方位和品质对南疆果品空间特性光谱影响及反演方法研究

高光谱无损检测技术在果品定量无损检测中应用广泛,以冬枣、红提、香梨三种果品空间特性光谱为研究目标,探索空间特性光谱的影响因素和反演方法,为提高户外果品无损检测精度提供了一种新思路。分别提取三种果品的光谱库并计算空间特性光谱,依次使用马氏距离、浓度残差等预处理方法以及竞争性自适应权重取样算法选取特征波长,将处理后的三种果品空间特性光谱分别与品质（糖度、水分）和方位（探测角、方位角、相位角）建模,建模结果如下：三种果品（按照冬枣、红提、香梨的顺序）与糖分模型的相关系数r分别为：0.853 3,0.822 7和0.913 3;水分模型的相关系数r分别为：0.741 3,0.784 7和0.891 3;探测角模型相关系数r分别为：0.985 6,0.992 7和0.974 7;方位角模型相关系数r分别为：0.941 8,0.910 5和0.936 9;相位角模型相关系数r分别为：0.960 9,0.957 0和0.956 3。可以看出,不同果品方位模型相关性都明显高于品质模型相关性,因此方位因素是影响空间特性光谱的主要原因。使用Roujean模型和Walthall模型分别对不同方位的空间特性光谱进行反演,反演结果如下：使用Roujean模型反演三种果品（按照冬枣、红提、香梨的顺序）空间特性光谱时R2分别为0.934 4,0.928 1和0.830 6;r分别为0.990 2,0.983 9和0.969 1;RMSEP分别为0.030 9,0.048 7和0.062 7;平均模型误差分别为7.27%,11.02%和8.61%。使用Walthall模型描述不同果品空间特性光谱时R2分别为0.943 3,0.859 7和0.839 0;r分别为0.991 8,0.971 8和0.970 2;RMSEP分别为0.036 6,0.066 1和0.068 7;平均模型误差分别为6.19%,15.40%和7.84%。可以看出,Roujean模型可以很好的描述冬枣和红提的空间特性光谱,也可以较好的描述香梨空间特性光谱;Walthall模型可以很好的描述冬枣空间特性光谱,也可以较好的描述红提和香梨空间特性光谱。综上所述,在今后试验中可以使用Roujean模型反演红提和香梨的空间特性光谱,使用Walthall模型反演冬枣的空间特性光谱,进而提高户外果品户外果品无损检测精度。     

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。     

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。     

优化光谱指数建立水稻叶片SPAD的高光谱反演模型

利用高光谱反射率光谱的特征波段构建光谱指数,建立叶绿素含量反演模型是实现水稻生产精准调控和科学管理的必要手段之一。为了建立适用于拔节孕穗期水稻叶片叶绿素相对含量（SPAD）的高光谱反演模型,分别获取了拔节孕穗期水稻叶片的高光谱和SPAD数据,利用小波分析法对原始光谱反射率曲线进行降噪处理,并对基于积分运算的光谱指数NAOC进行简化,获得了基于双波段简化运算的优化光谱指数。利用相关分析法计算由原始反射率光谱R和数学变换光谱LgR、1/R和R构建的优化光谱和变换光谱指数与水稻叶片SPAD的相关系数,获得了以积分限（a,b）为横、纵坐标的相关系数二维矩阵,并绘制相关性等势图,得到相关系数最高的3个波段组合：R（641,790）（0.872 6）,R（653,767）（0.871 7）和R（644,774）（0.871 6）,计算出20个原始样本中3个积分波段组合所对应的60个优化光谱指数值,按照2∶1的比例划分为建模集和验证集,建立了三种水稻叶片SPAD反演模型：偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）和BP神经网络模型。结果显示：利用优化光谱和变换光谱指数建立的3种水稻叶片SPAD反演模型决定系数R2均大于0.79,归一化均方根误差NRMSE则小于5.4%。其中BP神经网络相对于其他两种模型具有较高的拟合度,预测精度也相对较高,建模集R2=0.842 6,NRMSE=5.152 7%;验证集R2=0.857,NRMSE=4.829 9%。总体来看,基于双波段简化运算后的优化光谱和变换光谱指数建立拔节孕穗期水稻叶片SPAD反演模型是可行的;对比分析3种模型反演结果发现,BP神经网络对水稻叶片SPAD的反演效果较好。该工作对提高拔节孕穗期水稻精准调控技术和建立水稻生产的科学管理体系具有一定的参考价值。     

