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光谱学与光谱分析 2022年第1期42卷 68-73页

作者：毛亚纯温健付艳华曹旺赵占国丁瑞波东北大学资源与土木工程学院辽宁沈阳110819 东北大学江河建筑学院辽宁沈阳110819 中国黄金集团北京100000

铁矿资源是我国国民经济基础产业中的重要组成要素,在我国经济发展中有举足轻重的地位。铁矿品位的检定效率对铁矿石开采效率有重大影响。目前,铁矿石品位的化学分析检定法,不仅存在成本较高,化验周期长的问题,更主要的是其无法实现铁... 详细信息

铁矿资源是我国国民经济基础产业中的重要组成要素,在我国经济发展中有举足轻重的地位。铁矿品位的检定效率对铁矿石开采效率有重大影响。目前,铁矿石品位的化学分析检定法,不仅存在成本较高,化验周期长的问题,更主要的是其无法实现铁矿品位原位测定,相对配矿流程存在滞后效应,无法有效降低矿石开采的损失贫化率;基于可见光-近红外光谱分析的铁矿品位原位测定技术是解决这一问题的有效途径。以225个红岭矽卡岩型铁矿测试样本的可见光-近红外光谱数据及化学分析数据为数据源,首先对原始数据进行了平滑处理,并分析了矽卡岩型铁矿可见光-近红外光谱特征,然后利用倒数对数、多元散射校正(MSC)两种预处理方法对平滑后的光谱数据进行处理,再分别以主成分分析法(PCA)、遗传算法(GA)两种降维算法对预处理前后的光谱数据进行了处理,获取了六种不同预处理组合算法处理后的数据源。其中以PCA降维算法所降维数分别为3维、3维、7维;以GA降维算法所降维数分别为477维、489维、509维。最后基于随机森林(RF)和极限学习机(ELM)建立了矽卡岩型矿石金属铁品位的定量反演模型,以决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)三个指标分别对模型的稳定性、精确度、可信度进行评价。结果表明,经MSC处理及PCA降维后的数据基于ELM算法建立的定量反演模型效果最优,其R^(2)可达0.99、RMSE为0.0057、MRE为2.0%,该方法所建模型对红岭矽卡岩型铁矿品位反演精度有明显的提升。对矽卡岩铁矿品位的实时、快速分析提供了一种有效的方法,对实现矽卡岩型铁矿的高效开采具有重要的现实意义。

关键词：可见光-近红外光谱矽卡岩铁矿降维算法预处理组合算法定量反演模型

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基于可见光-近红外光谱的矽卡岩型铁矿反演模型研究

基于可见光-近红外光谱的矽卡岩型铁矿反演模型研究

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作者：温健东北大学

学位级别：硕士

矿产资源是我国国民经济基础产业中的重要组成要素,尤其以铁矿为主,对我国的经济发展有不言而喻的影响。矽卡岩型矿床的铁储量约占全国铁矿床总储量的11%,其中富铁矿石占全国已发现的富铁矿石的一半左右,是我国重要的铁矿床类型之一,具... 详细信息

