摘要：本研究旨在解決傳統(tǒng)近紅外光譜分析在橡膠樹葉片氮含量（LNC）檢測(cè)中模型精度和穩(wěn)定性的局限。通過對(duì)180張橡膠樹葉片進(jìn)行定量分析，提出了一種改進(jìn)的重加權(quán)采樣算法，即雙權(quán)重競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)采樣（DWCARS）。該方法綜合運(yùn)用回歸系數(shù)和變量投影重要性（VIP）2種權(quán)重評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，并通過競(jìng)爭(zhēng)性機(jī)制優(yōu)化特征選擇。比較分析結(jié)果表明，與傳統(tǒng)CARS和差分進(jìn)化（DE）等方法相比，DWCARS能夠提取出更少且預(yù)測(cè)精度更高的波長(zhǎng)變量。在測(cè)試集上，DWCARS模型展現(xiàn)了顯著性能優(yōu)勢(shì)，其決定系數(shù)（R²_P）為0.936 7，均方根誤差（RMSE_P）為0.121 5，相比于CARS算法建立的預(yù)測(cè)模型RMSE_P值降低了21.66%。表明DWCARS算法在提高橡膠樹葉片氮含量檢測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面表現(xiàn)卓越，適用于精確監(jiān)測(cè)橡膠樹生長(zhǎng)階段的氮素狀況。

關(guān)鍵詞：近紅外光譜；橡膠樹；機(jī)器學(xué)習(xí)；光譜波段選擇；葉片氮含量；DWCARS

中圖分類號(hào)：S127 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1002-1302（2024）18-0222-10

收稿日期：2023-09-20

基金項(xiàng)目：海南省自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目（編號(hào)：320CXTD431）；國(guó)家自然科學(xué)基金（編號(hào)：32060413）；海南省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（編號(hào)：ZDYF2022GXJS008）；海南省自然科學(xué)基金高層次人才項(xiàng)目（編號(hào)：321RC468）。

作者簡(jiǎn)介：胡鵬飛（1996—），男，山東濰坊人，碩士研究生，主要從事植物養(yǎng)分無損檢測(cè)研究。E-mail：hpf@hainanu.edu.cn。

通信作者：李 創(chuàng)，博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事高光譜遙感技術(shù)研究。E-mail：lc@hainanu.edu.cn。

天然橡膠是一種重要的生物聚合物，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中發(fā)揮重要作用。隨著全球?qū)μ烊幌鹉z需求的增長(zhǎng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)橡膠樹的養(yǎng)分信息已成為植膠區(qū)管理的迫切需求^［1］。葉片氮含量（LNC）作為橡膠樹養(yǎng)分豐缺情況的敏感指標(biāo)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)橡膠樹葉片氮含量，可有效獲取橡膠樹的生長(zhǎng)信息^［2］。因此，建立一種高效準(zhǔn)確的橡膠樹葉片氮含量檢測(cè)模型意義重大。

傳統(tǒng)的葉氮含量檢測(cè)方法如凱氏定氮法，由于復(fù)雜的化學(xué)試劑和繁瑣的操作過程，無法滿足養(yǎng)分實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的需求^［3］。近紅外光譜技術(shù)因其快速、無損且低成本的特點(diǎn)已在葉片養(yǎng)分含量的檢測(cè)中廣泛應(yīng)用^［4］。Li等采用偏最小二乘回歸模型對(duì)濕地松葉片氮含量進(jìn)行定量分析，選擇了與植物組織中氮含量高度相關(guān)的5個(gè)波段范圍^［5］；Liu等通過多種光譜預(yù)處理方法相結(jié)合，有效消除了光譜數(shù)據(jù)中的噪聲，得到了針對(duì)不同干旱脅迫條件下的香椿葉片氮含量估測(cè)模型^［6］。然而，隨著現(xiàn)代光譜儀器的進(jìn)步，測(cè)量數(shù)據(jù)量大大提高且具有較高的共線性^［7］。因此，在波長(zhǎng)變量與響應(yīng)濃度之間建立可解釋關(guān)系，成為提高光譜檢測(cè)模型性能的關(guān)鍵任務(wù)^［8］。

