中国古画矿物颜料光谱混合模型初探-以石青和石绿为例

高光谱遥感技术对文物完全无损,适于对中国古画等文物进行颜料的鉴别与分析,但是中国古画中混合颜料不同成分的定量分析仍然是文物颜料分析领域中的难点。针对中国古画中经常出现的混合颜料现象,以石青、石绿两种典型的矿物颜料为例,选用粒度大小相同的两种矿物颜料粉末,按照不同的体积比例精确配比获取颜料样本,然后精确控制实验条件获取其光谱。对混合光谱分别用全约束最小二乘法进行全波段光谱解混,用比值导数解混算法进行单波段光谱解混,然后评定解混精度并对解混结果进行对比分析,探讨这两种矿物颜料的光谱混合模型。实验结果表明,石青、石绿两种矿物颜料的光谱混合从总体上来说非线性混合特征较强,但是在局部某些波段又基本符合线性混合模型,利用这些波段采用比值导数法解混,可以得到远高于全波段解混精度的定量分析结果。     

基于有效端元集的双线性解混模型

光谱解混是用于定量分析高光谱图像中成分含量的一项重要技术方法,主要包括线性解混模型和非线性解混模型。线性解混模型构造简单,但并未考虑不同成分光子间的相互影响,导致解混结果在很多实际图像上不够精确。常用的非线性混合模型中的双线性解混算法,随着图像中端元数量增加,虚拟端元的数量也随之快速增加,计算精度受到很大的影响。论文报道改进了双线性解混的模型,并提出一种有效端元子集的选择算法。首先结合欧氏距离和光谱夹角,按照与混合像元的距离,将所有端元排序;然后利用排序结果和误差变化情况选择实际参与混合的端元子集。从而降低了未参与特定混合像元混合的端元对解混结果的影响,提高了解混精度。对模拟图像的测试效果证明了该算法可以减小光谱的重构误差,对实际航拍高光谱溢油图像的分析结果也进一步说明了算法的有效性。     

有机和无机国画颜料漫反射光谱和吸收光谱特征研究

国画颜料解混一直是古画颜料研究的重要内容,其中光纤反射光谱（FORS）是无损化探测颜料类别的常用手段。通过CCD光纤光谱系统,从光谱线型对国画颜料进行了分类,分别探测了两种有机植物颜料藤黄和胭脂在不同比例混合下的漫反射光谱与吸收光谱,并获取了不同色系无机矿物质颜料混合后的漫反射光谱。分析了单一颜料和混合颜料的光谱特征峰值,运用多元线性回归（MLR）以及一阶导数光谱法（FDS）,通过全波段线性解混获得了各组分颜料的比例。经过实验与理论分析,藤黄与胭脂的漫反射光谱为S型,混合颜料一阶导数光谱中两特征峰的位置分别为536和649 nm,在漫反射光谱中多元线性回归基本适用于该混合颜料的解混并显示出一定的线性规律,但无法精确地解混。而混合颜料的吸收光谱与单色光谱之间存在较好的线性关系,解混误差在5%左右。无机矿物质颜料中的漫反射光谱有S型（石黄和赭石）和钟型（石青和石绿）两种。首先,对于S型（石黄）与S型（赭石）混合颜料漫反射光谱,赭石的一阶导数光谱出现明显的“三峰”现象,并且混合颜料一阶导数光谱在534 nm处出现新的特征峰。多元线性回归理论虽适用于该混合颜料的解混,但由于不同颜料解混的权重因子不同,无法形成较为精准的线性模型。其次,对于S型（赭石）与钟型（石绿）混合颜料的反射光谱需要多元线性回归与导数光谱法共同判断混合比例的基本趋势,该光谱在400～800 nm范围内仅有一个交叉点。最后,利用钟型（石青）与钟型（石绿）混合颜料反射光谱的特征峰位置,即可判断出颜料混合比例的特征,随着混合比例的变化,反射光谱特征峰在457～524 nm出现了明显的横向移动,并且混合颜料光谱的峰值强度有明显的减弱。     

