张文文
- 作品数：10 被引量：43H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农业科学环境科学与工程生物学更多>>
- 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
- 玉米叶片重金属铜污染的ED-T-DSGA光谱分析模型被引量：2
- 2017年
- 监测农作物的重金属污染和污染程度是高光谱遥感研究的一个热点。通过盆栽玉米的不同Cu^(2+)胁迫梯度实验,在测定玉米叶片光谱和Cu^(2+)含量的基础上,针对不同Cu^(2+)胁迫梯度下玉米叶片光谱仍具有极高相似度以及传统光谱测度方法难以区分污染程度的问题,进行相似光谱的差异性有效区分方法研究。结合欧氏距离(ED)与光谱微分梯度角(DSAG)的正切处理,提出了一种基于光谱相似性测度的ED-T-DSGA光谱分析模型,并通过传统光谱测度方法应用比较、谐波分析(HA)技术和5种HA分解次数下的光谱重构结果分析,验证了ED-T-DSGA分析模型在区分极度相似光谱的微小差异上具有可行性与有效性。同时,ED-T-DSGA分析模型可用于测度不同Cu^(2+)胁迫梯度下玉米叶片光谱间差异与污染程度。实验结果表明,ED-T-DSGA分析模型值越大,Cu^(2+)胁迫梯度越大,玉米的重金属铜污染越严重;并且基于ED-T-DSGA分析模型进一步提取到"黄边"、"红谷"、"红边"和"近峰B"为Cu^(2+)胁迫光谱响应的有效波段,这些敏感位置可为监测Cu^(2+)污染程度提供有利依据。
- 杨可明张文文程龙王晓峰赵骏武
- 关键词：盆栽玉米铜胁迫重金属污染
- 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
- 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
- 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
- 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
- 玉米叶片光谱弱差信息的重金属污染定性分析被引量：2
- 2016年
- 不同重金属污染下的玉米叶片光谱响应存在细微差异。设计不同浓度的铜(Cu)和铅(Pb)污染实验,并测量不同浓度铜离子和铅离子胁迫下玉米叶片的光谱反射率、Cu含量、Pb含量及对应叶绿素含量。针对光谱弱差信息甄别的难点,结合光谱微分处理、光谱角、正切函数增强和波谱分段检测等构建一种甄别玉米叶片Cu、Pb胁迫的分段微分光谱角正切(segmentation derivative spectral angle tangent,SDSAT)模型。甄别玉米叶片不同生长程度的玉米叶片在Cu、Pb胁迫下的光谱响应差异,并通过区分玉米冠层Cu、Pb胁迫光谱的差异以验证该模型有效可行。实验结果表明,SDSAT模型甄别Cu、Pb胁迫玉米光谱主要差异在"紫光""红边"和"近峰B"波段区间,这些差异也是鉴别Cu、Pb污染的定性分析标志,并可以根据模型测度结果分析玉米的污染程度。
- 汪国平杨可明张婉婉卓伟张文文
- 关键词：光谱角正切函数玉米叶片重金属污染
- 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+
- 高光谱影像端元数目估计的谐波分析假设检验模型被引量：3
- 2016年
- 端元提取是高光谱遥感研究的重点内容之一。在高光谱影像信息识别、环境监测、资源探测和丰度反演等领域有着重要运用。为了实现有效的端元提取,如何准确估计(尤其是未知区域)高光谱影像中端元数目就显得更为关键,特别是在无人或境外地区的遥感探测方面极有实际价值。端元数目估计过多或者过少,都会影响端元提取和混合像元分解的精度。基于谐波分析(harmonic analysis,HA)理论实现了高光谱影像有效去噪,并结合二元假设检验方法构建了一种高光谱影像端元数目估计的谐波分析假设检验(HA-hypothesis testing,HAHT)模型。通过AVIRIS和Hyperion高光谱影像的可行性分析与普适性验证,并与HFC(Harsanyi Farrand Chang)、特征值极大似然函数(eigenvalue likelihood maximization,ELM)和最小误差高光谱信号辨识法(hyperspectral signal identification by minimum error,HYSIME)等常规的端元数估计算法应用成果相对比,表明HAHT模型所估计的端元数目与实际地物数具有更高的吻合度。同时,采用较成熟的连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)方法提取了端元波谱曲线,通过比较设置2(HFC估计数)、8(HAHT估计数)和14(HYSIME估计数)不同端元数的提取结果,也证明HAHT模型在估计端元数目时具有较高准确性,以及较好的适用性和应用前景。
- 汪国平杨可明卓伟夏天张文文
- 关键词：高光谱遥感谐波分析
- 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
