中央高校基本科研业务费专项资金(2009QD02)
- 作品数：49 被引量：164H指数：7
- 相关作者：杨可明汪国平王晓峰程龙夏天更多>>
- 相关机构：中国矿业大学（北京）华北理工大学中国国土资源航空物探遥感中心更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程天文地球农业科学更多>>
- 铜铅重金属胁迫下玉米光谱分形维数与污染监测研究被引量：4
- 2016年
- 通过设定不同浓度梯度的重金属Cu、Pb胁迫下的玉米盆栽试验,利用美国高性能地物光谱仪SVC HR-1024I对不同浓度铜铅污染的玉米老、中、新叶片进行光谱测量,同时采用SPAD-502叶绿素含量测定仪测定各类叶片中叶绿素含量相对值,并通过化学方法测定不同胁迫程度下玉米叶片中的铜铅含量。在分析玉米叶片中Cu、Pb含量与光谱曲线的绿峰高度（GH）、红谷深度（RD）、蓝边（DB）、红边最大值（MR）、红边面积（FAR）、红边一阶微分曲线陡峭度（FCDR）之间相关性的基础上,利用分形理论对叶片410~780 nm之间的光谱曲线进行分形测量,提出运用光谱曲线分形维数（FRAC）对受不同浓度重金属铜铅污染的玉米叶片进行污染监测,同时对相同浓度铜铅胁迫下的老、中、新叶片也进行了光谱响应研究。结果表明,随着叶片中重金属含量增加光谱曲线分形维数也逐渐增大,同等浓度重金属铜铅胁迫程度下,分形维数从新叶到老叶逐渐减小,并且发现光谱曲线分形维数与绿峰高度、红谷深度、红边面积具有较好的相关性,说明光谱曲线分形维数不仅可以综合描述曲线的光谱特性,还能定量反映玉米叶片受重金属铜铅污染程度及其健康状况。因此,光谱曲线分形维数可以作为玉米叶片重金属污染监测的一种新方法。
- 杨可明卓伟张婉婉汪国平刘二雄
- 关键词：盆栽玉米重金属胁迫分形维数光谱特性污染监测
- 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SD-SWT的铜胁迫下玉米光谱奇异性甄别与污染监测被引量：1
- 2020年
- 为甄别重金属铜(Cu)胁迫下玉米光谱的弱差及奇异信息以监测玉米受Cu污染的程度,于2017年设置多浓度Cu胁迫下玉米培株盆栽实验,测定玉米叶片反射光谱和Cu含量数据,将一阶光谱微分(SD)和离散平稳小波变换(SWT)相结合,定义并提取小波奇异指数(WSI),进行光谱的奇异性甄别,并与常规的光谱特征参数进行对比;结合逐步多元线性回归(SMLR)算法,构建玉米叶片Cu含量的WSI-SMLR反演模型,同时利用不同年份采集的玉米叶片反射光谱和Cu含量数据验证反演模型的可行性及稳定性,并与一些已有的类似研究成果进行对比。结果表明:相比于常规的光谱特征参数,WSI与玉米叶片中的Cu含量有更显著的相关性及线性关系,可用来监测玉米叶片中的Cu含量变化;与一些已有的类似研究成果相比,WSI-SMLR模型反演玉米叶片中Cu含量的精度更高且更稳定。研究验证了小波奇异指数在监测玉米Cu污染方面具有有效性和优越性,为监测农作物重金属污染提供了新的光谱奇异指数与技术方法。
- 李艳茹杨可明韩倩倩高伟张建红
- 关键词：玉米铜污染
- 铜胁迫下玉米光谱变化的奇异性诊断指数与污染甄别被引量：5
- 2019年
- 通过研究不同程度铜污染胁迫下玉米光谱奇异性变化特征来诊断玉米受Cu2+污染程度。通过设置不同铜胁迫浓度下的玉米盆栽实验,根据实测的SVC高光谱数据和Cu2+含量数据,采用经验模态分解(EMD)与小波变换相结合的方法提取玉米光谱奇异信息,并构建奇异性诊断指数对玉米光谱奇异性进行定性分析,从而实现玉米铜污染程度的甄别。同时与常规的绿峰高度、红边最大值、红边一阶微分包围面积等植被重金属污染信息监测方法进行比较来验证该方法的有效性。结果显示:奇异性诊断指数(SI)与玉米叶片中Cu2+含量存在较强的相关关系,SI随叶片中Cu2+含量的增加而增大,其相关系数达到0.972 4,从而证明光谱奇异性诊断指数能有效地诊断叶片光谱的奇异性变化及其污染程度,为作物重金属污染监测提供参考依据。
- 李燕杨可明王敏程凤高鹏张超
- 关键词：奇异性
- 基于PCA-WNN的玉米叶片叶绿素含量遥感反演建模方法被引量：1
- 2016年
- 为寻找一种准确、非破坏性的叶绿素含量获取方法,实时掌握作物的生理状况,研究一种基于PCAWNN的玉米叶片叶绿素含量遥感反演模型。利用SVC HR-1024I光谱仪采集盆栽玉米叶片光谱,同时用SPAD-502便携式叶绿素计测定叶绿素含量。从包络线去除、微分处理后的光谱曲线中提取7个光谱特征参数(SCPs)并与修改型土壤调节植被指数(MSAVI)、归一化差值植被指数(NDVI)、修正植被指数(MVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)5种植被指数分别结合主成分分析(PCA),并提取前4个主分量作为小波神经网络(WNN)的输入因子,以Morlet母小波基函数作为激励函数,建立隐含层节点数为3的PCAWNN模型反演玉米叶片叶绿素含量。通过精度检验,表明7个SCPs与MSAVI组合的建模精度最高,验证小波神经网络反演玉米叶绿素含量的可行性以及其预测精度比BP神经网络更好。
