基于荧光光谱的水体分类与荧光组分识别方法

陈庆 Chen Qing、汤斌 Tang Bin、缪俊锋 Miao Junfeng、周彦 Zhou Yan、龙邹荣 Long Zourong、张金富 Zhang Jinfu、王建旭 Wang Jianxu、周密 Zhou Mi

2023Acta Optica SinicaEnvironmental Science被引 8开放获取

摘要

提出了一种基于MobileNetV2和VGG11组分拟合（CF-VGG11）卷积神经网络（CNN）与平行因子分析（PARAFAC）结合的水样分类和荧光组分拟合方法，通过输入单个三维荧光光谱（3D-EEM）数据来预测水样类别、溶解性有机物（DOM）质量浓度等级和荧光组分。算法以PARAFAC结果为基础建立荧光光谱数据集，分两步完成类别与组分的预测：第一步使用MobileNetV2算法对不同水样进行类别预测和DOM质量浓度分级；第二步使用CF-VGG11网络拟合荧光组分。采集地表水、工业废水处理水、污水处理厂进出口水和乡村饮用水4种类型的水样构建数据集，获得了95.83%的分类精度和98.11%的组分拟合精度。实验结果表明，所提方法可对不同水样和DOM质量浓度等级进行准确分类，拟合特定荧光组分，精确定位污染源，并能进行超标预警。

引用本文（GB/T 7714）

陈庆 Chen Qing, 汤斌 Tang Bin, 缪俊锋 Miao Junfeng, 等. 基于荧光光谱的水体分类与荧光组分识别方法[J]. Acta Optica Sinica, 2023.

引文网络

参考文献与被引分析加载中…

DOI：https://doi.org/10.3788/aos221518

本站仅收录题录与摘要供学习参考，全文版权归属出版方；如有侵权请联系我们删除。