摘要
提出了一种利用粪便可见-近红外反射光谱进行圈养高山麝种群年龄组分析的新方法。以FieldSpec 3地物光谱仪采集了145份高山麝粪便(成体麝粪样45份,亚成体和幼体各50份)的光谱数据,将其随机分成训练集(100份)和检验集(45份)。光谱经S.Golay平滑和一阶导数处理后以主成分分析法(PCA)降维。以前6个主成分(含原始光谱95.00%的特征信息)作为新变量,利用训练集样本,分别以Fisher线性判别、Bayes逐步判别以及BP-神经网络(BP-ANN)3种方法建立高山麝种群年龄组的分析模型。对检验集45个未知样的预测表明,BP-ANN模型判别的准确率最高,为84.44%。3种方法所建的模型对幼麝粪样判别的准确率最高,可达93.33%。分析发现亚成体粪样具有过渡性质,但幼麝粪样与成体粪样易于判别。结果表明,利用粪便的可见-近红外反射光谱进行高山麝年龄组的快速、非接触性判别是可行的,且PCA结合BP-ANN判别是一种优选方法。
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