基于珠海一号高光谱卫星的巢湖叶绿素a浓度反演

叶绿素a是重要的水质参数,可以衡量水体的富营养化程度。遥感技术可以实时、快速、大范围地获取水体中叶绿素a的浓度与分布,对于水生态环境的评价及治理具有重要意义。内陆水体的光谱特征复杂,宽波段的多光谱遥感难以精确获取水体的光谱信息。国产珠海一号高光谱卫星因其光谱分辨率高,波段多等优势在内陆湖泊的遥感监测中具有广阔的应用前景。基于珠海一号高光谱数据,充分发挥其高光谱分辨率的优势,对巢湖的叶绿素a浓度进行反演,从影像中提取实测点处的遥感反射率曲线,筛选具有显著光谱特征的波段,并以OIF指数衡量不同波段组合获取水体组分信息的能力,以此构建与实测叶绿素a浓度相关性较高的波段组合。结果表明珠海一号OHS-2A星影像的14,16和19波段所构建的三波段模型[R_rs(700 nm)-1-R_rs(670 nm)-1]×R_rs(746 nm)在巢湖的叶绿素a浓度反演中取得了较高的精度,相对误差和均方根误差分别为19.97%和10.85 mg·m-3。由模型反演巢湖2019年5月10日的叶绿素a浓度空间分布图可知,叶绿素a浓度自东向西呈上升趋势,全湖南部和东北部的叶绿素a浓度较低,西巢湖的北部叶绿素a浓度最高。西巢湖的整体叶绿素a浓度是全湖最高的,尤其是其北部水域,水质情况较差,已经出现了一定面积的水华,其主要原因在于该地区紧邻合肥市,人类活动强烈,污水废水排放量大。珠海一号高光谱卫星对于内陆湖泊的水质反演具有一定的优势,但也存在着数据处理困难,波段利用率低,反演模型普适性差等局限,今后仍需借助珠海一号高光谱数据开展更多的湖泊遥感研究,不断提出高光谱遥感影像处理的新方法,提高反演模型的精度与普适性,充分挖掘数据源的潜力,使其更好地服务于水质的遥感监测工作。     

基于卷积神经网络的全球海洋叶绿素a浓度反演方法

作为浮游植物体内主要色素的叶绿素a能够指示水体富营养化的程度,因此准确地获取与预测叶绿素a浓度可为保护海洋环境提供依据。以中分辨率成像光谱仪获取的遥感影像作为数据源,将同一水域的叶绿素a浓度图像作为相对真值,采用卷积神经网络建立遥感反射率与叶绿素a浓度之间的关系模型,进而实现对海洋叶绿素a浓度的反演。首先,对2020年全球海洋反射率数据(波段组合为412, 469, 488, 547和667 nm)和叶绿素a浓度数据进行倍数放大、对数变换等预处理。其次,从中截取2020年1月太平洋与印度洋交界处的水域影像作为数据集,并将其划分为训练集和验证集,构建与训练海洋叶绿素a浓度的卷积神经网络反演模型,以决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价指标,优化反演模型。最后,使用2020年1月—12月的叶绿素a浓度数据作为测试集,验证模型的反演精度。结果表明,构建的反演模型R²=0.930, RMSE=0.132, MAE=0.103,证明模型给出的叶绿素a浓度的反演结果与真值具有较高的一致性,能够应用于基于遥感影像进行全球海...     

