基于无人机高光谱遥感的东北粳稻冠层叶片氮素含量反演方法研究

为探究遥感监测水稻冠层叶片氮素含量的较优高光谱反演模型,以水稻小区试验为基础,获取了不同生长期水稻冠层高光谱数据。在综合比较一阶导数变换(1-Der)、标准正态变量变换(SNV)和SG滤波法等处理方法基础上,提出一种将SNV与一阶导数变换的SG滤波法相结合的光谱处理方法(SNV-FDSGF),并将处理后的数据经无信息变量消除法(UVE)与竞争自适应重加权采样法（CARS）选出不同生长期的敏感波段。将各生长期的敏感波段两两随机组合,并构建与水稻叶片含氮量相关性较高的差值光谱植被指数(DSI)、比值光谱植被指数(RSI)、归一化光谱植被指数(NDSI)。其中分蘖、拔节和抽穗3个时期的最优植被指数和决定系数R2分别为：DSI(R₈₅₇, R₆₂₃), 0.704; DSI(R₆₇₀, R₅₇₈), 0.786; DSI(R₉₉₅, R₅₀₈), 0.754。以各生长期内的较优的三种植被指数作为输入分别构建自适应差分优化的极限学习机(SaDE-ELM)、径向基神经网络(RBF-NN)以及粒子群优化的BP神经网络(PSO-BPNN)反演模型。结果表明：SaDE-ELM建模效果最好,在模型稳定性和预测能力上比RBF-NN和PSO-BPNN都有了明显提高,各生长期反演模型的训练集和验证集决定系数R2均在0.810以上,RMSE均在0.400以下,可为东北水粳稻冠层叶片含氮量的检测与评估提供科学和技术依据。     

土壤Cd含量实验室与野外DS光谱联合反演

土壤重金属高光谱遥感建模理论上能够大大降低传统化学分析测定所需成本,正逐步发展为有效探查土壤污染空间分布与开展污染土壤综合防治的关键技术。然而土壤重金属高光谱遥感调查技术目前多局限于稳定可控条件下的实验室光谱模型,野外诸多因素（光照、湿度、土壤粗糙度等）影响下野外原位光谱模型的有效性已成为困扰该项技术大范围推广亟待突破的关键科学问题。以湖南衡阳市某矿区为例,分别利用ASD地物光谱仪和等离子发射光谱法测定46个土壤样品350~2 500 nm的实验室光谱和Cd含量,并在土壤取样时同步测量样品野外原位光谱。在运用DS（direct standardization）转换算法处理野外光谱的基础上,融合实验室光谱先验知识,基于主成分逐步回归建模方法开展了土壤Cd含量实验室与野外原位DS光谱联合反演实验,交叉验证了模型的稳定性。同时为深入探究实验室与野外原位DS光谱联合反演模型的有效性,将其与基于实验室光谱、野外原位光谱、野外原位DS光谱、实验室与野外原位光谱联合建立的主成分逐步回归模型开展了对比分析。结果表明：野外原位光谱反演模型精度（R2=0.56）明显低于实验室光谱反演模型（R2=0.64）,野外原位DS光谱反演模型与之相比精度有所提升（R2=0.66）;在野外原位光谱DS转换校正基础上,联合实验室光谱先验知识的土壤Cd含量反演模型精度最高,R2可达0.72。与此同时,实验室与野外原位DS光谱联合反演模型揭示482,565,979和2 206 nm波段对研究区土壤Cd含量有较好指示性,此结果与实验室光谱反演模型所识别的特征波段一致,两者物理意义相同。研究结果证实了实验室光谱先验知识以及DS转换算法能够提升野外原位光谱模型的可靠性,可为发展土壤Cd含量野外原位高光谱遥感探测提供重要的提供理论与方法支撑。     

