刘聪
- 作品数：10 被引量：50H指数：4
- 供职机构：中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程农业科学生物学更多>>
- 谐波能量谱特征向量的高光谱影像Bayes分类被引量：3
- 2017年
- 对于高光谱影像存在高维非线性、数据冗余多、纯训练样本难以提取等不足,引入频率域空间的谐波分析(harmonic analysis,HA)理论并提出了一种高光谱影像的HA-Bayes监督分类方法。该方法在保持高光谱数据空—谱特性不变的情况下,从光谱维角度分析不同分解层的影像光谱谐波特征,将高光谱影像变换成由谐波能量谱组成的频率域特征矢量信息。通过建立谐波能量谱特征向量的先验知识,实现Bayes准则下谐波能量谱特征矢量信息判别与分类,最终实现高光谱影像分类。将此方法应用到ROSIS高光谱影像分类时获得的分类总体精度达85.5%,Kappa系数也达到了0.812。进一步实验也证明了频率域的谐波分析在高光谱遥感影像特征提取与分类方面具有更好的优势和潜力。
- 杨可明刘二雄卓伟张婉婉刘聪
- 关键词：高光谱影像谐波分析能量谱
- 基于ICA与光谱参数的玉米叶片Cu^(2+)污染估测研究被引量：4
- 2018年
- 玉米受Cu^(2+)污染时其各种生物理化变量会发生一定改变,导致其叶片光谱发生微小变化,为了获取隐含在玉米叶片光谱中微弱的Cu^(2+)污染信息,提出了一种基于独立成分分析(ICA)和光谱特征参数的多维光谱估测模型.对玉米叶片光谱在445~1 340nm范围内的波段进行一阶微分处理后与玉米叶片Cu^(2+)进行相关性分析,选取相关系数(R)较大的波段结合5种植被指数(红边归一化植被指数I_1、改进红边比值植被指数I_2、改进红边归一化植被指数I_3、光化学植被指数I_4和结构不敏感色素指数I_5)分别进行主成分分析(PCA),提取6个主成分进行ICA,得到ICA1,ICA2,ICA3,ICA4和ICA5共5个一维独立成分分量,结合两种光谱特征参数红谷和近红外平台一阶微分包围面积(FAN)构建了玉米叶片Cu^(2+)污染的一维、二维和三维估测光谱模型.5种独立分量中ICA3和ICA5与玉米叶片Cu^(2+)含量的相关性系数(R)都达到了0.9以上,其他3种也达到了0.8以上;二维模型可以将Cu^(2+)胁迫梯度中的轻度、中度和重度胁迫区分开来,三维模型能使胁迫区分效果更直观.结果表明:将ICA运用到玉米叶片Cu^(2+)污染研究中是可行的;独立成分分量、红谷和FAN的多维光谱模型可以作为玉米Cu^(2+)污染程度估测的一种新方法.
- 杨可明夏天刘聪张文文郭辉
- 关键词：高光谱遥感
- 铜胁迫下玉米叶片光谱奇异性分析及污染评估被引量：7
- 2017年
- 为了区分不同浓度铜离子(Cu^(2+))胁迫引发玉米的叶片光谱间微弱信息差异和铜污染程度,根据玉米叶片实测的SVC高光谱数据和同步获取的玉米叶片中铜含量数据,利用Daubechies小波系中的"Db5"小波,得到玉米叶片光谱在350~2500nm波段范围小波分解的第5层高频组分(d5),并采用盒维法计算d5的分形维数,通过分形维数邻近变化率(α)讨论不同铜胁迫梯度下玉米叶片光谱分形维数的变化趋势,从而可对d5的奇异范围、奇异幅度等光谱奇异性参数进行定量计算和分析.结果表明:d5能精确地探测到玉米不同铜胁迫梯度污染的光谱奇异性弱信息,并实现不同污染程度玉米高光谱信号的分离;d5分形维数随污染程度的增加先减小后缓慢升高,最后达到峰值,其中Cu(100)分形维数值最小;CK(0)与Cu(100)间α为负,其他两个胁迫梯度区间内均为正,且Cu(100)和Cu(300)间α绝对值最小,而Cu(300)和Cu(500)间α绝对值最大;通过建立玉米叶片铜含量估算模型验证了玉米叶片中铜含量与奇异幅度及分形维数之间存在较强的相关关系,各胁迫梯度玉米叶片中Cu含量的差异均达到显著水平(为0.05),其决定系数R2=0.9501.所以,光谱高频组分分形维数和奇异性特征能够有效地诊断并定量分析玉米铜污染程度状况,从而可为作物重金属污染监测提供借鉴意义.