基于比值导数法的棉花蚜害无人机成像光谱监测模型研究

蚜虫是棉花的主要害虫之一,我国棉花产量每年因蚜虫危害造成的损失高达5%～10%。田块尺度的棉花蚜害空间分布监测可以辅助精准定量施药,减少环境污染。利用无人机搭载成像光谱仪获取的“图谱合一”的遥感数据因其具有分辨率高、时效性高、成本低等优势,可为作物病虫害监测提供了重要数据源。比值导数法模型简洁,运行效率高,结果精确,可以有效的应用于遥感反射率光谱解混处理,提取对目标信息较为敏感的波段,为构建虫害监测模型提供了有效的手段。因此本研究选择棉花典型生产区新疆库尔勒地区为实验区,开展以下工作: （1）以低空无人机搭载成像光谱仪获取棉花蕾期冠层成像光谱影像,结合地面调查数据,获取76个样点光谱数据及蚜害严重度(包含健康植株16个,蚜害严重度1～4级每级选取15个);(2)分析不同蚜害严重度棉花冠层光谱的特征,并利用比值导数法筛选出对蚜害胁迫敏感的光谱波段,分别为514,566和698 nm波段; (3)构建基于三个敏感波段的光谱反射率、比值导数光谱值的一元线性回归和偏最小二乘法的蚜害严重度估测模型。结果表明：(1)蚜害对棉花冠层的光谱反射率有显著影响。棉株受蚜害胁迫越严重,其在可见光区域的反射率越高,近红外波段反射率越低,发生红边区域“蓝移”;（2）比值导数法可有效提取蚜害棉花冠层光谱敏感波段,所筛选的514,566和698 nm三个波段与相关系数法所筛选的敏感波段一致;(3)利用敏感波段比值导数光谱值所构建的蚜害严重度估测模型精度优于敏感波段光谱反射率所构建的模型, 其中698 nm波段构建的模型精度最佳（R2=0.597, RMSE=0.91）; (4)三个敏感波段的比值导数光谱值所构建的偏最小二乘多元回归模型精度优于单个波段比值导数光谱值所构建的模型（R2=0.612, RMSE=0.89）;(5)基于比值导数法的棉花蚜害无人机成像光谱监测模型可以获取田块尺度的不同严重度蚜害空间分布图,对于精准定量施药有重要的指示意义。     

基于众数的比值导数法在混合颜料解混中的研究

混合颜料比例的确定一直是文物精确修复的难点,传统的文物色彩修复是在基于经验基础上不断试色的过程,效率不高。本文在原有比值导数法的基础上,通过改进特征波段的选取方法,提出基于众数的比值导数光谱法进行光谱解混。利用模拟数据与真实数据进行了检验,结果表明该方法能够缩小修复过程中试色的范围,提高解混精度,在文物混合颜料识别分析中有很大的应用潜力。     

基于实测高光谱数据的矿物含量提取方法研究

针对利用线性模型提取矿物含量精度较低的问题,以波长范围为350～2 500 nm的岩石光谱为数据源,基于光谱匹配方法进行矿物识别,应用简化的Hapke模型将岩石样品反射率转换为单次反照率,利用线性模型分解单次反照率进行含量提取,并通过分段滤波及建立区域光谱库的方法提高识别精度,建立了一种基于实测光谱数据的矿物含量提取方法。通过对包古图V号岩体光谱数据的分析,与X射线衍射结果相比,该方法对长石类矿物的识别精度为100%,含量提取精度为80.5%;对粘土类蚀变矿物的识别精度为92.2%,含量提取的精度为92.36%。该方法将矿物学共生关系加入到矿物识别方法中,保证了结果的可靠性;提出了分段滤波的预处理思路,避免了滤波算法对光谱波形及吸收特征的影响,并且据有较好的去噪效果;应用Hapke模型进行实测的岩石光谱解混,能避免复杂的光谱非线性分解计算,从理论上提高矿物含量提取的精度和计算的效率。该方法对快速分析蚀变信息等工作具有一定的指导意义。     

典型食品果汁中百菌清农药残留荧光检测建模研究

利用荧光分光光度计对典型食品果汁(苹果汁和桃汁)与百菌清混合体系进行了荧光光谱检测,发现在352 nm处有明显百菌清药物特征峰。对混合体系的荧光发射光谱和其导数光谱进行回归分析建模,得到果汁中百菌清浓度和荧光强度之间的预测模型函数。在两种光谱模式下所建指数预测模型函数相关系数都高于0.99,优于线性模型函数;针对两种果汁,原始光谱模式下所建指数模型函数平均回收率分别为101%和100%,线性模型平均回收率分别为110%和118%;导数光谱模式下,两种果汁中百菌清指数函数预测模型平均回收率分别为101%和102%,而线性模型平均回收率分别为109%和120%。研究结果表明可以通过荧光光谱法直接实现果汁中百菌清残留检测,且指数函数预测模型优于线性模型,同时表明在果汁-百菌清混合体系的农药残留定量预测中,导数荧光光谱方法并无显著优势,可直接选用荧光原始光谱建模分析。     

