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        SPA-PLS和GA-PLS算法預(yù)測胡楊葉片含水量的對比

        2018-11-08 06:05:40白鐵成喻彩麗張楠楠王莎莎
        江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018年19期
        關(guān)鍵詞:胡楊波長含水量

        王 濤, 白鐵成, 喻彩麗, 張楠楠, 王莎莎

        (1.塔里木大學(xué)信息工程學(xué)院/新疆南疆農(nóng)業(yè)信息化研究中心,新疆阿拉爾 843300; 2.西北大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)中心,陜西西安 710127)

        塔里木河流域的胡楊林對阻擋塔克拉瑪干沙漠的風(fēng)沙侵襲、維護(hù)區(qū)域生態(tài)平衡和保障綠洲農(nóng)業(yè)起著重要作用。但近年來由于受干旱和蟲害的影響,沿河兩岸天然植被大幅削減和破壞,我國塔里木河流域的珍貴樹種胡楊面臨著生存危機(jī)[1],因此須要對胡楊林的健康狀況進(jìn)行及時(shí)有效的監(jiān)測,胡楊葉片水分狀況為胡楊干旱脅迫提供了指示作用,對胡楊林實(shí)施有效的保護(hù)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        近紅外光譜技術(shù)是一種高效率、穩(wěn)定、低成本的檢測方法。近年來,使用近紅外方法對農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)進(jìn)行測定主要以漫反射和透射光譜檢測為主,包括蔬菜、小麥、玉米、水稻等主要農(nóng)產(chǎn)品中水分、淀粉、蛋白質(zhì)等成分含量的測定[2-6]。方美紅等利用高光譜數(shù)據(jù)反演作物葉片含水量,采用小波分析方法,綜合利用多波段信息的作物葉片含水量反演模型,提高了預(yù)測精度[7]。劉明博等基于連續(xù)投影算法結(jié)合主成分回歸與偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)預(yù)測水稻葉片含氮量,證明了連續(xù)投影算法進(jìn)行有效波長的選取是可行的[8]。Li等基于遺傳算法結(jié)合偏最小二乘法在植物水分近紅外光譜分析模型中進(jìn)行譜區(qū)選擇,優(yōu)化了預(yù)測模型,增強(qiáng)了模型的穩(wěn)定性[9]。王加華等采用遺傳算法用于PLS建立西洋梨糖度校正模型前的數(shù)據(jù)優(yōu)化篩選是可行的,有效提高測量精度,減少建模變量[10]。前人利用各種光譜預(yù)處理方法,主要包括多元散射校正,矢量歸一化、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)等[11-13],分析了農(nóng)產(chǎn)品關(guān)鍵成分與光譜的關(guān)系,證實(shí)了使用連續(xù)投影算法[14-16]與遺傳算法[17-18]選取特征波長的可行性,而采用近紅外波段的光譜信息檢測胡楊葉片含水量研究鮮有報(bào)道。

        本試驗(yàn)選用SavitZky-Golay一階導(dǎo)數(shù)對樣本的原始光譜進(jìn)行預(yù)處理,然后分別使用連續(xù)投影算法(successive projection algorithm,SPA)和遺傳算法(genetic algorithm,GA)[19]篩選特征波長,并結(jié)合偏最小二乘法[20]建立胡楊葉片含水量光譜預(yù)測模型,通過試驗(yàn)驗(yàn)證,該方法有效地剔除了噪聲的影響,增加了特征波長的選擇能力,提高了胡楊葉片含水量估測精度,從而為基于高光譜技術(shù)檢測胡楊葉片含水量提供依據(jù)。

        1 材料與方法

        1.1 光譜采集

        試驗(yàn)采用Zolix Gaia Sorter近紅外成像高光譜儀,光譜測定范圍900~1 700 nm(實(shí)際測量到1 750 nm),光譜分辨率 5 nm,光譜采樣點(diǎn)4 nm,共256個(gè)波段。樣本在室內(nèi)20~25 ℃ 環(huán)境下進(jìn)行掃描,獲取一維影像和光譜信息,通過自帶軟件獲取每張葉片的平均光譜值,每個(gè)樣本數(shù)據(jù)測量5次取平均值,共采集100個(gè)樣本,表1是根據(jù)Kennard-Stone(K-S)算法[21]挑選出30份胡楊樣品作為預(yù)測集,剩下的70份樣品作為定標(biāo)集。葉片水分采用烘干法進(jìn)行測量,按如下公式計(jì)算:

        1.2 光譜變量選擇與建模方法

        1.2.1 SPA-PLS方法 使用SPA-PLS方法進(jìn)行特征波長選取和建立預(yù)測模型,其算法分為4個(gè)階段:第一階段,篩選出共線性最小的若干組備選波長變量子集。第二階段,分別使用各子集中的變量建立多元線性回歸(MLR)模型,選出均方根誤差(RMSE)最小的子集。第三階段,對第二階段選出的子集進(jìn)行逐步回歸建模,在盡量不損失預(yù)測準(zhǔn)確度的前提下,得到1個(gè)變量數(shù)目較少的集合,該集合中的波長變量即是所選有效波長。第四階段,對第三階段中所選的有效波長作偏最小二乘法(PLS)的輸入變量,葉片含水量作為輸出變量進(jìn)行預(yù)測模型的建立。SPA-PLS具體算法過程可參閱文獻(xiàn)[21-22]。

        表1 胡楊葉片校正集和預(yù)測集含水量統(tǒng)計(jì)

        1.2.2 GA-PLS方法 GA算法引入染色體概念,將變量視為染色體內(nèi)的基因。通過隨機(jī)建立種群,利用適宜度(fitness)評價(jià)種群內(nèi)個(gè)體優(yōu)劣并繁衍后代,模擬自然界遺傳選擇規(guī)律,以優(yōu)勝劣汰機(jī)制選擇更適宜的基因。另外,引入交叉機(jī)制模擬種群間的基因交叉,生成新的個(gè)體保證了尋優(yōu)過程的收斂,同時(shí)引入變異機(jī)制以避免結(jié)果終止于局部最優(yōu)。GA-PLS具體算法過程可參閱文獻(xiàn)[23-24]。

        1.2.3 模型精度檢驗(yàn) 采用預(yù)測集相關(guān)系數(shù)(r)、預(yù)測集均方根誤差(RMSEP)、預(yù)測精度(precision)以及交叉驗(yàn)證均方根誤差(RMSPCV),對胡楊葉片含水量進(jìn)行精度評價(jià)。模型r和Precision越高,RMSEP和RMSEP越小,則模型的預(yù)測性能越好。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 光譜預(yù)處理

        利用Zolix Gaia Sorter近紅外成像高光譜儀采集了100組胡楊葉片樣本的近紅外光譜吸收譜圖,結(jié)果發(fā)現(xiàn),在1 280、1 420、1 620 nm附近有明顯的吸收峰、吸收谷存在,其中 1 420 nm 附近對應(yīng)H—O鍵的1倍頻波長位置[16](圖1)。光譜儀中得到的光譜信號既包括對建模有用的光譜信息,又包含不利于建模的噪聲,會影響到特征波長的選取,因此對光譜信號進(jìn)行消除噪聲等預(yù)處理是十分必要的。試驗(yàn)中應(yīng)用SavitZky-Golay一階導(dǎo)數(shù)對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理,圖1是原始光譜與一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理后的光譜圖。

        2.2 特征波長選取

        2.2.1 SPA選取特征波長 使用連續(xù)投影算法(SPA)分別對胡楊葉片的原始光譜與一階導(dǎo)數(shù)光譜數(shù)據(jù)的校正集與驗(yàn)證集進(jìn)行SPA特征波長選擇,SPA選擇變量數(shù)的最優(yōu)區(qū)間是[2,50][15],其中基于原始光譜選擇的波長數(shù)為21個(gè),且在1 280、1 460、1 620 nm附近集中了多數(shù)的波長,它們分布在平滑光譜中各個(gè)峰值的位置;基于SavitZky-Golay一階導(dǎo)數(shù)選擇的波長數(shù)為16個(gè),且在1 360、1 650 nm附近集中了多數(shù)的波長,分布在一階導(dǎo)數(shù)譜中各個(gè)峰值的位置,無信息的平緩區(qū)域沒有波長被選取,這正是連續(xù)投影算法的優(yōu)點(diǎn)(圖2)。

