一种光谱测量过程中误差补偿优化方法技术

本发明专利技术涉及光谱测量领域，提出了一种光谱测量过程中误差补偿优化方法，包括：获取高光谱测量数据；根据高光谱测量数据获取每个数据元素的波动对比向量和波动对比矩阵，根据波动对比向量获取高光谱测量数据分集，根据高光谱测量数据分集计算得到每个波动对比向量中每个维度的对比一致性系数和对比因子，根据每个波动对比向量的对比因子计算得到高光谱测量数据分集中每个波动对比向量中每个维度的误差凸显转换特征并进一步获取得到高光谱测量数据的误差搜索半径；根据高光谱测量数据的误差搜索半径获取高光谱测量误差数据簇并对高光谱测量误差数据优化补偿

【技术实现步骤摘要】
一种光谱测量过程中误差补偿优化方法


[0001]本专利技术涉及光谱测量
，具体涉及一种光谱测量过程中误差补偿优化方法
。

技术介绍

[0002]光谱分析是一种科学技术方法，利用测量物质与电磁辐射之间相互作用产生的光谱信号，通过接受相互作用后的光谱信号，获取测量物质对不同波长的反应程度，获取物质的组成
、
结构
、
成分和性质的信息
。
对于获得的光谱数据，每一个高光谱数据序列代表一条光谱曲线，高光谱数据序列表示物质在所有光谱上的反射特性
。
由于高光谱数据的检测物体构成优异性，所以高光谱技术被运用于各种方面，如农业
、
环境科学
、
地质勘探
、
城市规划等领域
。
[0003]虽然高光谱数据能够提供丰富的空间和光谱信息，由于空气对光的散射会导致光的传播方向发生改变
。
这种散射会使得远离光源的区域的光强度减弱，空气对光的吸收也会导致一定的能量损失，从而使得光谱测量数据存在一定误差
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种光谱测量过程中误差补偿优化方法，以解决光谱测量过程中由于误差搜索半径选择不当导致光谱测量数据中误差数据无法准确获取引起的光谱测量误差问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例一种光谱测量过程中误差补偿优化方法，该方法包括以下步骤：获取高光谱测量数据；根据高光谱测量数据获取每个数据元素的波动对比向量和波动对比矩阵，根据波动对比矩阵获取高光谱测量数据分集，根据高光谱测量数据分集计算得到每个波动对比向量中每个维度的对比一致性系数；根据每个波动对比向量中每个维度的对比一致性系数计算高光谱测量数据分集中每个波动对比向量的对比因子，根据每个波动对比向量的对比因子计算高光谱测量数据分集中每个波动对比向量中每个维度的误差凸显转换特征；根据高光谱测量数据分集中每个波动对比向量中每个维度的误差凸显转换特征计算高光谱测量数据的误差搜索半径，根据高光谱测量数据的误差搜索半径获取高光谱测量误差数据簇并对高光谱测量误差数据优化补偿
。
[0005]优选的，所述根据高光谱测量数据获取每个数据元素的波动对比向量和波动对比矩阵的方法为：将高光谱测量数据中每个波长为中心预设长度的数据记为每个数据元素的波动对比向量，将每个数据元素的波动对比向量按高光谱测量数据排列顺序构成波动对比矩阵
。
[0006]优选的，所述根据波动对比矩阵获取高光谱测量数据分集的方法为：获取波动对比矩阵中第一个元素与所有不同元素中最大余弦相似性的元素，并记为第一最大元素，将第一元素与第一最大元素构成的集合记为第一数据分集，对于第二个元素的最大元素的若存在于第一数据分集中，则将第二个元素加入第一数据分集中，反之，加入第二数据分集中，遍历波动对比矩阵中所有元素直至每个元素均有一个数据分集
。
[0007]优选的，所述根据高光谱测量数据分集计算得到每个波动对比向量中每个维度的对比一致性系数的具体方法为：式中，表示了高光谱数据分集中所有波动对比向量第个维度的中位数，表示了高光谱数据分集调节常量因子，表示了高光谱数据分集中所有波动对比向量第个维度的最大值，表示了高光谱数据分集中所有波动对比向量第个维度的最小值，表示了第个高光谱数据分集中所有波动对比向量的总个数，表示了高光谱数据分集中第个波动对比向量的频次，表示了高光谱数据分集中的个波动对比向量中第个维度的高光谱数据，表示了高光谱数据分集波动对比向量第个维度的对比一致性系数
。
[0008]优选的，所述根据每个波动对比向量中每个维度的对比一致性系数计算高光谱测量数据分集中每个波动对比向量的对比因子的具体方法为：式中，表示了以自然常数为底的指数函数，表示了第个高光谱数据分集中波动对比向量的总个数，表示了两个向量之间的距离，表示了归一化函数，表示了高光谱数据分集中第个波动对比向量，表示了第个高光谱数据分集的一致对比向量，表示了高光谱数据分集中第个波动对比向量对比因子
。
[0009]优选的，所述高光谱数据分集的一致对比向量的获取方法为：将高光谱数据分集每个波动对比向量不同维度的对比一致性系数按维度顺序排列得到高光谱数据分集的一致对比向量
。
[0010]优选的，所述根据每个波动对比向量的对比因子计算高光谱测量数据分集中每个波动对比向量中每个维度的误差凸显转换特征的方法为：将高光谱数据分集中波每个动对比向量中每个维度数据与波动对比向量对比因子乘积的四舍五入取整结果记为个波动对比向量中每个维度的误差凸显转换特征
