猪肉新鲜度光谱特征指数构建及敏感性分析

猪肉是我国居民最主要的消费畜肉产品,其在储藏、运输、加工等环节易受酶、微生物等作用腐败变质,导致新鲜度下降。冷鲜猪肉的新鲜度关系着消费者的食肉口感与安全,是消费者购买猪肉最为关心的指标之一。及时、快速、准确检测冷鲜猪肉的新鲜程度是确保消费者“舌尖上的安全”的重要举措。相比于传统的理化检验方法,可见-近红外光谱分析技术具有快速、高效、无损、非接触等独特优势,适合于食品安全的快速检测,光谱快检技术已成为冷鲜猪肉品质无损检测的研究热点。然而目前研究大都基于统计方法进行光谱建模,模型缺乏物理意义,适用性差,阻碍了该技术的应用推广。通过分析不同新鲜程度猪肉的可见-近红外光谱特征,利用反映猪肉新鲜度的肌红蛋白在760 nm处稳定的吸收特性,构建了猪肉新鲜度光谱特征指数(FI);通过模拟不同光谱分辨率与信噪比水平,进一步探索了FI指数对光谱检测设备性能的敏感性。研究表明,FI指数构建简单,物理意义明确,能够较好指示猪肉的新鲜程度;且该指数对光谱仪的性能要求并不严苛：只要在760 nm及附近波段,光谱分辨率优于10 nm,信噪比不低于45,即可较好反映猪肉新鲜水平。研究结果可为低成本、手持式简易的猪肉新鲜度光谱检测设备的设计与研发提供科学依据,有望在食品安全快速检测领域得到推广应用。     

玻璃温室环境下番茄叶绿素含量敏感光谱波段提取及估测模型

为了快速、准确估测番茄叶片叶绿素含量,利用光谱分析技术研究了玻璃温室环境下番茄叶绿素含量敏感光谱波段提取及其估测模型。番茄以基质方式栽培,在结果期使用ASD FieldSpecTM HH型便携式光谱辐射仪采集叶片光谱,并采用752型紫外-可见分光光度计测定其叶绿素含量。从原始光谱、吸光度光谱、一阶微分光谱、去除包络线光谱出发,进行光谱预处理,分析了净化图谱信息、突出作物叶绿素含量光谱特征的有效性。其中,吸光度光谱在可见光部分增强了光谱响应特征,去除包络线光谱和一阶微分光谱均具有较强的蓝光、红光吸收谷和绿光反射峰。又结合波段间自相关分析和多重共线性诊断提取了番茄叶绿素含量敏感光谱波段,原始光谱特征波段为639,672,696,750,768 nm;吸光度光谱特征波段为638,663,750,763 nm;去包络线光谱特征波段为436,564,591,612,635,683,760 nm;一阶微分光谱特征波段为516,559,778 nm。最后,应用4种预处理下的番茄叶绿素含量敏感光谱波段分别建立多元线性回归模型,模型精度由高至低分别为去包络线、吸光度、原始、一阶微分,其中去包络线模型校正集决定系数R2_c为0.88,验证集决定系数R2_v达到0.82,具有较好的预测能力。     

凡纳滨对虾新鲜度的高光谱检测方法

以凡纳滨对虾为研究对象,探索一种高效快速无损的新鲜度检测方法。挥发性盐基氮(TVB-N)是判断虾新鲜度的重要化学指标,然而传统方法耗时耗力,限制了大批量的实时检测。高光谱技术是一种集成图像和光谱信息的分析技术,高光谱图像上的每个像素包含整个波段的光谱信息,近年来,该技术已经被应用于肉类新鲜度检测。连续8 d采集了样品的860～1 700 nm高光谱数据,在去除异常样本后确定150组试验样本,每组采集254维光谱数据,对原始的高光谱图像进行黑白校正,并从高光谱图像中提取光谱数据。为确保所提取的光谱数据和TVB-N指数之间有对应关系,所选择的感兴趣区域的位置保持固定在虾样本的第二和第四肢。计算了感兴趣区域的平均光谱以获得光谱数据矩阵,该矩阵被转换成ASCII码并保存。同时,通过凯氏定氮法获得TVB-N真实值含量。为减少环境和虾表面的高含水量的干扰,有效地消除不相关的信息和噪声,预处理方法是多元散射校正(MSC)算法,并选择出7个敏感波段,分别为875, 894, 919, 953, 983, 1 024和1 094 nm。最后,以120组训练集样本,建立了凡纳滨对虾TVB-N总量的定量预测...     

