土壤重金属砷的高光谱估算模型

砷是严重危害人体的重金属之一.利用高光谱技术进行土壤重金属砷含量的估测具有很大的应用潜力,但受区域和土壤背景的影响,估算模型适用性和精度都会有很大的差异.针对石家庄市地表水源地保护区土壤砷含量的高光谱估算,在水源地保护区的主要采矿地和冶炼企业进行了土壤实地采样和实验室重金属分析,对土壤样本的原始光谱反射率采用Savit...     

矿区农田土壤砷污染的可见-近红外反射光谱分析研究

利用在实验室获取的矿区农田土壤可见-近红外反射光谱与土壤As污染浓度、Fe和有机质含量数据构建了As和Fe浓度及有机质含量的PCR与PLSR预测模型;为提高模型的稳定性和预测能力,对原始光谱数据进行了预处理即,一和二阶微分(F/SD)、基线校正(B)、变量标准规一化(SNV)、多次散射校正(MSC)和连续统去除(CR)。研究表明：变量标准规一化(SNV)、多次散射校正(MSC)和连续统去除(CR)分别对As, Fe和OM的PCR模型的预测能力有明显的改善(各PCR模型的因子数、相对RMSEP和R2分别5,0.304 0,0.368 5;3,0.144 3,0.476 2和3,0.171 2,0.408 4)。预测As和Fe浓度及有机质含量的最优PCR模型使用了一些共同的波段：450, 1 000, 1 400, 1 900, 2 050, 2 200, 2 250, 2 400和2 470 nm。因此,可以通过遥感技术来检测土壤污染物浓度及其他物质含量,从而为土壤环境质量的遥感监测提供参考。     

基于高光谱的土壤有机质含量估算研究

高光谱遥感技术以其光谱分辨率高、波段连续性强、数据丰富的特点,因而在土壤养分研究中得到广泛应用.通过土壤钉机质的高光谱遥感分析,可以充分了解土壤养分的状况及动态变化,为指导农业生产及保护农业生态环境提供科学依据.本文基于江西省余江县和泰和县采集的34个红壤土样350～2 500 nm波段的光谱曲线,研究了土壤光谱与土壤有机质含量之间的关系.先对土壤反射率光谱进行两种变换:一阶微分(R')、倒数的对数log(1/R),然后在提取特征吸收波段的基础上,运用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法建立相应的估算模型,并对模型进行检验.结果表明,偏最小二乘回归法优于多元逐步线性回归法,其建立的高光谱估算模型具有快速估算土壤中有机质含量的潜力.     

高光谱技术联合归一化光谱指数估算土壤有机质含量

随着近地高光谱遥感技术的发展,为快速、有效、非破坏性地获取土壤有机质(SOM)信息提供了可能。土壤高光谱波段数据众多,光谱数据变量之间存在较为严重的多重共线性,影响模型复杂结构,而构建归一化光谱指数(NDSI)可以有效去除冗余信息变量,放大光谱特征信息。以江汉平原公安县为研究区,采集56份耕层土样,在室内获取土壤光谱数据,采用“重铬酸钾-外加热法”测定SOM含量,对实测土壤光谱数据(Raw)进行倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)和连续统去除(CR)三种变换,计算四种变换的NDSI数值,分析SOM与NDSI的二维相关性,并对一维、二维相关系数进行全波段范围内的p=0.001水平上显著性检验,提取敏感波段和敏感光谱指数,结合偏最小二乘回归(PLSR)建立SOM的估算模型,探讨二维光谱指数用于建模的可行性。研究表明,二维相关系数相比一维相关系数有不同程度的提升,以LR最为显著,相关系数数值提升约0.26;基于二维相关性分析提取的敏感光谱指数的PLSR建模效果整体优于一维相关性分析提取的敏感波段,其中,NDSI_LR-PLSR模型的稳健性最优,验证集R2为0.82,模型验证RPD值为2.46,模型稳定可靠,可以满足SOM的精确监测需要,适合推广到区域范围内低分辨率的航空航天遥感(如ASTER,Landsat TM等),应用潜力较大。     

煤矸石充填复垦重构土壤重金属含量高光谱反演

为研究煤矸石充填复垦土壤重金属含量快速有效的监测方法,以淮南创大生态园煤矸石充填复垦田间试验小区为研究区域,首先采用化学方法监测土壤(0～20 cm)重金属(Cu, Cr, As)含量,然后采用ASD(analytical spectral devices) FiSpec4型高光谱仪测量土壤样品的反射光谱,提取光谱特征,并对光谱进行一阶微分变换、二阶微分变换及倒数对数变换;将变换后的各光谱特征参数与监测的土壤重金属含量进行相关性分析,并依据相关性分析结果选择显著相关的波段作为相关因子供建模使用。采用多元逐步回归(stepwise multiple liner regression,SMLR)分析、偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)及人工神经网络(artificial neural network, ANN)三种方法分别建立基于光谱反射率估算土壤重金属含量的预测模型,并采用回归模型进行精度评定,然后确定各重金属含量的最佳预测模型。实验结果表明,经过微分变换的光谱波段与土壤重金属含量达到了显著相关;重金属Cu和Cr的一阶微分光谱的人工神经网络模型为最佳预测模型,重金属元素As的二阶微分光谱的偏最小二乘回归模型为最佳预测模型。     