競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)采樣（CARS）算法作為一種高效的特征波段選擇方法，表現(xiàn)出出色的全局搜索能力，相較于傳統(tǒng)的光譜區(qū)間選擇算法而言更具優(yōu)勢(shì)^［9］。在Zhang等的研究中，通過將CARS與隨機(jī)森林（RF）算法結(jié)合，有效地確定了番茄可溶性固形物含量的有效波長(zhǎng)，結(jié)果表明CARS算法所選波段在性能方面表現(xiàn)最佳且特征數(shù)量較少^［10］。然而，CARS算法采用一種競(jìng)爭(zhēng)性機(jī)制來選擇和更新模型的權(quán)重參數(shù)，此機(jī)制受到模型中蒙特卡洛采樣（MCS）和自適應(yīng)重加權(quán)（ARS）2個(gè)隨機(jī)因素的影響^［11］，導(dǎo)致不同特征組合在不同迭代中獲勝，可能導(dǎo)致在變量剔除中丟失重要波段^［12］。因此，為了構(gòu)建更加穩(wěn)定且具有更高精度的檢測(cè)模型，需要采用更為有效的特征變量選擇策略。

隨著特征變量選擇方法的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了多種用于測(cè)定變量重要性的標(biāo)準(zhǔn)，包括回歸系數(shù)、變量投影重要性以及選擇性比（SR）參數(shù)等。由于不同參數(shù)對(duì)于變量的解釋能力各不相同，因此單一評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)在解釋多特征數(shù)據(jù)方面存在一定局限性^［13］。因此，本研究提出雙權(quán)重競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)采樣（DWCARS）算法，在同一輪蒙特卡洛采樣中引入了2種權(quán)重進(jìn)行波段重要性評(píng)價(jià)。通過自適應(yīng)重加權(quán)的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，充分利用這2種權(quán)重指標(biāo)對(duì)變量的解釋能力，實(shí)現(xiàn)了特征波長(zhǎng)的有效選擇。

本研究探討了近紅外光譜分析技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)對(duì)橡膠樹葉片氮含量的快速檢測(cè)。通過引入DWCARS算法來選擇葉片氮素的特征波長(zhǎng)，成功地解決了波段選擇過程中的冗余波長(zhǎng)問題。本研究旨在獲取與LNC高度相關(guān)的近紅外光（NIR）特征波長(zhǎng)，并建立高效、準(zhǔn)確的橡膠樹LNC快速檢測(cè)模型。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況與樣本采集

本試驗(yàn)所使用的葉片樣本，于2022年4月在海南省儋州市（109.20°～109.70°E，19.40°～19.65°N）的橡膠林試驗(yàn)田內(nèi)采集，采樣區(qū)域如圖1所示。儋州市屬海洋性熱帶季風(fēng)氣候，雨熱資源豐富。年平均降水量1 828.7 mm，年平均氣溫23.8 ℃。供試材料為中國(guó)熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院選育的巴西橡膠優(yōu)良品種熱研7-33-97的葉片。隨機(jī)采集了200份成熟、健康、完整的橡膠樹冠層葉片，并進(jìn)行密封低溫保存，以備后續(xù)的光譜數(shù)據(jù)采集和理化分析。

1.2 光譜數(shù)據(jù)采集和葉片氮含量分析

1.2.1 光譜數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)預(yù)處理

使用GaiaField-F-N17E高光譜成像儀對(duì)葉片樣本進(jìn)行圖像采集掃描，波段范圍為942～1 701 nm。經(jīng)清潔處理后，將樣本放在光譜儀的傳送帶上，通過光譜相機(jī)捕獲樣本的反射光，得到一維影像和光譜信息。傳送帶帶動(dòng)樣本進(jìn)行線掃描，最終計(jì)算機(jī)軟件記錄到掃描行程中包括葉片區(qū)域和非葉片區(qū)域內(nèi)所有物體的高光譜圖像。在室內(nèi)溫度和濕度穩(wěn)定的條件下，取3次掃描的平均值作為樣本的原始光譜。原始光譜的采樣點(diǎn)之間的距離平均為3.3 nm，共有224個(gè)波長(zhǎng)變量。

