传统光谱变换与连续小波耦合定量反演潮土有机质含量

以北京地区的96个潮土土样的有机质含量为研究对象,以传统光谱变换为参照,研究分析传统光谱变换与连续小波的耦合在估测土壤有机质含量的可行性;首先采用传统光谱变换与连续小波处理土壤光谱数据,然后将处理后的光谱数据与土壤有机质含量进行相关性分析,提取敏感波段,并采用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明：耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可大幅提升光谱对有机质含量的敏感性,其相关系数R2最高可达0.714,这表明耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可深入挖掘光谱内的有益信息;与传统光谱变换技术相比,基于耦合传统光谱变换技术与连续小波技术构建的模型精度更高,稳定性更好,其中以微分变换构建的模型最优,其R2=0.772,RMSE=0.223,这表明耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可有效压制噪声的负面影响,提升光谱的稳定性。     

喷墨打印系统多光谱特征化正向模型的建立

随着光谱技术的发展,打印系统的光谱特征化模型成为研究热点。基于光谱匹配的特征化模型通过直接预测设备基色的光谱反射比数据,可以有效的减少同色异谱现象的发生,为实现高保真印刷提供条件。主要基于Yule-Nielsen修正的Neugebauer光谱模型,开展了关于12色打印系统光谱特征化模型如何提高模型精度的研究。首先通过对颜色测量仪器及测量条件、喷墨打印机打印系统进行稳定性及精确度验证,为后续样本设计和测量提供可行性依据。然后,建立该研究设备适用的正向YNSN模型。依据CIELAB颜色空间中明度值L*均匀分布的原则,设计并输出了1 331个测试样本,抽取部分样本做训练样本,对所建立的光谱的特征化正向模型进行验证。结果表明,基于光谱的特征化模型预测精度较高,具有明显的优势。经验证,通过引入Yule-Nielsen修正参数n值,可进一步改善光谱预测精度。     

傅里叶光谱仪高精度光谱定标研究

为了提高傅里叶光谱仪光谱定标精度,减小光谱定标误差,基于风云四号大气垂直探测仪实验室气体池光谱定标数据,进行傅里叶光谱仪高精度光谱定标算法研究。首先,分析了傅里叶光谱仪的分光原理,并在对参考激光波数漂移、光线离轴、以及有限视场引起光谱波数偏移的原理进行分析后,得出傅里叶光谱仪光谱定标公式及定标参数的计算方法;接着分析了快速傅里叶变换(FFT)的栅栏效应和干涉图截断产生的sinc函数造成的光谱定标误差较大的原因;然后通过对比几种不同的光谱细化方法,选择高效的快速Chirp Z-transform(CZT)进行光谱细化,解决FFT光谱分辨率较低导致光谱误差较大的问题;通过对气体池参考气体在HITRAN数据库中的理论谱线,用Gaussian线型展宽并卷积sinc函数处理后作为光谱定标参考谱线的方式,减小由sinc函数引起的谱线间串扰造成的光谱定标误差,从而提高光谱定标精度。最后,使用实验测得的数据对该光谱定标算法进行验证,对比使用CZT细化光谱前后定标误差,和参考谱线处理前后的定标误差,证明该算法可以有效提高光谱定标精度,最高可将光谱定标误差减小10倍以上。     

基于支持向量机的模型传递方法研究

模型传递是以数学方法通过在2台不同仪器之间寻求一种变换关系来增强光谱仪数据通用性、可比性的一种基本途径。由于实际测量数据具有非线性特征,加上校正样本集合的有限性,使得解决小样本条件下非线性关系的模型传递问题显得尤为重要。文章在概述支持向量机基本原理的基础上,探讨了支持向量机方法在光谱仪的模型传递问题中的应用,提出了基于支持向量机的分段直接校正方法,最后采用计算机模拟的方式对该方法进行了举例说明,并和人工神经网络方法进行了相应的比较。     

MCeO3：Eu^3＋（M=Sr，Ba）的合成及发光性质研究

利用高温固相反应法合成了Eu^3＋掺杂的MCeO3（M=Sr，Ba）发光粉末样品，采用X射线衍射技术和荧光光谱等测试手段分别对其物相组成和发光性质进行了研究。X射线衍射结果显示，Eu^3＋离子容易替代MCeO3晶格中M^2＋离子的位置。荧光光谱测试结果表明，Eu^3＋掺杂的SrCeO3和BaCeO3样品在紫外波段存在着非常宽的吸收带，峰值分别位于311和320nm左右，它们属于Ce^4＋-O^2-的电荷迁移带，SrCeO3和BaCeO3基质与Eu^3＋离子之间存在着能量转移。在MCeO3：Eu^3＋样品中，Eu^3＋的发射主要来自于^5D0激发态能级，其中以磁偶极跃迁^5D0-^7F1发射强度为最大；此外样品中还存在着较高的^5D1激发态能级的辐射跃迁。SrCe03：EU^3＋样品的发射强度远大于BaCeO3：EU^3＋样品。     

Sub-iteration leads to accuracy and stability enhancements of semi-implicit schemes for the Navier–Stokes equations

We present an iterative semi-implicit scheme for the incompressible Navier–Stokes equations, which is stable at CFL numbers well above the nominal limit. We have implemented this scheme in conjunction with spectral discretizations, which suffer from serious time step limitations at very high resolution. However, the approach we present is general and can be adopted with finite element and finite difference discretizations as well. Specifically, at each time level, the nonlinear convective term and the pressure boundary condition – both of which are treated explicitly in time – are updated using fixed-point iteration and Aitken relaxation. Eigenvalue analysis shows that this scheme is unconditionally stable for Stokes flows while numerical results suggest that the same is true for steady Navier–Stokes flows as well. This finding is also supported by error analysis that leads to the proper value of the relaxation parameter as a function of the flow parameters. In unsteady flows, second- and third-order temporal accuracy is obtained for the velocity field at CFL number 5–14 using analytical solutions. Systematic accuracy, stability, and cost comparisons are presented against the standard semi-implicit method and a recently proposed fully-implicit scheme that does not require Newton’s iterations. In addition to its enhanced accuracy and stability, the proposed method requires the solution of symmetric only linear systems for which very effective preconditioners exist unlike the fully-implicit schemes.     

