病害胁迫下冬小麦冠层叶片色素含量高光谱遥感估测研究

通过人工田间诱发小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱和相应叶片的色素含量。把冠层光谱数据、一阶微分数据与相应的叶片色素含量数据分别进行相关分析,采用单变量线性和非线性回归技术,选取部分样本建立小麦的色素含量估测模型,并利用其余的样本对模型进行检验,结果表明绿边内一阶微分总和(SD_g)与红边内一阶微分总和(SD_r) 的归一化值为变量的线性模型是估测色素含量的最佳模型,其估测叶绿素a,叶绿素b和胡萝卜素含量的相对误差分别为17.0％,16.3％和12.4％。该研究表明可用高光谱信息估测冠层叶片色素含量,且估测精度较高。文章的研究结果对利用高光谱遥感监测农作物长势以及病害影响都具有实际应用价值。     

受污染胁迫玉米叶绿素含量微小变化的高光谱反演模型

通过野外实验测试和室内样品化验,获得3个不同污染状况农田样地自然环境下玉米的高光谱反射率、叶片的叶绿素含量、叶片和土壤的重金属含量等数据。对高光谱数据的可见光波段(400～800 nm)进行导数光谱计算和连续统去除处理,得到吸收谷位置、吸收深度、绿峰位置、绿峰处归一化反射值、红边位置、红边处归一化反射率、红肩位置、吸收宽度、光谱不对称度等光谱特征参数。分析上述参数的物理含义并将其和玉米叶绿素含量变化进行相关分析,选择并确定与玉米污染胁迫叶绿素微小变化有一定关系的参数,作为输入因子,建立BP神经网络模型,逐步增强并提取农田污染胁迫状态下玉米叶绿素含量的微小变化信息。     

ANFIS在植被叶绿素含量高光谱反演中的应用

利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,建立了10个常见植被指数叶绿素含量估算模型,并采用相关系数较大波段作为BP人工神经网络模型(ANN-BP)的输入变量进行了叶绿素含量的估算,将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)应用到植被叶绿素含量高光谱反演中。结果表明:10个常见植被指数中归一化植被指数可以较为精确反演叶绿素含量,法国梧桐、毛白杨归一化植被指数回归模型确定性系数R2分别为0.795 7和0.754 6,法国梧桐、毛白杨ANN-BP预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2分别为0.935 2和0.917 1,ANFIS可以大大提高反演精度,法国梧桐、毛白杨预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2分别为0.9998和0.995 6,是一种良好的植被叶绿素含量高光谱反演模式。     

病害胁迫下棉花叶片色素含量高光谱遥感估测研究

通过小区和大田同步调查棉花黄萎病,在不同生育期测定病叶光谱及其色素含量。将病叶光谱反射率、一阶微分及相应的特征参数与色素含量进行相关分析,建立病叶色素含量估测模型并检验。结果表明：病叶叶绿素a,b及a+b含量可见光反射率、与一阶微分光谱在蓝边、黄边和红边处与除红边振幅(Dr)外的其他光谱特征参数间均达极显著相关。转换叶绿素吸收反射指数(TCARI)和新建归一化植被指数(NDVI[702, 758])对叶绿素a, b及a+b含量的估测精度最高,相对误差均小于1.3%。考虑到NDVI[702, 758]建立的模型更实用,可做为病叶叶绿素a, b和a+b含量的最佳估测模型。研究结果对高光谱信息定量估测病害棉叶色素含量,对利用高光谱监测棉花长势及病害影响评价均具有较高的实用价值。     

油菜叶片的光谱特征与叶绿素含量之间的关系研究

叶绿素是作物生长中的重要因素,是植物营养胁迫、光合作用能力和生长状况的良好指示剂。实时、可靠的作物营养诊断是进行科学施肥管理的基础,也是实践精细农业的关键技术之一。采用便携式可见-近红外光谱仪,在室外自然光照条件下对不同氮肥水平下油菜叶片的光谱特性进行了研究,并根据作物特有的光谱特征,采用逐步回归分析方法建立了油菜叶片的叶绿素含量与红边位置和绿峰位置之间的定量分析模型。结果表明,将红边位置、绿峰位置二者作为自变量时,建立的模型效果优于采用单一的红边位置为自变量时建立的模型效果。其相关系数分别为0.863和0.848;校正标准偏差SEC分别为5.273和5.459, 说明采用红边位置和绿峰位置这两个参数更能很好地预测叶片的叶绿素含量。     

