水稻叶片叶绿素、类胡萝卜素含量估算的归一化色素指数研究

测定了水稻叶片的高光谱反射率,以及相应的叶绿素、类胡萝卜素含量,采用一种将350～2 500 nm范围内所有光谱波段两两组合的方法,构建所有可能的归一化比值色素指数,并建立这些指数与叶绿素、类胡萝卜素含量的统计模型,然后将构成最佳模型的指数确定为最适合相应色素估算的指数,并进行验证以及与已知归一化色素指数进行了比较。结果表明,本研究所给出基于叶片水平的色素指数(R_{1 729}-R₇₀₇)/(R_{1 729}＋R₇₀₇),(R_{1 554}-R₅₇₂)/(R_{1 554}＋R₅₇₂),(R_{1 729}-R₇₀₆)/(R_{1 729}＋R₇₀₆),(R_{1 536}-R₇₀₇)/(R_{1 536}＋R₇₀₇)可以较好地估算叶绿素、类胡萝卜素含量。构成这些色素指数的指数波段主要位于700 nm附近,其次为绿光长波区域;构成指数的参照波段主要位于短波红外区域。这说明短波红外区域在色素指数的构建中也有重要作用。这些色素指数对叶绿素、类胡萝卜素含量的估算效果一般要好于各已知的归一化比值色素指数,或者与最好的已知色素指数估算效果相当。     

整个生育期玉米叶片SPAD高光谱预测模型研究

以两年完整生育期玉米田间试验为基础,利用便携式地物光谱仪和叶绿素仪(SPAD-502)分别测定了叶片高光谱数据和叶绿素含量(SPAD),在两者相关分析的基础上,选取多种光谱参数分别构建了每年的叶片SPAD预测模型,并对模型进行了详细的验证和评价。结果表明：两年间叶片光谱反射率及其一阶导数的平均值曲线差别很小;两年间叶片SPAD与光谱反射率及其一阶导数的相关系数曲线的敏感区域基本相同;以一阶导数为光谱参数构建的预测模型效果不稳定;以LCI和DSI(R_550附近,R_680附近)和DSI(R_680附近,R_710附近)构建的预测模型效果良好,能有效预测玉米叶片SPAD。     

棉花冠层水分含量估算的高光谱指数研究

适宜的光谱指数对于地表参数高光谱诊断模型的估算精度具有决定性作用。通过不同棉花冠层水分含量表征参数冠层等效水厚度EWT_canopy, 植株含水量VWC及其对应的光谱数据分析,构建350～2 500 nm范围内所有波段两两组合的比值指数RVI和归一化指数NDVI,分析水分含量表征参数与所有指数之间的相关关系,筛选最大相关系数对应的指数作为最佳水分指数,利用新指数构建水分含量表征参数的估算模型,并与已知的各种水分指数估算精度进行比较。结果表明：新建比值指数R_{1 475}/R_{1 424}及其归一化指数(R_{1 475}-R_{1 424})/(R_{1 475}+R_{1 424})对EWT_canopy的估算效果最佳,由其得到的估算值与实测值之间的相关系数r值达到0.849;已知指数(R₈₃₅-R_{1 650})/(R₈₃₅+R_{1 650})对VWC的估算效果最佳,由其得到估算值与实测值之间的相关系数r值为0.805。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片SPAD值检测

以油菜叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本,基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析,采用了不同的方法建立了多种预测模型,包括：全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型,连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型,“红边”位置(λ_red)的简单经验估测模型,三种植被指数R₇₁₀/R₇₆₀,(R₇₅₀-R₇₀₅)/(R₇₅₀-R₇₀₅)和R₈₆₀/(R₅₅₀*R₇₀₈)分别建立的简单经验估测模型,以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示,全光谱的PLS模型预测效果最为精确,其预测相关系数r_p为0.833 9,预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平,而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算,节省了运算时间,大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距,但模型简单、运算量小,适合用于对精度要求不高的场合,对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。     

