基于近红外特征光谱的番茄苗氮含量快速测定方法研究

为了提高近红外光谱技术快速测定番茄苗氮含量的准确度和稳健性, 比较分析竞争自适应重加权采样法(CARS)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、向后间隔偏最小二乘法(BiPLS )和组合间隔偏最小二乘法(SiPLS)四种特征波长挑选方法, 筛选与番茄苗氮含量相关的特征光谱。在十种不同氮素处理水平下(尿素溶液浓度0～120 mg·L-1), 培育60株番茄苗样本(每个处理6株), 使其分别处于不同程度的过量氮素、氮素适度、缺氮素和无氮素状态。分别采集每株番茄苗样本的叶片, 扫描其12 500～3 600 cm-1波段的近红外光谱。比较四种方法所建立的番茄苗氮素定量分析模型可知: CARS和MCUVE挑选的特征变量所建定标模型的性能比BiPLS和SiPLS挑选的特征变量所建定标模型的性能更优, 但是预测性能远低于后者。其中, 基于BiPLS建立的番茄苗氮素含量预测模型性能最佳, 相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和性能对标准差之比(RDP)分别为0.952 7, 0.118 3和3.291 0。因此, 近红外光谱技术结合特征谱区筛选可以有效地提高番茄苗叶片氮素含量的定量分析模型指标, 使模型更实用化。但是, 特征波长挑选方法不具有普适性。基于单个波长变量筛选的方法所建立的模型较为敏感, 更适用于样本状态较为均匀的待测对象;而基于波长区间筛选的方法所建的模型相对抗干扰性更强, 更适用于样品状态不均匀, 重现性较差的待测对象。因此, 特征光谱筛选只有与样本状态及建模指标结合, 才能使其在建模过程中发挥更好的作用。     

基于近红外特征光谱的番茄苗氮含量快速测定方法研究

为了提高近红外光谱技术快速测定番茄苗氮含量的准确度和稳健性,比较分析竞争自适应重加权采样法(CARS)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、向后间隔偏最小二乘法(BiPLS )和组合间隔偏最小二乘法(SiPLS)四种特征波长挑选方法,筛选与番茄苗氮含量相关的特征光谱。在十种不同氮素处理水平下(尿素溶液浓度0～120 mg·L-1),培育60株番茄苗样本(每个处理6株),使其分别处于不同程度的过量氮素、氮素适度、缺氮素和无氮素状态。分别采集每株番茄苗样本的叶片,扫描其12 500～3 600 cm-1波段的近红外光谱。比较四种方法所建立的番茄苗氮素定量分析模型可知：CARS和MCUVE挑选的特征变量所建定标模型的性能比BiPLS和SiPLS挑选的特征变量所建定标模型的性能更优,但是预测性能远低于后者。其中,基于BiPLS建立的番茄苗氮素含量预测模型性能最佳,相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和性能对标准差之比(RDP)分别为0.952 7,0.118 3和3.291 0。因此,近红外光谱技术结合特征谱区筛选可以有效地提高番茄苗叶片氮素含量的定量分析模型指标,使模型更实用化。但是,特征波长挑选方法不具有普适性。基于单个波长变量筛选的方法所建立的模型较为敏感,更适用于样本状态较为均匀的待测对象;而基于波长区间筛选的方法所建的模型相对抗干扰性更强,更适用于样品状态不均匀,重现性较差的待测对象。因此,特征光谱筛选只有与样本状态及建模指标结合,才能使其在建模过程中发挥更好的作用。     

提高特征光谱法在微量气体监测中灵敏度的研究

为了实现对室内微量有毒气体实时监测,提高基于特征光谱检测方法的测量精度,提出了特征波长过滤窗的方法。将高浓度的待测气体作过滤窗,标准空气作参考窗,气室充待测浓度的待测气体,采用组合测量得到的多组光谱进行差分、相关等数据处理求解气室中待测气体的浓度。实验显示,采用WQF-520-FTIR型红外光谱仪得到癸二酸二丙脂红外吸收谱线主要有四条：3 385.26,3 417.64,5 797.11和8 561.65 nm,分别对应的吸光度为1.520 0,1.542 1,2.431 8和1.352 6。对应的可检测的最小含量为50×10-9,而采用特征波长过滤窗的方法波长位置可实现10-4 nm量级的对准,在确定待测气体含量量级的条件下,可检测的最小含量为5×10-9,灵敏度提高约10倍。该方法具有高灵敏度、无中毒、可实时检测等优点。     

