国家自然科学基金(11164023)
- 作品数：14 被引量：67H指数：6
- 相关作者：罗华平詹映彭海根刘飞李伟更多>>
- 相关机构：塔里木大学新疆维吾尔自治区教育厅白城师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金塔里木大学校长基金更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程农业科学理学自动化与计算机技术更多>>
- 用遗传算法提取南疆红枣总糖的近红外光谱特征波长被引量：11
- 2015年
- 本研究尝试利用近红外光谱技术测量红枣的总糖含量,针对采用偏最小二乘(PLS)法建立近红外光谱预测模型时波长筛选问题,提出用联合区间偏最小二乘法(si PLS)与遗传算法(GA)相结合的方法遗传联合区间偏最小二乘法(GA-si PLS)来提取近红外光谱特征区域和特征波长,提高模型预测精度的方法。结果表明:将全谱等分成20个子区间,用联合区间偏最小二乘法优选出4个特征子区间,在这4个子区间的基础上再用遗传偏最小二乘法继续筛选出12个特征波长。用12个特征波长建立的偏最小二成模型精度要好于全谱建立的模型,其主因子数减少了4个,预测集标准偏差(RMSECP)减少了25%,预测相关系数(RP)提高了5%。该方法选取的波长变量建立的校正模型,不仅使模型简洁、优化,而且增强了模型的预测能力。
- 彭云发詹映彭海根刘飞罗华平
- 关键词：近红外光谱遗传算法红枣
- 近红外光谱技术结合联合区间间隔偏最小二乘法对南疆红枣糖度的测定被引量：13
- 2014年
- 为了使用近红外光谱技术对南疆红枣糖度精确的测定,研究分析70个新鲜南疆灰枣实验数据,结合多种光谱预处理方法,间隔偏最小二乘法(iPLS)和联合区间间隔偏最小二乘法(siPLS)优选红枣糖度的最佳波长区间,建立南疆红枣糖度近红外校正模型。结果表明:通过联合区间间隔偏最小二乘法优选出糖度特征波长区间分别为4902～5203 cm-1、5203～5503 cm-1和6105～6406cm-1,并经过MSC和一阶导数预处理后所建立的偏最小二乘法(PLS)校正模型效果最佳,模型校正标准偏差(SEC)为0.842,预测标准偏差(SEP)为0.714,相关系数(R)为0.942。研究表明,所选用优化方法适合南疆灰枣糖度近红外校正模型的建立;近红外光谱技术能对南疆红枣糖度进行测定,且研究所用的方法可以推广到南疆其他红枣品种的近红外光谱分析中。
- 彭海根彭云发詹映罗华平
- 关键词：近红外糖度
- 南疆单红枣二向反射特性研究
- 2019年
- 在传统的遥感理论中,通常是将物体都看成了朗伯体,这就忽略了物体的本身的特性—二向反射特性。南疆红枣产量巨大,迫切需要近地面遥感技术进行对枣园进行监测。本文利用二向反射光度计对南疆的骏枣进行了二向反射特性研究。结果表明在相对方位角180°,入射天顶角等于探测天顶角区域,红枣的反射率达到峰值。而且随着光源入射角的不断增大,红枣表面所产生的镜面反射也逐渐增大,直至布鲁斯特角。本文为今后南疆的枣园监测提供了参考。
- 李伟索玉婷陈冲罗华平
- 关键词：二向性反射红枣
- 基于Roujean和Ross-Li模型算法的不同户外光照南疆冬枣BRDF特性研究
- 2021年