水稻叶绿素浓度对荧光光谱的影响

为了加强对水稻生长状况的监测,指导水稻的田间施肥,提高施肥利用效率,以增加农作物产量、提高粮食品质,实验室搭建了基于激光诱导荧光技术的荧光探测系统,以研究水稻叶片的叶绿素含量与荧光峰值比之间的相关性。文中测量样本为水稻分蘖期和拔节期的倒二叶,栽培地区位于中国江汉平原。文中先采用凯氏定氮法和相应公式结合测得水稻叶片的叶绿素含量(mg·g-1),再用搭建的荧光探测系统采集了水稻叶片不同叶绿素含量的荧光光谱(激发波长为355 nm)。获得了水稻叶片在不同叶绿素含量下的荧光光谱数据库,定量分析了荧光峰值比F₇₄₀/F₆₈₅(荧光谱峰740 nm、685 nm处的荧光强度比)与叶绿素含量的相关性,发现叶绿素含量的变化对荧光光谱特性影响明显。由实验数据分析可知荧光参数中的峰值比(F₇₄₀/F₆₈₅)与叶绿素含量呈现很好的线性正相关,相关系数(R2)在水稻的分蘖期和拔节期分别达到了0.901 3和0.912 5。实验分析结果表明诱导荧光光谱技术具有方便、快捷、无损等优点,在农作物生长状况的遥感定量监测等方面也具有一定发展潜力。     

模拟实验研究利用植被冠层光谱探测CO_2轻微泄漏点

温室气体(CO2)过量排放可以导致全球气候变暖,而碳捕捉与储存(carbon capture and storage,CCS)技术是一种减少CO2气体排放的有效措施。但存储在地下的CO2有泄漏的风险,如何快速监测CO2轻微泄漏点是一个值得研究的问题。该文通过野外模拟实验,研究草地和大豆在CO2轻微泄漏胁迫下的冠层光谱特征,构建CO2轻微泄漏点高光谱遥感探测模型。在2008年5月—9月于英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区(52.8N,1.2W)进行了野外模拟实验。实验共设置16个小区,8个草地及8个大豆地,其中各有4个小区进行CO2泄漏胁迫。冠层光谱采用美国ASD光谱仪进行测量,草地测量了6次数据,大豆地测量了3次数据。实验结果表明,草地与大豆地的冠层光谱反射率在580~680nm波段范围内随CO2泄漏胁迫程度的增大而增大,且在整个试验期内都保持同样的规律,因此构建面积指数AREA(580~680nm)(光谱曲线在580~680nm波段范围内包围的面积)识别遭受CO2泄漏胁迫下的植被。通过J-M距离检验,发现该指数能够较好地识别出CO2轻微泄漏胁迫下center区与core区的草地,但对edge区草地的识别能力不足(J-M距离小于1.8);该指数可以可靠且稳健地识别出遭受CO2轻微泄漏胁迫的大豆。该研究结果可为未来应用高光谱遥感探测CO2轻微泄漏点提供理论依据与方法支持。     

傅里叶变换红外光谱实时监测乳腺癌细胞化疗反应性的研究

应用傅里叶变换红外光谱技术监测乳腺癌细胞株MCF-7在化疗药物5氟尿嘧啶(5-FU)干预过程中相应的红外光谱变化,验证其与药物作用的时间和剂量相关性。对数据结果整理发现,在时间相关性方面,随药物作用时间的延长,乳腺癌细胞株MCF-7对脂类的利用率下降,细胞中脂类含量增加,同时肿瘤细胞分裂增殖受阻,细胞内DNA和RNA的含量降低,实验中观察到,48 h内,乳腺癌细胞MCF-7的红外光谱中代表脂类变化的峰强比I_{2 920}/I_{1 460}逐渐升高,I_{1 400}/I_{1 460}逐渐降低,代表细胞内核酸变化的峰强比I_{1 080}/I_{1 550},I_{1 240}/I_{1 550}逐渐降低;在剂量相关性方面,癌细胞红外光谱中峰强比I_{1 640}/I_{1 550}较正常升高,实验中观察到峰强比I_{1 640}/I_{1 550}随药物浓度的增加而呈现逐渐降低的趋势。以上这些变化与乳腺癌细胞在化疗药物干预过程中的生物学改变相符,可作为FTIR实时监测乳腺癌细胞化疗反应性的参考指标。     

不同病害胁迫下大豆的光谱特征及识别研究

在英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区(52.8°N, 1.2°W)实测感染锈病与普通花叶病大豆的单叶光谱数据,利用连续统去除法对原始光谱数据进行处理,筛选对病害及锈病严重度敏感的波段,构建植被指数对感染锈病与普通花叶病及不同严重度锈病的大豆进行识别研究。研究发现普通花叶病胁迫下的大豆光谱反射率在可见光区域均大于健康大豆的,而锈病胁迫的大豆光谱反射率在绿光区随病情严重度增加而减小,在红光区随病情严重增强而增大。根据大豆光谱变化特征设计了一个植被指数R₅₀₀×R₅₅₀/R₆₈₀对大豆病害进行识别,通过计算不同病害及不同严重度之间的J-M距离对指数识别病害能力进行检验,结果表明指数R₅₀₀×R₅₅₀/R₆₈₀能够较好的识别出大豆锈病与普通花叶病,且该指数在识别大豆锈病严重度方面也有较强的能力。研究结果对农作物病害遥感监测与防治具有重要的理论价值与实际应用意义。     

