一种高光谱信息冗余波段的检测方法技术

一种高光谱信息冗余波段的检测方法，解决了现有光谱信息冗余检测方法需要借助目标分析物浓度信息效率和准确性不稳定的问题，属于光谱检测技术领域。本发明专利技术的方法包括：对长度为N的原始光谱的反射率做数据预处理后，利用一个长度为wt的窗口在预处理后的光谱上做平滑，即从光谱的第一个数据点为窗口的起点向后选择一个具有wt的窗口长度的连续数据点构成第一个窗口，接着以第二数据点为起点向后选择wt的窗口长度的连续数据点构成第二个窗口，以此类推，直到最后一个数据点作为最后一个窗口，共得到N

【技术实现步骤摘要】
一种高光谱信息冗余波段的检测方法


[0001]本专利技术涉及一种光谱信息冗余的检测方法，属于光谱检测


技术介绍

[0002]现有光谱信息冗余的检测大多基于统计分析手段，从目标分析物的预测误差入手，对光谱波段重新选择，以求得到使得误差更小的波段组合，去除的波段即被认为是冗余波段。这种做法有如下两个弊端：1)冗余波段的判定依赖于目标分析物的预测结果，而目标分析物浓度的测定依赖于实验室结果或其他测量工具，目标分析物浓度测定值的改变或误差评价指标的改变都将影响原始光谱冗余波段的判定，并且目标分析物浓度种类的改变也将改变冗余波段的判定；(2)所有样本的原始光谱的冗余波段一致，因为冗余波段的判定不是针对单条光谱，而是利用所有样本光谱与其目标分析物预测建模的结果来是筛选波段。