马尾松针叶光谱特征与其叶绿素含量间关系研究

以马尾松针叶野外高光谱数据为基础,分析了马尾松光谱变化,构建或借助不同光谱特征参数,在理论和实践分析的基础上,建立了马尾松针叶叶绿素含最与光谱反射率及9个特征参数之间的关系.研究结果表明:(1)马尾松叶绿素含量在527,703,1 364及1 640 nm四个波长附近,与其反射率具有较好的线性关系,为马尾松遥感监测在波段选择上提供了依据;(2)红边位置、红边平均反射率、红边位置附近平均反射率、红边斜率、红边面积、红谷吸收深度、绿峰反射高度、红边归一化植被指数、红边植被胁迫指数等9个马尾松反射光谱特征参数均与叶绿素含量间存在指数函数关系,相关系数绝对值在0.5～0.7之间;(3)采用9个光谱特征参数建立了马尾松针叶叶绿素含量预测模型,且所建立的基于高斯核函数变换的偏最小二乘回归模型对叶绿素含量的预测精度远远大于传统线性回归模型,模型的均方误差为0.008 8,平均绝对百分误差为0.761 7%.     

火成岩光谱吸收深度与矿物组分黑云母含量关系研究

岩石的矿物组成成分是影响其反射光谱特征的主要因素之一,是产生各类岩石特征谱带的重要原因。本文选择美国喷气推进实验室提供的岩石样本(包括组成岩石样本的各类矿物百分含量和用Analytical Spectral Devices (ASD)地物光谱仪测得0.35～2.50 μm波长范围内岩石样本光谱反射率)、岩石所包含的各类矿物的光谱反射率为基础数据,根据岩石和所含矿物的光谱线性混合模型,首先进行了岩石及其矿物成分线性混合模拟实验,实验结果表明基于线性混合光谱理论的岩石矿物模拟模型能够较好的模拟岩石光谱曲线,并且能够保留各个矿物组分的吸收特征。然后从火成岩的岩石光谱中选出含有黑云母矿物的八个样本,研究岩石样本中黑云母含量及其在2.332 μm处反射光谱吸收深度的特征,用线性和非线性等多种常用统计模型拟合了岩石光谱吸收深度与矿物组分黑云母含量之间的响应关系,最后本文将增长型(Growth)和指数曲线型(Exponential)两个模型相结合获得新的拟合模型,利用该模型拟合了岩石光谱吸收深度与矿物组分黑云母含量之间的统计响应关系,拟合结果表明二者的相关系数达到0.998 4,标准偏差为0.57 2,虽然利用Growth和Exponential模型拟合的标准偏差小于两个模型结合后的新模型拟合的标准偏差,但新模型的相关系数有了显著提高,这说明新模型拟合效果更接近样本的实测值。     

人发中铜(Ⅱ)、锌(Ⅱ)含量相关性的研究

本文定量地研究人发中铜 ( )、锌 ( )含量的相关性 ,提出一个经验公式 ,应用于铜 ( )含量的计算 ,相对误差小于 1 0 % ,可进行软件开发。     

黄土覆盖区油气微渗漏地表蚀变高光谱特征响应机理研究

以甘肃庆阳油气区为例,根据油气微渗漏的物理化学过程,通过地面实测黄土样品的波谱曲线,以及其中碳酸盐、粘土矿物、二、三价铁离子含量的测试分析,检测黄土覆盖区油气微渗漏所引起的特征光谱响应。根据黄土样品的测试分析,已知油气区碳酸盐矿物含量明显高于未知油气区,而且二价铁离子含量增加引起红层褪色现象明显,但粘土化蚀变特征不明显。从实测土壤光谱曲线包络线去除后,提取的土壤光谱吸收特征参数中,碳酸根和二价铁离子对应的吸收深度、吸收面积和对称度等三个特征参数与其含量相关性强,拟合度好。由此,对地面实测的14条土壤光谱曲线聚类分析能够有效区分油气微渗漏明显的已知油气区类和油气微渗漏不明显的未知油气区类。     

