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2024 年 11 月 12 日  (浏览量:5192)

《光谱学与光谱分析》2024年,第44卷,第11期

     论文

3001光谱检测技术在毒品侦缉中的应用

魏春生1,2,李奇峰3,马翔云3*,杨云鹏3*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3001-07


世界毒品形势日益严峻。不断涌现的新型毒品和更加隐匿的运毒方式给毒品侦缉工作带来了新的挑战。传统的毒品检测方法存在样品预处理过程复杂、检测设备昂贵、难以搬运等问题,无法满足现场快速检测的需求。光谱检测技术凭借检测速度快、无需样品预处理、设备体积小等优势正逐步成为毒品侦缉过程中重要技术手段。结合近年来光谱检测技术的研究进展,根据毒品形态综述了几种光谱检测技术在毒品侦缉中的应用。针对海洛因、甲基苯丙胺等常见固态毒品,太赫兹光谱检测和能量色散X射线衍射技术凭借高穿透性、可视化等优势,可以实现对纸张、木头、橡胶等常见藏匿物品中毒品的表征,适用于公共安全检测中毒品的快速筛查;针对毒品溶液和吸毒者体液(尿液、唾液、血液等)中毒品成分的检测,综述了红外光谱检测和表面增强拉曼散射技术最新进展,表面增强拉曼散射由于具有高度特异性的分子指纹图谱和不受水溶液影响的优势,成为液态毒品识别与检测领域研究的热点,该方法有望用于液态毒品的便携式快速检测;针对笑气等气态物质的滥用,总结了多种基于光谱检测技术的痕量气体检测方法,综述了基于量子级联激光器的呼出笑气检测进展,该技术在气态毒品检测领域有着较好的应用前景。


2024 Vol. 44 (11): 3001-3007 [摘要] ( 25 ) RICH HTML PDF (8732 KB)  ( 29 )


3008燃气轮机燃烧场热声振荡的测试研究进展

刘 艳1,2,3,杨小帆1,2,熊 燕1,2,3,郭沐林1,3,成泽牧1,2,邵卫卫1,2,徐 祥1,2


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3008-12


氢燃料燃气轮机是目前最具有前景的研究方向,氢燃料特别是绿氢能源能够减少温室气体排放、提高能源利用率,但由于氢能燃烧化学反应速率较快、燃烧速度高,容易引发热声振荡现象。热声振荡是声波与热释放在相位差小于90°时耦合作用的结果,该现象会对燃气轮机造成疲劳损伤,甚至损坏部件,热声振荡的诱因包括火焰热释放波动、声压脉动、燃烧室内流场波动等,对这些参量的耦合研究可加深对热声振荡的认识,为预测热声振荡提供理论基础。热声振荡研究涉及到的测试参量包括动态压力、火焰热释放、温度、当量比、速度,对应的测试手段应具备高频测量的能力。动态压力的测试手段主要包括压力传感器和麦克风,由于压力的时域响应快,动态特征明显,是热声耦合作用的关键参量,研究最为广泛。火焰热释放主要使用OH*化学发光或者荧光信号来进行表征,测试手段包括图像增强型高速相机(ICCD)、光电倍增管(PMT)、平面激光诱导荧光(PLIF)等。温度测量除了常用的热电偶,光学诊断技术有可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)、PLIF、拉曼光谱(RS)等。当量比作为对燃烧有直接影响的参量,烟气分析仪等传统手段难以进行动态测量,早期使用当量比波动方程来进行评估,后来发展的TDLAS、PLIF、激光诱导击穿光谱(LIBS)等光学测试技术都具备获得当量比动态波动的能力。速度脉动是直接作用于热声振荡的参量,测试技术包括一维的双麦克风测速、热线风速仪、激光多普勒测速(LDV),以及多维的粒子图像测速(PIV)、纹影等。至今为止,关于热声振荡测量的大部分技术发展较为成熟,列举了这些燃烧诊断技术的原理以及在热声振荡或不稳定燃烧现象中的应用,并且总结了热声振荡测试的发展与展望。


2024 Vol. 44 (11): 3008-3019 [摘要] ( 16 ) RICH HTML PDF (28542 KB)  ( 21 )


3020基于GA-SVR的近红外无创检测智能算法研究

于欣冉1,3,赵 鹏2,宦克为2,李 野2,姜志侠1,3,周林华1,3*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3020-09


