岩性不同的含水岩石近红外光谱特征对比分析

对不同岩性的岩石构建近红外光谱含水量反演模型过程中,其特征集是否会因岩性不同而变化,是建模时必须面对的关键问题。针对该问题,首先利用深部软岩水理作用智能测试系统进行了岩石吸水室内实验,分别采集了砾岩、粉砂岩、夯土不同时刻3种不同岩性的含水岩石的近红外光谱各为51条、 106条和149条;然后,采用一阶导数法对原始光谱进行预处理,消除环境干扰等对光谱的影响;接着,采用几何特征法提取光谱特征,进行归一化处理,消除量纲和变化幅度不同带来的影响;分析了初始特征变量之间以及初始特征变量与含水量之间的相关程度,并通过抑制阈值大小,剔除冗余特征,得到了两个强相关谱段处的特征变量;最后利用最大信息系数(MIC)值作为度量标准,对比分析了不同岩性的含水岩石近红外光谱的特征选择结果,以期评价岩性对含水岩石光谱特征的影响。结果表明:(1)砾岩、粉砂岩、夯土三种含水岩石的近红外光谱在1 400和1 900 nm附近都有着明显的吸收峰,且随着含水量的变化,吸收强度越来越强,与含水量大小有明显的相关性;(2)对比砾岩、粉砂岩、夯土近红外光谱特征变量与其含水量的最大相关系数MIC值,表明夯土的近红外光谱与含水量之间的相关性最强;(3)不同岩性的近红外光谱各个特征值与含水量的相关程度不同,具体表现为在1 400 nm附近峰高、右肩宽与含水量都具有较高相关系数,只是相关性大小会因岩性不同而不同, 1 900 nm附近的右肩宽和峰面积与含水量都具有较高相关系数,且右肩宽的相关程度高于峰面积;(4)不同岩性的含水岩石介质近红外光谱的特征变量与含水量相关性具有相似规律:峰高、右肩宽、峰面积是相关程度最高的三个特性。     

不同含水量的岩石近红外光谱的特征选择

岩石含水量是影响岩石物理、化学和力学特性的一个重要指标。在岩土工程、隧道工程等领域，岩石含水量的大小是诱发灾变和病害的关键原因。与传统方法相比，利用近红外光谱（NIRS）特征检测岩石含水量，具有无损、定量的明显优势，其难点和关键是近红外光谱的特征选择。针对该问题，进行了室内实验，研究不同含水量下的岩石近红外光谱的特征选择。特征选择方法中的Filter法，利用样本数据内在的特点，评价特征的重要程度，增强了特征与类的相关性，同时削减了特征之间的相关性，具有复杂度低、直观、效率高、普适性强的优点，符合该研究的数据特点。因此，选用Filter型的依赖性度量法进行特征选择。室内实验中，首先制备11种不同含水量的砂岩试样，并分别采集了前后左右4个测试点处的共计44条近红外光谱曲线；然后，利用一阶导数法对光谱进行预处理，基于此，选择1 400和1 930 nm谱段进行光谱特征分析，并分别提取2个谱段处的峰面积、峰高、半高宽、左肩宽度、右肩宽度、左右肩宽比共计6个初始特征变量；考虑到6个初始特征变量的量纲不同，且变量之间的变化幅度不同，对原始数据进行正规化变换，消除量纲和变化幅度不同带来的影响；接着，根据自变量的筛选原则，去掉自变量之间具有强线性相关的冗余变量；然后，利用依赖性度量法中的统计相关系数作为相关程度的度量标准，分析了初始特征变量之间以及初始特征变量与含水量之间的相关程度，并得到了2个强相关谱段处的最优特征变量；最后，在强相关谱段处分别构建了多元回归模型，并对模型进行了检验分析。研究结果表明：（1）波长1 400和1 930 nm附近的近红外光谱吸收峰特征与岩石含水量有明显相关性；（2）波长1 400 nm处的峰高、右肩宽度、左肩宽度与含水量线性相关性明显；波长1 930 nm处的峰高、右肩宽度与含水量线性相关性明显；（3）多元线性回归模型能够较精确表达含水量与近红外光谱之间的相关性，利用该模型可实现基于近红外光谱特征的含水岩石含水量预测，为利用近红外光谱实现动态监测与评估岩石含水量提供基础建模数据。     

