高光谱技术分析茶树叶片中叶绿素含量及分布

植物叶片叶绿素含量及分布是植物营养信息表达的一个重要指标.以茶树为研究对象,利用高光谱技术分析茶树叶片中叶绿素含量及其分布.通过采集茶树鲜叶的高光谱图像,利用7种不同的算法从高光谱数据中提取相应的特征参数,并根据特征参数和叶绿素含量的参考测量值分别拟合出相应的预测模型.结果显示,二次土壤调节植被指数算法提取的特征参数最...     

含水量对TiO_2纳米管形貌控制参数的影响

以不同含水量的乙二醇溶液为电解液,采用阳极氧化法制备TiO2纳米管阵列。通过记录反应过程中电导率、粘度及回路电流随时间的变化曲线,研究含水量对电解液粘度、电导率及电流等过程参数的影响,分析了纳米管形貌尺寸与TiO2溶蚀所耗电荷量的关系。粘度初始值和初始电导率均与含水量呈三次关系,相关系数分别为0.992 5和0.977 8。在反应过程中,溶液粘度值有缓慢增加的趋势。由于不同含水量的电解液粘度的不同,H+和OH-数量不同,F-迁移速率不同,电导率-时间曲线及电流-时间曲线具有不同的变化趋势,并对其进行了理论分析。当水体积分数为4%,5%,6%和10%时,纳米管的形貌较为有序并且TiO2纳米管阵列表面的碎片较少,纳米管直径变化范围为50nm至72nm,长度变化范围为0.85~1.90μm。F-腐蚀氧化膜时所消耗电量与TiO2氧化膜被腐蚀掉的体积呈一次函数关系,即腐蚀电量越大,腐蚀掉的体积越大,为制备一定形貌尺寸的纳米管提供了一定的控制方法。     

顾及土壤湿度的土壤有机质高光谱预测模型传递研究

高光谱遥感技术作为当前遥感发展的前沿科技,通过电磁波与地物的相互作用,可以定量反演地物的物理化学性质。土壤有机质是重要的土壤养分信息参数,利用高光谱遥感技术快速获取其含量信息可以为精准农业的发展提供必要的数据支撑。然而,由于受到外部参数差异的干扰,导致建模精度降低的同时,还会造成已有模型传递性的“失效”。为了消除湿度差异的干扰,进一步拓展已有模型的适用空间,以江汉平原滨湖地区为例,通过对95个土壤样本进行加湿处理,在实验室自然风干的条件下,量测得到13套不同湿度等级土壤样本的可见—近红外反射光谱数据,建立了各湿度等级下土壤有机质的光谱反演模型,研究水分差异对建模精度的影响;在此基础上,运用Direct Standardization(DS)算法对湿土光谱进行校正,进而探讨该算法在提高模型传递性能方面的潜力。结果表明：基于风干土光谱建立的模型预测精度最高,未经校正的湿土光谱无法通过该模型进行土壤有机质含量预测,预测偏差在-8.34～3.32 g·kg-1,RPD在0.64～2.04;经过DS算法校正后的湿土光谱可以通过该模型进行土壤有机质含量预测,预测偏差降低至0,RPD值提高至7.01。研究表明DS算法能有效降低湿度差异对光谱反演土壤有机质的影响,使土壤有机质光谱反演模型适用于不同水分含量的土壤样本。     

不同含水量条件下树种叶片光谱差异分析

叶片含水量是影响树种光谱特征的一个重要因素,探索不同叶片含水量条件下相同树种叶片光谱特征的变化规律及相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,不仅是高光谱植被遥感信息识别的关键,也为研究植被光谱随着叶片含水量变化产生的差异提供理论支撑。利用地物光谱仪对6个树种叶片进行观测,获取了不同含水量叶片的反射光谱,同时进行一阶微分光谱变换,从而分析不同叶片含水量条件下各树种叶片的光谱变化特征,对比了相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,探索高光谱遥感识别树种叶片含水量的可能波段。结果表明：各树种叶片光谱都随着叶片含水量的改变而产生较大差异,但变化规律各有不同;相同叶片含水量条件下,不同树种叶片的光谱在部分波长范围差异较大,为实现树种高精度识别提供了可能。本研究旨在为植被叶片光谱库的构建以及植被的高光谱识别提供理论支撑和基础数据。     