矿产资源是我国国民经济基础产业中的重要组成要素,尤其以铁矿为主,对我国的经济发展有不言而喻的影响。矽卡岩型矿床的铁储量约占全国铁矿床总储量的11%,其中富铁矿石占全国已发现的富铁矿石的一半左右,是我国重要的铁矿床类型之一,具有一定的研究价值。如今,如何做到合理、高效、精准开采铁矿资源已成为亟待解决的问题。传统的矿石品位检定方法以化学分析法为主,但由于其周期较长、成本高昂、不能完成矿石品位的原位即时测定,相对配矿流程均存在滞后效应,无法有效降低矿石开采的损失贫化率,因此开展基于可见光-近红外光谱分析的铁矿品位原位测定技术是解决这一问题的有效途径。本文选择红岭矽卡岩型铁矿作为本研究的试验对象,获取225个块状矽卡岩型铁矿为实验样本,对其进行化学分析、可见光-近红外光谱测试分析,以获取铁品位化学分析数据和可见光-近红外光谱数据。首先对原始数据进行了平滑处理(未经处理的数据),并以其为数据源,综合分析矽卡岩型铁矿可见光-近红外光谱特征,然后对未经处理的数据分别进行六种基本变换预处理和七种降维算法预处理,并将基本变换与降维算法相结合生成42种预处理组合方法分别对未经处理的数据进行预处理,最后基于随机森林(Random Forest,RF)、BP(Back Propagation Neural Network)神经网络、极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)、偏最小二乘法、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)五种算法建立矽卡岩型矿石金属铁品位定量反演模型,并以决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)三个指标分别对模型的稳定性、精确度、可信度进行评价。主要得出以下结论:1)利用随机森林法、BP神经网络法、极限学习机法、偏最小二乘法、支持向量机分别对未经处理的光谱数据建立的五种铁品位反演模型,分别对未经处理的光谱数据建立五种铁品位反演模型,以BP神经网络法精度最高,R2为0.93,RMSE为0.046,MRE为0.15。其次为支持向量机法,最差为偏最小二乘法。2)使用导数法、倒数及倒数对数、多元散射校正、标准正态变换、连续统去除法分别对未经处理的光谱数据进行预处理,分别随机森林法、BP神经网络法、极限学习机法、偏最小二乘法、支持向量机算法对预处理后的数据建立铁品位反演模型,其中,以倒数对数法和极限学习机组合算法所建模型精度最高,R2为0.93,RMSE为0.048,MRE为0.16,但较未经处理的数据建模精度提高不大。特别的是,支持向量机算法反演模型对光谱基本变换处理后的数据所建模型整体优于其他模型。3)使用遗传算法、多维尺度法、线性判别分析、局部线性嵌入算法、等距映射算法、拉普拉斯特征映射算法、主成分分析法分别对原始光谱数据进行预处理,并基于随机森林法、BP神经网络法、极限学习机法、偏最小二乘法、支持向量机算法对预处理后的数据建立铁品位反演模型,其中以主成分分析法和BP神经网络算法所建模型精度最高,R2为0.94,RMSE为0.045,MRE为0.13,其次为经过多维尺度法处理后,使用极限学习机建模模型精度最高。降维算法不仅能提升反演预测精度还能提高模型建立速度。4)针对矽卡岩型铁矿高光谱数据,使用光谱基本变换法和降维算法相结合的预处理组合算法,对比210个反演结果,研究发现经MSC、SNV处理,PCA降维后的光谱数据,以ELM极限学习机和BP神经网络建立的品位定量反演模型效果最优。其中MSC-PCA-ELM预处理组合算法的反演精度最高,其R2由0.93提升至0.99,RMSE由0.046降低升至0.0057,MRE由0.15降低至0.02,预测精度有显著提高。本研究对矽卡岩铁矿品位的实时、快速分析提供了一种有效的方法,对实现矽卡岩型铁矿的高效开采具有重要的现实意义。

关键词：可见光-近红外光谱矽卡岩铁矿降维算法预处理组合方法定量反演模型

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基于冠层尺度的枣树色素含量的高光谱估算模型

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光谱学与光谱分析 2017年第1期37卷 156-161页

作者：柳维扬彭杰窦中江陈兵王家强向红英代希君王琼牛建龙塔里木大学植物科学学院新疆阿拉尔843300 新疆农垦科学院新疆石河子832000 塔里木大学机械电器化工程学院新疆阿拉尔843300

植物冠层色素含量与氮素含量具有高度的相关性,是农业遥感中的关键研究因素。本研究的主要目的是:(1)对比偏最小二乘回归和支持向量机两种建模方法对枣树冠层色素的预测精度;(2)构建基于高光谱数据的枣树冠层色素含量定量反演模型,为枣... 详细信息

植物冠层色素含量与氮素含量具有高度的相关性,是农业遥感中的关键研究因素。本研究的主要目的是:(1)对比偏最小二乘回归和支持向量机两种建模方法对枣树冠层色素的预测精度;(2)构建基于高光谱数据的枣树冠层色素含量定量反演模型,为枣树冠层色素含量的快速、无损、廉价、环保的测定提供一定的理论依据和技术支持。相关性分析结果表明,枣树冠层色素与高光谱数据之间具有较好的相关性,但叶绿素、叶绿素a要优于叶绿素b和类胡萝卜素。独立样本对模型的预测性能检验结果表明,偏最小二乘回归和支持向量机均能有效的估算枣树色素含量,但不同色素的偏最小二乘回归模型和支持向量机模型的预测精度存在一定的差异,叶绿素和类胡萝卜素的支持向量机模型的预测精度要高于偏最小二乘回归模型,而叶绿素a和叶绿素b则相反。比较不同色素的最佳反演模型的预测精度表明,叶绿素、叶绿素a和类胡萝卜素的预测精度要优于叶绿素b,前三者的决定系数大于0.8,残余预测误差高于2.0,平均相对误差低于13%,而叶绿素b的对应值分别为0.60%,20.79%和1.79%。

