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    基于葉冠尺度高光譜的冬小麥葉片含水量估算

    2020-03-20 10:28:38陳秀青韓景曄史良勝
    光譜學(xué)與光譜分析 2020年3期
    關(guān)鍵詞:冠層冬小麥波段

    陳秀青,楊 琦,韓景曄,林 琳,史良勝

    武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430072

    引 言

    葉片含水量是監(jiān)測植物生理狀態(tài),評估干旱脅迫、火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo),快速、準(zhǔn)確地獲取葉片含水量是進(jìn)行作物干旱診斷以及灌溉決策的前提。高光譜遙感技術(shù)憑借快速、高效和無損的優(yōu)勢,已被廣泛應(yīng)用于作物生物理化參量的定量監(jiān)測[1]。Thomas等[2]研究葉片含水量與光譜反射率之間的關(guān)系,結(jié)果表明1 450和1 930 nm波段的反射率與葉片相對含水量顯著相關(guān)。Curran等[3]發(fā)現(xiàn)由水和其他分子中O—H鍵的伸縮和彎曲產(chǎn)生分子能級變化會引起目標(biāo)光譜以970,1 200,1 450,1 940和2 500 nm為中心的吸收區(qū)域的相應(yīng)變化。田慶久等[4]、王紀(jì)華等[5]研究發(fā)現(xiàn),冬小麥葉片含水量與光譜反射率在1 450 nm附近的特征吸收峰深度和面積呈良好的線性正相關(guān)。根據(jù)眾多學(xué)者研究可知葉片含水量敏感波段主要集中在近紅外(NIR,700~1 300 nm)和短波紅外區(qū)域(SWIR,1 300~2 500 nm),光譜水分吸收帶主要在970,1 200,1 450,1 940和2 500 nm附近。同時(shí),導(dǎo)數(shù)光譜可以消除背景噪聲,解決重疊光譜現(xiàn)象。Danson等[6]發(fā)現(xiàn),1 450 nm處的光譜反射率一階導(dǎo)數(shù)曲線與葉片含水量關(guān)系密切,并且對葉片結(jié)構(gòu)不敏感。Kumar[7]也發(fā)現(xiàn)葉片含水量與葉片尺度一階導(dǎo)數(shù)光譜具有統(tǒng)計(jì)相關(guān)。Clevers等[8]發(fā)現(xiàn)在1 015~1 050 nm內(nèi)的一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率能夠很好地估算葉片含水量。

    目前利用高光譜遙感數(shù)據(jù)估算作物水分的方法有兩種:一是基于作物敏感波段反射率的統(tǒng)計(jì)法[9],二是基于物理過程的輻射傳輸模型反演法[10]。相比于機(jī)理模型的反演,統(tǒng)計(jì)法更簡單方便,且同樣能夠獲得較好的估算效果。本工作著重探討統(tǒng)計(jì)回歸方法對葉片含水量的估算。所有統(tǒng)計(jì)回歸方法中應(yīng)用最廣泛的是植被指數(shù)法,然而采用植被指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P屯ǔJ腔谀骋蛔魑镌谔囟l件下建立,且僅采用兩個(gè)或幾個(gè)波段的信息,不能全面地解釋與葉片含水量的相關(guān)性,往往導(dǎo)致模型缺乏通用性和精度。相比之下,偏最小二乘回歸(partial least squares regression,PLSR)作為全波段方法,在利用全波段信息的同時(shí)能夠有效解決高光譜數(shù)據(jù)在普通多元回歸中的多重相關(guān)問題。Cho等[11]通過利用PLSR進(jìn)行牧草干物質(zhì)估算,證明PLSR具有估算作物理化參量的可行性。Mirzaie等[9]研究表明PLSR模型對預(yù)測葉片水分有較高的精度,Das等[12]研究表明相比于植被指數(shù),逐步回歸等統(tǒng)計(jì)模型,PLSR模型對冬小麥葉片含水量的預(yù)測效果最好。但PLSR并不總能提供最佳預(yù)測效果,因?yàn)橛行┎ǘ尾荒軌蛱峁┠繕?biāo)變量的信息,甚至可能干擾有用信息[13]。為了減少冗余波段信息的干擾,敏感波段篩選至關(guān)重要。Li等[14]根據(jù)達(dá)爾文進(jìn)化理論中的“適者生存”原則提出了競爭自適應(yīng)重加權(quán)采樣(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)特征波段提取方法,研究表明通過CARS篩選的波段能夠提高PLSR模型預(yù)測能力和穩(wěn)健性[15]。