基于连续小波变换的地下天然气微泄漏点识别模型

天然气作为一种清洁、高效的低碳能源，消费占比日益增大。无论是地下输气管道还是储气库，由于管道腐蚀、老化、自然灾害，地下断层、注入井封存不好等因素，都会导致天然气泄漏。从安全、经济、环境等方面考虑，开展地下天然气管道和储气库微泄漏检测是十分必要的。利用高光谱遥感监测地表植被变化而间接探测天然气微泄漏点，通过野外可控系统模拟地下储存天然气微泄漏实验，以冬小麦为研究对象，采集了9期小麦冠层光谱数据，通过光谱分析探寻胁迫小麦光谱特征并构建指数识别模型。首先对小麦冠层光谱进行奇异值剔除和平滑处理，对连续统去除之后的冠层光谱进行连续小波变换，选用Mexihat母小波，在尺度参数为32时，小波系数有较少的峰值和谷值，能与原始光谱拟合较好，且小麦多期数据其峰值和谷值位置都比较稳定。受胁迫和健康小麦的原始光谱可分性较差，但小波系数在487，550和770 nm处受胁迫与健康小麦样本可分性较优，且具有明显的诊断性特征：(1）受胁迫和健康小麦的小波系数在487 nm处为“吸收谷”，其小波系数值为负值，健康小麦小波系数值大于受胁迫小麦的；(2）受胁迫和健康小麦的小波系数在550和770 nm处，有明显的“反射峰”，且受胁迫小麦的小波系数值较大。为更好突出差异性，增强受胁迫和健康小麦的小波系数差异特征，构建了CWT_mexh（CWT_mexh=CW2₇₇₀/(1-CW₄₈₇)·CW₅₅₀）指数用于胁迫与健康小麦的识别；然后分别与NDVI₇₀₅，mNDVI₇₀₅，ARI1，R₄₄₀/R₇₄₀，D₇₂₅/D₇₀₂指数进行对比分析，经J-M距离定量检验，结果显示CWT_mexh指数对天然气微泄漏胁迫下的冬小麦具有较好的识别效果，该指数在天然气胁迫发生20 d后可以稳定区分胁迫和健康两类小麦，且在全生育期都保持相同的规律，而NDVI₇₀₅，mNDVI₇₀₅，ARI1等指数在整个生育期内无法准确识别健康与胁迫小麦。CWT_mexh指数在稳定性、普适性与可识别性方面优于其他5个指数。因此，高光谱遥感监测地表植被间接识别天然气微泄漏点具有可行性，研究结果可为星载高光谱遥感监测地下储存天然气泄漏点提供理论依据和技术支持。     

水浸胁迫下植被高光谱遥感识别模型对比分析

随着全球气候变暖,我国洪涝灾害发生的频率及影响范围都不断增加。通过野外模拟试验,研究植被（玉米、甜菜）在水浸胁迫下的光谱变化特征,以构建高光谱遥感模型对水涝灾害范围进行监测。试验于2008年5月-8月在英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区（52.8°N ,1.2°W）进行,每周采集一次样本并在室内测量其光谱数据。试验结果表明植被光谱在550,800～1300 nm区域反射率都稍有降低,而在680 nm区域反射率则略微增大。选取NDVI ,SIPI ,PRI ,SRPI ,GNDVI及R800* R550/R680共六个植被指数识别水浸胁迫下的植被,研究表明,指数SIPI与 R800* R550/R680对水浸胁迫玉米比较敏感,而指数SIPI ,PRI及 R800* R550/R680对水浸胁迫甜菜比较敏感。为寻找最优的识别模型,计算对照与水浸胁迫植被指数之间的归一化均值距离并进行对比分析,发现植被指数 R800* R550/R680的归一化均值距离在胁迫早期即大于其他指数的距离,说明该指数识别水浸胁迫植被的能力优于其他指数,且具有较强的敏感性与稳健性。因此,可以利用该指数快速地提取水浸面积,为救灾减灾决策提供信息支持。     

