镉污染水稻高光谱诊断分析与建模

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1、小波分解（图2为其中一块样地的多尺度小波分析处理结果）.得到一到九层的细节系数.分别记为dl.d2,d3-d9.实验表明：dl〜d4尺度下小波系数的极值点较多.小波系数模值较大，光诰奇异性较强，dl,d2,d3尺度的极值点出现在1000nm附近，d4尺度的极值点出现在1000和1150nm附近.根据植物光谱曲线待征町知.这歧模极大值是由于水吸收导致的噪声，因此，dl〜d4尺度由于噪声的影响不适合于进行镉污染检测；根据模极大值理论0&）・随着尺度的增大，噪声模值将越来越小.突变信息模值将越*超大，＜15尺度下1000和1150nm处的噪声其模值越来越小.而700nm处突变信息的模值越来越大，奇异

2、性最强的点位于670和700nm附近.正好位于“红边”区域.而此处为叶绿索强烈吸收波段，由表1和表2可知.在影响叶绿素的因素中只有镉含址超标而其他因素均无异常，可见700nm处的模极大值不是噪声所致而是镉污染胁迫这一突变信息所致，因此，d5尺度对于检测水稻镉污染胁迫信息敏感；在d6〜d9尺度下，小波系数极值点的数E越来越少，曲线越来越光滑，光谱奇异性越来越弱.极值点箱确定位能力下降，因此,36〜d9对于水稻光谱奇异性检测也不适合.综上所述：利用Daubechies小波系的“db5”函数在d5尺度下进行水稻镉污染胁迫弱信息诊断效果圮佳，经计算.亦尺度下所有样本数据的模极大值中心均位于700nm附

3、近.奇异范閘为550〜810nm,奇异幅度为0.04（如图2中d5所示）.可见，利用小波变换的模极大值和信号的奇异性之间的关系，对水稻镉污染光谱信号进行小波分析能在保留植物光谱重要挣征的前提下，有效地衰减噪声，提高了水稻镉污染光谱奇异佶号检测的灵敏度和精确度.0-Wavelengtt^am隔22.2小波能■系数与水稻镉含■的回归分析为了进一步确定光谱小波M异性分析结果与水稻镉污染胁迫的定慑关系.利用式（2）对样本数据进行小波能虽系数提取，这里把各个小波能1：系数依次定义为FmF：.・・・凤。,并以水稻镉含量（刀为因变量，以小波能旨系数（工）为自变量进行回!H分析，其中回归方程是以2008年水稻

4、叶片的镉含斌数据（N=100）为基础建立的.各个生长期水稻叶片镉含址的差异均达到显著水平（a-0.01）,各小波能址系数与镉含虽的线性回归方程、拟决定系数（疋）和均方根误差（RMSE）如表3所示，可以看出：回归决定系数值大小顺序与小波能笊系数的排列次序不一致，各个小波能呈系数对镉含故的反演水平没有固定的次序，F..Fa.Fs的回归决定系数R2较岛.其中£的决左系数R2最大，高达0.958,另外,从决定系数的变化趋势来看，前5个小波系数比后5个小波系数的Wm定系数高.Fi〜Fs小波系数包含光谱的整体信息，几〜用。小波系数主要是一些细节信息，其中可能包含有噪声，因此与镉的相关性大大降低；为了验证上

5、述模型在不同生长年份条件F的可靠性和适用性，采用2009年不同生长期的60个样本数据对模型进行了检验•结果表明，预测值与实测值的冋归决定系数卍比建模样本稍低.表明基于光谱小波能啟系数建立的水稻叶片镉含宣估算模型对不同年份具有较强的稳定性，此模型町用来进行镉含鱼预测分析与反演，从而达到监测水稻锚污染胁迫状况的口的.3结语水稻镉污染生化特征高光谱响应机理十分复杂，小波奇异性分析技术为锚污染胁迫制信号的有效提取提供了技术条件，通过对光谱数据进行小波奇异性分析、小渡能秋系数提取及回归分析，得岀以下结论.（1）原始光谊倚号经Daubechies小波系“db5”西数的第5层小波分解系数能有效地探测水稻锚污

6、染胁迫的光谱舁常，Table3RegressionmodelsbasedondifferentlevelsofwaveletenergycoefficientsagainstCdcontentandtheirvalidation小波能捷系数估算模庵5=100)模空验证5=60)回*」公式R2RMSER2RMSE第一层小波系数F】厂一0・107卄0・4540.9080.1310.8990.139第二层小波系数眄尸一O.5OLr+O・4260.8110.1560.8030.163第二层小波系数F,y=-0.323工+0・2710.9580.1220.9470.132第四层小波系数几，工一1・688

7、工+0・3700.7950.1730.7860.182第斤层小波系数叭严一7.725x+0.7250.9020.1390.8940.146第六层小波系数几y=~13.103x+0.3490.6870.2190.6790.226第七层小波系数F?y=-45.681x4-0.2320.7070.1990.6950.208第八层小波系数F.86・565«r+0・2030.4450.2670.4370.2