基于分数阶微分算法的大豆冠层氮素含量估测研究

氮素与作物的生长发育、产量和品质密切相关。作物冠层氮素含量的快速、准确、无损检测对于作物营养诊断和长势评估具有重要意义。传统的氮素检测方法检测周期长、操作复杂,同时具有破坏性,无法实现作物氮素含量在时间和空间上的连续动态监测。基于光谱遥感技术快速、无损地获取作物氮素含量是近年来作物组分快速检测研究的热点。当前的研究大多基于原始光谱或整数阶微分(一阶、二阶)预处理后的光谱进行氮素含量预测,原始光谱或整数阶微分预处理后的光谱会忽略光谱曲线间的渐变信息,影响氮素含量的预测准确度。与原始光谱和整数阶微分方法相比,分数阶微分算法在背景噪声去除、有效信息提取等方面较有优势。为研究分数阶微分预处理算法在作物氮素检测中的应用,本文以不同施肥处理下的盆栽大豆作物为研究对象,获取大豆苗期、花期、结荚期和鼓粒期四个生育期共256组冠层高光谱及对应的大豆冠层氮素含量(CNC)数据,运用分数阶微分算法对光谱数据进行0～2阶微分预处理,微分间隔为0.1,分别采用归一化光谱植被指数NDSI、比值光谱指数RSI对预处理后的光谱数据和大豆冠层氮素含量数据进行相关性分析,得到各阶微分预处理下NDSIα(α代表分数阶微分阶数)与大豆CNC,RSIα与大豆CNC相关系数绝对值的最大值及其对应的波段组合--最优波段组合NDSIα(opt)和RSIα(opt),采用线性回归方法,建立各阶微分下NDSIα(opt)与CNC,RSIα(opt)与CNC的预测模型,并与常用植被指数(VOGII, MTCI, DCNI, NDRE)建立的氮素含量预测模型进行比较,研究分数阶微分算法对大豆作物冠层氮素含量预测模型的效果。结果表明：(1)在0～2阶微分范围内,最优波段组合NDSIα(opt),RSIα(opt)与大豆CNC的相关系数随阶数增加呈现先升高后下降趋势。其中,0.8阶微分下NDSI_0.8(R₇₂₅, R₇₆₉)与大豆CNC的相关系数最大,为0.875 9;0.7阶微分下RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)与大豆CNC的相关系数最大,为0.865 1;(2)分数阶微分预处理能够细化光谱数据中的有效信息,增强光谱数据对冠层氮素含量的敏感性,尤其是增强红边平台波段与氮素含量的正相关性及绿波段与氮含量的负相关性;(3)与整数阶微分、常用植被指数相比,分数阶微分能够提高大豆CNC预测模型的准确性。其中,基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与0阶微分RSI₀(R₇₂₅, R₇₆₉)相比建模集决定系数(R2_C)和预测集决定系数(R2_P)分别提高了0.061 9和0.016 6,建模集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别降低了0.552 5和0.180 9,预测相对偏差(RPD)提高了0.110 4。基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与VOG II相比R2_C和R2_P分别提高了0.086 6和0.025 5,RMSEC和RMSEP分别降低了0.757 5和0.248 3,RPD提高了0.146 88;(4)基于0.7阶微分比值光谱指数RSI(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆LNC预测模型较优,其R2_C为0.748 4,R2_P为0.800 3,RMSEC为4.752 9,RMSEP为3.511 1,RPD为2.253 7,能够较好的估测大豆冠层氮素含量。研究表明分数阶微分算法在大豆冠层氮素含量的定量预测中具有一定的优势,为光谱遥感技术在作物氮营养检测中的应用开拓了新的思路。     

偏离朗伯比尔定律NaCl水溶液的红外光谱合成

氯化钠水溶液中,水分子之间的氢键相互作用随氯化钠浓度变化而发生改变,导致不同浓度的水溶液光谱形状也不同,因此NaCl溶液的光谱不满足朗伯比尔定律。如果浓度c与吸光率A不满足朗伯比尔定律,则利用光谱差减技术扣除溶剂水的吸收峰问题就会遇到瓶颈,差减效果不能令人满意。利用二元线性回归分析法和双边夹原理合成杂化光谱,期望在偏离朗伯比尔定律体系,可以理论上获得各种浓度的NaCl水溶液的杂化光谱,并且保证杂化光谱与其代表的真实光谱高度相似。主要结论如下：(1)浓度c₁和c₂的NaCl水溶液的红外光谱分别为A_c1和A_c2,则浓度介于c₁和c₂之间的溶液光谱,均可用A_hc(c₁, c₂)=âA_c1 +A_c2来表示。A_hc(c₁, c₂)与浓度为c(c₁＜c＜c₂)的溶液的真实光谱A_c高度类似。(2)c₂和c₁间隔越小,杂化光谱A_hc(c₁, c₂)与真实光谱A_c的相似度越高,因此可根据精度要求选择合适的A_c1和A_c2来拟合A_hc 。(3)杂化光谱A_hc(2%, 30%)=âA_2%+A_30%,适用浓度区间2%～30%,涵盖浓度范围宽,效果令人满意。(4)回归系数â和与浓度c关系为â=-3.592c+1.058 9,=3.565c-0.0551 5。在2%~30%浓度范围内,选取浓度c数值,即可获得相应回归系数â和,再将â和代入方程A_hc(2%, 30%)=âA_2%+A_30%,即可获得NaCl水溶液的杂化光谱。杂化光谱与相对应的真实光谱高度近似,A_hc(2%, 30%)≈A_c,完全可替代真实光谱。     

