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。     

基于多角度高光谱技术冰的偏振反射特性分析

对于可见光范围内,冰的反射光中包含部分偏振光,尤其是光滑的冰面,往往会使探测器获得的反射信息中包含更多的偏振信息。对淡水冰与海冰的反射信息进行了测量,同时结合角度信息与光谱信息分析了它们之间偏振反射特性的差异。发现在以偏振度为指标的前提下,海冰与淡水冰之间的差异相对反射信息较大,同时冰表现出了其特有的偏振特性。从而偏振测量可以辅助现有遥感技术更好的检测覆盖在地球表面的冰。     

漂浮透明油品的紫外反射光谱特性研究

石油产品的庞大运输量增加了重大污染事故的风险,给生态安全带来了巨大威胁。其泄漏事故往往具有突发性、偶然性以及污染范围大等特点,传统的化学采样检测并不适用于现场的应急监测和定量预警。卫星遥感以及机载成像的发展为事故的检测提供了有效手段,但因为水面漂浮油品颜色特征不明显,多呈透明色,RGB相机下水和水面漂浮油品难以区分,严重影响成像监测效果。尝试从水与油品的光谱反射率特性的差异出发,寻找油品的特征波段,提高图像中水与油的对比度,以实现溢油监测。针对漂浮油品的光谱测量,已有研究选用的实验容器与环境条件与自然水体中的综合光学特征存在明显差异,难以为现场泄漏事故的监测提供相应的数据支持。为模拟实际的泄漏情景,在人工开阔湖面上使用地物光谱仪对汽油和二甲苯两类透明油品及类油化学品进行紫外可见反射光谱特性的测量探究。光谱测量结果显示,样品与水在各波段区间的光谱角余弦值均接近1,但光谱反射率差值在紫外波段明显大于其他波段,说明漂浮汽油与二甲苯这类透明油品与湖水的光谱反射率曲线形状差异基本一致,而幅值差异在紫外波段处最大。为进一步论证光谱特征分析结果,选择365,436,546以及700 nm四个紫外-可见波段的滤光片,对样品进行成像分析。成像分析结果显示,汽油与二甲苯两种漂浮透明油品与湖水在紫外波段处的图像总体灰度对比值与纹理特征差距明显高于其他可见光波段。因此,选用紫外波段进行水面漂浮油品的成像监测能有效提高油品与自然水面的成像对比度。该实验在自然光与湖面自然水体的条件下进行,极大程度地模拟了实际的透明油品泄漏污染情景,为透明油品及类油化学品机载遥感监测的波段优选提供了理论与数据支持。     

隐身涂层的光谱反射特性设计

从电磁波与颜料相互作用的机理出发，建立了光学常数、颜料粒径等对光谱反射特性影响的理论模型，系统分析了颜料粒径等关键参数对光谱反射特性的影响规律. 并且用实验验证了理论模型的正确性，为隐身涂层光谱反射特性的理论设计提供了一种新方法. 关键词： 光谱反射特性 光学常数 隐身 涂层     

基于高光谱的大麦籽粒蛋白质含量遥感预测

利用高光谱信息检测作物籽粒蛋白质含量具有无损、快速的特点,而当前国内外开展大麦籽粒蛋白质含量高光谱遥感预测的研究并不多见。以内蒙古自治区海拉尔农垦大麦为研究对象,利用地面高光谱数据寻找大麦植株氮素含量的特征波段,分析了多种典型光谱植被指数与大麦植株氮素含量的相关关系;然后根据氮素运转规律,利用植株氮含量与大麦籽粒蛋白质含量之间的相关关系,构建了基于高光谱数据的大麦籽粒蛋白质含量遥感预测模型。结果表明:(1)550～590nm与670～710nm是大麦植株氮含量的敏感波段区域;(2)植被指数(green-red vegetation index,GRVI)与大麦植株含氮量的相关性最好,R2达到0.665 1。(3)大麦籽粒蛋白质含量与植株氮含量相关性高,建立了基于GRVI的大麦籽粒蛋白质含量的预测模型,R2达到0.658 1。最后,对构建的预测模型进行了验证,其精度达到了一定要求。该研究表明运用高光谱信息来预测大麦籽粒蛋白质含量是可行的,这将为大面积"按质论价"的大麦订单收购提供科学支撑。     