。
[0011]优选的，所述根据高光谱测量数据分集中每个波动对比向量中每个维度的误差凸显转换特征计算高光谱测量数据的误差搜索半径的具体方法为：
式中，表示了高光谱数据预设经验搜索半径，表示了归一化函数，表示了高光谱数据中元素向量的总个数，表示了高光谱数据预设分段长度，表示了高光谱数据分段长度中误差凸显转换特征熵，表示了高光谱数据误差调节阈值，表示了高光谱数据预设分段长度中数据的均值，表示了高光谱数据误差搜索半径
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[0012]优选的，所述高光谱数据误差调节阈值的计算方法为：将高光谱数据预设分段长度的最大值与最小值的差记为高光谱数据误差调节阈值
。
[0013]优选的，所述根据高光谱测量数据的误差搜索半径获取高光谱测量误差数据簇并对高光谱测量误差数据优化补偿的方法为：将高光谱数据误差搜索半径作为聚类算法输入得到误差数据簇，利用的插值算法对剔除误差数据簇后的高光谱测量数据空缺误差数据位置进行优化补偿
。
[0014]本专利技术的有益效果是：本专利技术首先利用光谱数据波峰起伏特点得到波动对比向量和波动对比矩阵，并基于波动对比向量和波动对比矩阵获取高光谱测量数据分集，对光谱测量过程中误差数据起伏波动情况进行计算表征，较为有效地表现了光谱测量过程中误差数据造成的起伏波动变化情况，同时，本专利技术根据高光谱测量数据分集中波动对比向量中不同维度数据的具体情况进行分析计算得到误差凸显转换特征并进一步计算得到相应的高光谱测量数据的误差搜索半径，通过高光谱测量数据的误差搜索半径较为准确的获取得到高光谱测量数据中的误差数据簇，有效地规避了传统计算过程中由于误差搜索半径设置不当导致地高光谱测量过程中无法准确获取误差数据的缺点，提高了光谱测量过程中误差补偿优化的准确性
。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0016]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种光谱测量过程中误差补偿优化方法的流程示意图
。
具体实施方式
[0017]下面将结合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种光谱测量过程中误差补偿优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取高光谱测量数据；根据高光谱测量数据获取每个数据元素的波动对比向量和波动对比矩阵，根据波动对比矩阵获取高光谱测量数据分集，根据高光谱测量数据分集计算得到每个波动对比向量中每个维度的对比一致性系数；根据每个波动对比向量中每个维度的对比一致性系数计算高光谱测量数据分集中每个波动对比向量的对比因子，根据每个波动对比向量的对比因子计算高光谱测量数据分集中每个波动对比向量中每个维度的误差凸显转换特征，根据高光谱测量数据分集中每个波动对比向量中每个维度的误差凸显转换特征计算高光谱测量数据的误差搜索半径；根据高光谱测量数据的误差搜索半径获取高光谱测量误差数据簇并对高光谱测量误差数据优化补偿
。2.
根据权利要求1所述的一种光谱测量过程中误差补偿优化方法，其特征在于，所述根据高光谱测量数据获取每个数据元素的波动对比向量和波动对比矩阵的方法为：将高光谱测量数据中每个波长为中心预设长度的数据记为每个数据元素的波动对比向量，将每个数据元素的波动对比向量按高光谱测量数据排列顺序构成波动对比矩阵
。3.
根据权利要求2所述的一种光谱测量过程中误差补偿优化方法，其特征在于，所述根据波动对比矩阵获取高光谱测量数据分集的方法为：获取波动对比矩阵中第一个元素与所有不同元素中最大余弦相似性的元素，并记为第一最大元素，将第一元素与第一最大元素构成的集合记为第一数据分集，对于第二个元素的最大元素的若存在于第一数据分集中，则将第二个元素加入第一数据分集中，反之，加入第二数据分集中，遍历波动对比矩阵中所有元素直至每个元素均有一个数据分集
。4.
根据权利要求3所述的一种光谱测量过程中误差补偿优化方法，其特征在于，所述根据高光谱测量数据分集计算得到每个波动对比向量中每个维度的对比一致性系数的具体方法为：式中，表示了高光谱数据分集中所有波动对比向量第个维度的中位数，表示了高光谱数据分集调节常量因子，表示了高光谱数据分集中所有波动对比向量第个维度的最大值，表示了高光谱数据分集中所有波动对比向量第个维度的最小值，表示了第个高光谱数据分集中所有波动对比向量的总个数，表示了高光谱数据分集中第个波动对比向量的频次，表示了高光谱数据分集中的个波动对比向量中第个维度的高光谱数据，表示了高光谱数据分集波动对比向量第个维度的对比一致性系数
。5.
根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：李延磊，周春卿，
申请(专利权)人：昆山尚瑞智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：