高光谱反射率的滨海地区土壤全磷含量反演

反射光谱在近年来广泛应用于土壤属性的估算.作为一种有效估算土壤全磷含量的手段,反射光谱技术可以很大程度上减少传统化学测量方法所损耗的人力物力.以江苏滨海土壤为研究对象,在30个采样点采集了共147个土样,测量土壤样品光谱反射率及全磷含量.利用原始光谱反射率数据及6种不同的光谱变换结果,通过随机抽样(RS)、KS、SPX...     

土壤全氮反射光谱估算机理研究

反射光谱技术具有快速、便捷等特点,过去几十年中将其应用于土壤科学的研究呈指数增长,且广泛用于土壤属性估算。土壤全氮含量是一项非常重要的肥力指标,光谱估算全氮含量可以为实现精准农业提供重要支持。但反射光谱估算土壤全氮含量是基于全氮与有机碳的相关性还是基于氮本身的吸收特征仍然存在争议。本文以江苏滨海土壤为研究对象,利用偏最小二乘法分别构建全氮和有机碳在相同建模样本量、不同全氮含量及变异程度情况下的估算模型,通过分析模型精度变化规律及全氮与有机碳估算模型系数的相关性,探讨土壤全氮反射光谱估算机理。结果表明,该地区土壤为1 000年来滨海滩涂经人为耕作发育形成,全氮含量不高,有机碳含量偏低。全氮与有机碳之间存在较强的相关性,相关系数高达0.98。土壤全氮含量估算精度随样本集全氮含量的平均值、标准差增大出现先增加后略有减小的变化规律,与变异系数的变化规律相一致。当全氮含量较低时(样本平均值小于0.27 g·kg-1),土壤全氮与有机碳相关系数也较小,实现反射光谱估算全氮是基于氮的吸收特征;当全氮含量较高时(样本平均值大于0.29 g·kg-1),全氮与有机碳相关性较强且有机碳模型精度高于全氮,说明有机碳对光谱曲线的影响随其含量增加而增大,并掩盖了氮的吸收特征,实现反射光谱估算全氮是基于其与有机碳的相关性。该研究揭示了土壤反射光谱估算全氮含量的机理,从而为反射光谱快速估算土壤全氮含量提供理论依据。     

矿区复垦农田土壤重金属含量的高光谱反演分析

以矿区复垦农田土壤为研究对象,利用实验室获取的土壤重金属元素砷(As)、锌(Zn)、铜(Cu)、铬(Cr)和铅(Pb)的含量与土壤可见近红外高光谱数据建立重金属元素含量的定量估算模型。为了保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始光谱数据进行平滑处理,并进行光谱变换,即：一阶导数,标准正态变量变换及连续统去除变换;然后,通过相关性分析提取不同变换光谱的特征波段;最后,将最小二乘支持向量机与传统的多元线性回归和偏最小二乘回归方法的结果相比较。研究表明：(1)以不同变换光谱数据建立反演模型均有较好的稳定性并达到一定精度,其中以最小二乘支持向量机方法优于偏最小二乘回归优于多元线性回归模型(除少数几个情况外);(2)从不同光谱变换数据中提取的光谱特征对反演模型结果有一定影响,其中以连续统去除和标准正态变量变换建模结果较好,一阶导数变换稍差。因此,利用高光谱遥感技术来定量估算土壤重金属含量是可行的,而且,必要的光谱预处理对提高估算模型的精度很有帮助。     