基于近红外光谱的淡水鱼新鲜度在线检测方法研究

新鲜度是反映鱼类品质以及可否食用的重要指标,在线检测直接关系到食品质量与安全的实施应用,因此对淡水鱼新鲜度进行在线无损检测具有重要意义。应用近红外光谱对淡水鱼新鲜度进行在线检测,试验装置采用自行搭建的淡水鱼近红外光谱在线采集装置,试验时样品在输送链上以0.5 m·s-1的速度运动,采集其近红外漫反射光谱(900～2 500 nm),并用支持向量机(support vector machine, SVM)建立淡水鱼新鲜度在线检测模型。采用光谱理化值共生距离(sample set partitioning based on joint X-Y distance algorithm, SPXY)算法对样本集进行划分,其中校正集111条(新鲜57条,变质54条)、测试集37条(新鲜19条,变质18条),通过对比不同的光谱预处理方法对预测结果的影响,明确了一阶导结合标准化预处理为最优光谱预处理方法,经过该方法预处理后所建模型对校正集的正确识别率为97.96%,对测试集的识别率为95.92%。为了提高模型运行速度对建模所用光谱变量进行优化,分别采用遗传算法(genetic algorithm, GA)、连续投影算法(successive projection algorithm, SPA)和竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighed sampling algorithm, CARS) 三种不同的特征变量选择方法对特征波长进行筛选,通过建模比较分析确定CARS为最优波长选择方法,以所选的10个特征波长建立淡水鱼新鲜度支持向量机检测模型,模型对校正集的正确识别率为100%,对测试集的识别率为93.88%。该研究可为近红外光谱用于淡水鱼新鲜度在线检测提供技术支持。     

基于拉曼光谱技术的猪瘦肉新鲜度快速无损检测方法研究

猪肉是我国主要肉类消费产品,其新鲜度与居民健康息息相关。目前感官检测、理化检测、微生物检测是其新鲜度的通用检测方法,但感官检测存在可靠性、可比性差,理化检测和微生物检测存在耗时长、操作繁琐、破坏样品等问题,因此建立猪肉快速无损检测方法应用意义重大。拉曼光谱作为一种检测技术,具有快速、无损的特点,仅用激光探头照射样品就可获得样本拉曼谱图,便携式拉曼光谱更是为食品现场检测提供了新途径,有望实现加工业快速实时大批量检测。目前未见拉曼光谱技术快速检测猪肉新鲜度理化指标的研究,因此采用便携式拉曼光谱仪对冷藏猪瘦肉新鲜度进行快速检测。对随时间变化的样本进行拉曼光谱采集并同时监测其对应的新鲜度指标,如挥发性盐基氮(TVB-N)、 pH、颜色L^*值、 a^*值、 b^*值,采用标准正态变量变换(SNV)、曲线平滑(SG)、归一化(NL)、多元散射校正(MSC)、基线校正(BL)、去趋势化处理(DFA)等单方法对拉曼光谱进行预处理,采用偏最小二乘回归(PLSR)建立基于全波段光谱的猪瘦肉新鲜度指标定量预测模型。结果表明,各指标全波段PLSR模...     