基于互信息的含水岩石近红外光谱特征选择

传统的相关分析方法无法准确刻画含水岩石的近红外光谱与其含水量之间的非线性关系。针对这个问题,首先进行了莫高窟崖壁砾岩水分运移的室内试验,分别采集了砾岩样品3个不同位置从初始干燥状态到饱和状态的全过程,共计51条近红外光谱信息;然后采用多点平滑与基线校正相结合（NPS+B-corr）的方法对原始近红外光谱进行预处理,根据强吸收谱段1 450和1 950 nm处的光谱曲线特征提取峰高,半高宽,峰面积,左肩宽度,右肩宽度,左右肩比共6个初始特征变量建立初始特征集,同时对所提取的光谱特征变量进行归一化处理,根据处理之后的结果绘制各光谱特征参数与含水量变化的曲线,确定含水量级别;接着,进行初始特征集各光谱特征变量间相关性筛选,以便去掉冗余特征,将初始特征集简化为,即由峰高（Height）,左肩宽度（LHW）,右肩宽度（RHW）三个特征变量构成特征集;最后利用互信息作为相关程度的度量标准,分别采用BIF（best individual feature）法和MIC（maximal information coefficient）法,研究了光谱特征变量与含水量级别之间依赖关系的强弱程度,结果表明：（1）砾岩的近红外光谱在波长1 450和1 930 nm附近有明显的吸收峰,且吸收峰随着含水量的变化表现出较强的关联变化,说明岩石近红外光谱反射率与岩石含水量有着明显的相关性;（2）初选光谱特征变量与岩石含水量的动态规律曲线呈S形,含水量可划分为干燥、吸水、饱和状态三个级别;（3）两种信息法选取的近红外光谱特征不完全一致,基于BIF法,波长1 450 nm处特征变量与岩石含水量级别之间的相关性从高到低排序为右肩宽度,峰高,左肩宽度;1 900 nm处为峰高,右肩宽度,左肩宽度。基于MIC法,1 450和1 900 nm处的特征变量与岩石含水量级别之间的相关性从高到低排序均为左肩宽度,峰高,右肩宽度。（4）利用决策树评估MIC和BIF法的有效性,MIC法比BIF法对含水量级别的识别精度更高。     

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。     

唐卡主色矿物颜料光谱分析

唐卡作为一件艺术品,具有较高的历史价值和艺术价值。对唐卡的矿物颜料进行鉴别分析,对唐卡的鉴定、修复、数字化存档、再现等具有非常重要的意义。该研究对唐卡主色矿物颜料进行体系性的光谱分析,选用唐卡绘制过程中5种主色常用的矿物颜料,深入分析矿物颜料的可见光、近红外、短波红外光谱特征产生机理,总结了不同色系矿物颜料可见光、近红外、短波红外谱段光谱特征。通过分析同一矿物颜料粉末、调和骨胶颜料以及颜料上布色卡光谱特征,发现粉状颜料调和骨胶后,反射率整体下降,在1 447和1 928 nm附近出现两个水的强吸收特征。而当骨胶溶物涂绘上布后,随着膏状颜料中水分的减少,上述两个吸收特征均变弱,个别颜料在1 447 nm处的吸收特征甚至消失。因此,矿物颜料粉末和颜料上布色卡光谱极为接近,可以在后期的唐卡颜料分析中直接利用唐卡矿物颜料粉末光谱进行匹配分析。唐卡红色矿物颜料为朱砂,矿物成分主要为HgS,其光谱在可见光波段先降后升,500 nm附近形成一个较深的吸收特征,且吸收峰较宽（430～530 nm）,红光谱段附近反射率急速升高,近红外波段反射率变化较为平直,在1 940和2 250 nm附近有弱吸收特征。唐卡黄色矿物颜料主要有三种：土黄（雄黄、雌黄）,赭石及金箔,主要成分分别为硫化砷、氧化铁及金。其特征光谱在可见光谱段集中在400～500 nm之间,不同颜料的吸收特征位置和吸收深度均不同。赭石在近红外波段的反射率整体较低,且860 nm附近还出现了吸收特征;而雄黄、雌黄和土黄则在近红外和短波红外谱段表现出反射率较高且波形平直,在1 890和2 230 nm附近有弱吸收特征;金箔在可见光波段的吸收特征窄浅,可作为区分的依据。唐卡蓝色矿物颜料为石青,主要矿物成分为蓝铜矿,其光谱在500～1 000,1 500,2 040,2 285和2 350 nm附近均有较强吸收特征,而在1 885和1 980 nm处有弱吸收特征。唐卡绿色矿物颜料为石绿,主要矿物成分为孔雀石,其光谱在550～1 000 nm有较强的宽吸收特征,在2 270和2 350 nm有明显吸收特征。尽管石青和石绿主要矿物成分皆为碳酸铜,但石绿在900～1 900 nm红-近红外谱段反射率增加较缓,1 500 nm无吸收特征,可以作为区分石青和石绿的依据。唐卡白色矿物颜料为砗磲和白土,主要矿物成分分别为碳酸钙和高岭土。在可见光谱段范围,砗磲在370 nm有弱吸收特征,而白土则在370和730 nm处有两个明显的吸收特征,可作为区分。在短波红外和近红外谱段,白土在1 425,1 930和2 230 nm均具有明显吸收特征,砗磲则在1 930和2 320 nm有明显吸收特征,1 440 nm处吸收特征较弱。且同种矿物颜料粉末,矿物粉末颗粒越大,颜料颜色越深,其光谱特征反射率越低。     