    目前采用CARS-PLSR方法進(jìn)行葉片含水量估算的應(yīng)用較少,且少有學(xué)者同時(shí)對比基于不同尺度、不同光譜處理形式的多種統(tǒng)計(jì)回歸模型對葉片含水量的預(yù)測效果。本研究以此為切入點(diǎn),通過設(shè)置冬小麥灌溉水平,人為制造不同水分脅迫水平,在冬小麥拔節(jié)期至灌漿期獲取葉片、冠層尺度的光譜數(shù)據(jù),進(jìn)行原始和一階導(dǎo)數(shù)兩種處理,采用兩波段植被指數(shù)、PLSR以及CARS-PLSR三種方法構(gòu)建葉片含水量估算模型,同時(shí)與傳統(tǒng)經(jīng)典水分植被指數(shù)模型作比較,確定葉片含水量最優(yōu)估算模型,為快速、準(zhǔn)確地監(jiān)測冬小麥葉片含水量及田間灌溉決策提供方法依據(jù)。

    1 實(shí)驗(yàn)部分

    1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    本研究共設(shè)2個(gè)冬小麥筒栽試驗(yàn),于2016年—2018年在武漢大學(xué)灌溉排水綜合試驗(yàn)場進(jìn)行(30.5°N,114.4°E)。冬小麥種植于軌道式稱重蒸滲儀測筒內(nèi),測筒直徑為0.64 m,深為1.2 m。測筒回填土為粘土,飽和含水率為48.19%,田間持水率為30.81%,容重為1.36 g·m-3。冬小麥品種為鄭麥9023,播種量為187.5 kg·ha-1,氮施用量為225 kg N·ha-1。播種時(shí)間分別為2016年11月16日以及2017年11月18日,通過人工控制灌水水平,以土壤水分下限為灌水信號,設(shè)置不同水分處理。在2016年—2017年試驗(yàn)中,設(shè)CK(control check), LD(light drought), MD(middle drought), SD(severe drought)4個(gè)水分處理(分別為田間持水率的80%,60%,40%,30%),隨機(jī)分組,每組3個(gè)重復(fù);在2017年—2018年試驗(yàn)中,設(shè)CK,LD和SD共3個(gè)水分處理(分別為田間持水率的80%,60%,40%),隨機(jī)分組,每組4個(gè)重復(fù)。各試驗(yàn)于拔節(jié)期進(jìn)行水分差異處理,持續(xù)到灌漿期結(jié)束。測筒上方配有遮雨棚,下雨時(shí)雨棚自動(dòng)關(guān)閉。

    1.2 光譜采集與預(yù)處理

    采用美國ASD公司生產(chǎn)的FieldSpec FR4(350~2 500 nm)地物光譜儀獲取冬小麥的葉片和冠層反射率光譜。光譜測量前后用白板進(jìn)行校正,光譜儀光纖探頭視場角為25°。冠層光譜測量時(shí)將探頭垂直向下高于冠層頂部約1 m,每個(gè)測筒測定1次,每次重復(fù)測量10次,以其平均值作為該測筒的光譜反射值。光譜測定選擇在晴朗無云的天氣,測量時(shí)間為10:00—14:00。所有光譜反射率數(shù)據(jù)通過配套軟件ViewSpecPro處理得到。冠層光譜剔除350~400,1 350~1 400,1 800~1 950以及2 400~2 500 nm的水分吸收帶,并采用S-G濾波平滑, 其中每個(gè)窗口用21個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行二項(xiàng)式擬合。葉片光譜測量采用地物光譜儀配套的葉片夾,每個(gè)測筒隨機(jī)選取三片長勢良好、伸展充分的旗葉進(jìn)行測量,每片葉片重復(fù)測量5次,以其平均值作為該測筒的光譜反射值。數(shù)據(jù)采集的日期及其對應(yīng)的生育期如表1所示。分別采集葉片、冠層光譜各120份,隨機(jī)選取84份用于建立模型(建模集),剩下的36份用于驗(yàn)證模型(驗(yàn)證集)。