技术实现思路

[0003]针对现有光谱信息冗余检测方法需要借助目标分析物浓度信息效率和准确性不稳定的问题，本专利技术提供一种高光谱信息冗余波段的检测方法。
[0004]本专利技术的一种高光谱信息冗余波段的检测方法，所述方法包括：
[0005]S1、对原始光谱反射率序列进行预处理，得到平稳的光谱反射率序列{x(i)}；
[0006]S2、利用长度为wt的平滑窗口在S1得到光谱反射率序列移动，每次移动一个数据点，得到每个窗口内的Hurst指数；
[0007]S3、计算临界值H
c
，当Hurst指数大于临界值H
c
，对应平滑窗口内的光谱反射率序列具有自相关性，否则不存在；
[0008]S4、根据S2得到每个窗口内的Hurst指数和S3的临界值H
c
，及相邻两个平滑窗口是否存在自相关性来确定冗余波段，获取冗余波段集合；
[0009]S5、改变平滑窗口长度wt的值，重复S2至S4，得到在不同平滑窗口长度wt下的冗余波段集合，对所有冗余波段集合求交集，交集为原始光谱反射率序列的冗余波段。
[0010]作为优选，所述S1中，对原始光谱反射率序列进行一阶差分，得到的一阶差分光谱反射率序列做为平稳的光谱反射率序列{x(i)}。
[0011]作为优选，所述S2包括：
[0012]S21、用一个长度为wt的平滑窗口对光谱反射率序列{x(i)}做平滑；
[0013]S22、计算窗口内的累积离差序列y(k)；
[0014]S23、分别对y(k)正序和逆序等分成N
s
＝[N/s]个不重叠的等时间长度为s的区间，共获得2N
s
个等长度的区间，原始光谱反射率序列的长度为N；
[0015]S24、对每个区间，得到时间序列的局部趋势滤去趋势后的序列记为y
s
(k)，并计算y
s
(k)的方差；
[0016]S25、根据每个区间获得的方差，得到窗口内的波动函数F(s)；
[0017]S26、利用波动函数F(s)与时间长度s的幂律关系，得到自相关标度指数λ；当自相
关指数λ>1时，Hurst指数H＝λ
‑
1，当自相关指数λ<1时，Hurst指数H＝λ；
[0018]S27、将平滑窗口在光谱反射率序列{x(i)}上移动，利用S21至S26得到每个平滑窗口内的Hurst指数，记为H＝{H1,H2,
…
,H
N
‑
wt+1
}。
[0019]作为优选，所述<x>表示平滑窗口内所有光谱反射率数据的平均值。
[0020]作为优选，用最小二乘拟合数据得到时间序列的局部趋势
[0021]作为优选，y
s
(k)的方差为f2(s,v)：
[0022][0023]窗口内的波动函数表示方差。
[0024]作为优选，自相关标度指数λ通过lnF(s)对lns进行线性拟合得到。
[0025]作为优选，所述S3包括：
[0026]生成设定数量个独立的长度wt的零均值单位方差的高斯白噪声序列，计算其Hurst指数h，h位于1
‑
H
c
和H
c
之间的概率密度函数积分等于0.95，得到序列长度为wt的不相关序列Hurst指数额临界值H
c
。
[0027]作为优选，所述S4中，
[0028]H
i
表示第i个窗口的Hurst指数，H
i+1
表示第i+1个窗口的Hurst指数；
[0029]若H
i
>H
c
且H
i+1
<H
c
，则说明第i个窗口内的光谱反射率数据存在自相关性，而第i+1个窗口的光谱反射率数据不存在自相关性，表明第i个窗口内的第一个光谱反射率数据点能被后面的反射率线性表示，即可判定第i个窗口内的第一个反射率数据点对应的波段为冗余波段；
[0030]若H
i
<H
c
且H
i+1
>H
c
，则说明第i个窗口内的光谱反射率数据不存在自相关性，而第i+1个窗口的光谱反射率数据存在自相关性，表明第i+1个窗口内的最后一个光谱反射率数据点能被前面的反射率线性表示，即可判定第i+1个窗口内的最后一个光谱反射率数据点对应的波段为冗余波段
[0031]将冗余波段做成集合RY
wt
。
[0032]本专利技术的有益效果：与现有判定和提取光谱信号冗余波段的方法相比，本专利技术不需要借助目标分析物浓度信息，仅对原始光谱本身进行分析，充分考虑了每个波段反射率对整个光谱的影响。并且，通过信息熵的比较，剔除冗余波段后的光谱信号的信息量保留了原始光谱信号的绝大多数信息量，实现准确而高效地提取光谱特征。
附图说明
[0033]图1为本专利技术的原理示意图；
[0034]图2(a)为油菜种子原始光谱；
[0035]图2(b)为图2(a)的一阶差分光谱；
[0036]图3(a)为一阶差分光谱在平滑窗口大小为50时的波动函数与尺度的双对数图，图
中散点拟合直线的斜率即为自相关标度指数λ，纵坐标F为波动函数值；
[0037]图3(b)为一阶差分光谱在平滑窗口大小为60时的波动函数与尺度的双对数图，图中散点拟合直线的斜率即为自相关标度指数λ，纵坐标F为波动函数值；
[0038]图4(a)为长度为50的高斯白噪声的Hurst指数的概率密度图，纵坐标表示概率密度；
[0039]图4(b)为长度为60的高斯白噪声的Hurst指数的概率密度图，纵坐标表示概率密度；
[0040]图5(a)为长度为50的平滑窗口内油菜种子光谱的Hurst指数及临界值，其中，水平线表示临界值；
[0041]图5(b)为长度为60的平滑本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高光谱信息冗余波段的检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、对原始光谱反射率序列进行预处理，得到平稳的光谱反射率序列{x(i)}；S2、利用长度为wt的平滑窗口在S1得到光谱反射率序列移动，每次移动一个数据点，得到每个窗口内的Hurst指数；S3、计算临界值H
c
，当Hurst指数大于临界值H
c
，对应平滑窗口内的光谱反射率序列具有自相关性，否则不存在；S4、根据S2得到每个窗口内的Hurst指数和S3的临界值H
c
，及相邻两个平滑窗口是否存在自相关性来确定冗余波段，获取冗余波段集合；S5、改变平滑窗口长度wt的值，重复S2至S4，得到在不同平滑窗口长度wt下的冗余波段集合，对所有冗余波段集合求交集，交集为原始光谱反射率序列的冗余波段。2.根据权利要求1所述的高光谱信息冗余波段的检测方法，其特征在于，所述S1中，对原始光谱反射率序列进行一阶差分，得到的一阶差分光谱反射率序列做为平稳的光谱反射率序列{x(i)}。3.根据权利要求1所述的高光谱信息冗余波段的检测方法，其特征在于，所述S2包括：S21、用一个长度为wt的平滑窗口对光谱反射率序列{x(i)}做平滑；S22、计算窗口内的累积离差序列y(k)；S23、分别对y(k)正序和逆序等分成N
s
＝[N/s]个不重叠的等时间长度为s的区间，共获得2N
s
个等长度的区间，原始光谱反射率序列的长度为N；S24、对每个区间，得到时间序列的局部趋势滤去趋势后的序列记为y
s
(k)，并计算y
s
(k)的方差；S25、根据每个区间获得的方差，得到窗口内的波动函数F(s)；S26、利用波动函数F(s)与时间长度s的幂律关系，得到自相关标度指数λ；当自相关指数λ>1时，Hurst指数H＝λ
‑
1，当自相关指数λ<1时，Hurst指数H＝λ；S27、将平滑窗口在光谱反射率序列{x(i)}上移动，利用S21至S26得到每个平滑窗口内的Hurst指数，记为H＝{H1,H2,
…
,H
N
‑
wt+1
}。4.根据权利要求2所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王访，易朝刚，李建辉，
申请(专利权)人：广东辰宜信息科技有限公司佛山职业技术学院，
类型：发明
国别省市：