基于近红外光谱检测技术的水泥生料成分含量检测研究

近红外光谱检测技术已经成功应用于水泥生料成分的快速检测,但我国水泥企业在生产水泥生料时所用原材料品种不一,使用不同的原材料进行生产时对近红外光谱建模带来一定影响。为了研究不同原料生产的水泥生料近红外光谱建模差异,对不同地区水泥生产线所生产的水泥生料进行建模研究。选取两个不同地区水泥生产线的水泥生料样本各95份和82份,各自选取80份和67份作为校正集,15份作为验证集。首先将两条水泥生产线的样本每份重复装样测3次光谱,取平均光谱做为样本的近红外光谱。然后通过采用S-G平滑法对两个不同地区所生产的水泥生料近红外光谱进行预处理。对比发现两个地区水泥生料近红外光谱存在一定差异,采用偏最小二乘回归算法建立检测模型,所建立的模型精度差异较大。采用CARS波段挑选法,分别对两种水泥生料近红外光谱进行挑选,生产线一的水泥生料样本SiO₂,Al₂O₃,Fe₂O₃和CaO近红外光谱波段由3 113个变量分别保留了85,89,55和67个变量,生产线二的水泥生料近红外光谱则分别保留了51,55,55和55个变量,且保留的波段明显存在一定区别。最后分别建立了两个地区的水泥生料SiO₂,Al₂O₃,Fe₂O₃和CaO近红外光谱检测模型。通过对比发现原材料不同时所挑选的波段不同,且检测模型预测效果良好。生产线一的SiO₂,Al₂O₃,Fe₂O₃和CaO检测模型的RMSEP（预测均方根误差）分别为0.109,0.053,0.034和0.185,生产线二 的SiO₂,Al₂O₃,Fe₂O₃和CaO检测模型的RMSEP分别为0.084,0.024,0.023和0.184。结果表明当水泥生料的原材料发生变化或者产地不一时,不能仅靠修正模型对水泥生料进行检测,而是需要重新进行近红外光谱建模,且光谱波段选择也会发生变化。采用波段挑选法对水泥生料近红外光谱进行波段挑选能够提高检测模型的模型精度。     

典型块状煤的可见-近红外光谱特征研究

因可见-近红外波段反射光谱测试方便,仪器成本较低,适用于在线分析,为此针对煤在可见-近红外波段的反射光谱曲线特征规律及其产生机理进行了研究分析。从晋、鲁、宁、吉地区煤矿收集了无烟煤、烟煤、褐煤三大类型中的12种典型煤样,按煤阶从高到低具体包括无烟煤一号、无烟煤二号、贫煤、贫瘦煤、瘦煤、焦煤、肥煤、1/3焦煤、气肥煤、气煤、褐煤一号、褐煤二号,在实验室利用地物光谱仪采集了块状煤样在可见-近红外波段的反射光谱曲线。通过对光谱曲线特征分析,发现无烟煤的反射光谱曲线整体上趋于水平方向,吸收谷特征不明显,随煤阶的降低,光谱反射率、近红外波段光谱斜率整体上呈增加趋势,较明显的吸收谷特征增多且吸收强度增加,有13个较明显的吸收谷特征波段。通过X射线衍射分析（XRD）测定了煤样的碳材料结构和矿物成分,煤非晶质性分子结构的芳构化趋势对煤阶升高时光谱反射率降低、反射曲线趋于平缓起到主要作用。当煤阶降低时,以脂肪侧链为主的有机吸收基团的中红外波段基频在近红外波段的倍频和合频产生众多吸收叠加,绝大多数吸收谷特征不明显,相对较为明显的吸收谷产生在1 700和2 300 nm附近。同时含Fe等过渡金属的矿物、H₂O、粘土矿物等无机物成分也是煤反射光谱曲线吸收谷特征增多的因素。通过对实验煤样X射线荧光分析（XRF）和工业分析测定了煤样中Fe和Al等矿物元素成分含量和空气干燥基水分、灰分、挥发分、固定碳含量,得出煤反射光谱曲线的近红外波段光谱斜率与挥发分产率、固定碳含量分别呈正、负相关性。H₂O谱带吸收深度之和与内在水分含量线性相关性较好,Fe和Al含量与相关波段吸收谷深度之和基本呈线性关系,而主要由有机基团倍频和合频所产生的1 700和2 300 nm附近两处吸收谷深度之和与挥发分产率线性相关性较差。获得典型块状煤种的可见-近红外波段反射光谱特征,为煤矿区高光谱遥感以及煤光谱数据库的建立提供依据,也为直接利用可见-近红外波段的反射光谱曲线波形特征快速、低成本、定性地识别煤种类提供参考;同时对煤矿用煤炭探测光谱传感器的研制具有重要意义。     