    表1 光譜數(shù)據(jù)采集日期及對應(yīng)的冬小麥生育Table 1 Date of hyperspectral data acquisition and growth stage of winter wheat

    1.3 葉片含水量測定

    待葉片光譜測定完成后,立即將上述葉片取下,放入自封袋中(放置陰涼處)。將葉片放入鋁盒中稱取鮮重后,置于烘箱以65 ℃烘至恒重,測定其干重。葉片含水量按照式(1)進(jìn)行測定,其統(tǒng)計(jì)特征見表2。其中FW(fresh weight)為葉片鮮重,DW(drought weight)為干重。

    LWC=(FW-DW)/DW

    (1)

    1.4 數(shù)據(jù)分析方法

    植被指數(shù)是被廣泛使用于獲取作物生物物理變量。不同形式的植被指數(shù)對與植被特征相關(guān)的光譜信號增強(qiáng)效果不同,其中最常見的形式是比值型指數(shù)。因此通過在350~2 500 nm波段范圍內(nèi),將任意兩個(gè)波段進(jìn)行組合分別構(gòu)造兩波段指數(shù):歸一化差值(NDSI)和比值(RSI)光譜指數(shù)[式(2)和式(3)],分析其與冬小麥葉片含水量的關(guān)系,建立估算模型。

    NDSI=(Rλ1-Rλ2)/(Rλ1+Rλ2)

    (2)

    RSI=Rλ1/Rλ2

    (3)

    其中Rλ1和Rλ2分別為350~2 500 nm波段范圍內(nèi)的任意波段光譜反射率。

    PLSR方法由Wold等[16]在1983年提出,其最大優(yōu)勢就是能夠在自變量存在嚴(yán)重多重相關(guān)性的條件下進(jìn)行有效回歸建模。與PCA不同的是,PCA的主成分僅取決于自變量的方差,而PLSR的潛變量通過考慮自變量以及目標(biāo)變量之間的協(xié)方差,增加了預(yù)測準(zhǔn)確性。但全波段PLSR模型包含大量冗余波段信息,為提高PLSR模型的預(yù)測性,采用競爭自適應(yīng)重加權(quán)采樣(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)方法進(jìn)行敏感波段提取,主要步驟:(1)蒙特卡洛模型抽樣N次,分別建立PLS回歸模型;(2)采用指數(shù)遞減函數(shù)(EDF)強(qiáng)制選擇波段,去除回歸系數(shù)絕對值相對較小的波長;(3)采用自適應(yīng)重采樣進(jìn)行波長競爭性選擇,選出回歸系數(shù)絕對值較大的波長;(4)交叉驗(yàn)證,選擇最小RMSE對應(yīng)的變量子集。本文將比較CARS-PLSR與PLSR的預(yù)測效果,驗(yàn)證波段選取的有效性。

    表2 冬小麥葉片含水量的統(tǒng)計(jì)特征Table 2 LWC of winter wheat during different growth stages

    模型構(gòu)建與驗(yàn)證分析在Matlab R2014a中完成。模型預(yù)測精度選取建模集和驗(yàn)證集的決定系數(shù)R2,均方根誤差RMSE以及相對均方根誤差RRMSE三個(gè)參數(shù)作為檢測指標(biāo),其計(jì)算公式見式(4)—式(6)。

    (4)

    (5)

    (6)