基于双光谱二维相关谱的葡萄糖溶液温度扰动分析方法研究

在近红外光谱分析应用中，温度扰动导致的光谱变化对于定量分析的准确度影响较大。针对温度扰动识别及定量分析的需要，研究了基于双光谱二维相关谱(2T2D-COS)的光谱扰动分析方法。选择葡萄糖水溶液为样本，根据人体血糖浓度范围和在体组织温度范围设计实验，测量样本在浓度扰动和温度扰动下的透射光谱。对其进行基线校正和滤波预处理后，通过2T2D-COS分析得到浓度扰动和温度扰动下的异步谱。结果表明，温度扰动引起的交叉峰出现在强氢键结合水对应的特征吸收波长(1 474 nm)和弱氢键结合水对应的特征吸收波长(1 410 nm)附近，而葡萄糖浓度扰动引起的交叉峰出现在水分子对应的特征吸收波长(1 450 nm)和葡萄糖分子对应的特征吸收波长(1 595 nm)附近。为了定量分析样品温度，进一步提取了温度扰动异步谱交叉峰1 410 nm波长下的切片谱，其在1 410～1 600 nm波段的相关峰强度随温度的升高而增大，与样品温度之间具有较好的相关性；选择波长(1 475±4) nm范围内的切片谱，对谱峰强度积分后进行线性拟合，建立样品温度的线性回归模型，对温度的预测均方根误差可以达到0.125 9℃。以...     

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。     

油砂光谱特性及其含油率遥感估算研究

可见光-近红外(visible near infrared, VNIR)高光谱以其光谱分辨率高、波段连续性强,能够反映烃类物质诊断性吸收特征,在烃类能源的识别和调查研究中得到广泛应用。对研究区的油砂光谱进行特征分析,研究显示油砂样品在1 740～1 780,2 300～2 340和2 340～2 360 nm波段均具有由烃类基团弯曲和伸缩振动引起的吸收光谱特征,同时当油砂含油率较低时,引起1 700～1 730 nm波段振动的烃类基团较少,使得在此波段区间产生较微弱甚至不产生烃类吸收特征,随着含油率的增加,1 700～1 730 nm附近开始出现明显的烃类吸收谱带。鉴于含油率是油砂资源储量分析过程中的关键参数,基于油砂中烃类基团在VNIR波段由于弯曲和伸缩振动等引起的一级倍频和合频形成的特征吸收,采用光谱的吸收深度量化特征吸收谱带的响应强度,根据含油率与油砂光谱中1 740～1 780,2 300～2 340和2 340～2 360 nm等烃类特征谱带吸收深度的Pearson和偏相关关系,确立含油率光谱响应强度的关联模式,进而应用单变量一元线性回归方法(unary linear regression,ULR)和多变量偏最小二乘方法(partial least squares regression,PLSR)进行油砂含油率光谱估算研究。结果表明,利用2 350 nm附近吸收深度作为变量的含油率URL估算模型和1 758,2 310和2 350 nm附近吸收深度作为变量的PLSR估算模型精度较高,可为含油率的快速估算提供科学的参考依据。     

