浸入式可见/近红外光谱的雨生红球藻叶绿素含量研究

探讨了采用浸入式可见/近红外光谱技术对雨生红球藻叶绿素含量快速检测的可行性。通过选择最优的预处理方法,比较全波段偏最小二乘回归(PLS)建模和连续投影算法(SPA)提取特征波长后PLS建模的结果,选出最优模型。SPA-PLS模型对叶绿素a与叶绿素b含量预测效果均优于全波段PLS模型,叶绿素a,b的RPD值分别达到2.946 1和1.902 3。表明,光谱在预处理后结合建模算法能够实现叶绿素a,b含量较好的预测,叶绿素a的预测效果要好于叶绿素b。     

烤烟的近红外光谱检测模型

对杀青烟叶蛋白质和水溶性总糖含量的光谱检测,发现近红外光谱（1100-2500nm）的检测模型优于可见-近红外光谱（350-2526nm）,烟粉检测模型优于片状烟叶的检测模型.通过对烟叶全部光谱数据不同的预处理来探究其蛋白质和水溶性总糖的近红外光谱的检测模型,并利用近红外有效波长对施木克值的含量进行预测.利用偏最小二乘法（PLS）通过训练集的交叉验证建立回归模型,结果表明：（1）对原始光谱进行二阶导数变换后,得到蛋白质含量预测模型的预测集r=0.9768、RMSE=0.6843;（2）对原始光谱每隔51个点进行移动平滑处理及主成分数为8时,水溶性总糖含量预测模型的预测集r=0.9495、RMSE=0.9049;（3）基于82个波长对施木克值的预测模型的预测集r=0.9356、RMSE=0.1060.     

奥林达夏橙叶片锌含量可见近红外光谱监测模型研究

以奥林达夏橙叶片粉末干样为对象,利用化学分析与可见近红外光谱技术相结合的方法,通过样品原始光谱的二阶微分及消噪(Noise)处理,运用偏最小二乘法(PLS)与交叉验证方法建立的Zn含量数学模型,其中使用Zn含量特征光谱400～500nm和1201～1300nm的组合波段建模,具有较好的预测能力,校正建模和预测模型的相关系数分别为0.9975和0.9920,交互验证预测均方根误差为0.5868。因此,利用可见近红外光谱技术,运用PLS及交叉验证方法,建立叶片Zn含量与特征波段的光谱校正模型,能快速定量检测柑桔叶片Zn含量。     

近红外光谱技术结合RCA和SPA方法检测土壤总氮研究

基于近红外光谱技术结合连续投影算法和回归系数分析对检测土壤总氮含量进行研究。采集农田土壤样本近红外光谱数据,土壤样本数量共394个。由于原始光谱数据量大,在500～2 500 nm光谱波长范围基础上,为简化模型,在原始光谱基础上采用连续投影算法和回归系数分析提取特征变量,以两种变量选择方法提取的特征变量作为输入,分别采用偏最小二乘回归(PLS)、 多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法建立总氮预测模型,共建立了9个预测模型,最优预测集的决定系数为0.81,剩余预测偏差RPD为2.26。研究表明,基于连续投影算法和回归系数分析选择的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤总氮含量,同时可以大大简化模型,适合开发便携式土壤养分检测仪。     

高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的研究

提出了利用可见/近红外高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的方法。首先采集380~1 023 nm波段范围内60个高温障碍胁迫和60个健康番茄叶片的高光谱图像,同时获取全部叶片的色差值(L*, a*和b*),然后提取所有样本的高光谱图像中感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值。基于不同预处理方法建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)预测模型,再利用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取特征波长并建立SPA-PLS预测模型。最后分别基于全波段和特征波段建立偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)模型。结果显示,全波段中基于原始光谱信息建立的模型效果最好,3个色差值的预测集决定系数(determination coefficient, R2)分别是0.818,0.109和0.896;基于特征波长建立的模型预测集R2分别是0.591,0.244和0.673;所有模型预测集的总体识别率均大于77.50%。结果表明,可见/近红外高光谱成像技术检测番茄叶片色差值(L*和b*)和识别高温障碍样本是可行的。     