基于中红外漫反射光谱的土壤重金属元素含量预测研究

研究了中红外漫反射光谱快速预测土壤重金属元素含量的可行性。以在南京江宁区和八卦洲采集的共161个土壤样品为例,利用偏最小二乘回归(PLSR)法对土壤中Ni,Cr,Cu,As,Zn,Pb,Hg和Cd等8种重金属元素数据进行了预测。通过对样品的中红外(MIR)漫反射光谱进行各种预处理,探讨了中红外光谱数据预处理对预测精度的影响,并比较了中红外光谱与可见光-近红外(VNIR)光谱对土壤重金属含量预测的精度。结果表明,依次经平滑、基线校正、多元散射校正预处理能显著提高中红外光谱数据的预测精度;经校正的中红外光谱对异地样品预测的均方根误差是可见光-近红外光谱的21%～73%,比VNIR波段更能准确预测异地样品中土壤重金属元素含量。研究表明,中红外漫反射光谱可以作为一种快速、非破坏方法预测土壤重金属元素含量,且比可见光-近红外精度高。     

基于拉曼光谱的水溶性磷定量分析

土壤磷素是植物最重要养分之一。磷素在土壤中动态性强，检测困难，在可见-近红外光谱范围没有明显吸收波段，因此研究基于其他光谱手段的磷素快速检测方法对于发展精细农业和智慧农业具有重要意义。拉曼光谱具有受水分干扰小，样本预处理小、与红外光谱信息互补等特点，国内外很多学者尝试了应用拉曼光谱对土壤磷素的检测。但是，拉曼信号弱，稳定性差，制约了拉曼光谱在土壤检测方面的应用。为进一步弄清拉曼光谱与磷素的定量关系，采用水溶性磷(KH₂PO₄)为研究对象，研究了不同磷浓度的KH₂PO₄溶液对拉曼光谱产生的影响。采用移动平均(MA)、 MA+基线校正(BL)、 MA+标准正态变量(SNV)、 MA+多元散射校正(MSC)对原始光谱(RS)进行预处理，分析了低浓度(0.02～5 g·L^-1)与高浓度(5.21～93.87 g·L^-1)区间KH₂PO₄拉曼光谱的变异特性及其与磷浓度之间的关系，建立了磷浓度含量的预测模型。结果表明：(1)...     

西范坪矿区土壤铜元素的高光谱响应与反演模型研究

为解决传统的土壤地球化学测量方法成本高、效率低等问题,研究了利用可见-近红外光谱技术检测土壤重金属含量的简易方法。研究对西范坪矿区土壤反射光谱进行微分、连续统去除等六种变换,利用逐步回归法和皮尔逊相关系数选出对土壤铜含量敏感的特征波段,组成综合特征变量集,再应用不同的特征变量选取方法和参数建立估算模型并检验。结果表明：不同的光谱变换方法对土壤铜含量信息提取能力不同,每种光谱变换都对应特定的敏感波谱区间;基于综合光谱变换信息建立的土壤铜含量反演模型精度优于基于单种光谱变换信息建立的模型;利用综合光谱变换信息建立土壤铜含量反演模型,后向剔除法优于前向引入法和逐步回归法,当Removal取0.20时得到最优回归模型,其模型决定系数R2和预测模型决定系数R2_pre分别达到了0.851和0.830,建模均方根误差RMSEC和预测均方根误差RMSEP分别为0.349和0.468 mg·kg-1,能较好地检测土壤铜含量,同时为其他土壤重金属元素的光谱检测提供了思路。     