干涉成像光谱仪等波长光谱重建方法研究

干涉型成像光谱仪是嫦娥1号(CE-1)卫星的重要设备,用于分析月球表面物质成分含量及其分布,目前所得到的2B级科学数据的光谱分辨率为325 cm-1,转化为波长分辨率表示后各谱段不一样,第一个波段为7.6 nm,最后一个波段为29 nm,这引入两个问题：(1)与地面波谱库中用于标定和比对的光谱分辨率描述方式不一致;(2)由于波段窄而进入的信号少,造成短波光谱信噪比差。基于CE-1干涉成像光谱仪光谱重建模型,讨论了波长分辨率与截止函数的关系,提出了一种随波长及波长分辨率变化的可调截止函数,并选取相应Sinc函数进行切趾,实现了波段覆盖范围内任意指定波长分辨率的光谱数据重建。利用该方法对CE-1号在轨0B数据进行处理,得到了29 nm等波长高光谱图像,采用光谱信噪、主成分分析和无监督分类等方法对重建结果与同区域2级科学数据进行比对,结果表明：短波波段光谱信噪比提高了4倍,平均提高了2.4倍,基于光谱特征的分类结果一致,数据质量大大改善。EWSR方法的优点有：(1)在保持光谱信息量的情况下,虽然牺牲部分光谱分辨率,但提高短波波段的光谱信噪比;(2)实现了在波段覆盖范围内任意指定波长位置或任意设定波长分辨率的光谱数据重建。     

基于高光谱图像的即食海参新鲜度无损检测（英文）

新鲜度是即食海参加工品质调控和贮藏品质监控的关键指标。针对感官评定和现有理化检测无法满足即食海参产品大批量、标准化、工业化生产问题,提出了一种基于高光谱图像的即食海参新鲜度快速无损检测方法,通过图像主成分分析和波段比运算相结合,优选特征波长和图像;依据海参腐败机理,建立图像纹理特征与即食海参新鲜度等级间的关联模型,实现即食海参新鲜度无损、快速评价。首先针对高光谱图像巨大的数据量展开降维研究。根据即食海参体壁光谱吸收特性,以具有明显化学吸收特征的波长(474和985nm)为分界点,获得包括全检测波段(400~1 000nm)在内的六个待处理波段,通过分段图像主成分分析实现待测波段的优选,利用权重系数和波段比图像运算,最终将686和985nm波段比图像确定为特征图像。面向特征图像的感兴趣区域(ROI),构建灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)、灰度梯度共生矩阵(gray-gradient co-occurrence matrix,GGCM)、改进的局部二元模式纹理描述子(local binary pattern,LBP),分别提取纹理参数作为输入,以挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)检测为标准,建立经粒子群优化的BP神经网络(back propagation,BP)即食海参新鲜度判别模型,新鲜度等级判别准确率分别为90%,95%和80%。结果表明,即食海参高光谱图像灰度梯度共生矩阵的纹理特征用于新鲜度判别效果较好。为即食海参新鲜度快速无损检测方法研究和仪器开发提供了理论基础和数据支持。     

基于高光谱图像的即食海参新鲜度无损检测

新鲜度是即食海参加工品质调控和贮藏品质监控的关键指标。针对感官评定和现有理化检测无法满足即食海参产品大批量、标准化、工业化生产问题,提出了一种基于高光谱图像的即食海参新鲜度快速无损检测方法,通过图像主成分分析和波段比运算相结合,优选特征波长和图像;依据海参腐败机理,建立图像纹理特征与即食海参新鲜度等级间的关联模型,实现即食海参新鲜度无损、快速评价。首先针对高光谱图像巨大的数据量展开降维研究。根据即食海参体壁光谱吸收特性,以具有明显化学吸收特征的波长(474和985 nm)为分界点,获得包括全检测波段(400～1 000 nm)在内的六个待处理波段,通过分段图像主成分分析实现待测波段的优选,利用权重系数和波段比图像运算,最终将686和985 nm波段比图像确定为特征图像。面向特征图像的感兴趣区域(ROI),构建灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix, GLCM)、灰度梯度共生矩阵(gray-gradient co-occurrence matrix, GGCM)、改进的局部二元模式纹理描述子(local binary pattern,LBP),分别提取纹理参数作为输入,以挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen, TVB-N)检测为标准,建立经粒子群优化的BP 神经网络(back propagation,BP)即食海参新鲜度判别模型,新鲜度等级判别准确率分别为90%,95%和80%。结果表明,即食海参高光谱图像灰度梯度共生矩阵的纹理特征用于新鲜度判别效果较好。为即食海参新鲜度快速无损检测方法研究和仪器开发提供了理论基础和数据支持。     

