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基于PDS算法的不同光照下模型传递研究

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2.1 材料与处理

试验样品均采自浙江省杭州市果园,选择大小、颜色相近的圆黄梨150个,样品按2∶1分为校正集和预测集。将样品擦拭干净并按序标记,在每个样品赤道处均匀取4个点作为测量位置,将样品保存在室内恒定温度下,直至样品表面温度与室内温度相同。表1是校正样本和预测样本的糖度值。从表1可知,样品的糖度校正集15.11 °Brix和预测集15.69 °Brix近似相等,样品预测值在正常的校正样品范围内。

2.2 试验仪器

MCS600型德国蔡司光谱仪,并携带90 °垂直积分球进行测量,光谱范围300~1 700 nm,分辨率为3 nm,光谱采集软件为仪器自带软件Aspect plus 2.0;理化值测定使用ATAGOPR-101α型数字式糖度计,测定范围为0~45 °Brix,误差为±0.1 °Brix;光照度计使用希玛AR823数字照度计,测量范围是1~200 klx,分辨率为1 klx;数据处理及建模软件为MATLAB2012b。

2.3 试验设计

将样品进行预处理后对样品进行不同光照条件下的光谱检测。为了减小温度、湿度等因素对检测的影响,先在室内保存24 h以上再进行检测。在室外检测时,为了避免太阳长时间照射改变样品表面温度,快速检测样品的近红外光谱。在室内恒定条件下对样品采用漫反射光谱检测,对每个样品采集点进行采集,取均值作为该样品的最终光谱;在室外光照条件下进行上述试验,作为该样品光照下的光谱。

3 光谱数据分析

3.1 样品参数的选择

对于PDS算法而言,参数的选择很重要,包括转移样品数和窗口宽度。在实际应用中,主要關注的是窗口的选择,窗口太小不能体现环境的差异,窗口的增大需要标样数的增大。若转移样品标样数太少会导致包含光谱转换信息不全,太多会导致使用不便。标样数的选择采用Kennard-Stone(KS)算法来选择,其结果的好坏由RMSEP来评价

本研究以圆黄梨样品的室内光谱为主仪器光谱,室外光谱为从仪器光谱,进行光谱转移。首先对室内外光谱进行分段直接校正,选择窗口数为0、5、11,再用KS算法对转移后的样品进行选择,选择5、10、15、…、35、40个样品作为预测样品集,建立模型,并比较其RMSEP值,选择RMSEP值最小的参数作为最终结果,如图1所示。可以看出标样数的变化对均方根误差影响较大,而窗口数的变化带来的均方根变化就较为平缓。当窗口数变大时,选择标样数为5时,均方根误差一直都很小,但由于标样数太少会导致光谱包含信息太少,因此最终选择窗口宽度为7,标样数为10,此时的均方根误差为最小。

3.2 模型传递前后分析

太阳到达地表的光谱能量主要集中在可见光区域,而近红外区域相对较小,因此光照对光谱检测的影响应也在可见光区域较为明显,如图2所示为同一样品在室内外的光谱图,可以看出在可见光区域差异很明显。因此,对室内光谱建立PLS模型并预测室外光谱,其结果如表2所示,可见室内建立的模型根本无法预测室外光谱。

由表2可以看出,同一光照条件下的建模预测效果较好,即室内模型预测室内、室外弱光照模型预测室外弱光照、室外强光照预测室外强光照的效果较好,Rp分别为0.909、0.848和0.812,模型稳定;而不同光照条件下相互预测则效果不理想。室内模型不适合直接预测室外光谱,这是由于在室外,光照的照射,相当于增加了仪器可见光部分的入射光源,使漫反射光谱发生变化直接影响了圆黄梨光谱的检测,从而导致室外光谱与室内光谱存在很大差异。为了实现室内外模型的共享,对室外光谱采用模型传递的方法来减小室内外光谱的差异。

采用PDS算法对室外光谱进行修正,如图3所示,可以看出室内外光谱差异明显减小,用建立好的PLS模型预测转移后的室外光谱,决定系数R2为0.64,RMSEP为0.56。可见PDS算法确实能有效地减小光照对检测的影响。

为了减小均方根误差值,选择最小窗口宽度为7,标样数为10。同时采用PDS算法对室外光谱进行模型传递,其结果如图4所示。由图4可知,经PDS算法转移后的决定系数R2为0.64(R=0.8),预测偏差RMSEP为0.565 27、RMSEC为0.458 52,可以看出模型预测效果比经过PDS转移前的预测效果已经改善很多,有效地减小了室内外光谱之间的差异,减小了由于室外光照对检测所造成的影响,经过PDS算法传递后室内模型可以预测室外阴影下的光谱,有效地解决了光照对光谱检测及建模带来的影响。

4 小结

利用近红外光谱仪检测了室内外不同光照条件下圆黄梨的光谱,建立模型相互预测。结果表明,室内模型直接预测室外光谱的效果不好,但室外光谱经过PDS算法处理后,其预測结果的决定系数为0.64,RMSEP为0.565 27。PDS算法能有效地减小室内外光谱之间的差距,减小光照对光谱仪的检测影响,为室外使用便携式光谱仪提供理论依据。

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