基于热红外成像技术的油菜菌核病早期检测研究

将热红外成像技术和低空遥感技术相结合,基于冠层和叶片两个尺度对菌核病侵染油菜的过程进行检测研究。从冠层尺度分析,首先获取整株样本的温度值(平均温度与最大温差),并采集其生理指数(气孔导度、CO₂浓度、蒸腾速率及光合速率)。然后,将染病样本与健康样本的温度值进行判别分析,并对其进行单因素方差分析。从结果可知,平均温度和最大温差值都可以对染病样本与健康样本进行区分,且最大温差相较平均温度结果较明显。同时单因素方差分析也显示,最大温差三次检测中均存在显著性差异。对获取的生理指数进行分析,发现染病样本与健康样本之间可以通过生理指数进行明显区分。另外,将生理指数与叶片温度进行相关性分析,结果表明二氧化碳浓度与叶片温度之间的三次检测均存在显著性差异。基于叶片尺度,首先从单一叶片来看健康区域和染病区域的温度差异,可以明显区分出染病区域和健康区域的温度差异。然后,提取健康区域与染病区域的的温度值(最大温度、最小温度、平均温度以及最大温差)对进行对比分析,并对其进行单因素方差分析。结果表明,以上四个温度指标均可以区分叶片的染病区域和健康区域。但根据单因素方差分析结果可知,与冠层尺度相同,最大温差三次检测中均存在显著性差异,可以实现对油菜菌核病的早期识别。     

复合深度神经网络在直升机声目标识别中的研究

针对直升机探测中目标运动过程连续识别的鲁棒性问题,提出了一种基于复合深度神经网络的直升机声学特征提取和识别框架。复合深度神经网络由卷积神经网络和长短时记忆神经网络以并行结构组合,进行直升机声学特征的优化,完成直升机类型识别。针对直升机声信号特性,对卷积神经网络进行了改进,使得该复合深度神经网络在信号短时谱基础上优化声信号特征表征并提取前后帧之间的相关信息,弥补通常声目标识别方法不能充分利用目标信号时间历程信息的缺陷。真实外场实验数据测试结果显示:相较于传统识别方法,该算法显著提升了直升机进入有效探测范围后连续识别的鲁棒性和目标识别正确率。     

一种非接触式稀土荧光自参比温度传感器

发展了一种非接触式稀土荧光自参比温度传感器,即将有机稀土配合物K[Yb(Az)₄]包埋在苯乙烯-甲基丙烯酸甲酯共聚物中,并附着在洁净的石英片上制备得到了温度传感薄膜Yb@PSMM。通过研究不同温度下Yb3+的荧光发射光谱,利用其在近红外波段荧光性质随温度变化的规律,开发了一种比率型稀土荧光温度传感方法,其原理是通过不同温度下Yb3+的荧光发射光谱的形状随温度的变化,结合在不同温度下Yb3+的核外电子在外层Stark劈裂亚能级上的分布符合Boltzmann分布律的特点,利用其近红外荧光发射光谱中900 nm~990 nm波长范围内与990~1 150 nm波长范围内的积分峰面积比的自然对数与温度的倒数呈现的线性关系作为温度测量的标准曲线,实现了-195~105 ℃范围内的温度精确测量。经考察,该发光温度传感器在0 ℃附近的温度测量分辨率达到了0.1 ℃。与已报道的发光温度传感器相比,提出的新型温度传感器具有如下几个优势：其一,所选用的发光材料的Stokes位移大于500 nm,有效地避免了环境背景干扰;其二,由于采用荧光积分峰面积而非荧光强度作为考察对象,大大减小了测量中由于仪器或测量次数较少引入的随机误差;其三,采用同一发光材料的荧光发射光谱中两个荧光峰面积的比值,相当于在体系中引入了自参比,有效避免了由于荧光材料的浓度、几何构型以及光源强度等外界因素变化对测量结果产生的影响;其四,利用稀土发光材料作为温度传感材料,可以利用其荧光寿命长、单色性好、强度高的特点;其五,温度传感膜本身不溶于水,也不在水中扩散,便于直接测量原位温度变化;其六,Yb3+的发光位于900~1 150 nm的近红外波长范围,而这个波段的荧光具有较好的穿透性使得该温度传感器有望在复杂体系的温度传感、成像等领域发挥重要作用。在实际测量的装置中,通过调整光路使得辐照在样品上的入射光斑大小仅约为1 mm2,并将Yb@PSMM固体膜样品的放置方向与入射激发光的夹角设置为225°,从而规避了入射光源的反射光对检测器的影响,而具有较好穿透能力的近红外荧光几乎不受影响,从而进一步确保了该温度传感器的测量结果。     