土壤氧化铁的高光谱响应研究

通过分析野外采集的13个土种的不同氧化铁含量原始土样和人工配制不同氧化铁含量土样的高光谱特征,研究了氧化铁对土壤反射率、土壤线参数、土壤有机质高光谱特征、土壤反射率光谱曲线形态的影响。研究结果表明,随氧化铁含量的增加,350～570 nm波段反射率降低,570～2 500 nm波段的反射率增加,氧化铁去除量与反射率变化量之间的相关性不明显;氧化铁含量与土壤线斜率呈线性负相关,与截距呈线性正相关,且均达到极显著相关水平,表明利用土壤线参数反演氧化铁含量具有可行性;在622～851 nm波段,氧化铁对有机质的高光谱特征具有明显的抑制作用;通过去包络线和统计F值与光谱角值表明,氧化铁对土壤反射光谱曲线形态有影响。     

基于高光谱的鸡蛋新鲜度检测

借助高光谱成像仪采集贮期白壳鸡蛋的透射高光谱数据,对比测量常规表征新鲜度的哈夫单位值,用Matrix Laboratory (MATLAB)和Statistical Analysis System (SAS)等软件,同时结合化学计量法对样品鸡蛋的高光谱数据进行分析处理,建立了基于高光谱技术的鸡蛋新鲜度预测模型。选用高光谱500～1 000 nm的波段作为敏感波段进行研究,用马氏距离剔除鸡蛋异常样本数据,并对鸡蛋高光谱数据进行了微分校正,通过比较发现高光谱二阶微分与鸡蛋哈夫单位值之间的线性度高,因此选用高光谱二阶微分数据来进一步研究,并对其进行了小波去噪、光滑处理及标准化处理。选用近年新提出来的competitive adaptive reweighted sampling (CARS)变量选取法对高光谱进行降维,提取出32个特征参数,建立了白壳蛋基于全波段的偏最小二乘法(partial least square, PLS)预测模型和基于特征参数的多元回归模型,验证集的相关系数分别为0.88,0.93,均方误差分别为7.565,6.44。用验证集的蛋对基于高光谱二阶微分全波段的偏最小二乘法预测模型、基于特征参数的多元回归模型分别进行验证,两个模型判别白壳蛋新鲜和不新鲜的最高准确率达100%,88%。     

基于多标记深度森林算法的冷鲜羊肉新鲜度无损检测方法

羊肉新鲜程度受多种因素影响,其检测一般要从感官性状、分解的理化产物和微生物繁殖程度等方面进行。然而基于单一指标的羊肉新鲜度检测局限性大,适用性低,很难综合评价羊肉新鲜程度,而且传统检测方法操作复杂,效率低,不能满足日常实际需求。高光谱成像技术作为一种快速、无损、高效的检测技术,可以有效地获取冷鲜羊肉腐败过程中表面、内部组成和理化变化信息。提出一种基于改进深度森林算法的冷鲜羊肉新鲜度评价模型,增加特征筛选挖掘与多个评价指标相关的光谱信息,同时增加层增长控制有效防止模型过拟合。采集了0～14天4℃贮藏环境中羊肉样本的400～1 000 nm高光谱数据,采用实验室方法测定了样本的挥发性盐基氮(TVB-N)、 pH值、菌落总数(TAC)和大肠菌群近似数(ANC)指标值。选择感兴趣区域提取光谱数据,通过S-G平滑滤波法和多元散射校正法对原始光谱数据进行预处理,利用连续投影法提取了18个特征波段。将数据集按照3∶1划分为训练集和测试集;利用本文提出的改进深度森林算法建立新鲜度等级分类模型。结果表明,新鲜度等级分类总体精度为0.985 7,并利用hamming loss、 one-error、 ra...     