基于反射光谱的土壤铁元素含量估算

近几十年来,光谱技术在土壤科学中的应用越来越受到重视。利用土壤反射光谱可以快速获取土壤信息,了解土壤理化属性,对土壤铁含量进行估算。在已有的研究中,土壤铁的光谱估算多选用表层土壤,大多进行全铁的估算,忽略了不同形态的土壤铁,且估算结果并不十分理想。为了得到不同形态土壤铁最佳模型的处理方法,并探讨有机质含量和土壤深度对不同形态土壤铁估算精度的影响,以江苏省东台市为研究区,选取20个地点共采集了160份土壤样品,将每份样品分别研磨至10目和100目,在室内进行光谱数据采集之后,在使用八种不同方法进行预处理的同时将每种方法都选取多种参数,利用偏最小二乘回归法将全反射波段分别与土壤中的全铁、游离铁、无定形铁的含量进行建模回归,并评价模型精度。结果表明：(1)建立三种不同形态土壤铁的最优模型的处理方式都是将土壤研磨成100目,采用多元散射矫正法,全铁的决定系数(R2)只有0.6,而且模型不够稳定;游离铁和无定形铁估算结果比较好,R2分别达到了0.77和0.69,而且误差小,模型稳定;(2)由于全铁中的硅酸铁很容易受到外界环境的影响,有机质和土壤深度对全铁的估算精度影响都很大,对游离铁的估算精度影响最小;无定形铁由于含量少,其估算模型也比较容易受到有机质和土壤深度的影响。     

基于反射光谱的铜元素地球化学异常研究

为了探索应用遥感方法进行Cu元素地球化学异常研究的可行性,基于岩石样本的反射光谱及化学元素含量数据,分析了Cu与其他元素及Cu与反射光谱之间的相关关系,发现Fe与Cu关系最为密切,其次为Ti和As;Cu含量与反射光谱呈负相关性,且Cu含量越高,相关性越强。基于反射光谱对Cu,Fe,Ti,As四种元素进行了偏最小二乘分析,其中Ti建模精度最高,其次为Fe,精度最差的是As,虽然Cu的建模精度不高,但是可以基于Fe与Cu的强相关性,通过Fe来建立Cu异常的间接模型。为了提高建模精度,对反射光谱进行了多种变换,基于获得的多种光谱指标对Fe元素进行了偏最小二乘回归分析,训练样本及验证样本回归模型的最高相关系数分别达0.6876和0.5959。     

煤矸石充填复垦重构土壤重金属含量高光谱反演

为研究煤矸石充填复垦土壤重金属含量快速有效的监测方法,以淮南创大生态园煤矸石充填复垦田间试验小区为研究区域,首先采用化学方法监测土壤(0～20 cm)重金属(Cu, Cr, As)含量,然后采用ASD(analytical spectral devices) FiSpec4型高光谱仪测量土壤样品的反射光谱,提取光谱特征,并对光谱进行一阶微分变换、二阶微分变换及倒数对数变换;将变换后的各光谱特征参数与监测的土壤重金属含量进行相关性分析,并依据相关性分析结果选择显著相关的波段作为相关因子供建模使用。采用多元逐步回归(stepwise multiple liner regression,SMLR)分析、偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)及人工神经网络(artificial neural network, ANN)三种方法分别建立基于光谱反射率估算土壤重金属含量的预测模型,并采用回归模型进行精度评定,然后确定各重金属含量的最佳预测模型。实验结果表明,经过微分变换的光谱波段与土壤重金属含量达到了显著相关;重金属Cu和Cr的一阶微分光谱的人工神经网络模型为最佳预测模型,重金属元素As的二阶微分光谱的偏最小二乘回归模型为最佳预测模型。     

