非接触电导检测土壤养分离子的谱峰自动识别方法

TANG Chaoli, LI Hao,WANG Rujing,WANG Le,HUANG Qing, WANG Dapeng, ZHANG Jiabao,CHEN Xiangyu

Smart Agriculture(2024)

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摘要
[目的/意义]电容耦合非接触式电导检测(Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection,C4D)在农业土壤养分离子检测方面发挥着重要作用.对C4D信号中离子特征峰的有效识别,有利于后续对离子特征峰的定性和定量分析,为加强农业土壤养分管理提供依据.然而,C4D信号的特征峰检测仍然存在无法自动精准识别、人工操作复杂、效率低等缺点.[方法]提出一种基于连续小波变换结合粒子群优化(Particle Swarm Optimi-zation,PSO)和最大类间方差法(Otsu)的谱峰自动识别算法,旨在实现准确、高效、自动化的C4D信号峰识别.采用C4D检测样品溶液,得到离子谱图信号,对谱图信号进行连续小波变换,得到小波变换系数矩阵.通过搜索小波系数变换系数矩阵极值,识别出脊线和谷线.将小波系数矩阵转换为灰度图像,结合PSO和Otsu寻找最佳阈值,进一步对灰度图像的背景和目标分割,再结合原始谱图中的脊谷线识别谱图中的特征峰.[结果与讨论]测试含有41、61和102个峰的数据集,以受试者工作特性(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线和度量值作为评估峰值检测算法性能的准则.与其他方法相比,基于连续小波变换结合粒子群优化的最大类间方差法分割图像(Continuous Wavelet Transform Combined with Particle Swarm Optimization of Otsu to Segment Image,CWTSPSO)的谱峰自动识别算法的ROC曲线均保持在0.9以上,度量值分别为0.976、0.915和0.969.CWTSPSO能够有效检测出更多弱峰和重叠峰,同时检测出更少的假峰,有利于提升C4D信号的谱峰识别率和精准性.[结论]本研究提出的CWTSPSO能为非接触式电导检测农业土壤养分离子信号分析提供有力支持.
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关键词
contactless conductivity detection,continuous wavelet transform,particle swarm optimization algorithm,Otsu algorithm,peak identification
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