基于二维相关光谱的水体叶绿素含量探测

利用Shimadzu UV2450分光光度计测量了含有不同叶绿素浓度的湖水样本在可见光和近红外区域的透射光谱,并使用实验室手段测量了水体的叶绿素含量。分析了湖水样本的透射光谱特性,同时引入二维相关光谱技术,利用叶绿素浓度值作为微扰量,得到水体叶绿素的动态光谱,进而结合二维同步谱图和异步谱图确定表征水体叶绿素浓度的特征波段。综合观察二维相关光谱中的同步谱图和异步谱图,更加精确地阐明了水体光谱特征,同时剔除水体中其他物质对于光谱信息的影响,更有效、全面地提取反映水体叶绿素信息的敏感波段。利用所选特征波段构建归一化水体叶绿素指数,将特征波段与叶绿素指数分别与水体叶绿素浓度建立线性预测模型。结果显示,归一化水体叶绿素指数的预测模型测定R2达到0.771 2,均方根误差是45.509 8 mg·L-1,预测R2达到0.765 8,均方根误差是39.503 8 mg·L-1。模型精度较利用特征波段建立的多元线性回归模型有了较大的提高,达到了实用水平。     

重金属污染水稻的冠层反射光谱特征研究

利用野外光谱仪获取矿区农田重金属污染水稻的冠层反射光谱,通过曲线模拟和统计分析提取了与水稻冠层叶片重金属含量变化极显著相关的光谱敏感波段(Pb, 460 nm;Zn, 560 nm;Cu, 660 nm;As, 1 100 nm)、归一化植被指数(Pb, NDVI_{(510, 810)};Zn, NDVI_{(510, 870)};Cu, NDVI_{(660, 870)};As, NDVI_{(510, 810)})和“红边”位置等水稻冠层反射光谱特征。表明水稻重金属污染可以被地面遥感传感器快速检测,其浓度变化与所提取的光谱特征之间存在极显著相关,归一化植被指数与“红边”位置对光谱信息的表达要优于敏感波段。归一化植被指数以及“红边”位置可以作为水稻重金属污染遥感监测模型的光谱特征参数选择参考。同时,文章提出了利用遥感技术监测水稻重金属污染的“光谱临界值”概念, 并计算出研究中各重金属对应的“光谱临界值”。     

苹果树叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究

叶片叶绿素含量是评估果树长势和产量的重要参数,实现快速、无损、精确的叶绿素含量估测具有重要意义。本研究以山东农业大学苹果园为试验区,采用高光谱分析技术探索苹果树叶片叶绿素含量的估测方法。通过分析叶片高光谱曲线特征,对原始光谱分别进行一阶微分、红边位置以及叶面叶绿素指数(LCI)变换,分别将其与叶绿素含量进行相关分析及回归分析,建立叶绿素含量估测模型并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。结果显示,以LCI为变量的估测模型以及以一阶微分521和523nm组合为变量的估测模型拟合精度最高,决定系数R2分别为0.845和0.839,均方根误差RMSE分别为2.961和2.719,相对误差RE%分别为4.71%和4.70%。因此LCI及一阶微分是估测苹果树叶片叶绿素含量的重要指标。该模型对指导苹果树栽培生产具有积极意义。     