积雪混合像元光谱特征观测及解混方法比较

积雪混合像元分解方法研究及积雪比例产品的发展是积雪遥感的重要研究方向。在我国北疆地区利用SVC HR-1024野外便携式光谱仪观测了已知积雪比例的混合像元光谱特征并进行系统分析,同时,采用四种混合像元分解模型对实测光谱进行解混及精度评价。结果表明反射率随积雪比例均匀下降并不呈均匀的线性变化,在不同波段呈非线性变化特征,积雪像元解混精度与观测尺度的不同有一定的联系,尺度越小,解混精度越低;进一步对实测光谱的解混结果表明,线性回归法精度较低,特别是对于积雪比例小于50%的解混结果不准确,稀疏回归解混法和非负矩阵解混法略高于线性混合像元分解法,但线性混合像元分解法运算效率最高,稀疏回归解混法运算效率最低,当对遥感图像进行解混时,要综合考虑四种方法的计算效率。通过将推动积雪混合像元分解定量遥感研究,并为遥感影像准确提取积雪比例提供理论依据。     

混凝土硫酸钠腐蚀产物的高光谱检测方法研究

目前混凝土化学腐蚀损伤程度的检测主要是扫描电镜、能谱、XRD衍射等方法,这些方法对于在役的混凝土结构来说,易造成破坏,检测时间长,连续性差。提出了一种基于高光谱的混凝土腐蚀产物无损检测新方法。高光谱检测具有非接触、方便快捷、连续无损的优点,但是受腐蚀混凝土实测光谱的解混模型和分析方法是实际应用的难点。该研究根据混凝土遭受硫酸钠侵蚀生成产物的特点,将硫酸钠侵蚀后混凝土的光谱划分成两个组分光谱的线性混合,一个组分是水泥的水化产物光谱反射率,另一个组分是硫酸钠侵蚀下生成主要产物钙矾石和石膏的光谱反射率。在光谱比值导数模型的基础上,建立混凝土腐蚀产物的光谱解混模型。以在清水和10%Na₂SO₄溶液中连续浸泡的混凝土试块为研究对象,按照15 d的采集周期,在30～120 d连续测量两组混凝土的反射光谱。数据经过平滑、包络线去除后,利用混凝土腐蚀产物的光谱解混模型进行处理。数据一次解混后,分析解混后光谱曲线光谱特征和变化规律,与钙矾石和石膏混合物的标准光谱曲线进行SFF匹配拟合分析。并结合扫描电镜和X射线衍射方法检测此次试验中钙矾石和石膏腐蚀产物的生成情况。利用混凝土比值后的光谱曲线除以石膏光谱曲线,完成了实测光谱的二次解混处理,分析了钙矾石的生成量在30～120 d腐蚀过程中变化趋势。试验结果表明,（1）试验中清水和10%Na₂SO₄溶液中不同龄期的两组混凝土,反射光谱特征随着腐蚀时间的增加区分度明显。两组试块均在1 445和1 945 nm附近有较强吸收特征,但吸收深度不同,10%Na₂SO₄溶液混凝土光谱曲线的吸收深度、吸收面积明显大于清水中的混凝土;（2）实测光谱曲线经过混凝土光谱解混模型一次处理后的曲线,在1 450和1 945 nm左右处有明显的吸收深谷,与石膏和钙矾石混合物标准光谱的光谱特征一致,两者光谱曲线的SFF匹配拟合数值达到了0.96;（3）利用比值后的光谱除以石膏光谱后的曲线很好的突出了腐蚀产物钙矾石的光谱特征。发现随着腐蚀龄期的增长,钙矾石在30～120 d生成量的丰度呈现先降后升趋势。（4）根据混凝土试块腐蚀状态下的高光谱数据分析、扫描电镜和X射线衍射的检测结果,验证了混凝土光谱解混模型在混凝土检测中能够正确解算出腐蚀产物的类型和丰度,为混凝土高光谱无损检测提供了理论基础。     

基于双鸟群优化的高光谱图像非线性解混

针对高光谱图像像元中端元物质非线性混合的特点,借鉴生物群智能现象,提出一种基于双鸟群优化的高光谱图像非线性解混算法。为进一步提高非线性解混算法的精度,通过模拟鸟群中觅食、警惕以及飞行等行为得到非线性问题的最优解。算法通过双鸟群的迭代优化来交替更新目标函数中的最优解以及非线性模型参数,最终得到高光谱图像端元丰度的最佳估计。仿真实验和光谱数据实验结果表明:双鸟群优化算法迭代收敛,能克服局部最小值问题;相比于同类算法,该算法解混结果的丰度重建误差、平均光谱角距离和像元重建误差3项指标均较小,该算法解混精度高,像元重构效果好,能有效提高高光谱图像非线性解混的精度。     

