基于高光谱技术的覆盖保鲜膜菠菜货架期预测研究

保鲜膜能提高果蔬保水性,隔绝外界细菌侵染,延长货架期。为了准确估测覆盖保鲜膜果蔬品质的优劣,对其货架期进行预测具有重要意义。应用高光谱技术结合化学计量学方法对同等贮藏条件下覆膜新鲜菠菜叶片的货架期进行了预测。先采集五个不同贮藏时间下75盘共300片菠菜样本在可见-近红外(Vis-NIR,380～1 030 nm)与近红外(NIR,874～1 734 nm)波段的高光谱数据,然后测定不同贮藏时间下菠菜叶片叶绿素含量。提取300片覆膜菠菜叶片的平均光谱(200个为建模集,100个为预测集)后,对建模集光谱进行主成分分析(principal component analysis,PCA),发现不同贮藏期内叶片光谱数据在前3个主成分空间有一定的聚类。根据建模集光谱信息与预先赋予的不同贮藏期虚拟等级分别建立偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)模型,得到预测集样本的贮藏期总的判别准确率分别为83%(Vis-NIR)和81%(NIR)。表明,高光谱技术结合化学计量学方法能够实现对新鲜菠菜货架期的分类和预测,为消费者正确评价覆盖保鲜膜的菠菜品质提供了理论指导,也为后期果蔬货架期检测仪器的开发提供了技术支持。     

植物BRDF研究及应用进展

植物叶片是植物光合作用的重要器官,直接体现了植物生长及营养状况。植物叶片反射、透射的内部理化信息模型间接反映了植物生长过程中物质、能量交换信息,是植物生长过程精细化管理的前提和基础。植物叶片空间光学特性对基于遥感的作物营养状况诊断、虚拟植物光线传输模拟、计算机图形学场景渲染等领域具有重大意义。双向反射分布函数(BRDF)主要研究物体表面反射光的空间分布特性和光谱特性,通过对作物叶片光学特性的获取和测定,准确、高效地表征作物生长参数,并进行定量分析,在植被遥感、农业等领域的研究与应用中有着极大的优势。为了更好地把BRDF技术应用于农业遥感、数字农业等领域中,将针对BRDF测量装置、模型发展和分类及其在植物遥感检测中的应用等环节展开叙述。最后结合综述内容,分析了BRDF技术在农业遥感领域的局限,并对其应用前景进行了展望。     

激光波长对煤激光诱导击穿光谱特性影响的试验研究

我国电站入炉煤种复杂多变,实时快速获取煤质成分对保障锅炉的安全、高效、低污染运行具有重大意义。将激光诱导击穿光谱(LIBS)技术应用于燃煤煤质测量,观测了不同波长激光(355,532和1 064 nm)诱导产生的等离子体时间演变特性和不同电离特性元素的谱线时间特性,对比了出现屏蔽效应时的能量阈值随激光波长的变化特征,并研究了激光波长对煤LIBS光谱特性的影响规律。结果发现：使用532 nm激光作为激发光源时,煤LIBS光谱具有最强的谱线信号强度,且出现等离子体屏蔽效应的能量阈值也较高,是一种较理想的激发光源,为LIBS技术在煤质测量领域的工业应用提供了实验依据。     

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。     

基于拉曼光谱技术的茶树叶片中类胡萝卜素含量的无损快速检测

叶片中类胡萝卜素是植被环境胁迫、光合能力和植被发育阶段的指示器。基于叶片的原位拉曼光谱响应特性对龙井43叶片的类胡萝卜素含量进行了研究,建立了两者之间的定量模型。本文共对315个龙井43叶片样本进行了拉曼光谱采集和分光光度检测。为排除检测过程中受噪声、基线漂移等因素的干扰,运用和比较了五种光谱数据预处理方法提取原始拉曼光谱中与茶叶中类胡萝卜素含量有关的有效信息。基于预处理后的数据建立了偏最小二乘(PLS)回归模型,拉曼光谱与类胡萝卜素含量的建模集和预测集的相关系数(r)分别为0.817和0.786。为进一步研究类胡萝卜素的拉曼光谱响应机理,本文采用连续投影算法(SPA)优选了17个拉曼特征波数建立相应的特征波数模型,模型的建模集和预测集的相关系数(r)分别为0.808和0.777。根据已建立的模型,探究了茶树四个不同叶位的叶片类胡萝卜素含量的变化。发现茶树叶片随着叶龄的增加,类胡萝卜素浓度呈先增后减的趋势。以第2位叶的类胡萝卜素含量最高。进一步验证了模型的可行性以及探索了将该模型应用于茶树叶片树龄和叶位探测的可能性。采用拉曼光谱技术可以实现茶树叶片中类胡萝卜素含量的原位、无损、定量检测。     

基于不同化学计量学方法的土壤重金属激光诱导击穿光谱定量分析研究

工业的发展及城市化进程的深入,造成大量耕地土壤遭受重金属污染,土壤重金属元素的准确检测对制定土壤重金属防治决策提供有效参考。本研究应用激光诱导击穿光谱(LIBS)结合化学计量学方法对土壤中的铅(Pb)和镉(Cd)元素进行定量分析。根据土壤重金属污染的不同程度,人为制作了含有Pb和Cd元素的15个浓度梯度的土壤样本,并采集各个样本的LIBS谱线。采用剔除异常光谱和数据归一化来减少试验误差和噪声。综合土壤LIBS发射谱线中Pb和Cd元素谱峰信息以及美国国家标准与技术研究院(NIST)的标准原子光谱数据库,选取了Pb,Cd元素的分析谱线与分析谱线区间,对比分析基于多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法,建立分析谱线区间与对应Pb和Cd元素浓度之间的定量回归模型。结果表明,非线性的LS-SVM和BP-ANN的模型的预测性能优于线性MLR和PLSR模型,这可能是因为非线性模型能够通过自适应较好地解决土壤基体效应的影响。研究表明,LIBS技术结合多元化学计量学方法能够为土壤重金属准确检测提供新的分析手段,为制定农业土壤重金属防治决策提供有效的理论基础。     