土壤全氮反射光谱估算机理研究

反射光谱技术具有快速、便捷等特点,过去几十年中将其应用于土壤科学的研究呈指数增长,且广泛用于土壤属性估算。土壤全氮含量是一项非常重要的肥力指标,光谱估算全氮含量可以为实现精准农业提供重要支持。但反射光谱估算土壤全氮含量是基于全氮与有机碳的相关性还是基于氮本身的吸收特征仍然存在争议。本文以江苏滨海土壤为研究对象,利用偏最小二乘法分别构建全氮和有机碳在相同建模样本量、不同全氮含量及变异程度情况下的估算模型,通过分析模型精度变化规律及全氮与有机碳估算模型系数的相关性,探讨土壤全氮反射光谱估算机理。结果表明,该地区土壤为1 000年来滨海滩涂经人为耕作发育形成,全氮含量不高,有机碳含量偏低。全氮与有机碳之间存在较强的相关性,相关系数高达0.98。土壤全氮含量估算精度随样本集全氮含量的平均值、标准差增大出现先增加后略有减小的变化规律,与变异系数的变化规律相一致。当全氮含量较低时(样本平均值小于0.27 g·kg-1),土壤全氮与有机碳相关系数也较小,实现反射光谱估算全氮是基于氮的吸收特征;当全氮含量较高时(样本平均值大于0.29 g·kg-1),全氮与有机碳相关性较强且有机碳模型精度高于全氮,说明有机碳对光谱曲线的影响随其含量增加而增大,并掩盖了氮的吸收特征,实现反射光谱估算全氮是基于其与有机碳的相关性。该研究揭示了土壤反射光谱估算全氮含量的机理,从而为反射光谱快速估算土壤全氮含量提供理论依据。     

高光谱反射率的滨海地区土壤全磷含量反演

反射光谱在近年来广泛应用于土壤属性的估算.作为一种有效估算土壤全磷含量的手段,反射光谱技术可以很大程度上减少传统化学测量方法所损耗的人力物力.以江苏滨海土壤为研究对象,在30个采样点采集了共147个土样,测量土壤样品光谱反射率及全磷含量.利用原始光谱反射率数据及6种不同的光谱变换结果,通过随机抽样(RS)、KS、SPX...     

污染土壤对脐橙叶片镉含量影响的光谱预测

近年来可见-近红外光谱技术在农业污染监测中应用越来越广泛,但在果树的重金属污染研究中应用较少。本文以纽荷尔脐橙(Citrus sinensis[L.]Osbeck cv. Newhall)为研究对象,采用盆栽方法,通过添加镉（Cd）形成不同污染程度的土壤,然后定期监测叶片中Cd含量及其光谱,分别建立了基于光谱指数的线性回归预测模型,以及基于偏最小二乘回归（PLSR）的Cd含量高光谱预测模型。结果表明：Cd更容易向新叶迁移和聚集,在高Cd污染的土壤中这种现象更加明显;新叶光谱在700～730 nm之间反射率升高,发生红边蓝移现象,老叶光谱没有显著变化;基于光谱指数建立的线性回归模型的R2达到0.8左右,而利用PLSR方法建立的预测模型精度普遍高于线性回归模型,其R2达到0.9左右,并且标准归一化（SNV）的光谱预处理方法可以显著提高PLSR模型的预测精度。研究显示,可见-近红外光谱技术在脐橙重金属污染监测上有很好的潜力。     

基于高光谱特征与人工神经网络模型对土壤含水量估算

土壤含水量(θ)是影响作物生长和作物产量的主要因素之一。旨在评估基于光谱特征参数的各种回归模型估算土壤含水量的精度,并比较人工神经网络(BP-ANN)和光谱特征参数模型的性能。2014年在室内获取砂土和壤土的土壤含水量和光谱反射率数据。结果表明：(1)当砂土容重为1.40 g·cm-3时,900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ达到极显著水平(R2超过0.90);容重为1.50 g·cm-3时,用蓝边最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ相关性最好(超过0.70);容重为1.60 g·cm-3时,780～970 nm反射率总和与560～760 nm归一化吸收深度的R2均超过0.90,达到极显著水平;容重为1.70 g·cm-3时,900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和的R2为0.88,呈极显著水平。(2)当土壤类型为壤土时,用900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ相关性最好。(3)蓝边反射率总和(R2=0.26和RMSE=0.09 m3·m-3)和780～970 nm吸收深度(R2=0.32和RMSE=0.10 m3·m-3)估算砂土的含水量相关性最好。在估算壤土的含水量时,900～970 nm最大反射率(R2=0.92和RMSE=0.05 m3·m-3)与900～970 nm反射率总和估算模型的精度最高(R2=0. 92和RMSE=0.04 m3·m-3)。(4)用人工神经网络模型能够更好地估算两种土壤的含水量(R2=0.87和RMSE=0.05 m3·m-3)。因此,人工神经网络模型对θ估算具有巨大的潜力。     

