利用地表土壤的反射光谱勘探油气的方法研究

反射光谱分析提供了一种高效和低成本的鉴别物质成分和结构的方法,油气微渗漏理论则建立了油气藏与其上部地表特定蚀变之间的因果关系,因此,可以通过检测地表蚀变的反射光谱来勘探油气。野外实地测量和高光谱遥感均能够实现反射光谱的检测。文章首先提出了典型含气区测点的光谱曲线的宏观特征;然后,给出了一种基于野外测量的反射光谱来确定特定蚀变的地表分布(即分类)的方法。将本方法应用于青海××地区野外测量的反射光谱的分析中,得到的蚀变异常区与该地区的已有气田成功吻合。本方法的鲁棒性实验表明,当分类过程中选用不同的参数组合(例如：分类样本,研究波段范围和相似度阈值)时,均能得到较好的分类结果。为该地区进行中的Hyperion高光谱遥感油气勘探项目提供了有效的分类样本和参考算法。     

油气微渗漏区蚀变矿物含量与光谱之间的定量分析

油气微渗漏的地表异常表现为：地表土壤的矿物组分异常和地表土壤的光谱异常,以中国的榆林地区为研究区,以在研究区内采集的119个样本的矿物组成及反射率光谱为研究数据,对油气微渗漏造成的地表蚀变矿物碳酸盐含量与其光谱吸收峰深度、宽度等特征参数进行了相关分析,建立并评价了测定碳酸盐含量的方法,提出了利用碳酸盐含量表征油气微渗漏程度的新方法。研究结果表明,该法不仅适于表征碳酸盐类油气微渗漏程度,也适用于对其他类型的蚀变矿物油气微渗漏程度的研究,因此可为利用高光谱遥感的光谱信息进行油气勘探的技术研究提供借鉴。     

黑土有机质含量野外高光谱预测模型

以田间原状黑土野外实测高光谱反射率为研究对象,分析黑土有机质的光谱响应波段,运用光谱分析方法提取光谱指数,建立基于反射光谱特征的黑土有机质高光谱预测模型。得出如下结论:(1)黑土反射光谱特征差异主要在小于1 250 nm的光谱范围,尤其是在小于1 100 nm的范围,随着有机质含量的变化,该波谱范围内黑土反射光谱特征呈现单/双谷现象,有机质是影响黑土反射光谱特征的决定因素。(2)有机质与黑土反射率倒数对数微分的相关系数最高,最高值在1 260 nm,达到-0.77(R2),相关系数高的波谱范围为750~1 260 nm。(3)基于黑土野外光谱反射率的有机质含量高光谱预测模型稳定性强,预测能力较好,能够用于黑土有机质含量野外速测。     

基于扩展数学形态学的高光谱图像异常检测

提出了一种新型的基于扩展数学形态和光谱相似度测量的高光谱图像异常榆测方法.在日标与背景未知的情况下.同时利用光谱和空间信息实现日标的定位与检测,实现离光谱遥感数据的日标检测.通过扩展的膨胀和腐蚀操作实现目标特征提取;通过正交投影散度计算扩展形态学操作的累加距离确定排序关系并利用其融合特征提取结果实现特征提取结果的融合.算法性能通过合成的OMIS数据进行评价.与经典异常检测RX算法进行比较.并应用于具有相似光谱特征目标的区分.实验证明,本文提出的算法性能优于RX算法.具有低虚警率的异常目标检测结果,并且能够较好地区分了相似光谱特征的异常日标.     

浅海底质高光谱反射率测量系统的设计及应用

海底光谱反射率是光学浅水中太阳辐射传输的重要组成部分,影响着海水表面离水辐亮度的光谱特性,因此底质光谱信息的准确获取对于浅海遥感工作的开展至关重要。专门设计了一套海底光谱反射率测量系统填补了国际上在这方面的空白。采用可自由伸缩并旋转角度的参考白板贴近目标物测量,以消除探头到目标物之间水体吸收衰减的影响,双光路采集系统同步测量的设计避免了水下光场迅速变化对辐射测量的影响。于2018年9月3日—8日,用该系统在三亚珊瑚礁保护区进行原位海底反射率测量试验,测量对象包括珊瑚、海草、泥沙、沙滩等多种底质。各底质类型之间具有光谱可分性,具体表现为,在波长大于580 nm的长波段,浅海沙子底质与岸上沙滩光谱反射率特征差异明显,表明相对于空气中,水体和水中微藻介质的吸收散射作用严重影响着水下光谱辐射的测量,证实了空气中测量的目标光谱不可替代水中的结果。珊瑚和水草的光谱反射率特征主要区别在于海草反射率光谱在540~600 nm波段有一个宽反射峰,而珊瑚的典型特征是在575,600和650 nm附近有三个特征反射峰。此外,珊瑚、沙子和沙滩三种碳酸盐质底质在395,430,490和520 nm存在反射峰,485和585 nm处有一个小吸收峰,而海草则相反,在395,430,490和520 nm存在吸收峰,485和585 nm处显示反射峰。以上数据为将来利用底质反射率提取底栖物质组成信息奠定了基础,同时其结果也能够证实系统的可靠性和有效性。     