土壤发射率光谱与土壤元素含量的关系研究

通过对全国十几个地区共26个土壤样品进行元素含量和红外光谱测定,分析了土壤中红外发射率光谱特征,研究了土壤发射率光谱与土壤的硝态氮(NO₃-N)、磷(P)、钾(K)、钙(Ca)、镁(Mg)、铜(Cu)、铁(Fe)、锰(Mn)、锌(Zn)等元素以及pH值和有机质(OM)含量的相关性,并利用偏最小二乘回归和多元逐步回归建立了利用发射率光谱估算土壤各种元素含量的回归模型。由此找到了土壤元素含量与土壤发射率相关性最大的特征波段,并遴选出了不同波段哪些土壤元素与发射率的相关性最紧密,为开展土壤发射率的影响因素研究和由土壤中红外光谱预测土壤元素含量奠定了理论基础。研究结果显示：(1)在8～10 μm波段范围内,土壤发射率与土壤元素相关性从高到低依次为Ca,Mg,Mn和Fe ,相关系数最高为0.85,最低为-0.5;另外K,Fe,NO₃-N和Zn与发射率的相关性在6～8 μm波段范围内依次减小,相关系数最高为0.75,最低为0.48;而在10～14 μm波段内,Mn和K与发射率有较强的相关性,相关系数约为0.5;(2)土壤发射率与土壤pH值之间大致呈抛物线关系,在土壤的pH值为7时,发射率最高,随着土壤越酸或越碱,发射率逐渐降低;(3)在建立土壤各元素含量的预测模型时发现,偏最小二乘回归估算土壤各元素含量的精度要高于多元逐步回归,尤其是Ca,Cu和Fe这些元素,建模和交叉验证的R2分别能达到0.9、0.8以上;利用观测的土壤发射率光谱根据传感器波谱响应函数模拟得到的MODIS和ASTER传感器红外波段的发射率数据,通过多元逐步回归模型对土壤各元素含量进行估算发现,利用ASTER的热红外波段发射率估算土壤Ca含量时建模和验证的决定系数为0.774和0.892;用MODIS的红外波段发射率估算土壤Ca和Fe含量的建模和验证的决定系数都在0.85以上,估算Mg和K的建模和验证的决定系数都在0.5以上;并且ASTER的第10和11波段和MODIS的第28,29和30波段对土壤各元素有较高的敏感性,更适合用于土壤各元素的估算。     

应用特征波段和反射变形差的方法进行土壤属性估算

传统的土壤分析是昂贵的、费时的并且可能带来环境污染问题。应用近红外光谱分析技术测定土壤参数具有快速、花费少和非破坏性的特点。利用GPS野外定位,在江西省的红壤站、鄱阳湖站和千烟州站周边共取得41个耕层(0～20 cm)土壤样品。通过对土壤样品高光谱反射率的室内分析测定,研究了土壤在紫外/可见光/近红外波段光谱的反射特性。研究的目的是应用波谱反射建立一个新的研究方法来估算土壤属性含量值。随后应用多元线性逐步回归方法对反射光谱数据进行分析,“B22+H13”光谱数据作为自变量,土壤属性含量作为因变量,建立了土壤属性含量的高光谱预测模型, 并对模型的稳定性和预测能力进行了检验。结果是土壤的pH、有机碳、全氮、全磷、阳离子代换量和碱解氮的相关系数都达到了0.80,而TK、速效磷、速效钾的相关系数在0.68左右。结果表明,应用此方法估算一些土壤属性含量是可行的。     

西范坪矿区土壤铜元素的高光谱响应与反演模型研究

为解决传统的土壤地球化学测量方法成本高、效率低等问题,研究了利用可见-近红外光谱技术检测土壤重金属含量的简易方法。研究对西范坪矿区土壤反射光谱进行微分、连续统去除等六种变换,利用逐步回归法和皮尔逊相关系数选出对土壤铜含量敏感的特征波段,组成综合特征变量集,再应用不同的特征变量选取方法和参数建立估算模型并检验。结果表明：不同的光谱变换方法对土壤铜含量信息提取能力不同,每种光谱变换都对应特定的敏感波谱区间;基于综合光谱变换信息建立的土壤铜含量反演模型精度优于基于单种光谱变换信息建立的模型;利用综合光谱变换信息建立土壤铜含量反演模型,后向剔除法优于前向引入法和逐步回归法,当Removal取0.20时得到最优回归模型,其模型决定系数R2和预测模型决定系数R2_pre分别达到了0.851和0.830,建模均方根误差RMSEC和预测均方根误差RMSEP分别为0.349和0.468 mg·kg-1,能较好地检测土壤铜含量,同时为其他土壤重金属元素的光谱检测提供了思路。     

