刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征及虫害等级检测研究

探讨刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征可为建立竹林生态安全监测体系提供重要的理论指导。相比于传统的多光谱数据,高光谱遥感能够准确探测不同刚竹毒蛾危害等级间寄主光谱的细微变化。然而,当前有关此方面的研究甚少,其寄主的光谱变化机理还有待进一步总结。为此,基于实测的552条竹叶光谱,分析了健康、受刚竹毒蛾危害、小年叶片之间的光谱差异,选择可反映其健康状况的特征变量,并利用XGBoost模型建立了叶片尺度的刚竹毒蛾危害检测模型。研究结果显示：（1）随着虫害等级的上升,受害叶片在可见光范围内的反射率逐渐出现“绿低红高”的特征,其近红外波段的反射率则不断降低,而短波红外的反射率则明显高于健康叶片,尤其在两个水汽吸收波段（1 450和1 940 nm）的差异最为明显;（2）小年叶片于可见光-近红外波段的反射率显著高于健康、受害叶片;（3）根据不同受害类型叶片的光谱特征可知,较之健康叶片,缺刻型叶片的光谱并未出现太大的变化,红褐色病斑型叶片在红光波段的反射率出现了一定程度的上升,灰白色病斑型叶片则已经完全失去了植被的基本光谱特征;（4）根据XGBoost模型给出的变量重要性排序可知,各特征变量的贡献度依次为PRI（光化学反射率指数）＞FDVI_{576, 717}（植被健康程度评估指数）＞NPCI（归一化色素叶绿素指数）＞DSWI（疾病水胁迫指数）＞VOG 1（红边指数1）＞RVSI（红边植被胁迫指数）＞NDWI（归一化差值水分指数）;（5）模型对刚竹毒蛾危害识别的总平均精度为74.39%,其中健康叶片的识别精度达到了94.55%,轻度危害叶片为74.93%,重度危害为84.12%,小年叶片则为71.10%,而中度危害叶片的识别精度较差,仅为33.48%。     

基于优选NIR光谱波数的绿豆产地无损检测方法

产地是影响农作物生产的重要环境因素,产地溯源对于食品安全具有重要意义。针对传统农产品产地检测一般采用化学分析法,其操作繁琐且存在破坏性和耗时较长等不足的问题,以北方寒地绿豆为研究对象,分别在白城、杜蒙、泰来等优质绿豆主产区,获取绿豆的籽粒和粉末两种状态的近红外光谱数据（NIR）,利用优选NIR光谱特征波数,建立了绿豆产地无损检测的新方法。首先在吸光度值较强的10 105.37~4 078.655 cm-1波数范围内,采用多元散射校正法（MSC）,对不同产地的绿豆原始光谱数据进行预处理,以消除光谱干扰信息。应用竞争性自适应重加权采样算法（CARS）,优选不同产地绿豆籽粒和粉末状态的光谱特征波数,以减少光谱曲线的特征向量维度。最后利用前馈神经网络（BP）自适应推理机制,建立了绿豆产地与其光谱特征波数之间非线性映射模型,并将网络输出的编码向量解析至产地名称,作为绿豆产地检测的输出结果。研究结果表明：（1）原始光谱经过多元散射校正预处理后,绿豆粉末光谱曲线的误差从12.87降到3.20,绿豆籽粒光谱曲线的误差从153.04降到27.73,提供有效可靠的光谱数据。（2）通过竞争性自适应重加权采样算法,提取绿豆光谱曲线的重要特征波数,从籽粒和粉末状态原始2 114个波数中,分别优化为61个和107个特征波数,波段总数目减少了94.94%以上,并将其作为绿豆产地识别的特征指标。（3）创新性提出了MSC-CARS-BP绿豆产地检测模型,以优选出的光谱特征波数为定量依据,分别对绿豆籽粒和粉末进行产地检测,预测集准确率为92.59%和98.63%,相关系数均达到0.99以上。该方法能够利用近红外光谱处理技术,实现绿豆产地无损检测的目标,为农产品产地自动快速溯源提供了技术支持和参考。     