吸收峰混叠的太赫兹光谱区间组合特征提取算法

太赫兹光谱是物质识别的前沿方法之一。由于不同物质的分子组成或结构各异,许多物质的太赫兹吸收谱会在特定频率上出现吸收峰,可以作为混合物成分检测的重要特征。有效准确地提取这些吸收峰的参数,是提高识别率的关键。多峰拟合算法将光谱曲线拟合成若干个标准峰函数之和,能够同时提取到吸收峰的频率、峰高、峰宽等信息。但是该算法以寻峰算法结果为基础确定吸收峰的大致位置和数量,寻峰结果不一定是最优的拟合结果,而且很难准确识别定位混叠状态的吸收峰。为了提高混叠光谱中吸收峰的识别定位精度,提出以大幅度平滑后的曲线波谷为分界点,将预处理后的光谱分成若干个子区间。然后将子区间组合起来进行多峰拟合,通过遗传算法得到最优的拟合子区间组合和吸收峰频率近似值,拟合时每个子区间中通过峰数递增最优化方法确定拟合的吸收峰数,最后微调优化得到最优的吸收峰频率、峰高值。为了实现物质的识别,通过密度聚类算法得到同一类纯净物在多次测量中的共同吸收峰,以此作为标准数据,通过提出的基于吸收峰特征的光谱匹配算法实现了纯净物和不同含量混合物的快速识别。对10类纯净物的实际光谱数据进行拟合聚类,得到其吸收峰参数,结果与太赫兹光谱数据库一致。通过识别算法对纯净物测试集进行识别的识别率为100%,证明了特征提取和物质识别算法的有效性。对于含有混叠峰的混合物光谱,二阶导数法对葡萄糖-乳糖混合物光谱中被掩盖吸收峰(1.280 THz)的识别率仅为70%,提取到的频率平均值为1.316 THz;而该算法提高识别率至95%,频率平均值为1.281 THz,该算法提高了对混叠峰的分辨能力,能够精确定位混叠峰。对10类纯净物构成的6类不同程度混叠的二元混合物前二、三识别率分别达到90.8%和98.3%,提取到的特征能够有效应用于混合物的成分检测。该算法能够以纯净物数据为标准数据实现成分各异的混合物成分检测,对于太赫兹光谱混合物成分检测有重要意义。     

基于高光谱影像的干旱区草地光谱特征分析

基于石羊河流域金昌地区Hyperion高光谱影像,通过FLAASH大气校正,利用纯像元指数法提取草地波谱信息,并运用光谱一阶微分法和连续统去除法进行定量化处理。结果表明,相对于生长旺盛期的草地光谱特征,衰退期草地光谱红边左移,斜率降低,蓝边、黄边特征减弱,可见光波段反射值较高,近红外波段反射率较低;不同覆盖度草地的红边、绿峰、蓝光和红光吸收谷位置保持一致,可见光波段的光谱吸收特征(波段深度、宽度、面积、对称性)随覆盖度的增大呈有规律的变化,可作为提取或判定植被覆盖度的依据。     