Non-destructive study of lead glasses’ alteration by reflectance spectroscopy

Non-destructive detection of the early stages of glass deterioration is important for stopping the degradation and for restoring works of art. With this aim, two sets of reference glasses, with varying amounts of lead, have been damaged using a defined and controlled degradation process. The measurements of the reflectance spectra of the samples, implemented with a portable fiber-optics goniospectrophotometer in a back-scattered configuration, underline very fine levels of deterioration. For glasses containing a low amount of lead, an increase in the roughness of the upper surface with the duration of the deterioration is observed and can be quantified by an upward vertical translation of the spectra. For glasses containing an important amount of lead, an increase followed by a decrease in the roughness is observed during the alteration. Moreover in the latter set, the reflectance spectra present oscillations, due to interferences inside a superficial layer created by the loss of lead during the deterioration and involving an iridescent appearance. The analysis of these oscillations leads to the quantification of the thickness of the altered layer and to its evolution with time. The obtained results have been validated by RBS analysis. The same measurements have been implemented on archeological samples that have been damaged by naturally occurring reactions while being buried in soil. Comparisons of features and oscillations of the reflectance spectra discriminate non-weakly and strongly altered areas of the glasses, no matter the amount of lead in the samples.     

基于可见/近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究

以225个猪肉肉糜样本为研究对象,利用可见/近红外光谱分析技术对猪肉肉糜主要品质指标的的快速检测进行了研究.光谱经小波去噪后,采用偏最小二乘法和支持向量机定量分析方法分别建立了肉糜中肌内脂肪、蛋白质和水分含量的可见/近红外光谱预测模型.其中,肌内脂肪的支持向量机定量预测模型最优,校正相关系数rcal和预测相关系数rva...     

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。     

东北黑土不同组分有机碳的近红外光谱测定

不同颗粒组分的土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)具有不同的化学组成且对不同农艺措施响应不同,因此了解其信息有助于深入理解SOC对土壤肥力的贡献。本研究旨在评价近红外光谱(near Infraredspectroscopy,NIRS)预测黑土不同颗粒组分SOC(水稳性团聚体结合碳、颗粒态有机碳及不同大小粒级有机碳)的潜力。土壤样品(n=136)采集于东北典型黑土带上,利用偏最小二乘法建立定量模型(n=100),并用独立样本对模型进行检验(n=36)。结果表明:NIRS可以在一定程度上预测水稳性团聚体结合碳含量(R2=0.69-0.82,RPD=1.2-1.8);对矿质结合态SOC(<53μm)(R2=0.97,RPD=5.4)及细粒级SOC(<20μm)(R2=0.93,RPD=3.8)预测结果较好,对颗粒态有机碳(>53μm)和粗粒级SOC(>20μm)预测结果不理想。NIRS在简化黑土不同颗粒组分SOC的测定,特别是矿质结合态(<53μm)SOC,具有很好的应用前景。     

不同的光透明剂对在体人皮肤组织光学透明的反射光谱研究

研究了经三种不同类型的透明剂处理后的在体人皮组织在波长为400～1 000 nm范围内随时间变化反射光谱特性的变化及各组于580 nm处分别在0～60 min时间段各组反射光谱的改变程度.实验采用USB-4000光纤光谱仪分别获取经丙三醇、葡萄糖及丙二醇处理在体人皮肤组织前后的在0,10,20,30,40,50和60 ...     

Photoluminescence, cathodoluminescence, and reflectance study of AlN layers and AlN single crystals

Strained AlN layers grown by MOVPE on sapphire and nominally unstrained AlN single crystals were studied employing photoluminescence, cathodoluminescence, and reflectance spectroscopy in the near-band edge range. The data allow one to determine fundamental optical parameters such as the band edge energy with its crystal field splitting and strain dependence which are still under discussion. Reflection measurements performed on crystal facets with different orientations and subjected to varying selection rules serve to assign the observed transitions to valence band states with specific symmetries.Near-band edge excitonic luminescence at around 6 eV was recorded as a function of temperature (). Fits to the data using standard models from the literature yield the temperature dependence E_g(T) of the band gap.     

近红外光谱技术在土壤养分分析中的研究进展及应用前景

精准农业是近年来国际上农业科学研究的热点领域,是现代信息技术和传统农业紧密结合的产物。近红外光谱技术(NIRS)作为一种无损、实时、准确的分析手段,在土壤学领域的应用逐渐得到了人们的重视,是实现精准农业的有效手段之一。对其目前在土壤学领域的应用进行了介绍和分析,认为NIRS在土壤学领域的发展方向应该是田间信息实时采集技术,即在田间条件下利用便携式NIRS分析仪对土壤养分和农作物苗情进行实时分析和处理,另外NIRS还可以与空间遥感技术相结合,宏观掌握农作物所需营养及其长势信息,从根本上改变我国粗放型农业现状。     

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。