近年来,由于安全、无损、高效等因素,基于近红外光谱及人工智能算法的无创检测在医学、生物等领域内备受关注。如何获取智能回归模型的近红外光谱有效特征是关键问题之一。以血糖浓度检测为例,融合近红外光谱、遗传算法与支持向量回归(GA-SVR),建立了近红外无创血糖浓度智能预测算法。首先,根据OGTT实验规则,采集志愿者无创动态血液近红外光谱及其对应的血糖浓度,进一步基于遗传算法确定最优近红外特征波长组合,最后建立支持向量机回归模型实现血糖浓度的回归预测。设计了对比实验,分别将遗传算法与多层感知机回归(GA-MLPR)、偏最小二乘回归(GA-PLSR)和随机森林回归(GA-RFR)结合,与本文提出的方法进行比较。实验结果表明,提出的GA-SVR模型预测效果最好,测试集相关系数相比GA-PLSR提高了44%,相关系数达到99.97%,均方误差为0.000 097。表明,提出的GA-SVR可以实现对近红外光谱数据的有效特征提取,验证了启发式智能算法对于近红外无创检测的可行性。


2024 Vol. 44 (11): 3020-3028 [摘要] ( 9 ) RICH HTML PDF (6642 KB)  ( 18 )


3029多通池内光程实时校正技术用于甲烷浓度测量的方法研究

季益敏1,2,谈 图2*,高晓明1,2*,刘 锟1,2,王贵师2


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3029-08


甲烷(CH4)是目前重要的清洁能源之一——天然气的主要成分,然而其具有易燃易爆的特性,因此监测大气和重要场所的CH4浓度有重要意义。激光吸收光谱技术由于其灵敏度高、检测速度快、选择性好和免接触等优势,在气体测量等领域获得广泛应用。为了获得更高的测量精度,通常使用光学多通池(MPCs)增加吸收光程(OPL)。对吸收光程的实时准确标定具有重要意义,得到光程的准确值结合其他参数等可通过朗伯-比尔(Lambert-Beer)定律直接反演出待测气体浓度而避免传统方法中标准气体定标这一复杂步骤。由于前人采用调频连续波(FMCW)和光学频域反射计(OFDR)法等具有结构较为复杂和运算量大等缺陷,提出了一种基于调幅连续波(AMCW)技术的多通池内光程测量方法,具有结构简单和测量速度快等优势,并将其与激光吸收光谱技术结合实现光程和CH4吸收谱的同时测量。主要通过光纤合束器将测光程的中心波长为650 nm的激光和测吸收谱的中心波长为1 654 nm的分布式反馈(DFB)激光器发出的激光同时耦合进物理基长为12 cm的多通池内,在出射端分别测量测光程激光振幅调制的相位和测吸收谱激光的光强以同时获得光程和吸收谱信息。测量使用体积分数为297×10-6的CH4标准气体和CH4在6 057.1 cm-1附近的吸收谱线。首先对实验所使用的DFB激光器进行工作电流与输出波数的标定,可将吸收谱的横坐标从点数变换为波数。然后调节光线耦合进多通池的入射角度,测量了4组不同光程与吸收谱数据,多通池内光程和吸收峰值分别为1.606 m和0.021 2、3.326 m和0.044 5、5.050 m和0.067 8与6.762 m和0.089 9。将所测光程与通过反射次数估算的光程进行线性拟合,相关系数r≈1;将所测光程与吸收峰值进行线性拟合,两者具有良好的线性关系,r≈0.999 87。以上数据验证了AMCW技术用于多通池内光程实时测量的可行性与准确性,为激光吸收光谱技术中光程的确定和浓度的测量提供了一种新方法和思路。


2024 Vol. 44 (11): 3029-3036 [摘要] ( 12 ) RICH HTML PDF (37865 KB)  ( 10 )


3037中红外时间拉伸频率上转换高光谱成像系统研究

彭 博1,温兆阳1,闻 齐1,刘婷婷1,2*,邢 帅3,武腾飞3,闫 明1,2*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3037-06