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。     

中药关键质量属性快速评价(Ⅱ):NIR光谱解析策略例证

近红外光谱(near infrared spectroscopy, NIR)作为目前中药关键质量属性快速评价热门技术,广泛应用于提取、浓缩、醇沉、纯化等中药生产过程质量控制领域。由于谱带严重重叠,谱峰较宽,吸收信号弱等特征,NIR需采用化学计量学建立模型。当前,光谱解析是NIR分析的研究热点,结合作者的研究成果,率先综述国内外NIR光谱解析的研究进展及主要方法。其中包括：物质吸收的光谱差异对特征信号提取的主成分分析法;光谱波段筛选,寻找物质特征吸收波段,解析物质结构与特征波段关系的偏最小二乘法;针对扰动(温度、浓度、压力等)引起的光谱变化,通过同步、异步光谱相关峰对光谱进行分析,解析引起光谱变化的特征基团的二维相关光谱法;用量子力学方法对物质结构的能量变化进行计算,解析分子能量变化与光谱变化关系的密度泛函理论法。最后,结合实例,考虑中药组分复杂性特点,从单一药效指标成分出发,采用氘代DMSO技术指认不同浓度的绿原酸NIR吸收特征,验证金银花提取过程中在线NIR模型绿原酸成分变量筛选的可靠性,阐明间隔偏最小二乘法筛选的特征波段与绿原酸光谱特征吸收的一致性,建立了一种中药NIR关键质量属性的光谱解析策略,为中药NIR关键质量属性快速准确评价提供支撑。     

皮肤光谱特性分析及诊断方法研究

本文介绍了一种光纤探头式皮肤反射光谱检测系统的结构。该系统采用精密光栅分光系统和CCD光电接收器件 ,能够快速检测皮肤反射光谱。依据皮肤反射光谱的特征和色度学原理 ,提出表示皮肤颜色的方法 ,给出了三刺激值和色差的计算公式以及病变皮肤表面颜色的区分界限。在分析了皮肤表面颜色和反射光谱曲线的基础上 ,提出实现客观自动识别病变皮肤的对策。通过比较病变皮肤与正常皮肤的反射光谱和色差 ,实现某些皮肤病的分析和诊断。利用此系统对典型皮肤病例的反射光谱进行测试分析实验 ,取得了较好的效果。     

油砂光谱特性及其含油率遥感估算研究

可见光-近红外(visible near infrared, VNIR)高光谱以其光谱分辨率高、波段连续性强,能够反映烃类物质诊断性吸收特征,在烃类能源的识别和调查研究中得到广泛应用。对研究区的油砂光谱进行特征分析,研究显示油砂样品在1 740～1 780,2 300～2 340和2 340～2 360 nm波段均具有由烃类基团弯曲和伸缩振动引起的吸收光谱特征,同时当油砂含油率较低时,引起1 700～1 730 nm波段振动的烃类基团较少,使得在此波段区间产生较微弱甚至不产生烃类吸收特征,随着含油率的增加,1 700～1 730 nm附近开始出现明显的烃类吸收谱带。鉴于含油率是油砂资源储量分析过程中的关键参数,基于油砂中烃类基团在VNIR波段由于弯曲和伸缩振动等引起的一级倍频和合频形成的特征吸收,采用光谱的吸收深度量化特征吸收谱带的响应强度,根据含油率与油砂光谱中1 740～1 780,2 300～2 340和2 340～2 360 nm等烃类特征谱带吸收深度的Pearson和偏相关关系,确立含油率光谱响应强度的关联模式,进而应用单变量一元线性回归方法(unary linear regression,ULR)和多变量偏最小二乘方法(partial least squares regression,PLSR)进行油砂含油率光谱估算研究。结果表明,利用2 350 nm附近吸收深度作为变量的含油率URL估算模型和1 758,2 310和2 350 nm附近吸收深度作为变量的PLSR估算模型精度较高,可为含油率的快速估算提供科学的参考依据。     

基于分子光谱图像识别的食用油快速分类研究

分子光谱分析技术结合化学计量学已成为一种非常活跃的食用油鉴别方法。然而,当不同类型的样本之间的光谱差异极其微小时,利用传统的分类技术也很难将其分开。为了完成相似品种食用油的快速识别和分类,收集了包括芝麻油、玉米油、油菜籽油、调和油、葵花油、花生油、橄榄油七种食用油的衰减全反射红外光谱,在此基础上,采用图像识别的方法对七种食用油进行快速分类。在所提出的图像识别方法中,首先,将通过多元散射校正预处理后的红外光谱吸光度矩阵进行自相关运算,利用等高线原理根据吸光度强度值的不同生成光谱图像,以扩大的光谱差异并提高光谱可视化。然后,根据图像膨胀的原理找到光谱图像的局部特征点,将其作为图像特征。最后,使用BP神经网络对特征点进行训练和分类预测。为了对比所提出的方法,PCA-BP和KL-BP的方法被用于与图像识别的方法进行比较,实验结果表明,图像识别方法的正确识别率为94.4%,高于PCA-BP的66.7%和KL-BP的83.3%。所提方法为实现食用油的快速识别和检测提供了一条新的有效途径。     