- 不同光照下,如何消除或减小反演数据差异,提高检测精度,是目前南疆冬枣户外检测中遇到的一大难题,因此通过用高光谱相机获得的南疆冬枣二向反射分布函数(BRDF)测量值,采用最小二乘法拟合Roujean模型和Ross-Li模型的参数,最后对比Roujean模型和Ross-Li模型反演的结果,提出何种天气何段波长用何种模型反演效果最好的建议,实验结果表明:(1)多云天气,反演南疆冬枣线偏振度(Dolp)时,Ross-Li模型的R^( 2)是0.9748,Roujean模型的R^( 2)是0.9699;反演南疆冬枣强度分量时,Ross-Li模型的R^( 2)是0.9723,Roujean模型的R^( 2)是0.9749。阴天反演南疆冬枣Dolp时,Ross-Li模型的R^( 2)是0.9651,Roujean模型的R^( 2)是0.9778;反演南疆冬枣强度分量时,Ross-Li模型的R^( 2)是0.9420,Roujean模型的R^( 2)是0.9688。晴天反演南疆冬枣Dolp时,Ross-Li模型的R^( 2)是0.9655,Roujean模型的R^( 2)是0.9262;反演南疆冬枣强度分量时,Ross-Li模型的R^( 2)是0.9285,Roujean模型的R^( 2)是0.8331。整体反演的最佳方案是多云天气下的南疆冬枣Dolp用Ross-Li模型反演,强度分量用Roujean模型反演;晴天南疆冬枣Dolp和强度分量均用Ross-Li模型反演;阴天南疆冬枣Dolp和强度分量均用Roujean模型反演。(2)多波段反演的最佳方案是:多云天气下,反演南疆冬枣强度分量时,波长为1000~1100 nm范围,需用Ross-Li模型,波长为1450~1600 nm范围,需用Roujean模型,其余波段处两种模型均可;反演南疆冬枣Dolp时,在波长为1300 nm附近,需用Ross-Li模型,其余波段处两种模型均可。阴天反演南疆冬枣强度分量时,在1000~1350 nm范围,需用Roujean模型,在1600 nm附近,需用Ross-Li模型,其余波段处两种模型均可;反演南疆冬枣Dolp时,在1000~1350 nm范围,需用Roujean模型,在1600 nm附近,需用Ross-Li模型。晴天反演南疆冬枣强度分量时,波长为1000~1350和1600 nm附近,需用Ross-Li模型,其余波段处则无特殊要求;反演南疆冬枣Dolp时,在1000
- 索玉婷罗华平刘金秀刘金秀陈冲徐嘉翊王长旭
- 土壤养分对骏枣品质的影响及其光谱预测研究被引量：4
- 2015年
- 研究土壤养分与骏枣品质之间的相关性,是骏枣科学合理施肥、改善品质的基本依据。通过同步采集土壤与骏枣果实样品,室内化学分析土壤养分、骏枣品质指标,研究了土壤全氮、全磷、全钾、有机质、pH、速效磷、速效钾对骏枣总糖、总酸的影响。结果表明：骏枣果实品质与土壤养分存在显著性相关关系,其中总糖含量与土壤中速效钾和有机质含量成显著正相关,相关系数R分别为0.830 3和0.811 4。土壤光谱能较好的预测土壤养分,相关系数R在0.78-0.89之间。
- 代希君彭杰彭云发张艳丽罗雪宁胡晓男罗华平
- 关键词：骏枣果实品质土壤养分光谱
- 高光谱成像技术结合遗传算法和BP神经网络的南疆骏枣总糖含量建模分析被引量：2
- 2018年
- 为考察南疆骏枣的总糖含量与高光谱数据的对应关系,采用高光谱成像技术结合遗传算法和反向传播(back propagation,简称BP)神经网络的方法对南疆骏枣进行总糖含量建模分析,采用不同预处理方法处理原始光谱数据,并用遗传算法进行波长变量的选择,回归分析分别采用偏最小二乘法(PLS)和BP神经网络(BP-ANN),从线性和非线性回归方式上建立校正模型分析。结果表明,用多元散射校正(MSC)进行预处理好于其他预处理方式。在回归分析上,BP-ANN预测南疆骏枣总糖含量的模型好于PLS,预测相关系数(Rp)和预测标准偏差(RMSEP)分别为0.918 4和0.931 0。由结果可知,利用近红外高光谱成像技术对南疆骏枣总糖含量进行预测是可行的。