高光谱成像技术是一种分析物质化学成分、物理性质和形态等信息的非接触式、无损检测方法。然而,中红外波段分子指纹谱测量,受限于探测器响应速度和固有噪声,传统的高光谱成像技术难以同时实现高速和高信噪比测量。基于时间拉伸频率上转换的光谱测量技术具有高测量速度、高光谱分辨率、宽光谱覆盖等优势,与高光谱成像技术结合后,可为快速获取样品种类与形态信息提供可靠手段。搭建了中红外时间拉伸频率上转换高光谱成像系统,同源产生1 047 nm泵浦光与1 550 nm信号光平均功率分别为2 W和100 mW,结合同步泵浦技术,可在两块周期性极化铌酸锂晶体中分别实现中红外脉冲的产生与频率上转换,完成将中红外波段分子指纹谱信息传递至近红外波段,解决了难以高速、低噪声探测中红外光谱信息的难题。通过对晶体温度与工作通道的调谐,中红外波段探测范围可覆盖2 700~3 900 nm,具有多样品检测能力。对频率上转换的近红外脉冲进行时间拉伸并与高光谱成像相结合,通过逐点扫描对比色皿中苯溶液吸收光谱及空间分布信息进行实测,光谱数据与傅里叶变换红外光谱仪测量结果高度吻合,能在8 s内完成600 μm×1 200 μm空间区域的高光谱成像,单个像素点采集时间12.9 ns,光谱测量速度77.6 MSpectra·s-1,光谱分辨率5.8 cm-1,证实了系统对光谱覆盖范围内液相分子的高速光谱测量及空间分辨能力。解决了传统高光谱测量方式在中红外波段存在响应速度慢、积分时间长、信噪比低的难点,能以107帧率的光谱刷新率完成多组分样品检测及其形态测量,为材料与生物成像分析等领域提供了新途径。


2024 Vol. 44 (11): 3037-3042 [摘要] ( 13 ) RICH HTML PDF (3570 KB)  ( 11 )


3043宽光谱吸收应用中光谱扫描区间的选择

陶蒙蒙,吴昊龙,王亚民,王 晟,王 科,曹慧琳,叶景峰*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3043-09


与传统的窄带扫描吸收光谱技术相比,宽光谱吸收技术可以获取更宽光谱范围内的丰富吸收数据,具有很大的技术优势。宽光谱吸收技术测量系统的硬件与传统的可调谐二极管吸收光谱技术测量系统基本一致,唯一不同的是宽光谱吸收技术则使用宽带调谐光源。实际应用中,宽光谱吸收光源一般都具有较宽的光谱覆盖范围(>20 nm),而使用全谱段扫描会对数据采集、存储和处理提出较高的要求,从而增加系统成本和测量工作量。因此,选择合适宽度的光谱扫描区间就成为宽光谱吸收应用中的一个关键问题。利用等效下能级概念,提出了针对宽光谱吸收应用的光谱扫描区间选择的数值方法,并针对1.3 μm波段和2 μm波段开展了扫描区间选择研究。在1.3 μm波段,计算给出的优选扫描谱段与文献报道中使用的谱段相重合,验证了选择方法的可行性和正确性。在2 μm波段,在给定工况条件下,通过实验数据验证了所选择扫描区间在温度反演精度方面的优越性。针对实际应用中面临的宽工况环境,通过计算给出了2 μm波段优选的扫描光谱区间。计算结果表明,在1.8 μm的短波段和1.9 μm的长波段均存在适用的光谱扫描区间,其中,1.86 μm附近测温精度最高;更宽的扫描带宽有助于降低系统在全光谱范围内的整体测温不确定度。相关研究可为宽光谱吸收技术在燃烧流场诊断的现场应用提供关键技术指导。


2024 Vol. 44 (11): 3043-3051 [摘要] ( 9 ) RICH HTML PDF (4219 KB)  ( 10 )


3052基于透射曲线拟合的高精度激光吸收光谱温度检测方法

高 慧,姚树智,张 蒙,姜 萌,张子昊,王学锋,杨 勇*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3052-08