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。     

光谱分辨率对土壤组分建模影响分析

实验室可见-近红外高光谱数据（VIS-NIR）具有快速、高效、无损等技术优势,被越来越多应用于土壤组分反演中。光谱分辨率越高所能表达的土壤信息越丰富,但也带来了数据冗余。目前,对于不同光谱分辨率对土壤组分建模影响效应分析的研究相对较少。以欧洲土壤中心数据集19036个土壤样本为数据源,以土壤总氮（N）、有机碳（OC）、碳酸钙（CaCO₃）、粘土（Clay）为例,基于偏最小二乘回归方法（PLS）并选择30%的随机样本独立验证的方式开展相关研究。首先将所有样本原始0.5 nm分辨率4 200个波段的高光谱数据采用等间距取均值方法分别重采样到2,4,8,…,1 024 nm开展分析。结果表明：随着光谱分辨率的降低,土壤各类组分反演精度均呈下降趋势,光谱分辨率在64 nm以上,4类土壤组分普遍具有较高的模型验证精度（R2>0.65,RPD>1.7）,光谱分辨率在128 nm以下CaCO₃和Clay组分精度显著变差;4类组分中,CaCO₃对光谱分辨率敏感性最强,在高光谱分辨率下反演精度较高（R2>0.86,RPD>2.72）,但随光谱分辨率降低精度下降最快。此外,基于光谱响应函数将样本光谱重采样到GF2,S3A,L8,Aster,Modis和S3OLCI六种常见卫星传感器的光谱分辨率展开评价。结果表明：土壤N、OC在各传感器中均可获得较高的精度,甚至在GF2传感器仅有4个波段情况下,也具有不错的验证精度（R2=0.56; RPD=1.51）,而土壤CaCO₃及Clay反演精度普遍较差;除传感器光谱波段数量外,波段位置对土壤组分的反演能力的影响也很显著,拥有近红外长波（1 100～2 500 nm）光谱范围的传感器对土壤组分的反演能力优于缺少该光谱波段的传感器,特别是粘土矿物的吸收峰多位于近红外长波段,S3A,L8,Aster和Modis传感器的Clay反演能力均优于光谱波段数更多的S3OLCI。该研究成果对土壤组分高光谱数据预处理、卫星数据源的选择及未来传感器光谱通道的设计具有指导意义。     

OLI与6SV的褐土带煤炭开采沉陷区土壤有机碳反演

遥感反演已广泛应用于区域土壤理化性质的动态监测,但是鲜有针对有机碳含量低、下垫面不均一等土壤光谱特性不显著区域的研究。黄土高原褐土带地形多样,丘陵广布,有机碳含量低。采煤活动引起大面积土壤退化,土壤光谱特性受到强烈干扰,制约了区域尺度土壤有机碳(soil organic carbon)含量遥感反演精度。以山西省褐土带典型采煤沉陷区为例,借助地表反射率和室外实地采集的样本数据对褐土带煤矿开采沉陷区土壤有机碳含量进行反演。采用结合高空间、时间分辨率辅助气象数据的6SV(second simulation of a satellite signalin the solar spectrum-vector)模型和FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)模型对研究区Landsat8 OLI影像的大气校正方法进行对比实验,分析其对褐土带采煤沉陷区土壤光谱曲线及有机碳含量的影响,识别敏感波段。选择原始光谱反射率(R)和平方根()、倒数的对数log(1/R)、一阶微分(R′)等数学变换形式,利用多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BP neural net)和偏最小二乘回归(PLSR)建立土壤有机碳反演模型。结果表明：6SV模型大气校正的效果要优于FLAASH模型,可以有效消除大气、地形对于反射率的干扰,可见光波段反射率降低而近红外波段明显上升,不同有机质含量等级土壤反射光谱特性分明;640～670,850～880,1 570～1 600和2 110～2 290 nm波段对土壤有机碳含量指示性强;相较于多元线性回归(决定系数R2为0.765)、BP神经网络(R2为0.767),偏最小二乘回归模型反演精度最高(R2为0.778);结合高空间、时间分辨率辅助气象数据的6SV大气校正模型与偏最小二乘回归建模能显著提高褐土带采煤沉陷区土壤有机碳的反演精度。在此基础上预测研究区2013年-2015年土壤有机碳含量,研究发现：研究区土壤有机碳含量中部高,两侧低,复垦使土壤有机碳含量得到恢复。研究结果可用于揭示黄土高原褐土带采煤沉陷区土壤有机碳含量的时空分布特征,为改进区域土壤光谱分析、土地复垦评价、建立褐土带采煤沉陷区碳通量观测网络和土壤碳库估算提供理论和技术支持,对研究区域甚至全球范围褐土带生态可持续发展提供依据。     