基于固有光学量的高光谱数据反演城市河网水质

水体辐射传输模型是水体光谱特性分析的理论基础,水体固有光学量由水体组成决定,与水体表面光场无关。基于统计的半经验算法虽然能获取指定区域水质参数反演结果,但是缺乏物理意义;基于生物光学模型的分析算法,针对城市河网内陆Ⅱ类水体光学特性复杂、空间分布异质性强、水体细小、流动性大等特点,利用高光谱数据,研究基于固有光学量的城市河网水质参数反演模型,对内陆城市浑浊水体光谱特性研究具有重大意义。提出了适用于内陆城市河网水体的改进QAA算法,以获取水体固有光学量,改进包括后向散射估计模型调整和参考波段优化两个方面;计算参考波段总吸收系数、颗粒物后向散射系数等固有光学量,得到浮游植物吸收系数和剔除纯水吸收系数;对浮游植物吸收系数最优波段比值与叶绿素a浓度进行线性回归分析,构建叶绿素a水质浓度反演模型,对剔除纯水吸收系数最优波段比值与悬浮物浓度线性回归分析,构建悬浮物水质浓度反演模型。针对内陆河网Ⅱ类水体,以典型的河网城市嘉兴市为研究区域,获取了研究区域航空高光谱数据,以及水质采样化验数据和水面以上光谱数据等地面准同步测量数据;利用QAA算法和IIMIW算法对实测水面以上光谱进行固有光学量反演,对比分析两个算法并结合城市河网水体特点,提出改进QAA算法;利用改进的QAA算法实现了研究区域水体的固有光学量反演,基于反演的水体固有光学量建立了叶绿素a浓度和悬浮物浓度两项水色参数定量反演模型,反演模型决定系数R2分别为0.64和0.71;并用航空高光谱数据同步区域的4个地面样点实测数据,对反演结果进行验证分析。通过水质参数浓度反演值与实测值的对比,叶绿素a和悬浮物水质浓度反演的平均相对误差分别为9.2%和9.4%,反演得到的叶绿素a和悬浮物浓度分布图,也与城市河网的特点和实际情况相符,为城市河网水质监测提供方法和模型参考。     

基于生物光学模型的水体叶绿素浓度反演算法

文章提出了一种基于生物光学模型的二类水体叶绿素浓度反演算法.本算法根据生物光学模型,利用一系列已知各组分浓度的反射光谱计算各组分的吸收和后向散射系数,然后采用非负最小二乘法解得叶绿素浓度.研究是在实验室内进行了绿藻的培养,且在暗室内测定了具有不同叶绿素和非藻类悬浮物浓度的水体样本的反射光谱.并把实验室测得的反射光谱重采样到Landsat TM对应的波段以检验该算法在TM数据中的适用性,同时比较了利用不同TM波段组合反演叶绿素浓度和非藻类悬浮物浓度的精度.结果表明,对于绿藻而言,利用TM第二、三、四波段反射率数据的组合反演时的效果最好,叶绿素浓度反演结果的均方根误差为4.7 ug·L-1,其精度明显优于传统的回归分析算法.     

一种新的水体叶绿素a指数及其应用潜力分析

以具有代表性的野外实测光谱数据作为端元,对水体遥感反射率进行线性混合光谱分解,基于分解得到的各组分丰度,构建了一种新的水体叶绿素a指数CSI(叶绿素a光谱指数)。以太湖、巢湖、滇池以及三峡水库水体的307组实测叶绿素a浓度及高光谱数据为基础,分析了CSI的特性。以该指数为自变量,构建了内陆浑浊二类水体叶绿素a浓度估算模型,并分析了模型的抗噪性和传感器适应性。结果表明:1)CSI对水体叶绿素a浓度大小有较好的指示作用,以fCSI=0为条件将实测光谱分为2个类别,可以表征光谱特征的明显差异;2)CSI作为自变量的叶绿素a浓度估算模型在实测高光谱数据集中的精度与三波段算法(TBA)相近(二者估算结果的平均相对误差分别为0.332和0.330,均方根误差分别为9.892和9.929);3)以CSI为自变量得到的估算模型对无偏移噪声和有偏移噪声都有较好的抗性,其中无偏移噪声几乎不影响算法的精度,而三波段算法对两种噪声同样敏感,随着噪声增加,估算结果出现较大误差;4)新的估算算法对传感器波段设置不敏感,其优势在宽波段多光谱数据集中更加明显。相比于传统水体叶绿素半经验算法,CSI算法具有更高的稳定性和更强的应用潜力。     

水体COD光谱特性分析及遥感反演模型构建

有机污染物是水体污染的主要来源,水体有机污染程度可通过化学需氧量(COD)指标综合表示。与传统复杂专业的化学检测手段相比,遥感技术因具有快速、实时、非接触、大面积等独特优势而广泛用于水体水质监测,包括叶绿素、悬浮物和黄色物质等生色参数的定量反演。然而目前对于水体COD这一重要水质参数的遥感反演报道不足,这主要是因为影响COD浓度的有机污染物复杂多变、光谱响应机理尚不明晰。通过测量实验室配比的不同浓度COD标准液及野外实际水体的可见-短波红外反射光谱(350～2 500 nm),分析了水体COD的光谱响应特性。研究发现,随着COD浓度增加,水体反射光谱在可见-短波红外范围内整体逐步上升,但在540～580和1 000～1 060 nm波段范围内光谱响应快速增强,表现出—OH伸缩振动的三级倍频和—CH伸缩振动与变形振动的合频吸收特征。利用上述敏感谱段与全谱段分别对实验室COD标准液和野外实际水体建立偏最小二乘(PLS)回归模型,其中, COD标准液模型反演精度:(1)敏感谱段,R~2=0.972, RMSE=39.629 mg·L~(-1);(2)全谱段,R~2=0.961, RMSE=46.639mg·L~(-1);实际水体模型反演精度:(1)敏感谱段,R~2=0.798, RMSE=32.037 mg·L~(-1);(2)全谱段,R~2=0.658, RMSE=48.332 mg·L~(-1)。结果表明,不管是COD标准液还是实际水体,基于敏感谱段的COD反演模型精度均优于基于全谱段的反演模型。研究可为水体COD遥感反演提供重要的理论与技术支撑。     