選取原始光譜圖像中的葉片區(qū)域作為感興趣區(qū)域，計(jì)算葉片區(qū)域光譜數(shù)據(jù)的平均值，獲得平均光譜。為了去除噪聲和增強(qiáng)光譜信息，采用了3種預(yù)處理方法：多元散射校正（MSC）、去趨勢(shì)（DT）和一階導(dǎo)數(shù)變換（D1），同時(shí)對(duì)它們?cè)谀Ｐ皖A(yù)測(cè)中的提升效果進(jìn)行分析和對(duì)比。經(jīng)預(yù)處理后的光譜曲線如圖2所示。

1.2.2 異常數(shù)據(jù)剔除

為減少人為誤差或儀器誤差對(duì)模型性能的影響，采用主成分分析（PCA）結(jié)合馬氏距離（MD）的方法（PCA-MD），以剔除可能對(duì)模型產(chǎn)生強(qiáng)影響的極端樣本或異常樣本。由PCA方法得到光譜的主成分和得分，使用得分?jǐn)?shù)據(jù)代替原始數(shù)據(jù)計(jì)算馬氏距離，以反映全譜數(shù)據(jù)信息并壓縮計(jì)算中涉及的變量數(shù)，同時(shí)保證M矩陣不存在共線性問題^［14］。其中樣品到平均光譜的馬氏距離為：

D_i=（T_i-T）M^-1（T_i-T）′。（1）

式中：D_i為校正樣品i的馬氏距離；T_i為校正樣品i的光譜得分；T為n個(gè)樣品的平均光譜；M為校正樣品光譜的馬氏矩陣。

根據(jù)馬氏距離的結(jié)果圖進(jìn)行顏色編碼，可以得到葉片光譜數(shù)據(jù)的2個(gè)主成分的馬氏距離分布圖（圖3）。在該分布中，距離分布中心D閾值范圍內(nèi)的樣品被認(rèn)為與樣品平均光譜相似。D_i-D_t值越小則有越高的相似度，反之則可能為異常樣本。根據(jù)分布情況，從180個(gè)原始樣本中剔除了18個(gè)異常樣本，最終得到162個(gè)葉片光譜數(shù)據(jù)。

1.2.3 葉片氮含量理化分析

凱氏定氮法是用于葉片全氮含量測(cè)定的常規(guī)方法，具有較高的準(zhǔn)確度。本研究采用凱氏定氮法對(duì)橡膠樹葉片中氮元素含量進(jìn)行檢測(cè)。在完成葉片光譜數(shù)據(jù)采集后，對(duì)樣本立即進(jìn)行烘干研磨，并置于定氮瓶中進(jìn)行分析測(cè)試，最終測(cè)得的葉片樣本氮元素含量介于2.1%～4.7%之間，呈正態(tài)分布。

1.3 特征波長(zhǎng)選擇策略

1.3.1 基于PLS回歸系數(shù)與變量投影重要性的變量評(píng)價(jià)

偏最小二乘回歸（PLSR）是應(yīng)對(duì)近紅外光譜中多特征少樣本數(shù)據(jù)問題的常見建模方法。PLSR從輸入特征X和標(biāo)簽值Y中同時(shí)提取主成分信息，由此產(chǎn)生了多個(gè)變量評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括回歸系數(shù)、變量投影重要性、選擇性比等?；貧w系數(shù)向量β的計(jì)算公式如下：

β=w（q^Tq）^-1q^Tty^T。（2）

式中：q為載荷矩陣；t為潛在變量矩陣；y為響應(yīng)變量矩陣；w為權(quán)重矩陣。

回歸系數(shù)向量是模型中所有分解得到的潛在變量的函數(shù)，它反映了每個(gè)自變量X_i對(duì)因變量的貢獻(xiàn)，較大的回歸系數(shù)表示相關(guān)主成分對(duì)因變量有更大的貢獻(xiàn)^［15］。