- 杨可明张婉婉刘二雄张文文夏天
- 关键词：叶绿素含量植被指数小波神经网络反演模型
- 玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演模型探究被引量：8
- 2015年
- 叶绿素含量是绿色植物生长状态的一个重要指标。首先在实验室采集玉米叶片高光谱数据和测定叶绿素含量,并对光谱数据进行对数一阶微分变换,对比选取建模反演因子。根据选定的反演因子采用线性回归、模糊识别和BP神经网络方法建立了玉米叶片叶绿素含量高光谱反演模型,并计算出模型的精度。结果表明,有较好非线性映射能力的BP神经网络反演模型能够高精度地反演出玉米叶片中的叶绿素含量。BP神经网络模型叶绿素含量预测和实测叶绿素含量的平均绝对误差(e)为1.126,决定系数(R2)为0.902,均方根误差(RMSE)为1.375。玉米叶片叶绿素含量与高光谱数据并非线性关系,BP神经网络反演模型能够较好地运用到叶片叶绿素含量反演中。
- 杨可明孙阳阳王林伟史钢强魏华锋刘飞
- 关键词：玉米叶片叶绿素含量高光谱遥感反演模型
- 叶绿素含量BP反演模型的光谱信息输入因子构建研究被引量：3
- 2015年
- 植被叶绿素含量的高光谱反演是当今研究的热点,传统后向传播(BP)神经网络是其常用的一种反演模型。高光谱数据虽然具有精细光谱分辨率,但也造成了大量的信息冗余与噪声;而小波包变换(WPT)可以有效地抑制高光谱数据噪声和压缩信号,同时主成分分析(PCA)能够很好地降低模型输入因子的维数并可简化网络结构。以盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片光谱数据对数变换并一阶微分处理的基础上,针对叶绿素含量的BP反演模型,提出了基于相关系数(CC)、WPT和WPTPCA的输入因子构建方法,并形成了叶绿素含量的CC-BP、PCA-BP及WPT-PCA-BP三种反演模型。通过比较玉米叶片叶绿素含量的实测值与三种BP模型反演结果,表明基于WPT-PCA构建BP模型的输入因子数量虽仅有6个却并不影响其反演精度,也能包含原始光谱的92%信息,且优于基于PCA和传统CC所构建输入因子的BP模型反演能力。
- 杨可明孙阳阳刘飞魏华锋史钢强
- 关键词：高光谱遥感叶绿素含量小波包变换
- 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
- 重金属铜胁迫下玉米的光谱特征及监测研究被引量：3
- 2019年
- 农作物重金属污染监测是当今高光谱遥感研究的重要内容之一,旨在设计一种新的窄带植被指数,以实现不同培育期的两种玉米品种的重金属铜胁迫监测。研究设计了不同浓度的铜污染实验,采用SVCHR-1024I型高性能地物光谱仪测量不同浓度铜离子(Cu^2+)胁迫下玉米叶片的光谱反射率,并同步获取了玉米叶片中Cu^2+含量数据。首先,对玉米叶片原始光谱数据进行一阶差分处理,并计算一阶差分反射率与叶片中Cu^2+含量的相关系数(r),筛选对铜胁迫敏感的波段。计算结果显示,489~497,632和677nm波长附近的一阶差分反射率与叶片中Cu^2+含量显著相关,可将其视为敏感波段。其次,根据以上3个敏感波段,建立基于一阶差分反射率的铜胁迫植被指数(dVI)。对所有可能的dVIs和Cu^2+含量进行一元回归分析,并采用决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)对回归结果进行评估,以筛选最佳指数。最后,采用不同生长年份的玉米实验数据对敏感波段的稳定性及dVI的适用性进行了验证评估;同时,通过与归一化植被指数(NDVI)、红边叶绿素指数(CIred-edge)、红边位置(REP)、光化学反射指数(PRI)等常规重金属胁迫植被指数进行应用比较,证明dVI更具有优越性。结果表明:一阶差分处理后,在450~500,630~680和677nm波长处的叶片反射率与Cu^2+含量的相关系数明显增大。基于一阶差分反射率的特征波段具有稳定性,对于不同生长年份的玉米叶片数据,特征波段的波长位置不变。一元回归分析结果表明,结合497,632和677nm波长的一阶差分反射率的指数与Cu^2+含量具有显著的相关性,对于不同生长年份的2种玉米品种数据集,R2都高达0.75以上。另外,与常规植被指数比较结果表明,该研究所提出的dVI具有更好的鲁棒性及有效性,可为冠层尺度的重金属胁迫监测提供理论基础。
- 李燕杨可明荣坤鹏张超高鹏程凤
- 关键词：玉米铜胁迫植被指数
- 栅格法构建沃罗诺伊图的扫雷算法被引量：1
- 2014年
- 沃罗诺伊(Voronoi)图在很多领域都具有广泛应用,因此构建Voronoi图具有重要的现实意义。本文基于栅格法提出了一种新的Voronoi图构建算法——扫雷算法。该算法不需要欧氏距离计算,能减少计算耗时,并可通过改变相关参数实现对生成的Voronoi图的精度控制,同时可用于广义Voronoi图的构建。经过实验和精度评定得出,扫雷算法能很好地构建生长元为点、线、面的Voronoi图,并具有较高的生成精度。
- 杨可明刘士文王林伟史钢强孙阳阳
- 关键词：VORONOI图栅格法