基于高光谱反射率的喀斯特地区土壤重金属锌元素含量反演

针对传统土壤重金属锌元素含量测定效率低下和喀斯特地区山高坡陡土壤样品采集难度大，亟需先进手段获取土壤重金属锌元素含量的要求，以喀斯特流域为研究区，利用电感耦合等离子质谱测定土壤样品的锌元素含量和分光光广度计采集土壤光谱数据。将所测定的原始光谱，经过连续统去除、一阶、二阶微分、倒数、倒数对数、倒数对数一阶、倒数对数二阶微分7种数学变换，基于高光谱吸收重金属元素的特征吸收带初步判断光谱特征变量，利用相关分析进一步筛选特征变量，运用逐步回归最终确定有效建模光谱变量。采用非线性和线性算法，揭示光谱敏感波段反射率与重金锌元素含量之间的映射关系，进行土壤重金属含量估测。结果表明：基于耦合的光谱特征变量甄选方式，锌元素的特征波段580，810，1 410，1 910，2 160，2 260，2 270，2 350，2 430 nm与铁氧化物、有机质、粘土矿物吸收带关联，表明一定程度上捕捉到喀斯特地区土壤重金属锌元素的光谱吸收特性；运用随机森林、支持向量机、偏最小二乘3种算法进行元素含量与光谱变量建模后，采用决定系数和均方根误差评价模型精度。从光谱变换形式和模型性能二个维度综合判断，基于二阶微分变换的随机森林算法准确度最高，为最佳估算模型。通过高光谱反射率估测重金属锌元素含量，实现了喀斯特地区土壤重金属锌元素含量的高效快速反演，为喀斯特地区重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑。     

基于HJ-1A-HSI提取稀土元素地球化学异常信息研究

稀土元素的特征谱带基本不随赋存状态的不同而变化,不能用于矿物种类的探测,却能够证实其自身的存在。通过研究稀土元素及其化合物在遥感可见光-近红外波段的光谱特征,分析了稀土元素含量与特征谱带吸收指数的定量关系。以内蒙古白云鄂博稀土富集地区为例进行试验,通过采集矿区典型岩矿标本的光谱、测试分析样品中Nd含量,表明Nd含量与各特征谱带的吸收深度、吸收指数均存在明显的正相关线性关系,相关性均在0.778以上。其中,726～772 nm谱带的吸收指数与Nd含量相关性最好,达到0.937。在此基础上,结合HJ-1A-HSI高光谱遥感数据的波段设置,构建了定量反演Nd含量的最优模型,并以此反演了区域Nd元素遥感地球化学异常信息。结果表明：与1∶20万水系沉积物地球化学异常对比,二者总体相关性良好。为快速获取区域稀土元素地球化学异常提供了新的手段。     

多种薄油膜光谱反射率特性外场测试方法及结果分析

水面溢油机载航测工作需要以全面的溢油模拟目标的光谱反射率特性数据作为支撑,选择合适的工作波段,并通过获得的数据对溢油情况进行分析与判断。针对汽油、柴油、润滑油、煤油与原油五种目标样本,油膜从紫外波段到近红外波段进行了反射光谱测量,并将结果与相同实验环境下的水的反射光谱对比。实验结果表明油膜的光谱反射特性与油品类型以及油膜的厚度相关。不同种类的油膜在相同厚度的情况下,光谱反射率曲线的差异很大,而同一种类的油膜,随着油膜厚度的改变,光谱反射率曲线亦随之发生改变,因而就单一油膜而论,可以通过反射率曲线区分不同的油膜厚度。以相同的油膜厚度而论,柴油,煤油,润滑油在380 nm附近存在反射率峰值,与水的反射率差异明显,原油在大于340 nm波长的反射率远小于水,所得到的反射光谱能够在一定程度上区分不同类型油膜。实验涉及主要溢油油种,数据全面覆盖探测常用的光谱波段,定量化描述了油膜光谱反射率特性,为机载水面溢油探测工作的波段选择与水面溢油的早期发现与分析提供了全面的理论与数据支持。     

Spectral reflectance characteristics of different snow and snow-covered land surface objects and mixed spectrum fitting

The field spectroradiometer was used to measure spectra of different snow and snow-covered land surface objects in Beijing area.The result showed that for a pure snow spectrum,the snow reflectance peaks appeared from visible to 800 nm band locations;there was an obvious absorption valley of snow spectrum near 1 030 nm wavelength.Compared with fresh snow,the reflection peaks of the old snow and melting snow showed different degrees of decline in the ranges of 300～1 300,1 700～1 800 and 2 200～2 300 nm,the lowe...     

