高光谱估测黄壁庄水库悬浮物浓度的试验分析

以黄壁庄水库为试验区,利用ASD手持式光谱辐射计进行了库区水体反射光谱测量和同步水质采样分析,在分析水库水体反射光谱特征的基础上,运用微分光谱技术和统计相关方法直接分析诊断悬浮物浓度（SS）的敏感波段,并建立简单的线性估算模型．结果显示,715nm波段反射率的一阶微分与悬浮物浓度有较好的相关性,为今后利用星载高光谱传感器对黄壁庄水库乃至我国北方内陆水体悬浮物浓度进行大面积反演提供理论基础．     

黄壁庄水库总氮、总磷含量与反射光谱特征的关系

水质定量遥感是目前一个研究热点,笔者研究水体反射光谱特征与总氮（TN）、总磷（1P）之间的关系,为今后利用星栽高光谱传感器对黄壁庄水库乃至中国北方内陆水体水质参数进行大面积反演提供理论基础．利用高光谱地物光谱仪在黄壁庄水库进行了反射光谱测量和同步水质采样分析,在分析黄壁庄水库水体反射光谱特征的基础上,通过计算单波段和一阶微分水体光谱反射率与总氮、总磷之间的相关系数,确定总氮、总磷的敏感波段,分别建立了总氮、总磷的遥感定量模型．结果表明在595nm和873nm波段反射率的一阶微分均与总氮、总磷浓度有较好的相关性．     

高光谱融合BP神经网络预测薯片中羧甲基赖氨酸含量

为快速检测薯片中羧甲基赖氨酸（CML）含量,首先采集自制油炸薯片的高光谱图像,选择两种常用的光谱预处理方式对每个波段高光谱图像的平均光谱反射值进行处理,然后提取薯片第250～900个波段的平均光谱反射值。将提取后的光谱值作为BP神经网络的输入,实测CML含量作为输出,构建预测模型。结果表明,高光谱融合BP神经网络可以预测CML含量,预测正确率为100%,相关系数为0.9987。经过验证,高光谱融合BP神经网络快速预测薯片中CML含量具有较高的稳健性和可信度,能够为CML含量的在线监测提供依据。     

多光谱水深反演模型推广至无实测数据海域的可行性探讨 ——以北岛和甘泉岛为例

为了探究水质相同或相近前提下将多光谱水深反演模型推广至无实测数据海域的可行性,利用WorldView-2影像、GeoEye-1影像及相应实测水深数据于南海北岛海域、甘泉岛海域开展研究,在北岛海域提取3组样本数据,在甘泉岛海域提取1组样本数据.其中,利用北岛A组样本构建Stumpf比值模型、Lyzenga对数线性模型、比...     

基于WSNs的城市污水监测系统研究

为了实现城市污水水质的大范围、精确、自动化的监测,本文采用无线传感器网络(WSNs)技术和GPRS技术,在城市排水管道和污水汇流处布设无线传感器节点采集城市污水水质的多种参数数据,并通过GPRS无线网关对汇集数据进行远程发送,最后主机通过WSNs数据管理软件接收远程发送而来的数据,提取有效数据数字化和图形化实时显示,以达到对城市污水水质的实时监测的目的.实验结果表明,本文研究开发的基于无线传感器网络的城市污水远程检测系统数据传输率高,系统稳定性高,达到研究开发目的.     

一种实时水质监测系统的设计

随着嘉陵江航电枢纽的梯级开发,江水流速减慢,坝前水深加大,污染物滞留时间变长等不利因素都加剧了水体的污染.因此建立水质监测系统对嘉陵江水资源的管理和保护具有重要的意义.目前的水质监测方案主要以人工取样监测为主,这种监测方式费时费力、不利于及时发现水体的突发污染.针对上述问题提出一种实时水质监测方案,该方案以STC12C5A32S2单片机为主控制器,以SV6500无线模块进行数据的收发.采用该方案的智能水质监测系统具有操作简便、全天候工作、响应快速、更低人力成本、较高可靠性等优点.     