优化光谱指数的露天煤矿区土壤重金属含量估算

光谱学提供了对土壤中许多元素进行定量分析和快速无损检测的方法。可见光和近红外反射光谱（Vis-NIR）为研究土壤重金属污染提供了一个有用的工具。于新疆准东露天煤矿区采集51个0～10 cm深度的土壤样品，在实验室中分别测定样品的有机质（SOM）含量、重金属砷（As）含量与高光谱；使用基于JAVA语言自主开发的两波段组合软件V1.0（No: 2018R11S177501）计算不同高光谱数据变换形式（原始反射率（R），倒数（1/R），对数（lgR）和平方根（）下Vis-NIR区域（400~2 400 nm）所有两波段组合得到的优化光谱指数（NPDI）与As的相关性，在最优光谱指数（|r|≥0.73和p=0.001）中通过变量重要性准则（VIP）进一步筛选VIP≥1的指数作为模型自变量，基于地理加权回归（GWR）模型估算As含量并使用四个交叉验证度量标准：相对分析误差（RPD），决定系数（R2），均方根误差（RMSE）和最小信息准则（ACI）评价模型精度，从而探讨优化光谱指数方法应用于高光谱检测露天煤矿区土壤重金属砷含量的可行性。结果表明：(1）研究区As含量离散度较高，所有样品中SOM含量均小于2％，且As含量与SOM含量在0.01的显著性水平上无显著相关性（|r|=0.113）。（2）As含量与单波段光谱反射率的相关性很低（|r|≤0.228），而通过R，1/R，lgR，计算的NPDIs与As含量的相关性在近红外（NIR，780~1 100 nm）和短波红外（SWIR，1 100~1 935 nm）光谱中发现最高的相关系数和最低的p值（|r|≥0.73和p=0.001），在长波近红外（LW-NIR）区域基于R形成的NPDIs与As含量相关性最高（|r|=0.74）。（3）VIP方法分别筛选NPDI_{R（1 417/1 246）}，NPDI_{1/R（799/953，825/947）}、NPDI_{sqrt-R（1 023/1 257，1 008/1 249，1 021/1 250，1 020/1 247）}和NPDI_{lgR（801/953，811/953，817/951，825/947，828/945）}为GWR模型自变量。(4）从4个预测模型的表现可以看出，Model-a（R）与其他三个模型（Model-b（1/R），Model-c（）和Model-d（lgR））相比，它具有最高的验证系数（R2=0.831，RMSE=4.912 μg·g-1，RPD=2.321）和最低的最小信息准则值（AIC=179.96）。优化光谱指数NPDI_{R(1 417/1 246)}有助于快速准确地估算As含量，为进一步获取地表土壤重金属污染分布信息提供理论支持和应用参考，促进露天煤矿区环境污染快速有效调查和生态可持续发展。     

高光谱成像的土壤剖面水分含量反演及制图

传统土壤水分的获取方法仅可获得离散的土壤水分点位数据,难以获得剖面上精细且连续的水分含量分布图。研究了野外条件下利用近红外高光谱（882～1 709 nm）成像反演剖面土壤水分含量（SMC）,并实现精细制图的可行性。研究剖面位于江苏省东台市,我们利用近红外高光谱成像仪对剖面进行了5天原位连续观测,共采集了280个土样用于烘干法测定SMC。原始高光谱图像经数字量化值（DN）校正、黑白校正、拼接、几何校正、剪切和掩膜等一系列预处理后,提取各采样点的平均光谱反射率。提取光谱（Raw）经吸光度[LOG₁₀(1/R)],Savitzky-Golay平滑（SG）、一阶微分（FD）、二阶微分（SD）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量（SNV）转换后,采用偏最小二乘回归（PLSR）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法建立SMC预测模型,并对比分析不同光谱预处理方法与建模方法组合条件下SMC的预测精度。结果表明,光谱反射率随SMC增加逐渐降低,不同光谱预处理方法的预测精度有所差异,除MSC方法外,同一光谱预处理方法的LS-SVM模型预测精度均高于PLSR模型,并且基于LOG₁₀(1/R)光谱的LS-SVM模型对SMC预测精度最高,其建模集的决定系数（R2_c）和均方根误差（RMSE_c）分别为0.96和0.65%,预测集的决定系数（R2_p）、均方根误差（RMSE_p）和相对分析误差（RPD_p）分别为0.88,1.05%和2.88。利用最优模型进行剖面SMC的高空间分辨率精细制图,通过比较SMC反演图中提取的预测值与实测值关系发现预测精度较高（R2: 0.85～0.95, RMSE: 0.94%～1.02%）,且两者在剖面中的变化趋势基本一致,说明SMC反演图不仅能很好地反映出土壤水分在整个剖面中毫米级的含量分布信息,也可反映出同一位置处不同天数间的含量差异。因此,利用近红外高光谱成像结合优化的预测模型,能够实现土壤剖面SMC的定量预测及精细制图,有助于快速、有效监测田间剖面土壤水分状况。     