基于定量遥感反演的内陆水体藻类监测

叶绿素作为衡量湖泊富营养化的重要指标,利用遥感技术对其进行实时动态监测具有重要意义。以太湖为例,通过对水体实测光谱和水质采样数据的分析,建立了光谱反射率比值与叶绿素a浓度的回归模型。结果显示,700 nm附近波段与625 nm附近波段所构建的比值模型R2最高,710 nm以后波段与其他可见光波段所构建的比值模型的R2会随可见光波长的增大而逐渐下降。在高光谱遥感估算模型的基础上,应用同步MODIS卫星遥感数据进行了太湖叶绿素a浓度的空间分布反演,并基于MODIS绿度指数建立了太湖藻华水体信息提取模型,从叶绿素a浓度估算和藻华信息提取两个方面实现了太湖藻类空间分布特征的定量反演,为太湖等大型内陆水体藻类的实时定量遥感监测提供了新的研究思路。     

基于机器学习的水体化学需氧量高光谱反演模型对比研究

化学需氧量（COD）是水体有机污染的一项重要指标,如何快速准确检测水体的COD含量尤为重要。机器学习在水质反演领域应用日益增多,并取得了较多的研究成果,高光谱遥感具有光谱空间分辨率高、成像通道多等优势,使其在水体COD反演方面有着极大的潜力。利用不同的高光谱预处理方法对原始高光谱数据进行处理,并利用处理前后的高光谱数据对比研究了不同机器学习模型、不同高光谱预处理方法对水体COD的反演性能。首先利用ZK-UVIR-I型原位光谱水质在线监测仪在扬州宝带河实地收集了1 548组COD和对应的高光谱数据（400~1 000 nm）样本,为降低光谱噪音干扰以及消除光谱散射影响,分别使用Savitzky-Golay（SG）平滑、多元散射校正数据（MSC）以及SG平滑结合MSC对原始光谱进行预处理。其次,将样本集随机划分为训练集和测试集,其中训练集占比80%,测试集占比20%。对预处理后的训练集全波段光谱基于线性回归、随机森林（random forest）、AdaBoost、XGBoost四种机器学习方法建立COD高光谱反演模型,并选取了决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、相对分析误差（RPD）三种指标在测试集数据中评估高光谱反演模型的精度。结果表明,随机森林、AdaBoost、XGBoost均优于线性回归,无论光谱处理与否,通过XGBoost建立的反演模型预测能力均为最佳,其中使用XGBoost对经过SG平滑和MSC处理后的光谱数据进行建模的反演模型精度最高,其R2达到0.92,RMSE为7.1 mg·L-1,RPD为3.4。考虑到原始光谱可能存在冗余,通过主成分分析法（PCA）对经过SG平滑和MSC处理后的光谱进行降维,并选取累计贡献率达到95%的前十个主成分作为模型的输入变量。通过XGBoost建立反演模型,结果表明经过PCA后的反演模型不仅精度有所上升,RPD达到3.8,而且模型的训练时间也由72 s缩短到2.9 s。以上研究可为该水域及类似水域的高光谱水质反演模型的建立提供新的方法及思路。     

结合GOCI数据反演近海浮游植物叶绿素和类胡萝卜素浓度

基于2016—2018年渤海、黄海和东海7个航次中采集的实测遥感反射率和浮游植物色素浓度数据,利用静止海洋水色成像仪(GOCI)遥感反射率产品建立中国近海水体中总叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素c、光保护类胡萝卜素和光合有效类胡萝卜素浓度的反演模型,并进一步得到2014—2018年渤海、黄海和东海各色素浓度分布图。研究结果显示:采用遥感反射率波段组合建立的反演模型可实现色素浓度的定量反演,建立的模型反演精度较高(R~2>0.72)。由卫星反演结果可以看出,浮游植物色素浓度整体呈由近岸向离岸水域递减的趋势,并存在显著的季节变化特征。本文建立的浮游植物色素浓度反演模型,可为深入认识我国近海水体浮游植物种群结构及时空变化规律提供方法支撑。     

