农业机械学报

作者：杨可明,李燕,程凤,高鹏,张超

单位：中国矿业大学（北京）,中国矿业大学（北京）,中国矿业大学（北京）,中国矿业大学（北京）,中国矿业大学（北京）,

关键词：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

基金：煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放基金项目(SKLCRSM17KFA09)、国家自然科学基金项目（41271436）和中央高校基本科研业务费专项资金项目（2009QD02）

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。

来源：2019年第1期

《农业机械学报》期刊编辑部

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