Ensemble-SISPLS近红外光谱变量选择方法

近红外光谱具有高维小样本的特点,变量选择是提高定量分析模型稳健性和可解释性的一种有效方法。确定独立筛选（SIS）是一种基于边际相关性的超高维数据变量选择方法,广泛用于基因微阵列数据的变量选择。SIS具有将数据维度降低至样本大小规模的能力,其降维能力与LASSO相当,在相当宽泛的近似条件下,由于具有安全筛选性质,所有重要变量被保留的概率趋于1。基于确定独立筛选偏最小二乘（SIS-SPLS）的变量选择是一种迭代式的SIS变量选择方法,首先利用SIS方法完成光谱重要变量的初选;然后根据重要变量的边际相关性大小进行逐步前向选择：建立偏最小二乘回归模型,依据贝叶斯信息准则（BIC）确定最终的变量选择结果。SIS-SPLS以逐步前向选择的方式实现对重要变量的增量式筛选,随着潜变量个数的增加及因变量残差的逐步减小,SIS-SPLS方法选择的变量个数将趋于稳定。然而仅以边际相关性对变量重要性进行评价,当光谱变量个数远大于样本数时,该方法也存在选择的变量过多、变量选择结果不够稳健等问题。为进一步提高小样本情况下变量选择的稳健性,将集成学习引入SIS-SPLS方法之中,提出了一种集成SIS-SPLS变量选择方法（Ensemble-SISPLS）。该方法首先对校正集样本进行自助重采样,对采样得到的每一个校正子集分别使用SIS-SPLS方法进行变量筛选,通过投票机制并设置频次阈值对所有校正子集的变量选择结果进行集成,选择出现频次大于给定阈值的变量并建立偏最小二乘回归模型,计算5折交叉验证均方根误差。对频次阈值和潜变量个数两个关键参数使用网格搜索法进行优选,根据子模型的交叉验证均方根误差和变量个数对子模型性能进行综合评价,以最优子模型包含的变量作为最终的变量选择结果。分别在Corn数据集和当归数据集上进行变量选择实验,比较Ensemble-SISPLS,SIS-SPLS和UVE-PLS三种变量选择方法的性能。其中当归数据集共77个样本,样本采自甘肃岷县和渭源县,使用Nicolet-6700型近红外光谱仪扫描得到所有样本的近红外光谱并对当归中的阿魏酸含量进行预测。Ensemble-SISPLS方法在Corn数据集上选择的变量个数、RMSEP和决定系数分别为22,0.000 8和0.999 8;SIS-SPLS方法在Corn数据集上选择的变量个数、RMSEP和决定系数分别为97,0.007 3和0.998 8。Ensemble-SISPLS方法在当归数据集上选择的变量个数、RMSEP和决定系数分别为24,0.018 1和0.996 3;SIS-SPLS方法在当归数据集上选择的变量个数、RMSEP和决定系数分别为38,0.022 6和0.994 3。结果表明,该方法进一步提高了变量选择结果的稳健性和预测能力。Ensemble-SISPLS变量选择方法有效结合了SIS-SPLS较强的变量选择能力和集成学习良好的泛化能力,提高了变量选择的稳健性。此外,由于在子模型的预测能力和变量个数之间进行了折中,一定程度上减少了选择变量的个数,提高了模型的可解释性。     