山药近红外拉曼光谱分析

采用785 nm半导体激光光源,全息光栅和近红外增强CCD探测器等光电器件,构建了一套近红外拉曼光谱探测系统,测试获得了山药的拉曼光谱及拉曼一阶导数谱。山药拉曼光谱谱中出现了477, 863, 936 cm-1等较强的特征峰,主要归属为蛋白质、氨基酸、淀粉、多糖等物质,与已知山药生化成分基本相符。在山药拉曼一阶导数谱中,467,484,870,943 cm-1处出现明显特征峰。对比山药拉曼光谱,在600～800 cm-1,1 000～1 400 cm-1区域内,山药拉曼一阶导数谱变化较为明显,可以更为清晰地表现山药拉曼光谱,能作为山药拉曼光谱分析的补充方法。     

低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究

开展了低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究。采用卓立汉光公司Image~λ“谱像”系列高光谱相机获取完好的、低温冷冻和机械损伤条件下的光谱波段范围为387～1 035 nm的马铃薯高光谱图像;截取校正后的像素尺寸大小为60×60的马铃薯高光谱中部完好的图像并计算该区域平均反射率值;冻伤的马铃薯样本的反射光谱曲线在440,560和680 nm附近有明显吸收峰;机械损伤样本在560和680 nm附近有明显吸收峰,在680 nm附近吸收峰谷值明显低于冻伤样本;完好的马铃薯样本反射光谱曲线相对较为平滑,在560和680 nm附近未见明显吸收峰;撞伤样本在440,560和680 nm附近存在吸收峰,而在410 nm附近有一个明显的反射峰。四类马铃薯样本的反射光谱曲线特征峰值表现出一定的指纹特性,因而可以被用于后续品质特征检测分析使用。由于仪器或检测环境、光照强弱等因素影响,光谱数据中掺杂噪声,因此采用化学计量学预处理方法消除噪声的影响;随机选取70%的马铃薯四类样本的反射光谱作为训练数据,剩余的30%作为测试集;接着,利用极端梯度提升算法、类型提升算法和轻量梯度提升机算法来获取马铃薯高光谱图像的有效特征波谱,减少高维海量高光谱数据对后续品质分类模型的影响;最后,将提取到的有效特征波长构建马铃薯品质判别模型。在建立的分类模型中,使用的轻量梯度提升机+逻辑斯蒂回归达到最高的判别精度98.86%。该研究为将来高光谱图像成像技术在现代农业生产加工过程中马铃薯品质有效监测与控制提供理论基础和技术支撑。     

典型重金属污染水体光谱特征分析———以广东省大宝山尾矿水为例

目前水体重金属遥感反演相关研究仍比较薄弱。自然界中重金属污染水体的光谱特征研究是重要的基础性工作,是将来实现卫星遥感反演时波段选择的重要理论依据,也是遥感反演模型所必须的基础参数。首先利用Analytical Spectral Devices（ASD）光谱仪,测量获得以大宝山尾矿水为例的典型重金属污染水体在两种水深和两种光照条件下的离水反射率光谱曲线,发现在600~700 nm（红波段）均有稳定的反射峰,然后进一步与自然界常见的两类水体（浑浊水体和富营养化水体）的反射峰位置进行对比,发现：以长湖水库石英砂厂附近为例的浑浊水体反射峰在550~700 nm（绿、红波段）,以北江韶关冶炼厂附近为例的富营养化水体反射峰在550~600 nm（绿波段）,3种水体的反射峰位置各异,说明该重金属污染水体反射率光谱与这两类水体具有很好的可分性。然后在测量水体反射率基础上,结合水质遥感模型和进行室内消光系数测量,反演得到大宝山尾矿水体的总散射系数和总吸收系数光谱,并进一步分离水分子吸收作用,最终得到水中成分的综合吸收系数光谱曲线,结果表明：在紫光波段吸收最强,在红光波段吸收最弱;具体表现为：从400 nm开始,吸收系数快速递减,在蓝绿光波段递减速度变缓,从黄光波段又开始快速递减,到676 nm达到极小值,然后又快速增强至750 nm,随后变化减缓。最后结合水样的水质化验结果,对该重金属污染水体的光谱成因进行分析,发现现场水色和水中成分的综合吸收系数光谱特征皆与作者前期研究测量获得的硫酸铁溶液颜色及其吸收系数光谱特征吻合,因此认为水中成分的光谱特征是由硫酸铁及其水解产物所引起。以上说明该重金属污染水体的光谱特征明显,反射峰和强吸收波长位置明确,这是将来利用卫星遥感手段反演水中重金属浓度的重要特征波段。该研究获得了以大宝山尾矿水为例的典型重金属污染水体反射率、消光系数、散射系数和吸收系数的光谱结果,为日后推广至其他种类重金属矿的尾矿水体及水中成分光学参数反演提供方法依据,也为将来利用卫星遥感技术对水中重金属浓度进行定量提取打下良好的理论基础。     

