基于连续小波变换多尺度特征与麻雀搜索算法优化回归模型壁画灰浆层氯化钠无损高光谱感知

《Chemosensors》：Nondestructive Hyperspectral Sensing of Sodium Chloride in Mural Plaster Layers Based on Multiscale Wavelet Features and Regression Models Optimized by the Sparrow Search Algorithm

　　

壁画灰浆层中氯化钠的无损检测对于评估文化遗产材料中的盐相关劣化具有重要意义。然而，氯化钠的光谱响应微弱且间接，使得高精度高光谱检测具有挑战性。研究人员开发了一种以麻雀搜索算法（SSA）优化为核心的高光谱回归框架，其中采用连续小波变换（CWT）构建多尺度光谱表征，并结合皮尔逊相关分析（PCC）与连续投影算法（SPA）（PCC-SPA）进行紧凑变量筛选。在嵌套分层标本分组五折交叉验证下，评估了偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量回归（SVR）、极端梯度提升（XGBoost）、SSA优化SVR及SSA优化XGBoost。特征选择与超参数优化在各外部训练折内独立进行，保留折外标本用于性能评估。SVR-SSA在传统与多尺度光谱表征下均保持较高预测能力。SG+SNV预处理下R2为0.8167±0.0690，RMSE为0.3701±0.0636个百分点；Scale 6 CWT下R2为0.8100±0.0812，RMSE为0.3731±0.0767个百分点，MAE为0.2788±0.0620个百分点。在10个CWT尺度中，Scale 6平均预测精度最高，Scale 2在精度与折间稳定性间综合平衡最佳。结果表明SSA优化效果依赖于输入特征表征，CWT提供了超越单一传统光谱表征的尺度分辨信息。该框架为壁画灰浆材料NaCl相关劣化的无损定量评估提供了方法学支持，并为壁画保护进一步应用奠定基础。

研究背景方面，古代壁画作为重要文化遗产，长期保存中温湿度波动与地下水迁移促进可溶盐运移结晶，引发粉化、空鼓等劣化。传统盐类检测依赖现场取样与化学分析，具破坏性与低效性，难以满足原位大面积监测需求。高光谱技术虽具非接触优势，但存在特征提取不足、模型稳定性有限及泛化弱等问题。氯化钠在可见光-近红外-短波红外（VNIR-SWIR）区间本征吸收弱且非特异，光谱响应间接，因此需引入多尺度特征构造与智能优化回归以应对小样本高维条件。

研究人员以实验室按传统工艺制备的61份含NaCl壁画灰浆层标本（NaCl质量分数0–3.00%，间隔0.05%）为对象，每份标本采集4次位置平均光谱、重复4轮共244条反射率曲线，使用FieldSpec 4地物光谱仪（350–2500 nm）。构建以SSA优化为核心的回归框架，系统比较PLSR、SVR、XGBoost及其SSA优化版本在SG、SG+SNV及CWT Scale 1–10共12种特征集下的表现，采用嵌套分层标本分组五折交叉验证，特征选择与超参优化严格限于外部训练折内，折外标本仅用于预测。

关键技术方法上，研究人员采用Savitzky–Golay（SG）平滑与标准正态变量变换（SNV）作常规预处理；以Mexican Hat小波作母小波，尺度2¹至2¹⁰共10级连续小波变换（CWT）提取多尺度系数；各外部训练折内对标本均值谱做Pearson相关初筛200变量，经近常量剔除与训练集标准化后由连续投影算法（SPA）选≤20个低共线子集（内折确定尺寸）；回归端采用PLSR、RBF核SVR、XGBoost，并以麻雀搜索算法（SSA）分别优化SVR的C(BoxConstraint)、KernelScale、ε与XGBoost九项超参，种群10、迭代10、发现者比0.2、警戒者比0.1、种子42，适应度为内部分组五折RMSE；性能以标本级平均R²、RMSE、MAE（百分点）为主判据。

研究结果部分，3.1节光谱特性表明SG+SNV较单纯SG有效压制基线漂移与散射离散。3.2节不同分解尺度小波系数曲线显示低尺度（1–3）保留高频细节伴噪，中尺度（4–7）峰谷结构清晰，高尺度（8–10）过平滑，视觉不足以定优尺度。3.3节特征选择中，描述性PCC显示Scale 6最大绝对相关系数最高、高尺度均值绝对相关最高但冗余大；嵌套PCC-SPA各折选变量数SG均6.6、SG+SNV均1.2、CWT各尺度1.2–5.2，五折中仅3个变量入选≥3折（Scale1@1441nm、Scale4@549nm、Scale8@353nm），无变量五折全中；CWT将入选变量由常规表征主导的可见区扩展至NIR-SWIR，反复选中区反映盐晶表面亮度、粗糙、散射及水合/羟基基质交互而非NaCl专属吸收。3.4节模型比较中，Stage 1于SG+SNV、Scale2、Scale6、Scale7比较五模型，PLSR R² 0.7576–0.7929（Scale6最优0.7929）；SVR-SSA较固定参SVR平均R²由0.7845升至0.8079、RMSE由0.3969降至0.3790百分点，SG+SNV下R² 0.8167、RMSE 0.3701，Scale2提升最大（R²+0.0721）；XGBoost-SSA增益不一致且整体弱于SVR-SSA。Stage 2以SVR-SSA扫全10尺度，SG+SNV R²0.8167±0.0690、RMSE0.3701±0.0636；Scale6 R²0.8100±0.0812、RMSE0.3731±0.0767、MAE0.2788±0.0620为CWT最高均精度；Scale2以精度-稳定性六准则平均秩3.50居首，为最佳综合平衡尺度。

讨论部分指出，PCC单变量相关与多变量预测脱节，高尺度均值相关高伴冗余未必利预测；CWT价值不在全面超越SG+SNV而在引入尺度维以系统考察局部变异、误差与稳定性；SSA增益取决于算法与特征表征匹配度，SVR核参优化在小样本紧凑特征下收益大于XGBoost；嵌套标本分组验证与训练折内PCC-SPA防泄漏，但结论限于受控单盐灰浆，真实壁画含颜料、混盐、老化、湿度、不规则面需外验。结论部分翻译如下：本研究开发并评估了以SSA为中心的高光谱回归框架，用于估算实验室制备壁画灰浆标本NaCl含量；CWT构多尺度表征，全特征选择与模型优化于嵌套分层标本分组五折交叉验证下评估。其一，嵌套验证使同标本4谱同属外折，PCC-SPA、标准化、PLSR潜变量与SSA超参仅于外训练折内进行，防折外标本影响选择与调参。其二，SSA提升SVR跨表征平均性能但幅度依特征而异，Scale2增益最大、Scale6中等、Scale7近乎不变，表明SSA价值在使超参适配不同维度/尺度/冗余子集。其三，SVR-SSA于常规与多尺度下均强，SG+SNV R²0.8167±0.0690、RMSE0.3701±0.0636；Scale6 R²0.8100±0.0812、RMSE0.3731±0.0767、MAE0.2788±0.0620，各表征互补非单一最优。其四，CWT显尺度依赖：Scale6均精度最高、Scale2综合平衡最佳，提供间接NaCl-灰浆光谱响应的尺度分辨基础。总体支持折特定SSA优化用于高光谱NaCl估算及CWT多尺度表征价值；结论限受控实验标本，混盐、自然老化与真实壁画外验待补。该文发表于《Chemosensors》。