基于VMD-MSE的玉米铜污染信息提取与预测模型

作者：杨可明; 李燕; 程凤; 高鹏; 张超

来源：农业机械学报, 2019, 50(01): 189-194.

• 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

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。

• 单位
  煤炭资源与安全开采国家重点实验室; 中国矿业大学（北京）