改进特征波段选取和混合集成建模的东北粳稻叶绿素含量估算

利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正法（SNV）对光谱数据进行预处理,针对处理后光谱数据,以随机蛙跳（RF）算法为基础,结合相关系数分析法（CC）和续投影算法（SPA）,提出一种融合两种初选波段的改进型随机蛙跳算法（fpb-RF）筛选叶绿素含量的特征波段,并分别与标准RF,CC 和SPA方法进行对比。以提取的特征波段作为输入,结合线性模型和非线性模型各自优势,提出一种高斯过程回归（GPR）补偿偏最小二乘（PLSR）的叶绿素含量混合预测模型（GPR-P）：利用PLSR法对水稻叶绿素含量初步预测,得到叶绿素含量的线性趋势,然后利用具有较好非线性逼近能力的GPR对PLSR模型偏差进行预测,两者叠加得到最终预测值。为了验证所提方法优越性,以不同方法提取的特征波段作为输入,分别建立PLSR、最小二乘支持向量机（LSSVM）、BP神经网络预测模型。结果表明：相同预测模型条件下,改进fpb-RF算法提取特征波段作为输入可较好的降低模型复杂性、提高模型预测性能,各模型测试集的决定系数（R2_P）和训练集的决定系数（R2_C）均高于0.704 7。另外,在各算法提取特征波段进行建模时,GPR-P模型的R2_C和R2_P均高于0.755 3,其中,采用fpb-RF方法提取的特征波段作为输入建立的GPR-P模型预测精度最高,R2_C和R2_P分别为 0.781 5和0.779 6,RMSEC和RMSEP分别为0.904 1和0.928 3 mg·L-1,可为东北粳稻叶绿素含量的检测与评估提供有价值的参考和借鉴作用。     