近红外光谱法测定PDA中残留丙烯酰胺含量

选取38份实验室自制二甲基二烯丙基氯化铵与丙烯酰胺的共聚物(PDA)为样品,用紫外光谱法对PDA中残留丙烯酰胺(AM)含量进行测定,并进行近红外光谱扫描,在图谱中选取七个波段,将每个波段的特征峰作为自变量,吸收峰作为因变量,采用偏最小二乘法(PLS)的数学转换方法建立近红外反射光谱(NIRS)定标模型,采用小波分析对光谱进行降噪处理,建立PDA中残留AM含量的近红外预测模型,并将预测值与紫外光谱法测定值进行比较,其外部验证决定系数达到0.99,预测分布趋势良好,对预测值与实测值进行t检验,结果显示预测值与实测值差异不显著。试验结果表明,采用近红外光谱数据建立的定标模型预测PDA中残留AM单体含量具有较高可行性。     

烟叶中游离态氨基酸与卷烟主流烟气中氢氰酸的相关关系

分别用氨基酸分析仪法和离子色谱-脉冲安培检测法测定了60种单料烤烟烟叶中游离态氨基酸的含量和烟叶主流烟气中氢氰酸的释放量,通过相关性分析确定了对氢氰酸释放量具有主要影响的氨基酸,建立了氢氰酸释放量的预测模型.结果表明:所有碱性氨基酸和杂环氨基酸都与氢氰酸呈显著正相关,所有酸性氨基酸与氢氰酸都没有呈现显著相关性.根据相关性系数判断对烟草主流烟气中氢氰酸释放量起主要作用的氨基酸依次是:苯丙氨酸、色氨酸、组氨酸、丙氨酸、脯氨酸和丝氨酸.研究结果为吸烟与健康研究提供科学依据.     

基于叶片光学属性的作物叶片水分含量反演模型研究

叶片含水量是反映作物生理特性的一个重要参数, 对生态环境的研究具有重要意义。采用小波分析方法, 分析叶片含水量对反射率的影响特征, 建立综合利用多波段信息的作物叶片水分含量反演模型。基于PROSPECT模型的辐射传输理论, 推导出由叶片反射率光谱的小波系数反演叶片水分含量CW的理论模型。利用六种常用的小波函数, 对叶片组分水、干物质和白化基本层的吸收光谱进行小波分解。选取对水分变化最敏感, 同时对其他组分不敏感的分解尺度和波段位置, 找到能稳定突出水的光谱特征的小波系数。结果表明: bior1.5小波函数在尺度为200 nm, 波段位置为1 405和1 488 nm的小波系数具有上述特征。建立由叶片反射率光谱的bior1.5小波系数反演叶片水分含量CW的反演模型, 模型有两个转换系数a和Δ都受叶片结构参数N的影响。利用PROSPECT模型生成模拟光谱数据集, 校正建立的叶片水分含量反演模型中的两个转换系数a和Δ, 并与LOPEX93实验光谱数据集结合验证反演模型。结果表明: 反演模型不仅比传统基于植被指数的统计模型在精度上有提高(反演值与实测值的R2最高达到0.987), 而且更加稳定, 普适性更高。研究表明, 小波分析方法在利用高光谱数据反演作物叶片水分含量方面具有独特的优势。     

