1 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院,内蒙古 呼和浩特 010010
2 内蒙古农业大学草原与资源环境学院草业与草地资源教育部重点实验室,内蒙古农业大学啮齿动物研究中心,内蒙古 呼和浩特 010011
针对复杂背景分割时出现的低效率、过分割等问题,提出一种基于法线估计的三维点云分割方法。首先,改进随机采样一致性(RANSAC)算法,引入法线约束去除背景中大部分平面点云,使得目标点云与大量点云分离,然后采用欧式聚类分割从中提取目标点云。利用鼢鼠头骨三维点云数据进行试验,结果表明,融合的点云分割算法可以将目标鼢鼠头骨点云精确分割,完全去除冗余点云,速度快、准确率高,相较同类型方法表现更优。
三维点云数据 随机采样一致性算法 法线估计 欧式聚类 鼢鼠头骨 3D point cloud data random sampling consensus algorithm normal estimation Euclidean algorithm zokor skull
中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083
随着人类生活质量的提高, 农产品重金属污染问题备受关注。 农作物中的重金属元素会通过食物链侵害人体健康, 而不同重金属元素对人体毒害差别较大, 因此农作物中含有重金属元素的类别识别至关重要。 传统重金属元素检测方法存在环节多、 耗时长、 成本高等缺点, 但高光谱遥感技术具有信息使用量大, 理化反演能力强, 分析速度快, 无损监测等优势, 逐渐成为农作物重金属污染分析的重要手段之一。 以不同CuSO4·5H2O和Pb(NO3)2浓度梯度土壤胁迫下典型农作物玉米生长的叶片光谱为研究对象, 引入光谱包络线去除(CR)、 光谱比值(SR)、 分数阶微分(FOD)同时结合改进红边比值指数(MSR)构建铜铅元素识别指数(CLI); 通过挑选与铜铅元素种类相关性最强的三个分数阶微分阶数的CLI值建立铜铅元素判别特征点(CLDFP); 再利用欧式聚类(EC)将训练集样本分为铜污染与铅污染两类并结合圆心连线的垂直平分线(PB), 建立基于EC-PB识别铜铅元素种类的二维坐标系下判别规则线(CLDRL)和三维坐标系下判别规则面(CLDRP), 从而实现玉米叶片光谱信息的重金属铜铅元素种类准确识别。 研究结果表明, CR-SR-FOD光谱变换处理增加了玉米叶片光谱信息与铜铅元素种类之间的相关性; 各阶次FOD对应的CLI与铜铅元素种类相关系数各不相同, 随着阶次的增加, 相关性呈现先递增后递减的趋势, 其中相关系数最高的三个阶次分别为1.2阶, 0.7阶, 1.0阶; 在二维坐标系下训练集样本判别正确率为78.95%, 验证集样本判别正确率为75.0%; 在三维坐标系下训练集样本判别正确率为76.32%, 验证集样本判别正确率为75.0%, 证明了基于EC-PB构建的二维CLDRL和三维CLDRP光谱判别规则可以有效识别玉米叶片中铜铅污染元素种类。
光谱分析 玉米叶片 光谱变换 重金属元素识别 欧式聚类 垂直平分线 Spectral analysis Corn leaf Spectral transformation Identification of heavy metal elements Euclidean cluster Perpendicular bisector 光谱学与光谱分析
2022, 42(10): 3256