高光谱成像技术的油菜叶片氮含量及分布快速检测

应用高光谱成像技术实现了油菜苗-花-角果整个生命期叶片氮含量的快速检测和氮素水平分布的可视化。采集三个生长时期共计420个叶片样本的高光谱图像信息(380～1 030 nm),提取图像中感兴趣区域的平均光谱数据,经过不同光谱预处理后,利用连续投影算法(SPA)选择特征波长,将提取的12个特征波长(467,557,665,686,706,752,874,879,886,900,978和995 nm)作为自变量,叶片氮含量作为因变量,分别建立偏最小二乘法(PLS)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。SPA-PLS和SPA-LS-SVM模型对叶片氮含量的预测相关系数R_P分别为0.807和0.836,预测均方根误差RMSEP分别为0.387和0.358。高光谱图像中的每一个像素点都有对应的光谱反射值,利用结构简单、更易提取回归系数的SPA-PLS模型,快速计算出12个特征波长下高光谱图像中每个像素点对应的氮含量预测值,结合像素点的空间位置生成氮素浓度的叶面分布图。可视化分布图详细且直观的反应出同一叶片内部或不同叶片之间氮含量的差异。结果表明,应用高光谱成像技术分析整个油菜生长期的叶片氮含量及其可视化分布是可行的。     

环境扫描电镜及其应用

叙述了环境扫描电镜（ＥＳＥＭ）的成像原理———电子信号气体放大原理及其与常规扫描电镜（ＳＥＭ）的区别，介绍了我国第一台带高温台的ＥＳＥＭ．综述了近年来国外学者应用ＥＳＥＭ开展的一些研究工作．介绍了中国科学院化工冶金研究所应用ＫＹＫＹ１５００型ＥＳＥＭ对金属表面氧化反应中晶须／晶粒生长过程的研究     

成像光谱技术的研究与发展

成像光谱技术是20世纪70年代末发展起来的一项新型航天航空遥感技术。综述了成像光谱技术的发展背景,在海洋、大气、植被、地质研究等领域的应用现状。介绍了成像光谱技术的几种主要分类、各种类型的特点以及国内外具有代表性的方案。提出了大孔径干涉型成像光谱仪的原理,并展示了攻关样机和实验数据。     

紫草的提取工艺

对紫草提取工艺中各参数进行了优化,为紫草工业化提取提供一定的参考;以左旋紫草素含量的测定为工艺指标,通过正交设计试验,对乙醇浓度,乙醇体积,浸泡时间,及渗漉时间各因素进行了考察;紫草最佳提取工艺为：5倍量80%乙醇浸泡16h,再加10倍量80%的乙醇渗漉4h;适宜工艺为：5倍量80%乙醇浸泡12h,再加10倍量80%的乙醇渗漉4h;本工艺设计合理,工艺稳定,左旋紫草素提取率高,质量可控,适宜于工业化生产。     

大蓟多糖提取分离及含量测定

用水提-醇沉法从大蓟中提取多糖,脱脂、去蛋白,经冷冻干燥后得到粗多糖。通过苯酚-硫酸法测定糖的含量,粗多糖得率为6.5%。再采用DEAE-纤维素离子交换柱层析进一步分离纯化,得到5个次级组分DJ1,DJ2,DJ3,DJ4和DJ5。其中得率最高的是DJ2组分,为8.06‰。     

X射线相位衬度成像

文章使用形象、生动、通俗、易懂的语言,介绍X射线相位衬度成像的基本概念,物理思想和方法,其中包括X射线的基本性质、光的波粒二象性、同步辐射X射线光源和常规非相干X射线光源的相位相干性,以及X射线相位衬度成像方法、三维成像的基本原理和相位衬度成像的最新进展,将抽象的相位、相位一阶导数和相位二阶导数概念与形象的光波阵面平移、倾斜和弯曲等形变联系在一起,着重介绍相位衬度成像发展中的创新思想,力图使读者能分享人类文明在这个学科发展中积累的精神财富.     

行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法

研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割;通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向,并构造了相应的方向模板;利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明,该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响,单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms,误差均值约为0.082 pixel,标准差为0.047 pixel,兼顾了光条中心提取的时效性和准确率。     

采用球谐分解的二范数广义逆波束形成

基于传声器阵列的声成像技术是解决噪声源识别的有效途径之一.该文提出了一种基于球谐分解的L2范数广义逆波束形成算法,并对此算法在分布式球形阵列布放方案下进行了定位精度及鲁棒性的对比分析研究.仿真结果显示,此算法对低频相干声源具有较高的空间定位精确度,且阵元位置误差对此算法性能的影响有限.通过在半消声室进行实验进一步证明了...     

基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法

给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法．主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器。对图像目标直接进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征，把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别．最后。进行了一系列的仿真实验，结果表明，这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征，并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性．在应用于目标识别时，神经网络的训练时间减少到lOmin，识别率达到94％．     

水雾红外隐身的冷/热目标效应

人工水雾对抗红外成像制导导弹时,会因为蒸发对流强、辐射热流弱而使水雾形成冷目标;也可能因为辐射热流过强、散热弱而形成热目标。为详细揭示该现象,以Mie理论为基础,通过辐射传递方程和能量守恒方程的耦合计算,建立了水雾红外隐身产生冷目标或热目标效应的数学模型。应用蒙特卡洛法与本文算法作对比,验证了模型的正确性;将水雾视为吸收、发射、各向异性散射介质,考虑水雾自身辐射、多重散射和各种换热过程,比如辐射热流、两相流的热传导、热对流、紊流热扩散以及雾滴蒸发等,反映了水雾热遮蔽所产生的冷/热目标效应。