松材线虫病对我国松林资源造成严重破坏, 早期精准诊断该病害对精准防控及保障国家森林生态安全具有重要意义。 该病目前的诊断技术包括林间症状诊断法、 病原线虫鉴定法、 流胶法等, 这些方法受到条件或技术的限制而不完善, 也无法有效地对松树针叶变色前或极少数针叶变色的阶段进行诊断。 为此提出一种基于光谱分析的马尾松松材线虫病针叶电阻率检测方法。 对野外8~9年生马尾松接种松材线虫后, 在不同时间对针叶进行数据测量。 使用美国Ocean Insight公司生产的Ocean Optics USB2000+对马尾松针叶反射光谱数据进行采集, 取冠层上、 中、 下3个位置光谱反射率平均值作为该植株的光谱反射率； 将针叶横截面近似看成半椭圆形, 剪取针叶中部4 cm, 测量针叶的宽度和厚度, 使用M4070 LCR测试仪测其电阻值, 从而计算出其电阻率； 取冠层上、 中、 下3个位置电阻率平均值作为该植株的针叶电阻率。 对原始光谱（OR）进行光谱变换, 主要方法为一阶导数（FD）、 二阶导数（SD）、 对数变换（LOG）、 倒数变换（1/R）和连续统去除法（CR）； 使用随机森林算法对原始光谱和各个变换的光谱数据提取特征波段以反演针叶电阻率, 采用最小二乘支持向量机（LSSVM）算法对筛选出的特征波段与针叶电阻率的建模效果进行分析, 确定最佳马尾松针叶电阻率预测模型。 结果表明, 在该病害出现极少数针叶变色后的早期阶段, 马尾松接虫株与对照株针叶电阻率达到极显著差异（p<0.01）。 LSSVM建模效果表明, 二阶导数变换后的光谱数据综合表现最好, 选择特征波段为594.986、 646.107、 646.451、 782.896、 784.841、 839.164、 863.890、 902.021、 947.901和962.315 nm； 建模集和验证集的平均R2为0.848, RMSE和MAE分别为32.331和7.067。 相较于原始数据（OR）建立的模型, R2提升4%, RMSE和MAE分别降低2.5%和18.9%。 研究结果表明, 使用针叶反射光谱反演针叶电阻率是可行的, 且SD-RF-LSSVM建立的预测模型精度最高, 可用于针叶电阻率的快速估测, 为实现基于遥感的松材线虫病早期诊断与监测提供了思路与方法。

土壤养分直接关系到作物产量与品质状况, 然而传统化学方法检测存在化学试剂消耗大、 耗时费力等问题, 不能满足精细农业的需求。 快速获取土壤养分信息是发展精细农业、 绿色农业的关键, 想要了解土壤肥力状况, 必须先了解有机质和总氮的含量状况。 许多研究表明, 长波近红外光谱被广泛应用于土壤检测领域, 然而短波可见/近红外光谱在土壤有机质和总氮的研究上却非常罕见。 以江西省吉安市安福县和南昌市新建区的四个村庄作为研究区, 根据2×2网格法采集了深度为10～30 cm的棕壤、 红壤和水稻土三种最为典型的土壤样品共180份。 经过研磨、 风干等处理后用四分法均匀划分为两份, 用于测定样品光谱信息和理化信息。 将土壤样品按照2∶1(120∶60)划分为建模集和预测集。 考虑到首尾端波段噪声较大, 故去除325～349和1 051～1 075 nm波段, 将350～1 050 nm波段用于光谱分析。 通过连续投影算法(SPA)筛选出有机质12个特征波长点, 总氮11个特征波长点, 考虑到土壤光谱信息与土壤理化性质之间可能存在非线性联系, 建立全波段与特征波长的线性偏最小二乘回归(PLSR)模型和非线性最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型对土壤有机质和总氮进行研究, LS-SVM模型采用两步网格搜索法优化了两个超参数γ和σ2。 研究结果表明: (1)土壤的光谱反射率随波长增加反射率升高, 反射率曲线中460、 550、 580、 740和900 nm处有较为明显的吸收特征。 (2)从PLSR模型和LS-SVM模型结果分析可知, 非线性模型LS-SVM具有更好的预测精度, 分析认为土壤光谱信息与土壤理化性质之间存在一些非线性关系。 (3)通过连续投影算法筛选的特征波长提高了模型精度, 优化了模型运行效率。 SPA-LS-SVM模型是所有模型中最优的预测模型, 其中有机质模型的R2pre为0.884 7, RMSEp为0.104 8, RPD为2.945 0, 总氮模型的R2pre为0.901 8, RMSEp为0.010 4, RPD为3.191 1。 (4)本研究说明可见/近红外光谱能够用于测量不同类型的土壤有机质和总氮含量, 并且达到较好的预测效果。 可见/近红外光谱在土壤检测领域具有巨大潜力。