浑善达克沙地光合/非光合植被及裸土光谱混合机理分析

研究浑善达克沙地光合/非光合植被(photosynthetic/non-photosynthetic vegetation,PV/NPV)及裸土(bared soil,BS)光谱混合机理,对于构建沙地最佳光谱混合模型、准确估算沙地地表植被覆盖信息具有重要意义。本研究通过两景覆盖研究区的Hyperion高光谱影像获取47个典型混合样地对应混合光谱信息,利用地面实测获取PV/NPV及BS端元光谱和每个样地各端元丰度信息,然后分别尝试采用线性光谱混合模型和非线性光谱混合模型对所有样地混合光谱进行分解计算光合植被覆盖度(fractional cover of photosynthetic vegetation,f_pv)和非光合植被覆盖度(fractional cover of non-photosynthetic vegetation,f_npv),通过比较不同模型分解均方根误差及PV/NPV覆盖度估算精度来探索浑善达克沙地PV/NPV及BS之间光谱混合形成机理,寻求适合其f_pv与f_npv估算的最佳光谱混合模型。结果表明：对于浑善达克沙地来说,基于PV/NPV及BS的线性光谱混合模型可以实现f_pv与f_npv的较好估算,f_pv估算的均方根误差为0.12(R2=0.84),f_npv估算的均方根误差为0.13(R2=0.66);考虑多重散射影响的非线性光谱混合模型无论在模型分解精度还是在f_pv与f_npv估算精度上均没有明显提升,其中各端元之间的多重散射作用对f_pv估算精度的影响不大,但会导致f_npv估算精度的明显降低。     

两种光谱混合分析模型的比较

为了分析与对比线性光谱混合分析模型(LSMA)和约束线性光谱混合分析模型(CLSMA)在光谱混合分解中的优势与劣势,我们设计了混合光谱分解实验。反演结果表明,当利用所有光谱数据进行端元百分含量反演时,LSMA的总误差比CLSMA小0.075。当利用波段选择后的数据进行端元百分含量反演时,前者的总误差比后者小0.017。这样,不论是利用所有光谱波段数据还是利用波段选择后的数据,LSMA在混合光谱分解的效果上都优于CLSMA;此外,LSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它利用所有波段数据的总误差小0.02,CLSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它用所有波段数据的总误差小0.077。这主要是因为波段选择大大减少了端元光谱间的相关性,所以,利用波段选择数据进行混合光谱分解优于不加选择的光谱混合分解。     

高光谱遥感图像光谱解混的独立成分分析技术

高光谱遥感在对地球陆地、海洋、大气的观测中发挥着重要作用,高光谱遥感图像分析的关键是提取像元光谱内部各物质成分及其含量,即光谱解混。独立成分分析提供了一种先进的技术手段,在很少先验知识的前提下,实现端元(物质成分)光谱及其丰度(含量)的同时提取。但丰度约束破坏了各成分独立的前提条件,导致了独立成分分析的局限性。针对这一问题,提出了丰度约束下总体相关性最小化的解决方案,并指出总体相关性最小化下的理想角度,通过设计角度修正的独立成分分析算法把各成分调整到理想角度上。利用模拟数据与真实数据算法进行检验,结果表明：经过角度修正后,独立成分分析突破了原有的局限性,有助于进一步提高独立成分分析技术在光谱分析中的有效性。     

水稻分蘖期无人机高光谱影像混合像元特征分析与分解

开展水稻无人机高光谱解混,获取水稻植株的高光谱反射率信息,对于提高水稻理化参量的反演模型精度具有重要意义.目前大多基于高光谱遥感影像自身数据进行解混,运用算法模型进行高光谱数据解混,将高光谱图像和可见光图像进行优势互补,提出一种基于无人机高清影像与高光谱遥感影像融合的稻田无人机高光谱解混方法,解决单一数据局限性问题,增...     

