导读:本文包含了光谱组合论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:光谱,组合,植被,波段,锥栗,算法,氮素。
光谱组合论文文献综述写法
韩海辉,王艺霖,张转,任广利,杨敏[1]（2019）在《一种新的高光谱遥感蚀变矿物提取算法——MSSS_t相似光谱匹配组合法》一文中研究指出针对高光谱蚀变矿物提取提出的光谱角和光谱信息散度(SIDSAM_(tan))组合法在复杂地质背景下仍然存在分类精度不足的问题,将波谱特征拟合(SFF)和混合调制匹配滤波(MTMF)加入SID-SAMtan法中,提出MTMFSFF-SIDSAM_(tan)(MSSS_t)组合法,可最大化地放大与目标波谱匹配的像元信号。采用相似度增量和相关光谱区分熵指标,定量比较MSSSt、MTMF、SFF、SIDSAM_(tan)、SID、SAM 6种方法对人工模拟的相似光谱的区分能力,发现MSSS_t法具有更强的光谱区分能力。在甘肃北山方山口地区,利用新方法从CASI-SASI高光谱影像上提取了绢云母、褐铁矿、绿泥石等9种蚀变矿物,通过地面实测验证对提取结果进行精度评价,发现9种蚀变矿物的提取精度都在90%左右,显示出MSSSt方法行之有效,可作为今后提取高光谱蚀变矿物的方法之一。(本文来源于《遥感信息》期刊2019年05期）
陈至坤,黄微,程朋飞,沈小伟,王福斌[2]（2019）在《叁维荧光光谱结合组合算法在环境污染监测中的应用：油种鉴别与定量分析（英文）》一文中研究指出针对油类污染物成分复杂,光谱重迭难以识别的问题,提出采用叁维荧光光谱结合组合算法对油类污染物进行了定性和定量分析。荧光光谱中存在的瑞利散射对叁维荧光光谱检测有较大影响,提出了缺损数据修复-主成分分析(MDR-PCA)方法对矿物油叁维荧光光谱的瑞利散射进行处理,原理是单个荧光光谱激发发射矩阵符合双线性,可用主成分分析(PCA)法来解析。MDR-PCA法首先将荧光数据中的散射干扰数据全部扣除,之后利用主成分分析(PCA)迭代过程对扣除数据进行重构修复后补全数据。该方法在消除散射干扰的同时充分利用了荧光物质光谱矩阵中的有效信息。利用不同浓度的矿物油的激发-发射荧光光谱构建了叁维数据。样品数据来源于柴油、汽油和煤油叁种溶质的四氯化碳溶液。常用于叁维荧光光谱数据分析的叁线性分解算法有平行因子分析(PARAFAC)、交替叁线性分解(ATLD)和自加权交替叁线性分解算法(SWATLD)等。PARAFAC基于严格意义上的最小二乘原则,具有抗噪声强、模型稳定、微小预期误差等优点,可以实现叁维数据阵列的最佳拟合,但该算法收敛速度较慢,对组分数敏感。ATLD算法通过提取对角主元和切尾奇异值求解广义逆,极大提高了收敛速度并降低了对组分数的敏感度,从而实现叁线性分解。然而,取对角元时易使ATLD方法对噪声敏感。SWATLD算法既继承了对组分数不敏感、收敛速度快等优点,又降低了噪声水平的影响。但是在抗共线程度方面, SWATLD算法在抵抗共线性程度方面的能力较ATLD略有降低。基于此,论文根据叁线性分解算法迭代过程中损失函数的变化,对迭代过程进行划分,提出了叁线性迭代方法的组合算法(algorithm combination methodology, ACM)—将ATLD, SWATLD与PARAFAC组合在一起,充分发挥各算法的优点,实现二阶校正算法的优势互补。采用ACM算法对两组分及叁组分矿物油样品的叁维荧光光谱数据进行解析,并对叁种矿物油的回收率进行了计算。柴油的回收率为97.08%,汽油的回收率为97.34%,煤油的回收率为97.25%。解析光谱和回收率表明, ACM算法能够实现油类污染物的种类识别及浓度测量。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年10期）