听松湖水体水环境质量动态变化及评价

城市游憩水体水质监测和评价对制定水体综合管理措施、发挥其功能具有重要作用。在1年内观测了校园内景观湖—听松湖的主要水质指标并采用加权平均指数法评价了该景观湖水体的水质变化,结果表明:该湖的水质主要监测指标在1年中具有不同的变化规律,全年中水体质量较差,其中2~9月份为Ⅳ水体,1月和10~12月为Ⅲ水,影响了其景观和游憩功能的发挥,今后应采取生物、疏浚等措施进行综合管理,以改善水质。     

基于光谱技术的牛肉嫩度等级无损判别

为实现生鲜牛肉嫩度等级的无损快速判别,用可见近红外光谱检测实验系统,获取不同嫩度的40块牛肉样品的400~1650 nm范围的光谱信息,以肉类嫩度测量仪测量牛肉剪切力值为分类依据.用多元散射校正(MSC)、SG平滑处理方法处理光谱数据,分别建立牛肉嫩度的线性判别分类模型和支持向量机分类模型.结果显示,用MSC+SG预处理后所建立的线性判别分类模型预测能力最好,训练集和测试的回判识别率和预测识别率分别为96.7%、100%.结果表明,用光谱技术结合线性判别分析,可以对牛肉嫩度进行无损快速判别.     

生态浮床技术及应用的研究进展

水体富营养化是指水体内氮磷营养元素富集,使水质恶化,藻类异常增殖的过程.生态浮床技术,通过植物根系吸收、吸附、截留及根系微生物分解水体中的氮、磷等营养物质,再通过收割植物将其搬离水体,从而达到净化水质的目的.国内外研究较多的水生植物有挺水植物、漂浮植物、浮叶植物和沉水植物等.为了克服传统生态浮床净污主体的单一性,在其基础上衍出了水生动植物组合式生态浮床.     

基于MODIS数据的水体提取研究进展

MODIS数据由于其高时间分辨率和多光谱特性,常被用于水体的提取。文章对目前利用MODIS数据进行水体提取所用的方法,包括阈值法、监督与非监督分类法、多源数据结合法、混合像元分解法进行了综述,由此得出:阈值确定算法是水体自动化提取的关键;多源信息的结合以及对混合像元进行分解是今后研究的重点。     

遥感技术在水质监测方面的应用

概括了水质遥感监测的原理,介绍了水质遥感监测的数据源：多光谱遥感数据和高光谱遥感数据,阐述了叶绿素、悬浮物、黄色物质三种主要水质参数的遥感监测进展,展望了遥感技术在水质监测中的应用前景。     

不同区域的土壤中硝态氮含量的反演模型

以新疆阜康不同程度人类干扰下的土壤为研究对象,探讨高精度的硝态氮含量的反演模型。测量土壤样品的室外高光谱数据和通过化学分析获取硝态氮含量,并对原始土壤高光谱进行一阶导数和二阶导数变换,以通过0.01显著性水平的波段作为敏感波段,利用BP神经网络和逐步多元回归模型(SMLR)建立8个硝态氮含量的定量估测模型。仿真结果表明:与SMLR相比,BP模型能显著提升2种土壤中的硝态氮含量的反演精度。尤其是原始高光谱数据经过一阶导数变换后的BP模型精度最高,能对硝态氮含量进行精确的预测,其在无人类干扰区域的土壤测试集中的相对分析误差(RPD)为2.884,决定系数(R2)为0.874;在有人类干扰区域的土壤测试集中的RPD为2.226,R2为0.929。SMLR模型在2种土壤中的RPD值均在1.1左右,说明基于SMLR模型对硝态氮含量的预测能力很差。     

基于遥感图像的土壤含水量信息提取研究

土壤含水量是监测农作物生长状况的关键参数,近年来国内外学者在利用高光谱遥感数据监测土壤含水量技术方面进行了大量的研究。文章在分析相关研究进展的基础上,以唐山地区为研究区域,重点选取乐亭县、滦南县为研究对象,将Landsat 8遥感数据所获取的植被指数和地表温度作为反演土壤含水量的两个基本参数,再结合实测的地表温度数据,利用BP神经网络建立模型,从而实现了对该研究区域内土壤含水量的提取。通过研究发现,利用该方法能够提取土壤含水量,提取结果准确性较高。     

基于三维全卷积神经网络的高光谱图像分类

三维空间滤波能够同时利用光谱和空间信息提取图像中的光谱和空间特征,提高高光谱图像(hyperspectral image,HSI)的分类性能.本文提出了一种用于HSI分类的三维全卷积神经网络(3D Fully convolutional neural network,3D-FCNN)框架.该框架能够在不需要任何数据预处理及后处理的情况下有效地提取高光谱特征,实现对地物类型的分类.在Indian Pines高光谱数据集上进行的实验表明,与支持向量机、浅层神经网络及其他卷积神经网络算法相比,所提出的框架在总体分类能够有效提高高光谱图像的分类精度.     

