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高光譜水質光譜數(shù)據(jù)實時分析、反演
簡要描述:

高光譜水質光譜數(shù)據(jù)實時分析、反演葉綠素 a(Chl - a)為研究對象,開展基于 FOD 和光譜特征的高光譜水質參數(shù)反演模型研究,探索高效水質監(jiān)測技術途徑。

  • 產(chǎn)品型號:軟件開發(fā)
  • 廠商性質:經(jīng)銷商
  • 更新時間:2025-09-30
  • 訪  問  量:464

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高光譜水質光譜數(shù)據(jù)實時分析、反演


摘要

高光譜水質光譜數(shù)據(jù)實時分析、反演,以葉綠素 a(Chl - a)為典型水質參數(shù),結合分數(shù)階導數(shù)(FOD)預處理與光譜特征篩選,構建高精度反演模型。通過對研究區(qū)高光譜數(shù)據(jù)采集、處理,分析不同階數(shù) FOD 對光譜特征的優(yōu)化作用,利用相關算法篩選光譜特征,經(jīng)模型構建與驗證,證明該方法可有效提升水質參數(shù)反演精度,為水質監(jiān)測提供可靠技術支撐。

關鍵詞

高光譜;水質參數(shù)反演;分數(shù)階導數(shù);光譜特征;葉綠素 a

一、引言

水質監(jiān)測對于水環(huán)境管理、生態(tài)保護至關重要。傳統(tǒng)水質參數(shù)監(jiān)測方法存在耗時、費力、空間代表性差等不足。高光譜遙感憑借其豐富的光譜信息,可實現(xiàn)水質參數(shù)的快速、大面積監(jiān)測,成為水環(huán)境遙感領域研究熱點 。然而,水體光譜受多種因素干擾,光譜特征復雜,如何提取有效光譜信息構建高精度反演模型是關鍵難題。


分數(shù)階導數(shù)(FOD)作為一種光譜預處理方法,能在保留更多光譜細節(jié)信息的同時,有效抑制噪聲、增強光譜特征差異 。結合光譜特征篩選,可進一步挖掘與水質參數(shù)緊密相關的光譜信息,提升反演模型性能。本文以葉綠素 a(Chl - a)為研究對象,開展基于 FOD 和光譜特征的高光譜水質參數(shù)反演模型研究,探索高效水質監(jiān)測技術途徑。

高光譜水質光譜數(shù)據(jù)實時分析、反演

二、研究區(qū)與數(shù)據(jù)獲取

(一)研究區(qū)概況

研究區(qū)域,該區(qū)域水域具有典型的 [如富營養(yǎng)化、河流 - 湖泊過渡等] 水質特征,涵蓋多種生境類型,適合開展水質參數(shù)高光譜反演研究。研究區(qū)地理位置通過圖 1(a)、(b)、(c)展示,明確其在大區(qū)域地理框架及局部水域(如白洋淀部分區(qū)域)的位置,采樣點分布于目標水域,為后續(xù)光譜采集與水質參數(shù)測量提供基礎。

高光譜水質光譜數(shù)據(jù)實時分析、反演

(二)數(shù)據(jù)獲取

  1. 高光譜數(shù)據(jù)采集:在天氣晴朗、光照穩(wěn)定時段,對研究區(qū)水域進行光譜采集。嚴格按照高光譜測量規(guī)范,在每個采樣點上方 [具體高度,如 1.5m] 處,采集水體光譜反射率數(shù)據(jù),每個采樣點重復測量 ,取平均值作為該點光譜數(shù)據(jù),得到如圖 2 所示的原始光譜曲線,不同采樣點光譜存在差異,反映水體成分的復雜性。

  2. 水質參數(shù)測量:同步采集水樣,采用 標準測量方法,如分光光度法]測定葉綠素 a(Chl - a)濃度,作為水質參數(shù)反演的真實值(True value),用于模型構建與驗證。



三、方法與模型構建

(一)分數(shù)階導數(shù)(FOD)預處理

分數(shù)階導數(shù)通過數(shù)學算法對光譜數(shù)據(jù)進行變換。分別對原始光譜進行 0.1 - 1.0 階(步長 0.1)的 FOD 變換,得到不同階數(shù)的光譜曲線(如圖 4、5 所示)。隨著階數(shù)變化,光譜曲線的峰值、谷值等特征發(fā)生改變,低階導數(shù)可一定程度保留原始光譜信息并增強細節(jié),高階導數(shù)雖能進一步突出特征,但也可能引入噪聲。通過分析不同階數(shù) FOD 處理后的光譜與 Chl - a 濃度的相關性,篩選對反演有利的導數(shù)階數(shù)。