    2 結(jié)果與討論

    2.1 原始光譜與一階導(dǎo)數(shù)光譜經(jīng)驗(yàn)植被指數(shù)相關(guān)性分析

    將所有獲取的葉片含水量與對應(yīng)的高光譜反射率(R)及一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率(FDR)進(jìn)行相關(guān)分析[圖1(a,b)]。結(jié)果顯示,在葉片尺度,原始光譜在1 520~1 550 nm范圍內(nèi)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)(取|R|最大值的前1%,下同),最大相關(guān)系數(shù)波長為1 533 nm(r=-0.81)。一階導(dǎo)數(shù)光譜在1 880~1 900 nm范圍內(nèi)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān),在1 960~1 980 nm范圍內(nèi)呈現(xiàn)顯著正相關(guān),最大相關(guān)系數(shù)波長為1 973 nm(r=0.86)。在冠層尺度,原始光譜在1 950~1 965和1 995~2 010 nm范圍內(nèi)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān),最大相關(guān)系數(shù)波長為1 959 nm(r=-0.60)。一階導(dǎo)數(shù)光譜在555~580 nm范圍內(nèi)和1 738 nm附近呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān),在1 580 nm附近呈現(xiàn)顯著正相關(guān),最大相關(guān)系數(shù)波長為563 nm(r=-0.63)。結(jié)果表明,在葉片尺度,原始光譜和一階導(dǎo)數(shù)光譜的水分敏感波段都位于短波紅外區(qū)域(1 300~2 500 nm);在冠層尺度,原始光譜的水分敏感波段均位于短波紅外區(qū)域,而一階導(dǎo)數(shù)光譜的水分敏感波段則分布在綠光區(qū)域以及短波紅外區(qū)域,與前人研究結(jié)果相似[17]。

    圖1 冬小麥葉片含水量與原始光譜及一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率的相關(guān)性(a): 葉片尺度光譜;(b): 冠層尺度光譜

    2.2 葉片、冠層尺度下冬小麥LWC模型構(gòu)建與分析

    2.2.1 兩波段植被指數(shù)回歸建模

    基于原始光譜,一階導(dǎo)數(shù)光譜分別構(gòu)建葉片、冠層尺度的兩波段植被指數(shù)(NDSI,RSI),通過植被指數(shù)與葉片含水量的R2等值線圖進(jìn)行敏感波段組合篩選(圖2),模型預(yù)測效果匯總于表3。

    由圖2可以看出,對比不同指數(shù)類型,NDSI與RSI對LWC的敏感波段組合類似,相同的敏感波段組合下,RSI比NDSI與LWC有更高的R2;對比不同尺度光譜可知,構(gòu)建的葉片光譜指數(shù)與冠層光譜指數(shù)與LWC具有類似的敏感區(qū)域,不同波段組合下,葉片光譜指數(shù)與LWC的相關(guān)性大于冠層光譜指數(shù);對比不同光譜處理類型可知,原始光譜指數(shù)的敏感波段組合主要分布在近紅外(750~1 300 nm)和短波紅外波段(1 300~1 900 nm)范圍內(nèi),而一階導(dǎo)數(shù)光譜指數(shù)的敏感波段組合主要分布在短波紅外波段范圍(1 300~2 100 nm)內(nèi),對比原始光譜指數(shù),一階導(dǎo)數(shù)光譜R2等值線圖中峰值帶寬較小。

    由表3可知,對于葉片尺度,NDSI(R1 162,R1 321),RSI(R1 162,R1 321)與葉片含水量相關(guān)性最高(驗(yàn)證集R2為0.871和0.872,RMSE為0.354和0.352),在冠層尺度,NDSI(R1 653,R1 683),RSI(R1 684,R1 652)與葉片含水量相關(guān)性最高(驗(yàn)證集R2為0.811和0.817,RMSE分別為0.482和0.474)。同樣利用一階導(dǎo)數(shù)光譜進(jìn)行指數(shù)構(gòu)建,在葉片尺度,NDSI(R1 381,R1 977),RSI(R1 977,R1 380)與葉片含水量相關(guān)性最高(驗(yàn)證集R2為0.764和0.753,RMSE為0.498和0.508),在冠層尺度,NDSI(R563,R1 509),RSI(R1 288,R766)與葉片含水量相關(guān)性最高(驗(yàn)證集R2為0.490和0.669,RMSE為0.935和0.764)。

    圖2 NDSI,RSI與LWC的決定系數(shù)R2等值線圖(a): NDSI-葉片原始光譜;(b):NDSI-葉片一階導(dǎo)數(shù)光譜;(c):NDSI-冠層原始光譜;(d):NDSI-冠層一階導(dǎo)數(shù)光譜;(e): RSI-葉片原始光譜;(f):RSI-葉片一階導(dǎo)數(shù)光譜;(g):RSI-冠層原始光譜;(h): RSI-冠層一階導(dǎo)數(shù)光譜