基于熵值组合模型的矿业复垦土壤重金属高光谱反演

探讨组合模型在土壤重金属含量高光谱估算中的可行性,以四川古蔺工矿废弃地复垦土壤为研究对象,采集样品并测得重金属含量(Cd、Cr、Ni、As和Hg)和光谱信息;对土壤光谱进行预处理,探索响应波段;利用PLS、ANN和RF构建单一估测模型;利用熵值法进行较优模型组合。结果表明,4种光谱预处理技术对光谱与重金属含量之间的相关性均有不同程度的提升;单一预测模型MSC-RF模型效果最优,可最大程度对重金属含量进行预测;通过熵值法构建的组合预测模型较单一预测模型效果有所提升,验证集R~2最高达到0.91;表明组合模型能够较大限度利用多种单个模型的样本信息,减少单个模型中随机因素的影响,增强模型的稳定性,对矿业废弃地复垦土壤重金属含量的预测具有更好的发挥作用。     

Surface plasmon resonance (SPR) reflectance imaging: Far-field recognition of near-field phenomena

The surface plasmon resonance (SPR) reflectance imaging technique provides a label-free visualization tool to characterize the near-field fluidic transport properties within 100 nm from the solid surface. The key idea is that the SPR reflectance intensity varies with the near-field refractive index (RI) of the test fluid, which in turn depends on the micro- and nano-fluidic scalar properties such as concentrations, temperatures, and phase changes, occurring in the near-field. As essential knowledge to understand and implement the SPR reflectance imaging technique, this paper presents discussions on the basics of surface plasmon polaritons (SPPs), surface plasmon resonance (SPR), setup of the SPR reflectance imaging system, and the SPR reflectance imaging resolution. The second part of the paper elaborates the applications of the SPR imaging sensor technique in characterizing the near-field fingerprints of nanofluidic evaporative self-assembly.     

不同病虫害危害程度下云南松针叶光谱模拟及其生化参数敏感性分析

明确植被叶片反射率对生化参数敏感程度是遥感定量反演生化参数含量的前提。本文以不同健康状态下的云南松针叶光谱为例,基于查找表法(LUT)对针叶光谱模型LIBERTY的叶绿素和水分吸收系数进行了标定。提出了一种新的光谱合成方法和枯黄指数YI,解决LIBERTY模型不能有效拟合严重受害程度的云南松针叶反射光谱曲线的问题。并应用EFAST全局敏感性分析方法,利用标定后的LIBERTY模型定量分析了不同受害程度的针叶生化参数敏感性变化。结果表明:(1)标定后的LIBERTY模型能有效拟合健康针叶光谱(R~2=0.999,RMSE0.01)、轻度(R~2=0.991,RMSE0.02)和中度受害针叶光谱(R~2=0.992,RMSE0.03);但是严重受害针叶光谱模拟能力很差(R~2=0.803,RMSE0.1)。(2)新光谱合成方法能有效拟合严重受害光谱(R~2=0.991,RMSE0.03);枯黄指数(YI)能够定量分析受害程度。(3)随着受害程度加深,针叶反射率对叶绿素、水分参数敏感度降低,而基吸收、白化吸收等参数敏感度增大,且存在敏感波段。如在505~565和705~850 nm范围白化吸收对针叶反射率作用明显;对于严重受害针叶,除了叶绿素之外白化吸收对可见光区针叶反射率影响也非常显著;通过引入白化吸收先验知识,发现如果能进一步确定白化吸收情况,能够提高严重受害针叶叶绿素反演的精度。     