變量投影重要性VIP得分由以下公式計(jì)算：

VIP_j=m∑hk=1q²_kt^T_kt_{3DHNr42ui+Fbhz05ZBDtPw==k}w_jk‖w_jk‖²∑hk=1q^t_kt^T_kt_k。（3）

式中：j代表波長(zhǎng)變量的索引；m表示波長(zhǎng)變量的總數(shù)；h為PLS的最佳主因子數(shù)量。

VIP得分綜合考慮了光譜對(duì)構(gòu)建PLS得分的貢獻(xiàn)和PLS得分對(duì)濃度變量的解釋能力，代表了波長(zhǎng)變量在模型擬合中的重要性^［16］。

通過分析各個(gè)波段的得分矩陣、載荷矩陣等信息，可以計(jì)算出波段的回歸系數(shù)VIP得分。圖4展示了光譜各個(gè)波段對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)和VIP得分。本研究基于競(jìng)爭(zhēng)性重加權(quán)采樣策略，對(duì)回歸系數(shù)與變量投影重要性2種用于解釋變量重要性的指標(biāo)進(jìn)行比較，并提出了雙權(quán)重競(jìng)爭(zhēng)的變量選擇方法。

1.3.2 單權(quán)重競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)采樣（VIP-CARS）方法

盡管CARS默認(rèn)使用回歸系數(shù)作為變量重要性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，但本研究引入了一種新的波長(zhǎng)選擇方法，即VIP-CARS方法。該方法將單一權(quán)重的回歸系數(shù)替換為單一權(quán)重的變量投影重要性得分，用于波長(zhǎng)選擇的試驗(yàn)研究。

1.3.3 雙權(quán)重競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)采樣

本研究提出了一種基于雙權(quán)重競(jìng)爭(zhēng)的自適應(yīng)重加權(quán)采樣方法，用于特征波段選擇。DWCARS的核心思想是每輪蒙特卡洛采樣中，通過同時(shí)考慮回歸系數(shù)與VIP得分2個(gè)權(quán)重，分別對(duì)波段變量進(jìn)行重要性評(píng)估，并生成2個(gè)不同的權(quán)重排序。然后，利用指數(shù)衰減函數(shù)和自適應(yīng)重加權(quán)采樣，對(duì)這2個(gè)不同的排序進(jìn)行變量選擇，最終得到2個(gè)不同的波段子集，并進(jìn)行對(duì)比選擇最佳結(jié)果。具體流程如下。

（1）計(jì)算2個(gè)權(quán)重。首先，確定蒙特卡洛采樣法的采樣次數(shù)N。每次采樣隨機(jī)選擇一定比例的樣本進(jìn)行PLS建模，記錄每次采樣過程中PLS模型的回歸系數(shù)向量b和VIP得分向量v，并進(jìn)行權(quán)重計(jì)算。其中，回歸系數(shù)權(quán)重w_bi和VIP得分權(quán)重w_vi的計(jì)算公式如下：

w_bi=|b_i|∑pi=1|b_i|；（4）

w_vi=v_i∑pi=1v_i。（5）

式中：p表示第i次采樣后剩余的特征波段個(gè)數(shù)。

（2）指數(shù)衰減去除波長(zhǎng)。通過指數(shù)衰減函數(shù)（EDF），去除回歸系數(shù)絕對(duì)值權(quán)重相對(duì)較小的波長(zhǎng)，并根據(jù)EDF計(jì)算得到保留的波長(zhǎng)數(shù)量的比例。

（3）自適應(yīng)加權(quán)采樣。每次采樣時(shí)，采用自適應(yīng)加權(quán)采樣策略，分別使用回歸系數(shù)權(quán)重w_bi和VIP得分權(quán)重w_vi，從上一次采樣選擇出的特征波段集合中選擇2個(gè)數(shù)量相等的波長(zhǎng)變量子集。然后，分別使用這2個(gè)變量子集進(jìn)行PLS建模，并計(jì)算對(duì)應(yīng)的交叉驗(yàn)證均方根誤差（RMSECV），分別記為RMSECV_b和RMSECV_v。

