一种叶片光谱信号的多层次特征提取方法.pdf

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1、一种叶片光谱信号的多层次特征提取方法李响。等一种叶片光谱信号的多层次特征提取方法AMultilevelFeatureExtractionStrategyforLeafSpectralSigna李响1吕勇1旅借瞳2(北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院1,北京100192;北京雪迪龙科技股份有限公司2,北京102206)摘要:对叶片生化参数检测模型的简洁性和稳健性进行探讨,提出了一种多层次特征信息提取算法。在进行特征信息提取时,首先应用后向间隔偏最小二乘法进行特征波段选择,先选择有用信息波段,剔除无用信息,然后从有用信息里消去信息的共线性。实验结果表明,

2、多层次特征信息提取算法不仅可以有效地提取光谱的特征信息,选择易于解释的变量,而且提高了检测精度。关键词:光谱分析特征提取信号处理生化参数检测无损检测最小二乘法中圈分类号:TH一3;TP2文献标志码:ADOI:10.160864.cnki.isanl000—0380.201603008Abstract:Thesimplicityandrobustnessoftheleafbiochemicalparameterdetectionmodelareinvestigated。andamultilevelfeatureinformationextractional

3、gorithmisproposed.Whenthefeatureinformationisextracted。thefirsttllingtodoisapplyingthebackwardintervalpani8lleastsquaremethodforselectingfeaturewavebands-theusefulinformationwavebandisselectedItoimplementrejectionoftheuselessinformation;thenthecolllnearityoftheinformationiselimin

4、atedfromtheusefulinformation.TheexperimentalresultsindicatethatthemultilevelfeatureextractionalgorithmCalleffectivelyextractthefeatureinformationofspectrum-andselectthevariablethateasilytobeexplained。88wella8improvethedetectionaccuracy.Keywords:SpectrumanalysisFeatureextractionSi

5、gnalprocessingBiochemicalparameterdetectionNondestructivet船tiIlgLeastsquaremethod0引言叶片作为植物机体最重要的组成部分,不仅是光合作用的主要场所,而且在果实成熟过程中充当了重要的角色¨。2]。植物叶片生化参数(叶绿素和水分)无损检测在精细农、林业等领域具有重要的意义。光谱检测技术以其快速、无损、实时等优点在各个研究领域发挥着重要的作用。植物叶片在可见/近红外波段(400一1100nm)的吸收特征没有近红外波段复杂,尤其是在可见区域,主要受到色素即叶绿素吸收的影响。虽然叶绿素

6、吸收峰相对比较明确,但对于活体检测时,物质的吸收之间存在相关干扰,再加上散射等物理因素的影响,会使这些特征峰发生漂移或重叠。另外,随着季节的变更,植物生长期以及健康状态的改变,其自身机体的保护机制也会使色素的特征吸收波长发生蓝移或者红移口1。因此针对不同目的的校正模型(数据自身特点和物质结构特点),需要选择不同的建模波长,从而说明波长选北京市自然科学基金资助项目(缟号:4154071);北京市组织优秀人才基金资助项目(缡号:201删124G105)。修改稿收到日期:2015一01—06。第一作者李响(1982一),男,2012年毕业于北京航空航天大学光学

7、工程专业。获博士学位。讲师;主要从事光电检测方向的研究。择算法对于叶绿素含量的检测具有重要的意义。本文对叶片生化参数检测模型的简洁性和稳健性进行探讨,提出了一种多层次特征信息提取算法。1多层次特征信息提取方法对于多变量校正方法,为不丢失光谱信息,可用全部光谱数据建模,但这样不仅计算量大,校正模型的预测精度也未必能达到最佳值。波长优选的目的是从光谱中提取最有效的谱图特征信息,建立最佳的校正模型,简化运算,并降低模型维护的复杂性。因此选择包含最佳信息的特征波长是建立多变量校正模型的关键‘引。本文所述多层次特征信息提取方法,在进行特征信息提取时,首先应用后向间

8、隔偏最小二乘法进行特征波段选择,先选择有用信息波段,实现无用信息的剔除。然后再在

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