西瓜检测部位差异对近红外光谱可溶性固形物预测模型的影响

西瓜可溶性固形物含量的无损检测对提升其内部品质十分重要。为实现近红外光谱对小型西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对预测模型的影响,以“京秀”西瓜为研究对象,分别采集赤道、瓜脐和瓜梗三部位的漫透射光谱信息,利用偏最小二乘算法(PLS)建立并比较单一检测部位和混合所有检测部位的西瓜可溶性固形物近红外光谱预测模型,并分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对西瓜可溶性固形物近红外光谱变量进行特征波长筛选。结果显示,相比于单一检测部位的模型,混合所有检测部位的校正集样本建立的模型取得了较优的预测结果。同时,利用CARS算法筛选的42个特征波长变量建模,对三种检测部位预测集样本的预测结果分别为赤道R_P=0.892和RMSEP= 0.684 °Brix,瓜脐R_P=0.905和RMSEP= 0.629 °Brix,瓜梗R_P=0.899和RMSEP= 0.721 °Brix。模型得到了很大的简化,且预测精度较高。比较发现,利用SPA算法筛选的19个特征波长变量所建模型的预测精度较低。利用三种检测部位的西瓜样本建立的PLS混合预测模型,结合CARS算法进行有效特征波长变量筛选,可提高西瓜可溶性固形物预测模型的精度,实现西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对近红外光谱预测模型的影响。结果为今后开发便携式设备检测西瓜表面各部位可溶性固形含量提供参考依据。     

果皮对脐橙可溶性固形物可见/近红外检测精度的影响

利用可见/近红外半透射光谱技术对未剥皮(完整)和剥皮脐橙的可溶性固形物(SSC)进行检测,探索果皮对脐橙SSC检测精度的影响。采用QualitySpec型光谱仪获取未剥皮和剥皮脐橙在350~1 000 nm波段的可见/近红外光谱,并从光谱和模型性能两方面分析果皮的影响。对未剥皮和剥皮脐橙平均光谱进行比较,并提取前20个主成分进行多元方差分析;应用偏最小二乘(PLS)回归结合不同预处理方法分别建立未剥皮和剥皮脐橙SSC的预测模型,对预测模型性能进行比较,并对预测集样本的预测残差平方进行方差分析。结果表明,在5%置信水平下,果皮对脐橙SSC检测精度的影响是显著的。未剥皮和剥皮脐橙SSC的最优PLS模型的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.888,0.456%和0.944,0.324%。     

基于可见-近红外光谱技术的炭疽病侵染后油茶叶片叶绿素含量预测研究

分析炭疽病侵染后油茶冠层的可见-近红外光谱特征,探索建立病害胁迫下油茶冠层叶片叶绿素含量的预测模型。通过实地调查病情指数,获取不同病害程度的油茶冠层叶片光谱数据及其叶绿素含量,并对光谱数据进行了一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理,再通过光谱数据重采样,提取敏感波段建立了叶绿素含量的BP神经网络预测模型。结果表明:(1)随着病情的加重,油茶冠层光谱可见光区域的反射峰和吸收谷逐渐消失;红光到近红外陡峭的红边被逐渐拉平;在近红外区域,健康油茶的光谱反射率明显大于感病油茶的光谱反射率。(2)微分光谱484～512,533～565,586～606和672～724nm四个波段是叶绿素吸收和反射的敏感波段。(3)以敏感波段为输入变量建立的BP神经网络模型,其计算出的预测值与观测值之间的相关系数r和均方根误差分别为0.992 1和0.045 8。因此,利用可见-近红外光谱技术预测炭疽病侵染后油茶叶片叶绿素含量是可行的。     