X射线荧光光谱法分析癌症村土壤主量元素

由于工业的快速发展带来了许多诸如环境污染等不利的方面,“癌症村”就是一个沉重的例子。应用X射线荧光光谱法测定了一个较典型癌症村土壤中主量元素的含量。该村土壤中主量元素SiO₂,TiO₂,Al₂O₃,Fe₂O₃,MnO,MgO,CaO,Na₂O,K₂O和P₂O₅含量分别为66.05%,0.66%,11.37%,3.93%,0.075%,1.97%,5.47%,1.90%,2.11%和0.20%。各元素含量在测定范围之内,各种元素的分析精度较高,都在0.20%～0.005%之间,X射线荧光光谱法是一种测定污染土壤中主量元素的快速、有效的方法。     

HgCl2/I2复合催化剂协同催化合成异丙醇钇的研究

以金属钇和异丙醇为原料，以HgCl2/I2为复合催化剂，通过对金属钇的机械加工以增加其比表面，并将异丙醇脱水使其含水量降低至0．05％，体系在82℃回流5h，经过滤、减压蒸馏，得到了白色海绵状异丙醇钇，其产率高达83％，合成时间比文献报道的缩短了19h，产率提高了8％。文章确定了催化剂的最佳用量为20gY加入60mg HgCl2/I2，研究了合成产率与HgCl2/I2催化剂和HgCl2催化剂的依赖关系及异丙醇中含水量对合成产率的影响，并对HgCl2/I2的催化作用机理进行了初步探讨。     

土壤碱解氮含量可见/近红外光谱预测模型优化

可见/近红外光谱技术是土壤成分检测的有效工具。波长筛选对可见/近红外模型土壤属性的预测精度有重要影响。以宁夏吴忠地区75个水稻土样为研究对象,利用可见/近红外光谱技术采集土壤样品光谱,采用SPXY （Sample set partitioning based on joint X-Y distance）方法选取了校正集和预测集样本,比较了分别采用Savitzky Golay平滑（SG smoothing）、多元散射校正（Multiple scatter correction,MSC）、标准正态变量变换（Standard normal variate,SNV）3种预处理方法对光谱数据处理后建立土壤碱解氮偏最小二乘法模型和原始光谱数据建模的效果。在此基础上,分别采用遗传算法（Genetic gorithms,GA）、连续投影算法（Successive projections algorithm,SPA）、竞争性自适应重加权算法（Competitive adaptive reweighted Sampling,CARS）、随机蛙跳（Random frog,RF）进行波长筛选,最后应用偏最小二乘法建立基于不同波长筛选方法的土壤碱解氮含量预测模型。研究表明,由于仪器性能稳定,样品的颗粒度比较小和均匀,本次实验原始光谱数据建模效果最好;各种波长筛选方法均可有效减少参与建模的波长数,且连续投影算法优于全谱建模,所选波长数仅为全谱波长数的1%,其预测决定系数（R²）、预测均方根误差和相对分析误差值分别为0.726,3.616,1.906。这表明连续投影算法可以有效筛选水稻土碱解氮敏感波段,为土壤碱解氮传感器开发提供技术支持。     