基于叶绿素荧光光谱和反射光谱的甜瓜种子品种鉴别

甜瓜的品种多样,富含多种营养成分,甜瓜种子品种不纯将对甜瓜生产造成一定危害,研究采用种子的叶绿素荧光光谱结合反射光谱的分析方法鉴别甜瓜种子品种,以甜瓜品种“一特白”、“一特金”、“京蜜7号”、“京蜜11号”、“伊丽莎白”为研究对象。构建了甜瓜种子品种鉴别光谱系统,包括激发光源单元、光谱数据采集单元和数据处理单元,使用该系统获取不同品种甜瓜种子的光谱数据。对光谱数据分别进行一阶导数(first derivative, FD),Savitzky-Golay(SG) 平滑,FD结合SG平滑预处理。采用主成分分析(principal component analysis, PCA)方法降低光谱数据的维数,提取主成分。使用两种不同分组方法将样品按照3∶1的比例分为训练集和验证集,并分别采用Fisher判别和Bayes判别分析方法建立甜瓜种子品种的判别模型。本文比较了仅使用叶绿素荧光光谱与使用叶绿素荧光光谱结合反射光谱建立判别模型的判别结果,结果显示,使用叶绿素荧光光谱结合反射光谱建模的判别结果优于仅使用叶绿素荧光光谱建模的判别结果,Fisher判别分析和Bayes判别分析的验证集样品品种的判别正确率均达到98.0%。研究结果表明,采用叶绿素荧光光谱结合反射光谱鉴别甜瓜种子品种具有可行性。     

二苯甲酮晶体的红外反射光谱研究

室温下记录了有机非线性光学晶体二苯甲酮三种不同偏振的红外反射光谱（２００－４０００ｃｍ＾－１）。利用Ｋ－Ｋ变换确定了晶格振动模的模，纵频率。根据由Ｋ－Ｋ变换得到的介电常数和折射率的色散曲线外推得到晶体的静态介电常数，高频介电常数和近红外波段的折射率。还对反射带进行了认定。研究表明该晶体二苯甲酮分子间不存在氩键，只以弱的范德华键相结合。结合晶体结构对强反射带出现的原因作了解释。     

掺杂半导体/金属膜系的光谱透射反射特性

提出了以改变半导体薄膜的掺杂浓度来调节它的等离子体频率ω_p,使它的高透射区移至可见光带.选择本征吸收频率在近紫外区的金属与之构成最佳的D/M光谱透射-反射膜系,同时结合掺杂半导体膜与金属膜的最佳厚度组合以形成较理想的透明隔热复合膜. 关键词：     

数字化地物反射光谱数据库研究进展

随着遥感技术向更高的光谱分辨率方向发展,数字化地物反射光谱数据库的建立和开发越发显得重要,它是遥感应用研究中一项基础性的研究内容和研究方向。遥感应用越来越依赖于地物波谱特征,并且已经发展到定量分析的新阶段,文章较为系统的总结和介绍了近年来国际和国内在数字化地物反射光谱数据库方面的研究现状和该领域的发展趋势,对已建立的包括荒漠、植物、地质、土壤、矿物、云层、雪、大气、岩石、水体、陨石、月球、人造材料、混合物、挥发物、液体等的多种数据库研究现状进行了介绍,并对数字化地物反射光谱数据库的建设中存在的诸如没有统一的光谱数据库国家标准、缺乏地物划分的统一标准、不同数据库之间缺乏可比性、无法进行数据共享机制等问题提出了相应建议。     

立方氮化硼的振动光谱及反射光谱的研究

 将黑色、黄色、棕色三种小于50 μm立方氮化硼粉末为样品，研究了其红外光谱、拉曼光谱、反射光谱，结果表明：（1）样品的红外光谱中，1 818 cm^-1和1 548 cm^-1属于cBN的晶格本征振动，而立方氮化硼的晶格本征振动外的晶体缺陷吸收则发生在~800 cm^-1，1 580 cm^-1~1 740 cm^-1和大于2 400 cm^-1处。（2）拉曼光谱测试表明，在1 052 cm^-1和1 304 cm^-1附近出现的散射与cBN不具有反演中心及cBN具有立方结构这样的事实相一致，并且这种散射伴随着布里渊区中心声子的横向和纵向发射。144 cm^-1附近出现的散射，被认为是由于局部振荡模式的出现，在反斯托克斯区造成的信号，这与晶格中杂质缺陷有关。（3）依据得到的反射光谱，计算了cBN单晶禁带宽度，发现这三种cBN都具有大于金刚石的禁带宽度值，分别为：E_g(黑)=6.21 eV，E_g(黄)=5.73 eV，E_g(棕)=5.71 eV。     