基于UVE-ICA和支持向量机的南丰蜜桔可溶性固形物可见-近红外检测

利用可见-近红外光谱技术联合变量选择新方法对南丰蜜桔的可溶性固形物(SSC)进行快速无损检测研究,以简化南丰蜜桔SSC预测模型和提高预测模型性能。试验共采用300个南丰蜜桔样本,校正集、验证集及预测集样本分别为150,75和75个。采用QualitySpec型光谱仪在350~1 000 nm波段范围内采集样本光谱,利用无信息变量消除(UVE)剔除无用信息波长变量,再采用独立成分分析(ICA)提取光谱的独立成分,最后应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立南丰蜜桔的SSC预测模型,并利用未参与建模的预测集样本对模型进行评价。研究结果表明,可见-近红外光谱技术联合UVE-ICA- LS-SVM对南丰蜜桔的SSC检测精度高。UVE-ICA可以有效剔除无用信息波长变量,提取特征光谱信息,简化预测模型及提高预测模型性能。UVE-ICA- LS-SVM所建立的南丰蜜桔SSC预测模型性能优于PLS,PCA-LS-SVM及ICA-LS-SVM预测模型,其校正集、验证集及预测集的决定系数和均方根误差分别为0.978,0.230%,0.965,0.301%及0.967,0.292%。     

基于可见-近红外光谱的植物叶绿素含量无损检测方法研究

叶绿素含量是植物营养胁迫、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,也是实施精细农业的关键技术之一。文章提出了一种应用可见-近红外光谱技术检测植物叶绿素含量的方法。采用透反射测样方式获取了植物叶片的可见-近红外光谱,并对获得的500～900 nm光谱数据进行平滑、一阶微分以及小波变换等预处理,然后采用偏最小二乘法(PLS)建立了植物叶片叶绿素含量与叶片吸收光谱的定量分析模型,最后利用该模型对预测集样本进行预测。预测集中样本的预测值与标准值之间的相关系数为0.93,预测均方根误差为1.1 SPAD。实验结果表明,利用可见-近红外光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,这对今后实现快速无损检测植物叶绿素含量具有重要的指导意义。     

空间分辨光谱和可见/近红外光谱的番茄颜色等级判别

比较分析空间分辨光谱和单点可见/近红外光谱（可见/短波近红外光谱和中波近红外光谱）对番茄颜色的识别能力。根据番茄表面和内部颜色将600个样品分为6个等级（green, breaker, turning, pink, light red和red）。分别利用新型空间分辨光谱系统（550~1 650 nm）,可见/短波近红外光谱仪（400~1 100 nm）和中波近红外光谱仪（900~1 700 nm）采集番茄的空间分辨（spatially-resolved, SR）光谱和单点可见/近红外（SP Vis/NIR）光谱,建立番茄等级的偏最小二乘判别（PLSDA）模型,比较其对番茄颜色等级的预测效果。结果表明, SR光谱组合可在最佳单一SR光谱基础上进一步提高番茄颜色的识别能力,对番茄表面颜色和内部颜色的识别率可分别达到98.8%和84.6%。光源-检测器距离较近的SR光谱对番茄表面颜色的识别有帮助,而光源-检测器距离较远的SR光谱能较好的判别番茄内部颜色。SP NIR光谱在对番茄表面颜色判别中与SR光谱具有一定可比性,其分类准确率可达到95%,但SP Vis/NIR光谱在对番茄内部颜色识别中具有较低的分类准确率,分类结果远不如SR光谱,说明SR光谱比SP Vis/NIR光谱对番茄颜色的判别更具潜力。     

铜胁迫下玉米叶片反射光谱的红边位置变化及其与叶绿素的关系

采用5级梯度铜胁迫砂培试验,通过测定叶片反射光谱曲线和叶绿素含量,研究铜胁迫对玉米叶片反射光谱与叶绿素含量的影响。研究表明：玉米叶片反射光谱的红边位置与铜胁迫浓度显著相关(R2≥0.5755),且存在明显的“红边蓝移”现象,即叶片光谱红边位置向短波方向移动。随着铜胁迫浓度的升高或胁迫时间延长,红边蓝移程度增加。不同胁迫浓度之间,叶绿素a、叶绿素b含量及二者比值 (Chla/Chlb)均差异显著(p分别为0.002,0.007和0.001)。叶绿素a、b比值(Chla/Chlb)与培养液中铜浓度呈显著负相关(R=-0.898);Chla/Chlb与平均红边波长显著正相关(R=0.814)。这表明随着铜胁迫浓度升高,Chla/Chlb降低,叶绿素b相对于叶绿素a升高,叶片反射光谱的红边位置蓝移。铜胁迫改变了玉米叶片中Chla和Chlb含量和比值,由此导致的色素吸收光谱变化,是铜胁迫导致叶片反射光谱红边蓝移的可能的生理学成因。     