光谱测定黑河上游土壤有机质的预测模型

地面高光谱遥感光谱分辨率高,能详细地反映地物波谱特征;多光谱遥感时域宽,覆盖范围广,对较大时空区域的地物特征反演具有更大的优势。探求以不同反射率指标的土壤有机质含量预测模型,及其敏感波段,可以结合两种光谱数据的优点,为研究土壤有机质含量的时空变化规律提供新途径。本研究选取黑河上游223个土壤样品测定其有机质含量和高光谱曲线,应用原始光谱曲线反射率(λ)、倒数(REC)、倒数之对数(LR)、归一化(CR)和一阶微分(FRD)五种指标,采用逐步线性回归分析方法建立预测模型。通过统计检验,结果表明,以反射率指标为自变量的模型预测效果最佳,其相关系数(r)和均方根误差(RMSE)分别为：0.863和4.79。最优模型中得出的敏感波段有TM1内的474 nm、TM3内的636 nm和TM5内的1 632 nm。研究结果可为使用TM遥感数据反演黑河上游土壤有机质含量提供参考。     

GaNxAs1-x(x＜0.01)中合金态的光学特性

应用多种光谱手段研究了分子束外延生长在半绝缘的(001)GaAs衬底上的低氮含量的GaNAs中三元合金态的光学特性．变温PL谱揭示了合金态的本征特性以及其与氮的杂质态的根本区别，而脉冲激发的光荧光谱则进一步显示了合金态的本征光学特性．最后还研究了GaNAs的吸收光谱特征．     

典型半干旱区土壤盐分高光谱特征反演

选取陕北典型半干旱区为研究对象,利用土壤高光谱特征对盐分进行反演研究。在研究区域选取样点,采集土壤样品测定土壤光谱特征,以土壤反射率(R)、反射率对倒数(Log(1/R))及去包络线的反射率(R_cr)三个光谱特征进行土壤盐分反演研究,分析其与土壤盐分的相关性,遴选特征波段,并通过Matlab编程利用最小偏二乘回归方法(partial least squares regression,PLSR)建立土壤盐分定量反演模型,然后利用检验样点进行精度检验和比较。结果表明,利用经包络线去除后光谱反射率进行定量反演的均方根预测误差最小(1.253<1.367<1.575),其预测精度最高;利用土壤高光谱特征进行盐分反演的预测值与实测值相关性良好(r2=0.761),趋势线接近于y=x。总之,研究发现,土壤反射率经过包络线去除后,利用偏最小二乘回归方法建立的反演模型具有良好的精度,这将有利于提高土壤盐渍化的监测效率。     

基于实测数据的新疆富蕴季节性积雪光谱分析

使用FieldSpec 3(350～2 500 nm)光谱仪野外测得新疆富蕴地区季节性积雪光谱,与冰对比得出了该地区典型季节性积雪光谱特征,并分析了太阳高度角、 坡度、 雪深、 污染物浓度对积雪光谱的影响。研究结果表明：积雪反射率在可见光波段较高,随波长的增加逐渐减小;随着太阳高度角的增大积雪反射率逐渐降低,且在1 090和1 300 nm对太阳高度角的变化敏感;坡度的存在使积雪反射率大幅上升;在一定深度范围内,积雪反射率随雪深的增加而增大,在400～500和1 250～1 320 nm,反射率对雪深变化敏感;随着污染物的增加,积雪反射率在可见光波段明显下降,且波峰波谷趋于平缓。季节性积雪的光谱测量和分析工作对于积雪参数的监测和反演具有重要意义。     

