【摘 要】
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重金属污染会引起作物光谱畸变,本文通过挖掘光谱信息中微弱的畸变信息诊断玉米受污染程度。将变分模态分解(VMD)运用到高光谱弱信息探测中,并结合多尺度熵(MSE)构建VMD-MSE
【机 构】
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中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室
【基金项目】
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煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放基金项目(SKLCRSM17KFA09);国家自然科学基金项目(41271436);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2009QD02)
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重金属污染会引起作物光谱畸变,本文通过挖掘光谱信息中微弱的畸变信息诊断玉米受污染程度。将变分模态分解(VMD)运用到高光谱弱信息探测中,并结合多尺度熵(MSE)构建VMD-MSE光谱弱信息探测模型,同时利用模型值VM进行Cu2+含量回归分析与建模。结果表明:对原始光谱数据进行3次VMD分解后,可有效提取光谱奇异特征;计算VMD结果的MSE值,可获取5个尺度的模型值。各尺度模型值VM与玉米叶片中Cu2+含量呈现显著负相关,其中第一尺度模型值(VM1)与叶片中Cu2+相关性最好。对各尺度VM构建的Cu2+含量预测模型应用结果进行比较,证明VM1线性回归模型预测效果最优。表明VMD-MSE模型可为作物污染信息提取、污染诊断及Cu2+含量预测提供思路与方法。
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