一种针对作物生育期光谱迁移的修正植被指数

针对基于固定特征波长的植被指数不能适用于多个生育期叶绿素含量的诊断这一问题,研究优化提出一种基于双波长计算光谱覆盖面积的叶绿素诊断植被指数,用于稳健地诊断多生育期的营养。以拔节期、孕穗期和扬花期的冬小麦为研究对象,采集其325～1 075 nm范围的冠层反射光谱,测定采样样本的叶绿素含量。采用小波去噪和多元散射校正算法对光谱数据进行预处理。通过相关性分析,确定生育期特征波长的迁移范围,进而提出了基于光谱覆盖面积的冬小麦叶绿素含量光谱诊断参数(modified normalized area over reflectance curve, MNAOC）。以信噪比（SNR）和平滑度指标（S）进行综合评价,小波去噪函数的最佳参数为(“sqtwolog”,“mln”,“3”,“db5”)。相关性分析结果表明,生育期特征波段的迁移范围为（700 nm,723 nm）。在分析MNAOC指数对叶绿素含量诊断分辨率的基础上,以0.5 mg·L-1的分辨率建立一元线性回归模型的结果为：拔节期R2_c=0.840 1,R2_v=0.823 7;孕穗期R2_c=0.865 5,R2_v=0.817 4;扬花期R2_c=0.833 8,R2_v=0.807 6。与ratio vegetation index（RVI）等5种双波长植被指数对比表明,由于700和723 nm计算的光谱面积包含了由于生育期导致的光谱动态迁移特征,使得MNAOC指数在模型精度上和多个生育期的普适性上,都优于其他双波长代数运算植被指数,为大田环境冬小麦生育期叶绿素含量诊断提供支持。     

土壤铬的航空高光谱间接反演模型及可迁移性研究

铬（Cr）是我国东北黑土区土壤重金属污染评价中的主要目标元素之一,随着航空高光谱技术的引入,Cr含量的高光谱反演具备了大范围应用的数据基础,其中影响调查质量的关键是高光谱模型的精度及应用范围。常用的建模方法是利用各类统计学手段进行光谱特征提取并建模,局限性表现为建模结果受样本选择的影响较大,模型泛化能力不强。研究以土壤Cr的赋存规律为切入点,设计了一种新的基于Cr影响因素及光谱特征的间接反演模型,改善了模型在不同地区的适用性。选择黑龙江省建三江和海伦两个研究区,高光谱数据来自CASI/SASI航空高光谱成像系统,波段范围380～2 450 nm,建三江和海伦研究区地面采样数量分别为225个和121个,分析获得土壤Cr元素及SOM,N,P,K₂O,SiO₂,Al₂O₃,Fe₂O₃,CaO,MgO,Na₂O和pH等理化参数,建模方法采用偏最小二乘法。Cr的赋存规律分析结果表明,Cr在两个研究区均表现为与Al₂O₃,Fe₂O₃,MgO,K₂O和pH呈极显著的正相关关系,与SiO₂,Na₂O和SOM呈极显著的负相关关系,该特征为间接反演模型的建立提供了基础。两个地区Cr的光谱特征分析结果共同表明,光谱反射率经变量标准化（SNV）变换后与Cr含量的相关性最明显,特征波段为1 520,2 195,2 210和2 225 nm。将光谱SNV变换后的特征波段作为纯光谱模型自变量,将SNV特征波段和上述与Cr密切相关的土壤组分作为间接反演模型的自变量,建模结果显示,相比于纯光谱模型,建三江研究区的间接反演模型将建模R2由0.643提升到了0.751,验证R2由0.571提升到了0.687,海伦研究区的间接反演模型将建模R2由0.537提升到了0.676,验证R2由0.471提升到了0.643,间接模型相应的均方根误差（RMSE）也得到了降低,可见间接反演模型明显提升了Cr的反演精度。两个研究区之间的模型迁移性实验结果表明,纯光谱模型的可迁移性较差,模型迁移后实测与预测值的回归R2接近于0,而间接模型在两个研究区间的迁移能力得到了显著提升,海伦的间接反演模型应用到建三江时,实测与预测值的回归R2达到0.597 5,而建三江的间接模型应用到海伦时,回归R2为0.577 3。研究结果可为土壤Cr在不同地区的大范围反演制图提供一种新的途径。     