枇杷果味甘酸, 供生食、 蜜饯、 酿酒用, 有化痰止咳、 和胃降气之效, 是春夏之交的度淡水果。 枇杷皮薄、 质细、 松软多汁, 在采摘及藏运过程中极易发生碰伤, 造成经济损失, 因此对碰伤枇杷的高精度快速分级检测处理至关重要。 针对几种碰伤程度的枇杷可以选用不同的方法以减少经济损失, 轻度碰伤的可以制作枇杷汁、 枇杷膏等; 中度碰伤的可以去除损伤部分制作枇杷罐头进行保存; 重度碰伤的直接处理掉节约仓储成本。 目前枇杷的碰伤程度主要通过操作员的肉眼进行损伤辨别, 受到个人习惯、 光线强度和主观心理因素影响, 会对不同碰伤程度的枇杷造成误分类。 故此提出基于高光谱成像技术图谱特征融合的方法对枇杷碰伤程度进行高精度、 快速、 无损分级。 首先, 利用自由落体碰撞装置制备轻度、 中度、 重度碰伤三组样品, 并利用高光谱成像系统采集各样品数据; 其次选用感兴区内100个像素点的平均光谱作为样本光谱并用多元散射校正(MSC)对光谱进行预处理, 作为光谱特征用于后续模型使用; 最后将光谱数据结合枇杷样品的颜色特征, 利用随机森林(RF)、 偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)、 极限学习机(ELM)、 最小二乘支持向量机(LS-SVM)分别建立基于枇杷光谱特征、 RGB颜色特征结合光谱特征、 HSI颜色特征结合光谱特征、 混合颜色特征结合光谱特征的枇杷碰伤程度模型, 在所有模型中混合图像特征结合光谱特征的枇杷碰伤程度模型预测效果最好, 利用RF、 PLS-DA、 ELM、 LS-SVM算法的模型整体识别准确率分别为91.11%、 86.67%、 95.56%、 100%, 其中基于RBF核函数的LS-SVM碰伤枇杷模型准确率最高。 研究结果说明: 单一光谱特征模型准确率最低, 结合RGB颜色特征、 HSI颜色特征后具有更高的准确率, 光谱特征结合混合颜色特征建立的模型准确率最高, 该研究为水果碰伤程度判别提供了一定的理论参考和实验依据。

土壤肥力通常由有机质、 总氮、 速效磷、 速效钾等含量决定。 这些物质的含量通常采用可见/长波近红外光谱(visible/near-infrared spectroscopy, Vis/NIRS: 350～2 500 nm)进行研究, 可见/短波近红外区域(visible/shortwave near-infrared spectroscopy, Vis/NIRS: 325～1 075 nm)的研究却非常罕见, 将可见/短波近红外光谱结合机器学习算法来测量土壤养分具有巨大潜力。 选取了南昌市新建区和吉安市安福县的四个村庄作为样品获取地点, 通过2×2网格法选取对角区的10～30 cm深度的土壤样本, 其中水稻土120份(水稻土1和水稻土2), 棕壤60份、 红壤60份。 样品经过研磨、 风干等处理后用四分法均匀划分为两份, 用于测定样品光谱信息和理化信息。 将获取的光谱数据去除325～349和1 073～1 075 nm的噪声波段, 然后采用S-G卷积平滑结合一阶导数进行预处理。 将预处理后的光谱数据进行主成分分析(PCA), 根据主成分分析得到的得分图(PC1: 98.44%, PC2: 3.5%, PC3: 0.14%)显示出样品存在明显聚类现象且在二维空间内相互可分, 样品存在明显聚类现象, PCA可以在一定程度上合理解释不同土壤样品的光谱特征差异。 将预处理后的光谱数据建立全波段主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型, 通过PCA和PLSR对光谱数据降维, 提取出3个主成分因子(PCs)和9个潜在变量(LVs), 建立非线性反向传播神经网络(BPNN)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。 通过比较PCR、 PLSR、 BPNN和LS-SVM方法对Vis/SW-NIRS及对OM、 TN、 P、 K的预测精度, 得出以下结论： (1)LS-SVM-LVs模型在所有土壤性能方面都优于PCR、 PLSR、 BPNN-PCs、 BPNN-LVs和LS-SVM-PCs模型; (2)LS-SVM-LVs模型对OM和N的预测精度最高, 这是在NIR区域具有光谱响应的特性; (3)采用Vis/SW-NIRS测定土壤矿质养分P和钾, 具有不同的准确性, 这是由于光谱活性成分的共变。 根据本研究取得的结果, 建议采用LS-SVM-LVs分析作为预测土壤性质(OM、 TN、 P和K)的最佳模型方法。 然而, 还需要进一步的研究来深入解释在近红外区域不具有直接光谱响应的土壤特性的测量。 该研究成果可以为当地的精细农业的发展提供理论与技术参考。