基于BP神经网络水库水质模拟预测

水库水质的优劣会受到环境中的物理、化学以及生物因素的影响,本文选用BP神经网络,以山西某水库2018—2020年实测水质指标共36组数据(23个实测水质指标)为数据集,建立双隐含层BP神经网络,采用sklearn中MLPRegressor建立回归模型,模拟效果由RMSE、MAE、MSE进行评估。选取9个实测水质指标通过含有100个隐藏节点的MLPRegressor模型预测其余3个实测水质指标,结果表明,该神经网络模型可以较为准确的预测未知水质指标数值,对建立水库水质预警系统具有重要的指导意义。     

基于近红外光谱法的党参醇沉上清液中多种成分的同时定量（英文）

目的:建立党参醇沉上清液中多指标的快速近红外光谱分析法,帮助实现党参醇沉中间体的实时放行检测。创新点:采用近红外光谱技术建立党参醇沉过程中间体的质控方法,实现醇沉上清液中4种关键质量属性的同时定量。方法:将近红外光谱技术与多变量数据处理相结合,在建模样本制备中,通过实验设计的方法引入过程参数的波动(表1和表2),先浓缩后稀释的方法进一步扩大样品浓度范围,以模型预测能力为指标选择了最优的预处理方法、建模波段和回归算法,得到4个指标的最佳回归模型。结论:实现了党参醇沉上清液中4类指标的近红外光谱快速分析法,所建党参炔苷、总黄酮、色素和固含量模型的预测均方根误差(RMSEP)值分别为1.22μg/ml、10.50μg/ml、1.43μg/ml和0.433%。     

湿地内外滇池水体中微囊藻毒素对小鼠生殖毒性的研究

通过提取湿地内外滇池水体水样中的微囊藻毒素,检测湿地内外水体中微囊藻毒素对小鼠的生殖毒性,以及对其体外和体内精子活性的影响.结果表明：湿地外周滇池水体中的微囊藻毒素对小鼠具有生殖毒性,特别在精子的生成和精子活性方面表现出较强的毒性作用;湿地内水体的生殖毒性明显低于湿地外水体,对小鼠的睾丸和附睾不会形成器质性变化,也不会影响精子的数量和精子活性（与对照组比较P〉0.05）.结果证实湿地能有效抑制滇池水体中微囊藻毒素的形成,对滇池水质可起到有效的净化作用.     

基于QuickBird影像耕地信息提取方法研究——以绵阳市游仙区为例

面对耕地资源日益紧张的形势,快速准确地提取耕地信息已成为耕地动态监测的基础。该文以绵阳市游仙区QuickBird遥感影像为基础图件,借助于RS和GIS技术,分析影像本身特点与耕地光谱特征,通过非监督分类法、监督分类法、基于光谱知识的光谱阈值法分别提取耕地信息。试验结果表明非监督分类提取精度为88．4％,监督分类提取精度为91．53％,光谱阈值法提取精度为94．65％。光谱阈值法的提取效果最好。     

红外光谱结合人工神经网络鉴别浓缩苹果汁生产厂家

利用红外光谱结合人工神经网络技术对不同厂家生产的浓缩苹果汁进行了鉴别.在800～1100cm-1波段采集不同样品的红外光谱,利用小波分析将156个原始数据压缩至21个,然后进行主成分分析,提取前3个特征向量.以样本的前3个特征向量为输入,建立结构为3-5-1的三层BP神经网络进行训练和预测.训练样本集包含48个样本,预测样本集包含21个,预测结果正确率达95%.     

基于高光谱成像技术的草莓硬度预测

为对草莓硬度进行预测研究,利用高光谱成像系统获取草莓的高光谱数据,光谱数据波长为400~1 000nm,采用标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、卷积平滑方法（Savitzky Golay ）以及几种方法相结合对光谱数据进行预处理,选择最优的预处理方法,进一步结合化学计量学方法建立PLS预测模型,比较不同的光谱预处理方法对预测模型的效果,以选择最优预测模型。结果表明,经标准正态变换（SVN）处理后建立的偏最小二乘（PLS）模型效果最好,校正集和预测集的相关系数及均方根误差分别为0.989,0.882和0.021,0.073。因此,可采用高光谱成像技术对草莓硬度进行预测。