, 波段位置为1 405和1 488 nm的小波系数具有上述特征。建立由叶片反射率光谱的bior1.5小波系数反演叶片水分含量CW的反演模型, 模型有两个转换系数a和Δ都受叶片结构参数N的影响。利用PROSPECT模型生成模拟光谱数据集, 校正建立的叶片水分含量反演模型中的两个转换系数a和Δ, 并与LOPEX93实验光谱数据集结合验证反演模型。结果表明: 反演模型不仅比传统基于植被指数的统计模型在精度上有提高(反演值与实测值的R2最高达到0.987), 而且更加稳定, 普适性更高。研究表明, 小波分析方法在利用高光谱数据反演作物叶片水分含量方面具有独特的优势。     

二进制小波技术定量反演北方潮土土壤有机质含量

为从土壤光谱中提取土壤有机质的光谱响应信息，提升土壤有机质含量诊断精度与可靠性，以潮土有机质含量为研究对象，以北京市区域的96个耕层土壤参数与高光谱数据为数据源开展研究分析；先采用二进制小波技术将土壤光谱数据分离为5个尺度的高频数据与低频数据，再将低频数据、高频数据分别与土壤有机质实测数据进行相关性分析，提取最佳波段组合，构建有机质含量诊断模型。结果表明：（1）二进制小波技术可抑制噪声对高频信息的干扰，能有效提升光谱对土壤有机质含量的敏感性，进而提升有机质含量的诊断精度与可靠性；（2）在二进制小波技术下，高频信息对有机质含量的诊断能力明显优于低频信息，低频信息对土壤有机质含量的诊断能力随尺度增加而降低，高频信息随尺度增加呈先提升而后降低的趋势；（3）与数学方法相比，基于二进制小波变换算法构建的模型精度较高，稳定性较好，其最优模型的预测精度提高了31.5%，可靠性增加了10.5%。     

基于叶片光学属性的作物叶片水分含量反演模型研究

叶片含水量是反映作物生理特性的一个重要参数,对生态环境的研究具有重要意义。采用小波分析方法,分析叶片含水量对反射率的影响特征,建立综合利用多波段信息的作物叶片水分含量反演模型。基于PROSPECT模型的辐射传输理论,推导出由叶片反射率光谱的小波系数反演叶片水分含量C_W的理论模型。利用六种常用的小波函数,对叶片组分水、干物质和白化基本层的吸收光谱进行小波分解。选取对水分变化最敏感,同时对其他组分不敏感的分解尺度和波段位置,找到能稳定突出水的光谱特征的小波系数。结果表明：bior1.5小波函数在尺度为200 nm,波段位置为1 405和1 488 nm的小波系数具有上述特征。建立由叶片反射率光谱的bior1.5小波系数反演叶片水分含量C_W的反演模型,模型有两个转换系数a和Δ都受叶片结构参数N的影响。利用PROSPECT模型生成模拟光谱数据集,校正建立的叶片水分含量反演模型中的两个转换系数a和Δ,并与LOPEX93实验光谱数据集结合验证反演模型。结果表明：反演模型不仅比传统基于植被指数的统计模型在精度上有提高(反演值与实测值的R2最高达到0.987),而且更加稳定,普适性更高。研究表明,小波分析方法在利用高光谱数据反演作物叶片水分含量方面具有独特的优势。     

基于光谱-空间特征的黄茶多酚含量估算模型

茶多酚是黄茶中的重要成分之一,具有保健和药用功效。准确估测茶多酚含量对茶叶品质鉴定和定量分析具有重要的意义。学者们已经利用电子鼻、电子舌、高光谱和近红外技术开展了茶多酚的估测研究,取得了良好的效果。然而,由于缺乏空间特征,难以满足黄茶内外品质综合判断的要求。随着高光谱成像系统的发展,尽管基于灰度共生矩阵的茶叶成分估测已经被证实取得较好的效果,但在实际应用中仍然存在一些障碍。一方面,分辨率较低时,图像的纹理特征不会有显著差异,并且少数特征无法充分地解译高光谱图像,从而导致模型估测效果较差。另一方面,分辨率较高时,特征的增加会导致模型更复杂。因此,在保留高光谱图像原始信息的前提下,有必要进一步挖掘高光谱图像的潜在特征,尤其是纹理的细节部分。因此,提出了一种融合光谱和空间特征的模型来提高茶多酚估测的准确性。首先,利用连续小波变换提取光谱信息的小波系数;其次,根据不同尺度的小波系数能量优选小波系数特征,分别是第4尺度的959和1 561 nm,第5尺度的1 321,1 520和1 540 nm,以及第6尺度的1 202和1 228 nm;再者,基于小波系数能量之和优选2个特征波长,分别是1 102和1 309 nm;然后,根据特征波长对应的高光谱图像分别提取灰度共生矩阵和小波纹理。最后,分别利用小波系数特征、灰度共生矩阵、小波纹理和他们的组合构建黄茶多酚含量的估测模型。通过对五种黄茶的分析和验证,比较基于不同特征的不同模型估测效果,包括偏最小二乘回归、支持向量回归和随机森林方法。结果表明,融合小波系数特征,共生矩阵和小波纹理的支持向量回归模型效果最佳,校正集的R2为0.933 0,验证集的R2为0.823 8。因此,所提出的模型能有效的提高茶多酚含量的预测精度,为预测茶叶的其他成分提供了技术基础。     