为打击不法分子利用寄递渠道运输掺杂有毒有害等非食品原料的减肥药的现象，提出一种基于太赫兹时域光谱技术的减肥药模式识别方法。与传统方法相比，太赫兹光谱的时域频谱信噪比高，具有快速、省时和无损等特点。选用7种减肥药作为实验样品，采集样品的太赫兹时域光谱，用自动寻峰器找到0~0.19 THz、1.75~2.14 THz、2.23~2.5 THz三个特征频率区间；采用希尔伯特变换、巴特沃思低通滤波器、快速傅里叶变换低通滤波器、标准正态变换后的一阶导数处理特征频率区间，并对处理结果与原始光谱进行特征数据融合；采用粒子群优化最小二乘支持向量机和随机森林模型对原始数据和四种方法融合的数据进行分类识别。实验结果表明，粒子群优化最小二乘支持向量机模型对经过希尔伯特变换的光谱特征融合数据具有最佳的识别效果，准确率可达到100%，对法庭科学中减肥药的鉴别有一定借鉴意义。

为了提高可见-近红外（Vis-NIR）光谱法检测水质pH值的精度和稳定性，基于连续投影算法（SPA）和粒子群优化-最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）建立了多元校正模型。采集60个不同pH值水溶液样品的Vis-NIR光谱数据，运用Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换对原始光谱数据进行预处理。基于SPA筛选的特征波长和PSO算法自动优化LSSVM的建模参数，建立多元非线性校正模型。结果表明，相比于其他对比模型，SPA-PSO-LSSVM模型具有更高的精度与更优的稳定性，验证集的均误差方根为0.67、决定系数为0.91，剩余预测偏差为3.10。

为了解决由于油桃表面颜色特征复杂所带来的早期机械损伤难以检测问题, 提出了一种基于偏振成像技术的早期损伤检测分类模型。采用分焦平面偏振成像方法一次性获取油桃在4个偏振方向下的偏振图像, 利用双线性插值和低照度增强(LIME)对偏振图像进行预处理, 以提高运行实时性并降低水果曲率变化的影响; 提取偏振图像中像素的颜色特征和灰度共生矩阵(GLCM)特征, 分别用于训练两个最小二乘支持向量机(LSSVM)分类模型; 通过理论分析和实验仿真, 最后利用两个分类模型的串联(color-LSSVM→GLCM-LSSVM model)实现了油桃机械损伤的早期检测。结果表明, 该分类器模型对油桃正常和损伤区域的检测精确率达到95.68%,召回率达到93.29%。分焦平面偏振成像技术在深色系水果的早期损伤无损检测领域具有良好的应用前景。

为提高室内可见光定位精度，提出一种基于天牛须搜索算法优化最小二乘支持向量机（BAS-LSSVM）的可见光指纹定位方法。先利用LED的光强信号强度特征构建指纹库，然后用天牛须搜索算法对最小二乘支持向量机的超参数进行优化以实现提高精度和减少时间开销的目的，最后建立位置坐标和信号强度特征的映射关系实现定位。实验结果表明，BAS-LSSVM定位方法可以实现良好的定位效果，97.0%的测试点定位误差不大于0.10 m，所有测试点平均定位误差为0.031 m。