基于无人机高光谱遥感的东北粳稻冠层叶片氮素含量反演方法研究

为探究遥感监测水稻冠层叶片氮素含量的较优高光谱反演模型,以水稻小区试验为基础,获取了不同生长期水稻冠层高光谱数据。在综合比较一阶导数变换(1-Der)、标准正态变量变换(SNV)和SG滤波法等处理方法基础上,提出一种将SNV与一阶导数变换的SG滤波法相结合的光谱处理方法(SNV-FDSGF),并将处理后的数据经无信息变量消除法(UVE)与竞争自适应重加权采样法（CARS）选出不同生长期的敏感波段。将各生长期的敏感波段两两随机组合,并构建与水稻叶片含氮量相关性较高的差值光谱植被指数(DSI)、比值光谱植被指数(RSI)、归一化光谱植被指数(NDSI)。其中分蘖、拔节和抽穗3个时期的最优植被指数和决定系数R2分别为：DSI(R₈₅₇, R₆₂₃), 0.704; DSI(R₆₇₀, R₅₇₈), 0.786; DSI(R₉₉₅, R₅₀₈), 0.754。以各生长期内的较优的三种植被指数作为输入分别构建自适应差分优化的极限学习机(SaDE-ELM)、径向基神经网络(RBF-NN)以及粒子群优化的BP神经网络(PSO-BPNN)反演模型。结果表明：SaDE-ELM建模效果最好,在模型稳定性和预测能力上比RBF-NN和PSO-BPNN都有了明显提高,各生长期反演模型的训练集和验证集决定系数R2均在0.810以上,RMSE均在0.400以下,可为东北水粳稻冠层叶片含氮量的检测与评估提供科学和技术依据。     

Tb3+掺杂锂铝硅酸盐玻璃的光致发光和辐照致发光

采用熔融-淬冷法制备了Tb3+掺杂锂铝硅酸盐闪烁玻璃,用紫外激发光谱、发射光谱及荧光寿命表征了光致发光性能,用X射线和阴极射线激发测试了辐射致发光性能。研究结果表明：低Tb3+掺杂浓度时,随着其浓度增大,Tb3+间的交叉弛豫增加导致了5D₃→7F_j跃迁的能量逐渐向5D₄→7F_j迁移转变,5D₃激发态的荧光寿命和发射强度均明显下降,5D₄-7F_j发射强度逐渐增大。较高Tb3+浓度时,其浓度继续增加会提升非辐射比例,是荧光寿命降低和荧光猝灭的最主要原因。比较光致发光和辐照致发光性能,发现随着激发源的能量上升,会增加激发态5D₃能级向5D₄能级的能量转移,同时,由于玻璃的密度低会导致辐照致发光效率随激发源的能量上升而下降。     

铜原子单激发态3d104p 2P1/2的光电离(英文)

铜原子能级结构的理论计算具有非常大的挑战性。本文基于多组态Dirac-Hartree-Fock（MCDHF）方法和相对论组态相互作用（RCI）方法,通过三个大规模的关联模型计算了单激发态3d104p 2P_1/2、双激发态3d94s（3D）5s4D_3/2,1/2,3d94s（3D）5s 2D_3/2,3d94s（1D）5s 2D_3/2以及离子态3d10 1S₀能级和波函数。结果表明,铜原子能级结构对有限组态空间的选择极其敏感,双激发态3d94s（3D）5s 4D_3/2,1/2,3d94s（3D）5s 2D_3/2,3d94s（1D）5s 2D_3/2和离子态3d10 1S₀与单激发态之间的能量差相对于已有实验结果均存在大约-0.4 eV的偏差,而计算得到的共振电子能量与实验结果符合得较好。此外,根据辐射跃迁矩阵元和非辐射跃迁矩阵元计算了双激发态的Fano参数q,并基于Fano理论得到了铜单激发态3d104p 2P_1/2的总光电离截面,该理论考虑了直接光电离与光激发自电离之间的干涉效应,即共振3d94s（3D）5s 4D_3/2,1/2、3d94s（3D）5s 2D_3/2和3d94s（1D）5s 2D_3/2具有明显的非对称的Fano轮廓,表明光电离过程与光激发自电离过程之间的干涉对双激发态共振附近的光电离截面轮廓有着极其重要的影响。     

