LaFe0.5Co0.5O3光助-芬顿催化性能和催化机理

使用溶胶-凝胶法合成了LaFe0.5Co0.5O3催化剂,研究了其在pH=3和254 nm紫外光照射条件下催化H2O2降解橙Ⅱ的性能和催化机理。结果表明,橙Ⅱ经过60 min反应脱色率可达99.5%,其“第一段”脱色速率常数为0.078 min-1;经过180 min处理,体系TOC去除率为81.60%。循环实验和物化表征结果证明LaFe0.5Co0.5O3催化剂具备较好的催化性能和结构稳定性。通过自由基淬灭实验以及分析总铁离子、亚铁离子、羟基自由基和过氧化氢等浓度变化,证明LaFe0.5Co0.5O3光助-芬顿催化机理包括：光激发、空穴氧化、超氧自由基氧化、光生电子还原铁离子、亚铁离子释放、均相芬顿反应、铁离子再吸附等过程,体系中橙Ⅱ的降解由光助-芬顿反应和光催化反应协同完成。     

高光谱图像分类的ReliefF-RFE特征选择算法构建与应用

高光谱图像具有波段连续、维数高、数据量大、相邻波段相关性强的特点,可为地物分类提供更为丰富的细节信息。但是,数据中存在大量冗余信息与噪声,在图像分类中如直接利用其所有波段特征而不进行有效分析与选择,将会导致较低的计算效率和较高的计算复杂度,分类精度亦可能随着波段维数增加而出现先增后减的“休斯（Hughes）现象”。为快速地从高达数十个甚至数百个波段的高光谱图像中提取出具有较好识别能力的特征子集,从而避免“维度灾难”,将过滤式ReliefF算法和封装式特征递归消除算法（RFE）相结合,构建了ReliefF-RFE特征选择算法,可用于高光谱图像分类的特征选择。该算法根据权重阈值,利用ReliefF算法快速剔除大量无关特征,缩小并优化特征子集的范围;利用RFE算法进一步搜索最优特征子集,将缩小范围后的特征子集中与分类器关联性小、冗余的特征进行递归筛选,进而得到分类性能最佳的特征子集。采用Indian pines数据集、Salinas-A数据集与KSC数据集等3个标准数据集作为实验数据,将ReliefF-RFE算法的应用效果与ReliefF和RFE算法进行对比。结果显示,在3个数据集中,应用ReliefF-RFE算法的高光谱图像分类平均总体精度（OA）为92.94%、F-measure为92.81%,Kappa系数为91.94%;ReliefF-RFE算法的平均特征维数是ReliefF算法的37%,而平均运算时间则是RFE算法的75%。由此表明,ReliefF-RFE算法能够在保证分类精度的同时,克服过滤式ReliefF算法无法有效减小特征之间冗余以及封装式RFE算法时间复杂度较高的缺陷,具有更为均衡的综合性能,适用于高光谱图像分类的特征选择。     

刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化

叶绿素是反映绿色植被健康状态的重要生理参数,虫害胁迫下叶绿素与叶光谱的变化机制较为复杂,深入剖析二者关系对于虫害检测有重要意义。以福建省南平市顺昌县为试验区,测定不同受害情景下毛竹叶叶绿素含量(SPAD)与叶光谱,采用Pearson相关法筛选叶光谱特征指标,建立叶SPAD的多元线性回归、岭回归、随机森林与XGBoost估测模型。通过比较光谱特征指标筛选结果及模型估测效果,分析刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化。结果表明：(1)随着虫害程度上升,毛竹叶SPAD呈下降趋势;(2)较之于未受害状态,刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶光谱特征发生明显变化,“绿峰”和“红谷”趋于消失,“红边”斜率减小,近红外波长反射率降低;(3)基于全样本拟合叶SPAD的最优光谱特征指标为VOG₂,R₅₁₅/R₅₇₀, CI_red, PRI与NDVI₇₀₅,最佳估测模型为多元线性回归模型(R²=0.753 7, RMSE=3.015 0);(4)基于不同受害程度样本拟合毛竹叶SP...