光谱分辨率对黑土有机质预测模型的影响

高光谱遥感以其高光谱分辨率适于反射光谱特征复杂的地物识别与参数反演,但对于反射光谱特征平滑的地物,高光谱数据可能存在数据冗余问题。本研究对实验室测定的黑土高光谱反射率进行重采样,基于统计分析方法研究了光谱分辨率对黑土有机质预测模型精度的影响,结果表明:黑土有机质含量高,土壤有机质的光谱作用范围宽(445～1 380nm);黑土有机质光谱预测模型精度随光谱分辨率降低,呈现先增后减的趋势,最优模型的光谱分辨率为50nm,低于高光谱遥感波段设置,略高于多光谱传感器波段设置;黑土有机质光谱预测最优模型以倒数对数微分为自变量,模型决定系数R2=0.799,RMSE=0.439,研究成果为土壤有机质遥感反演、光谱速测仪器的研制,以及传感器波段设置提供理论基础与技术支持。     

叶片茸毛对叶片反射光谱及高光谱植被指数的影响研究

很多高光谱植被指数被用于对植被的生化物质含量进行非破坏性的估计与反演。由于这些指数都是利用不同波段的反射率计算而得到的,因而对叶片反射具有很大影响的茸毛等叶表结构对这些植被指数的反演精度的影响不容忽视。本研究发现去茸毛处理使得在400～1 000nm范围的的光谱反射都有所下降,但在各个波段的变化并不均匀。通过对比39个现有的高光谱植被指数在经过去茸毛处理前后的变化,发现一些只单独利用可见光或者近红外波段的高光谱植被指数,如CTR1:R695/R420,D740/D720,WBI:R900/R970,R860/(R550×R708)以及红边指数(REP)比大多数既使用可见光又使用近红外波段的高光谱植被指数受茸毛变化影响小,它们对茸毛的低敏感性可以使其在进行植被生化物质反演时更具有普适性。     

银杏叶中硒与多糖的季节分布

银杏叶中总硒和各种溶解形态硒含量随着季节而变化,实验研究了不同采摘期银杏叶中总硒及不同溶解态硒含量分布.7月、9月和霜降之后采摘的银杏叶总硒的含量分别为1.873,2.136,0.815 mg·kg-1,硒的形态以水溶态硒为主.银杏叶粗多糖含量分布依次为9月＞7月＞11月.7月份采集的银杏叶中得到粗多糖为棕褐色固体粉末...     

Research of reflectance photometer based on optical absorption

Gold-labeled lateral flow (LF) assay has been studied extensively due to its sensitiveness, simpleness, and rapidness. In this paper, scattering properties of nanogold particles and LF strip were analyzed. Based on the above analysis, a reflectance photometer has been developed for LF strip labeled by nanogold particles. The integration of reflection optical density was used to indicate the signal of T line and C line. A quantitative equation for cardiac troponin I (cTnI) was deduced to realize quantification of the real cTnI sample, whose correlation of coefficient (R²) was 0.989. The variation coefficient (CV) of repetitive experiments was less than 5%. The reflectance photometer was simple, sensitive, stable, and suitable for field detection.     

