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高光譜成像儀光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理與波長(zhǎng)篩選方法

發(fā)布時(shí)間:2024-03-01
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高光譜成像儀?在成像的過(guò)程中,其采集的光譜信息會(huì)受到儀器本身和試驗(yàn)環(huán)境產(chǎn)生的噪聲干擾、基線漂移、光程變化、樣品厚度分布不均以及光散射等因素影響。因此,就需要對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和篩選有效波長(zhǎng)。本文對(duì)高光譜成像儀光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理與波長(zhǎng)篩選方法做了介紹。

高光譜成像儀在成像的過(guò)程中,其采集的光譜信息會(huì)受到儀器本身和試驗(yàn)環(huán)境產(chǎn)生的噪聲干擾、基線漂移、光程變化、樣品厚度分布不均以及光散射等因素影響。因此,就需要對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和篩選有效波長(zhǎng)。本文對(duì)高光譜成像儀光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理與波長(zhǎng)篩選方法做了介紹。

高光譜成像儀

光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法:

在樣品光譜獲取過(guò)程中,光譜可能會(huì)受到儀器本身和試驗(yàn)環(huán)境產(chǎn)生的噪聲干擾、基線漂移、光程變化、樣品厚度分布不均以及光散射等因素影響。因此,有必要結(jié)合化學(xué)計(jì)量法對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理以消除負(fù)面影響。常用的8種光譜預(yù)處理方法包括:多元散射校正(MSC)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量校正(SNV)、基線校正(BC)、移動(dòng)平均值平滑(MAS)、卷積平滑(SGS)、中值濾波平滑(MFS)、高斯濾波平滑(GFS)、和歸一化校正(NC)。

MSC是一種用于補(bǔ)償光譜數(shù)據(jù)中的加性和/或乘性效應(yīng)的光譜轉(zhuǎn)換方法,可有效消除光譜散射、基線漂移和偏移、樣品顆粒大小和表面光斑分布不均等物理影響。該方法是通過(guò)將所有樣品的平均光譜作為標(biāo)準(zhǔn)光譜,探究每條譜線與平均線之間的線性關(guān)系,從而得到較理想的光譜信息,此變換后的光譜與原始光譜相似。SNV旨在基于所有光譜的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差達(dá)到消除光譜散射和樣品顆粒大小倍增干擾,以及校正光照效應(yīng)的目的。SNV預(yù)處理計(jì)算方式是每個(gè)波長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的原始反射率減去平均反射率后,其與該光譜反射率的標(biāo)準(zhǔn)偏差的比值。BC是一種常用的光譜預(yù)處理方法,可以消除儀器背景噪聲或光譜基線漂移對(duì)信號(hào)質(zhì)量的影響。MAS、SGS、MFS和GFS均屬于平滑預(yù)處理,能夠有效消除由基線漂移、傾斜、反轉(zhuǎn)等造成的隨機(jī)噪音。NC目的是識(shí)別和去除光譜變量間的系統(tǒng)差異來(lái)源,例如樣品中隨時(shí)間變化的化學(xué)成分的變化或者儀器檢測(cè)器靈敏度的變化等。


光譜數(shù)據(jù)波長(zhǎng)篩選方法:

高光譜信息具有波長(zhǎng)分辨率高的優(yōu)點(diǎn),可以在很大程度上提高模型的預(yù)測(cè)性能,然而在全波段光譜信息中含有一定的冗余信息,極大的影響了預(yù)測(cè)模型的運(yùn)行速度和預(yù)測(cè)精度。雖然不同的預(yù)處理方法可以消除原始數(shù)據(jù)中系統(tǒng)帶來(lái)的負(fù)面影響,但仍然不能完全剔除冗余信息。因此,利用合適的化學(xué)計(jì)量學(xué)算法對(duì)高光譜信息進(jìn)行最優(yōu)波長(zhǎng)的篩選對(duì)提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性是十分有必要的。4種常用的最優(yōu)波長(zhǎng)篩選方法是:回歸系數(shù)(RC)法、逐步回歸(SR)法、連續(xù)投影(SPA)算法和競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)取樣(CARS)法。

RC法的運(yùn)算原理是以回歸系數(shù)絕對(duì)值的大小為依據(jù),捕捉特征變量(光譜信息)與目標(biāo)變量(硬度、彈性、內(nèi)聚性)之間的線性關(guān)系,從而提取出最優(yōu)波長(zhǎng)來(lái)簡(jiǎn)化全波段PLS預(yù)測(cè)模型。一般來(lái)說(shuō),回歸系數(shù)絕對(duì)值越大,對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)有效信息越多,模型的預(yù)測(cè)效果越好。

SR法是一種正向添加、反向刪除變量的多元線性回歸方法。每當(dāng)添加一個(gè)變量時(shí),總是使用F臨界值來(lái)確定它的資格。當(dāng)然,個(gè)體變量的有效性并不意味著所有變量累加模型的預(yù)測(cè)性能都會(huì)提高,這時(shí)就應(yīng)該采用步進(jìn)準(zhǔn)則。如果一個(gè)變量無(wú)關(guān)緊要,則刪除模式在建模之前由系統(tǒng)啟動(dòng),最終篩選出最優(yōu)的波長(zhǎng)。

SPA運(yùn)行步驟包括候選子集的投影操作、根據(jù)預(yù)測(cè)殘差平方和(PRESS)準(zhǔn)則對(duì)候選子集進(jìn)行評(píng)價(jià)、最后用F檢驗(yàn)準(zhǔn)則對(duì)變量進(jìn)行消除三個(gè)階段。SPA 是一種能有效解決光譜共線性問(wèn)題的變量選擇方法,在光譜信息的重復(fù)性高、冗余度最小方面具有很大的優(yōu)勢(shì),這是通過(guò)找到最小的PRESS值和相應(yīng)的最優(yōu)波長(zhǎng)的最小數(shù)目來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

CARS是又一種基于回歸系數(shù)絕對(duì)值的變量篩選方法,首先采用蒙特卡羅采樣法選擇固定比例的樣本作為標(biāo)定模型,其次采用指數(shù)遞減函數(shù)進(jìn)行波長(zhǎng)選擇,去掉系數(shù)低的變量,然后采用自適應(yīng)重加權(quán)抽樣選擇重要變量。選擇基于它們的權(quán)重值,對(duì)遺漏的變量以類似的方式進(jìn)行進(jìn)一步處理,以找到下一組信息變量。該方法主要是依據(jù)“適者生存”的原則,挑選出一組回歸系數(shù)絕對(duì)值較大的、交叉驗(yàn)證均方根誤差最低的變量,從而達(dá)到優(yōu)化模型的目的。

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