（4）選擇最佳子集。比較RMSECV_b和RMSECV_v的大小。若RMSECV_b<RMSECV_v，則將RMSECV_b對(duì)應(yīng)的波段子集作為本輪的最佳變量子集。反之，若RMSECV_b>RMSECV_v，則將RMSECV_v對(duì)應(yīng)的波段子集作為本輪最佳變量。通過二者比較，得到本輪最終最佳子集V_new和誤差RMSECV。

（5）選擇最終結(jié)果。在N次采樣結(jié)束后，得到N個(gè)變量子集和對(duì)應(yīng)的N個(gè)RMSECV。選擇RMSECV最小值所對(duì)應(yīng)的特征波段子集作為最終的結(jié)果。

DWCARS方法通過引入VIP得分作為額外權(quán)重，增加了回歸系數(shù)與VIP得分之間的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，從而更全面地考慮了波段的重要性。詳細(xì)的算法流程見圖5。

2 結(jié)果與分析

2.1 數(shù)據(jù)集劃分

在建立光譜數(shù)據(jù)和葉片氮含量建模之前，將162個(gè)樣本按3∶1的比例劃分為訓(xùn)練集（121個(gè)樣本）和測(cè)試集（41個(gè)樣本）。表1呈現(xiàn)了橡膠樹葉片氮含量的訓(xùn)練集和測(cè)試集統(tǒng)計(jì)信息，其中訓(xùn)練集和測(cè)試集的氮含量標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.415%和0.483%，變異系數(shù)分別為12.97%和14.55%。表1中的數(shù)據(jù)表明，訓(xùn)練集和測(cè)試集的樣本分布相對(duì)均勻，因此，這種樣品劃分方法適合光譜分析，可用于建立橡膠樹葉片氮含量回歸校正模型。

2.2 光譜預(yù)處理結(jié)果分析

應(yīng)用PCA-MD方法剔除異常樣本后，模型精度明顯提高。從表2可以看出，DT方法預(yù)處理后的光譜模型精度較低，可能因?yàn)镈T方法增強(qiáng)光譜數(shù)據(jù)的同時(shí)也干擾了與氮素相關(guān)的重要信息。相比其他的預(yù)處理方法，MSC處理后的光譜模型效果最佳，表現(xiàn)為R²_P=0.696 3，RMSE_P=0.260 5。這表明MSC預(yù)處理方法有效地減少了原始光譜中儀器基線漂移、散射和信號(hào)噪聲等干擾信息。因此，在后續(xù)的數(shù)據(jù)分析中，采用經(jīng)過MSC預(yù)處理的光譜數(shù)據(jù)。

2.3 特征波段選擇

2.3.1 CARS與VIP-CARS波段選擇

圖6展示了CARS算法和VIP-CARS算法進(jìn)行波長(zhǎng)選擇的迭代過程。圖6-a1顯示了在100次蒙特卡洛采樣中，采樣變量數(shù)量的變化。圖6-a2呈現(xiàn)了RMSECV值的演變，圖6-a3展示了每個(gè)變量的系數(shù)或得分的變化情況。從圖6-a1和圖6-b1可以看出，由于采用相同的遞減函數(shù)，二者以相同的遞減速度減少波段數(shù)量。在圖6-b3中，某些波段在迭代過程中VIP得分權(quán)重始終高于其他波段。且圖6-b3中垂直紅線標(biāo)記的具有最低RMSECV值的最佳子集，當(dāng)RMSECV值出現(xiàn)下降變化時(shí)，部分變量的VIP得分同時(shí)出現(xiàn)躍升的情況，該現(xiàn)象證實(shí)了關(guān)鍵變量的存在。對(duì)比圖6-a2和6-b2可以看出，盡管VIP-CARS更早達(dá)到最低RMSECV位置，但整體而言，CARS算法的最低RMSECV值更小一些，說明回歸系數(shù)權(quán)重相對(duì)于VIP得分效果更好。