土壤发射率光谱与土壤元素含量的关系研究

通过对全国十几个地区共26个土壤样品进行元素含量和红外光谱测定,分析了土壤中红外发射率光谱特征,研究了土壤发射率光谱与土壤的硝态氮(NO₃-N)、磷(P)、钾(K)、钙(Ca)、镁(Mg)、铜(Cu)、铁(Fe)、锰(Mn)、锌(Zn)等元素以及pH值和有机质(OM)含量的相关性,并利用偏最小二乘回归和多元逐步回归建立了利用发射率光谱估算土壤各种元素含量的回归模型。由此找到了土壤元素含量与土壤发射率相关性最大的特征波段,并遴选出了不同波段哪些土壤元素与发射率的相关性最紧密,为开展土壤发射率的影响因素研究和由土壤中红外光谱预测土壤元素含量奠定了理论基础。研究结果显示：(1)在8～10 μm波段范围内,土壤发射率与土壤元素相关性从高到低依次为Ca,Mg,Mn和Fe ,相关系数最高为0.85,最低为-0.5;另外K,Fe,NO₃-N和Zn与发射率的相关性在6～8 μm波段范围内依次减小,相关系数最高为0.75,最低为0.48;而在10～14 μm波段内,Mn和K与发射率有较强的相关性,相关系数约为0.5;(2)土壤发射率与土壤pH值之间大致呈抛物线关系,在土壤的pH值为7时,发射率最高,随着土壤越酸或越碱,发射率逐渐降低;(3)在建立土壤各元素含量的预测模型时发现,偏最小二乘回归估算土壤各元素含量的精度要高于多元逐步回归,尤其是Ca,Cu和Fe这些元素,建模和交叉验证的R2分别能达到0.9、0.8以上;利用观测的土壤发射率光谱根据传感器波谱响应函数模拟得到的MODIS和ASTER传感器红外波段的发射率数据,通过多元逐步回归模型对土壤各元素含量进行估算发现,利用ASTER的热红外波段发射率估算土壤Ca含量时建模和验证的决定系数为0.774和0.892;用MODIS的红外波段发射率估算土壤Ca和Fe含量的建模和验证的决定系数都在0.85以上,估算Mg和K的建模和验证的决定系数都在0.5以上;并且ASTER的第10和11波段和MODIS的第28,29和30波段对土壤各元素有较高的敏感性,更适合用于土壤各元素的估算。     

近红外光谱的玉米种子穗腐病特征提取与判别模型研究

玉米种子穗腐病是危害玉米产量的主要病害之一。利用近红外光谱开展了玉米种子穗腐病判别模型研究。246粒玉米种子由吉林省农业科学院海南育种基地提供,其中96粒玉米种子为穗腐病染病样本,其他150粒玉米种子为同种玉米正常样本。利用MATRIX-Ⅰ型傅里叶近红外光谱仪采集了样本800～2 500 nm范围的近红外光谱信息,并对样本近红外光谱数据利用多元散射校正（MSC）进行预处理。结合玉米内部有机物质的近红外光谱的敏感波段和样本近红外光谱吸收峰挑选了4个优选区间,并采用相关系数法(CA)、连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）三种不同原理的特征波长提取算法分别提取了4（1 362,1 760,2 143和2 311 nm）、5（1 227,1 310,1 382,1 450和1 728 nm）和10（1 232,1 233,1 257,1 279,1 313,1 688,1 703,1 705,2 302和2 323 nm）个特征波长。以提取得到的特征波长作为玉米种子穗腐病判别模型输入变量,用0-1（染病-正常）表示样本染病状况作为输出真实值建立支持向量机（SVM）模型,使用网格搜索法结合十折交叉验证法对模型参数进行优化。结果表明,CA-SVM,SPA-SVM和CARS-SVM三种判别模型中训练集和测试集建模准确率均在90%以上。该研究成果为玉米种子病害诊断装置提供了模型基础,且针对优选区间进行特征波长选择的方式也可以为建立其他种子病害判别模型提供参考。     

烃源岩可溶烃、热解烃、总有机碳含量与光谱指数相关性研究

烃源岩的可溶烃含量(S1)、热解烃含量(S2)和总有机碳含量(TOC)是进行烃源岩研究和评价的重要指标,以往主要通过实验室分析方法获得,时效性得不到保证。为了探讨野外快速测量这些指标的可行性,采集了乌兹别克斯坦克孜勒库姆地块10件烃源岩样品,运用地面ASD光谱仪和碳硫分析仪,分别测定了样品的可见光-近红外-短波红外(Vis-NIR-SWIR)反射光谱和S1, S2和TOC含量参数。运用光谱拟合微分,获得了上述样品反射光谱的一阶导数、二价导数等微分数据;并运用线性回归方程拟合和拟合结果统计分析,研究了这些数据同S1, S2和TOC含量之间的相关性。结果表明:烃源岩S1含量与原始光谱、光谱一阶导数、二阶导数分别有1 973, 511和239个波段相关,相关系数绝对值最大值分别为0.612, 0.823和0.889,相关性程度分别为弱、较强、极强;烃源岩S2含量与原始光谱、光谱一阶导数、二阶导数分别有2, 144和205个波段相关,相关系数绝对值最大值分别为0.561, 0.867和0.926,相关性程度分别为弱、较强、极强;烃源岩TOC含量与原始光谱无相关性,与光谱一阶导数、二阶导数分别有18、 180个波段相关,相关系数绝对值最大值分别为0.882和0.879,相关性都极强。此外, S1含量与光谱二阶导数的2 012 nm波段拟合优度最高,达0.790;S2含量与光谱二阶导数的363 nm波段拟合优度最高,达0.858;TOC含量与光谱一阶导数的2 480 nm波段拟合优度最高,达0.777。结果说明,利用可见光-近红外-短波红外反射光谱反演烃源岩S1, S2和TOC含量具有比较好的效果。为研究野外烃源岩的原位检测奠定了重要的基础。     

