三维荧光光谱数据处理与识别算法优化

来源 :暨南大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:firexuan1983
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数十年来,鱼毒性赤潮灾害频发,对海产养殖业造成了巨大的经济损失,严重影响我国近岸养殖业的持续稳定发展。如何运用科学手段减少鱼毒性赤潮所带来的损失,一直是我国学界努力的方向。随着藻类三维荧光光谱技术的发展,色素光谱法在藻类识别工作中发挥重要作用。利用藻类三维荧光特征谱所建立的判别函数,为部分赤潮藻类的毒性有无以及毒性强度的分类识别提供了有效理论支撑,同时本研究对探索鱼毒性藻类的产毒机理,有效开展赤潮灾害的应急管理等方面具有十分重要的理论和现实意义。本文以6种鱼毒性藻类为研究对象,以30种非鱼毒性藻类为对照,分析了不同光照条件下36种藻类的三维荧光光谱。通过Coif2小波分析,提取与藻类毒性相关的荧光特征谱。经对比发现,鱼毒性藻类的荧光强度在35-47数据点(波长λEx=575-600nm;λEm=650-675nm)随溶血活性的改变发生明显变化,而非鱼毒性藻类的荧光强度在此波段无明显变化,因此认定该波段数据点的光谱为鱼毒性藻类的特征光谱。并以此为基础,采用Fisher判别法,构建鱼毒性藻类毒性有无以及毒性强弱的判别函数。通过引入环境因素的重组合思想,并结合系统聚类法,对原有藻类的培养条件进行优化,得到了36种藻类的270条标准谱,并利用该标准谱库构建鱼毒性藻类的Fisher判别函数。经测试集样本判别检验表明,鱼毒性藻类与非鱼毒性藻类的判别正确率分别为83.3%和92.2%,鱼毒性藻类毒性弱、中和强的判别正确率分别为87.5%、25%和100%。通过引入藻类的瑞利散射荧光光谱概念,并与藻类的色素荧光光谱相结合,对原有藻类的原始数据进行优化。通过建立Fisher判别式,得到在不同光照条件下藻类毒性有无的判别正确率为88.9%和66.7%,藻类毒性弱、中、强的判别正确率为62.5%、12.5%和75%。最终,通过对该技术的进一步研究,有望将其开发为一种快速的鱼毒性藻类检测光谱分析工具,为减轻鱼毒性赤潮灾害的损失提供可靠的技术支持。
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