优化光谱指数的露天煤矿区土壤重金属含量估算

光谱学提供了对土壤中许多元素进行定量分析和快速无损检测的方法。可见光和近红外反射光谱（Vis-NIR）为研究土壤重金属污染提供了一个有用的工具。于新疆准东露天煤矿区采集51个0～10 cm深度的土壤样品，在实验室中分别测定样品的有机质（SOM）含量、重金属砷（As）含量与高光谱；使用基于JAVA语言自主开发的两波段组合软件V1.0（No: 2018R11S177501）计算不同高光谱数据变换形式（原始反射率（R），倒数（1/R），对数（lgR）和平方根（）下Vis-NIR区域（400~2 400 nm）所有两波段组合得到的优化光谱指数（NPDI）与As的相关性，在最优光谱指数（|r|≥0.73和p=0.001）中通过变量重要性准则（VIP）进一步筛选VIP≥1的指数作为模型自变量，基于地理加权回归（GWR）模型估算As含量并使用四个交叉验证度量标准：相对分析误差（RPD），决定系数（R2），均方根误差（RMSE）和最小信息准则（ACI）评价模型精度，从而探讨优化光谱指数方法应用于高光谱检测露天煤矿区土壤重金属砷含量的可行性。结果表明：(1）研究区As含量离散度较高，所有样品中SOM含量均小于2％，且As含量与SOM含量在0.01的显著性水平上无显著相关性（|r|=0.113）。（2）As含量与单波段光谱反射率的相关性很低（|r|≤0.228），而通过R，1/R，lgR，计算的NPDIs与As含量的相关性在近红外（NIR，780~1 100 nm）和短波红外（SWIR，1 100~1 935 nm）光谱中发现最高的相关系数和最低的p值（|r|≥0.73和p=0.001），在长波近红外（LW-NIR）区域基于R形成的NPDIs与As含量相关性最高（|r|=0.74）。（3）VIP方法分别筛选NPDI_{R（1 417/1 246）}，NPDI_{1/R（799/953，825/947）}、NPDI_{sqrt-R（1 023/1 257，1 008/1 249，1 021/1 250，1 020/1 247）}和NPDI_{lgR（801/953，811/953，817/951，825/947，828/945）}为GWR模型自变量。(4）从4个预测模型的表现可以看出，Model-a（R）与其他三个模型（Model-b（1/R），Model-c（）和Model-d（lgR））相比，它具有最高的验证系数（R2=0.831，RMSE=4.912 μg·g-1，RPD=2.321）和最低的最小信息准则值（AIC=179.96）。优化光谱指数NPDI_{R(1 417/1 246)}有助于快速准确地估算As含量，为进一步获取地表土壤重金属污染分布信息提供理论支持和应用参考，促进露天煤矿区环境污染快速有效调查和生态可持续发展。     