二维相关光谱的猪肉TVB-N特征变量优选研究

为了探讨利用二维相关可见/近红外光谱法优选猪肉挥发性盐基氮(TVB-N)特征变量的可行性,以贮藏时间为外扰,研究了不同新鲜程度猪肉样本的二维相关光谱特性。首先,获取56个猪肉样本在贮藏1～14 d的400~1 000 nm范围的可见/近红外反射光谱,经过标准正态变量变换(SNV)处理后,基于全波段光谱建立TVB-N的偏最小二乘回归(PLSR)模型。然后,依据TVB-N实测值,从中挑选出10个具有一定浓度梯度的样本(贮藏时间分别为0,36,72,108,144,180,216,252,288和324 h),利用一阶导数对光谱进行预处理后,根据不同样本之间的光谱差异,选取7个波段用于二维相关光谱解析。分析各个波段的二维相关同步谱和自相关谱,从7个波段范围内共选取23个变量作为不同贮藏时间下与TVB-N相关的敏感波长,并建立简化的PLSR模型。相较于全波段光谱数据所建模型,模型效果有所改善,预测集决定系数R2_p由0.792 1上升至0.865 8,误差从3.658 2 mg·(100 g)-1下降至3.246 0 mg·(100 g)-1。表明基于二维相关光谱对猪肉TVB-N特征变量进行优选的思路是可行的,该方法能够从全光谱数据中筛选出与目标物质相关的敏感变量,这也为近红外光谱特征波长选择提供了一个新的方法。     

光谱分辨率对土壤组分建模影响分析

实验室可见-近红外高光谱数据（VIS-NIR）具有快速、高效、无损等技术优势,被越来越多应用于土壤组分反演中。光谱分辨率越高所能表达的土壤信息越丰富,但也带来了数据冗余。目前,对于不同光谱分辨率对土壤组分建模影响效应分析的研究相对较少。以欧洲土壤中心数据集19036个土壤样本为数据源,以土壤总氮（N）、有机碳（OC）、碳酸钙（CaCO₃）、粘土（Clay）为例,基于偏最小二乘回归方法（PLS）并选择30%的随机样本独立验证的方式开展相关研究。首先将所有样本原始0.5 nm分辨率4 200个波段的高光谱数据采用等间距取均值方法分别重采样到2,4,8,…,1 024 nm开展分析。结果表明：随着光谱分辨率的降低,土壤各类组分反演精度均呈下降趋势,光谱分辨率在64 nm以上,4类土壤组分普遍具有较高的模型验证精度（R2>0.65,RPD>1.7）,光谱分辨率在128 nm以下CaCO₃和Clay组分精度显著变差;4类组分中,CaCO₃对光谱分辨率敏感性最强,在高光谱分辨率下反演精度较高（R2>0.86,RPD>2.72）,但随光谱分辨率降低精度下降最快。此外,基于光谱响应函数将样本光谱重采样到GF2,S3A,L8,Aster,Modis和S3OLCI六种常见卫星传感器的光谱分辨率展开评价。结果表明：土壤N、OC在各传感器中均可获得较高的精度,甚至在GF2传感器仅有4个波段情况下,也具有不错的验证精度（R2=0.56; RPD=1.51）,而土壤CaCO₃及Clay反演精度普遍较差;除传感器光谱波段数量外,波段位置对土壤组分的反演能力的影响也很显著,拥有近红外长波（1 100～2 500 nm）光谱范围的传感器对土壤组分的反演能力优于缺少该光谱波段的传感器,特别是粘土矿物的吸收峰多位于近红外长波段,S3A,L8,Aster和Modis传感器的Clay反演能力均优于光谱波段数更多的S3OLCI。该研究成果对土壤组分高光谱数据预处理、卫星数据源的选择及未来传感器光谱通道的设计具有指导意义。     