小球藻生长过程脂肪含量动态变化快速无损检测方法研究

微藻-生物柴油转化生产要求产油微藻细胞内大量积累脂肪,而藻类脂肪的积累受外界环境影响较大,因此,微藻生长过程中对藻体脂肪变化进行快速检测和分析有着非常重要的意义。以小球藻(Chlorella sp.)为研究对象,利用可见/近红外光谱技术和高光谱成像技术对不同光源培养条件下微藻生长过程脂肪动态变化和脂肪含量分布可视化分析进行了研究。研究结果表明,虽然利用两种技术获取的小球藻透射光谱和反射光谱有差异,利用连续投影算法进行特征波长也不完全相同,但基于两种技术获得的对于脂肪含量的特征波段光谱建立的小球藻脂肪含量多元线性回归模型的预测结果接近,分别为r_(pre)=0.940,RMSEP=0.003 56和r_(pre)=0.932,RMSEP=0.004 23。研究中小球藻接种初期至生长指数期初期藻体内脂肪含量相对平稳,积累增加发生在生长对数期的末期,而在生长平稳期时的小球藻藻液中,脂肪含量较高的藻体呈现出聚集生长的状态。小球藻生长过程中生命信息快速无损检测方法的实现为微藻实际生产培养和收获策略的制定提供了理论依据和技术手段。     

稻干尖线虫病胁迫水稻叶片波谱响应特征及识别研究

对植被病害的精确识别是采取植保措施的前提,同时对喷施农药也具有积极的指导作用。比较了受稻干尖线虫胁迫水稻叶片和健康叶片色素含量、光谱反射率、高光谱特征参数,受害水稻叶片与健康叶片相比,叶绿素和类胡萝卜素含量分别降低18%和22%;光谱反射率在蓝紫光、绿光和红光谱段分别增加1.5,1和2.3倍,在近红外和短波红外区域分别降低约28.9%和26.3%,红边和蓝边分别蓝移约8和10nm,绿峰和红谷分别红移约8.5和6 nm。以红边面积和红边位置作为C-SVC(非线性软间隔分类机)的输入向量,对受害和健康叶片进行识别,精度为100%。研究表明,水稻叶片光谱对病害胁迫具有显著的响应特征,利用C-SVC对受害和健康叶片进行辨别的方法是可行的。     

白光LED用红色荧光粉Gd2Mo3O9：Eu3+的制备及表征

利用Na₂CO₃作为助熔剂,采用高温固相反应方法制备了三价铕离子激活的Gd₂Mo₃O₉红色荧光粉。利用XRD和荧光光谱,研究了助熔剂的量、制备时的温度以及激活剂Eu³⁺的浓度对荧光粉的晶体结构和发光性能的影响。测试结果表明,这种新型的荧光粉可以被紫外光280nm,近紫外光395nm和蓝光465nm有效激发,发射主峰位于613nm,并且证明Eu³⁺离子在晶体结构中占据了非反演对称中心的位置。395,465nm的吸收与目前广泛应用的紫外和蓝光LED芯片的输出波长相匹配。因此,这种荧光粉是一种可能应用在白光LED上的红色荧光粉材料。     

红色荧光粉MMoO4:Eu3+ (M=Ca,Sr,Ba)的水热合成及光谱性质

采用水热合成法制备了红色荧光粉MMoO4:Eu3+ (M=Ca,Sr,Ba),用XRD、SEM、荧光激发和发射光谱对其物相、形貌以及发光性能进行表征和研究.结果表明,在800℃时可得到MMoO4(M=Ca,Sr,Ba)物相结构,荧光粉粒径小且粒度分布均匀.分别以395 nm的近紫外光和465 nm的蓝光激发样品,MMo...     