OLI与6SV的褐土带煤炭开采沉陷区土壤有机碳反演

遥感反演已广泛应用于区域土壤理化性质的动态监测,但是鲜有针对有机碳含量低、下垫面不均一等土壤光谱特性不显著区域的研究。黄土高原褐土带地形多样,丘陵广布,有机碳含量低。采煤活动引起大面积土壤退化,土壤光谱特性受到强烈干扰,制约了区域尺度土壤有机碳(soil organic carbon)含量遥感反演精度。以山西省褐土带典型采煤沉陷区为例,借助地表反射率和室外实地采集的样本数据对褐土带煤矿开采沉陷区土壤有机碳含量进行反演。采用结合高空间、时间分辨率辅助气象数据的6SV(second simulation of a satellite signalin the solar spectrum-vector)模型和FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)模型对研究区Landsat8 OLI影像的大气校正方法进行对比实验,分析其对褐土带采煤沉陷区土壤光谱曲线及有机碳含量的影响,识别敏感波段。选择原始光谱反射率(R)和平方根()、倒数的对数log(1/R)、一阶微分(R′)等数学变换形式,利用多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BP neural net)和偏最小二乘回归(PLSR)建立土壤有机碳反演模型。结果表明：6SV模型大气校正的效果要优于FLAASH模型,可以有效消除大气、地形对于反射率的干扰,可见光波段反射率降低而近红外波段明显上升,不同有机质含量等级土壤反射光谱特性分明;640～670,850～880,1 570～1 600和2 110～2 290 nm波段对土壤有机碳含量指示性强;相较于多元线性回归(决定系数R2为0.765)、BP神经网络(R2为0.767),偏最小二乘回归模型反演精度最高(R2为0.778);结合高空间、时间分辨率辅助气象数据的6SV大气校正模型与偏最小二乘回归建模能显著提高褐土带采煤沉陷区土壤有机碳的反演精度。在此基础上预测研究区2013年-2015年土壤有机碳含量,研究发现：研究区土壤有机碳含量中部高,两侧低,复垦使土壤有机碳含量得到恢复。研究结果可用于揭示黄土高原褐土带采煤沉陷区土壤有机碳含量的时空分布特征,为改进区域土壤光谱分析、土地复垦评价、建立褐土带采煤沉陷区碳通量观测网络和土壤碳库估算提供理论和技术支持,对研究区域甚至全球范围褐土带生态可持续发展提供依据。     

基于高光谱的水体BOD含量模拟估算

高光谱技术由于满足连续性与光谱可分性的要求,具有能够区别同一种地物不同类别的能力,且光谱数据获取速度快,操作简易,在监测水体分布状况、水体指标上具有突出成就。生化需氧量BOD是评价水污染的重要指标,现行常规的测量方法为五日培养法,这种方法消耗试剂、操作复杂、受干扰因素多、测定时间长、不能及时反映水质变化、无法及时有效地预警突发水污染事件,鉴于传统方法的缺点,探索基于高光谱技术的水体BOD含量的估算和反演对水质评定具有重要意义。以西安地区三处地表水为研究区,共计60处试验点,每处试验点重复测定10次光谱与BOD值,取平均值作为原始光谱,利用Person相关系数法筛选光谱与BOD值的敏感波段,并使用主成分分析与最小二乘法消除光谱指标的多重共线性,建立水质BOD指标的多元线性回归模型与偏最小二乘回归模型。研究结果如下：（1）BOD敏感波段大体分布于600～900 nm,共筛选出了35个显著相关的原始光谱指标,其中758 nm相关系数绝对值最高（0.418）;（2）经由主成分分析降维得出的Z₁和Z₂与BOD指标的多元线性回归模型精度较好（R2=0.565,RMSE=0.007）,且主成分分析中可以明显区分0～0.2与0.4～0.6 mol·L-1 BOD浓度;（3）光谱指标与BOD指标构建偏最小二乘回归模型的精度R2高达0.896,RMSEP=0.746 9（留一交叉法均方根误差）;jack.test检验发现628 nm对反演水体BOD含量的影响极其显著,889与893 nm波段对其影响较为显著;(4）根据模型拟合精度,筛选的最优的BOD反演模型为偏最小二乘回归模型,对偏最小二乘模型进行精度检验,精度较好（R2=0.81）。基于以上试验结果,提出了一种基于偏最小二乘法高光谱水质BOD参数的反演方法,为水质BOD参数动态检测提供了新方法。     