油菜叶片的光谱特征与叶绿素含量之间的关系研究

叶绿素是作物生长中的重要因素,是植物营养胁迫、光合作用能力和生长状况的良好指示剂。实时、可靠的作物营养诊断是进行科学施肥管理的基础,也是实践精细农业的关键技术之一。采用便携式可见-近红外光谱仪,在室外自然光照条件下对不同氮肥水平下油菜叶片的光谱特性进行了研究,并根据作物特有的光谱特征,采用逐步回归分析方法建立了油菜叶片的叶绿素含量与红边位置和绿峰位置之间的定量分析模型。结果表明,将红边位置、绿峰位置二者作为自变量时,建立的模型效果优于采用单一的红边位置为自变量时建立的模型效果。其相关系数分别为0.863和0.848;校正标准偏差SEC分别为5.273和5.459, 说明采用红边位置和绿峰位置这两个参数更能很好地预测叶片的叶绿素含量。     

岩石化学成分及复介电常数与光谱特征的关系探究

实验对辽宁省兴城地区的97块岩石样本测量了350～2 500 nm间光谱反射率,岩石化学成分及部分样本的复介电常数值,并用包络线去除法计算了光谱吸收深度。研究基于岩石化学成分光谱特征理论、介电常数相关理论,利用相关性分析的方法求得岩石各化学成分与光谱吸收深度间的相关系数曲线、岩石复介电常数与光谱反射率间的相关系数曲线。通过归纳总结曲线形态特征,获得以下信息：(1)岩石中SiO₂,Al₂O₃,CaO,K₂O,MgO,灼失含量与光谱吸收深度在波段(1 900～2 500 nm)间相关性明显,在1 900,2 200和2 300 nm等化学元素识别特征波段处,出现局部极大/极小值;火成岩中Fe₂O₃含量与光谱吸收深度在铁元素的特征波段(400～550 nm)有着良好的相关性,相关系数达-0.406。探讨岩石光谱吸收特征与其化学成分含量间的关系在通过遥感影像进行成矿预测、识别岩性等方面都有着积极的作用。(2)岩石复介电常数总体与岩石反射率呈负相关,实部相关性优于虚部,实部相关系数在1 900 nm附近达到极小值-0.753。观查曲线可知,介电常数实部与光谱反射率相关系数在1 900和2 200 nm附近都有着良好的相关性,因此实验运用不同的模型拟合了在该处的响应关系函数曲线。介电常数是介质的基本物理性质之一,现有研究中多在微波波段中分析电磁波特征与介电常数间的关系,该研究在可见光和近红外波段范围内探究了二者间的关系,为进一步探讨岩石介电特性和光谱特征奠定了基础。     

不同产地白兰地酒中金属元素含量的测定及特征分析

微波消解样品,FAAS,GFAAS和AFS对法国产及某国产白兰地酒中微量金属元素含量进行测定,对所测20种金属元素相关性进行了分析,给出了法国产及某国产白兰地酒在金属元素含量间存在的相关性、相关性特征及影响因素。     

