[发明专利]一种基于高光谱成像土遗址文物表面含水量检测方法

权利要求书

1.一种基于高光谱成像土遗址文物表面含水量检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤(i)：在土遗址文物周边采集样本，外加水并混合均匀，将其配制为具有不同外加含水量的梯度标准样本；

步骤(ii)：采集所述梯度标准样本的可见光-近红外高光谱成像数据；

步骤(iii)：对所述可见光-近红外高光谱成像数据进行特征波段提取得到特征光谱数据；

步骤(iv)：构建梯度标准样本的特征光谱数据和外加含水量之间的关系，建立土遗址文物表面含水量预测模型，向所述预测模型输入土遗址文物待测样本的可见光-近红外高光谱成像数据，得到土遗址文物待测样本的预测含水量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，可见光高光谱成像的特征光谱数据为400-1000nm波段的光谱数据；近红外高光谱成像的特征光谱数据为1000-2500nm波段的光谱数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述可见光-近红外高光谱成像数据进行特征波段提取之前，对可见光-近红外高光谱成像光谱数据进行预处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用Savitzky-Golay平滑、标准正态变化、一阶导数和二阶导数的一种或多种的组合对可见光-近红外高光谱成像光谱数据进行预处理；优选地，采用Savitzky-Golay平滑与标准正态变化的组合对标准样本的可见光高光谱成像数据尤其是反射率数据进行预处理；采用Savitzky-Golay平滑与二阶导数的组合对标准样本的近红外高光谱成像数据尤其是反射率数据进行预处理。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在每个标准样本中选定区域，对可见光-近红外高光谱的光谱曲线进行算术平均，获得用于预处理的每个标准样本的实际反射率光谱数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用连续投影算法和主成分分析法的一种或多种的组合对可见光-近红外高光谱成像数据进行特征波段提取。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，采用偏最小二乘回归和/或支持向量回归的方法建立土遗址文物表面含水量预测模型；优选地，采用偏最小二乘回归对基于可见光高光谱成像的特征光谱数据建立预测模型，采用支持向量回归对基于近红外高光谱成像的特征光谱数据建立预测模型。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述土遗址文物为粘土基文物。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，外加含水量＝外加水质量/样本的绝干质量。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，梯度标准样本的外加含水量分布在0-0.45之间。