椭偏测量法的油膜紫外可见-近红外光谱光谱偏振特性研究

为实现水面溢油目标的偏振遥感,选择合适的波段和观测角度,需要油膜的光谱偏振特性数据作支撑。在实验室采用椭偏测量的方法,针对不同厚度机油油膜和纯净水作为背景样本,测量了不同观测角度下从紫外到近红外波段（270~900 nm）的镜面反射光谱偏振参数：辅助角ψ和相位差Δ,并对在相同条件下油和水的测量结果作对比。分析表明除布儒斯特角附近位置外,不同厚度的油膜与水的起偏特性在各观测角都存在差异。通过在45°入射角所测的ψ和Δ,得到水/油样本的光谱折射率和消光系数,水折射率经过偏移修正后,与Schiebener水折射率模型的标准差为3×10-5。根据之前得到的油/水参数,对油膜在水背景的物理现象作薄油膜理想介质层建模,用菲涅耳定律仿真自然光的镜面反射,发现在全观测波段相同入射光条件下油膜的反射光存在明显的偏振度（DOP）或偏振角（AOP）光谱偏振可观测性。模型与实际测量结果对比发现：在300~350 nm仿真结果和实际测量相符,油膜的反射光偏振性质趋近于油样本;在350~550 nm,油膜模型仿真结果比实验的干涉效应更明显,油膜实验数据表明其光谱起偏性质依然与油保持一致;在大于550 nm直到近红外波段,实验干涉效应开始显著。说明油膜比油有更强的散射或吸收特性,辨识参数得到油膜的消光系数存在不同于油的随波长先变小后变大的性质。总之,利用光谱椭偏测量方法,通过多波段、多角度测量,分析液体样本的光谱偏振特性和折射率等性质;偏振观测的恰当角度与油/水的布儒斯特角有关,在布鲁斯特角之外的位置观测,油膜的光谱椭偏角相较水都存在分辨能力;对小于200 μm的薄油膜近红外波段可重复性较差,而紫外和可见蓝紫波段相比之下有很好的可重复性和区分性,更适合于对甚薄油膜表面种类的遥感观测。该实验涉及的方法可以用于其他油种油膜的偏振光谱测量,实验数据为偏振遥感工作的波段选择与观测角度提供提供参考。     

Infrared radiation characteristics of liquid oxygen/kerosene rocket engine plume with different number of nozzles

A method for calculating the liquid oxygen (LOX)/kerosene rocket engine plume infrared radiation characteristics was proposed, infrared radiation characteristics of the gas oxygen/kerosene model engine were studied by simulation and experiment, and the accuracy of the method was proved. On this basis, studies on infrared spectral radiation characteristics and infrared imaging characteristics of single- and double-nozzle 120?ton thrust LOX/kerosene engine plume were carried out. It is found that, the engine nozzle number can be determined according to infrared imaging characteristics of the engine plume at the appropriate detection angle. Compared to using 2–5?µm band, the infrared radiation imager with clearer plume structure can be obtained using the spectral band such as 2.7 and 4.3?µm bands. The change in the detection angle and the increase in the engine number will have a significant effect on the infrared radiation intensity of the LOX/kerosene engine plume, but they will not change the infrared spectral radiation characteristics.     