谭宁宁,蒋苹,彭永康,廖杰,朱静妍[3]（2019）在《LED红蓝组合光谱对水培奶油小白菜生长及品质的影响》一文中研究指出在设施水培条件下,以黄金四季奶油小白菜为试验材料,LED灯为人工光源,自然光为对照,研究不同光谱LED植物光灯的红蓝光波段组合对黄金四季奶油小白菜生长参数的影响,为植物工厂水培小白菜提供人工补光数据支撑。试验设定为蓝光(455nm)相对光谱固定不变,红光相对光谱分别为T1(7.53%)、T2(15.40%)、T3(30.28%)条件下的生长速度及品质。结果表明,红光相对光谱为30.28%时试验组小白菜的菜叶长度、株高、蛋白质以及叶绿素含量均显着高于其他处理,30.28%的红光相对光谱可作为水培小白菜的适宜光配合。(本文来源于《南方农机》期刊2019年13期）
李湘眷,张峰,李宇,赵越,赵川源[4]（2019）在《基于波段选择和空-谱组合核函数的高光谱图像目标检测》一文中研究指出为了实现高光谱图像中特定目标的自动检测,提出了一种结合波段选择和空间-光谱特征组合核函数的高光谱图像目标检测方法。各像素点的光谱特征信息由所有波段构成的光谱曲线进行描述,空间特征信息则在各像素点周围的环绕局部范围内,采用词袋模型对空间灰度的纹理特征进行描述。使用了一种基于排序聚类的方法对波段进行选择以降低空间特征计算复杂度。模型训练阶段中,空间特征和光谱特征使用加权的形式融合为一个混合特征核,采用组合核函数结合支持向量机的方法优化核加权系数和检测模型的其他参数。实验结果表明,该方法将目标检测召回率提高到99.5%以上,虚警率降低到约0.2%。因此所提出的方法在降低波段数量的前提下,同时综合利用了目标的光谱信息和空间信息,并使空-谱两类特征在各类别上表现出重要性差异。(本文来源于《国外电子测量技术》期刊2019年05期）
王仲林,谌俊旭,程亚娇,范元芳,李凡[5]（2019）在《不同宽窄波段组合的光谱参量对夏玉米穗位叶氮素含量估测》一文中研究指出【目的】利用敏感波段构建适宜的植被指数,对于提高光谱技术诊断作物营养状况的精确度具有十分重要的意义。【方法】采用单因素随机区组设计的方法,通过设置5种不同施氮处理,研究夏玉米在吐丝期穗位叶光谱反射率与氮素含量的关系,进而比较了前人的植被指数与构建的8种不同形式宽窄波段组合植被指数的优越性,并对构建的氮素含量估测模型进行精度验证。【结果】穗位叶原始光谱反射率在近红外波段(700～1000 nm)随施氮量增加而升高,与氮素含量的变化表现一致;一阶导数光谱的红边位置随施氮量增加依次为698、703、709、714和714 nm,出现"红移"现象;利用氮素敏感波段构建宽窄波段组合的植被指数与叶片氮含量进行相关性分析,优于前人所采用的植被指数;植被指数[R(800-900)-R(692-729)]/R711和植被指数[R(800-900)+R(650-670)]/R711构建的乘幂函数估测模型检验精度较高,R~2和RMSE分别为0.92和0.09。【结论】利用氮素敏感波段构建的宽窄波段组合植被指数,提高了光谱参量与氮素含量的相关性,可以实现对夏玉米吐丝期氮素营养的诊断。(本文来源于《四川农业大学学报》期刊2019年02期）
陈帼,徐新刚,杜晓初,杨贵军,赵晓庆[6]（2019）在《基于PLS和组合预测方法的冬小麦收获指数高光谱估测》一文中研究指出【目的】通过遥感反演测量收获指数(HI),可节省时间和人力,但需要提高精度。通过权重最优组合算法改善收获指数估算精度,为基于多时相多光谱信息的HI遥感估算提供新方法参考。【方法】利用测定的冬小麦多个关键生育期的冠层光谱数据,对筛选的44种常用植被指数与实测收获指数进行相关性分析,挑选出每个育期中5种最优的典型植被指数;应用偏最小二乘(PLS)的方法建模,分别得到基于单个生育期光谱信息的HI遥感估测模型;借鉴组合预测原理,应用组合预测方法对全部单生育期的各HI光谱模型赋予最优权重,最终构建基于多生育期数据的HI光谱组合预测模型。【结果】(1)利用PLS后,单一生育期的建模结果较单一植被指数有所改进,但仍有待提高;(2)应用组合预测原理的HI组合预测模型,显着改善了HI的估测精度,R2达到0.55,较单生育期的建模预测,提升了13%。【结论】基于多生育期信息的组合预测方法,对各单一生育期HI预测模型赋予最优权重进行优化组合,实质间接利用了各生育期对作物HI形成的贡献,显着提高冬小麦收获指数的估测精度,是一种新颖的作物HI遥感估测方法。(本文来源于《中国农业信息》期刊2019年02期）
