基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别方法研究

为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大,而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题,以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象,将模糊神经网络和仿射变换有机结合,提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别模型。首先利用五层线性归一化模糊神经网络的自适应特性,选取高斯隶属度函数,自动计算冠层可见光图像识别的推理规则,有效地分割了可见光图像中的冠层区域。通过分析3种分割指标和熵,定量评价可见光图像冠层分割质量。网络迭代38次时,误差精度为0.000 952,该算法平均有效识别率为96.13%,获取可见光冠层图像的像元信息熵值范围为2.454 4~5.198 7,与标准算法所得冠层图像的像元信息熵仅相差0.245 9。然后以取得可见光图像的冠层有效区域为参考图像,采用仿射变换算法,调整优选平移、旋转、缩放等图像变换因子,配准原始热红外图像,提出了基于仿射变换的冠层热红外图像识别方法。对于初始温度范围值在16.35~19.92 ℃的农作物热红外图像,计算选取旋转幅度为1.0和缩放因子为0.9时,作为异源图像的最优配准参数,获取目标图像的最大温差为3.17 ℃,相对于原图像的平均温度值由18.711 ℃下降至17.790 ℃,进而实现了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别。最后以熵的互信息作为监督指标,对农作物冠层热红外图像识别方法进行评价。提出的冠层热红外图像识别方法,所获取的目标图像与初始热红外图像的平均互信息为4.368 7,标准目标图像和初始热红外图像的平均互信息为3.981 8,二者仅相差0.486 9。同时,两种冠层热红外图像的平均温度差值为0.25 ℃,高效消除了原始热红外图像的背景噪声。结果表明本研究方法的有效性和实用性,能够为应用热红外图像反映农作物生理生态信息特征指标参数提供技术借鉴。     

基于集合经验模态分解-小波阈值方法的爆破振动信号降噪方法

为了更好地消除混杂在爆破信号中的噪声,引入一种基于集合经验模态分解和小波阈值共同作用的降噪方法。首先将信号进行集合经验模态分解,然后选择含噪的模态函数分量进行小波阈值降噪处理,最后把处理后的分量和未处理的分量进行叠加,重构的信号即为降噪信号。该方法不仅能有效的去除噪声,还能使爆破波形保留其真实性和完整性。     

气相色谱-质谱联用法测定水果中环氧七氯残留量的不确定度评定

对《蔬菜、水果中农药残留量的气质联用测定方法》测定水果中环氧七氯农药残留量的不确定度进行了评定,分析和量化了影响测定结果的不确定度分量,将不确定度分量合成,得到环氧七氯农药残留量的扩展不确定度为0．25μg／g。     

一种基于“聚集诱导发光+激发态分子内质子转移”机制的苯并噻唑衍生物荧光探针及其对次氯酸根的识别

合成了一种基于苯并噻唑衍生物的荧光探针(Z)-O-(2-(苯并[d]噻唑-2-基)-4-(2-氰基-2-(4-氰基苯基)乙烯基)-6-甲基苯基)二甲基硫代氨基甲酸酯(HBTY-N),探针在Tris溶液(p H=7)中能够通过荧光“Off-On”变化,高选择性识别Cl O-.向该探针中加入ClO^-后溶液由无荧光变为橙红色荧光,斯托克位移为235nm,且识别响应快速.探针HBTY-N对ClO^-的检测限为2.127×10-7 mol/L, pH适用范围为1～10,并且有较强的抗干扰能力.机理研究表明,在ClO^-的作用下,探针通过“氧化去保护”机制释放出具有“聚集诱导发光+激发态分子内质子转移(AIE+ESIPT)”性质的荧光团(Z)-4-(2-(3-(苯并[d]噻唑-2-基)-4-羟基-5-甲基苯基)-1-氰基乙烯基)苄腈(HBTY),量子产率由0变为42.88%.此外,探针HBTY-N可对活细胞中ClO^-进行荧光成像,且对细胞毒性低,还可用于实际水样中的ClO^-检测,具有潜在的应用...     

高亮度近红外荧光染料研究进展

近红外光(650～1700nm)在生物成像中具有组织穿透深度大、受生物体自身荧光干扰小和对生物体光损伤小等优点.因此,近红外染料已成为生物成像新的研究热点.近红外荧光染料较窄的能量带隙使激发态非辐射跃迁几率增大,导致荧光强度大幅降低.同时较长的共轭疏水骨架及强大的分子电荷转移能力,使他们容易与外部分子交互,从而加剧非辐射能量损耗增加,致使荧光强度降低.为了获取高亮度近红外荧光染料,研究人员针对近红外染料做了很多改进和修饰.从荧光染料的结构-性质关系角度,综述了目前主流的高亮度近红外染料的发展情况,希望能为发展高亮度近红外荧光染料提供帮助和指导.