基于变量优选和ELM算法的土壤含水量预测研究

土壤水分含量(SMC)的快速估测对干旱半干旱地区的精准农业发展具有重要的意义。以渭干河-库车河绿洲为靶区,采用小波变换(WT)对反射光谱进行1~8层小波分解,通过相关性分析确定最大分解层数,再通过竞争性自适应重加权(CRAS)、连续投影算法(SPA)和CARS-SPA耦合算法进行特征波长筛选。基于全波段构建BP神经网络模型和基于特征波长构建BP神经网络、支持向量机、随机森林和极限学习机模型,并进行对比分析。结果显示: (1)随着小波分解的进行,总体上L6在去噪的同时还尽可能的保留了光谱原始特征,为最大分解层;(2)小波变换和CARS-SPA算法的结合使其在建立模型时较为彻底的去除噪声和无信息变量,同时消除变量间的共线性; (3)在所有的SMC预测模型中,相对于BP神经网络、SVM,ELM和RF具有更好的预测能力,其中L6-CARS-SPA-ELM精度最高,其RMSEC=0.015 1,R2_c=0.916 6,RMSEP=0.014 2,R2_p=0.935 4,RPD=2.323 9。这体现出ELM预测模型对非线性问题的强解析能力和模型的稳健性,为该研究区SMC的预测提供新的思路。     

基于拉曼光谱的储层沥青热演化特征及其判别

为了明确储层沥青热演化程度与激光拉曼光谱的关系,利用拉曼光谱无损分析和流体包裹体方法,对黔西南白层地区储层沥青拉曼光谱进行了定量化描述,首先获取了储层沥青其伴生流体包裹体均一温度,然后获得了储层沥青拉曼光谱图,并对比标准沥青成熟度分布图,确定了储层沥青热演化程度及其特征。结果表明：黔西南白层地区存在晚三叠世（230 Ma）和渐新世（30 Ma）油气藏充注事件,成烃流体具有多期成藏的特征。这两次油气充注事件是该地区储层沥青最终来源,沥青是石油受热变质作用形成的天然裂解产物,沥青随着埋藏深度增加,不断发生聚合或增碳缩合作用。与储层沥青形成相伴生的有两期盐水热流体事件,其盐水包裹体均一温度为93.5～96.7和101.2～103.7℃。黔西南白层地区储层沥青拉曼光谱D峰拉曼位移变化范围为1 334～1 346 cm-1,G峰拉曼位移变化范围为1 607～1 610 cm-1,G-D差值为264～275 cm-1,D_h／G_h值为0.552～0.573,根据沥青成熟度分布图版判断：该储层沥青均已达过成熟演化阶段;测试样品的D峰与G峰能量强度的比值R₁变化0.552～0.573,D峰与G峰的半峰全宽比值R₂变化为1. 688～1.945,D峰与(D+G)峰积分面积之比R₃的变化为0. 68～0. 72,基于拉曼光谱分析结果计算得到区域古油藏储层流体温度为122.78～164.31 ℃。黔西南白层地区储层沥青属于异地迁移型有机质,相似激光拉曼光谱特征表明储层沥青具有相同成因,均为先存古油藏沿该区控矿构造发生逃逸的油气物质转化的产物。最后拟定了拉曼光谱与沥青热演化关系,为古油藏演化成储层沥青研究提供了理论依据。     