基于特征波段的高光谱技术检测水体中毒死蜱浓度的实验研究

为了探究反射光谱检测水体中毒死蜱农药的可行性,使用由ASD公司的FieldSpecPro地物波谱仪构成的高光谱采集系统在室内、室外环境获取两种不同浓度区间的毒死蜱样品的光谱数据。基于偏最小二乘(PLS)和主成分分析(PCA)算法分别对毒死蜱样品光谱数据建立全波段定量模型,结果两种模型的预测能力均较高。通过相关性分析(CA)计算相关系数来选择毒死蜱样品光谱的特征波长,其中浓度区间为5~75 mg·L-1的室内、室外实验光谱的特征波长为388,1 080,1 276 nm和356,1 322,1 693 nm,浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验样品光谱的特征波长为367,1 070,1 276,1 708 nm和383,1 081,1 250,1 663 nm。结合PLS算法建立样品特征波长光谱数据的定量模型,结果与全波段模型相比,浓度区间为5~75 mg·L-1的室内外实验光谱PLS特征波长模型的校正集决定系数R2_C分别提高至0.987 5和0.999 2,预测集决定系数R2_P分别提高至0.989 4和0.994 4,校正集均方根误差RMSEC分别降低为2.841和0.714,预测集均方根误差RMSEP分别降低为1.715和1.244;浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验光谱特征波长PLS模型的校正集决定系数R2_C分别提高至0.998 3和0.998 8,预测集决定系数R2_P分别提高至0.998 4和0.999 0,校正集均方根误差RMSEC分别降低为1.383和1.186,预测集均方根误差RMSEP分别降低为1.510和1.229,验证集标准差与预测均方根误差的比值(RPD)有所增加,尤其是针对浓度区间为0.1~100 mg·L-1的实验,RPD值显著增加至21.7,说明基于特征波长建立的毒死蜱样品定量模型具有较高精度的预测能力,但是通过不同浓度区间范围的对比实验发现,ASD地物光谱仪对低浓度的毒死蜱溶液预测的相对误差偏大,存在客观上的检测下限。为了保证不同试验条件下的毒死蜱农药的特征波长都得到分析,增强模型使用的普适性与鲁棒性,根据特征波长选择出4个波段,即351~393,1 065~1 086,1 245~1 281和1 658~1 713 nm作为特征波段。特征波段模型的波长变量个数共38个,相比于全波段模型的432个波长变量,模型变量精简了91.2%,其中浓度区间为5~75 mg·L-1的室内外实验光谱PLS特征波段模型的R2_C分别为0.993 7和0.987 8,R2_P分别为0.979 8和0.998 2,RMSEC分别为1.690和2.516,RMSEP分别为1.987和0.659;浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验光谱特征波段PLS模型的R2_C分别为0.9882和0.9807,R2_P分别为0.9391和0.9936,RMSEC分别为3.345和3.942,RMSEP分别为8.996和2.663,且四种实验情况下的模型RPD值均大于2.5,满足定量分析条件。因此采用高光谱采集系统对室内和室外环境中毒死蜱农药的快速检测具有一定的可行性,此研究结果对有机磷农药等面源污染物快速检测有实际的应用价值,可为农田水体有机磷农药快速检测仪器的开发提供理论基础。     

近红外光谱小波分析在土壤参数预测中的应用

从田间采集了150个田间土壤样本,在分析了所有样本的土壤参数统计特征之后,对原始近红外光谱数据进行了聚类分析,分别得到了50个土壤全氮和50个土壤有机质的等价样本及其对应光谱。对样本光谱曲线进行8层Biorthogonal小波包分解,分解得到的最低低频[80]结点对应着土壤水分以及土壤质地的光谱变化趋势,最高高频[8 255]结点对应着土壤粒度、光谱仪精度等引起的高频震荡。对以上两个结点进行重构并从样本光谱曲线中剔除以上影响成分,得到了对应的土壤参数特征光谱。基于特征光谱建立了土壤参数偏最小二乘回归模型：全氮偏最小二乘预测模型的预测系数r_c达到了0.960,验证系数r_v达到了0.920;有机质偏最小二乘预测模型的预测系数r_c达到0.922,验证系数r_v达到0.883。模型精度明显提高,满足实际生产的需要。     

