优化光谱指数建立水稻叶片SPAD的高光谱反演模型

利用高光谱反射率光谱的特征波段构建光谱指数,建立叶绿素含量反演模型是实现水稻生产精准调控和科学管理的必要手段之一。为了建立适用于拔节孕穗期水稻叶片叶绿素相对含量（SPAD）的高光谱反演模型,分别获取了拔节孕穗期水稻叶片的高光谱和SPAD数据,利用小波分析法对原始光谱反射率曲线进行降噪处理,并对基于积分运算的光谱指数NAOC进行简化,获得了基于双波段简化运算的优化光谱指数。利用相关分析法计算由原始反射率光谱R和数学变换光谱LgR、1/R和R构建的优化光谱和变换光谱指数与水稻叶片SPAD的相关系数,获得了以积分限（a,b）为横、纵坐标的相关系数二维矩阵,并绘制相关性等势图,得到相关系数最高的3个波段组合：R（641,790）（0.872 6）,R（653,767）（0.871 7）和R（644,774）（0.871 6）,计算出20个原始样本中3个积分波段组合所对应的60个优化光谱指数值,按照2∶1的比例划分为建模集和验证集,建立了三种水稻叶片SPAD反演模型：偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）和BP神经网络模型。结果显示：利用优化光谱和变换光谱指数建立的3种水稻叶片SPAD反演模型决定系数R2均大于0.79,归一化均方根误差NRMSE则小于5.4%。其中BP神经网络相对于其他两种模型具有较高的拟合度,预测精度也相对较高,建模集R2=0.842 6,NRMSE=5.152 7%;验证集R2=0.857,NRMSE=4.829 9%。总体来看,基于双波段简化运算后的优化光谱和变换光谱指数建立拔节孕穗期水稻叶片SPAD反演模型是可行的;对比分析3种模型反演结果发现,BP神经网络对水稻叶片SPAD的反演效果较好。该工作对提高拔节孕穗期水稻精准调控技术和建立水稻生产的科学管理体系具有一定的参考价值。     

基于仿生优化算法的水稻叶绿素含量反演模型

用光谱信息精准、高效地检测水稻叶片叶绿素含量,对诊断和优化水稻叶片氮素营养、开发和优化稻田氮素追肥系统、监测和评价水稻病虫害具有重要的实际意义。针对单纯采用机器学习模型反演水稻叶片叶绿素含量模型精确性和稳定性差的问题,以粳稻吉粳88为研究对象,通过网格试验获得分蘖期等关键生育期的叶片表型高光谱数据和相对叶绿素含量。选取核极限学习机（KELM）为基础建模模型,提出了一种先依据基础KELM建模效果选择预处理方法后,再利用仿生优化算法对所选预处理组合所对应的KELM模型的训练过程进行优化的新思路,以提高模型预测精度。首先,对光谱数据的各类预处理方法展开研究,通过对4类预处理方法进行全排列组合共得到72种预处理组合。利用连续投影算法（SPA）选择特征波段输入KELM模型以筛选较优预处理组合。依据建模效果,预处理组合CWT+MMS,CWT+MSC+SG+SS和CWT+SS所对应KELM的测试集决定系数（R2_p）较高,分别为0.850,0.835和0.828。其次,为使KELM模型在保证稳定性和泛化性的前提下性能达到最优,引入哈里斯鹰优化算法（HHO）,通过模拟鹰群在捕食时的合作行为和追逐策略,自动最优调节上述三种KELM模型参数,使得HHO-KELM模型R2_p分别为0.957,0.867和0.858,模型精度得到有效提升,最高提升10.7%。通过研究,证明了HHO算法优化机器学习模型反演水稻叶片叶绿素含量的可行性,为东北粳稻叶绿素含量的测定和评估提供了有力的参考和借鉴。     

新轴手性N,N-Dioxide Biscarbolin衍生物催化酮亚胺的不对称硅氢化反应

以L-色氨酸为原料合成了5个伯酰胺结构的轴手性双咔啉N—O催化剂N2,N2'-二氧-9,9'-二甲基-3,3'-取代甲酰胺-β-双咔啉(4A~4E),并用于不对称催化酮亚胺的还原反应.结果表明,催化剂的催化转化率较高(80%~98%),立体选择性(e.e.值)较好,其中催化剂N2,N2'-二氧-9,9'-二甲基-3,3'-环己基甲酰胺-β-双咔啉(4B)的催化转化率达到了98%,e.e.值达68%.     

聚苯乙烯／聚乙二醇蜂窝状有序膜的制备与表征

通过水辅助法制备了聚苯乙烯／聚乙二醇（PS／PEG）蜂窝状有序膜,并研究了亲水性PEG在膜表面的富集现象及其抗蛋白质吸附行为．采用场发射扫描电子显微镜表征了水洗前后膜表面的形貌变化,发现水溶性PEG主要沉积于膜孔孔壁．原子力显微镜相位图直观证实了PEG在蜂窝状膜表面的富集现象．激光共聚焦显微镜结果表明,PEG富集区域具有抗罗丹明标记牛血清清蛋白吸附的能力．同时还发现了水蒸汽出口的改进可以获得较大的相对湿度与气流稳定性,从而提高成膜品质、改善成膜重复性．     

基于荧光光谱分析的玉米早期斑病害预测模型

斑病害在全球玉米产区均有爆发，严重影响玉米产量与品质，是一种常见的叶类疾病。荧光光谱技术能够快速、无损、准确地反映作物生理信息，动态检测其逆境响应规律。以玉米为研究对象，基于荧光光谱和生理参数(SPAD和Fv/Fm)融合分析，探究玉米生理参数对不同程度斑病害的响应规律，构建荧光光谱反演模型。首先，利用相关分析与峰值分析筛选荧光光谱的敏感波段，采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、多项式平滑(S-G)、 FD光谱一阶导数、 SD光谱二阶导数等5种预处理及MSC-SG-FD, MSC-FD-SG, SNV-SG-FD, SNV-SG-SD等4种建模组合方法，以相关系数R²和均方根误差RMSE为模型效果评价指标，确定荧光光谱反演生理参数模型的最优方法。结果表明：不同斑病害程度下荧光光谱特性的整体变化趋势一致，但强度差异显著，在波段600.000～800.000 nm内，光谱反射率会出现明显的峰中心，达到极值。在波段900.000 nm之后，反射率趋于平稳，特征明显减少。对于潜伏期叶片，SPAD与Fv/Fm的建模最优方法均为SNV-SG-FD,R