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。     

南疆冬枣偏振参量模型户外光照条件适应性研究

农业遥感检测时,晴朗的天气是采集光谱的必要条件。本研究主要目的是：（1）通过高光谱偏振探测技术,探究不同天气（晴天、阴天、多云）对不同波长下南疆冬枣二向反射分布函数（BRDF）的偏振参量（S₀,ε₀,f₀₀）、线偏振度（Dolp）与理化值模型的影响;（2）对比不同天气条件下的实验结果,为户外红枣品质的遥感探测提供一定的环境适应性参考和前景应用性参考。利用统计分析方法,分析了南疆冬枣水分与其光谱偏振特性的统计关系,分别建立了不同天气条件下S₀,ε₀,f₀₀, Dolp的一阶导数光谱形式与南疆冬枣水分含量的统计方程,选用相关系数R、校正集样本的标准差（RMSEC）、预测集样本的标准差（RMSEP）共3个指标对模型的性能和预测能力进行评价。相关性分析结果表明：户外晴天、阴天、多云三种天气条件检测南疆冬枣品质时,水分含量与高光谱偏振数据之间具有较好的相关性,但多云天气条件下偏振参量、线偏振度与水分含量的相关性要优于晴天和阴天条件下的相关性,前者模型的相关系数最大,其r值分别为：0.913和0.914,且最接近暗箱光谱与水分含量模型的相关系数R的值：0.926。模型的可行性分析结果表明：三种天气条件下偏振参量、线偏振度与水分含量模型的校正集样本的标准差最大值分别为0.009 71和0.008 73,RMSEC的值越小,表明模型回归的越好。模型对外部样本的预测能力分析结果表明：三种天气条件下偏振参量、线偏振度与水分含量模型的预测集样本的标准差最大值分别为0.012 3和0.011 7,RMSEP的值越小,表明模型的预测能力越强,结果越准确。不同天气实验结果表明：因偏振有“强光弱化,弱光强化”的作用,通过对比晴天、阴天、多云实验结果,该方法有较好的环境适应性,在户外红枣品质遥感探测方面有广泛应用前景。     

多波长激光雷达探测多种天气气溶胶光学特性与分析

设计和构建了波长为355,532和1064nm的多波长米散射激光雷达系统,并研究了多波长激光雷达信号数据处理和反演算法,实现了对地表气溶胶的探测;利用该激光雷达对2013年冬季西安市上空大气进行了探测,研究分析了雾霾天、晴天和有云天气的混合层高度、气溶胶消光特征和粒径分布特征.分析比较了不同波长探测到的混合层高度变化情况.在雾霾天,大气混合层高度与晴天和有云天相比明显偏低,在0.4 km附近,而晴天的混合层高度有0.5—0.8 km.利用长波(1064 nm/532 nm)段和短波(532 nm/355 nm)段两个ngstrm指数分析了不同天气情况下的粒径分布特征.对于近地层气溶胶,雾霾天的长波ngstrm(1064/532)指数小于短波ngstrm(532/355)指数,而晴天与之相反,说明在近地层雾霾有污染的大气中,存在有较多的粗粒子.在云层中,ngstrm指数明显减小,并且出现负值,说明云粒子半径比较大.     