植被叶片叶绿素含量反演的光谱尺度效应研究

目前光谱指数方法已被广泛地应用于植被叶绿素含量的反演中,考虑到不同传感器的光谱响应存在差异,研究了光谱尺度效应对光谱指数反演植被叶片叶绿素含量的影响。基于PROSPECT模型模拟了不同叶绿素含量(5～80 μg·cm-2)下的5 nm叶片光谱反射率数据,并利用高斯光谱响应函数将其分别模拟成10～35 nm六种波段宽的光谱数据,再分析评价5～35 nm波段宽下光谱指数与叶片叶绿素含量的相关性、对叶片叶绿素含量变化及对波段宽变化的敏感性。最后,利用波段宽为40～65 nm的反射率数据对光谱指数反演植被叶绿素含量的光谱尺度效应进行验证。结果表明,通用光谱指数(vegetation index based on universal pattern decomposition method, VIUPD)反演叶绿素含量的精度最高,反演值与真实值拟合程度最好;归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和简单比值指数(simple ratio index, SRI)其次,虽然其决定系数R2高达0.89以上,但反演的叶绿素含量值小于真实值;其他光谱指数的反演结果较差。VIUPD对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,受光谱尺度效应影响较小,具有较好的反演能力,这一结论恰好验证了其“独立于传感器”的特性,同时证明了VIUPD在多源遥感数据反演植被理化参量的研究中具有更好的应用前景。     

基于反射光谱吸收特征勘探天然气的方法研究

反射光谱学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的特定异常之间的因果关系。因此,可以通过检测地表异常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。文章通过对青海某地区野外测量的反射光谱的分析,首先提出了典型气田区测点的光谱曲线的宏观吸收特征;然后,完成了反射光谱中的吸收特征的提取,包括吸收波段深度、位置、宽度和对称度,以此分析测区采集的样品光谱,建立了该地区的特征光谱库;提出了检测地表烃类物质的方法;最后基于线性解混模型,实现了半定量地提取测区主要蚀变矿物的丰度信息。     

Effect of bengal rose sensitizer on activity of the photosynthetic apparatus of green barley leaves

We have observed disruption of the energy distribution between chlorophyll-protein complexes, their partial degradation, and inactivation of photosystem II in green barley leaves under photooxidative stress conditions induced by the photosensitizer bengal rose. __________ Translated from Zhurnal Prikladnoi Spektroskopii, Vol. 73, No. 2, pp. 266–269, March–April, 2006.     

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。     

基于光谱指数的区域土壤盐分三维空间变异研究

为揭示中原黄泛区土壤盐分三维空间分布特点,以河南省封丘县为研究区域,综合应用土壤采样数据与遥感影像数据,利用光谱指数法与三维反距离权重法(IDW)对三维土壤盐分空间变异特征进行了解析与评价,显著提升了区域土壤盐分的三维预测精度。研究区域土壤电导率变异系数在0.218～0.324之间,属中等变异强度;各层土壤电导率的平均值在0.121～0.154 ds·m-1之间,土壤盐分高值区主要分布在天然渠与黄河沿线区域,研究区盐渍土剖面类型属“底聚型”,即随着深度增加土壤盐分含量逐渐增大,呈现底土积盐的趋势;该研究表明应用以光谱指数数据为基础的三维IDW方法对区域土壤盐分三维特征进行解析可以达到较高精度。该研究为中原黄泛区盐渍障碍耕地的治理利用提供了可靠技术方法。     

Analyzing the performance of statistical models for estimating leaf nitrogen concentration of Phragmites australis based on leaf spectral reflectance

Abstract

Nitrogen is an essential nutrient for plant growth and development. Rapid and nondestructive monitoring of nitrogen nutrition in plants using hyperspectral remote sensing is important for accurate diagnosis and quality evaluation of plant growth status. The sensitive bands of leaf nitrogen concentration varied in different plants. However, most of the current studies are concentrated on crops, and only a few studies focused on wetland plants. This study investigated the accuracy of the most common univariate, stepwise multiple linear regression, and partial least squares regression models for predicting leaf nitrogen content in a wetland plant reed (Phragmites australis) by testing the accuracy of all the models through leave-one-out cross validation coefficient of determination, root mean square error and relative error. It found that: (i) sensitive bands responding to leaf nitrogen concentration were concentrated in the green and red regions of visible light; (ii) for univariate regression models, the quadratic polynomial model based on the difference spectral index composed of 665?nm and 680?nm had the highest predictive accuracy (the validation coefficient of determination was 0.7535); (iii) for multivariate regression models, the stepwise multiple linear regression models had superior predictive accuracy to the partial least squares regression models, and the stepwise multiple linear regression model with first derivative reflectance was optimal for predicting leaf nitrogen concentration (the validation coefficient of determination was 0.7746, the validation root mean square error was 0.2925, and the validation relative error was 0.0804). The findings provide a scientific basis for rapid estimation and monitoring of leaf nitrogen concentration in P. australis in a nondestructive manner.