基于高光谱成像技术的滩羊肉新鲜度快速检测研究

滩羊肉的新鲜度是其品质安全的一个重要衡量指标,也是肉品品质安全控制的关键环节。挥发性盐基氮（TVB-N）是表征肉品腐败过程主要的化学信息,能有效地评价出滩羊肉的新鲜度。然而,TVB-N的传统检测过程繁琐且人为影响因素大,检测结果缺乏客观性和一致性,不能满足当今肉品检测过程无损、快速、高效的需求。高光谱成像技术符合现代检测技术向多源信息融合方向发展的需求,已在食品安全领域得到广泛应用。利用可见/近红外高光谱成像技术（400~1 000 nm）结合动力学和化学计量学方法以及计算机编程技术,将同时实现滩羊肉贮存期内（15 ℃环境）TVB-N 浓度的快速检测和贮藏期的预测。研究中提取每个样品感兴趣区域的平均光谱数据,选用蒙特卡洛算法剔除异常样本。采用X-Y共生距离（SPXY）法划分为校正集和预测集,分别选用多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC）、卷积平滑（savitzky-golay, SG）、标准变量变换（standard normalized variate, SNV）、归一化（normalization）、基线校准（baseline）五种方法对原始光谱数据进行预处理,优选出最佳预处理方法。采用竞争性自适应重加权法（campetitive adaptive reweighted sampling, CARS）和连续投影算法（successive projections algorithm, SPA）分别提取了21个和6个特征波长。为优化模型并提高其模型精度,采用SPA算法对 CARS 所选特征波长进行二次提取,优选出14个特征波长。基于所提取的特征波长建立TVB-N浓度的PLSR模型,优选出 SNV-CARS-SPA-PLSR 模型具有较高的预测能力（R2_c=0.88,RMSEC=2.51, R2_p=0.65, RMSEP=2.11）。同时,建立了滩羊肉TVB-N变化与贮藏时间的动力学模型,并将优化后的光谱模型和动力学反应模型相结合建立了滩羊肉光谱吸光度值与贮藏时间的高光谱动力学模型,实现对贮藏时间的预测,并通过 PLS-DA判别模型对滩羊肉贮藏时间进行判别分析（校正集判别准确率为100%,预测集为97%）。研究表明,利用可见/近红外高光谱成像技术结合动力学和化学计量学方法以及计算机编程技术,可以有效地实现滩羊肉品质智能监控与质量安全快速无损分析,为开发实时在线检测装备提供理论参考。     

一种间接从高光谱数据中提取黑土硒含量的新方法

我国东北黑土富含养分,随着土壤数字制图、精确农业和土壤资源调查等研究的深入,引入航空高光谱数据并提供科学的预测结果成为研究热点。硒元素相对于黑土土壤的主要成分属于微量元素,但其对作物的正常生长的作用与大量元素是同等重要的,亦是人体健康所必要的营养元素。针对硒含量反演,建立了一个基于主要成分的间接提取模型,该模型能够显著提升硒含量回归系数,降低实测值与预测值的误差。数据源自CASI-1500航空高光谱成像系统,光谱范围380~1 050 nm,空间分辨率1.5 m。在黑龙江建三江地区采集60个土壤样本,化验获得硒、有机质、全铁、pH和氧化钙含量数据,选择BP神经网络,建立光谱与含量的反演模型。分析不同含量的黑土成分在可见-近红波段范围内光谱变换规律,掌握了硒元素随着含量升高,光谱反射率会逐步升高的规律。但当硒含量较低时,在其他成分的干扰下,这一规律会逐渐减弱,直至不显著。有机质的光谱特征与硒元素相反,总体上随着含量的增高,反射率整体下降,这与有机质的光谱特性紧密相关。全铁光谱呈现出与有机质光谱类似的规律,说明二者具有较高的相关性。不同pH值和氧化钙含量的光谱特征与检测值没有呈现出明显的特征规律,反射规律不明显。对60个采样点不同养分含量进行逐波段求反射率对养分的相关系数。结果表明,pH值各个波段相关系数最高,均值达到0.63;其次是全铁的相关系数,为0.54;有机质和氧化钙的相关系数接近,分别为0.42和0.47;而硒元素含量与逐波段的平均相关系数最低,为0.38。选取相关系数较高的前5个波段,作为建模波段。硒特征波段为447,437,456,466和475 nm;有机质特征波段为447,456,466,437和475 nm;全铁特征波段为752,695,800,762和733 nm;pH特征波段为905,752,800,943和695 nm;氧化钙特征波段为752,695,800,523和762 nm。通过计算样本点硒含量与其他成分的相关系数,硒与有机质呈正相关,相关系数为0.79;与全铁、pH、氧化钙呈负相关,相关系数分别为-0.80,-0.94和-0.69。针对有机质、全铁、pH和氧化钙反演精度较高,而硒元素含量较低,直接反演精度不足的问题,设计了一种先提取4种成分含量,再根据其提取结果建立硒元素函数关系,间接反演硒元素含量的方法。首先将五种成分与特征光谱进行神经网络分析,计算每种成分的回归系数R2和RMSE。显示全铁和pH具有较高的反演精度,有机质和氧化钙归系数虽低于0.8,但也显著高于硒元素的反演精度。建立硒元素与其他4种成分含量的回归模型,得出Se=0.522 9+0.041 8Som-0.016 6Fe₂O₃-0.035 6pH-0.005CaO,进行硒元素间接提取,回归系数从0.516增长到0.724,均方根误差从0.182降低到0.136,显著改进了反演硒含量的精度,为硒元素大范围精确制图提供了一种新技术。     