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。     

三亚鹿回头海域盾形陀螺珊瑚和精巧扁脑珊瑚反射率光谱分析

为了进一步深入研究不同形状和不同颜色珊瑚的光谱特征,选择三亚湾鹿回头海域两种常见造礁石珊瑚(褐色片状珊瑚：盾形陀螺珊瑚(Turbinaria peltata)和蓝灰色块状珊瑚：精巧扁脑珊瑚(Platygyra daeda))为样本进行测量和分析。于2015年7月22日上午采集两种珊瑚样品各7组。样品块大小~6 cm,并将其暂养于中国科学院海南热带海洋生物重点实验站岸基实验室珊瑚养殖缸,养殖缸内水温控制在~26 ℃。待样品块暂养≥4小时后用光纤光谱仪测量其反射率,光谱采集条件为无云遮挡的晴天。所用光纤光谱仪(海洋光学USB2000+),波段为200～850 nm,光谱分辨率1.34 nm,步长0.6 nm,视场角为25°。珊瑚样品置于缸内的平台上,过滤后恒温~26 ℃的海水持续注入以保证缸内水温恒定;多余的海水自动从养殖缸上壁溢出以排除因光线折射入水体后引起的“汇聚现象”;养殖缸内壁采用黑色尼龙布贴壁,以避免玻璃缸壁光线反射对测量结果的影响。光纤光谱仪的探头与样品间距保持在5 cm,每个样品重复测量10次取平均值以代表该样品的光谱反射率。测量光源为太阳光,每次测量前校正一次光谱仪,选用可见光波段的反射率光谱进行数据分析。反射率光谱导数分析可以放大光谱间的差异,四阶导数光谱法在提高检测灵敏度、改善分辨率和加强抗干扰力等方面具有独特的优点,故此对所测珊瑚光谱反射率数据进行反射率光谱数据一阶导数、二阶导数和四阶导数分析,根据盾形陀螺珊瑚和精巧扁脑珊瑚反射率光谱导数之间的差异确定两种珊瑚光谱的敏感可区分波段。分析结果发现,可见光范围内两种珊瑚反射率差异明显;后者反射率光谱明显高于前者,仅~700 nm出现类似较高反射率。盾形陀螺珊瑚反射率介于4%～15%之间,波峰和波谷明显。400～450 nm反射率相对较低约为4%～5%;480 nm后急升至~10%,502,578,604和652 nm附近为明显波峰;随后激增至700 nm的~36%。精巧扁脑珊瑚反射率介于6%～16%之间;400～420 nm波长附近反射率值相对较低,为~6%;420～470 nm急剧升高至~15%,486 nm附近出现宽大波峰,为该珊瑚的特征峰;486,577,607和650 nm处也存在四个明显波峰;随后剧增至700 nm的~37%。光谱反射率导数分析结果表明盾形陀螺珊瑚和精巧扁脑珊瑚可区分波段为：一阶导数483.7～492.6,496.2～500和533.5～540.5 nm。二阶导数414～422.7,499.4～504,520.2～523.3,534.2～536.6,557.5～561和671.8～675 nm。四阶导数414～417.6,427.4～430.3,433.4～436.5,452.3～455.5和657.1～659.1 nm。     