- 李伟伟罗华平孔维楠
- 关键词：遗传算法偏最小二乘BP神经网络
- 果品质量近红外光谱检测技术应用与研究进展被引量：2
- 2014年
- 由于传统的果品质量检测手段步骤烦琐、成本高且效率低,对果品容易造成损害和污染,无法满足现代果品快速分选分级的现实要求,果品加工企业、政府检测监管机构以及消费群体极力渴望出现新型、快速、实时和高效实用的果品质量检测技术以及相应的检测设备。通过对当前存在的果品质量近红外检测技术的应用研究情况进行了简单的归纳和总结,探讨了果品质量近红外光谱检测技术所面临的问题以及未来发展趋势。
- 胡晓男彭云发罗雪宁罗华平
- 关键词：果品质量近红外光谱
- 南疆冬枣高光谱偏振BRDF户外光照条件适应性研究
- 农业遥感检测时,晴朗的天气是采集光谱的必要条件。但晴朗的天气有限,因此如何在阴天和多云光照条件下进行户外南疆冬枣品质检测,对户外农产品检测具有实践参考价值。在进行户外南疆冬枣品质检测时,探测器方位和光照角度等对检测结果有...
- 索玉婷
- 关键词：冬枣
- 近红外光谱技术快速检测南疆红枣含水量的研究
- 本文针对红枣加工过程中品质快速无损检测分级的问题,开展红枣近红外光谱品质实验研究,通过选择不同含水量红枣的水分检测,设置适当的采集参数,提高信噪比,利用二维相关光谱分析的方法,对光谱区间的相关性进行了分析,选择了1440...
- 罗华平王丽郭玲轩正英李志龙
- 关键词：水分检测
- 文献传递
- 南疆冬枣偏振参量模型户外光照条件适应性研究被引量：1
- 2021年
- 农业遥感检测时,晴朗的天气是采集光谱的必要条件。本研究主要目的是:(1)通过高光谱偏振探测技术,探究不同天气(晴天、阴天、多云)对不同波长下南疆冬枣二向反射分布函数(BRDF)的偏振参量(S0,ε0,f00)、线偏振度(Dolp)与理化值模型的影响;(2)对比不同天气条件下的实验结果,为户外红枣品质的遥感探测提供一定的环境适应性参考和前景应用性参考。利用统计分析方法,分析了南疆冬枣水分与其光谱偏振特性的统计关系,分别建立了不同天气条件下S0,ε0,f00,Dolp的一阶导数光谱形式与南疆冬枣水分含量的统计方程,选用相关系数R、校正集样本的标准差(RMSEC)、预测集样本的标准差(RMSEP)共3个指标对模型的性能和预测能力进行评价。相关性分析结果表明:户外晴天、阴天、多云三种天气条件检测南疆冬枣品质时,水分含量与高光谱偏振数据之间具有较好的相关性,但多云天气条件下偏振参量、线偏振度与水分含量的相关性要优于晴天和阴天条件下的相关性,前者模型的相关系数最大,其r值分别为:0.913和0.914,且最接近暗箱光谱与水分含量模型的相关系数R的值:0.926。模型的可行性分析结果表明:三种天气条件下偏振参量、线偏振度与水分含量模型的校正集样本的标准差最大值分别为0.00971和0.00873,RMSEC的值越小,表明模型回归的越好。模型对外部样本的预测能力分析结果表明:三种天气条件下偏振参量、线偏振度与水分含量模型的预测集样本的标准差最大值分别为0.0123和0.0117,RMSEP的值越小,表明模型的预测能力越强,结果越准确。不同天气实验结果表明:因偏振有“强光弱化,弱光强化”的作用,通过对比晴天、阴天、多云实验结果,该方法有较好的环境适应性,在户外红枣品质遥感探测方面有广泛应用前景。
- 索玉婷罗华平李伟王长旭徐嘉翊
