基于VMD-MSE的玉米铜污染信息提取与预测模型

• 作者: 张超 李燕 杨可明 程凤 高鹏
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 重金属铜污染 玉米 光谱 变分模态分解 多尺度熵 弱信息探测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 189-194
• 页数: 6页
• 分类号: TP7
• 字数: 4598字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.01.020

摘要

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.