东北寒地水稻茎秆纤维素含量近红外光谱反演

在水稻抗倒伏育种中,水稻茎秆纤维素含量作为重要的作物性状表现型数据,用传统方法获取时受人力成本和时间成本的约束,采集群体大小有限。利用高光谱技术能够实现对作物性状信息的快速、无损检测。为探究水稻茎秆纤维素含量近红外光谱反演模型,以田间小区试验的方式,采集水稻灌浆期至成熟期茎秆基部倒2、3节作为实验样本,并在实验室内使用NIRQuest512型号高光谱仪测得茎秆近红外反射光谱数据;采用标准变量正态变换（SNV）、连续小波变换（CWT）及两种方法结合（SNV-CWT）对原始近红外光谱进行预处理,经对比分析,原始光谱经SNV处理后再通过CWT对应6尺度分解最优,然后采用联合区间偏最小二乘法（SiPLS）、迭代保留信息变量法（IRIV）对最优预处理（SNV-CWT）的光谱特征曲线进行光谱特征变量筛选,分别提取了64个和16个特征变量;为优化模型并提高其模型精度,采用IRIV算法对SiPLS所选的特征变量进行二次筛选,得到6个特征变量,特征波长为1 200, 1 207, 1 325, 1 470, 1 482和1 492 nm,最后基于优选出的特征变量分别建立水稻茎秆纤维素含量的支持向量机回归（εSVR）和核极限学习机（KELM）预测模型,模型参数（惩罚系数C,核函数系数γ和不敏感参数ε）分别采用灰狼算法（GWO）、差分进化灰狼算法（DEGWO）和自适应差分进化灰狼算法（SaDEGWO）进行优化选择。结果表明,采用SNV-CWT方法光谱预处理后,经SiPLS-IRIV方法筛选的特征变量构建的SaDEGWO优化的SVR模型精度最高,模型参数Ｃ,γ,ε分别为302.838 2,0.087 7,0.070 8,测试集的决定性系数（R2_p）为0.880,均方根误差（RMSE_P）为15.22 mg·g-1,剩余预测残差（RPD）为2.91,表明模型具有较好的预测能力,可为水稻茎秆纤维素含量预测提供参考。     

高光谱图像和叶绿素含量的水稻纹枯病早期检测识别

基于高光谱成像技术和化学计量方法,实现了对水稻纹枯病病害的早期检测识别。以幼苗时期的水稻植株为研究对象,对其进行纹枯病病菌侵染,获得染病植株,采集358～1 021 nm波段范围的高光谱图像,三次实验共240个样本,包括染病植株120个样本和健康植株120个样本。根据高光谱图像的光谱维,对染病水稻叶片和健康水稻叶片提取感兴趣区域（ROI）,利用感兴趣区域的光谱数据,对其进行Savitzky-Golay（SG）平滑、Savitzky-Golay（SG）一阶求导、Savitzky-Golay（SG）二阶求导、变量标准化（SNV）和多元散射校正（MSC）预处理,建立线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类模型,结果表明：采用SG二阶求导预处理后的线性判别分析（LDA）模型取得了较好的性能,正确识别率在建模集达98.3%,在预测集达95%;利用载荷系数法（x-loading weights, x-LW）对原始光谱和5种预处理的光谱数据进行特征波长提取,然后根据选取的特征波长建立线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类模型,其中采用SG二阶求导预处理后提取的12个特征波长的线性判别分析（LDA）模型取得了较好的性能,其正确识别率在建模集达97.8%,在预测集达95%,而且基于载荷系数法建立的模型性能与全波段相当,可以通过载荷系数法减少数据量对水稻纹枯病病害进行识别;根据高光谱图像的图像维,研究了基于图像主成分分析、基于概率滤波和基于二阶概率滤波的图像特征提取方法,利用提取的特征变量建立反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机（SVM）分类模型,其中基于图像主成分分析的反向传播神经网络（BPNN）模型取得了较好的性能,建模集准确识别率达90.6%,预测集的准确识别率达83.3%;根据高光谱图像光谱维和图像维的最优模型,特将叶绿素含量作为建模的另一个特征,分别与光谱特征、图像特征组合,建立反向传播神经网络（BPNN）和线性判别分析（LDA）模型,提出基于光谱特征加叶绿素含量、图像特征加叶绿素含量和光谱、图像特征加叶绿素含量三种组合方式,其中,光谱特征和图像特征分别与叶绿素组合的方式比之前单独的光谱和图像特征建模性能都有所提升,而且三种组合方式中光谱特征加叶绿素含量的反向传播神经网络（BPNN）建模方式取得本研究所有建模方式中较优的性能,其准确识别率在建模集达100%,在预测集达96.7%。以上研究表明,基于高光谱图像和叶绿素含量对水稻纹枯病病害进行早期识别是可行的,为水稻病害的早期识别提供了一种新方法。     