Vis-NIR光谱快速估测土壤可侵蚀性因子可行性分析

土壤侵蚀降低土地生产力,导致土壤环境恶化,其中水力侵蚀是土壤侵蚀中最主要的一种形式。土壤可侵蚀性K值是评价土壤被降雨侵蚀难易程度的一项重要指标。使用河南、福建和浙江三省研磨干样可见-近红外(Vis-NIR)漫反射光谱数据,将其转换为吸收率后进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪;对土壤有机质(SOM)和机械组成进行精准预测后,分别采用EPIC和RUSLE2模型估算K值,并对预测精度进行比较分析,所得结论如下：(1)建立土壤有机质和机械组成高光谱最佳预测模型,土壤质地(砂粒、粉粒和黏粒)预测采用支持向量机(SVM)模型,SOM预测采用局部加权回归(LWR)模型,模型四分位相对预测误差(RPIQ)为2.27,3.17,2.18和3.44;(2)通过土壤质地估算的土壤渗透性等级分类效果较好,Kappa系数为0.62,同时估测的土壤质地类型与实测土壤质地类型分布特征相近,质地主要类型均是粉黏土、砂黏壤土、壤土、壤砂土和砂壤土;(3)EPIC和RUSLE2两种模型均具有较为精确的估测能力,EPIC模型预测精度更高,均方根误差(RMSEP)为0.006 6 (t·ha·h)/(ha·MJ·mm),RPIQ达1.58,而RUSLE2模型精度相对较低(其中RPIQ为1.43),因此推荐使用EPIC模型结合Vis-NIR光谱技术估测土壤可侵蚀性K值。本研究为今后快速准确预测K值提供思路,并为大面积监测土壤侵蚀提供辅助手段。     

太赫兹光谱技术用于干旱胁迫下大豆冠层含水量检测研究

近年来水资源短缺问题日益严重,部分地区由于农业灌溉用水不足导致庄稼减产农民利益受损。大豆是一种需水量较大的农作物,一旦水分亏缺将直接影响大豆植株的形态和生长发育,从而造成大豆品质降低和产量减少。大豆叶片的水分状况可真实地反映植株水分受土壤水分亏缺的影响程度,因此,大豆冠层叶片水分含量的快速获取成为一种需要。太赫兹辐射在水中的强烈衰减使其成为一种非常灵敏的非接触式探针,可以快速、无损地检测叶片含水量。因此基于太赫兹光谱这一新技术进行大豆冠层叶片含水量的检测研究,用于实时监测田间大豆的健康状况。实验选用中黄13号大豆进行栽培,为尽可能模拟田间不同程度的干旱胁迫状况,将开花期大豆进行5个不同梯度：正常供水、轻度干旱胁迫、中度干旱胁迫、重度干旱胁迫、严重干旱胁迫(分别占田间最大持水量的80%,65%,50%,35%,20%)的水分灌溉,每个梯度设置3个重复。利用人工称重法与便携式土壤水分速测仪结合将土壤含水量调控到各水分梯度要求。然后,将实验大豆植株运回实验室并利用透射式太赫兹时域光谱仪进行样本扫描,每个梯度采集18片冠层叶片,共90个样本,以2∶1的比例分为校正集和预测集。在获取各样本时域光谱数据后,根据Dorney和Duvillaret提出的模型进行了光学参数的提取,得到各样本的吸收系数谱以及折射率谱。定性分析了太赫兹时域光谱、吸收系数、折射率随水分胁迫程度不同的变化情况。实验发现：随着水分胁迫程度的降低,时域光谱的峰值呈不断衰减趋势,且均低于空白参考峰值,同时有明显的时间延迟。吸收系数值随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低;折射率值同样随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低。并利用偏最小二乘(PLS)和多元线性回归(MLR)方法定量研究了时域光谱、吸收系数、折射率光谱数据与叶片含水率的相关关系。结果表明,太赫兹波对大豆叶片水分差异十分敏感,基于时域光谱最大值和最小值的MLR预测精度最高,预测集相关性(r_p)达-0.939 3,均方根误差(RMSEP)为0.049 5。研究表明太赫兹光谱技术应用于大豆冠层叶片含水量观测具有良好的可行性,为开展大豆冠层含水量信息快速获取,实现科学节水管理与灌溉决策提供了新的检测手段和实验依据。     

激光烧蚀脉冲放电激发的土壤等离子体电子数密度和温度的研究

以激光烧蚀快脉冲放电激发土壤为例,研究了激光烧蚀快脉冲放电等离子体技术产生的土壤等离子体的电子数密度和温度。根据实验测得的Si原子和离子谱线的强度和萨哈玻尔兹曼方程,计算了等离子体的电子温度,并从分析Si I 250.69nm谱线的斯塔克展宽中导出了等离子体的电子数密度。与使用同样激光能量激发的激光等离子体相比,激光烧蚀快脉冲放电激发等离子体的电子数密度和温度都明显增加,与观察到的光谱信号强度是一致的。