太赫兹光谱结合特征谱区筛选算法在发动机润滑油含水量定量分析中应用研究

发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石,准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质,发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、金属屑含量、pH值、粘稠度、含水率等表述。关于发动机润滑油含水量的检测,传统的检测方法存在操作复杂,及时性差等缺点。太赫兹对水吸收强烈,适合用于对样品中微水含量的分析。通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0～3.5 THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线,对谱线进行Savitzky-Golay（SG）平滑去噪,剔除奇异样本后,采用Kennard-Stone算法划分样品集,尝试常规区间偏最小二乘法（iPLS）、向后区间偏最小二乘法（BiPLS）和联合区间偏最小二乘法（SiPLS）对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选,着重研究区间间隔数、PLS组件数、最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响,并且对不同含水量的润滑油建模分析,对不同模型比较选优,建立最优定量分析模型。建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、降低模型复杂性,特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式,使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。结果表明：采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳,模型区间数为26,入选区间为[18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2],主因子数为10,最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5,预测均方根误差RMSEP为0.004 6,校正集相关系数r为0.919 3,预测集相关系数r为0.865 7。由此可见,可以采用反向区间偏最小二乘法（BiPLS）用于发动机润滑油水含量的测定,且实验过程简单,建模计算速度快,效果理想,可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。     

基于光谱和图像特征的阔叶木材与针叶木材同时分类算法研究

木材是人们生活中必不可少的可再生资源,同时在建筑、工艺、家具、结构材料等方面有着举足轻重的地位。市场中常见的木材品种繁多,其品质和价格千差万别,使用智能化技术对木材进行正确的分类不仅可以防止不法商贩“以次充好”,也可以大幅度降低木材分类人员的工作难度。通过木材的遗传信息和解剖学信息可以得到较为准确的木材分类结果,这类方法识别工艺相对复杂,对非专业人员并不友好。借助木材切面的图像信息或光谱信息可以简单方便地对木材进行分类,然而由于不同种木材之间存在的近似性,这类方法往往分类精度不高或只适用于某些阔叶木材。提出了一种基于木材横切面图像信息和光谱信息的多特征木材分类算法,首先分别采集木材横切面的光谱信息以及图像信息;再使用Segnet图像分割方法将待分类样本分成含管孔木材和不含管孔木材两组,并对含管孔样本组中的木材进行管孔分割;然后对含管孔样本组中的木材提取管孔特征、光谱特征以及纹理特征,对无管孔样本组木材提取光谱特征和纹理特征;最后根据这些特征使用支持向量机分别对木材进行分类并记录其木材的分类结果,对分类结果不一致的样本使用相似性判据判断最佳分类结果。为了验证该方法的有效性,以20种常见的阔叶木材和针叶木材的混合样本集为研究对象,对其进行了分类。实验结果显示三种特征均可以对木材进行分类,单独使用光谱特征、纹理特征以及管孔特征对木材进行分类的最高正确率分别为93.00%,89.33% 和69.23%,通过相似测度的判断后三个特征可以相互补充从而进一步提高木材的分类正确率,最高正确率可达98.00%。综上所述,该方法可以对包含阔叶木材和针叶木材的混合样本集中的木材进行分类,木材横切面的光谱特征、纹理特征以及管孔特征可以相互补充,从而使分类正确率进一步的提高。与目前的主流木材分类方法进行对比,发现该算法的分类正确率高于其他算法。     

湖北十堰绿松石中杂质矿物自然硒的谱学研究

近期在湖北绿松石市场上出现一种带有肉眼可见的灰黑色异形杂质的绿松石,于此种绿松石的研究甚少。故选取来自湖北省十堰的一块该种绿松石原石,蓝色绿松石基底上布满形态各异、大小不一的灰黑色杂质,放大观察可见灰黑色杂质矿物呈金属光泽。对灰黑色杂质采用激光剥蚀电感耦合等离子体质谱仪进行原位微区微量元素测试、背散射电子图像物相观察、主量化学成分测试采用能谱仪进行半定量测试和电子探针定量测试以及显微激光拉曼光谱仪测试。灰黑色杂质矿物的LA-ICP-MS测试激光剥蚀束斑直径及深度的影响,测试结果表现为灰黑色杂质矿物和少量绿松石的混合物的化学成分含量,灰黑色杂质矿物处Se含量为95 927～221 394 μg·g-1明显高于蓝色基底绿松石中Se的含量（146～212 μg·g-1）,灰黑色杂质处的测试结果中CuO含量为7.47%～9.28%、Al₂O₃含量为28.1%～35.7%,P₂O₅含量为30.1%～37.8%为少量绿松石混杂产生;背散射电子图像表明杂质矿物结晶颗粒细小,细小的杂质矿物与绿松石混杂在一起,他形的杂质矿物为多个晶体集合在一起形成的集合体,能谱测试结果表明杂质矿物主要含有Al,P,Fe,Cu和Se,电子探针主量化学成分定量测试结果表明杂质矿物主要含有Se,含量为79.34%～87.97%,此外,由于杂质矿物结晶颗粒细小,杂质矿物集合体中可见杂质矿物与绿松石混杂,因此化学成分定量测试结果中还呈现有绿松石中的Al,P,Fe,Cu和Al含量约为0.93%～4.13%,Cu含量约为1.30%～2.04%,P含量约为0.66%～2.40%,Fe含量约为0.31%;杂质矿物的显微激光拉曼光谱峰为位于144和235 cm-1处的尖锐拉曼谱峰,结合化学成分谱学测试结果可鉴别该杂质矿物主要为自然硒。硒矿物是绿松石中新发现的杂质矿物,绿松石中杂质矿物自然硒的发现可以为珠宝从业者鉴别绿松石提供有效的鉴定依据。     