基于衍射理论的Z扫描技术分析与数值模拟

以菲涅耳-基尔霍夫衍射理论为基础,对通过非线性介质的高斯光束传输行为进行理论分析,分别给出了强吸收、无吸收情况下开孔、闭孔Z扫描曲线公式;对不同条件下非线性介质的归一化透过率进行数值模拟计算,发现Z扫描曲线透射峰和透射谷表现出3种新的特性:随着入射激光峰值光强的增加,Z扫描曲线透射峰的高度受到抑制,而透射谷则加强变得更深;非线性相移的增加对Z扫描曲线透射峰和透射谷均有增高和加深的作用;激光束束腰半径越大,Z扫描曲线的峰谷特征越明显。     

Turbulence velocity spectra dependence on the mean wind at the bottom of a valley

A spectral analysis of the surface boundary layer turbulence at the bottom of a valley is presented. The spectra were classified according to wind speed, wind direction with respect to the valley axis and stability condition. The results reveal that the vertical velocity spectra have a well defined peak in all cases. The average spectra are better defined for mean winds parallel to the valley axis. For transversal winds, a large scatter occurs. The peak of the vertical velocity spectra happens at smaller frequencies for winds parallel to the valley axis than when the winds are transversal to the valley. The stability dependence of the spectral peak frequency of the vertical component is larger for winds larger than 1 m s⁻¹. The spectra of the horizontal components show low-frequency peaks, probably associated to mesoescala exchange. The frequency peak of the horizontal spectra does not depend on stability for convective conditions. For stable conditions, the peak frequency increases as it gets more stable. Local isotropy occurs at large frequencies for both wind directions with respect to the valley axis.     

黄土高原水蚀风蚀交错区不同类型生物土壤结皮光谱特征

黄土高原水蚀风蚀交错区生物土壤结皮光谱特征的研究,为基于遥感的区域尺度生物土壤结皮的识别提供了重要的科学价值,为进一步估算生物土壤结皮在区域水土流失防治中所起的作用提供了重要的技术支持。采用地物光谱测定技术,在黄土高原水蚀风蚀交错区六道沟小流域对不同覆盖度藻类和不同类型藓类生物土壤结皮以及不同高等植被进行了光谱测定,并进行定量分析。研究表明,黄土高原水蚀风蚀交错区藻类生物土壤结皮与土壤具有相似的光谱特征,光谱曲线没有明显的“峰-谷”。藻类生物土壤结皮光谱特征主要表现为光谱反射率随生物土壤结皮覆盖度增加而降低的变化规律;其中可见光区,覆盖度10%~20%,30%~40%及50%~60%藻类生物土壤结皮相比于裸地,反射率归一化均值分别下降了8.64%,15.80%和23.09%。随藻类结皮覆盖度增加,680 nm处吸收特征(叶绿素)越来越明显,2 200 nm处吸收谷(次生矿物)越来越小。藓类生物土壤结皮光谱曲线表现出与高等植物相似的特征,形成绿波段的反射峰和红光波段的吸收谷以及近红外波段的高反射。但在760~930 nm区间,藓类生物土壤结皮的斜率明显大于高等植物, 藓类生物土壤结皮的光谱斜率Slope_(930/760)是高等植物的2.5～4.5倍。黄土高原生物土壤结皮光谱特征的研究可为生物土壤结皮的遥感识别提供一定的理论依据和技术支持。     