兴城地区岩石光谱特征与物性参数、金属元素间响应关系研究

岩石物性参数、元素含量和光谱特征三者之间的相互关系并非独立存在, 研究三者之间的相互关系,对于探索通过遥感信息进行岩石矿物成分、物性参数的定量反演方法奠定基础。采集了兴城地区590块岩样本,分析其物性参数（密度、介电常数、电阻率、磁化率）、金属成分含量（Fe, Ti, V, Mn, Zr, Co, Zn, Nb, Bi, Pb）以及岩石光谱之间的关系。将各物化参数与原始光谱、光谱吸收深度、光谱小波包分解后的高低频做相关性分析,找出各物化参数影响光谱吸收和反射的特征波段,探究关系密切的参数。该研究为岩石岩性分类、某种金属元素和物理特性的反演以及用某种参数来预测关系密切的参数奠定了基础,取得如下结论：（1）获得了火成岩中Fe,Ti,Mn,V,Zn,Bi和Pb等元素的特征谱带,其中Fe元素含量更高,与光谱的相关性更显著。在0.4和0.54 μm波段附近存在Fe的特征反射波段,1.0~1.5 μm波段范围内存在Fe元素的特征吸收波段;在0.4~0.55和0.6~0.65 μm波段范围内,Ti元素与光谱的相关性更显著,在2.28 μm波段附近存在Ti的特征吸收波段;在0.41 μm波段附近存在Mn的特征反射波段;火成岩、沉积岩V元素与光谱相关性差异性较大,在0.76,0.81,0.89,0.95 μm波段附近可能存在火成岩的特征吸收波段和沉积岩的特征反射波段;沉积岩的Zn元素含量与光谱的相关性比火成岩要显著,在0.41,1.36,1.59 μm波段附近可能存在火成岩Zn的特征反射波段,在2.34 μm波段附近可能存在沉积岩Zn的特征波段;2.14 μm波段附近,Bi元素对沉积岩光谱的吸收有一定的作用;Pb的特征谱带可能存在于0.45,0.54,2.29 μm附近;（2）在岩石各物理特性和光谱的关系研究中,在0.57~0.85 μm波段范围内,密度对光谱有很好的吸收反射特征,在0.53 μm波段附近,磁化率使光谱有较强的反射,在1.08 μm波段附近,磁化率使光谱产生较强的吸收;电阻率和光谱的相关关系与密度和光谱的相关关系极为相似;（3）在岩石各物性参数间的关系中发现,密度和电阻率呈显著正相关的关系;（4）在岩石各物性参数与金属元素的关系中研究发现,密度与各金属元素相关性较弱;磁化率与Fe和Ti元素呈显著的正相关关系;电阻率与各金属元素间的相关关系较弱;介电常数与各金属元素含量呈正相关关系,其中与V,Zn,Bi元素的相关关系最显著;（5）在金属元素间,Fe与Ti有较显著的正相关关系,Ti与Fe,V元素间有较强的正相关关系,Zn和Pb存在较强的正相关。     

与哈姆林甜橙果实内在品质主要参数同步相关的特征光谱研究

基于光谱分析的甜橙内在品质检测技术近年得到较快发展,但目前采用的大多为单一品质指标的光谱分析,而甜橙果实品质往往取决于果实多项品质指标的共同作用。本研究的目的在于研究甜橙果实反射光谱与果实内在品质的相关性,筛选与哈姆林甜橙果实多个品质指标同步相关的特征光谱,为建立甜橙果实在内品质的实时检测技术提供依据。以哈姆林甜橙(Citrus sinensis (L) cv. Hamlin sweet orange)成熟果实为试材,逐个果实进行果实反射光谱和果实可溶性固形物(TSS)、柠檬酸、维生素C(Vc)含量和固酸比等在内品质主要参数的分析,对所获数据采用Excel,Spss Statg和View SpecPro软件进行统计与分析。结果表明,哈姆林甜橙果实TSS、固酸比和Vc均与波长988 nm近红外光反射光谱呈极显著或显著正相关,相关系数分别为0.387**,0.440**和0.309*,TSS和固酸比与该波长反射率的最佳拟合方程分别为y＝13.957x+5.405和y＝75.120x+37.256;可见光429 nm光谱二阶导数与TSS和Vc呈显著和极显著正相关,相关系数分别为0.350 72*和0.386 9**。波长944 nm近红外光谱倒数对数与固酸比呈显著正相关(r＝0.304*)。试验结果为柑桔果实内在品质主要参数的同步、快速无损检测奠定了基础。