叶绿素含量BP反演模型的光谱信息输入因子构建研究

植被叶绿素含量的高光谱反演是当今研究的热点,传统后向传播(BP)神经网络是其常用的一种反演模型。高光谱数据虽然具有精细光谱分辨率,但也造成了大量的信息冗余与噪声;而小波包变换(WPT)可以有效地抑制高光谱数据噪声和压缩信号,同时主成分分析(PCA)能够很好地降低模型输入因子的维数并可简化网络结构。以盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片光谱数据对数变换并一阶微分处理的基础上,针对叶绿素含量的BP反演模型,提出了基于相关系数(CC)、WPT和WPTPCA的输入因子构建方法,并形成了叶绿素含量的CC-BP、PCA-BP及WPT-PCA-BP三种反演模型。通过比较玉米叶片叶绿素含量的实测值与三种BP模型反演结果,表明基于WPT-PCA构建BP模型的输入因子数量虽仅有6个却并不影响其反演精度,也能包含原始光谱的92%信息,且优于基于PCA和传统CC所构建输入因子的BP模型反演能力。     

多端口应用协议的还原技术研究

协议还原技术是进行网络安全监控的基础。本文提出了多端口应用协议还原的分析框架,并对多端口协议还原中的关键问题给出了算法。在实验部分,本文以FTP协议为例,证明本文方法对于多端口应用协议还原的有效性。     

柳叶蜡梅叶挥发油体外抗氧化活性

以总还原力、对DPPH自由基和超氧阴离子自由基清除作用、金属离子螯合能力为指标评价2%柳叶蜡梅叶挥发油体外抗氧化活性。结果表明:挥发油总还原力和对DPPH自由基、超氧阴离子自由基的清除作用的IC50值分别为182.58、89.66、53.42μL。挥发油总还原力和对DPPH自由基的清除能力低于1mg/mL维生素C,而对超氧阴离子自由基清除能力和金属离子的螯合能力明显高于1mg/mL维生素C和0.5mg/mLEDTA。柳叶蜡梅叶挥发油具有较好的体外抗氧化活性,值得进一步开发利用。     

光强对药用植物天竺葵挥发性物质影响的GC-MS分析

研究不同光强对药用植物天竺葵叶片化学成分的影响.采用索氏法提取,气相色谱-质谱联用仪(GC/MS)对其组分进行分析.结果显示光照强度会影响天竺葵叶片所含化学成分的种类及含量.天竺葵叶片化学成分的种类随光强的减弱而增加,处理一、二均为30种,而对照只有8种.随光强减弱叶片组分数目增加,同一组分的含量有不同程度降低.     

光谱最小信息熵的高光谱影像端元提取算法

端元提取是混合像元分解的关键,研究其算法在高精度的地物识别、丰度反演和定量遥感等方面具有重要意义。通过研究高光谱遥感影像光谱特征,结合信息熵理论,应用高斯分布函数,建立了一种新的高光谱影像端元提取算法,即光谱最小信息熵(spectral minimum shannon entropy,SMSE)算法。将该算法应用于AVRIRS高光谱影像的端元光谱提取,并经过与美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)波谱库中的数据匹配,得知其提取端元的精度较高。同时,通过与经典的纯净像元指数(pixel purity index,PPI)和连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)等端元提取算法进行实验比较和结果综合分析,发现光谱最小信息熵算法提取端元光谱效率更高、精度更好。此外,分别利用SMACC和SMSE提取Hyperion高光谱影像端元,得出SMSE的端元提取效果好于SMACC,从而可认为SMSE算法具有一定普适性。     

高频红外碳硫仪测定区域地球化学样品中的硫

高频红外碳硫仪由于便捷高效,常应用于区域地球化学样品中硫的分析检测。本文采用高频红外碳硫仪测定低中高含量的硫,以纯铁屑、锡粒和钨粒为助熔剂,对样品称样量、助熔剂的种类、加入顺序和用量等因素进行探讨,确定了最佳分析岩石、土壤和水系沉积物中硫含量的条件,并且用国家一级标准物质验证了该方法的准确度和精密度。结果表明,当样品和助熔剂的加入顺序和质量分别为：0.05 g样品、0.5 g铁助熔剂、1.7 g钨粒时,土壤和水系沉积物中硫的测定结果最稳定,岩石标准样品额外的加入0.5 g锡改善样品流动性,提高分析准确度。该方法的相对标准偏差（RSD）小于6%（n= 12）,相对误差绝对值小于8%。此方法具有操作简单、高效、稳定性好的特点,适合于大批量区域地球化学样品中硫的检测。     