基于分数阶微分算法的大豆冠层氮素含量估测研究

氮素与作物的生长发育、产量和品质密切相关。作物冠层氮素含量的快速、准确、无损检测对于作物营养诊断和长势评估具有重要意义。传统的氮素检测方法检测周期长、操作复杂,同时具有破坏性,无法实现作物氮素含量在时间和空间上的连续动态监测。基于光谱遥感技术快速、无损地获取作物氮素含量是近年来作物组分快速检测研究的热点。当前的研究大多基于原始光谱或整数阶微分(一阶、二阶)预处理后的光谱进行氮素含量预测,原始光谱或整数阶微分预处理后的光谱会忽略光谱曲线间的渐变信息,影响氮素含量的预测准确度。与原始光谱和整数阶微分方法相比,分数阶微分算法在背景噪声去除、有效信息提取等方面较有优势。为研究分数阶微分预处理算法在作物氮素检测中的应用,本文以不同施肥处理下的盆栽大豆作物为研究对象,获取大豆苗期、花期、结荚期和鼓粒期四个生育期共256组冠层高光谱及对应的大豆冠层氮素含量(CNC)数据,运用分数阶微分算法对光谱数据进行0～2阶微分预处理,微分间隔为0.1,分别采用归一化光谱植被指数NDSI、比值光谱指数RSI对预处理后的光谱数据和大豆冠层氮素含量数据进行相关性分析,得到各阶微分预处理下NDSIα(α代表分数阶微分阶数)与大豆CNC,RSIα与大豆CNC相关系数绝对值的最大值及其对应的波段组合--最优波段组合NDSIα(opt)和RSIα(opt),采用线性回归方法,建立各阶微分下NDSIα(opt)与CNC,RSIα(opt)与CNC的预测模型,并与常用植被指数(VOGII, MTCI, DCNI, NDRE)建立的氮素含量预测模型进行比较,研究分数阶微分算法对大豆作物冠层氮素含量预测模型的效果。结果表明：(1)在0～2阶微分范围内,最优波段组合NDSIα(opt),RSIα(opt)与大豆CNC的相关系数随阶数增加呈现先升高后下降趋势。其中,0.8阶微分下NDSI_0.8(R₇₂₅, R₇₆₉)与大豆CNC的相关系数最大,为0.875 9;0.7阶微分下RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)与大豆CNC的相关系数最大,为0.865 1;(2)分数阶微分预处理能够细化光谱数据中的有效信息,增强光谱数据对冠层氮素含量的敏感性,尤其是增强红边平台波段与氮素含量的正相关性及绿波段与氮含量的负相关性;(3)与整数阶微分、常用植被指数相比,分数阶微分能够提高大豆CNC预测模型的准确性。其中,基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与0阶微分RSI₀(R₇₂₅, R₇₆₉)相比建模集决定系数(R2_C)和预测集决定系数(R2_P)分别提高了0.061 9和0.016 6,建模集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别降低了0.552 5和0.180 9,预测相对偏差(RPD)提高了0.110 4。基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与VOG II相比R2_C和R2_P分别提高了0.086 6和0.025 5,RMSEC和RMSEP分别降低了0.757 5和0.248 3,RPD提高了0.146 88;(4)基于0.7阶微分比值光谱指数RSI(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆LNC预测模型较优,其R2_C为0.748 4,R2_P为0.800 3,RMSEC为4.752 9,RMSEP为3.511 1,RPD为2.253 7,能够较好的估测大豆冠层氮素含量。研究表明分数阶微分算法在大豆冠层氮素含量的定量预测中具有一定的优势,为光谱遥感技术在作物氮营养检测中的应用开拓了新的思路。     

光谱重构油菜叶绿素含量快速检测方法及设备研制

为了实现油菜叶片中叶绿素含量的快速无损检测,开发了手持式多光谱成像系统用于采集油菜叶片在460,520,660,740,840和940 nm 六个波段的光谱图像。将一台能够采集可见光/近红外（380～1 023 nm）512个波段光谱图像但是价格高昂且体积大的室内高光谱成像系统作为参考仪器,将手持式多光谱成像系统作为目标仪器后,采用伪逆法（pseudo-inverse method）求得高光谱成像系统和多光谱成像系统两台仪器之间的转换矩阵F,从而实现6个波段的多光谱图像向512个波段的高光谱图像的重构,提高了手持式设备的光谱分辨率。运用偏最小二乘回归算法（PLSR）建立了重构的光谱与油菜叶片的叶绿素含量之间的关系模型。结果表明,重构的可见光范围内的光谱反射率与叶绿素浓度之间具有很强的相关性,PLSR回归模型建模集的决定系数R2_c为0.82,建模集均方根误差RMESC为1.98,预测集的决定系数R2_p为0.78,预测集均方根误差RMESP为1.50,RPD为2.14。虽然应用本文开发的手持式成像系统结合PLSR模型实现油菜叶绿素含量快速无损预测的精度低于基于室内高光谱成像系统获得的高光谱图像建立的PLSR模型（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.90,1.41,0.82,1.36和2.37）,但是明显优于基于原始多光谱成像系统4个波段（460,520,660和740 nm）反射率建立的PLSR模型得到的结果（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.78,2.06,0.72,1.85和1.88）。表明光谱重构技术可提高多光谱成像预测油菜叶绿素含量的精度,并且与室内高光谱成像系统相比,开发的手持式设备具有体积小、成本低廉和操作简便等优点,可为田间油菜叶片的生理状态和养分检测及可视化表达提供技术支持。     

基于高光谱的水体BOD含量模拟估算

高光谱技术由于满足连续性与光谱可分性的要求,具有能够区别同一种地物不同类别的能力,且光谱数据获取速度快,操作简易,在监测水体分布状况、水体指标上具有突出成就.生化需氧量BOD是评价水污染的重要指标,现行常规的测量方法为五日培养法,这种方法消耗试剂、操作复杂、受干扰因素多、测定时间长、不能及时反映水质变化、无法及时有效地...     