2.3.2 DWCARS特征波段選擇

使用DWCARS算法選取葉片氮素含量的特征波長(zhǎng)時(shí)，每輪迭代中利用PLS模型得到的回歸系數(shù)與VIP得分的2個(gè)權(quán)重排序。然后，通過自適應(yīng)重加權(quán)采樣選擇2個(gè)不同的變量子集，并以交叉驗(yàn)證均方差（RMSECV）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)來競(jìng)爭(zhēng)選取最優(yōu)子集。圖7為DWCARS算法的迭代過程圖，從圖7-c中可以看出，在達(dá)到最佳變量子集的迭代次數(shù)之前，VIP得分在與回歸系數(shù)的競(jìng)爭(zhēng)中有7次占優(yōu)。圖8顯示了CARS算法和DWCARS算法在經(jīng)過100次蒙特卡洛采樣過程中RMSECV的變化。如圖8所示，CARS算法的RMSECV值隨著采樣次數(shù)的增加而交替增大和減小，而DWCARS算法則因?yàn)橐肓送喌g的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，導(dǎo)致RMSECV值在迭代到30次左右時(shí)連續(xù)下降，進(jìn)一步降低了RMSECV值，相較于CARS算法表現(xiàn)更佳。

鑒于DWCARS算法的最佳RMSECV位置較CARS算法靠后，本研究將采樣次數(shù)調(diào)整為200次以考慮其影響。圖9展示了200次采樣的RMSECV變化，結(jié)果與100次采樣情況基本一致，DWCARS算法的最佳迭代次數(shù)出現(xiàn)在CARS算法靠后的位置，表明DWCARS在減少特征波段數(shù)量方面表現(xiàn)更佳，同時(shí)剔除了冗余信息。

另外，針對(duì)不同的采樣次數(shù)（N分別為50、100、200和500）進(jìn)行了50次DWCARS重復(fù)運(yùn)行并記錄RMSECV值，統(tǒng)計(jì)箱線圖。結(jié)果（圖10）顯示，除了在采樣次數(shù)過低時(shí)出現(xiàn)較大偏差值外，增加采樣次數(shù)對(duì)DWCARS性能影響不大。因此，本研究在建模分析中默認(rèn)采用100次采樣。

2.4 建模結(jié)果分析

為了評(píng)估SACARS算法的建模性能，引入差分進(jìn)化（DE）算法進(jìn)行對(duì)比。分別使用全波長(zhǎng)（用FULL表示）以及CARS、VIP-CARS、DWCARS、DE算法選擇特征波長(zhǎng)，建立了橡膠樹葉片中氮含量的不同定量分析模型。圖11顯示了全波段光譜和不同波段選擇算法建立的預(yù)測(cè)模型之間的對(duì)比。其中，通過DWCARS進(jìn)行特征選擇的預(yù)測(cè)模型表現(xiàn)最佳。從表3中的評(píng)價(jià)指標(biāo)可以得知，使用MSC預(yù)處理的DWCARS模型的RMSE_P和R²_P分別為0.121 5和0.936 7。這些R²和RMSE值表明DWCAR模型在定量檢測(cè)葉片氮含量方面具有出色的預(yù)測(cè)能力，模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值大致呈對(duì)角線分布，真值線與擬合線基本重合，預(yù)測(cè)集的回歸性能充分體現(xiàn)了模型的穩(wěn)健性。相比于分別使用CARS、VIP-CARS和DE算法建立模型，使用DWCARS模型能夠明顯提升模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。綜上所述，基于MSC預(yù)處理的DWCARS算法進(jìn)行波段選擇的預(yù)測(cè)模型是橡膠樹葉片氮含量預(yù)測(cè)的最佳模型。

2.5 變量篩選結(jié)果

不同的算法會(huì)影響波段的篩選位置和數(shù)量，較少的特征波段數(shù)量有助于減少冗余信息^［17］。在橡膠樹葉片光譜數(shù)據(jù)上，使用MSC預(yù)處理的CARS、VIP-CARS、DWCARS和DE算法篩選出來的變量個(gè)數(shù)分別為56、94、20和105。