基于现场光谱的潮滩表层沉积物叶绿素-a含量遥感模式

提出了一种可实现潮滩表层叶绿素的现场快速、无损的光学检测方法。利用反射率光谱对我国潮滩表层沉积物叶绿素-a浓度进行了观测试验。基于高光谱650,675及700nm各波段的反射率,提出了用于叶绿素浓度反演的归一化底栖微藻差异指数(NDI-MPB)、及可消除呈直线或近似直线变化的背景噪声光谱的反射谷深度(T-depth)模型。研究结果表明,NDI-MPB指数与表层沉积物(3mm)中的叶绿素-a浓度(2.22～49.36mg.m-2)有极好的线性相关性(r>0.99);以叶绿素-a浓度表征底栖微型藻类生物量,NDI-MPB可用于潮滩表层底栖微型藻类生物量的遥感监测。     

用冠层光谱比值指数反演条锈病胁迫下的小麦含水量

通过高光谱遥感估测条锈病胁迫下的小麦冠层水分含量。通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱、相对含水量(relative water content,RWC) 以及调查小麦条锈病病情指数(disease index,DI)。研究发现随着小麦RWC的减少,冠层光谱反射率在近红外区域(900～1 300 nm)逐渐降低,而在短波红外区域(1 300～2 500 nm)逐渐增大,且RWC与DI间具有强负相关性。对冠层光谱进行平滑处理,利用冠层光谱近红外与短波红外水分敏感波段构建比值指数,然后建立以比值指数为变量的反演RWC线性模型,并分析对比各模型反演RWC的精度以及稳定性,结果发现比值指数R_{1 300}/R_{1 200}反演RWC的精度及稳定性(R2=0.63)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为3.43,相对误差(relative error,RE)为4.78%。该研究结果不仅为判别小麦病害提供辅助信息,而且也为未来利用高光谱图像反演植物含水量提供理论与方法支持。     

内陆河道表层水体反射光谱的走航观测研究

现场水体光谱观测是水体光学性质、水色遥感反演建模等研究不可或缺的基础性工作之一.常规的倾斜观测方法受其较为严格的观测几何条件限制,需要依据船体位置、太阳方位等不断调整观测角度,特别是针对河道水体光谱观测时,还须考虑河道走向、岸线遮蔽物等情况,因此,只能设置若干站点进行离散样点的观测,难以在岸线环境较为复杂的河道水体开展...     

基于小波分析的土壤碱解氮含量高光谱反演

选取新疆奇台县的134个土壤样本,利用土壤反射率对数的一阶导数光谱分别对四种小波函数进行多层离散分解,采用PLSR方法分别建立了土壤碱解氮含量的反演模型,并对其精度值进行检验。结果表明：小波分解获得的各层低频系数以1～3层较高,而其余各层则较低。所有函数分解的6层中,均以第2层低频系数建模的精度最高,随着分解层数的增加,其精度值和显著性明显降低。相同尺度下,采用四种小波函数的低频系数构建的反演模型的精度差异较小,而Bior1.3为最优函数;基于Bior1.3分解的ca2低频系数建模的R2达0.977,RMSE仅为7.51 mg·kg-1,且为极显著,为最佳反演模型,经检验,可用以快速、准确估算土壤高光谱碱解氮含量。     

基于高光谱特征与人工神经网络模型对土壤含水量估算

土壤含水量(θ)是影响作物生长和作物产量的主要因素之一。旨在评估基于光谱特征参数的各种回归模型估算土壤含水量的精度,并比较人工神经网络(BP-ANN)和光谱特征参数模型的性能。2014年在室内获取砂土和壤土的土壤含水量和光谱反射率数据。结果表明：(1)当砂土容重为1.40 g·cm-3时,900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ达到极显著水平(R2超过0.90);容重为1.50 g·cm-3时,用蓝边最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ相关性最好(超过0.70);容重为1.60 g·cm-3时,780～970 nm反射率总和与560～760 nm归一化吸收深度的R2均超过0.90,达到极显著水平;容重为1.70 g·cm-3时,900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和的R2为0.88,呈极显著水平。(2)当土壤类型为壤土时,用900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ相关性最好。(3)蓝边反射率总和(R2=0.26和RMSE=0.09 m3·m-3)和780～970 nm吸收深度(R2=0.32和RMSE=0.10 m3·m-3)估算砂土的含水量相关性最好。在估算壤土的含水量时,900～970 nm最大反射率(R2=0.92和RMSE=0.05 m3·m-3)与900～970 nm反射率总和估算模型的精度最高(R2=0. 92和RMSE=0.04 m3·m-3)。(4)用人工神经网络模型能够更好地估算两种土壤的含水量(R2=0.87和RMSE=0.05 m3·m-3)。因此,人工神经网络模型对θ估算具有巨大的潜力。     