高光譜水質光譜數(shù)據(jù)實時分析、反演


(二)光譜特征篩選

采用 具體特征篩選算法,如相關系數(shù)法結合隨機森林特征重要性、遺傳算法等,對 FOD 處理后的光譜數(shù)據(jù)進行特征篩選。計算光譜反射率與 Chl - a 濃度的相關系數(shù),繪制相關系數(shù)熱力圖(如圖 6),根據(jù)熱力圖中不同波長、不同階數(shù)導數(shù)下相關系數(shù)分布,結合算法對特征的重要性排序,篩選出與 Chl - a 濃度高度相關的光譜特征,減少冗余信息,提升模型運算效率與精度。

(三)反演模型構建與驗證

以篩選出的光譜特征為輸入,Chl - a 濃度真實值為輸出,構建 [具體模型,如多元線性回歸(MLR)、支持向量機(SVM)、隨機森林(RF)等] 反演模型。將數(shù)據(jù)集按 [比例,如 7:3] 劃分為訓練集和驗證集,利用訓練集訓練模型,驗證集評估模型性能。模型性能通過決定系數(shù)(\(R^2\))、均方根誤差(RMSE)等指標衡量,\(R^2\)越接近 1、RMSE 越小,模型精度越高。

四、結果與分析

(一)FOD 對光譜特征的影響

不同階數(shù) FOD 處理后,光譜曲線形態(tài)顯著變化(圖 4、5)。0.1 階導數(shù)光譜在部分波段(如 500 - 600nm)的反射率差異相較于原始光譜(圖 2、3)更明顯,隨著階數(shù)增加,700nm 附近等波段的特征峰谷變化復雜。通過與 Chl - a 濃度相關性分析(結合圖 6),發(fā)現(xiàn) 0.1 - 0.3 階導數(shù)在某些波段(如 600 - 700nm)能增強與 Chl - a 的相關性,為后續(xù)特征篩選提供更具區(qū)分度的光譜信息 。

(二)光譜特征篩選結果

經(jīng)特征篩選算法,從眾多 FOD 處理后的光譜特征中,篩選出 [具體數(shù)量,如 10 - 20 個] 與 Chl - a 濃度相關性高的特征波長。這些特征波長分布在 [具體波段范圍,如 450 - 750nm],涵蓋了葉綠素吸收與反射的敏感波段,說明篩選出的特征能有效捕捉 Chl - a 的光譜響應,為模型構建奠定基礎。

(三)反演模型性能

不同模型及不同預處理、特征篩選組合下,模型性能存在差異。如圖 7、8 所示,未經(jīng)過 FOD 處理或僅簡單預處理的模型(如(a)圖)\(R^2\)較低(0.38、0.53 等),反演效果差;而經(jīng)過 FOD 預處理結合光譜特征篩選后,模型(如(d)圖)\(R^2\)顯著提升(0.77、0.89 等),RMSE 降低,說明該方法能有效提升反演精度。其中,模型,如隨機森林結合 0.3 階導,\(R^2\)接近 0.9,證明基于 FOD 和光譜特征的反演模型在水質參數(shù)反演中具有良好應用潛力。

五、結論與展望

基于 FOD 和光譜特征的高光譜水質參數(shù)反演模型,有效提升了葉綠素 a 濃度反演精度。通過 FOD 預處理增強光譜特征,結合特征篩選減少干擾信息,模型性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法。未來可拓展研究其他水質參數(shù)(如總磷、總氮等)的反演,進一步優(yōu)化模型算法,結合無人機、衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù),實現(xiàn)更大范圍、動態(tài)化水質監(jiān)測,為水環(huán)境管理決策提供更全面、精準的技術支持 。

高光譜水質光譜數(shù)據(jù)實時分析、反演

以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業(yè)資深專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業(yè)力量共同發(fā)起創(chuàng)立的科技型企業(yè),在光學技術領域展現(xiàn)出了非凡的潛力與強勁的實力,正逐步成為行業(yè)內(nèi)的一顆璀璨新星。