基于反射光谱特性的土壤分类研究

选取中国松嫩平原吉林省农安县主要土壤(黑土、黑钙土、草甸土、风砂土、冲积土)室内光谱反射率作为研究对象,利用去包络线方法提取反射光谱特征指标,作为输入变量建立BP神经网络模型,进行土壤分类研究,探索利用表层土壤反射光谱特性进行土壤分类的可行性。结果表明:(1)包络线去除后的曲线使土壤可见光近红外波段的吸收特征显著增强;农安县不同土壤在400～2500nm范围内主要有5个光谱吸收谷,前2个吸收谷主要是由于土壤有机质、铁及土壤机械组成引起的,后3个是土壤水分吸收光谱能量引起的;不同土壤类型反射光谱的差异主要表现在前2个吸收谷。(2)由于输入变量的选取客观准确,基于前2个吸收谷形状特征的BP神经网络模型的土壤分类精度显著优于以反射率或5个吸收谷形状特征为输入变量的模型,可以用于土壤分类。     

土壤矿物对松嫩平原主要土壤类型反射光谱特征的影响机理

尽管纯矿物的反射光谱特征分析与数据库建设工作已经开展,但土壤中各原生矿物、粘土矿物的测试主要是定性的,即能测定土壤中含有何种矿物,但难以测定准确的矿物组分含量。土壤矿物是土壤学与地质学的交叉点,易被忽视,特别是已有研究忽略了土壤矿物对土壤反射光谱曲线的影响。探讨了土壤矿物在可见光-近红外光谱部分(400~2 500 nm)对土壤反射光谱特征的影响,明确影响土壤反射光谱特征的主要机理。土壤样本于2014年采集于松嫩平原黑龙江部分,包括4个土类和7个土属,共54个土壤样本。土壤样本通过研磨、过筛后,在室内暗室中测得反射光谱数据,土壤矿物的反射光谱数据在2017美国地质调查局(USGS)最新矿物光谱库Spectral Library Version 7中获得,对反射光谱数据进行九点平滑、10 nm重采样和去包络线处理。土壤矿物含量测试采用荷兰Philip X’ Pert Pro 型X射线衍射仪分析样品的矿物组成,测试了土壤中石英、长石、方解石和闪石等原生矿物和蒙脱石、伊利石和高岭石等粘土矿物的含量。首先分析7个土属的反射光谱特征,明确每个土属反射光谱曲线的形状特征和吸收位置,其次分析土属的矿物含量情况,找出不同土属各矿物含量的共性和差异;再次分析不同粘土矿物和原生矿物的反射光谱特征,确定不同土壤矿物反射光谱曲线的形状特征和特征吸收的位置;最后将不同土属的反射光谱特征、不同土属的矿物含量情况和土壤矿物的反射光谱特征结合,得到如下结论：(1)土壤矿物决定了土壤反射光谱的骨架特征,土壤矿物对土属的反射光谱影响最明显,由于土类存在多种反射光谱特征,土壤矿物对土类的影响不明显。(2)粘土矿物对土壤反射光谱特征的影响大于原生矿物,主要受蒙脱石和伊利石等粘土矿物的影响,但砂性土受部分原生矿物的影响,主要是长石类矿物和高岭石的影响。(3)蒙脱石和伊利石分别决定土壤反射光谱的第一个吸收谷和第二个吸收谷特征,高岭石决定1 400和1 900 nm前的两个小吸收谷特征,钾长石和钠长石决定了砂性土的前两个吸收谷特征。(4)蒙脱石含量足够高时,会完全掩盖高岭石和长石类的反射光谱特征,部分掩盖伊利石的反射光谱特征;随着蒙脱石含量降低,伊利石的反射光谱特征逐渐体现;蒙脱石和伊利石的含量降到很低时,高岭石和长石类矿物的反射光谱特征逐渐体现出来。研究结果揭示了不同土属反射光谱特征差异的原因,可以为土壤反射光谱分类、土壤精细制图和基于高光谱图像的矿物分布研究等提供理论依据。