高光谱图像与稀疏核典型相关分析冷鲜羊肉新鲜度无损检测

羊肉新鲜度受多种因素影响，通常由多个指标来综合评价，常规试验操作复杂不适合在线检测。高光谱成像数据能够反映羊肉新鲜度变化过程中多种成分的变化信息，但是光谱特征提取与评价模型的建立对最终结果影响较大。为了研究高光谱成像与多指标的快速检测羊肉新鲜度的可行性，提出一种稀疏核典型相关分析方法，借助实验室测定的多个标准值，研究多指标的羊肉新鲜度无损检测。采集了70个代表各级新鲜程度的羊肉样本400~1 000 nm高光谱图像，采用实验室方法测定了挥发性盐基氮(TVB-N)和菌落总数(TAC)标准值，选择感兴趣区域(ROIs)提取代表性光谱图像，利用所提出的特征提取方法提取光谱特征信息，并按照3:1划分校正集和预测集，利用三层神经网络进行分类识别试验。结果表明，新鲜度等级分类总体精度(OA)为0.939 3，Kappa系数为0.906 0，均方根误差(RMSEC)为0.297。研究表明，所提出的多指标光谱特征提取方法可用于快速无损检测羊肉新鲜程度，为采用高光谱成像综合多个新鲜度检测指标，改善由于单一检测指标造成评价模型的适用性和鲁棒性提供了基础。     

南疆沙尘区骏枣叶片水分含量检测的近红外光谱预处理方法对比

南疆地区沙尘多、灰尘大,枣树叶片表面经常覆盖一定程度的粗颗粒度沙尘,为了有效去除沙尘、灰尘在枣树叶片水分光谱测量过程中产生的散射噪声和基线漂移,研究一种适用于风沙较大地区的枣树叶片水分含量的快速检测方法,以不同灌溉梯度下的枣树叶片为研究对象,通过近红外光谱仪获取120个叶片样本的1 000～1 800 nm的光谱数据,并同步测量叶片水分含量,采用归一化、移动窗口平滑、SavitZky-Golay（SG）卷积平滑、SG求导、标准正态变量校正(SNV)和多元散射校正(MSC)等方法对原始光谱进行预处理,分析对比不同方法对散射噪声的处理能力,采用偏最小二乘回归分析方法筛选了敏感波段和建立预测模型。实验结果表明,枣树叶片水分含量强吸收峰为1 443 nm,波谷为1 661 nm;归一化光谱并未消除1 000～1 400 nm波段的散射噪声;移动窗口平滑和SG卷积平滑并未改进光谱曲线,散射噪声仍然存在;SG导数光谱的光谱特征峰和特征谷明显左移,光谱曲线不够平滑,噪声明显;SNV和MSC方法具有较好的散射噪声消除能力。偏最小回归分析方法筛选特征波长的结果表明（设置筛选波长数量为5）,基于原始光谱未筛选到1 443 nm的强波峰和1 661 nm的波谷附近的波段;基于归一化光谱在1 450 nm波峰附近筛选的波长有一定的偏差,在1 661 nm波谷附近的筛选的波长明显高于1 700 nm;基于移动窗口和SG卷积平滑光谱在1 443 nm具有一定的筛选能力,但并未筛选到1 661 nm附近的波长;导数光谱并未筛选到1 443和1 661 nm波段;SNV和MSC在波峰和波谷位置附近均筛选了敏感的光谱波段,其中MSC略优于SNV方法恰好在波峰和波谷位置,共筛选了1 002, 1 383, 1 411, 1 443和1 661 nm五个特征波段,也证明了MSC方法散射噪声和基线漂移处理能力最优,提高了敏感波长的筛选能力。偏最小二乘回归模型结果表明,不同预处理方法的RMSE值均较低,SNV和MSC方法改进了模型的预测结果,R2高于0.7,其中基于MSC方法的模型具有最高的R2和最低的RMSEP和RMSEPCV,R2=0.750 4,RMSEP=0.034 3,RMSECV=0.021 5,预测结果较优。证明MSC方法对沙尘和颗粒度引入的散射噪声具有较好的去除能力,可改进波长的筛选、提高预测模型精度,为南疆沙尘区的枣树叶片水分含量的无损检测提供了有效方法。     

