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高光谱成像仪图谱数据的定性定量判断方法有哪些?

发布时间:2023-07-21
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高光谱成像仪在检测样品时,不仅可以获得样品的光谱信息,还可以获得相应的图谱信息。那么,高光谱成像仪图谱数据的定性定量判断方法有哪些?

高光谱成像仪在检测样品时,不仅可以获得样品的光谱信息,还可以获得相应的图谱信息。那么,高光谱成像仪图谱数据的定性定量判断方法有哪些?

高光谱成像仪

高光谱成像技术定性定量判别的一般的流程如下图所示。

高光谱成像技术定性定量判别流程0717

由于高光谱数据冗余,需要应用统计学方法进行定性定量分析。其中定性分析中主要有监督分类与非监督分类、参数分类与非参数分类、确定性分类与非确定性分类等;定量分析模型中多采用多元变量回归,可分为线性回归(MLR,PCR,PLS等)和非线性回归(ANN,SVM等)。

高光谱成像技术应用于样本定量模型预测研究,采集完样品的原始光谱信息需要对其进行黑白校正,由于高光谱相邻谱带之间存在较强的相关性,利用全波段进行多变量建模预测比较耗时,且效果不稳定,因此需要进行特征波段的选择。

特征波段的选择方法较多,如相关系数波段选择法、显变分析波段选择法,这两种方法能简便的提取特征波段,但缺乏对数据多重共线性判别的能力,导致型最终的预测结果作为衡量波段选择的标准。

模拟退火法选择特征波段,是将预测模型自身的预测能力作为衡量标准,忽略了校正模型的稳健性,因此,当外界环境改变时,模型预测结果的重现性较差。

此外还有连续投影法(SPA)、主成分分析(PCA)等一系列方法应用于特征波段的选取。因此,在进行定性定量模型判别时要综合考虑这些方法的优缺点及适用性,从而使得模型稳健性和预测精确度达到最佳。

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