亚热带土壤铬元素的高光谱响应和反演模型

高光谱遥感技术已成为当前遥感领域的前沿技术,因其高分辨率的特点,可利用地物反射光谱特征定量反演地物的物理化学性质。目前土壤环境质量愈来愈受到关注,土壤重金属含量与土壤环境质量安全密切相关,以往土壤高光谱遥感技术研究多注重于土壤有机成分如土壤碳氮的光谱反演模型,对土壤重金属含量的高光谱反演研究普遍较少。土壤重金属污染已经成为影响土壤质量安全的关键因素,对土壤重金属尤其是污染元素普查是当务之急。传统土壤重金属的测试方法要求条件较高,测试周期较长,试图建立土壤高光谱与土壤铬元素(ICP-MS测定)含量之间的定量预测模型,以实现土壤铬元素的快速准确预测。采集福州市土壤样品135个,对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率进行倒数、对数、微分等六种变换,筛选出对土壤总铬含量敏感的光谱波段,最后获得福州土壤铬元素高光谱反演优化模型。研究结果表明：亚热带红壤总铬的敏感光谱波段为：可见光520～530 nm和近红外1 440～1 450,2 010～2 020,2 230～2 240 nm;亚热带地区土壤总铬—高光谱反演的优化模型为: y=120.768e-7.037x(相关系数R为0.568,均方根误差为0.619 μg·g-1,检验相关系数R为0.484,均方根误差为1.426 μg·g-1),该模型可以用于福州地区土壤全铬的光谱快速监测。     

一种基于差值指数的颗粒物PM2.5浓度反演新方法

从分析对颗粒物PM_2.5敏感的光谱特性入手,提出了一种基于差值指数的颗粒物PM_2.5浓度反演新方法。使用Avafield-1光谱仪(测量范围300～1 100 nm)测量了典型地物植被、土壤在不同的颗粒物PM_2.5污染条件下的光谱曲线,发现颗粒物使得植被和裸土的光谱曲线在红光波段反射率增加,在近红外波段反射率下降,且其变化量较为稳定,因此使用对颗粒物敏感的红光波段和近红外波段,构建差值指数(difference index,DI)以表征颗粒物PM_2.5的浓度变化。以北京市为研究区,选择TM影像,求取差值指数,结合北京市及周边地区地面空气质量监测站提供的PM_2.5逐时数据,反演了北京市的颗粒物PM_2.5的浓度。结果表明,2016年3月1日(监测站PM_2.5浓度均值为105.8)预测模型相关系数r为0.796,精度表现良好,12月14日(监测站PM_2.5均值为15.8)预测模型相关系数r为0.628,即颗粒物污染程度较低情况下,差值指数模型预测精度低于颗粒物污染程度较高的情况,分析原因是颗粒物浓度较低时,由颗粒物引起的地物光谱特征变化比较不明显,造成差值指数模型精度较低。由于空气质量为重度及严重污染时,获取的遥感影像质量较差,影响颗粒物浓度反演,因此该方法适合轻度、中度污染情况下的颗粒物PM_2.5浓度反演。该方法获取污染数据简单,反演结果空间分辨率较高(30m),且可根据需要选取包含敏感波段数据的遥感影像用以获取不同时间、空间分辨率的颗粒物PM_2.5浓度分布,具有广泛的应用前景。     

近化学计量组分掺铒铌酸锂晶体光学特性研究

用气相输运平衡技术成功地制备出了近化学计量组分的Er∶LiNbO₃晶体,系统 地研究了该 晶体的吸收边移动、可见—红外透射谱、荧光光谱的物理特性.与同成分Er∶LiNbO_{3晶体 相比, 近化学计量组分Er∶LiNbO3晶体的吸收边出现了“蓝移”;OH^{-吸收带明显减弱 ;在可见—近红外波段呈现出更高的透过率;同时Er3+离子的发光强度也明显 提高. 这些结果表明近化学组分的Er∶LiNbO关键词： 近化学组分掺铒铌酸锂晶体 -}吸收带')" href="#">OH^-吸收带 透射谱 荧光光谱}     