刘艳,杨耘,聂磊,李帅[7]（2019）在《积雪-荒漠植被及其组合反射光谱特征观测实验及分析》一文中研究指出光谱混合机制研究对混合像元解算具有一定指导意义。利用全波段光谱仪累积期和消融期对规则和非规则分布模式下积雪-荒漠植被混合像元及纯净积雪和荒漠植被像元控制式采集反射光谱。K-均值法计算采集影像积雪和荒漠植被面积比并分析其对应混合像元光谱变化特征以获取更加精细的光谱特征信息,准同步Tetracam ADC3(Agricultural Digital Camera 3)采集图像并计算典型指数,从微观尺度上证实了混合像元主要出现在地类边界处。结果发现,1 456～1 697nm粗粒径冻结雪反射光谱高于新雪反射光谱,新雪反射光谱明显高于陈雪;因冻结覆冰,荒漠植被光谱为积雪、冰晶和植被枝干混合光谱信息,新降积雪覆盖植被光谱特征为积雪和植被枝干的混合光谱信息,不存在常规绿色植被"红边"效应;采集角度为5°和10°时光谱低于垂直角度采集光谱,角度大于10°随角度增加荒漠植被光谱逐渐增大。像元内各个组成物质的面积比及所处像元的位置、采集角度和方向都会影响混合像元的光谱组合信息。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年02期）
邹锋,张旭辉,袁德义,朱周俊,谭露曼[8]（2019）在《自动化学间断分析仪和原子吸收光谱法测定锥栗不同授粉组合果实的元素含量》一文中研究指出为探讨锥栗不同授粉组合果实中矿质元素是否也存在花粉直感效应,应用全自动间断化学分析仪和原子吸收光谱法测定了"华栗1号"、"华栗2号"、"华栗3号"和"黄榛"四个锥栗主栽品种自交、异交以及自然授粉的子代坚果中主要矿质元素的含量。结果表明,锥栗不同授粉组合坚果的N,P,K,Ca,Mg,Fe,Zn和Mn八种矿质元素含量差异较为显着,其矿质元素具有明显的花粉直感效应,尤其是铁、锌元素受花粉直感作用的影响较大,"华栗2号"×"黄榛"授粉组合果实铁、锌元素含量最高,分别为162.13和41.79μg·g~(-1);"黄榛"×"华栗1号"授粉组合果实中Mn元素含量最高为165.67μg·g~(-1),为锰微肥的利用提供了参考;通过主成分分析,评价出19个组合中在矿质元素方面表现最优的授粉组合为"华栗2号"×"黄榛"。该研究结果可为锥栗生产上合理配置授粉树和改善果实品质提供科学的依据。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年01期）
任荣,保文星[9]（2018）在《基于组合降维及旋转SVM的高光谱图像分类》一文中研究指出高光谱图像的超多波段可以描述丰富的地物信息,但是也带来了维数灾难的问题。文章提出了主成分分析(principal component analysis,PCA)与线性判别式分析(linear discriminant analysis,LDA)组合降维方法,使类内距离最小化、类间距离最大化,有效地消除数据冗余并保留主要信息量,保证了降维后的数据具有最佳区分度;旋转森林是一种先进高效的集成学习算法,将基分类器由决策树改进为支持向量机(support vector machine,SVM),并将组合降维后的数据应用于旋转SVM分类器,分类精度有了显着的提高。实验对比分析表明,该方法具有较好的分类效果。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2018年12期）
雷宇斌,刘宁,郭云开,刘磊,李丹娜[10]（2018）在《高光谱组合变换下土壤Cd含量GWR模型反演研究》一文中研究指出对高光谱数据进行FD(一阶微分)、SD(二阶微分)、LOG-REC(倒数对数)、CR(连续统去除)处理基础上增加了10种组合变换处理。针对研究区受土壤重金属Cd元素严重胁迫且重金属高度变异程度问题,选取GWR(地理加权回归)模型对高度变异的Cd元素进行建模反演研究,研究结果表明:光谱组合变换中的REC-FD(倒数一阶微分)变换将重金属Cd元素与光谱之间相关性由原始的-0.276提升至-0.493,提升最为显着,其所建立的GWR模型(拟合优度)、MRE(平均相对误差)、RPD(相对分析误差)均比较理想,分别为0.82、29%、2.1。因此,光谱组合变换可以有效提升重金属Cd含量与光谱数据的相关性,GWR模型可以对高度变异的重金属Cd元素进行有效建模反演。(本文来源于《测绘工程》期刊2018年11期）