基于视觉感知的光谱评估尺度

光谱颜色复现和色度精度是评价光谱重建算法准确的基础。简单而直观的评价指标对颜色复现控制是必不可少。该指标需要同时表征复现颜色的光谱差和色度差。在研究光谱匹配评估的方法基础上,提出基于颜色视觉感知的三种光谱评估指标,通过加权人眼视觉匹配函数,实现颜色光谱差与色度的评估。通过孟塞尔颜色系统的光谱数据,该论文分析与验证三种视觉加权的评估指标的有效性。通过孟塞尔颜色系统数据,这些指标在CIELab均匀色空间中分布均匀而稳定,从而证明加权算法的评估指标是既表征到颜色感知又反映出颜色的光谱相似度。实证结果表明,加权的指标可以实现同时表征实际人眼的颜色感知和颜色光谱差异。基于人眼视觉感知的评估指标解决了颜色的原始光谱和重建光谱的光谱匹配精度的定量评价问题。所提出评价指标通过一个简单而直观的数值实现对复现颜色光谱与色度评估。     

不同高光谱特征参数区分马铃薯品种的优劣势分析

对马铃薯关键生育期的高光谱遥感图像进行特征提取和分析,提出了一种快速区分不同马铃薯品种的方法。以两个早熟和中熟马铃薯品种为研究对象,采集其块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期的冠层反射光谱曲线,对实测反射光谱曲线进行Savitzky-Golay滤波平滑和一阶微分处理,以高光谱位置参数、振幅参数、面积参数、宽度参数和反射率参数为研究指标,根据21个高光谱特征参数的贡献率大小,评价了其区分不同马铃薯品种的优劣。结果表明：(1)同一类高光谱特征参数在不同生育期区分马铃薯品种的能力不同: 高光谱位置参数、宽度参数和反射率参数在块茎膨大期区分不同马铃薯品种的能力最强,淀粉积累期次之;高光谱振幅参数和面积参数在淀粉积累期的区分能力最强,块茎膨大期次之,五类高光谱特征参数在块茎形成期的区分能力均最差。(2)同一生育期5类高光谱特征参数区分马铃薯品种的能力也存在差异。在块茎形成期,五类高光谱特征参数的区分能力从强到弱依次为：反射率参数>振幅参数>面积参数>宽度参数>位置参数;在块茎膨大期和淀粉积累期,从强到弱依次为：面积参数>振幅参数>反射率参数>宽度参数>位置参数。综合能力从强到弱依次为：面积参数>振幅参数>反射率参数>宽度参数>位置参数。     

基于视感知特征的多光谱高保真降维方法研究

为解决多光谱数据在降维压缩过程中的颜色精度保持问题,提出一种基于人眼视觉感知特征的多光谱数据高保真降维压缩方法(VPCM)。研究首先依据人眼视觉响应的非线性解析特征,成功构建了同时综合人眼光谱特征与色度特征的变换函数,并通过进一步构造的优化函数对其进行修正,以针对不同的样本集找到最佳变换方向,而后利用修正后的视觉特征变换函数对光谱样本集进行空间变换(Γ(S)=C),然后利用主成分分析方法对经视觉特征函数变换后样本集光谱数据进行降维压缩处理,并通过逆变换重构出样本集光谱数据(Γ-1(C)=^S),进行降维评价。实验选取四类具有典型代表性的数据集作为测试样本,分别以D50/2°条件下的CIELab色差和75组典型照明光源(钨丝灯、荧光灯和LED灯)下的平均同色异谱指数(MMI)作为色度主要评价指标,同时对比了Lab-PQR和2-XYZ两种较为先进的光谱降维算法。实验结果为VPCM方法的MMI值最小,其次是LabPQR,而2-XYZ的表现较差;VPCM方法在75组光源下对四组样本集的平均重构色差ΔEab也为最小,且最大样本平均色差及方差均要小于其他两种方法;VPCM方法的重构光谱精度介于Lab-PQR和2-XYZ之间,Lab-PQR的重构光谱精度最高。实验结果显示新方法色度压缩精度整体优于对比的两种方法,在变换参考条件下具有良好的色差稳定性,能够较好的应用于多光谱数据色度高保真压缩。     

几种常见树种叶片光谱秋季变化特征分析

叶片随着时间生长产生变化,其光谱特征也会发生变化。研究相同树种叶片不同时间条件下的光谱变化规律以及不同树种叶片相同时间条件下的光谱特征,不仅为植被叶片光谱随时间变化的规律研究提供理论基础,也是高光谱遥感精确识别植被信息的关键。选取北京市10种常见树种,利用地物光谱仪观测各树种不同时间叶片光谱,同时将观测的光谱进行一阶微分处理和典型波段分析,对比相同时间不同树种叶片光谱的差异,分析相同树种不同时间的光谱变化规律,探索不同时相条件下高光谱遥感识别树种的有效波段。结果表明：不同树种叶片光谱均随时间的改变而产生显著变化,但差异规律各不相同;不同树种相同时间叶片光谱在部分波段存在显著差异,为高精度树种识别提供了理论依据和叶片基础光谱数据。