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。     

矿区复垦农田土壤重金属含量的高光谱反演分析

以矿区复垦农田土壤为研究对象,利用实验室获取的土壤重金属元素砷(As)、锌(Zn)、铜(Cu)、铬(Cr)和铅(Pb)的含量与土壤可见近红外高光谱数据建立重金属元素含量的定量估算模型。为了保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始光谱数据进行平滑处理,并进行光谱变换,即：一阶导数,标准正态变量变换及连续统去除变换;然后,通过相关性分析提取不同变换光谱的特征波段;最后,将最小二乘支持向量机与传统的多元线性回归和偏最小二乘回归方法的结果相比较。研究表明：(1)以不同变换光谱数据建立反演模型均有较好的稳定性并达到一定精度,其中以最小二乘支持向量机方法优于偏最小二乘回归优于多元线性回归模型(除少数几个情况外);(2)从不同光谱变换数据中提取的光谱特征对反演模型结果有一定影响,其中以连续统去除和标准正态变量变换建模结果较好,一阶导数变换稍差。因此,利用高光谱遥感技术来定量估算土壤重金属含量是可行的,而且,必要的光谱预处理对提高估算模型的精度很有帮助。     

农用地土壤As元素与叶片光谱特征关系研究

重金属污染是土壤环境污染中亟待解决的问题之一,重金属通过土壤向植物富集,危及人体健康,对生态环境产生巨大隐患。传统的土壤污染监测以化学方法为主,不仅费时费力且监测范围有限,而基于植被高光谱技术的土壤重金属监测方法能够快速准确地获取土壤重金属含量,突破植被屏障,提高土壤重金属监测效率。近年来,国内外许多学者致力于使用盆栽实验定量研究土壤污染物对植物光谱特征影响,而野外环境下的实验研究相对缺少,因此建立合适准确的野外土壤重金属预测模型具有重要意义,为改善耕地土壤质量提供参考。以北京市优势经济果树桃树为研究对象,在研究区均匀设置了50个采样点,利用FieldSpec 4便携式地物波谱仪测量桃树叶片光谱数据,同时采集土壤样本带回实验室检测分析获得土壤重金属含量数据。通过分析不同污染下桃树叶片在重金属胁迫下的叶片光谱特征,计算不同土壤重金属与叶片光谱之间的相关关系,确定土壤As元素与光谱反射率相关性更大,因此选择土壤As元素计算其与不同植被指数之间的相关系数,并用合适的植被指数构建土壤As元素预测模型。结果表明：污染区桃叶光谱反射率总体上比背景区的光谱反射率更高,其中760~1 300 nm波长范围内对土壤重金属更加敏感,土壤重金属对叶片红、蓝、黄边位置干扰不明显,对红、蓝、黄边斜率敏感,且均呈正向相关性。光谱反射率与土壤Cr,Cu和Hg元素相关性较弱,与As,Pb和Cd元素在某些波段范围内达到0.1级显著相关,且总体相关曲线趋势相同,相关性大小依次排序为As>Pb>Cd。以相关性更强的土壤As元素与植被指数进行相关分析表明,土壤As元素与PRI1和PRI3均显著相关。使用SPSS数据分析软件以PRI1和PRI3为自变量,土壤As元素为因变量分别进行回归分析,检测结果发现,PRI3的指数预测模型(y=e43.644x-39.386, R2=0.937, RMSE=0.161)效果最好且具有更好的稳定性。     