圖12直觀地展示了不同的變量選擇方法在橡膠樹葉片光譜數(shù)據(jù)中所選波段在全譜范圍的分布?？梢杂^察到，VIP-CARS算法選出的波段分布最集中，主要在1 270～1 440、1 570～1 700 nm范圍內(nèi)，CARS和DE算法選擇出的波段則在整個(gè)譜段中分布相對(duì)均勻。其中，DWCARS算法選擇的特征波長(zhǎng)數(shù)量最少，主要集中在1 330～1 380、1 470～1 520 nm區(qū)域，這2個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)于光譜數(shù)據(jù)中明顯的吸收峰。

通過分析所選的特征波長(zhǎng)，可以得出CARS、VIP-CARS和DWCARS所選擇的波長(zhǎng)范圍相對(duì)一致，但DWCARS選擇的特征波段中剔除了大部分相關(guān)性較低的波段。

3 討論

本研究DWCARS波段選擇方法具有以下特點(diǎn)：首先，通過引入VIP得分權(quán)重，有效提高了對(duì)變量的解釋能力并減少了特征波長(zhǎng)的冗余信息。其次，將2種權(quán)重整合到每一輪蒙特卡洛迭代中進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，充分發(fā)揮了不同變量評(píng)價(jià)系數(shù)的特性，使其避免了算法陷入局部最優(yōu)。

通過與其他變量選擇方法的比較，DWCARS在選擇與LNC密切相關(guān)的特征波段方面表現(xiàn)最佳。相比之下，DE算法的回歸精度較低且計(jì)算時(shí)間成本較高。因?yàn)镈E進(jìn)化算法的選擇過程沒有考慮變量的重要性信息，導(dǎo)致搜索效率下降^［18］。VIP-CARS模型精度略低于CARS模型，za7WKEaqno2scoXs9gb8mxVVGbixHTzBfaFpP5ds/Os=可能因VIP得分過于突出高重要性特征波段，沒有很好地區(qū)分權(quán)重相對(duì)中等的波長(zhǎng)，從而在剔除波長(zhǎng)時(shí)損失了關(guān)鍵特征。

CARS選擇了56個(gè)特征波長(zhǎng)，占全部變量的25.0%。DWCARS選擇了20個(gè)特征波長(zhǎng)，占全部變量的8.9%，RMSE_P值較CARS降低了21.66%，其評(píng)價(jià)指標(biāo)均好于其他模型，這表明DWCARS算法能夠有效提取關(guān)鍵特征，去除冗余信息，建立了魯棒性和可擴(kuò)展性的模型。特別是，DWCARS算法僅使用20個(gè)特征波長(zhǎng)構(gòu)建了氮含量的高性能檢測(cè)模型，少量具有高相關(guān)性的特征波長(zhǎng)更有利于集成到在線檢測(cè)設(shè)備中，并可用于連續(xù)校準(zhǔn)回歸模型^［19］。

盡管DWCARS算法模型表現(xiàn)出良好的性能，仍有約13%的LNC變異未能被解釋，可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)的非均質(zhì)性和數(shù)據(jù)采集環(huán)境因素影響了模型性能。未來的研究需要開發(fā)化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，提高模型的質(zhì)量和穩(wěn)定性，以實(shí)現(xiàn)快速檢測(cè)。

4 結(jié)論

本研究旨在快速檢測(cè)橡膠樹葉片中的氮含量，采用了近紅外光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法。為提高模型精度，采用多種特征波長(zhǎng)選擇方法，其中DWCARS模型表現(xiàn)最佳，R²_P值為0.936 7，RMSE_P值為0.121 5。DWCARS綜合了回歸系數(shù)與VIP得分的權(quán)重，充分利用了重加權(quán)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，有效解決了特征選擇中的冗余信息問題。該研究為在線監(jiān)測(cè)橡膠樹葉片氮含量提供了理論支持，為實(shí)際應(yīng)用提供了有效方法。

參考文獻(xiàn)：

［1］ Warren-Thomas E，Dolman P M，Edwards D P.Increasing demand for natural rubber necessitates a robust sustainability initiative to mitigate impacts on tropical biodiversity［J］. Conservation Letters，2015，8（4）：230-241.