铀污染下的商陆叶片反射光谱特征与铀含量关系研究

通过室内盆栽试验,利用微分技术处理叶片反射光谱数据,研究铀污染下商陆叶片中的铀含量在不同光谱波段与原始光谱反射率、一阶导数光谱的相关关系,找到商陆铀污染诊断的敏感波段范围和最优光谱特征参数,并以相关性较好的敏感波段及光谱特征参数为自变量,与商陆叶片铀含量建立对应的估测拟合模型。如果以该模型为基础创建铀含量的冠层光谱模型,则有可能实现通过遥感影像监测叶片中的铀含量。实验结果表明：当商陆叶片中的铀含量为5.94～71.74 mg·kg-1时,叶片中铀含量与一阶导数光谱数据的相关性较原始光谱数据好,在749～766 nm区间内存在较好的相关性和光谱响应;根据上述相关性分析,选择14个光谱特征参数,计算他们与商陆叶片铀含量的相关系数,其中蓝边面积、红边位置、红边面积与蓝边面积的比值及红边面积与蓝边面积的归一化值与叶片铀含量的相关系数达到了0.05显著检验水平;选取一阶导数光谱中相关系数最高的波段757,758,760和761 nm处的值和上述相关性最高的4个光谱特征参数,与叶片铀含量建立多种形式的估测拟合模型,通过对拟合模型的精度检验,发现以红边面积与蓝边面积的比值、757和760 nm处反射率的一阶导数为自变量的拟合模型的预测效果较好,其中拟合效果最优的模型是以757 nm波段处反射率的一阶导数为自变量的三次函数模型,模型预测精度达到了89.8%。     

BiPLS结合GA优选可见/近红外光谱MLR变量

利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)定位光谱糖度若干信息区间,运用遗传算法(GA)从中选择波长点,建立了多元线性回归(MLR)模型。光谱进行卷积平滑和二阶导数处理后,将光谱(225个数据点)分割成25个子区间时,BiPLS优化结果最优。在所定位的信息区间进行GA二次选择特征变量,运行100次依次选择入选频率较高的12个波长点。为简化MLR模型,对于入选的相邻波长选择频率较高者,最后选择 638,734,752,868,910,916和938 nm作为回归变量,建立的MLR预测模型相关系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.984,0.364和0.471,优于常用的逐步多元线性回归的建模结果。表明BiPLS结合GA可以有效地对李子糖度可见/近红外光谱MLR回归变量进行筛选,提高了模型的精度。     

基于色彩参数和高光谱特征的针叶树种色素含量预估

光谱成像技术广泛应用于植物理化参数无损伤测定等领域研究,而色素与色彩参数相关性研究也有学者探索。但比较并优选分别以色彩参数值、光谱参数值作为自变量与色素含量拟合出的模型,还未见报道。本实验以5种针叶树种为研究对象,筛选蓝边幅值Db、黄边幅值Dy、红边幅值Dr、绿峰幅值Rg、红谷幅值Rr、蓝边面积SDb、黄边面积SDy、红边面积SDr、比值植被指数RVI、差值植被指数DVI、归一化植被指数NDVI 11种光谱植被参数作为该光谱分析的基础,将实测针叶色彩参数值、光谱参数值分别作为自变量,采用多元线性逐步回归方法（SMLR）预估色素含量建立模型,以R2、RMSE为评价标准,对比选出模型精度最高的参数组合应用于实践。研究结果表明：(1) 树种间针叶色素含量、色相参数值、光谱反射率均存在一定差异（p<0.05）。(2) 树种间针叶光谱反射率红松显著低于北美短叶松、樟子松、赤松（p<0.05）,针叶树种原始光谱在可见光波段500和680 nm附近呈现“蓝谷现象”和“红谷现象”,在550和760 nm波段附近呈现“绿峰现象”和“红边现象”;一阶微分光谱反射率在700 nm附近产生剧烈变化。(3) 色素含量与色彩参数、光谱反射率、光谱特征参数存在显著线性关系。(4) 花青素和叶绿素分别以L,a*和L,a*,b*,S色彩参数组合为自变量时,拟合模型R2最高,分别为0.588和0.638;而类胡萝卜素、叶绿素a、叶绿素b都是以FD₆₅₂,FD₇₀₀,SDb,SDy,RVI,DVI和NDVI光谱参数组合为自变量时,拟合模型R2最高,分别为0.779,0.786,0.774。该研究运用高光谱相机、色彩色差仪、紫外-可见分光光度仪实现了快速预估针叶色素含量,在色彩参数值与光谱值都与色素含量存在显著相关性的基础上,成功选出建立模型精度最高的参数组合,在针叶树种色素预估时可以根据精度需求及研究条件选择不同方法和参数值。