光谱重构油菜叶绿素含量快速检测方法及设备研制

为了实现油菜叶片中叶绿素含量的快速无损检测,开发了手持式多光谱成像系统用于采集油菜叶片在460,520,660,740,840和940 nm 六个波段的光谱图像。将一台能够采集可见光/近红外（380～1 023 nm）512个波段光谱图像但是价格高昂且体积大的室内高光谱成像系统作为参考仪器,将手持式多光谱成像系统作为目标仪器后,采用伪逆法（pseudo-inverse method）求得高光谱成像系统和多光谱成像系统两台仪器之间的转换矩阵F,从而实现6个波段的多光谱图像向512个波段的高光谱图像的重构,提高了手持式设备的光谱分辨率。运用偏最小二乘回归算法（PLSR）建立了重构的光谱与油菜叶片的叶绿素含量之间的关系模型。结果表明,重构的可见光范围内的光谱反射率与叶绿素浓度之间具有很强的相关性,PLSR回归模型建模集的决定系数R2_c为0.82,建模集均方根误差RMESC为1.98,预测集的决定系数R2_p为0.78,预测集均方根误差RMESP为1.50,RPD为2.14。虽然应用本文开发的手持式成像系统结合PLSR模型实现油菜叶绿素含量快速无损预测的精度低于基于室内高光谱成像系统获得的高光谱图像建立的PLSR模型（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.90,1.41,0.82,1.36和2.37）,但是明显优于基于原始多光谱成像系统4个波段（460,520,660和740 nm）反射率建立的PLSR模型得到的结果（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.78,2.06,0.72,1.85和1.88）。表明光谱重构技术可提高多光谱成像预测油菜叶绿素含量的精度,并且与室内高光谱成像系统相比,开发的手持式设备具有体积小、成本低廉和操作简便等优点,可为田间油菜叶片的生理状态和养分检测及可视化表达提供技术支持。     

变量优选补正算法的鲜枣可溶性固形物检测模型传递方法研究

在水果的品质检测和分级分选中,存在不同仪器所建检测模型难以共享的难题。为此,以壶瓶枣为研究对象,利用可见/近红外光谱技术探讨仪器间可溶性固形物含量（SSC）检测模型的传递方法。首先,采用美国ASD（Analytical Spectral Device）公司生产的两台仪器采集样本的光谱信息,采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立原始光谱、Savitzky-Golay一阶导数处理、标准正态变量变换后的SSC检测模型,预测不同仪器采集的光谱时3种方法的预测能力均较差。预测同一台仪器的光谱时,基于原始光谱的主仪器所建模型最优,预测集的决定系数（R2_p）和均方根误差（RMSEP）分别为0.73和1.36%。在此基础上,采用Kennard/Stone算法选取标样,利用专利算法（Shenk’s）、直接标准化（DS）、斜率/偏差算法（S/B）进行模型传递。然后,根据回归系数提取主仪器（24个）和从仪器（28个）的特征波长,优选出单一变量（SV）24个、共性变量（CV）23个、融合变量（FV）29个,均涵盖了SSC的主要吸收谱带。利用优选的变量分别建立主仪器的LS-SVM检测模型,采用主仪器的预测结果（R2_p=0.78~0.80,RMSEP=1.07%~1.13%）明显好于全波段所建模型,但预测从仪器时RMSEP为6.62%~7.88%,模型失效。最后,基于波长位置偏移和分子振动的吸收特性提出了共性变量优选结合差值补正（CV-MC）、单一变量优选结合差值补正、融合变量优选结合差值补正、共性变量优选结合波长补正算法（CV-WC）进行模型传递,并与SV-Shenk’s,CV-Shenk’s,FV-Shenk’s,SV-DS,CV-DS,FV-DS,SV-S/B,CV-S/B和FV-S/B进行对比分析。结果表明,基于全波段进行模型传递时,预测结果均较差（R2_p=0.03~0.34,RMSEP=2.44%~4.67%）;基于优选变量所建模型经SV-Shenk’s,CV-Shenk’s,FV-Shenk’s传递后的结果较差,经其他算法传递后的结果（R2_p=0.47~0.73,RMSEP=1.30%~1.90%）好于全波段;基于共性变量传递后的结果好于单一变量和融合变量,CV-MC结果最佳（R2_p=0.73,RMSEP=1.30%）,CV-WC传递后的预测结果（RMSEP=1.62%）与CV-DS和CV-S/B相近。研究表明,CV-MC和CV-WC均是一种有效模型传递算法,对建立不同仪器间通用的鲜枣品质检测模型具有重要意义。     