        2.2.2 GA選取特征波長 分別對原始光譜和一階導(dǎo)數(shù)光譜使用GA方法進(jìn)行特征波長的選取和對256個(gè)波段變量進(jìn)行GA運(yùn)算,設(shè)定遺傳算法迭代次數(shù)為100,種群大小為30個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),變異概率為0.01、遺傳概率為0.6,依變量被選中的頻率對變量排序。為了防止算法運(yùn)行過程中隨機(jī)性對結(jié)果的影響,研究共進(jìn)行5次運(yùn)算,最后挑選出其中性能最好的模型所選用的頻率變量作為最佳變量。每次迭代過程中,波段特征變量(優(yōu)勢基因)在所設(shè)定的競爭模式下保留。通過GA所選的特征波段主要集中在900~1 600 nm之間,并且在900~1 300 nm 之前特別集中(圖3)。這是由于GA算法在尋優(yōu)路徑上的隨機(jī)性造成特征波段選擇數(shù)目的不確定性,即每次運(yùn)行結(jié)果之間具有差異,甚至存在陷入局部最優(yōu)的概率,所以基于每種預(yù)處理選擇的最佳變量數(shù)存在差異,并且存在陷入900~1 300 nm局部最優(yōu)波段的可能。

        2.3 模型的建立和預(yù)測

        2.3.1 SPA-PLS模型建立與預(yù)測 通過SPA和PLS算法,分別對胡楊葉片原始光譜和一階導(dǎo)數(shù)光譜進(jìn)行建模,將SPA算法提取的特征波長,作為PLS的輸入變量,葉片含水量作為輸出變量。結(jié)果發(fā)現(xiàn),基于一階導(dǎo)數(shù)光譜與SPA算法提取的特征波長進(jìn)行建模的精度、相關(guān)性均明顯提高,交叉驗(yàn)證預(yù)測均方差(RMSPCV)由0.666 38降低到 0.026 633,預(yù)測均方根誤差(RMSEP)由0.020 228降低到 0.014 391,預(yù)測精度由0.973 61提高到0.981 23,相關(guān)系數(shù)(r)由0.779 93提高到0.793 63(圖4)。試驗(yàn)結(jié)果表明,基于SavitZky-Golay一階導(dǎo)數(shù)使用連續(xù)投影算法(SPA)能夠有效地對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,提取特征波長,消了散射影響,降低噪聲干擾、提高建模精度。

        2.3.2 GA-PLS模型建立與預(yù)測 通過GA和PLS算法,分別對胡楊葉片原始光譜和一階導(dǎo)數(shù)光譜進(jìn)行建模,在PLS方法交叉驗(yàn)證計(jì)算過程中,依變量負(fù)載值對變量排序,通過逐一計(jì)算誤差值RMSPCV,選取最小RMSPCV所對應(yīng)的特征變量數(shù)即是最優(yōu)擬合特征數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),基于一階導(dǎo)數(shù)光譜與GA算法提取的特征波長進(jìn)行建模的精度、相關(guān)性均明顯提高,交叉驗(yàn)證預(yù)測均方差(RMSPCV)由0.037 63降低到0.033 348,預(yù)測均方根誤差(RMSEP)由 0.021 69 降低到 0.019 726,預(yù)測精度由0.971 21提高到 0.975 13,相關(guān)系數(shù)(r)由0.702 1提高到0.758 38(圖5)。試驗(yàn)結(jié)果表明,基于SavitZky-Golay一階導(dǎo)數(shù)使用遺傳算法(GA)能夠有效地對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,提取特征波長,消了散射影響,降低噪聲干擾、提高建模精度。

        綜合比較SPA-PLS和GA-PLS算法在同一預(yù)處理結(jié)果上的建模指數(shù),SPA-PLS總體要優(yōu)于GA-PLS。SPA-PLS選擇的變量只用了18個(gè),而GA-PLS用了29個(gè),并且評價(jià)指數(shù)均優(yōu)于GA-PLS,較少的波段能夠提高運(yùn)算速度,同時(shí)減少成本。因此,選擇SPA-PLS算法為胡楊葉片含水量最佳預(yù)測模型。

        3 結(jié)論

        在胡楊葉片含水量近紅外光譜監(jiān)測中使用連續(xù)投影算法(SPA)與遺傳算法(GA)進(jìn)行有效波長的選取是可行的。對SavitZky-Golay一階導(dǎo)數(shù)光譜數(shù)據(jù)使用SPA選取的有效波長基本上都分布在1 360、1 650 nm附近,并且所選波長與含水量有較好的相關(guān)性。利用SPA可以有效地降低光譜矩陣的維數(shù)。基于相同預(yù)處理光譜采用SPA-PLS的結(jié)果要優(yōu)于GA-PLS,預(yù)測精度達(dá)到了0.981 23,相關(guān)系數(shù)達(dá)到了 0.793 63,為研制胡楊葉片水分便攜式檢測儀提供了理論依據(jù)。

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