BaO-Li2O-B2O3三元系中BaB2O4-Li2B2O4和BaB2O4-Li2O截面相平衡关系的研究

本文用X射线和差热分析方法对BaO-Li₂O-B₂O₃三元系中的两个截面:BaB₂O₄-Li₂B₂O₄和BaB₂O₄-Li₂O作了研究。在BaB₂O₄-Li₂B₂O₄赝二元系中发现了一个新的化合物4BaB₂O₄·Li₂B₂O₄。化合物在930±3℃由包晶反应形成,并与Li₂B₂O₄形成共晶反应。共晶温度为797±3℃,共晶点组分为79mol％Li₂B₂O₄。在BaB₂O₄-Li₂O截面中也存在化合物4BaB₂O₄·Li₂B₂O₄,其包晶反应温度从930±3℃随Li₂O含量增加下降到908±3℃。在组分60mol％Li₂O处形成另一个新的化合物2BaB₂O₄·3Li₂O。该化合物在630±3℃也是由包晶反应形成,并与Li₂O和Li₂CO₃分别形成共晶反应,共晶温度分别为400±3℃和612±3℃。在BaB₂O₄-Li₂B₂O₄和BaB₂O₄-Li₂O体系中都没有观察到固溶体。用计算机程序分别对化合物4BaB₂O₄·Li₂B₂O₄和2BaB₂O₄·3Li₂O的X射线粉末衍射图案进行了指标化,其结果:4BaB₂O₄·Li₂B₂O₄的空间群为Pmma,a=13.033?,b=14.630?,c=4.247?,每个单胞包含两个化合式单位;2BaB₂O₄·3Li₂O的空间群为Pmmm,a=4.814?,b=9.897?,c=11.523?,每个单胞也含有两个化合式单位。 关键词：     

基于PCA的土壤Cd含量高光谱反演模型对比研究

土壤重金属污染对人类健康造成了极大的威胁,如何快速摸清土壤污染情况尤为重要。高光谱遥感具备光谱分辨率高,快速无损等优势,使其在土壤组分反演方面具有巨大的潜力。针对高光谱信息冗余及光谱变换对土壤镉（Cd）含量估算的影响进行分析,并利用变换前后的高光谱数据对比研究了不同高光谱模型对土壤Cd含量反演的性能。首先利用等离子体质谱法和FieldSpec4地物光谱仪收集了56组土壤样品的Cd含量和对应的高光谱曲线（350～2 500 nm）;为了弱化光谱测定中光亮变化和土壤表面凹凸对实验结果的影响,研究对高光谱数据进行倒数对数预处理;考虑到高光谱数据中存在大量的信息冗余,研究采用了主成分分析（PCA）对高光谱数据进行降维处理并最终保留了前12个主成分量作为特征变量。针对高光谱反演模型,研究选择了偏最小二乘（PLSR）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）四种回归模型建立PCA主成分与Cd含量之间的关系;最后,研究选取了决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和RPD三种精度评估指标评估回归模型的拟合精度,结果表明针对光谱采用PCA波段降维的方法处理后,选取的12个主成分对变化前后的光谱累计贡献率均达到99.99%,作为模型的输入变量,四种模型均具有一定的预测能力。无论光谱变换与否,PCA-RF反演模型的预测能力均为最好（R2分别为0.856和0.855,RPD均高达3.39）。利用PCA对高光谱数据降维处理可以有效降低高光谱数据冗余,有力的保证模型的预测能力。以PCA筛选出的主成分量可以作为模型极好的输入变量,以RF为基础的高光谱反演模型在反演土壤Cd含量时具有最佳效果,可为该区域及类似地区的土壤重金属污染物反演提供新的方法支撑。     

K2O·CaO·4B2O3·12H2O∶Nd3+的合成及发光性能

以CaCl2、K2B4O7和Nd2O3为原料,采用易于工业化、无污染的水溶液法反应合成碱-碱土金属硼酸盐K2O·CaO·4B2O3·12H2O∶Nd3+晶体,利用X射线衍射、红外光谱、扫描电镜、荧光分光度计等现代分析测试手段,对所合成晶体进行了分析和表征.结果表明,所制备的K2O·CaO·4B2O3·12H2O∶Nd3...     

