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。     

基于CASI高光谱数据的作物叶面积指数估算

叶面积指数(LAI)的快速估算对于及时了解作物长势、病虫害监测以及产量评估具有重要意义。利用2012年7月7日在黑河流域张掖市获取的CASI高光谱数据,精确提取出了不同作物的光谱反射率,同时结合地面实测数据,对比分析了宽波段和“红边”植被指数在估算作物LAI方面的潜力,在此基础上,基于波段组合算法,筛选出作物LAI估算的敏感波段,并构建了两个新型光谱指数NDSI和RSI,最后对研究区域作物LAI的空间分布进行了分析。结果表明,在植被覆盖度较低的情况下,宽波段植被指数NDVI对LAI具有较好的估算效果,模型的精度R2与RMSE分别为0.52,0.45(p<0.01);对于“红边”植被指数,由于CI_{red edge}充分考虑了不同的作物类型,其对LAI的估算精度与NDVI一致;利用波段组合算法构建的光谱指数NDSI_{(569.00, 654.80)}和RSI_{(597.6, 654.80)}对LAI估算的效果要优于NDVI与CI_{red edge},其中,NDSI_{(569.00, 654.80)}主要利用了植被光谱“绿峰”和“红谷”附近的波段,模型估算的精度R2可达0.77(p<0.000 1);根据LAI与NDSI_{(569.00, 654.80)}之间的函数关系,绘制作物LAI的空间分布图,经分析,研究区域的西北部LAI值偏低,需增施肥料。研究结果,可为农业管理部门及时掌握作物长势信息、制定施肥策略提供技术支持。     

稀土掺杂锂电池正极锰酸锂的合成及电化学性能

采用X-射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、电池性能测试仪等系统分析了Pechini法合成的LiMxMn2-xO4(M=La,Ce,Nd;x=0,0.02,0.03)的结构、形貌、首次充放电及循环稳定性等.结果表明;除LiCe0.03Mn1.97O4、LiNd0.03Mn1.97O4样品含有微量杂质相(CeO2或Nd2O3)外,其他样品均具有纯的尖晶石型LiMn2O4结构;样品呈规则的球形或近球形,粒径为1.0～2.0μm;采用适量的稀土掺杂可显著提高LiMn2O4样品的首次充放电和循环稳定性能,LiLa0.02Mn1.97O4样品的首次放电容量为123.3 mAh/g,经30次循环充放电后的容量仍保持在112.8 mAh/g,容量保持率为91.5%,远高于相同条件下未掺杂样品的容量保持率.     

基于多角度成像数据的新型植被指数构建与叶绿素含量估算

叶绿素含量的快速估算对于及时了解作物的长势、病虫害监测以及产量的评估都具有重要意义。利用自主研发的多角度成像观测系统获取了不同生育期玉米的高光谱影像,精确地提取出主平面内各个观测角度下玉米冠层的反射率。通过对ACRM模型模拟值和实测值的分析,计算出玉米冠层红波段下的热点-暗点指数(HDS),并利用该指数对TCARI进行改进,提出一个基于多角度观测的新型植被指数HD-TCARI,最后使用多角度高光谱成像数据对其进行了地面验证。结果表明,HD-TCARI能够减小LAI对叶绿素估算的影响,当叶绿素浓度大于30 μg·cm-2,HD-TCARI与LAI的相关性R2仅为26.88%～28.72%;当叶绿素浓度较高时,HD-TCARI具有抗“饱和”的特性在LAI在1～6之间变化时,HD-TCARI与叶绿素浓度的线性关系R2较TCARI提高了约9%左右。利用多角度高光谱成像数据对HD-TCARI进行地面验证,其与叶绿素浓度的线性关系(R2=66.74%)明显优于TCARI所建立的估算模型(R2=39.92%),证明了HD-TCARI指数具有更好地估算叶绿素浓度的潜力。     

混合碱法甘蔗渣基活性炭的制备工艺研究

采用正交试验方法研究影响混合碱法制备甘蔗渣基活性炭性能的4种工艺因素：活化剂配比、料液比、活化温度及活化时间。结果表明,影响甘蔗渣活性炭吸附性能的工艺因素的强弱秩序为：活化时间、活化温度、活化剂配比、料液比;样品的亚甲基蓝吸附值随着活化温度的升高或活化时间的延长而呈先增后降的变化规律。其最佳工艺为：活化剂配比（KOH：NaOH）7．4：1、料液比1．18：1、浸渍时间24h、活化温度923K、活化时间0．42h。经优化工艺制得的甘蔗渣基活性炭样品的亚甲基蓝吸附值为12．7ml／0．1g,为活性炭国家标准（GB／T13803．4—1999）中一级品的1．4倍。     

LiLaxMn2-xO3．95F0．05的结构及电化学性能研究

采用X-射线衍射(XRD)、扫描电子显微分析(SEM)和电化学测试对高温固相合成尖晶石LiLaxMn2-xO3.95F0.05(x=0,0.01,0.02,0.03,0.04)结构和电化学性能作了研究.La的掺杂稳定了材料的八面体结构,使LiLaxMn2-xO3.95F0.05的循环性能优于LiMn2O4和LiMn2O3.95F0.05,同时F的掺杂保证了材料的初始容量,LiLa0.02Mn1.98O3.95F0.05充放电30循环后,放电比容量保持在114.6mAh·g-1,使得材料具有较好的性能.     

基于小波变换与偏最小二乘耦合模型估测北方潮土有机质含量

基于北京市通州、顺义两区52个潮土样品高光谱数据,利用离散小波多尺度分析技术对其进行处理分析。首先将光谱按六种尺度进行分解,然后将各尺度分解数据与土壤有机质含量进行相关性分析,并筛选敏感波段,最后利用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明：土壤光谱反射率经小波变换后,在参与建模的特征波段中,近红外波段居多,即近红外波段估测有机质含量的贡献高于可见光波段;低频信息对有机质含量的估测能力优于高频信息;高频信息对土壤有机质含量的估测精度随光谱分辨率降低而降低;与常用光谱变换算法相比,小波变换分析法在一定程度上提高了土壤光谱对有机质含量的估测能力,其低频信息与高频信息构建的最优模型预测精度均较高,低频信息的R2=0.722,RMSE=0.221,高频信息的R2=0.670,RMSE=0.255。     

利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量

基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。研究表明：在宽波段模拟数据建立的模型中,由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数(DSI)、比值土壤指数(RSI)、归一化土壤指数(NDSI)及其第3波段共同构建的模型最优,其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280;与实测光谱数据相比,模拟数据的最佳预测模型,均优于除一阶微分、弓曲差以外的其他10种高光谱模型。因此,利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。