    表3 新構(gòu)建的植被指數(shù)對冬小麥葉片含水量估算效果分析Table 3 Results of model performance analysis by calibration and validation data sets

    2.2.2 PLSR/CARS-PLSR回歸建模

    PLSR采用留一法(leave-one-out)進(jìn)行交叉驗(yàn)證,通過使交叉驗(yàn)證集的RMSE最小確定最優(yōu)潛變量個(gè)數(shù)。將所有數(shù)據(jù)隨機(jī)分成建模集(70%)和驗(yàn)證集(30%),考慮到抽樣本身具有隨機(jī)性,故為提高模型預(yù)測效果的穩(wěn)健性,研究中進(jìn)行了10 000次重復(fù)抽樣,取驗(yàn)證集R2出現(xiàn)頻率最高時(shí)對應(yīng)的建模與驗(yàn)證子集作為模型運(yùn)行數(shù)據(jù)集。其中CARS波段篩選結(jié)果見圖3,PLSR與CARS-PLSR回歸模型的預(yù)測效果匯總于表4。

    由圖3可知,CARS-PLSR篩選出的波段大致分為兩部分,一部分在1 200,1 450,1 950,2 100以及2 350 nm等水分敏感波段附近,另一部分在可見光及紅邊等與色素、脅迫強(qiáng)度相關(guān)的波段范圍內(nèi),與Cater等[17]的研究結(jié)果一致。

    根據(jù)表4,PLSR與CARS-PLSR回歸模型無論在葉片還是冠層尺度的預(yù)測效果都較好(R2>0.66,RRMSE<14%)。對比不同方法可知,無論是基于不同尺度還是不同光譜處理形式,CARS-PLSR僅利用不足全波段2%的波段數(shù)信息,就獲得優(yōu)于PLSR的預(yù)測效果,表明CARS方法能夠篩選出對葉片含水量較敏感的波段。通過分析兩種方法驗(yàn)證集R2分布[圖4(a—h)]可以看出,在10 000次隨機(jī)抽樣中,CARS-PLSR方法驗(yàn)證集的R2分布比PLSR更集中且更靠近1,且頻率最高點(diǎn)對應(yīng)的被選次數(shù)更高,這表明全波段的PLSR方法包含與LWC無關(guān)的波段信息,一定程度上影響PLSR對LWC的預(yù)測效果。相比之下,通過CARS提取特征波段可以保留有效波段信息,剔除無效波段信息,降低模型的復(fù)雜程度,獲得較高的預(yù)測能力。因此CARS-PLSR模型對LWC的預(yù)測效果比PLSR模型好且具有更強(qiáng)的穩(wěn)健性。對比基于葉片、冠層光譜的模型可以發(fā)現(xiàn),基于葉片光譜的模型驗(yàn)證集R2分布均比基于冠層光譜的更集中且更接近1,可以說明基于葉片光譜建模的預(yù)測效果優(yōu)于基于冠層光譜的建模且更具有穩(wěn)健性。對比基于原始光譜和一階導(dǎo)數(shù)光譜模型可以發(fā)現(xiàn),在CARS-PLSR方法中,基于一階導(dǎo)數(shù)光譜的模型預(yù)測效果優(yōu)于基于原始光譜模型。

    圖3 平均光譜以及CARS方法篩選出的波段(a): 葉片-原始光譜;(b): 葉片-一階導(dǎo)數(shù)光譜;(c): 冠層-原始光譜;(d): 冠層-一階導(dǎo)數(shù)光譜

    再對比2.2.1中構(gòu)建的兩波段指數(shù),PLSR以及CARS-PLSR模型的預(yù)測能力優(yōu)于兩波段指數(shù)模型,究其原因是PLSR以及CARS-PLSR利用了更多與LWC相關(guān)波段信息,避免了兩波段指數(shù)模型存在的有效信息“丟失”問題,因此具有更佳的預(yù)測效果。

    表4 PLSR,CARS-PLSR對冬小麥葉片含水量估算效果分析Table 4 Results of model performance analysis by calibration and validation data sets