一种干红葡萄酒的光谱指纹图谱分析方法

采用数据可视化技术开发一种干红葡萄酒的光谱指纹图谱,用于不同类别干红葡萄酒的鉴别。实验采集我国河北沙城和昌黎两个产区的干红葡萄酒样品,酒样在酿造年份、品种和陈酿方式上有差异。葡萄酒样品经反相C₁₈柱分馏得到9个馏分,低压旋转浓缩至干后,再用与分馏样品等量的模拟酒溶解。随后,葡萄酒及其分馏样品经UV-Visible分析,收集190～1 100 nm波段的光谱吸收值,利用可视化技术处理数据得到供试酒样的光谱指纹图谱。最后,采用高效液相色谱-二极管阵列检测器(HPLC-DAD),在指纹图谱差异明显的波段选择检测波长,定性分析葡萄酒和馏分中的单体酚及其衍生物。结果显示,供试干红葡萄酒样品光谱特征的差异在190～600 nm。不同品种干红葡萄酒的光谱数据可视化结果差异不大,但不同年份酒样有明显的区别,主要集中在520 nm的波段,不同产地葡萄酒的差异主要体现在F₈馏分上,不同陈酿方式葡萄酒的可视化特征几乎涵盖整个可视化波段。HPLC-DAD在280,313,365和520 nm波长下定性分析结果揭示了对光谱指纹图谱的特征有影响的单体酚及其衍生物。研究结果表明,采用可视化技术设计的葡萄酒光谱指纹图谱可以区分不同年份、产地和陈酿方式的干红葡萄酒产品。     

南疆沙尘区骏枣叶片水分含量检测的近红外光谱预处理方法对比（英文）

南疆地区沙尘多、灰尘大,枣树叶片表面经常覆盖一定程度的粗颗粒度沙尘,为了有效去除沙尘、灰尘在枣树叶片水分光谱测量过程中产生的散射噪声和基线漂移,研究一种适用于风沙较大地区的枣树叶片水分含量的快速检测方法,以不同灌溉梯度下的枣树叶片为研究对象,通过近红外光谱仪获取120个叶片样本的1 000～1 800 nm的光谱数据,并同步测量叶片水分含量,采用归一化、移动窗口平滑、 SavitZky-Golay(SG)卷积平滑、 SG求导、标准正态变量校正(SNV)和多元散射校正(MSC)等方法对原始光谱进行预处理,分析对比不同方法对散射噪声的处理能力,采用偏最小二乘回归分析方法筛选了敏感波段和建立预测模型。实验结果表明,枣树叶片水分含量强吸收峰为1 443 nm,波谷为1 661 nm;归一化光谱并未消除1 000～1 400 nm波段的散射噪声;移动窗口平滑和SG卷积平滑并未改进光谱曲线,散射噪声仍然存在; SG导数光谱的光谱特征峰和特征谷明显左移,光谱曲线不够平滑,噪声明显; SNV和MSC方法具有较好的散射噪声消除能力。偏最小回归分析方法筛选特征波长的结果表明(设置筛选波长数量为5),基于原始光谱未筛选到1 443 nm的强波峰和1 661 nm的波谷附近的波段;基于归一化光谱在1 450 nm波峰附近筛选的波长有一定的偏差,在1 661 nm波谷附近的筛选的波长明显高于1 700 nm;基于移动窗口和SG卷积平滑光谱在1 443 nm具有一定的筛选能力,但并未筛选到1 661 nm附近的波长;导数光谱并未筛选到1 443和1 661 nm波段; SNV和MSC在波峰和波谷位置附近均筛选了敏感的光谱波段,其中MSC略优于SNV方法恰好在波峰和波谷位置,共筛选了1 002, 1 383, 1 411, 1 443和1 661 nm五个特征波段,也证明了MSC方法散射噪声和基线漂移处理能力最优,提高了敏感波长的筛选能力。偏最小二乘回归模型结果表明,不同预处理方法的RMSE值均较低, SNV和MSC方法改进了模型的预测结果,R~2高于0.7,其中基于MSC方法的模型具有最高的R~2和最低的RMSEP和RMSEPCV,R~2=0.750 4, RMSEP=0.034 3, RMSECV=0.021 5,预测结果较优。证明MSC方法对沙尘和颗粒度引入的散射噪声具有较好的去除能力,可改进波长的筛选、提高预测模型精度,为南疆沙尘区的枣树叶片水分含量的无损检测提供了有效方法。     