基于地基观测的时序卫星红外光谱建模与分析

针对地基观测的卫星红外光谱受复杂因素的影响和外场试验对测量卫星物性信息的缺乏,无法解释卫星红外光谱反演出特征的有效性和具体物理意义的问题,提出了一种基于地基观测的卫星热红外光谱的建模和分析的方法.首先,考虑了太阳辐射、地球辐射、卫星各面对探测器的可见情况、地基探测器可探测卫星的范围、大气衰减等因素的影响,更加准确地建立卫星热红外光谱模型.然后,以风云三号卫星为例,利用该模型计算了在观测时序上卫星在地基探测器入瞳上的3—14μm红外光谱辐照度;分析了影响卫星红外光谱变化的主要因素.最后,利用普朗克函数拟合卫星红外光谱,提取出特征与卫星的物性比较,并对其进行分析.结果表明:在各种影响因素中,由卫星运动引起的对探测器可见情况的改变是影响卫星红外光谱数据的主要因素.等效温度和等效面积物理含义能被有效地解释,等效温度接近于太阳帆板的温度,温差仅在15 K左右,等效面积能表征卫星投影面积的变化;发现利用帆板和本体有较大的温差,能实现帆板和本体的分离,并实现新特征的提取.     

Calculation of the wide-angle neutron spectra from the ~9Be(d,xn) reaction in a thick beryllium target

The multi-layer computing model is developed to calculate wide-angle neutron spectra, in the range from0° to 180° with a 5° step, produced by bombarding a thick beryllium target with deuterons. The double-differential cross-sections(DDCSs) for the ~9 Be(d, xn) reaction are calculated using the TALYS-1.8 code. They are in agreement with the experimental data, and are much better than the PHITS-JQMD/GEM results at 15°, 30°, 45° and 60° neutron emission angles for deuteron energy of 10.0 MeV. In the TALYS-1.8 code, neutron contributions from direct reactions(break-up, stripping and knock-out reactions) are controlled by adjustable parameters, which describe the basic characteristics of typical direct reactions and control the relative intensity and the position of the ridgy hillock at the tail of DDCSs. It is found that the typical calculated wide-angle neutron spectra for different neutron emission angles and neutron angular distributions agree quite well with the experimental data for 13.5 MeV deuterons. The multi-layer computing model can reproduce the experimental data reasonably well by optimizing the adjustable parameters in the TALYS-1.8 code. Given the good agreement with the experimental data, the multi-layer computing model could provide better predictions of wide-angle neutron energy spectra, neutron angular distributions and neutron yields for the ~9 Be(d, xn) reaction neutron source.