光谱谐波分析的新型HAC非监督分类器

高光谱影像分类是识别影像信息的重要途径之一,研究其算法对地物识别、动态变化监测和专题信息提取等方面具有重要意义。非监督分类由于其具有无须先验知识的特点,被广泛应用于高光谱影像分类。结合谐波分析理论提出一种新的高光谱影像非监督分类算法,即谐波分析分类器(harmonic analysis classifier,HAC)。首先,该算法统计第一谐波分量并绘制其直方图,根据波峰数目及位置确定初始地物类别和聚类中心像元。然后将待分类像元光谱的波形信息映射到谐波分解次数、振幅和相位的特征空间中,利用同类地物在特征空间中表现聚集性这一特征,根据最小距离原则对待分类像元进行归类。最后,计算聚类中心像元间的欧式距离,通过设置距离阈值完成类间合并,从而达到高光谱影像分类的目的。提取两种地物类别的光谱曲线,经谐波分析后得到谐波分解次数、振幅和相位量,并分析其在特征空间中的分布情况验证了HAC算法的正确性。同时将HAC算法应用到EO-1卫星的Hyperion高光谱影像得到其分类结果,通过对比K-MEANS,ISODATA和HAC算法的高光谱影像分类结果,证实HAC算法作为一种非监督分类方法在高光谱影像分类方面具有较好的应用性。     

网络应用层会话分析系统的设计和实现

应用层会话分析可以用来反应网络状态、掌握用户习惯以及发现潜在的安全威胁。该文提出了一种网络应用层会话分析系统的设计和实现方法,给出了应用层协议包括固定端口和可变端口协议的分析算法。实验表明,该文的方法能够有效地在对局域网内的会话进行识别和统计。     

谐波分析重金属铜铅胁迫玉米的污染效应

提出了谐波分析法监测玉米的重金属污染效应。通过设置不同浓度Cu和Pb胁迫下的玉米盆栽实验,测得了玉米冠层叶片光谱、叶绿素以及Cu含量。利用谐波分析技术将玉米叶片光谱特征信息转化为以振幅和相位的能量谱特征信息,提取低次谐波振幅和初始相位,分析了振幅和相位与玉米的健康状况以及重金属污染效应之间的关系。实验结果和分析表明,振幅反映着光谱的能量信息,与叶片中的Cu离子含量有很强的相关性;初始相位携带着光谱辐射峰值的位置信息,与玉米叶片中重金属含量以及叶片光谱的红边位置具有一定的线性比例关系。因此,可以通过光谱谐波分解的振幅和相位间接的判断Cu和Pb胁迫玉米的污染程度。     

原子荧光光谱法测定区域地球化学调查样品中硒的干扰校正

氢化物发生-原子荧光光谱法(HG-AFS)是测定土壤样品中硒(Se)的理想方法，常用SePb合金材质的空心阴极灯为激发光源，无色散系统的AFS测硒时存在铅的光谱干扰，但尚未引起广泛关注。本文研究了高浓度Pb对硒测定的影响，并提出一种干扰校正的方法，可对检测结果进行有效校正。同时对还原剂浓度和消解酸的比例进行了优化，在2~40 ng/mL范围内获得Se标准曲线r2=0.9989，检出限为0.0023 ug/g，方法精密度为2.9-9.8%，准确度ΔlogC小于0.035。对南疆铁门关区域地球化学调查样品进行了测定，校正后Se的检测结果合格率为94.0%。此方法具有操作简单、准确高效，能够有效的校正样品中高浓度Pb的干扰，适合于大批量区域地球化学调查样品的检测。