土壤重金属砷的高光谱估算模型

砷是严重危害人体的重金属之一。利用高光谱技术进行土壤重金属砷含量的估测具有很大的应用潜力,但受区域和土壤背景的影响,估算模型适用性和精度都会有很大的差异。针对石家庄市地表水源地保护区土壤砷含量的高光谱估算,在水源地保护区的主要采矿地和冶炼企业进行了土壤实地采样和实验室重金属分析,对土壤样本的原始光谱反射率采用Savitzky-Golay 7点平滑处理,进行一阶微分（FD）、二阶微分（SD）、倒数（RT）、倒数一阶微分（RTFD）、倒数二阶微分（RTSD）、倒数对数（AT）、倒数对数一阶微分（ATFD）、倒数对数二阶微分（ATSD）、连续统去除（CR）9种光谱变换后,再对重金属砷实测含量与经光谱变换后的光谱指标进行相关分析,并提取各光谱指标的最大敏感波段。运用多元线性逐步回归（MLSR）、单光谱变换指标偏最小二乘回归（U-PLSR）和多光谱变换指标偏最小二乘回归（M-PLSR）方法构建土壤重金属砷含量估算模型,最后通过相关系数r、均方根误差（root mean square error, RMSE）和统计值F来比对建模效果。结果表明：研究区部分土壤样本重金属砷含量已经出现了轻度污染,大部分样本处于污染的临界状态;经连续统去除变换后的光谱特征与砷的相关性最大,一阶微分与砷含量存在最大负相关性;相较于多元线性逐步回归和单光谱变换指标偏最小二乘回归,采取多光谱变换指标偏最小二乘回归方法土壤重金属砷含量模型估算值与实测值最为接近,建模R2达到0.852,RMSE和F值分别达到0.147和32.384,多光谱变换指标建模集成效果显著。因此研究结果可以为石家庄水源地保护区主要采矿地和冶炼企业重金属砷污染高光谱快速监测提供科学依据。     

基于小波变换的便携式X射线荧光光谱仪检测模型的建立与改进

应用便携式X射线荧光光谱仪对土壤中Cr,Cu,Zn,As,Pb等重金属含量进行检测, 每个样品扫描检测3次,利用小波阈值滤噪的方法对所测谱线进行光滑去噪处理后, 根据土壤重金属的标准值和相应的计数率(取三次处理后检测谱线的平均值)建立各重金属的标准曲线。运用小波阈值滤噪方法时, 为确定最佳的小波基和小波分解层数, 以信噪比(SNR),均方根误差(MSE)和信息熵(H)作为评估指标评价降噪效果。为验证仪器的稳定性, 根据土壤样品中重金属浓度的不同挑选部分样品并同时选用H₃BO₃(空白对照)进行重测。结果表明: 运用小波变换方法时,选取coif3小波基对谱线进行三层分解, 取得了最佳的去噪效果; 建立好模型后,仪器的决定系数R2范围是0.990~0.996, 表明在0~1 500 mg·kg-1范围内, 土壤样品中各重金属元素含量与X射线荧光光谱特征峰强度之间的线性关系良好; 经过重复检测和计算得知仪器的检出限均低于国家一级土壤标准。将小波变换的方法实际运用到X射线荧光光谱仪检测模型的建立与改进中,有效的提高了模型的准确性,同时经验证,仪器具有良好的精密度,可运用于实际土壤重金属污染的现场快速筛查。     