Box-Behnken法冷鲜滩羊肉蛋白质的高光谱模型优化

高光谱成像技术是一种将成像与光谱相结合的新型无损检测技术,属于间接分析方法;光谱模型的建立非常关键,需综合考察各建模因素间的交互作用。应用Box-Behnken法设计响应面试验优化冷鲜滩羊肉蛋白质含量的可见/近红外高光谱定量检测模型。使用可见/近红外高光谱成像系统采集冷鲜滩羊肉样本的高光谱图像,分析肉样反射光谱特性。采用二维相关光谱技术（2DCOS）,以冷鲜滩羊肉中蛋白质含量为“外界扰动”,研究扰动条件下光谱信号的动态变化,解析二维相关光谱谱图特征,寻找与微扰相关的敏感变量。分别采用多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）和标准正态变量变换（standard normalized variate,SNV）提取有用信号,优化所选特征波段光谱质量。为实现数据快速降维,减少大量光谱数据处理负担,采用变量组合集群分析法（variable combination population analysis,VCPA）和应用竞争性自适应加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）对2DCOS范围内特征波段进行二次优选。根据Design-Expert软件中Box-Behnken法设计响应面试验,以特征优选、光谱预处理及多元校正方法为考察因素,各因素中3种不同方法为水平,建立冷鲜滩羊肉蛋白质含量分析的优化检测体系。结果表明,波长473,679,734和814 nm处存在较强的自相关峰,473~814 nm范围内的特征波段为冷鲜滩羊肉蛋白质检测的敏感区域;MSC和SNV能够消除肉样自身散射作用的干扰,CARS和VCPA对特征波段进行二次优选,分别优选出了16和9个特征波长;各因素对蛋白质可见/近红外光谱模型预测性能的影响顺序为特征优选方法>预处理方法>多元校正方法,优选出2DCOS-SNV-LSSVM模型具有较高的运行速率和预测能力,其R_c=0.858 8,RMSEC=0.005 8;R_p=0.860 4,RMSEP=0.005 7。研究表明,Box-Behnken法在可见/近红外高光谱（400~1 000 nm）建模参数优化选择中的应用,可以有效地实现滩羊肉品质智能监控与质量安全快速无损分析,为分析对象光谱模型的优化及提高预测结果的准确性提供理论参考。     

基于近红外光谱检测技术的水泥生料成分含量检测研究

近红外光谱检测技术已经成功应用于水泥生料成分的快速检测,但我国水泥企业在生产水泥生料时所用原材料品种不一,使用不同的原材料进行生产时对近红外光谱建模带来一定影响.为了研究不同原料生产的水泥生料近红外光谱建模差异,对不同地区水泥生产线所生产的水泥生料进行建模研究.选取两个不同地区水泥生产线的水泥生料样本各95份和82份,...     

Surface chemistry of alkyl and perfluoro ethers: a FTIR and ab initio study of adsorption and decomposition of CF3OCF3 on an Al2O3 surface

The adsorption and thermal decomposition of perfluorodimethyl ether, (CF₃)₂O, on a high-surface-area Al₂O₃ surface was investigated by FTIR under both vacuum and pressure conditions. IR spectra in the 4000-1050 cm⁻¹ range were collected and the spectral assignments were assisted by quantum chemical ab initio calculations. The spectral evidence indicated that (CF₃)₂O decomposed to form adsorbed fluoroformate, FCOO (ads). Increases of temperature (up to 525 K) caused the FCOO (ads) to convert to hydrogen formate, HCOO (ads). Surface hydroxyl groups participated in the decomposition of (CF₃)₂O and the conversion of FCOO (ads) to HCOO (ads). A decomposition mechanism is proposed.