基于AirMSPI多光谱多角度传感器的地物偏振特性研究

偏振是电磁波的重要特性,利用偏振信息研究地物的状态和性质被证明是一种有效的手段。地物属性研究是地球观测中重要的课题,偏振技术作为一种新兴手段,逐渐得到国内外遥感界的关注。目前,国际上普遍缺乏使用广、精度高的偏振传感器。AirMSPI(Airborne Multiangle Spectro Polarimetric Imager)作为新型机载偏振传感器,能够获取多波段多角度的偏振数据,空间分辨率可达10 m。选取2013年美国Tracy地区的航飞数据,分析了线偏振度(degree of linear polarization,DOLP)与偏振二向反射因子(polarized bidirectional reflectance factor,pBRF)在470,660和865 nm三个波段、九个探测天顶角的变化规律。研究发现,地物前向散射方向包含大量偏振光,其在入射主平面附近表现出强烈的非朗伯体效应。同时,DOLP与pBRF和入射天顶角及探测天顶角的相对位置有关。DOLP在入射及探测天顶角90°夹角附近最大,pBRF随着探测天顶角的增大而增大。受大气影响,蓝光波段的DOLP及pBRF数值相对较高,但红光及近红外波段可有效减弱大气分子偏振散射效应,包含更多地物偏振细节。水体、人工建筑、居民区、裸土和绿地偏振特性迥异,偏振图像中地物甄别度高。且由于分子多次散射的退偏作用,传感器接收到的地物辐射中,线偏振度与反射比具有高度负相关性,相关系数普遍大于-0.8。因此,AirMSPI能够提供高质量偏振数据,作为地面、星载偏振数据的有力验证,为大气及地物参数反演提供重要支持。     

高性能涂层材料La2Zr2O7的反射偏振光谱特性

稀土锆酸盐(RE₂Zr₂O₇, RE为稀土元素)体系材料具有热导率低、高温相结构稳定、抗化学腐蚀和价格相对低廉等优势,近年来在热障涂层、环境障涂层和核防护涂层等领域得到广泛而深入的应用,获得了广泛关注。然而,目前对该涂层材料的研究主要还是集中在热学、力学及电学性能等,对光学性能特别是反射光的偏振特性研究则鲜见报道。以锆酸镧(La₂Zr₂O₇)为代表,系统研究了稀土锆酸盐光学偏振特性,特别分析了材料表面属性与光学偏振特性的对应关系。实验中利用固相反应法分别合成制备了La₂Zr₂O₇粉体和致密块体材料,并利用XRD(X-ray diffraction), Raman spectra和SEM (scanning electron microscope)等分析表征其微观结构,结果显示制备的La₂Zr₂O₇材料为立方焦绿石相结构。在光学性能分析中,分别用自然光和线偏振光作为探测光源,在不同探测角下研究其反射光偏振特性。研究表明,对于自然光入射,La₂Zr₂O₇块体和粉体材料的线偏振度（DOLP）与入射光波长呈现显著的依赖关系,随着波长的增加,DOLP呈现出先增大后减小的趋势。值得注意的是在红外波段,DOLP迅速降低并接近于0,表明该材料在红外波段表现出良好的偏振隐身特性。研究还发现,在自然光入射时,致密块体材料的DOLP分别在波长~720和~773 nm出现极大值,且峰值波长对探测角度不敏感,粉体材料在~714和~774 nm附近也出现两个峰。在线偏振光入射,块体材料在大角度探测角下,DOLP在~720和~763 nm出现两个峰,与自然光入射光不同的是,同一个探测角下两个峰的峰值大小基本相同,粉体材料则在~720和~755 nm附近出现两个峰,且峰值强度减弱,说明涂层材料的粗糙度对反射光的偏振特性有一定影响,研究进一步显示,两个峰值对应的波长与探测角无显著依赖关系。本研究结果为稀土锆酸盐涂层材料的偏振光谱学的开发、应用和设计提供理论和实验支撑。     

Spectrum characteristics of multichannel water Raman lidar signals and principal component analysis

Using a multichannel full Raman lidar, water Raman signals composed of 32 different Raman wavelengths were obtained, and the time and cloud-height dependences of each spectrum on clear and cloudy days were determined. Although the Raman signals of winter cloud have a higher intensity at short wavelengths than those of summer cloud, these two types of clouds have large overlapping regions in wavelength space. However, in eigenvector space, winter and summer clouds are located at different points and have no overlapping regions. We have suggested that, as a cloud Raman lidar, a multiple-wavelength Raman lidar must be used, and the principal component analysis (PCA) method should be applied to determine the relative amount of each water phase.     