连续小波变换的土壤有机质含量高光谱估测

土壤有机质含量的高光谱估测可快速、准确监测土壤肥力,对现代化农业生产进行精准施肥提供科学依据。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤为研究对象,对采集的98个土壤样品的原始光谱反射率R分别进行传统倒数对数lg(1/R)、一阶微分R′和倒数对数一阶微分[lg(1/R)]′数学变换,以及基于小波母函数Bior1.3不同尺度分解的连续小波变换（CWT）,并与实测土壤有机质含量进行相关分析,从而筛选出各类变换下与土壤有机质含量密切相关的特征波段和小波系数（p<0.01）。分别以原始光谱反射率（R）以及不同变换处理下的特征波段反射率和敏感小波系数作为自变量,土壤有机质含量作为因变量,采用偏最小二乘回归和支持向量机回归方法构建土壤有机质含量的估测模型。结果表明：（1）各类光谱变换方法有效提升光谱与土壤有机质含量之间的敏感性,其中经CWT变换后的土壤光谱反射率与有机质含量的相关性得到显著提高,相关系数由0.39提高到0.54（p<0.01）。（2）传统的[lg(1/R)]′变换构建的支持向量机回归模型,其决定系数（R2）高于lg(1/R)和R′变换构建的模型,说明倒数对数一阶微分变换可有助于提高估测模型的精度,且支持向量机回归模型的精度和稳定性高于偏最小二乘回归模型。（3）经过CWT分解后,以原始光谱反射率在不同尺度上的敏感小波系数作为自变量建立的模型,估测精度和稳定性均有明显的提高,构建的R-CWT-23-SVMR模型的决定系数（R2）为0.84,均方根误差（RMSE）为1.48,相对分析误差（RPD）等于2.11,模型精度达到最高并拥有极好的预测能力。高光谱数据经多种变换处理后可有效去除白噪声,而连续小波变换处理比传统的数学变换方法更适合于挖掘土壤有效信息,实现光谱信号的近似特征和细节特征的有效分离,建立的反演模型可更加精准估测土壤有机质含量。     

可见-近红外光谱的滨海土壤“除水”盐分估测

滨海盐碱区土壤盐分的快速、准确监测对土地合理利用和保护具有重要意义。可见光近红外（Vis-NIR）光谱技术已广泛用于土壤属性的高效估测。然而,水分对含盐土壤光谱的干扰导致传统土壤盐分估测模型的精度降低。旨在探究分段直接标准化（PDS）和正交信号校正（OSC）在含水条件下土壤盐分估测中的应用,从而建立面向滨海盐碱区的“除水”Vis-NIR定量模型。为此,将获取的144份黄河三角洲滨海盐碱区表层（0~20 cm）土壤盐分数据划分为建模集（17个样本）和验证集（127个样本）。通过严格加水控制实验,测量10个含水率梯度（0%,1%,5%,10%,15%,20%,25%,30%,40%和50%）的建模集土壤光谱数据,验证集的土壤光谱则是根据生成的1~50随机整数,通过随机加水实验测量获取。采用PDS和OSC与偏最小二乘回归（PLSR）结合的建模策略,构建土壤盐分估测模型,并进行性能验证和比较。结果表明,OSC比PDS更能有效减轻水分在土壤盐分估测中的建模干扰。具体来说,光谱校正前后生成的所有PLSR模型均取得一定的成功（R2_P=0.79~0.91,RMSE_P=2.6~3.98 g·kg-1,RPD=1.98~2.37）。OSC-PLSR模型的土壤盐分估测精度提高,R2_P,RMSE_P和RPD分别为0.91和2.6 g·kg-1和2.37。而PDS-PLSR模型效果不理想,R2_P,RMSE_P和RPD分别为0.79,3.98 g·kg-1和1.98。模型整体表现出了OSC-PLSR>PLSR>PDS-PLSR的土壤盐分估测性能。此外,提出了变量投影重要性（VIP）和Spearman相关系数（r）结合的分析策略,进一步探究了模型的估测机理。模型的重要波长（VIP>1）与土壤盐分敏感波长（|r|>0.4）吻合,对估测模型有重要意义。比较而言,OSC-PLSR精确提炼了位于830,1 940和2 050 nm附近的模型估测的关键波长,而常规的PLSR和PDS-PLSR包含了大量的冗余信息。综合来看,OSC-PLSR模型在Vis-NIR土壤盐分估测中具有较好的除水效果,为土壤含水状态下的土壤盐分研究提供可靠方法。     