落叶松受雅氏落叶松尺蠖危害程度光谱检测

近年来蒙古国雅氏落叶松尺蠖灾害不断加剧，逐渐逼近大兴安岭地区，将威胁我国北方森林生态系统安全。以现代遥感监测方法替代传统检测方法，及早掌握该虫害发生发展规律对防控有重要意义。为快速、大范围遥感监测雅氏落叶松尺蠖灾害，利用光谱分析技术研究了该害虫危害下落叶松受害程度检测模型。通过实测健康和轻度、中度、重度受害落叶松光谱，计算与比较不同受害程度落叶松原始光谱和去除包络线光谱的敏感度，揭示光谱敏感波段及去除包络线光谱敏感性。然后对去除包络线光谱进行一阶导数变换获得光谱特征参数并分析其随受害程度的变化特征，构建基于CART(分类与回归树)算法的落叶松受害程度光谱检测模型。研究表明：去除包络线光谱敏感性比原始光谱更显著，尤其在480～520 nm(蓝边)、640～720 nm(红谷、红边)、1 416～1 500 nm(短波红外谷)等波段内光谱敏感度介于0.1～2.0，而且出现了敏感峰现象。随受害程度增加，去除包络线光谱敏感性增强趋势比原始光谱更明显；在蓝边波段上去除包络线光谱敏感峰位置向短波方向移动，即502 nm→490 nm，而在红谷及红边、短波红外谷等波段上光谱敏感峰位置向长波方向移动，即664 nm→672 nm和1 436 nm→1 448 nm；红谷位置和短波红外谷位置归一化反射率以及红谷和短波红外谷面积呈上升趋势。在蓝边与红边波段内去除包络线光谱一阶导数对受害程度有明显响应，出现了波峰现象。随害虫危害程度加剧红边位置蓝移(718 nm→700 nm)，红边斜率及面积和蓝边斜率及面积呈下降趋势。基于此，利用红边斜率、红谷位置和短波红外谷位置归一化反射率、红谷和短波红外谷面积、蓝边斜率及面积等去除包络线光谱特征参数构建的CART模型对落叶松受害程度有很好的检测能力。与多元线性回归模型相比，CART模型检测精度更高，其Kappa系数达0.875。研究结果对雅氏落叶松尺蠖灾害的防治有参考价值。     

线性化求解非线性记录光栅耦合波方程

采用折射率调制特性为上凸型和下凹型的调制曲线,提出了线性化求解非线性记录全息图耦合波方程的方法。以反射相位型全息光栅为例,用耦合波理论分析计算了记录介质折射率调制为上凸型和下凹型调制曲线的体全息图的衍射光谱特性。计算结果表明,折射率调制类型对光栅衍射光谱的带宽有较大影响,对次峰峰值也有影响,而对主峰峰值和峰值位置影响不大。这些结果可以解释实验测得的全息光栅衍射光谱带宽较宽和光栅衍射光谱的多样性。     

Simulation on simultaneous estimation of non-uniform temperature and soot volume fraction distributions in axisymmetric sooting flames

For visualizing non-uniform absorbing, emitting, non-scattering, axisymmetric sooting flames, because conventional two-color emission methods are no longer suitable, a three-color emission method for the simultaneous estimation of temperature and soot volume fraction distributions in these flames is studied in this paper. The spectral radiation intensities at wavelengths of red, green, and blue, which may be derived from color flame images, are simulated for the inverse analysis. Then the simultaneous estimation is carried out from the spectral radiation intensities by using a Newton-type iteration algorithm and the least-squares method. In this method, a factor is used to balance the wide variation of spectral radiation intensities due to both the wide ranges of temperature and wavelength of the flame radiation. The results indicate that the three-color method is suited for the reconstruction of flame structures with single or double peaks with small difference between the peak and valley. For a double-peaked flame structure with larger peak and valley difference, reasonable result can be obtained just when the mean square deviations of measurement data are small, for example, not more than 0.01.     