关键词：枣树色素冠层尺度可见光近红外光谱定量反演模型

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基于高光谱的牛奶中真蛋白质含量反演

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光谱学与光谱分析 2015年第12期35卷 3436-3439页

作者：张倩倩谭琨江苏省资源环境信息工程重点实验室(中国矿业大学) 江苏徐州221116

牛奶蛋白质的分析和监测是奶制品行业中不可或缺的环节利用可见光/近红外反射光谱（350~2 500nm）进行纯牛奶中真蛋白质含量的快速定量反演。分别通过ASD地物光谱仪和CEM真蛋白质测定仪采集牛奶样本的反射光谱数据以及蛋白质含量数据,... 详细信息

牛奶蛋白质的分析和监测是奶制品行业中不可或缺的环节利用可见光/近红外反射光谱（350~2 500nm）进行纯牛奶中真蛋白质含量的快速定量反演。分别通过ASD地物光谱仪和CEM真蛋白质测定仪采集牛奶样本的反射光谱数据以及蛋白质含量数据,对比分析不同的光谱预处理方法和波段筛选方法,得到特征波段,最后利用主成分回归（PCR）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型建立牛奶反射光谱和蛋白质含量之间的定量校正模型,并对其预测能力进行比较,从而确定最优的牛奶中真蛋白质含量反演模型。实验结果证明：（1）比较不同光谱预处理方法,发现多元散射校正与二阶微分联合使用效果较好;（2）相对于全光谱建模,适当的特征变量优选有助于提高建模精度,缩短建模时间;（3）PCR的验证集决定系数R2P为0.952 2,验证集均方根误差RMSEP为0.048 7,而LS-SVM的R2P为0.958 0,RMSEP为0.048 2,其预测精度要优于PCR。研究表明,可见光/近红外高光谱反射率数据可以为牛奶真蛋白质含量的检测提供一种快速、无损的新方法。

关键词：高光谱牛奶蛋白质定量反演模型

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园林植物滞尘能力分析及其叶面滞尘高光谱定量遥感模型

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长江流域资源与环境 2015年第S1期24卷 229-236页

作者：肖慧玲陈小平另青艳周志翔华中农业大学园艺林学学院/园艺植物生物学教育部重点实验室湖北武汉430070 湖北工程学院城市建设学院湖北孝感432000

园林植物对于改善大气污染具有重要意义。通过研究武汉地区不同大气粉尘污染下园林植物滞尘能力,筛选出了不同大气粉尘污染下滞尘能力最强的园林植物,在华中农业大学试验区(无污染区)滞尘能力最强的前3种植物分别是紫薇>枇杷>夹竹... 详细信息

园林植物对于改善大气污染具有重要意义。通过研究武汉地区不同大气粉尘污染下园林植物滞尘能力,筛选出了不同大气粉尘污染下滞尘能力最强的园林植物,在华中农业大学试验区(无污染区)滞尘能力最强的前3种植物分别是紫薇>枇杷>夹竹桃,青山试验区(中度污染区)是杜鹃>紫薇>枇杷,而在武钢试验区(重度污染区)则是法国冬青>云南黄馨>青桐。随着粉尘污染的加重,吉祥草是滞尘量增量最大的植物,其在武钢的滞尘量是华农的185倍;而紫薇和紫叶李的滞尘量则是增量最小的。分别以光谱反射率、光谱反射率一阶导数及光谱吸收深度作为自变量,滞尘量作为因变量,采用多元线性回归方程分别对乔木和灌草建立滞尘量-光谱反演模型,其中以光谱反射率一阶导数作为自变量得到的反演模型精度最高,乔木和灌草的滞尘量反演模型的判定系数分别达到了0.896和0.928,模型预测精度分别达到了57.87%和64.51%。这为采用高光谱遥感技术定量预测植物叶面滞尘量提供了理论依据。