基于特征波段的高光谱技术检测水体中毒死蜱浓度的实验研究

为了探究反射光谱检测水体中毒死蜱农药的可行性,使用由ASD公司的FieldSpecPro地物波谱仪构成的高光谱采集系统在室内、室外环境获取两种不同浓度区间的毒死蜱样品的光谱数据。基于偏最小二乘(PLS)和主成分分析(PCA)算法分别对毒死蜱样品光谱数据建立全波段定量模型,结果两种模型的预测能力均较高。通过相关性分析(CA)计算相关系数来选择毒死蜱样品光谱的特征波长,其中浓度区间为5~75 mg·L-1的室内、室外实验光谱的特征波长为388,1 080,1 276 nm和356,1 322,1 693 nm,浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验样品光谱的特征波长为367,1 070,1 276,1 708 nm和383,1 081,1 250,1 663 nm。结合PLS算法建立样品特征波长光谱数据的定量模型,结果与全波段模型相比,浓度区间为5~75 mg·L-1的室内外实验光谱PLS特征波长模型的校正集决定系数R2_C分别提高至0.987 5和0.999 2,预测集决定系数R2_P分别提高至0.989 4和0.994 4,校正集均方根误差RMSEC分别降低为2.841和0.714,预测集均方根误差RMSEP分别降低为1.715和1.244;浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验光谱特征波长PLS模型的校正集决定系数R2_C分别提高至0.998 3和0.998 8,预测集决定系数R2_P分别提高至0.998 4和0.999 0,校正集均方根误差RMSEC分别降低为1.383和1.186,预测集均方根误差RMSEP分别降低为1.510和1.229,验证集标准差与预测均方根误差的比值(RPD)有所增加,尤其是针对浓度区间为0.1~100 mg·L-1的实验,RPD值显著增加至21.7,说明基于特征波长建立的毒死蜱样品定量模型具有较高精度的预测能力,但是通过不同浓度区间范围的对比实验发现,ASD地物光谱仪对低浓度的毒死蜱溶液预测的相对误差偏大,存在客观上的检测下限。为了保证不同试验条件下的毒死蜱农药的特征波长都得到分析,增强模型使用的普适性与鲁棒性,根据特征波长选择出4个波段,即351~393,1 065~1 086,1 245~1 281和1 658~1 713 nm作为特征波段。特征波段模型的波长变量个数共38个,相比于全波段模型的432个波长变量,模型变量精简了91.2%,其中浓度区间为5~75 mg·L-1的室内外实验光谱PLS特征波段模型的R2_C分别为0.993 7和0.987 8,R2_P分别为0.979 8和0.998 2,RMSEC分别为1.690和2.516,RMSEP分别为1.987和0.659;浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验光谱特征波段PLS模型的R2_C分别为0.9882和0.9807,R2_P分别为0.9391和0.9936,RMSEC分别为3.345和3.942,RMSEP分别为8.996和2.663,且四种实验情况下的模型RPD值均大于2.5,满足定量分析条件。因此采用高光谱采集系统对室内和室外环境中毒死蜱农药的快速检测具有一定的可行性,此研究结果对有机磷农药等面源污染物快速检测有实际的应用价值,可为农田水体有机磷农药快速检测仪器的开发提供理论基础。     

多光谱融合的海洋沉积物碳含量检测

海洋沉积物中碳的变化是衔接海洋生态系统的过去与未来的信息桥梁,揭示了海洋生态过程变化规律。因此开展海洋沉积物碳含量的研究,对掌握海洋生态系统碳循环规律,研究全球碳循环,研究对气候变化的响应和反馈有着重要的作用。光谱技术是一种快速、无损的测量方法,在定量分析中已有很成熟的应用。多光谱融合通过将多个光谱数据结合一起,获得比单一光谱更丰富的信息,有利于物质的分析研究。将多光谱融合应用于海洋沉积物碳含量的研究,以青岛海洋潮间161份沉积物为样品,分别采用海洋光学QE65000光谱仪（光谱仪1）和AVANTES光纤光谱仪AvaSpec-ULS2048（光谱仪2）采集沉积物可见-近红外光谱。将两种光谱仪的光谱进行多光谱融合,分别采用偏最小二乘回归算法（PLSR）和BP神经网络算法（BPNN）建立沉积物碳含量模型。在PLSR沉积物碳含量建模结果中,多融合光谱结果优于光谱仪2,略低于光谱仪1,RPD值为1.968;在BPNN沉积物碳含量建模结果中,多融合光谱结果优于两个单光谱仪,RPD值为2.235。将多光谱融合后的光谱划分多个波段,分别建立沉积物碳含量模型,寻找沉积物碳的特征波段。通过分析多光谱融合各波段模型结果,560～790 nm的建模效果最好,R2_c为0.949,RMSEC为0.550,R2_p为0.874,RMSEP为0.733,RPD值为2.823。预测效果相较于光谱仪1、光谱仪2、多光谱融合全波段都有了显著的提高。因此采用多融合光谱特征波段建立海洋沉积物碳含量模型,能够提高海洋沉积物碳含量的预测结果,建立准确度更高的沉积物碳模型,为沉积物碳的快速测定打下基础。     