光谱组合论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对油类污染物成分复杂,光谱重迭难以识别的问题,提出采用叁维荧光光谱结合组合算法对油类污染物进行了定性和定量分析。荧光光谱中存在的瑞利散射对叁维荧光光谱检测有较大影响,提出了缺损数据修复-主成分分析(MDR-PCA)方法对矿物油叁维荧光光谱的瑞利散射进行处理,原理是单个荧光光谱激发发射矩阵符合双线性,可用主成分分析(PCA)法来解析。MDR-PCA法首先将荧光数据中的散射干扰数据全部扣除,之后利用主成分分析(PCA)迭代过程对扣除数据进行重构修复后补全数据。该方法在消除散射干扰的同时充分利用了荧光物质光谱矩阵中的有效信息。利用不同浓度的矿物油的激发-发射荧光光谱构建了叁维数据。样品数据来源于柴油、汽油和煤油叁种溶质的四氯化碳溶液。常用于叁维荧光光谱数据分析的叁线性分解算法有平行因子分析(PARAFAC)、交替叁线性分解(ATLD)和自加权交替叁线性分解算法(SWATLD)等。PARAFAC基于严格意义上的最小二乘原则,具有抗噪声强、模型稳定、微小预期误差等优点,可以实现叁维数据阵列的最佳拟合,但该算法收敛速度较慢,对组分数敏感。ATLD算法通过提取对角主元和切尾奇异值求解广义逆,极大提高了收敛速度并降低了对组分数的敏感度,从而实现叁线性分解。然而,取对角元时易使ATLD方法对噪声敏感。SWATLD算法既继承了对组分数不敏感、收敛速度快等优点,又降低了噪声水平的影响。但是在抗共线程度方面, SWATLD算法在抵抗共线性程度方面的能力较ATLD略有降低。基于此,论文根据叁线性分解算法迭代过程中损失函数的变化,对迭代过程进行划分,提出了叁线性迭代方法的组合算法(algorithm combination methodology, ACM)—将ATLD, SWATLD与PARAFAC组合在一起,充分发挥各算法的优点,实现二阶校正算法的优势互补。采用ACM算法对两组分及叁组分矿物油样品的叁维荧光光谱数据进行解析,并对叁种矿物油的回收率进行了计算。柴油的回收率为97.08%,汽油的回收率为97.34%,煤油的回收率为97.25%。解析光谱和回收率表明, ACM算法能够实现油类污染物的种类识别及浓度测量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
光谱组合论文参考文献
[1].韩海辉,王艺霖,张转,任广利,杨敏.一种新的高光谱遥感蚀变矿物提取算法——MSSS_t相似光谱匹配组合法[J].遥感信息.2019
[2].陈至坤,黄微,程朋飞,沈小伟,王福斌.叁维荧光光谱结合组合算法在环境污染监测中的应用：油种鉴别与定量分析（英文）[J].光谱学与光谱分析.2019
[3].谭宁宁,蒋苹,彭永康,廖杰,朱静妍.LED红蓝组合光谱对水培奶油小白菜生长及品质的影响[J].南方农机.2019
[4].李湘眷,张峰,李宇,赵越,赵川源.基于波段选择和空-谱组合核函数的高光谱图像目标检测[J].国外电子测量技术.2019
[5].王仲林,谌俊旭,程亚娇,范元芳,李凡.不同宽窄波段组合的光谱参量对夏玉米穗位叶氮素含量估测[J].四川农业大学学报.2019
[6].陈帼,徐新刚,杜晓初,杨贵军,赵晓庆.基于PLS和组合预测方法的冬小麦收获指数高光谱估测[J].中国农业信息.2019
[7].刘艳,杨耘,聂磊,李帅.积雪-荒漠植被及其组合反射光谱特征观测实验及分析[J].光谱学与光谱分析.2019
[8].邹锋,张旭辉,袁德义,朱周俊,谭露曼.自动化学间断分析仪和原子吸收光谱法测定锥栗不同授粉组合果实的元素含量[J].光谱学与光谱分析.2019
[9].任荣,保文星.基于组合降维及旋转SVM的高光谱图像分类[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2018
[10].雷宇斌,刘宁,郭云开,刘磊,李丹娜.高光谱组合变换下土壤Cd含量GWR模型反演研究[J].测绘工程.2018