基于可见-近红外光谱技术的炭疽病侵染后油茶叶片叶绿素含量预测研究

分析炭疽病侵染后油茶冠层的可见-近红外光谱特征,探索建立病害胁迫下油茶冠层叶片叶绿素含量的预测模型。通过实地调查病情指数,获取不同病害程度的油茶冠层叶片光谱数据及其叶绿素含量,并对光谱数据进行了一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理,再通过光谱数据重采样,提取敏感波段建立了叶绿素含量的BP神经网络预测模型。结果表明:(1)随着病情的加重,油茶冠层光谱可见光区域的反射峰和吸收谷逐渐消失;红光到近红外陡峭的红边被逐渐拉平;在近红外区域,健康油茶的光谱反射率明显大于感病油茶的光谱反射率。(2)微分光谱484～512,533～565,586～606和672～724nm四个波段是叶绿素吸收和反射的敏感波段。(3)以敏感波段为输入变量建立的BP神经网络模型,其计算出的预测值与观测值之间的相关系数r和均方根误差分别为0.992 1和0.045 8。因此,利用可见-近红外光谱技术预测炭疽病侵染后油茶叶片叶绿素含量是可行的。     

水体细菌微生物多波长透射光谱特征分析研究

多波长透射光谱能够反映出样品细胞大小、形状、内部结构和化学组分等丰富而独特的信息,是微生物快速、实时、在线检测与识别的有利工具。将多波长透射光谱技术应用于水体致病性细菌微生物的快速有效检测对控制水体细菌微生物污染及保护饮用水源水质安全具有重要的现实意义。为了建立及发展基于多波长透射光谱技术的水体致病性细菌微生物快速有效的检测方法,采用紫外-可见分光光度计获取了多种水体致病性细菌微生物(如： 肺炎克雷伯氏菌、鼠伤寒沙门氏菌、金黄色葡萄球菌和大肠杆菌)在200～900 nm波段的多波长透射光谱,对比分析了不同细菌及同种细菌在不同浓度时的多波长透射光谱特征。结果表明： 对于同种细菌,当细菌浓度发生变化时,400～900 nm波段透射光谱形状较为一致,并且在400,450,500和550 nm波长处的光密度值与浓度具有很好的线性关系,该波段由细菌体的散射起主要作用;但在200～400 nm波段范围内,细菌透射光谱的形状随细菌浓度的变化而变化,在200,258,300和350 nm波长处的光密度值与细菌浓度分别具有很好的二次多项式关系。根据微粒的Mie散射理论,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘方法对测得的四种细菌透射光谱进行了散射光谱和吸收光谱拟合,并对比分析了不同细菌散射光谱特征和吸收光谱特征,结果表明： 四种细菌散射光谱的特征峰均在245 nm波长处,但该波长处的光密度值具有明显差异性,这与不同细菌外部结构及内部结构细胞器的大小、形状等不同有关;而四种细菌吸收光谱特征峰均在260 nm波长处,且不同细菌在240～400 nm波段内吸收光谱也具有明显差异性,这与不同细菌细胞内的核酸、蛋白质等化学组分含量不同有关。该研究表明对于不同种细菌及具有不同浓度的同种细菌,测得的多波长透射光谱及计算出的散射光谱和吸收光谱特征都具有明显的不同,通过多波长透射光谱解析可以获得细菌多种特征参数,多波长透射光谱可以被用于快速有效检测水体中的致病性细菌微生物。该研究为发展水体细菌微生物快速在线监测仪提供了重要依据。     