关键词：叶面滞尘大气粉尘污染园林植物高光谱定量反演模型

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水稻冠层光谱变化特征的土壤重金属全量反演研究

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遥感信息 2015年第3期30卷 116-123页

作者：郭云开曹小燕石自桂长沙理工大学交通运输工程学院长沙410004

通过水稻冠层光谱变化特征可直接或者间接反映耕地重金属污染状况。研究在光谱分析的基础上,采用植被指数(包括NDVI、DVI、SR、VOG、mSR705、SIPI)和相关分析相结合的方法提取与土壤中Cd、Pb、Zn相关的水稻冠层光谱敏感参数,通过最小二... 详细信息

通过水稻冠层光谱变化特征可直接或者间接反映耕地重金属污染状况。研究在光谱分析的基础上,采用植被指数(包括NDVI、DVI、SR、VOG、mSR705、SIPI)和相关分析相结合的方法提取与土壤中Cd、Pb、Zn相关的水稻冠层光谱敏感参数,通过最小二乘拟合建立土壤重金属全量反演模型。结果显示Cd、Pb与大部分植被指数存在显著负相关,基于NDVI(R1000,R670)的二次拟合模型能够有效地预测Cd全量,Pb估算模型以基于DVI(R1030-R670)的线性模型为最佳,表明重金属污染下的水稻冠层光谱变化特征能够获取土壤重金属含量信息,可监测耕地土壤重金属污染状况。

关键词：重金属全量冠层光谱植被指数敏感参数定量反演模型

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沿岸水域活性磷酸盐的遥感探测机理及其应用研究

沿岸水域活性磷酸盐的遥感探测机理及其应用研究

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作者：陈思中山大学

学位级别：硕士

本文主要探讨了沿岸Ⅱ类海水活性磷酸盐遥感探测的机理和遥感定量反演模型有其应用。\n　　首先污染水体的光谱实验说明活性磷酸盐有可能与海洋水色光谱存在着某种相关关系，但是纯水实验却表明活性磷酸盐本身又不是海洋水体的水色因子... 详细信息

本文主要探讨了沿岸Ⅱ类海水活性磷酸盐遥感探测的机理和遥感定量反演模型有其应用。\n　　首先污染水体的光谱实验说明活性磷酸盐有可能与海洋水色光谱存在着某种相关关系，但是纯水实验却表明活性磷酸盐本身又不是海洋水体的水色因子。根据对Ⅱ类海水光学特性的分析，我们推测活性磷酸盐可能是通过对海水中的叶绿素和黄色物质影响从而产生了与海洋水色光谱的相关性。\n　　其次运用主成分分析和逐步回归分析建立了活性磷酸盐的提取模型，将该模型(Model-1)应用于珠江口海域的SeaWiFS资料，获得了比较合理的活性磷酸盐浓度信息提取结果，与14个站点的实测数据进行对比，遥感提取的活性磷酸盐浓度平均相对误差为20.

关键词：遥感探测活性磷酸盐 Ⅱ类海水海洋遥感定量反演模型

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矿区水体pH值与土壤Zn含量高光谱定量反演研究

矿区水体pH值与土壤Zn含量高光谱定量反演研究

引用

作者：朱菊蕊中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

粗放、不合理的采矿方式造成了较为严重的水资源与土壤资源的污染。例如酸性矿山废水会导致周围水体的严重酸化;煤矿粉尘会造成周围土壤严重重金属污染,因此对其监测和治理是保护人类生存环境的必要工作。高光谱数据可以获取地物连续的... 详细信息

粗放、不合理的采矿方式造成了较为严重的水资源与土壤资源的污染。例如酸性矿山废水会导致周围水体的严重酸化;煤矿粉尘会造成周围土壤严重重金属污染,因此对其监测和治理是保护人类生存环境的必要工作。高光谱数据可以获取地物连续的光谱曲线,提高了遥感定量分析的精度,在大范围、快速环境监测具有得天独厚的优势。本研究以德兴铜矿、胜利煤矿为研究区,基于无人机遥感影像和实验室光谱仪分别获取了两个矿区水体和土壤的光谱数据,对原始光谱数据进行去噪及去水汽吸收波段,得到用于分析的水体和土壤光谱。通过分析光谱响应特征筛选特征因子,构建反演模型,最终实现了矿区水体pH值和土壤Zn的定量反演。主要研究内容和结果如下:(1)在两波段比值的基础上提出了多波段比值的反射率变换方法,用于挖掘水体pH值和土壤Zn含量的光谱特征。结果表明光谱反射率进行比值变换后与pH和Zn含量相关性提高,其中本文提出的多波段比值相关性最高。(2)定量分析了水体pH值和土壤Zn元素光谱响应特征,根据相关系数筛选出了3组pH值特征因子和7组Zn含量特征因子用于定量反演。(3)构建了pH值和Zn含量的多元回归、逐步回归和支持向量机回归模型并对模型进行评价。其中多元回归模型精度最低;逐步回归因为可以筛选最优自变量精度,故较多元回归有所提高;支持向量机模型反演效果最好、精度最高,从而被确定为最佳反演模型,验证了非线性模型在高光谱定量反演中具有一定的普适性。