黄河口海域悬浮物浓度Landsat8 OLI分段线性反演

黄河每年输送大量泥沙进入渤海。研究黄河口海域悬浮物浓度，对于黄河输沙以及周边海域的环境监测具有重要意义。利用2011年夏、冬两季实测遥感反射率以及同步测量悬浮物浓度数据，开展了黄河口海域悬浮物浓度分段线性反演研究。结果表明，不同浓度范围下，悬浮物浓度反演的敏感波段不同；浓度小于等于50 mg·L-1(≤50 mg·L-1)，敏感比值波段为(600~700 nm)/(400~600 nm)，浓度高于50 mg·L-1(＞50 mg·L-1)，敏感比值波段为(750~900 nm)/(420~720 nm)，Landsat8 OLI的对应组合方式分别为B4/B2和B5/B3；根据上述浓度分段范围分别建立线性模型，其精度R2，RMSE和APD分别为0.873 5，4.08 mg·L-1和22.81%(≤50 mg·L-1)，以及0.969 3，102.96 mg·L-1和17.51%(＞50 mg·L-1)，整个浓度下三个精度参数分别为0.975 3，67.03 mg·L-1和20.45%，均优于常用单一模型在分段和整体浓度下的相应参数，且具有良好的稳定性。分段线性模型，更适合浓度变化大的黄河口海域悬浮物浓度反演。     

盐胁迫下匍匐翦股颖高光谱分析与电解质渗透率反演

叶片电解质渗透率是反映植物细胞渗透性的一个重要指标,对草坪草遭受盐胁迫的研究有重要意义。针对叶片电解质渗透率传统检测方法,耗时长,损伤叶片,无法大面积监测等弊端,探讨了用高光谱快速无损检测叶片电解质渗透率的方法。以匍匐翦股颖(Agrostis stolonifera)为对象,在温室中水培两周后进行浓度分别为0(对照),100和200 mmol·L-1的盐处理,7 d后按间隔7 d取样3次,共72个样。每次取样时先测量样品的光谱值,然后采用电导率法测定叶片电解质渗透率。分析匍匐翦股颖三种盐处理与光谱反射率之间的关系和差异,对三种盐处理的光谱反射率计算归一化植被指数和差值植被指数,采用差分法计算光谱反射率的一阶微分,同时计算出蓝、绿和红光的三边参数,分析叶片电解质渗透率与光谱反射率、归一化植被指数、差值植被指数和三边参数的相关性。利用叶片电解质渗透率和各光谱数据相关程度高的数据,对校正集采用一元线性回归、多元线性回归和偏最小二乘回归法构建叶片电解质渗透率反演模型,用预测集检验反演模型。结果表明：盐胁迫与叶片高光谱在450～700 nm波段呈正相关;叶片电解质渗透率与450～732 nm波段反射率在0.01水平上显著相关;三边参数中绿边幅值和绿边面积与叶片电解质渗透率显著相关;采用偏最小二乘回归法建立的反演模型精度最好,建模和反演预测的决定系数分别达到了0.681和0.758,均方根误差分别为7.124和7.079。偏最小二乘法构建的反演模型实现了盐胁迫下匍匐翦股颖叶片电解质渗透率的快速无损检测,也为采用高光谱实时监测盐胁迫对匍匐翦股颖及其同类植物的伤害提供了依据和理论参考。     