近红外透射光谱结合判别分析方法在汽车制动液品牌与新旧鉴别中的应用研究

采用近红外透射光谱研究了汽车制动液品牌及新旧的鉴别。采集宝马(BMW),丰田(Toyota),沃尔沃(Volvo)以及嘉实多(Castrol)四种品牌的汽车制动液全新样本以及用过的样本的透射光谱。分别对每一种品牌下全新与用过汽车制动液样本的光谱数据进行主成分分析(PCA),主成分得分图表明不同品牌制动液以及该品牌下全新样本以及用过的样本能够被较好的区分,其光谱特性存在差异。基于主成分载荷(Loadings)进行特征波数选择,偏最小二乘判别分析(PLS-DA),线性判别分析(LDA),簇类独立软模式法(SIMCA),k最邻近分类算法(KNN),随机森林(RF),误差反向传播人工神经网络(BPNN),径向基神经网络(RBFNN),极限学习机(ELM),支持向量机(SVM),最小二乘支持向量机(LS-SVM)等判别分析方法用于建立基于特征波数的判别分析模型,判别模型的建模集和预测集判别正确率均略低于或达到了100%。与其他三种品牌汽车制动液相比,嘉实多全新样本与用过样本的差异较小,KNN与LS-SVM模型的建模集正确率均低于100%。结果表明,近红外透射光谱结合特征波长选择以及判别分析模型对不同品牌制动液以及同一品牌下全新样本以及用过的样本进行识别是可行的,为开发在线或便携式仪器提供理论支持。     

高光谱成像技术无损检测赣南脐橙表面农药残留研究

高光谱成像技术具备图像和光谱的双重优势,作为一种快速无损检测分析技术,检测过程无损、无污染和无接触。高光谱成像数据包括样本的图像信息和光谱信息,采集样本高光谱成像数据时,样本的每个像素点都有一条光谱与之对应,样本的每个波长都有一幅灰度图像与之对应。研究采用高光谱成像技术无损检测不同稀释浓度的农药在赣南脐橙样品表面残留随时间变化的关系。用蒸馏水把农药分别配置成1∶20, 1∶100和1∶1 000倍的溶液。然后把不同浓度的溶液滴到30个洗净的脐橙表面, 将涂有农药的脐橙分别放置0,4和20 d,然后采集在900～1 700 nm波长范围的高光谱成像原始数据。通过主成分分析获取930,980,1 100,1 210,1 300,1 400,1 620和1 680 nm共8个特征波长,基于这些特征波长做第二次主成分分析,应用PC-2图像并经过适当的图像处理方法对不同浓度及放置不同天数的农药残留进行无损检测。采用高光谱成像技术检测三个时间段较高稀释浓度的果面农药残留都比较明显。高光谱成像技术作为一种检测方法,可用于评价各个时间段较高浓度的农药残留。     

近红外光谱检测鲜枣酵母菌的动力学模型

酵母菌是引起鲜枣发酵的主要微生物。以室温(20 ℃)贮藏的鲜枣为研究对象,应用近红外光谱,建立了检测鲜枣内酵母菌的动力学模型,从而预测室温贮藏鲜枣的保鲜期,以确保鲜枣的品质安全。通过对近红外光谱预处理方法和特征波数的优选,分别建立了室温贮藏下鲜枣内酵母菌的近红外光谱定量检测模型和反映其变化规律的动力学模型。结果表明,在全光谱范围内,采用多元散射校正光谱预处理方法,通过多元线性回归,建立的鲜枣内酵母菌菌落总数的近红外光谱模型预测效果最好,其中校正集的相关系数为0.950,均方根误差为2.560,预测集的相关系数为0.863,均方根误差为2.477。结合鲜枣的近红外光谱,其零级反应动力学模型可以较好地描述酵母菌的变化情况,鲜枣光谱吸光度值与贮藏时间的动力学模型为B_t=171.395-124.445x₁-109.945x₂-32.763x₃-7.899x₄-1.426x₅-4.857x₆+0.045t,其相关系数为0.996,标准偏差为2.561。酵母菌安全限量为100 000 cfu·g-1,当酵母菌菌落总数初始值小于等于10 cfu·g-1时,预测鲜枣在室温下的贮藏时间为8 d,也可根据鲜枣中的酵母菌菌落总数初始值的不同实现实时监测鲜枣内部酵母菌菌落总数信息及其安全的贮藏时间。     

基于高光谱成像技术的菜青虫生命状态检测研究

采用近红外高光谱成像技术对菜青虫的存活与死亡状态进行了研究,通过提取菜青虫不同状态的光谱信息,建立判别分析模型。以不同预处理方法对所提取的951.5～1 649.2 nm光谱进行预处理,并建立偏最小二乘判别分析(partial least square-discriminant analysis, PLS-DA)模型对菜青虫的生死状态进行判别分析,判别正确率接近或达到100%。用移动平均(moving average,MA)5点平滑光谱分别采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)以及加权回归系数(weighted regression coefficient,B_w)分别选取了17和20个特征波长进行生与死状态的判别。基于特征波长建立了PLS-DA, K最邻近节点算法(K-nearest neighbor,KNN),BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)以及支持向量机(support vector machine,SVM)模型,判别正确率接近100%。结果表明采用近红外高光谱成像技术对菜青虫生命状态的研究是可行的,为作物虫害的快速诊断提供了新方法。