北京城市彩叶系植物秋季高光谱特征研究及差异性分析

北京持续推进增彩延绿科技示范工程,彩叶植物在城市园林建设和人居环境改善方面发挥着越来越重要的作用.如果能够利用高光谱技术实现快速、无损地观测城市彩叶植物区域分布特点及其生长特征变化,可为进一步优化城市彩叶植物布局,加快城市彩叶植物系统建设提供重要理论依据和数据支撑.高光谱遥感技术的快速发展,不仅提供了大量地被植物光谱信...     

基于空间谱的玉米叶片铜铅污染区分及程度监测

利用高光谱遥感技术监测并识别农作物受重金属污染信息是当今热点,研究设置了不同浓度铜离子(Cu2+)、铅离子(Pb2+)胁迫梯度的玉米盆栽实验,并测取了玉米叶片的光谱及叶片中重金属离子与叶绿素含量。基于获取的光谱数据,将光谱划分为紫谷、蓝边、绿峰、红谷、红边和红肩六个光谱特征区间,通过光谱的一阶微分和二维多重信号分类(2D-MUSIC)算法构造空间谱,对各光谱特征区间进行变换分析。实验结果表明：蓝边、绿峰和红边阵列信号的空间谱在Cu2+胁迫下为双高峰,在Pb2+胁迫下为单高峰,以此能够快速、直观地区分玉米叶片所受重金属污染的Cu2+和Pb2+元素类别。红谷和红肩阵列信号空间谱的方位角谱峰值与玉米叶片中Cu2+含量的相关系数分别达到-0.954 5和-0.964 8,说明用于监测Cu2+污染程度时效果理想;紫谷阵列信号空间谱的方位角谱峰值与玉米叶片中Pb2+含量的相关系数达到-0.999 8,说明用于监测Pb2+污染程度时效果理想。同时通过与常规重金属污染监测方法绿峰高度(GH)、红边位置(REP)、红边最大值(MR)、红边一阶微分包围面积(FAR)的应用结果进行比较分析,空间谱法的应用结果与玉米叶片中重金属离子含量的相关性较高,从而验证了空间谱应用于玉米重金属污染信息监测具有更好的有效性和优越性。     

Signal detection in temporally modulated and spectrally shaped maskers.

The first part of this paper presents several experiments on signal detection in temporally modulated noise, yielding a general approach toward the concept of comodulation masking release (CMR). Measurements were made on masked thresholds of both long- and short-duration, narrow-band signals presented in a 100% sinusoidally amplitude-modulated (SAM) noise masker (modulation frequency 32 Hz), as a function of masker bandwidth from 1/3 oct up to 13/3 octs, while the masker band was geometrically centered at signal frequency. With the short-duration signals placed in the valley of the masker, a substantial CMR (i.e., a decrease of masked threshold with increasing masker bandwidth) was found, whereas for the long-duration signals CMR was smaller. Furthermore, investigations were carried out to determine whether CMR changes when the bandwidth of the signals, consisting of bandpass impulse responses, is increased. The data indicate that substantial CMR remains even when all masker bands contain a signal component, thus minimizing across-channel differences. This finding is not in line with current models accounting for the CMR phenomenon. The second part of this paper concerns signal detection in spectrally shaped noise. Also investigated was whether release from masking occurs for the detection of a pure-tone signal at a valley or a peak of a simultaneously presented masking noise with a sinusoidally rippled power spectrum, when this masker was preceded and followed by a second noise (temporal flanking burst) with an identical spectral shape as the on-signal noise. Similar to CMR effects for temporal modulations, the data indicate that coshaping masking release (CSMR) occurs when the signal is placed in a valley of the spectral envelope of the masker, whereas no release from masking is found when the signal is placed at a peak of the spectral envelope of the masker. The implications of these experiments for measures of spectral and temporal resolution are discussed.     

像差与斯特列耳比的极限曲线

通过建立离散波面像差函数与斯特列耳比的最优化问题数学模型 ,分析了二者的关系 ,利用最优化方法数值求解得到波面像差峰谷值与斯特列耳比最小值以及波面像差均方根值与斯特列耳比最小值的极限曲线