一种紫外-可见光谱法检测水质COD的浊度影响实验研究

消除浊度影响是直接光谱法检测水质COD的关键技术问题。此源于紫外-可见光谱法检测水质参数的关键依赖于化学计量法所建立的准确的水质参数分析模型,而浊度是影响其建模的一个重要参数。为此,选取福尔马肼浊度液和邻苯二甲酸氢钾标准溶液,开展了紫外-可见吸收光谱法检测水质COD的浊度影响实验研究,获得了选定溶液在245,300,360和560 nm几个特征波长点的吸光度随浊度变化的最小二乘法拟合曲线,分析了吸光度随浊度的变化规律。研究结果表明,在240～380 nm的紫外光谱段,由于引起浊度的颗粒物对有机物产生了吸附,致使浊度对水样的紫外光谱影响较为复杂;在380～780 nm的可见光谱区域,浊度对光谱的影响则是随着波长的增大而减弱。基于此,开展了多元散射校正法对受浊度影响的水样光谱进行校正试验。对某溪水水样的紫外-可见吸收光谱进行多元散射校正,通过处理前后光谱对比表明,浊度引起各个波长点的基线偏移都得到了有效的校正,而在紫外区域特征并未减弱。接着对选取的三种液体的紫外-可见吸收光谱进行多元散射校正,实验结果表明：该方法可在不影响水样紫外-可见吸收光谱特征的前提下对其吸收曲线进行有效的校正,这不仅提高了光谱法检测水质COD的信噪比,而且还为化学计量法建立准确、有效的水质检测COD分析模型进行数据预处理提供了一种新途径。     

不同含水量黑土土壤光谱反射率半经验模型构建

土壤含水量的变化情况与时空分布对热量平衡、农业墒情等具有显著的影响。利用反射率光谱信息反演土壤含水量的研究,可为实现土壤含水量速测、揭示土壤含水量时空变异规律提供科学依据。构建不同含水量黑土土壤反射率光谱半经验模型,深入探究土壤重量含水量与反射率光谱的关系。 制备了12种不同湿度的土壤样品。 采用ASD Field Spec Pro 3地物波谱仪对制备的不同湿度梯度的黑土土壤进行反射率光谱测量。 利用菲涅耳反射率建立土壤表面反射模型;在以往的研究中,Kubelka-Munk (KM)模型中的漫反射率R_∞通常被视为对于给定材料和照明波长的常数或需要反演的参数。通过研究发现,漫反射率R_∞不仅与材料和波长有关,还与土壤含水量相关。利用与土壤含水量相关的吸收系数及散射系数描述了土壤含水量与漫反射率R_∞的关系,并基于KM理论对体散射分量进行建模;进而构建不同含水量黑土土壤反射率光谱半经验模型。 根据实际测量数据选用最小二乘算法对模型参数进行反演,并通过分析反演参数简化模型。最后,将未参与建模的不同含水量梯度的数据代入模型中,验证模型的有效性。结果表明：对比不同含水量土壤反射率光谱的模拟值与实测值在400～2 400 nm波段范围内的模拟精度发现,含水量为200 g·kg-1的土壤反射率光谱的均方根误差最大,为0.008,含水量为40 g·kg-1的土壤反射率光谱的均方根误差最小,为0.000 6,不同含水量下土壤样品反射率光谱的均方根误差的均值是0.005 1。在400～2 400 nm波段范围内,不同波长下黑土土壤反射率光谱的预测均方根误差基本低于0.008,1 920 nm波长处的预测均方根误差最小,为0.002 062。采集长春地区的土壤检验模型的可靠性,配制15个不同含水量样品并对其进行反射率光谱测量。选取9个样品数据用于建模,6个样品数据用于验证。结果表明：在400～2 400 nm波段范围内,不同波长下的长春土壤反射率光谱的预测均方根误差基本低于0.015,525 nm波长处的预测均方根误差最小,为0.000 922 5。综上所述,所建立的模型具有很高的预测精度,可很好地适用于不同含水量黑土土壤反射率光谱的模拟。     

含灰湿空气外掠翅片管束积灰和阻力特性实验研究

本文针对以褐煤预干燥乏气为代表的含灰含湿气体余热回收问题,采用含灰湿空气模拟真实干燥乏气/烟气,搭建了混合气体外掠圆形翅片管束对流冷凝实验系统,获得了灰分浓度、水蒸气质量分数、主流气体入口温度等因素对其积灰和阻力特性的影响规律。实验结果表明,阻力系数随着灰分浓度和气体入口温度的增加而增加,随水蒸气质量分数的增加而减小,其中灰分浓度影响重大,当其从1.5g·m3增加到12.8g·m-3时,平均阻力系数从0.07增长到0.46,增长幅度约为536%.积灰程度表现出与阻力系数相同的趋势,当灰分浓度大于7.7g·m3时即积灰严重,甚至会产生堵塞流道的现象,需要及时清理。