可调谐激光吸收光谱技术在流场检测领域应用越来越广泛,然而恶劣的现场应用环境对测试系统的环境适应性、抗噪声干扰能力提出了更高的要求。直接吸收光谱技术可以获得吸收峰的全部信息,对多类测试环境均适用,如风洞,发动机喷射流场等,然而受现场测试环境影响,获得的测试信号信噪比通常较差,难以实现高精度检测。针对这一问题,对直接吸收光谱技术的数据处理分析算法进行了分析研究,提出了一种基于透射曲线拟合的高精度温度反演分析方法。利用水汽在7 185.6和7 444.3 cm-1附近的吸收谱线,研制了基于直接吸收光谱检测技术的温度检测系统,开展了573K-1173K温度范围内测试信号的处理分析,对比分析了基线-吸收线型拟合算法与透射曲线拟合算法的反演结果。当检测温度为773 K时,相比基线-吸收线型拟合算法,透射曲线拟合算法在7 444.3 cm-1波段附近的逐点拟合误差峰峰值可以减小约30%,7 185.6 cm-1波段附近的逐点拟合误差峰峰值可以减小约16%。573~1 173 K温度范围内,透射曲线拟合算法反演温度最大误差为13 K,相比基线-吸收线型拟合算法减小了23 K。给测试信号加入不同幅度的随机噪声信号,两种算法反演温度的标准差均随噪声幅度的增加而增加,同时温度越高,温度反演标准差越大。当噪声的峰峰值分别为20、60和100 mV时,不同温度下基线-吸收线型拟合算法温度反演结果的标准差最小值为18 K,最大值为313 K,透射曲线拟合算法温度反演结果的标准差最小值为4 K,最大值为44 K。实验分析结果表明,相比基线-吸收线型拟合算法,透射曲线拟合算法可以修正激光器功率基线拟合误差,提高透射信号拟合精度,减小温度反演误差。对比不同噪声水平下测试信号的温度反演结果表明,透射曲线拟合算法在噪声干扰下可以实现更高的检测精度,具有更强的抗噪声干扰能力。


2024 Vol. 44 (11): 3052-3059 [摘要] ( 12 ) RICH HTML PDF (9390 KB)  ( 17 )


3060激发波长为473 nm的光致发光光谱特征对珍珠类型及其颜色成因的指示意义

周丹怡1,陆太进1,刘玉鹏1,2


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3060-04


通过激发波长为473 nm的光致发光光谱对不同颜色珍珠的光致发光特征进行了对比研究,结果表明:(1)颜色未经处理的灰色、黄色、紫色和橙色珍珠的光致发光光谱峰值在570~600 nm区间,与文石的峰值一致,推测其颜色主要与文石排列结构有关。(2)颜色未经处理的紫色和橙色珍珠在500~570 nm区间内出现与文石无关的发光峰,推测其颜色还同样受有机质的影响。(3)颜色未经处理黑珍珠的峰值在800~900 nm之间,推测其黑色调主要与有机质有关。(4)经染色处理珍珠的峰值主要位于650~750 nm区间内,主要与染剂有关,而不同颜色染色珍珠具有类似的发光特征说明染色珍珠所用染剂致色成分可能有相似的基团组成。相关研究成果可为珍珠的检测鉴定、颜色成因研究提供更多科学依据。


2024 Vol. 44 (11): 3060-3063 [摘要] ( 13 ) RICH HTML PDF (2502 KB)  ( 11 )


3064基于LIF对水包油型轻质油乳化液的分类识别

陈晓玉1,宁晓东1,李心怡2,杜雅欣1,孔德明2*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3064-05


海面溢油是海洋污染的重要形式之一,溢油在风化迁移过程中,形成如水包油,油包水,水包油包水等乳化液,其中水包油类型的乳化液受水分子的影响较大,荧光特性不突出,导致轻质油乳化液分类的困难,因此如何进行高效识别,对污染治理有重要意义。选取常见的几种轻质油分别与海水、乳化剂按照不同配比混合配置水包油类型的轻质油乳化液。采用实验室搭建的便捷激光诱导荧光(LIF)系统探测轻质油乳化液的荧光光谱。构建麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的分类模型(以下简称SSA-SVM),实现乳化阶段溢油的分类识别。采用主成分分析法(PCA)对荧光光谱进行降维,选取累计贡献率为99%的前三个主成分作为输入,轻质油的种类作为输出;采用SSA迭代得到SVM的最优参数,并构建SSA-SVM分类模型;最后将测试集样本代入到模型中进行分类识别,识别准确率为100%。该研究同时构建了粒子群算法(PSO)优化支持向量机模型(简称PSO-SVM)和遗传算法(GA)优化支持向量机模型(简称GA-SVM)作为对照,实验结果表明,SSA-SVM相比PSO-SVM和GA-SVM,测试集的轻质油乳化液分类识别准确率同比提升1.77%和3.04%;并且适应度曲线在第2代就达到最高,优于PSO的第4代和GA的第36代,收敛速度更快。采用激光诱导荧光技术实现了水包油类型的轻质油乳化液的分类识别,推进了海面溢油区域分类探测机理的发展;提出的SSA-SVM模型,为轻质油乳化液的分类识别研究提供了新思路。