重金属铜胁迫下玉米的光谱特征及监测研究

农作物重金属污染监测是当今高光谱遥感研究的重要内容之一,旨在设计一种新的窄带植被指数,以实现不同培育期的两种玉米品种的重金属铜胁迫监测。研究设计了不同浓度的铜污染实验,采用SVCHR-1024I型高性能地物光谱仪测量不同浓度铜离子（Cu2+）胁迫下玉米叶片的光谱反射率,并同步获取了玉米叶片中Cu2+含量数据。首先,对玉米叶片原始光谱数据进行一阶差分处理,并计算一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量的相关系数（r）,筛选对铜胁迫敏感的波段。计算结果显示,489~497,632和677 nm波长附近的一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量显著相关,可将其视为敏感波段。其次,根据以上3个敏感波段,建立基于一阶差分反射率的铜胁迫植被指数（dVI）。对所有可能的dVIs和Cu2+含量进行一元回归分析,并采用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对回归结果进行评估,以筛选最佳指数。最后,采用不同生长年份的玉米实验数据对敏感波段的稳定性及dVI的适用性进行了验证评估;同时,通过与归一化植被指数（NDVI）、红边叶绿素指数（CI_red-edge）、红边位置（REP）、光化学反射指数(PRI)等常规重金属胁迫植被指数进行应用比较,证明dVI更具有优越性。结果表明：一阶差分处理后,在450~500,630~680和677 nm波长处的叶片反射率与Cu2+含量的相关系数明显增大。基于一阶差分反射率的特征波段具有稳定性,对于不同生长年份的玉米叶片数据,特征波段的波长位置不变。一元回归分析结果表明,结合497,632和677 nm波长的一阶差分反射率的指数与Cu2+含量具有显著的相关性,对于不同生长年份的2种玉米品种数据集,R2都高达0.75以上。另外,与常规植被指数比较结果表明,该研究所提出的dVI具有更好的鲁棒性及有效性,可为冠层尺度的重金属胁迫监测提供理论基础。     

GaN基紫光LED的高反射率p型欧姆接触

研究用于GaN基大功率倒装焊(Flip-chip)紫光LED(UV-LED)的高反射率p型欧姆接触的电学和光学性能。用磁控溅射的方法在GaN基LED外延片表面沉积了不同厚度Ag,Al,Au和Pd四种金属,测量了样品的反射率和透射率。结合同步辐射高强度X射线衍射和AFM对金属薄膜的晶体结构进行分析,并对表面形貌进行了观测,对由金属薄膜构成的多层膜结构及其对光反射率的作用机理进行了研究。测量结果表明,在入射光波长为400nm时,Ni/Au/Ag和Ni/Au/Al电极的反射率比Ni/Au的反射率提高了三倍。同时与p-GaN有良好的欧姆接触特性。     

重金属Cu胁迫下典型农作物叶片日光诱导荧光辐射特征提取研究

典型农作物在受到重金属Cu胁迫的情况下,日光诱导荧光辐射特征会发生变化,可以间接地反映植被受重金属胁迫的强度。采用不同含量的Cu溶液或Cu污染土壤作为培养基质,选择小麦、豌豆和白菜三种典型农作物进行Cu胁迫实验,通过地物光谱仪和积分球耦合测量方式获得在不同Cu胁迫强度下的植物叶片的表观反射光谱。基于叶片荧光光谱特性,采用模型反演的方法将表观荧光光谱从表观反射光谱中提取出来,并采用三种算法(GM,AM和LM)对表观荧光光谱进行重吸收校正,获得了在不同Cu含量胁迫下典型农作物的荧光光谱,并建立了远红荧光峰(FRF)高度与叶片中Cu含量之间的正相关关系。     

温度对Al0.5Ga0.5As/AlAs分布布喇格反射器的反射谱影响

采用光学传输矩阵理论对Al0.5Ga0.5As/AlAs材料分布布喇格反射器(DBR)进行理论研究,分析了－10℃到100℃的范围内,温度变化对不同DBR结构的反射光谱影响.结果表明：随着温度的升高,传统20周期DBR的反射光谱向长波长方向移动,速率约0.05 nm/℃,其中由线热膨胀系数带来的影响小于0.001 nm/℃.当传统DBR的周期数增大时,温度对DBR光谱反射率的影响在减小,同时DBR的反射谱峰值波长发生红移.为了降低温度对DBR反射光谱的影响,提出一种新型的复式DBR结构.分析指出：该复式DBR比传统DBR有更大的反射光谱半峰宽,基本能覆盖同温度的AlGaInP LED电致发光光谱,这对提高LED的出光效率有现实意义.