观测角度对岩石热红外光谱解混影响的实验研究

岩石定量遥感是矿产资源探测与地质环境监测的主要手段,光谱解混是岩矿定量遥感的重要方法。在实际应用中,由于卫星对地观测受地形起伏的影响,观测具有一定的角度,导致所测发射率光谱产生变异。但在目前的研究中,解混所采用的矿物端元光谱,是在实验室垂直试样表面观测得到的,忽略了观测角度对发射率光谱的影响,降低了光谱解混精度。因此,有必要将观测角度作为影响岩石光谱解混的因素,研究其对光谱解混精度的影响。首先,将常见的石英、正长石和斜长石矿物表面制作成一般粗糙度,并设计0°~77°共9个观测角度实测发射率光谱,分析观测角度对矿物热红外光谱特征的影响。其次,利用观测角度13°~77°的矿物端元,构建相应角度虚拟岩石光谱,并用0°的矿物端元光谱解混9个观测角度的岩石光谱,分析观测角度对岩石热红外光谱解混的影响。结果表明：(1)在0°~20°范围,观测角度对光谱影响较弱,从30°开始,影响显著。基本规律是：随着角度的增加,光谱吸收深度增加,但各波段处的情况不尽相同。CF特征在观测角度大于50°之后向短波方向移动明显;RF特征处的吸收谷在观测角度大于20°之后显著加深,且谷底位置向短波方向移动;TF特征在观测角度大于40°之后发射率显著降低。表明观测角度的变化,会引起光谱特征的明显变化。(2)在0°~20°范围内,观测角度对光谱解混影响不明显,解混误差小于5%;当观测角度大于20°时,观测角度对光谱解混有显著影响,30°~77°解混误差均大于5%,平均解混误差达到17.2%,解混精度较低。这表明,在基于光谱解混方法进行岩石矿物组分定量反演时,需要考虑观测角度的影响,这对于提高反演精度、准确确定岩石类型具有重要意义。     

一种红外光谱免疫计算的矿物组分定量提取方法

近红外/短波红外光谱的矿物组分快速鉴定技术可以大大提高野外矿产勘查、遥感矿物填图、岩芯矿物组分分析等工作的效率,成为目前高光谱技术研究的热点之一。文章给出了一个基于光谱相似度评价约束的联合目标岩石样品光谱和矿物光谱端元库进行矿物组分光谱反演的统一模型,然后以矿物光谱线性混合模型和光谱夹角相似度评价为例,建立了一个具体的组分反演模型;针对模型求解过程中的组合优化问题,提出了一种人工免疫克隆选择计算的矿物组分光谱(ICSFSLIM)识别方法;利用在中国新疆包古图地区选取的22个野外岩石样品的实测近红外/短波红外光谱进行了矿物组分提取试验,以样品薄片鉴定结果为准,将ICSFSLIM识别结果与组合特征光谱线性反演模型(CFSLIM)识别结果进行了定量的对比分析。结果表明：ICSFSLIM比CFSLIM的识别正确率提高了2.26%,有效率提高了18.6%,并且具有更高的识别稳定性。     

基于端元可变的喀斯特地形复杂区石漠化信息提取

喀斯特山区因地形复杂、地表破碎等特点使得遥感影像中阴影、混合像元及光谱变异现象普遍存在,传统基于多光谱遥感的像元二分法（DPM）在光谱变异和阴影显著的区域难以准确的对喀斯特石漠化（KRD）信息进行提取。采用高光谱遥感的混合像元分解技术可将复杂的混合像元分解为纯净的地物光谱与各地物光谱对应的混合比例,为复杂山区获取更高精度的石漠化信息提供可能。然而,由于光照、环境及大气等诸多因素的变化会引起端元发生不同程度变异,导致在混合像元分解过程中出现显著的误差,其次要从地形复杂、地表异质性强的山区影像上直接获取地物纯净光谱建立用于应对光谱变异的光谱库极其困难。因此,如何在这种情况下应对光谱变异和地形效应,获取有效、准确的对石漠化信息进行提取是当前研究的重点。针对以上问题,采用通过模拟由光照条件造成的地物反射率变化,并考虑每个波长间隔光谱变异情况的广义线性混合模型（GLMM）,以减轻喀斯特地区石漠化信息提取过程中光谱变异与地形效应的影响。首先,从GF-5高光谱影像中提取喀斯特地区主要地物（植被、裸岩、裸土）的典型代表性光谱,然后基于提取的地物光谱模拟不同光照下每个像元光谱的变异情况,选择最适合的光谱组合对像元进行分解,得到最优的解混效果。为了验证方法的可靠性,利用高分辨率影像目视解译的结果作为参考对方法预测结果进行验证,同时选择未考虑端元变异的全限制最小二乘法（FCLSU）和DPM进行对比。结果表明,在地形高度复杂的喀斯特山区,考虑阴影、混合像元及光谱变异是必要的,GLMM在石漠化信息提取中总精度达到了84.89%,明显高于其他两种方法的59.68%和67.34%。通过对光照区和阴影区分别进行精度检验,发现GLMM在光照区与阴影区有着相似的精度表现,而另外两者则差异较大,阴影区明显低于光照区。这反映GLMM能较为有效地减轻地形效应的影响,对喀斯特石漠化信息提取的精度有一定提升。