煤矸石充填复垦重构土壤重金属含量高光谱反演

为研究煤矸石充填复垦土壤重金属含量快速有效的监测方法,以淮南创大生态园煤矸石充填复垦田间试验小区为研究区域,首先采用化学方法监测土壤(0～20 cm)重金属(Cu, Cr, As)含量,然后采用ASD(analytical spectral devices) FiSpec4型高光谱仪测量土壤样品的反射光谱,提取光谱特征,并对光谱进行一阶微分变换、二阶微分变换及倒数对数变换;将变换后的各光谱特征参数与监测的土壤重金属含量进行相关性分析,并依据相关性分析结果选择显著相关的波段作为相关因子供建模使用。采用多元逐步回归(stepwise multiple liner regression,SMLR)分析、偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)及人工神经网络(artificial neural network, ANN)三种方法分别建立基于光谱反射率估算土壤重金属含量的预测模型,并采用回归模型进行精度评定,然后确定各重金属含量的最佳预测模型。实验结果表明,经过微分变换的光谱波段与土壤重金属含量达到了显著相关;重金属Cu和Cr的一阶微分光谱的人工神经网络模型为最佳预测模型,重金属元素As的二阶微分光谱的偏最小二乘回归模型为最佳预测模型。     

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。     

基于叶片反射光谱特征的银杏健康量化评价技术

准确地诊断树木健康状况是城市森林树木管理工作的基础,也是目前生产中急需的技术。通过土壤和植物养分分析诊断树木健康可靠性差,通过形态特征调查诊断树木健康费时、费力,如何快速、准确、无损地诊断树木健康已经成为城市树木健康管理的重要技术瓶颈。以北京市银杏为研究对象,对基于叶片反射光谱特征的树木健康诊断技术进行了研究。通过13个外貌形态特征聚类将树木健康划分成健康木、亚健康木、一般健康木和不健康木4个等级,不同健康等级树木叶片色素含量差异极其显著(p<0.001) ,因叶绿素含量与光谱反射率之间存在相关关系,所以采用叶片反射光谱特征判断树木健康状况是可行的。采用因子分析法,通过15个叶片反射光谱指标构建了能够综合反映叶片反射光谱特征的绿度指数、色素指数、三边指数。不同健康等级间叶片反射光谱指标以及三个反射光谱指数均有极显著差异(p<0.001)。所以,采用三个反射光谱指数构建了银杏健康评价的多元二次模型,经检验模型预测精度达到79%,可以作为银杏树木健康快速诊断。选取的光谱指标较为全面,方法简洁,并通过综合分析,确定了不同健康等级树木核心形态指标以及叶片的绿度指数、色素指数、三边指数等综合得分以及得分范围,为生产中直接使用该方法诊断银杏健康状况提供了标准。     

矿业废弃地重构土壤重金属含量高光谱反演

矿产资源对工业和国民经济的发展有重要的作用,但是随着矿业开采规模的扩大,资源枯竭、经营不善而形成的矿业废弃地越来越多。由于长时间受到采矿的影响,矿业废弃地土壤中存在大量的重金属元素,高浓度重金属可能会对环境和人体产生影响。土地复垦是整治污染、退化土壤再利用的重要方法,对重构后的土壤进行重金属含量检测是衡量土地复垦成效的重要指标,需要长期进行跟踪监测。传统的化学检测方法效率低、成本高、无法实现重金属大范围检测。高光谱是一种新兴的、发展潜力巨大的技术,在环境保护,资源利用,区域可持续发展等方面有着广泛的应用。经过近几十年的快速发展,仪器精度逐渐提高,检测方法逐渐成熟,为实现土壤重金属高效、便捷检测提供了可能。正常土壤重金属含量一般相对较低,采用光谱测量重金属含量较为困难,但铁矿开采区矿业废弃地由于土壤中的铁元素较多,会使土壤中的重金属的存在和聚集形式发生变化,影响重金属对光谱的响应,从而使土壤光谱反射率与重金属含量之间关系更加明显。以湖北省大冶市复垦矿区研究区,采样化学检测方法获取土壤重金属（As,Cr,Zn）含量;借助于美国ASD公司生产的FieldSpec4地物光谱仪（350～2 500 nm）获取土壤反射率,应用一阶微分、倒数对数、连续统去除法分别对反射率曲线进行预处理,提取出光谱特征波段,分析三种重金属元素与光谱特征间的相关性并建立逐步回归模型。研究表明,光谱数据预处理可使光谱特征波段更加明显,其中一阶微分和连续统去除法的效果最为明显。3种重金属元素的特征波段为495,545,675,995,1 425,1 505,1 935,2 165,2 205,2 275和2 355 nm。将土壤重金属含量与光谱特征波段之间做相关性分析,三种重金属都表现出了与光谱曲线的相关性,相关系数大部分都达到了0.5以上,最大相关系数为0.663,由于重金属种类和预处理方式的不同会导致相关性系数存在明显的差异。利用与土壤重金属相关性最大的特征波段建立三种重金属反演模型,并以反演模型r大小选择每种重金属的最优反演模型。由于重金属种类的不同,模型的选择也有差异,Cr和Zn一阶微分逐步回归为最佳反演模型,重金属As连续统去除法逐步回归为最佳反演模型。通过检验,三种重金属中Cr反演效果最好,RMSE为2.67,其次是Zn和As。对比当前不同检测手段可知,基于土样和光谱数据预处理的土壤重金属含量地物光谱仪高光谱反演是比较理想的。可为矿业废弃地土壤重金属高光谱反演提供参考。     