用冠层光谱比值指数反演条锈病胁迫下的小麦含水量

通过高光谱遥感估测条锈病胁迫下的小麦冠层水分含量。通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱、相对含水量(relative water content,RWC) 以及调查小麦条锈病病情指数(disease index,DI)。研究发现随着小麦RWC的减少,冠层光谱反射率在近红外区域(900～1 300 nm)逐渐降低,而在短波红外区域(1 300～2 500 nm)逐渐增大,且RWC与DI间具有强负相关性。对冠层光谱进行平滑处理,利用冠层光谱近红外与短波红外水分敏感波段构建比值指数,然后建立以比值指数为变量的反演RWC线性模型,并分析对比各模型反演RWC的精度以及稳定性,结果发现比值指数R_{1 300}/R_{1 200}反演RWC的精度及稳定性(R2=0.63)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为3.43,相对误差(relative error,RE)为4.78%。该研究结果不仅为判别小麦病害提供辅助信息,而且也为未来利用高光谱图像反演植物含水量提供理论与方法支持。     

新雪的热红外偏振特性研究

积雪直接影响地表能量平衡和气候变化,与人类生产、生活息息相关,运用热红外偏振技术对新雪的发射光谱特性进行研究,可为热红外遥感监测雪的热辐射偏振特性定量研究提供基础,对加深对全球变暖理解及制定相应对策等具有重要意义。研究结果表明：波段对新雪热红外偏振特性影响很大,其偏振辐亮度(L)表现为：L_CH1>L_CH3>L_CH4>L_CH2,偏振亮温(T)表现为：T_CH4>T_CH1>T_CH2>T_CH3,在探测角50°偏振角90°处出现最大值而在探测角30°偏振角75°处存在最小值,利用CH₃偏振亮温数据分析新雪热辐射偏振特性效果更优。探测角对新雪的偏振亮温影响极其显著,表现为：T₁₀203005040,偏振度(P)表现为：P₀>P₃₀>P₄₀>P₂₀>P₁₀>P₅₀。偏振角对新雪亮温影响呈线性关系,在0~135°范围,每单位偏振角偏振亮温增加约0.003 ℃,这为新雪偏振亮温预测提供可能,在研究探测角对新雪偏振亮温影响时可忽略波段造成的差异。相对方位角对新雪的热辐射偏振特性影响不显著,这主要是由物质表面粗糙程度与组织结构差异导致,利用热红外偏振度对新雪的理化特性监测具有重要作用。     

陶寺、殷墟白灰面的红外光谱研究

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)对天然石灰石、模拟白灰面以及采自陶寺遗址和殷墟遗址的白灰面进行了分析检测,以探明陶寺和殷墟遗址白灰面所用原料。结果显示,人工烧制石灰碳化后所形成的方解石,其ν₂/ν₄比值高达6.31,明显高于天然石灰石中的方解石,从而表明人工烧制石灰碳化所形成的方解石较之天然石灰石中的方解石具有较高的晶体无序度;随着研磨程度的增加,天然石灰石中的方解石和人工烧制石灰碳化形成的方解石,其ν₂和ν₄值逐渐减小,人工烧制石灰碳化形成方解石的ν₂-ν₄特征趋势线斜率较高,从而为考古出土人工烧制石灰的判定提供了一种简便、有效的方法。根据此判别方法,陶寺和殷墟遗址的白灰面很可能是采用人工烧制石灰所制备的,表明中国古代先民在距今4300多年的新石器时代晚期已掌握了石灰烧制技术。     

应用FTIR研究模式植物拟南芥和烟草甲醛代谢机理的差异

运用FTIR技术分析模式植物拟南芥和烟草在甲醛胁迫条件下体内各物质含量的变化规律及光谱表征,为推定两种植物甲醛代谢机理的差异提供线索。拟南芥红外光谱中1 376 cm-1的纤维素峰没有出现在烟草样品中。在应对甲醛胁迫时,它的强度值下降趋势比其他吸收峰小,说明拟南芥体内的甲醛主要流向氧化生成甲酸和CO₂的途径。胁迫后期该吸收峰强度值下降,而其他物质的峰持续上升,说明该途径中相关酶基因的表达可能受到甲醛抑制,而其他途径的酶基因表达不受影响。烟草用甲醛处理后红外光谱中各化学成分的含量变化趋势一致,说明甲醛进入各代谢途径的流量差别不大。第4天时烟草红外光谱各吸收峰的强度值再次下降是其甲醛代谢能力较弱结果,表明烟草对甲醛的抗性不如拟南芥强。     