Mie散射大气激光雷达回波信号消光系数边界值估算

报道了一种使用最小二乘法拟合大气激光雷达回波信号,计算消光系数边界值的算法。无云层天气条件下,利用最小二乘法对回波信号全程拟合获得大气消光系数边界值;有云层天气下,先将激光雷达信号在大气中的传输光路分段为云层区和非云层区,忽略回波信号中的云层信息,假设非云层区大气近似均匀,利用最小二乘法拟合获得大气消光系数边界值。     

InP/InGaAsP多量子阱自发辐射谱的解析函数

利用洛伦兹线型函数、高斯线型函数和Sech线型函数对InP/InGaAsP多量子阱自发辐射谱进行拟合,采用莱文贝格-马夸特算法,得到上述三种函数的解析表达式.研究结果表明:高斯线型光谱拟合函数的中心波长为1548.651nm,谱线半极大全宽度为61.42 nm,功率补偿为0.00212 mW,拟合优度为0.99191,残差平方和为2.26505×10~(-6).高斯线型拟合的拟合优度最大,残差平方和最小,且各数据点的残差值分布在±0.0001之间,分布比较均匀.高斯线型函数具有较高拟合度.     

GWLS-SVR模型的红枣树叶片叶绿素含量估算

叶绿素含量是红枣树光合作用能力、生长状况、营养状况的指示剂,不同地理位置种植的红枣树受到自然、人为等因素的影响,叶绿素含量分布有所不同,该研究实地测定了若羌县枣树叶片高光谱反射率及表征叶绿素含量的枣树叶片SPAD（soil plant analysis development)值。为了高效无损地估算红枣树叶片SPAD值,计算了红枣树叶片SPAD值全局莫兰指数,以SPAD值和高光谱波段之间的相关性为基础,通过C_P统计量计算重要程度高的特征波段,运用地理加权最小二乘支持向量回归GWLS-SVR（geographically weighted least squares-support vector regression）模型对红枣树叶片SPAD值进行预测,与多元线性回归（MLR）、支持向量机回归（SVR）模型比较并探讨GWLS-SVR模型估算红枣树叶片SPAD值的能力。结果表明：（1）光谱一阶导数可以有效去除噪声并突出光谱信息尤其是492~510,542~543,642~652,657~670和682~692 nm区间内显著的提高了与SPAD值的相关性。（2）C_P统计量方法能够有效的选择敏感区间的特征波段,进而提高模型估算精度,由统计量方法计算出原始光谱重要程度最高的两个变量为595与696 nm,光谱一阶导数的特征波段为688 nm。其中对于同一个敏感波段区间的波段组合总有单个波段的统计量低于多个波段组合的统计量,这可能是相近波段间的较强共线性导致的。（3）若羌县红枣树叶片SPAD值存在显著的空间聚集性,全局莫兰指数为0.125 8（p<0.1）,适合建立考虑空间位置的GWLS-SVR模型。（4）结合Bootstrap再抽样与t检验模型检验得到结合地理位置信息的GWLS-SVR模型总体上估算能力优于SVR和MLR模型,且结果高度显著（p<0.001）,其中基于光谱一阶导数的GWLS-SVR模型为最优的红枣树叶片SPAD值估算模型（R2为0.975,MSE为1.082）,能够为高光谱定量反演红枣树SPAD值进而快速无损的监测红枣生长状况提供一定参考。