太原市城区大气PM2.5中元素污染特征及其来源解析

为了解2017年-2018年非采暖季、采暖季PM_2.5污染较轻时期和采暖季PM_2.5污染较重时期太原市城区大气PM_2.5及其附着的15种金属及类金属元素（铝、砷、钙、镉、铬、铜、铁、钾、镁、锰、钠、镍、铅、钒和锌）的分布特征及主要来源,在太原市城区的尖草坪区解放北路、迎泽区新建南路和双塔寺街三个监测点使用中流量颗粒物采样器连续采集6 d且每天不少于20 h的大气PM_2.5滤膜样品。PM_2.5滤膜样品用微波消解法进行前处理后,使用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）检测其中15种金属及类金属元素的含量。通过描述性统计方法分析和比较三个监测点大气PM_2.5及其附着的15种金属及类金属元素日均浓度在时间和空间上分布的差异,进一步采用富集因子法和主成分分析法分析其聚集特征和主要来源。结果发现各采样点大气PM_2.5及其附着的15种金属及类金属元素的日均浓度在整体上呈现的趋势为：采暖季污染较重时期＞采暖季污染较轻时期＞非采暖季;各监测期大气中PM_2.5及其附着的大多数金属及类金属元素的日均浓度在3个监测点间无显著性差异（p＜0.01）;PM_2.5上附着的15种金属及类金属元素的主要来源在非采暖季是土壤扬尘、建筑扬尘和冶金工业,其贡献率分别为32.03%,30.52%和18.26%,在采暖期污染较轻时,主要来源是建筑、土壤和冶金工业的混合源、建筑和生物质燃烧混合源以及土壤,其贡献率分别为37.98%,37.05%和16.55%,在采暖期污染较重时,主要来源是建筑和生物质燃烧混合源,建筑、土壤和冶金工业的混合源以及土壤,其贡献率分别为40.62%,35.52%和13.96%。与往年的相关研究结果相比,虽然近年来太原市对PM_2.5的污染源如冶金工业、机动车和燃煤等的污染物排放控制有所成效,但还应进一步加强对生物质燃烧、土壤扬尘、建筑扬尘和冶金工业污染源的管控措施。     