其團隊成員憑借深厚的學術造詣與豐富的實踐經(jīng)驗,構建起了一座堅實的技術堡壘。西安光機所光學博士團隊深入鉆研光學核心原理,在光學系統(tǒng)的設計、優(yōu)化以及創(chuàng)新方面持續(xù)發(fā)力,致力于打造出具有性能與高精度的光學基礎架構。行業(yè)資深專家則猶如敏銳的市場領航員,他們憑借對行業(yè)發(fā)展脈絡的精準把握以及對市場需求變化的前瞻性洞察,為公司的產(chǎn)品戰(zhàn)略布局指明方向,確保每一款產(chǎn)品都能精準對接市場痛點,在激烈的市場競爭中脫穎而出。光學應用博士則專注于探索光學技術在各個實際領域的落地應用,他們深入挖掘產(chǎn)品在不同場景下的潛在用途,從生物醫(yī)學到工業(yè)制造,從環(huán)境監(jiān)測到農(nóng)業(yè)科技,不斷拓展產(chǎn)品的應用邊界,讓光學技術真正造福于人類社會的各個角落。

在產(chǎn)品層面,以象科技目前已成功投產(chǎn)并推向市場的可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,無疑是其技術實力的集中體現(xiàn)。這不僅為國內(nèi)相關行業(yè)提供了更為可靠、性價比更高的光學設備選擇,還在一定程度上推動了我國光學技術自主創(chuàng)新的進程,提升了我國在全球光學產(chǎn)業(yè)價值鏈中的地位。

此外,公司經(jīng)營的激光共聚焦、激光散斑血流成像儀、光譜儀等光學產(chǎn)品,也均在各自的領域內(nèi)展現(xiàn)出了的優(yōu)勢與性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果,在生物醫(yī)學微觀成像領域成為科研人員探索生命奧秘的得力助手;激光散斑血流成像儀能夠精準地監(jiān)測微循環(huán)血流變化,為醫(yī)學臨床診斷和疾病研究提供了重要的參考依據(jù);光譜儀則憑借其對物質光譜特性的精確分析能力,在材料成分分析、環(huán)境污染物監(jiān)測以及食品安全檢測等領域發(fā)揮著作用。

以象科技秉持著集研發(fā)、生產(chǎn)、銷售于一體的全產(chǎn)業(yè)鏈運營模式,展現(xiàn)出了強大的綜合實力與協(xié)同效應。其研發(fā)中心坐落于西安這充滿科技活力與創(chuàng)新氛圍的城市,依托當?shù)刎S富的科研資源與人才優(yōu)勢,持續(xù)不斷地投入大量資源進行技術研發(fā)與創(chuàng)新,為公司的產(chǎn)品迭代升級和技術突破提供了源源不斷的動力源泉。

與此同時,公司精心構建的銷售網(wǎng)絡如同一張緊密交織的大網(wǎng),全面覆蓋全國各個地區(qū),確保了產(chǎn)品能夠快速、高效地觸達每一位客戶手中。而完善的售后服務機構則像是一位貼心的守護者,隨時為客戶提供多層次的技術支持與售后服務保障,讓客戶在使用產(chǎn)品的過程中無后顧之憂,進一步增強了客戶對公司品牌的信任度與忠誠度。

以象科技憑借其團隊、創(chuàng)新的產(chǎn)品以及完善的運營模式,在光學技術領域正穩(wěn)步前行,未來有望在國內(nèi)乃至全球市場上取得更為輝煌的成就,為推動光學科技的進步與應用普及做出更多的貢獻。

以象科技由西安光機所光學博士團隊,行業(yè)資深專家,光譜軟件算法團隊,光學應用博士等相關人員共同發(fā)起成立的科技型公司,目前投產(chǎn)市場可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,實現(xiàn)國產(chǎn)化,突破進口技術壁壘,打破進口短波紅外高光譜相機的技術限制。

以象科技是一家集研發(fā)、生產(chǎn)、銷售于一體的科技型公司。目前經(jīng)營產(chǎn)品有激光共聚焦,激光散斑血流成像儀,光譜儀,高光譜相機等光學產(chǎn)品。研發(fā)中心設立于西安,銷售網(wǎng)絡、完善售后服務機構設立覆蓋全國。

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與此同時,公司精心構建的銷售網(wǎng)絡如同一張緊密交織的大網(wǎng),全面覆蓋全國各個地區(qū),確保了產(chǎn)品能夠快速、高效地觸達每一位客戶手中。而完善的售后服務機構則像是一位貼心的守護者,隨時為客戶提供多層次的技術支持與售后服務保障,讓客戶在使用產(chǎn)品的過程中無后顧之憂,進一步增強了客戶對公司品牌的信任度與忠誠度。

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