FTIR被动遥测信噪比优化及在变电站SF6泄漏检测应用

被动FTIR红外遥测技术可应用于气体泄漏检测,气体检测下限与仪器信噪比密切相关。仪器信噪比与测量参数有关,如光谱分辨率、采样频率、积分时间、平均次数等,如何结合实际应用优化参数组合以实现最佳信噪比,目前还缺少系统分析。针对这一问题,从理论上分析了这些参数与信噪比关系,并归类为三个方面：（1）光谱分辨率,引用了Roland Harig给出的结论,当光谱分辨率低于特征峰半高全宽时,信噪比不变,但为了避免背景气体的交叉干扰,分辨率不宜设置过低,需要结合实际应用综合考虑;（2）降低采样频率能够减少计算量,缩小光谱范围,但采样频率和光谱范围与信噪比无关;（3）在积分时间和光谱平均次数方面,同样时间条件下,多次干涉图采集会引入零光程差的采样误差,使得噪声大于理论计算值,因而长积分时间获得信噪比优于多次平均。开展了六氟化硫（SF₆）泄漏检测实验,根据SF₆特征峰宽度选择4 cm-1分辨率,20 kHz采样频率兼顾了信噪比和检测时间,并利用FTIR巡检系统发现变电站泄漏点,证明了方法的有效性。     

类标准化土壤样品Cd含量高光谱定量反演

针对土壤Cd高光谱遥感反演精度低、特征波段难以有效识别的问题,以湖南省某典型重金属污染矿区为例,开展类标准化Cd污染土壤样品和自然污染土壤样品Cd含量高光谱定量反演对比研究。创新之处主要在于以相对清洁的背景土壤作为内控样本,通过实验室定量添加Cd标准溶液制备符合自然污染规律的类标准化Cd污染土壤样品方案的提出与对比实验的开展,研究实验过程还包括自然污染土壤样品野外采集,类标准化样品与自然样品土壤重金属、有机质含量及350～2 500 nm光谱反射率等的测定,光谱全要素主成分逐步回归土壤Cd含量反演建模。研究发现,类标准化土壤样品Cd含量高光谱反演模型精度(adjR2=0.87)明显高于野外自然污染土壤样品Cd含量高光谱反演建模结果(adjR2=0.39)。土壤Cd含量与土壤光谱反射率间确实存在一定的响应关系,但各光谱波段对土壤Cd含量及其变化产生响应的程度存在差异,其中1 000,2 000以及2 300 nm波段光谱响应信号较强。该研究创新引入的类标准化Cd污染土壤样品制备方法有助于深入探索重金属Cd污染土壤光谱特征响应规律并发现重金属Cd含量及其变化的真正指示性特征波段,可为多要素混淆污染模式下模拟反演土壤重金属含量提供先验知识。     

可见光液晶光谱成像系统研究

利用向列相液晶材料的电控双折射效应,研制了用于可见光波段光谱调谐的大口径液晶可调滤光片,透过光谱测试表明,该滤光片在可见光波段(420~700 nm)以20 nm光谱分辨率可实现连续调谐和任意波长选择。利用该滤光片搭建了一种小型光谱成像系统,并在实验室内对若干样品进行了测试,结果表明,该系统可同时实现高图像分辨率和高光谱分辨率光谱成像,具备高、超光谱分辨率光谱成像的应用潜力,在生物医学、环境保护和资源探测等领域具有较好的应用前景。