    作物中葉片含水量的及時(shí)評估對于作物的干旱診斷和精確水分管理至關(guān)重要。分別比較了三種不同統(tǒng)計(jì)方法對冬小麥葉片含水量的預(yù)測效果。結(jié)果表明:三種方法中,基于葉片一階導(dǎo)數(shù)光譜的CARS-PLSR模型對LWC的預(yù)測效果最好,CARS方法能提取與葉片含水量密切相關(guān)的敏感波段,從而提高模型預(yù)測效果。相比之下,兩波段指數(shù)方法會“丟失”一些有效波段信息,而PLSR方法可能會包含一些具有干擾性的無效波段信息。

    在三種方法中,葉片尺度的LWC估算效果均優(yōu)于冠層尺度。但是,葉片尺度下的光譜監(jiān)測難以向大區(qū)域推廣。結(jié)果表明,在沒有葉片光譜觀測的條件下,基于冠層原始光譜的三種方法也可以達(dá)到較好的LWC預(yù)測效果(R2>0.81),其中基于冠層一階導(dǎo)數(shù)光譜的模型在CARS-PLSR方法下取得較好的預(yù)測效果(R2=0.881)。從光譜特性可知,葉片含水量敏感波段處于近紅外與短波紅外范圍,考慮到葉片結(jié)構(gòu)以及葉面積指數(shù)影響的波段也主要處于短波紅外范圍,因此兩波段指數(shù)以及CARS所篩選出的波段可能不僅僅對LWC敏感,同時(shí)所選波段的內(nèi)在機(jī)理仍有待進(jìn)一步研究,以期選出普適的波段組合。

    本試驗(yàn)的水分差異處理從拔節(jié)后期開始一直持續(xù)至冬小麥成熟。通過人為設(shè)置不同水分差異處理,在不同生育期獲取葉片含水量數(shù)據(jù)。由于不同生育期造成葉片含水量變化的原因不同,在作物生長期,葉片含水量降低主要受水分脅迫影響,而在作物生殖期,葉片開始衰老,葉片含水量自然降低,葉片含水量的變化并非單純受到水分脅迫的影響。因此,未來的研究應(yīng)考慮劃分生育期構(gòu)建葉片含水量估算模型。另外,試驗(yàn)設(shè)計(jì)目前缺乏不同作物品種間的對比,且研究結(jié)論是否適合小區(qū)試驗(yàn)或大田試驗(yàn),在今后也需要深入研究。

    3 結(jié) 論

    (1)對比三種不同統(tǒng)計(jì)回歸的方法,發(fā)現(xiàn)基于葉片一階導(dǎo)數(shù)光譜的CARS-PLSR模型對LWC的預(yù)測效果最好(R2=0.969,RMSE=0.164,RRMSE=6.00%)。

    (2)在兩波段植被指數(shù)法中,NDSI與RSI具有相似的水分敏感區(qū)域,其中基于葉片原始光譜的NDVI(R1 162,R1 321)和RSI(R1 162,R1 321)模型對葉片含水量預(yù)測效果最好。在相同情況下RSI對葉片含水量的預(yù)測效果優(yōu)于NDSI。

    圖4 PLSR模型驗(yàn)證集R2分布圖(a,b,c,d);CARS-PLSR模型驗(yàn)證集R2分布圖(e,f,g,h)(a): PLSR-葉片原始光譜;(b):PLSR-葉片一階導(dǎo)數(shù)光譜;(c):PLSR-冠層原始光譜;(d):PLSR-冠層一階導(dǎo)數(shù)光譜;(e): CARS-PLSR-葉片原始光譜;(f):CARS-PLSR-葉片一階導(dǎo)數(shù)光譜;(g):CARS-PLSR-冠層原始光譜;(h): CARS-PLSR-冠層一階導(dǎo)數(shù)光譜

    (3)對比原始、一階導(dǎo)數(shù)光譜兩種光譜處理形式,在兩波段指數(shù)和PLSR方法中,基于原始光譜的模型對葉片含水量的預(yù)測效果優(yōu)于基于一階導(dǎo)數(shù)光譜的模型,在CARS-PLSR方法中,結(jié)果相反。

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