考虑水分光谱吸收特征的水稻叶片SPAD预测模型

叶绿素是植被光合作用的重要色素,传统实验室方法测定叶绿素含量需破坏性取样且操作复杂。通过构建高精度SPAD光谱估算模型,可以实现对水稻叶片叶绿素含量的实时无损监测。以黑龙江省不同施氮水平下水稻为研究对象,采用SVC HR768i型光谱辐射仪共获取移栽后、分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期共五个关键时期水稻叶片反射光谱数据。光谱探测范围350~2 500 nm。利用自带光源型手持叶片光谱探测器直接测定叶片光谱,光源为内置卤素灯。采用SPAD-502型手持式叶绿素仪同步测定水稻叶片的SPAD值。叶片水分是植物光合作用的基本原料,也间接影响着叶绿素含量。叶片含水量降低则会影响植物正常的光合作用,导致其叶绿素含量随之降低。因此将叶绿素敏感波段与水分吸收范围结合作为SPAD估算的输入量。随机森林模型是一个基于多个分类树的算法。算法在采样的过程中包括两个完全随机的过程,一是有放回抽样,可能会得到重复的样本,二是选取自变量是随机的。因此本文对叶片光谱反射率进行去包络线（CR）处理,综合考虑可见光近红外波段提取水稻叶片反射光谱特征参数和植被指数,综合分析光谱指标与SPAD相关关系,采用随机森林算法构建不同输入量的SPAD高光谱估算模型。结果表明: （1）水稻叶片SPAD与光谱反射率的相关系数在叶绿素敏感波段红波段范围（600～690 nm）、红边范围（720~760 nm）、水分吸收波段范围（1 400~1 490和1 900~1 980 nm）均为0.75以上;（2）在光谱参数与SPAD 的相关分析中,NDVI,DP2与水稻叶片SPAD值相关性最好,相关系数为0.811和0.808;（3）以结合水分光谱信息后的CR_{(V1, V2, V3, V4)}为自变量所建立的随机森林模型精度最高,R2为0.715,RMSE为2.646,可作为水稻叶片叶绿素预测模型。研究结果揭示了不同品种水稻的光谱响应机制,提供了水稻叶片SPAD值高精度反演的技术方法,为监测与调控东北地区水稻正常生育进程提供技术支持。     

奥林达夏橙叶片锌含量可见近红外光谱监测模型研究

以奥林达夏橙叶片粉末干样为对象,利用化学分析与可见近红外光谱技术相结合的方法,通过样品原始光谱的二阶微分及消噪(Noise)处理,运用偏最小二乘法(PLS)与交叉验证方法建立的Zn含量数学模型,其中使用Zn含量特征光谱400～500nm和1201～1300nm的组合波段建模,具有较好的预测能力,校正建模和预测模型的相关系数分别为0.9975和0.9920,交互验证预测均方根误差为0.5868。因此,利用可见近红外光谱技术,运用PLS及交叉验证方法,建立叶片Zn含量与特征波段的光谱校正模型,能快速定量检测柑桔叶片Zn含量。     

黄海北部CDOM近紫外区吸收光谱特性研究

有色溶解性有机物(CDOM)近紫外区吸收光谱包含CDOM分子结构、组成等重要理化信息。利用2009年3月黄海北部海域CDOM吸收系数的实测数据,分析了该海域CDOM近紫外区的吸收光谱特性,结果表明:由于近岸陆源输入的影响,黄海北部海域CDOM构成差异较大,属于典型的二类水体;特定拟合波段范围的光谱斜率及特定波段处的吸收系数对CDOM分子量相对大小均具有一定的指示作用,250~275,350~400,300~350,275~300 nm波段的光谱斜率Sg,250~275,Sg,350~400,Sg,300~350,Sg,275~300与CDOM分子量相对大小指示参数M值的相关性依次递增,最高可达0.95,吸收系数ag(λ)与M值的相关性随波长增大逐渐变大,400 nm波段处相关性可达0.92;光谱斜率与吸收系数存在相关性与否由光谱斜率拟合波段范围及吸收系数获取波长共同决定,Sg,275~300与ag(400)的相关性最大,可达0.87。