高光譜成像儀圖譜數據的定性定量判斷方法有哪些?
發布時間:2023-07-21
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高光譜成像儀在檢測樣品時,不僅可以獲得樣品的光譜信息,還可以獲得相應的圖譜信息。那么,高光譜成像儀圖譜數據的定性定量判斷方法有哪些?
高光譜成像儀在檢測樣品時,不僅可以獲得樣品的光譜信息,還可以獲得相應的圖譜信息。那么,高光譜成像儀圖譜數據的定性定量判斷方法有哪些?
高光譜成像技術定性定量判別的一般的流程如下圖所示。
由于高光譜數據冗余,需要應用統計學方法進行定性定量分析。其中定性分析中主要有監督分類與非監督分類、參數分類與非參數分類、確定性分類與非確定性分類等;定量分析模型中多采用多元變量回歸,可分為線性回歸(MLR,PCR,PLS等)和非線性回歸(ANN,SVM等)。
高光譜成像技術應用于樣本定量模型預測研究,采集完樣品的原始光譜信息需要對其進行黑白校正,由于高光譜相鄰譜帶之間存在較強的相關性,利用全波段進行多變量建模預測比較耗時,且效果不穩定,因此需要進行特征波段的選擇。
特征波段的選擇方法較多,如相關系數波段選擇法、顯變分析波段選擇法,這兩種方法能簡便的提取特征波段,但缺乏對數據多重共線性判別的能力,導致型最終的預測結果作為衡量波段選擇的標準。
模擬退火法選擇特征波段,是將預測模型自身的預測能力作為衡量標準,忽略了校正模型的穩健性,因此,當外界環境改變時,模型預測結果的重現性較差。
此外還有連續投影法(SPA)、主成分分析(PCA)等一系列方法應用于特征波段的選取。因此,在進行定性定量模型判別時要綜合考慮這些方法的優缺點及適用性,從而使得模型穩健性和預測精確度達到最佳。
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