纳米氧化锌对细叶蜈蚣草(Egeria najas)光合作用的影响

采用细叶蜈蚣草(Egeria najas)作为受试植物,分别用不同浓度的ZnO NPs处理细叶蜈蚣草六天,通过OJIP荧光动力学曲线和脉冲瞬态荧光动力学曲线评估暴露在不同浓度的ZnO NPs悬浮液中的细叶蜈蚣草的光合性能。当细叶蜈蚣草暴露在ZnO NPs悬浮液中,光系统Ⅱ关闭的净速率（M_O）、J点的相对可变荧光强度（V_J）和单位反应中心用于热能耗散的能量（DI₀/RC）有明显的下降趋势（p<0.05）,最大光化学量子效率（Φ_P0）、捕获的激子中用来推动电子传递的效率（Ψ₀）、电子传递的量子产额（Φ_E0）、实际光化学量子效率（′_PSⅡ）有上升的趋势（p<0.05）。表明ZnO NPs增强了光系统Ⅱ反应中心之间的连通性、促进了光系统Ⅱ受体侧的电子传递和光能的利用,即ZnO NPs在某些方面促进了细叶蜈蚣草的光合作用。用相应浓度的Zn2+溶液来处理细叶蜈蚣草,当细叶蜈蚣草暴露在Zn2+溶液中,光系统Ⅱ关闭的净速率、J点的相对可变荧光强度和单位反应中心用于热能耗散的能量有明显的上升趋势（p<0.05）,最大光化学量子效率、捕获的激子中用来推动电子传递的效率、电子传递的量子产额、实际光化学量子效率有下降的趋势（p<0.05）,单位反应中心吸收的光能（ABS/RC）、捕获的光能（TR₀/RC）和非调节性能量耗散量子产量（′_NO）有明显的上升趋势（p<0.05）,即Zn2+降低了光系统Ⅱ反应中心之间的连通性、抑制了光系统Ⅱ受体侧的电子传递和光能的利用并使反应中心失活,即Zn2+抑制了细叶蜈蚣草的光合作用。在ZnO NPs处理细叶蜈蚣草的实验中并没有发现光合作用受抑制情况,表明ZnO NPs的促进作用强于其释放的游离Zn2+的抑制作用。     

北京市平谷区桃林土壤重金属元素含量反演估测

矿产资源开采中产生的废渣废液长期堆存后产生的渗滤液向土壤中扩散易造成周围土壤的重金属污染,影响作物生长;人类通过食物链食用含重金属元素的果实后,会引起神经系统的神经衰弱、手足麻木,消化系统的消化不良,血液中毒和肾损伤等症状;这种对生态环境和人身安全的污染和损害是十分严重的。因此如何快速有效摸清矿区周围农作物土壤污染情况尤为重要。多光谱遥感由于具备光谱分辨率高、实时无损、大面积监测等优势,在突破植被屏障监测土壤重金属上具有巨大的潜力。以平谷区主要的农作物桃树为研究对象,利用桃叶的高光谱数据、土壤采样数据,分析桃叶光谱曲线的响应特性,对桃叶反射光谱进行一阶／二阶微分、标准正态、连续去统等四种变换,结合相关分析及多元线性回归模型确定光谱特征变量,构建植被指数HMSVI;结果表明HMSVI与土壤中Cd,AS和Pb含量的相关性较常用植被指数高。运用线型回归方法进行元素含量与植被指数HMSVI建模后,选取拟合较好的模型,实现了叶片高光谱与土壤重金属含量的统计建模, 最后利用Sentinel-2遥感影像反演三种重金属含量空间分布,并对结果进行精度验证。结果表明：受重金属胁迫叶片的平均光谱反射率高于正常叶片且红边位置发生了“蓝移”现象。780,945和1 375 nm三个波段对三种重金属污染都较为敏感,利用三个波段构建的植被指数建立的反演模型能较好的用于桃林土壤重金属元素含量预测,其预测模型分别为Y=0.44X+0.193,Y=7.436lnX+13.161,Y=-15.359X+13.583X2+23.541,且具有较好稳定性和适宜性。空间反演结果表示,三种重金属高值区均大面积的分布在平谷区刘家店尾矿库、万庄尾矿库、金海湖尾矿库附近,西部相比东部矿区重金属污染更为严重。研究结果可以为北京平谷区桃林重金属污染的预防与治理提供基础数据支持。