关键词：无人机高光谱定量反演模型水体pH值重金属Zn含量支持向量机回归

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利用实测光谱色调表征蓝藻状况的研究

利用实测光谱色调表征蓝藻状况的研究

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2011 International Conference on Ecological Protection of Lakes‐Wetlands‐Watershed and Application of 3S Technology（EPLWW3S 2011）

作者：陈利雄胡勇巩彩兰上海海事大学商船学院中科院上海技术物理研究所中科院研究生院

针对由于太湖蓝藻生长状态不同,导致建立全年统一的水体反射光谱与叶绿素a浓度的半经验模型精度不理想。但删除黄色蓝藻和混浊水体等少数样本数据后,反演精度能得到明显改善。本研究尝试在建模之前对实验样本筛选,拟根据蓝藻或水体的状... 详细信息

针对由于太湖蓝藻生长状态不同,导致建立全年统一的水体反射光谱与叶绿素a浓度的半经验模型精度不理想。但删除黄色蓝藻和混浊水体等少数样本数据后,反演精度能得到明显改善。本研究尝试在建模之前对实验样本筛选,拟根据蓝藻或水体的状况作为筛选条件,通过光谱特征指数来表征其状况。在用实测光谱等数据提取特征指数对蓝藻或水体的状况进行表征时,发现蓝藻或水体的颜色特征最能稳定地反映其状况,通过对不同颜色空间中多种特征组合的研究,发现HIS色彩空间中的色调H与蓝藻的颜色具有较好的相关性。且实验数据证明,由水面反射光谱推导出的色调H与同时获取的数码照片里蓝藻的颜色的色调H具有较好的一致性,进一步说明可以利用蓝藻的色调H来表征其状况,从而为后续模型研究提供样本数据筛选。

关键词：太湖蓝藻状况光谱叶绿素a 定量反演模型色调

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利用实测光谱色调表征蓝藻状况的研究

利用实测光谱色调表征蓝藻状况的研究

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2010 International Conference on Remote Sensing (ICRS 2010)

作者：陈利雄胡勇巩彩兰上海海事大学商船学院中科院上海技术物理研究所中科院研究生院

:针对由于太湖蓝藻生长状态不同,导致建立全年统一的水体反射光谱与叶绿素a浓度的半经验模型精度不理想。但删除黄色蓝藻和混浊水体等少数样本数据后,反演精度能得到明显改善。本研究尝试在建模之前对实验样本筛选,拟根据蓝藻或水体的... 详细信息

:针对由于太湖蓝藻生长状态不同,导致建立全年统一的水体反射光谱与叶绿素a浓度的半经验模型精度不理想。但删除黄色蓝藻和混浊水体等少数样本数据后,反演精度能得到明显改善。本研究尝试在建模之前对实验样本筛选,拟根据蓝藻或水体的状况作为筛选条件,通过光谱特征指数来表征其状况。在用实测光谱等数据提取特征指数对蓝藻或水体的状况进行表征时,发现蓝藻或水体的颜色特征最能稳定地反映其状况,通过对不同颜色空间中多种特征组合的研究,发现HIS色彩空间中的色调H与蓝藻的颜色具有较好的相关性。且实验数据证明,由水面反射光谱推导出的色调H与同时获取的数码照片里蓝藻的颜色的色调H具有较好的一致性,进一步说明可以利用蓝藻的色调H来表征其状况,从而为后续模型研究提供样本数据筛选。

关键词：太湖蓝藻状况光谱叶绿素a 定量反演模型色调

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