土壤Cd含量实验室与野外DS光谱联合反演

土壤重金属高光谱遥感建模理论上能够大大降低传统化学分析测定所需成本,正逐步发展为有效探查土壤污染空间分布与开展污染土壤综合防治的关键技术。然而土壤重金属高光谱遥感调查技术目前多局限于稳定可控条件下的实验室光谱模型,野外诸多因素（光照、湿度、土壤粗糙度等）影响下野外原位光谱模型的有效性已成为困扰该项技术大范围推广亟待突破的关键科学问题。以湖南衡阳市某矿区为例,分别利用ASD地物光谱仪和等离子发射光谱法测定46个土壤样品350~2 500 nm的实验室光谱和Cd含量,并在土壤取样时同步测量样品野外原位光谱。在运用DS（direct standardization）转换算法处理野外光谱的基础上,融合实验室光谱先验知识,基于主成分逐步回归建模方法开展了土壤Cd含量实验室与野外原位DS光谱联合反演实验,交叉验证了模型的稳定性。同时为深入探究实验室与野外原位DS光谱联合反演模型的有效性,将其与基于实验室光谱、野外原位光谱、野外原位DS光谱、实验室与野外原位光谱联合建立的主成分逐步回归模型开展了对比分析。结果表明：野外原位光谱反演模型精度（R2=0.56）明显低于实验室光谱反演模型（R2=0.64）,野外原位DS光谱反演模型与之相比精度有所提升（R2=0.66）;在野外原位光谱DS转换校正基础上,联合实验室光谱先验知识的土壤Cd含量反演模型精度最高,R2可达0.72。与此同时,实验室与野外原位DS光谱联合反演模型揭示482,565,979和2 206 nm波段对研究区土壤Cd含量有较好指示性,此结果与实验室光谱反演模型所识别的特征波段一致,两者物理意义相同。研究结果证实了实验室光谱先验知识以及DS转换算法能够提升野外原位光谱模型的可靠性,可为发展土壤Cd含量野外原位高光谱遥感探测提供重要的提供理论与方法支撑。     

镉污染水稻高光谱诊断分析与建模

为了快速、准确地探测自然环境下水稻镉污染胁迫状况,提出了一种基于可见光-近红外光谱小波分析技术的快速识别和估算水稻镉污染的方法。根据野外实测水稻高光谱数据、水稻叶片主要生化参数及重金属含量等数据,利用Daubechies小波系的db5小波函数对350～1300nm水稻高光谱反射率进行9层分解,并提取小波能量系数进行镉含量回归建模。结果显示:第5层小波分解(d5)的奇异范围为550～810nm,奇异幅度为0.04,模极大值的中心位于700nm处,对识别水稻镉污染效果最佳;以第3层小波能量系数作为自变量的回归模型对水稻镉含量估算精度最高,其决定系数R2高达0.958,均方根误差RMSE为0.122。小波奇异性分析可以较准确的诊断水稻镉污染胁迫状况,基于小波能量系数的建模能有效估算水稻镉污染胁迫水平。     

牧草品质的高光谱遥感监测模型研究

粗蛋白、粗纤维、粗脂肪是评价牧草品质和饲用价值的重要指标。针对目前已有的牧草品质检测方法存在费时费力、容易产生化学废物等问题,提出了一种利用牧草冠层高光谱数据来实现牧草品质实时、无损监测的方法。通过ASD FieldSpec 3地物光谱仪采集了青海湖环湖地区19种天然牧草的冠层光谱反射率,并采样分析了牧草品质参数——粗蛋白、粗脂肪和粗纤维的相对含量(%)。光谱经去噪处理后,分别选择原始光谱、一阶导数、波段比值以及小波系数与牧草品质参数进行相关性分析。结果表明：在所有高光谱参量中,牧草品质参数含量与424,1 668,918 nm波段处的光谱一阶反射率以及低尺度(scale=2,4)的Morlet,Coiflets和Gassian小波系数之间的相关性较强。在此基础上,运用单变量线性、指数和多项函数分别建立牧草品质的高光谱遥感估算模型,分析结果显示,以Coiflets小波系数(scale=4,wavelength=1 209 nm)为自变量的二次多项式模型、以1 668 nm波段光谱一阶导数为自变量的二次多项式模型、以918 nm波段光谱一阶导数为自变量的指数模型分别为估算牧草粗蛋白、粗脂肪、粗纤维含量的最佳回归模型,模型检验均达到了极显著水平(0.762≥R2≥0.646),说明在冠层尺度利用高光谱技术结合光谱一阶导数或小波分析的方法来估测牧草品质参数是可行的,它将为牧草品质遥感监测提供依据。