基于同步荧光光谱的鸡肉中甲磺酸达氟沙星和氧氟沙星残留快速检测方法研究

采用同步荧光技术结合化学计量学方法实现了鸡肉中甲磺酸达氟沙星（DFM）和氧氟沙星（OFL）残留的快速检测。首先,分析了DFM标准溶液、OFL标准溶液、空白鸡肉提取液和含DFM和OFL的鸡肉提取液的同步荧光光谱,确定了鸡肉中DFM和OFL残留的检测波长差（Δλ）分别为130和200 nm,荧光激发峰分别为288和325 nm。其次,采用单因素试验考察了氢氧化钠溶液浓度和表面活性剂种类对荧光强度的影响,确定了鸡肉中DFM和OFL残留的最佳检测条件为：氢氧化钠溶液浓度0.1 mol·L-1和SDS溶液浓度0.1 mol·L-1。最后,利用线性回归和偏最小二乘回归（PLSR）及多元线性回归（MLR）算法分别建立了鸡肉中DFM和OFL残留的预测模型。试验结果表明,与基于线性回归和MLR的DFM残留预测模型相比,基于PLSR的DFM残留预测模型的综合评价更好,其预测集决定系数（R2_P）为0.978 3,预测集均方根误差（RMSEP）为1.934 2 mg·kg-1,相对预测误差（RPD）为5.876 5。与基于线性回归和PLSR的OFL残留预测模型相比,基于MLR的OFL残留预测模型的综合评价更好,其R2_P为0.895 0,RMSEP为3.859 8 mg·kg-1,RPD为2.509 1。该方法操作简单、耗时短,可用于鸡肉中DFM和OFL残留的快速检测。     

基于多尺度SNV-CWT特征的黑土有机质、水分、总铁及pH值估测

田间土壤属性复杂且随时间变化,快速精准地获得多种土壤理化指标数据对指导精细农业操作具有重要意义。为避免土壤水分带来的干扰,基于光谱技术的土壤成分含量预测需在土壤样本干燥的情况下进行光谱测量,然而土壤水分同样是指导农业生产的重要指标。为同时预测黑土区土壤有机质（SOM）、水分（SMC）、总铁（Fe）和pH值,提出测量湿土土壤样本的可见-近红外光谱,并采用标准正态变量变换（SNV）-连续小波变换（CWT）法分解光谱反射率,逐样本进行SNV后,以Mexh为小波基函数进行10个尺度（21,22,…,210）的分解,并与常用光谱处理方法进行对比,包括高斯滤波（GS）、一阶导数（FD）、连续统去除（CR）,数学变换等7种方法。将74个样本数据划分为两组,其中50个作为建模集,24个作为验证集。经SNV-CWT变换后,每个尺度的小波系数与每个目标变量间置信度小于0.05的波段作为随机森林（RF）预测模型的输入变量,以各尺度验证模型精度为标准确定每个预测目标的最佳分解尺度;通过计算最佳尺度小波系数与土壤成分间的皮尔森相关系数（PCC）,基于模型的相关系数（MBC）和灰色关联度（GRD）,判断各属性的特征波段,且分别以三种相关系数作为指标,以过滤式筛选法建立不同属性的RF估测模型。结果表明：与7种常用的处理方法相比,SNV-CWT分解后四种土壤成分的预测精度均有提高,SOM,SMC,Fe和pH对应的最佳分解尺度分别为7,8,1和10。在以多维特征作为输入变量的情况下,SOM与SMC的验证模型决定系数（R2）即可达到0.90和0.93。三种分析方法中以MBC计算的相关系数为波段筛选指标建立的模型精度最佳,其中SOM与SMC的R2均为0.94,且Fe（R2=0.67,Mse=0.01%,RPD=1.76）与pH（R2=0.80,Mse=0.1,RPD=2.24）的模型精度具有大幅度提高,可应用于多种土壤理化指标数据的提取与监测。     

高光谱定量反演火龙果茎枝叶绿素含量的研究

火龙果是近年来引进我国的营养价值高、经济效益好的新型水果,肉质茎枝是其主要光合器官,与常见果树具有较大差异。为探索以茎枝为光合作用器官的植被的光谱特征及其生化组分的估测方法,以火龙果为研究对象,在贵州省典型种植区罗甸县开展了4个氮肥梯度田间试验,同步测定不同养分丰缺程度下的火龙果茎枝高光谱和相应叶绿素含量数据;然后分析火龙果茎枝光谱数据的演化规律,并采用数学变换、连续小波变换算法并结合相关性分析算法处理分析火龙果茎枝光谱数据,提取并筛选特征波段;最后利用偏最小二乘算法构建火龙果茎枝叶绿素含量估测模型。研究结果表明：（1）火龙果肉质茎枝的原始光谱曲线整体趋势与常见绿叶植物相似,但随施氮量的增加,火龙果近红外处的光谱反射率逐渐降低,变化趋势与常见绿叶植物相反,茎枝光谱的吸收峰（谷）随施氮量的增加呈升高（加深）的趋势。（2）数学变换中的一阶微分与在L₁-L₅尺度内的连续小波变换能有效提升光谱对叶绿素含量的敏感性,火龙果茎枝原始光谱与叶绿素含量的敏感区域主要位于730～1 400 nm,数学变换与连续小波变换均能提升光谱对叶绿素含量的敏感性。与常见绿叶植物相比,火龙果茎枝敏感波段分布相对分散,且多位于730 nm附近与近红外区域（1 100～1 600 nm）。（3）数学变换和连续小波变换能明显提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的估测能力,其中基于一阶微分的估测模型与基于连续小波变换L₁与L₄的估测模型分别为数学变换与连续小波变换的最优模型,其验证精度分别为R2_验证=0.625,RMSE=0.048,RPD=1.238（一阶微分）;R2_验证=0.678,RMSE=0.037,RPD=1.652（连续小波变换）;表明高光谱技术可以作为火龙果茎枝叶绿素含量和营养诊断的无损监测手段。该研究为完善不同植被类型基于高光谱指数的叶绿素反演提供了补充。     