- 刘聪杨可明夏天孙彤彤郭辉
- 关键词：小波变换
- 小波包信息熵特征矢量光谱角高光谱影像分类被引量：4
- 2017年
- 目的针对高光谱数据波段多、数据存在冗余的特点,将小波包信息熵特征引入到高光谱遥感分类中。方法通过对光谱曲线进行小波包分解变换,定义了小波包信息熵特征矢量光谱角分类方法(WPE-SAM),基于USGS光谱库中4种矿物光谱数据的分析表明,WPE-SAM可增大类间地物的可区分性。在特征矢量空间对Salina高光谱影像进行分类计算,并讨论了小波包最佳分解层的确定,分析了WPE-SAM与光谱角制图(SAM)方法的分类精度。结果 Salina数据实例计算表明:小波包信息熵矢量能较好地描述原始光谱特征,WPE-SAM分类方法可行,总体分类精度(OA)由SAM的78.62%提高到WPE-SAM的78.66%,Kappa系数由0.769 0增加到0.769 5,平均分类精度(AA)由83.14%提高到84.18%。此外,通过Pavia数据验证了WPE-SAM分类方法具有较强的普适性。结论小波包信息熵特征可较好地表示原始光谱波峰、波谷等特征信息,定义的小波包信息熵特征矢量光谱角分类方法(WPE-SAM)可增大类间地物可区分性,有利于分类。实验结果表明,WPE-SAM分类方法技术可行,总体精度及Kappa系数较SAM有一定的提高,且有较强的普适性。但WPE-SAM方法精度与效率有待进一步提高。
- 郭辉杨可明张文文刘聪夏天
- 关键词：信息熵
- 重金属铅离子胁迫下玉米叶片光谱弱差信息的DSAT甄别模型被引量：6
- 2016年
- 光谱间微弱信息测度是当今高光谱遥感研究难点之一,传统光谱测度方法难以区分光谱信息的微弱差异。研究设计了不同浓度的铅(Pb)污染实验,并测量了不同浓度铅离子(Pb^(2+))胁迫下玉米叶片的高光谱反射率、叶绿素含量及pb^(2+)含量,但是从所测结果得出,不同浓度pb^(2+)胁迫下的光谱相似性相关系数均达到0.999,难以区分不同浓度Pb^(2+)胁迫引发的光谱间微弱信息差异和污染程度。针对这一情况,基于光谱微分处理、正切函数增强、光谱角量度与波谱分段检测等,提出了一种新型的相似光谱测度方法,即微分光谱角正切(derivative spectral angle tangent,DSAT)法。为了验证DSAT在区分相关系数达0.99以上相似光谱的可行性和有效性,将DSAT用于不同浓度Pb^(2+)胁迫玉米叶片的整体波形与光谱区间子波形的信息差异性度量与检测。实验结果得到,波形差异信息与玉米叶片中叶绿素相对浓度与pb^(2+)含量显著相关。进而也证明DSAT法在甄别较高相似性光谱间差异上具有更好的实用性和优越性。
- 杨可明汪国平尤笛刘聪夏天
- 关键词：光谱角正切函数玉米叶片重金属铅污染
- 基于光谱参数和Cu^(2+)吸收机理的玉米叶片铜污染预测研究被引量：4
- 2017年
- 依据多个浓度梯度下Cu^(2+)胁迫的玉米盆栽实验,通过采用多种光谱特征参数、红边位置(REP)、红边一阶微分包围面积(FAR)和归一化植被指数(NDVI)等光谱参量;以及另五种植被指数(红边归一化植被指数NDVI_(705),改进红边比值植被指数mSR_(705),改进红边归一化植被指数mNDVI_(705),光化学植被指数PRI和结构不敏感色素指数SIPI);并结合Cu^(2+)的光谱吸收机理,同时基于玉米叶片的反射光谱和Cu^(2+)含量实验室实测数据,开展了玉米叶片光谱参数及植被指数与铜污染程度预测的相关性分析研究。实验结果表明:本文提到的大部分光谱参数及植被指数与叶片中Cu^(2+)含量具有一定的相关性;随着Cu^(2+)浓度增加,盆栽玉米在低于200μg/g浓度时仍可正常生长;而在高于浓度为200μg/g后生长受到抑制。玉米受Cu^(2+)污染时,在Cu^(2+)特征吸收峰810 nm处反射率有下降趋势,与无Cu^(2+)污染时反射率上升的趋势相反,说明Cu^(2+)光谱吸收机理可以用来区分和预测玉米是否受到Cu^(2+)污染。
- 夏天杨可明刘聪张文文张伟
- 关键词：高光谱遥感盆栽玉米光谱参数污染预测
- 基于EMD-SD光谱的玉米叶片叶绿素含量GA-BP模型反演被引量：3
- 2016年