［2］黎 舟，楊思林，劉云根，等. 基于微分變換的濕地植物高光譜全氮反演［J］. 環(huán)境科學(xué)研究，2022，35（5）：1268-1276.

［3］Ali M M，Al-Ani A，Eamus D，et al. Leaf nitrogen determination using non-destructive techniques：a review［J］. Journal of Plant Nutrition，2017，40（7）：928-953.

［4］馮 鎮(zhèn)，劉 馨，張 震，等. 基于近紅外光譜技術(shù)對(duì)小麥中毒死蜱農(nóng)藥殘留測(cè)定方法的研究［J］. 食品工業(yè)科技，2022，43（4）：271-277.

［5］Li Y J，Sun H G，Tomasetto F，et al. Spectrometric prediction of nitrogen content in different tissues of slash pine trees［J］. Plant Phenomics，2022，2022：9892728.

［6］Liu W J，Li Y J，Tomasetto F，et al. Non-destructive measurements of Toona sinensis chlorophyll and nitrogen content under drought stress using near infrared spectroscopy［J］. Frontiers in Plant Science，2022，12：809828.

［7］郭 拓，梁小娟，馬晉芳，等. 基于可擴(kuò)展的自表示學(xué)習(xí)波段選擇算法在近紅外光譜回歸建模中的影響研究［J］. 分析測(cè)試學(xué)報(bào)，2022，41（8）：1214-1220.

［8］Yun Y H，Li H D，Deng B C，et al. An overview of variable selection methods in multivariate analysis of near-infrared spectra［J］. TrAC Trends in Analytical Chemistry，2019，113：102-115.

［9］Wu X H，Zeng S P，F(xiàn)u H J，et al. Determination of corn protein content using near-infrared spectroscopy combined with A-CARS-PLS［J］. Food Chemistry：X，2023，18：100666.

［10］ ZhangD Y，Yang Y，Chen G，et al. Nondestructive evaluation of soluble solids content in tomato with different stage by using Vis/NIR technology and multivariate algorithms［J］. Spectrochimica Acta（Part A：Molecular and Biomolecular Spectroscopy），2021，248：119139.

［11］王偲晗，萬幼川，王明威，等. 改進(jìn)蟻群算法及其在高光譜影像分類中的研究［J］. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2018，54（1）：196-203.

［12］Bin J，Ai F F，F(xiàn)an W，et al. An efficient variable selection method based on variable permutation and model population analysis for multivariate calibration of NIR spectra［J］. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems，2016，158：1-13.

［13］Zhang J，Cui X Y，Cai W S，et al. A variable importance criterion for variable selection in near-infrared spectral analysis［J］. Science China Chemistry，2019，62（2）：271-279.

［14］劉翠玲，胡玉君，吳勝男，等. 近紅外光譜奇異樣本剔除方法研究［J］. 食品科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào)，2014，32（5）：74-79.

［15］Huang X，Xia L. Improved kernel PLS combined with wavelength variable importance for near infrared spectral analysis［J］. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems，2017，168：107-113.

［16］Wang Z Z，Wu Q Y，Kamruzzaman M. Portable NIR spectroscopy and PLS based variable selection for adulteration detection in quinoa flour［J］. Food Control，2022，138：108970.

［17］Kumar B，Dikshit O，Gupta A，et al. Feature extraction for hyperspectral image classification：a review［J］. International Journal of Remote Sensing，2020，41（16）：6248-6287.

［18］Liang L，Wei L L，F(xiàn)ang G G，et al. Prediction of holocellulose and lignin content of pulp wood feedstock using near infrared spectroscopy and variable selection［J］. Spectrochimica Acta Part A：Molecular and Biomolecular Spectroscopy，2020，225：117515.

［19］Bruning B，Liu H J，Brien C，et al. The development of hyperspectral distribution maps to predict the content and distribution of nitrogen and water in wheat （Triticum aestivum）［J］. Frontiers in Plant Science，2019，10：1380.