声子和温度对球型量子点中极化子性质的影响

采用求解能量本征方程、幺正变换及变分相结合的方法,研究声子和温度对球型量子点中极化子性质的影响。数值计算表明,声子效应导致极化子的基态能量低于电子能量,且极化子基态能量随电子—声子耦合强度的增大而降低。数值计算还表明,温度较低时,声子不会被激发,极化子的基态能量不随温度而变;温度较高时,声子会被激发,导致极化子能量随温度升高而增大。     

带孔硅纳米薄膜热整流及声子散射特性研究

本文基于非平衡的分子动力学模拟方法计算了带有三角形孔的硅纳米薄膜的界面热阻特性,结果表明300-1100 K范围内随着热流方向的改变,在含有三角形孔的硅纳米薄膜中存在热整流效应,热整流系数达28％.同时借助于声子波包动力学模拟方法,获得了不同频率下的纵波声子在三角形孔处的散射特性,结果表明纵波声子在散射过程中产生了横波声子,并且从三角形底部向顶部入射的声子能量透射系数比反向时平均低22％.不对称结构引起的声子透射率的差异是引起热整流效应的主要因素.     

ZnO薄膜/金刚石在不同激励条件下声表面波特性的计算与分析

本文首先以刚度矩阵法为基础, 给出了ZnO薄膜/金刚石在四种不同激励条件下的有效介电常数计算公式. 然后以此为工具, 分别计算了多晶ZnO(002) 薄膜/多晶金刚石和单晶ZnO(002) 薄膜/多晶金刚石的声表面波特性, 并根据计算结果及设计制作声表面波器件的要求, 对ZnO膜厚的选择进行了详细地分析. 最后讨论了ZnO/金刚石/Si复合晶片可以忽略Si衬底对声表面特性影响时对金刚石膜厚的要求. 关键词： 声表面波 压电多层结构 有效介电常数 刚度矩阵法     

声表面波气体传感器研究进展*

基于声表面波技术的气体传感器包括采用敏感膜和结合气相色谱两种方式。比较而言,采用敏感膜的声表面波气体传感器体积小、功耗低,适应小型化毒气报警器的发展要求,但可检测的气体种类少、灵敏度低、存在交叉干扰问题;声表面波与气相色谱联用的气体分析仪灵敏度高、可检测气体种类多、很好地解决交叉干扰问题,特别适合于复杂大气背景条件下的气体成分分析。本文从传感器响应机理分析与物理功能结构两方面出发介绍了两类声表面波气体传感器的研究进展情况。     

瓶颈处车辆横纵向行为建模与分析

车辆的横向偏移现象在现实的交通流中广泛存在, 交通瓶颈处的横向偏移现象往往更加显著. 车辆间横纵向的运动相互干扰, 使得瓶颈交通流组织十分混乱, 通行能力受到显著影响. 为了研究瓶颈处车辆横纵向行为规律及其对交通流的影响, 提出一个考虑横向偏移特征的车辆行为模型: 通过引入目标转向角概念,并结合经典优化速度模型, 给出了用于描述车辆的横纵向运动规律的运动方程, 同时通过分析车辆横向偏移特征, 制定了基于车辆行驶状态划分的目标转向角确定规则集. 数值模拟结果表明: 车辆的横向偏移会对交通流的运行产生影响, 在一定的横向偏移反应阈值下, 瓶颈处横向干扰于交通流的影响随着密度的增加而增加; 同时观察到了实际城市交通瓶颈的宏观及微观现象, 验证了模型的有效性. 关键词： 交通流 瓶颈 车辆行为 横向偏移特征