- 叶绿素是作物进行光合作用所需的主要色素,BP神经网络(BPNN)是较为新颖的反演叶绿素含量的方法。为研究反演精度更高的叶绿素含量反演模型,将经验模态分解(EMD)与光谱微分(SD)结合来提高输入因子与叶绿素含量的相关性,并使用遗传算法(GA)优化BPNN得到GA-BP模型以获得最优初始权值阈值。将光谱数据EMD后进行一阶微分变换得到EMD-SD光谱,选择与叶绿素含量相关系数超过0.6的5个波段处的EMD-SD值作为GA-BP模型的输入因子,隐含层节点数为7,多次训练取最优个体适应度值最低的GA-BP模型来反演玉米叶片叶绿素含量。GA-BP模型反演得到的预测值与实测值之间的判定系数(R2)最高,达到0.818,均方根误差(RMSE)仅为2.442,平均相对误差(e)为5.436%。研究表明,EMD-SD光谱作为GA-BP模型的输入因子,与线性模型MLR和未优化的BP模型相比反演精度最高,验证了基于EMD-SD光谱的GA-BP模型提高玉米叶片叶绿素含量反演精度的可行性。
- 张婉婉杨可明汪国平刘二雄刘聪
- 关键词：叶绿素含量BP神经网络
- 铜胁迫下玉米叶片的水分吸收光谱响应及其污染程度预测模型被引量：1
- 2018年
- 通过不同浓度硫酸铜(CuSO_4)污染土壤的盆栽玉米培养胁迫试验,并依据不同铜胁迫浓度下玉米叶片的反射光谱及其Cu^(2+)含量实验室测定数据,分析不同铜浓度下叶片水分吸收波段的多种光谱参数和含水量指数变化趋势,讨论水吸收光谱区间吸收深度及吸收面积与叶片中Cu^(2+)含量之间的相关性,提出相应的铜污染程度预测模型。试验结果表明,当玉米受到重金属铜污染时,叶片含水量减少,水分吸收谷变浅,且随着铜污染梯度的升高,光谱曲线在水吸收波段呈水平趋势;水吸收深度、吸收面积以及各叶片含水量指数与叶片中Cu^(2+)含量有显著相关性。研究得出,基于叶片光谱的水吸收深度、吸收面积以及归一化水指数(NDWI)可以有效地预测玉米受重金属铜污染程度。
- 杨可明刘聪张文文夏天程龙
- 关键词：盆栽玉米铜胁迫污染预测
- 铜铅离子胁迫下玉米污染程度的光谱识别被引量：9
- 2018年
- 重金属铜离子(Cu^(2+))与铅离子(Pb^(2+))污染对玉米叶片光谱的影响微弱、隐蔽而难于探测。研究中设置不同浓度Cu^(2+),Pb^(2+)胁迫的玉米盆栽实验,测定了玉米叶片光谱、叶片中Cu^(2+),Pb^(2+)含量与叶绿素相对含量,分析了Cu^(2+),Pb^(2+)污染胁迫下玉米叶片光谱响应特征,并选取480~670与670~750nm范围来进行分析,在光谱维中定义了光谱微分差信息熵指数与在频率域中通过谐波分析提取了前三次谐波振幅(c1,c2与c3)指数,并用所定义的指数探测分别受Cu^(2+),Pb^(2+)胁迫玉米叶片光谱微弱差异。实验结果表明,在480~670与670~750nm范围内,玉米叶片中重金属离子浓度越大,其光谱微分差信息熵就越大;在480~670nm波段,谐波分解后第一谐波振幅c1与第二谐波振幅c2可用于识别Cu^(2+),Pb^(2+)污染程度;在670~750nm波段,第一谐波振幅c1、第二谐波振幅c2与第三谐波振幅c3可用于识别Cu^(2+)污染程度,而c2则可以识别Pb^(2+)污染程度,污染胁迫越大振幅越大。在480~670与670~750nm波段内,光谱微分差信息熵与前三次谐波振幅可作为识别玉米受Cu^(2+),Pb^(2+)污染胁迫程度的指数,从光谱维与频率域两种维度来识别玉米受Cu^(2+),Pb^(2+)胁迫程度的方法可行,文中定义的两类指数可稳健、可靠地探测与识别玉米受Cu^(2+),Pb^(2+)影响所产生的光谱微弱差异,研究结果对利用高光谱来探测植被受重金属污染胁迫程度具有一定的参考价值。
- 郭辉杨可明杨可明张文文刘聪
- 关键词：重金属污染谐波分析信息熵CU2+PB2+
- 光谱分数阶微分与玉米叶片重金属铜含量的相关性分析被引量：16
- 2017年
- 常用的整数阶一阶和二阶微分光谱曲线差异较大,而分数阶微分可实现光谱信息细化,能将整数阶微分容易忽略的信息充分利用起来,更能深度挖掘光谱中的潜在信息。以重金属铜胁迫的盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片受不同浓度CuSO_4胁迫下,光谱反射率和Cu^(2+)含量的实验室测量数据基础上,对光谱反射率进行0~1内0.1阶的11个阶次微分处理,将各阶次的微分值与测得的玉米叶片中Cu^(2+)含量进行相关性分析;并对各阶次的微分光谱值进行0.01和0.05显著性水平的检验。分析结果表明,与常用的一阶微分相比,分数阶微分可以突显某些波段的光谱反射率与叶片中Cu^(2+)含量的相关性,扩大特征波段的选择空间。
- 张文文杨可明夏天刘聪孙彤彤
- 关键词：高光谱遥感盆栽玉米分数阶微分