改进特征波段选取和混合集成建模的东北粳稻叶绿素含量估算

利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正法（SNV）对光谱数据进行预处理,针对处理后光谱数据,以随机蛙跳（RF）算法为基础,结合相关系数分析法（CC）和续投影算法（SPA）,提出一种融合两种初选波段的改进型随机蛙跳算法（fpb-RF）筛选叶绿素含量的特征波段,并分别与标准RF,CC 和SPA方法进行对比。以提取的特征波段作为输入,结合线性模型和非线性模型各自优势,提出一种高斯过程回归（GPR）补偿偏最小二乘（PLSR）的叶绿素含量混合预测模型（GPR-P）：利用PLSR法对水稻叶绿素含量初步预测,得到叶绿素含量的线性趋势,然后利用具有较好非线性逼近能力的GPR对PLSR模型偏差进行预测,两者叠加得到最终预测值。为了验证所提方法优越性,以不同方法提取的特征波段作为输入,分别建立PLSR、最小二乘支持向量机（LSSVM）、BP神经网络预测模型。结果表明：相同预测模型条件下,改进fpb-RF算法提取特征波段作为输入可较好的降低模型复杂性、提高模型预测性能,各模型测试集的决定系数（R2_P）和训练集的决定系数（R2_C）均高于0.704 7。另外,在各算法提取特征波段进行建模时,GPR-P模型的R2_C和R2_P均高于0.755 3,其中,采用fpb-RF方法提取的特征波段作为输入建立的GPR-P模型预测精度最高,R2_C和R2_P分别为 0.781 5和0.779 6,RMSEC和RMSEP分别为0.904 1和0.928 3 mg·L-1,可为东北粳稻叶绿素含量的检测与评估提供有价值的参考和借鉴作用。     

青饲大豆主要品质参数的近红外光谱快速分析

饲料是畜牧生产的物质基础,饲草原料和饲料产品营养价值的检测与评估是饲料生产中的重要环节,面对饲草资源中粗蛋白含量低和大量依靠进口饲料的局面,大豆作为优质的高蛋白豆科饲草是畜牧业生产利用的重要资源。不同青饲大豆及其不同刈割期的饲用品质参数可以评价青饲大豆的饲用性能,但目前主要以化学方法进行检测,过程繁琐,试验周期长、易造成人为操作误差,且青饲大豆主要饲用品质指标的光谱快速检测尚属空白,亟待开发和利用。鉴于近红外光谱快速分析技术在检测领域及饲料分析中的广泛应用,利用近红外光谱分析技术在950～1 650 nm范围内收集不同大豆品种不同刈割时期的全株样品光谱,对样品的主要饲用品质参数粗蛋白（CP）含量、中性洗涤纤维（NDF）含量和酸性洗涤纤维（ADF）含量三个指标按国家标准或行业标准的化学方法进行检测,得到的150份样品的品质数据按3∶2分为校准集和验证集。通过一阶求导（NW1st）、二阶求导（NW2nd）、标准正态变量变换方法（SNV）、去趋势算法（DE-trending）4种不同光谱预处理方法中的一种或多种处理的组合,结合偏最小二乘（PLS）回归算法建立了青饲大豆三个主要品质参数CP,NDF和ADF含量的预测模型。通过比较回归模型中的校准集和验证集中决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）得出,NW1st+DE-trending+SNV+PLS处理后所建立的模型效果最好,青饲大豆CP含量模型中的校准集的R2_C和验证集的R2_P分别为0.96和0.95,NDF含量模型中的R2_C和R2_P分别为0.90和0.89,ADF含量模型中的R2_C和R2_P分别为0.94和0.93。通过验证集对预测模型的检验分析进一步证实了该模型的准确性和稳定性,形成了一种便于青饲大豆品质检测的近红外光谱(NIRS)快速分析法。随着青饲大豆品质参数数据量的增加,将不断完善青饲大豆品质检测模型,该方法不但扩大了近红外光谱仪对饲草资源品质的检测类别与范围,而且准确高效,有利于高蛋白优质饲草资源的开发和有效利用。