利用多角度光谱数据探测冬小麦氮素含量垂直分布方法研究

作物氮素具有随植株高度层垂直分布的特性,快速、无损探测作物氮素垂直分布状况,对于指导合理施肥、提高肥料利用率和减少环境污染具有重要意义。本文提出了利用偏最小二乘(partial least square,PLS)算法,运用多角度光谱数据估计冬小麦氮素含量垂直分布的方法。分别选用前向和后向不同观测角度组合形成的光谱数据组建植被指数,建立不同高度层的叶片氮素含量探测模型,其中选用±50°和±60°的组合,建立了冬小麦上层叶位叶片氮密度反演模型;选用±30°和±40°的组合,建立了中层叶位叶片氮密度反演模型;选用±20°和±30°的组合,建立了下层叶位叶片氮密度反演模型。针对氮素反演容易受到作物背景(土壤、作物残渣)影响的问题,引入R₇₀₀/R₆₇₀比值,改进七种常见的植被指数,利用改进了的植被指数建立了冬小麦上层、中层、下层叶片氮密度垂直分布模型。建模实验结果改进了叶片氮密度上层、中层、下层垂直分布估算结果,验证实验选取建模实验中表现最好的三个植被指数进行进一步研究,结果表明改进后的绿光归一化植被指数(green normalized difference vegetation index,GNDVI)在反演上层、中层、下层叶片氮密度时效果最好,达到了极显著的水平,可用于植被氮素含量的垂直分布探测。     

空间调制傅里叶变换红外光谱仪干涉系统透射效率研究

光学系统表面的反射与材料的吸收会降低空间调制傅里叶变换红外光谱仪中光的透过率。通过对干涉系统透过率函数的计算和对采样干涉图与复原光谱的仿真,结果显示透过率函数作用下的干涉图像对比度下降,复原光谱中的谱线强度发生衰减。分析表明,干涉图像对比度的下降主要是由分束器对入射光的有效反射引起的,而谱线强度的衰减则是由与增透膜的光强反射率R₁、分束膜的光强反射率R₂和材料的吸收系数α有关的透射效率函数所决定。通过分析论证,对于本文所研究的光谱波段,可以不考虑材料的吸收,所以透射效率主要由R₁和R₂决定。由此,将透射效率作为设计指标,根据系统的设计需求,就可以得到增透膜与分束膜光强反射率的容限值。     

ZnMoO4∶Tb3+发光材料的制备与发光性能研究

采用燃烧法制备了ZnMoO₄∶Tb3+绿色荧光粉。XRD实验结果表明,样品在700 ℃基本形成单一的ZnMoO₄相,属三斜晶系,而Tb3+的掺入基本不影响ZnMoO₄的结构;TG-DTA研究结果表明,样品在680 ℃基本形成ZnMoO₄相;IR结果表明,在700 ℃燃烧后,没有出现其他有机物的峰,说明柠檬酸已完全分解,掺杂的少量Tb3+已完全溶入了ZnMoO₄的晶格中,形成ZnMoO₄∶Tb3+固溶体;SEM结果表明,700,750,800 ℃制备的样品随温度的提高颗粒的分散度逐渐提高;激发光谱的主要变化是随着ZnMoO₄∶Tb3+的生成而产生出主峰为488 nm处的强峰;发射光谱结果表明,随着ZnMoO₄∶Tb3+的形成,最佳激发波长488 nm下,出现了很强的544 nm处的发射峰,对应于Tb3+的5D₄→7F₅跃迁。通过ZnMoO₄中掺杂Tb3+,获得了一种有潜在应用价值的绿色荧光粉。     

2 μm附近CO2谱线参数测量及应用

吸收光谱技术用于痕量气体浓度监测,特别是在气体分子稳定同位素丰度探测中,吸收谱线参数的准确性非常重要,目前普遍使用的HITRAN数据库中给出的各项参数具有一定的不确定性。为利用2.0 μm激光波段进行CO₂浓度及其同位素丰度探测,需要对该波段的CO₂吸收谱线参数进行校准,采用窄线宽分布反馈式二极管激光器作为光源,结合自行搭建的谱线参数测量系统,采集了2.0 μm波段10条CO₂吸收谱线,获得了各谱线的位置、强度、自加宽系数和N₂加宽系数,并与HITRAN2012数据库中相应的数据进行对比发现两者之间吻合较好,CO₂谱线强度和自加宽系数相对偏差均小于2%。实测实验室大气的CO₂浓度为440 ppm,13CO₂的丰度值δ为-9‰。测量结果为该波段应用于CO₂浓度及13CO₂同位素丰度的实时在线探测提供了重要参考依据。