2024 Vol. 44 (11): 3064-3068 [摘要] ( 9 ) RICH HTML PDF (3000 KB)  ( )


3069飞机机翼表面损伤的近红外高光谱识别

刘青松1,杜文静1,罗 博2,李凯歌1,但有全1*,许罗鹏1,杨秀锋2,唐深兰1


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3069-06


飞机表面损伤的检测和设备研究,对于飞行安全与运营效益具有重大的现实意义。光谱匹配技术是飞机表面损伤高光谱检测需要解决的关键技术之一。不同光谱匹配算法的识别精度常因研究对象而异。为了利用光谱匹配算法实现飞机样品损伤识别,首先搭建了室内近红外高光谱飞机表面损伤检测系统,采集了参考样品和蒙皮样品两类样品的高光谱数据,并利用损伤像元光谱和无损像元光谱制作了两类像元的标准光谱。接着基于计算待测像元光谱与标准光谱相似度的匹配方法,先后采用光谱角(SA)、马氏距离(MD)、光谱信息散度(SID)、光谱相关系数(SCC)四类单一光谱匹配算法和六类组合光谱匹配算法进行两类样品的损伤识别。利用总体分类精度Pa和Kappa系数对上述光谱匹配算法的损伤识别结果进行精度评价。通过对SA、MD、SID、SCC单一算法的阈值参数优化,给出能够较好满足检测需求的合理阈值组。进一步,基于四类单一算法进行组合匹配算法设计,分别采用SA-MD、SA-SID、SA-SCC、MD-SID、MD-SCC和SID-SCC六类组合算法对两类飞机样品进行损伤识别。结果表明,相比单一匹配算法,组合算法的整体识别准确率相对较高。最后,分别给出适用于飞机样品损伤识别的最优单一匹配算法和组合算法,其中SCC算法和MD-SCC算法,对两类样品的损伤识别率分别可达95%以上和97.5%,可为外场飞机表面损伤的高光谱检测提供技术支撑。


2024 Vol. 44 (11): 3069-3074 [摘要] ( 13 ) RICH HTML PDF (6702 KB)  ( 15 )


3075中红外光谱对黑果腺肋花楸中多酚含量的定量检测

杨承恩1,2,郭瑞雪1,3,辛明昊2,李 萌4,李雨婷2*,苏 玲1,3*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3075-07


黑果腺肋花楸是富含多酚类物质的蔷薇科浆果。多酚是黑果腺肋花楸的主要化学成分,包括花青苷、黄酮苷、单宁等,具有抗氧化、抑菌、抗肿瘤、抗炎、减肥及调节血糖、血脂等药理活性。黑果腺肋花楸现已进入新食品原料名单。黑果腺肋花楸多酚含量与其功效价值关系密切,因此黑果腺肋花楸多酚含量检测方法的完善对规范黑果腺肋花楸原料及产品市场至关重要。现行检测方法操作繁琐、用时长,难以满足黑果腺肋花楸进入新食品原料名单后的产业发展需求,亟待开发快速测定多酚含量的方法。使用中红外光谱技术,建立了一种黑果腺肋花楸多酚含量快速定量检测方法。采集15个地区共750份黑果腺肋花楸红外光谱数据,进行光谱解析并测量每份样品的多酚含量;采用K-S样本划分法按4∶1的比例将样本划分为校正集和验证集;对分组后的光谱信息进行多元散射校正(MSC)、标准正态化(SNV)、平滑(SG)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)等光谱预处理,与原始光谱进行随机森林回归(RFR)建模预测效果对比,确定最佳光谱预处理方法为MSC。采用竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选取黑果腺肋花楸多酚最优特征光谱波长,将两种方法选取的光谱数据结合随机森林回归(RFR)、偏最小二乘回归法(PLSR)、极限学习机(ELM)、支持向量机回归(SVR)进行建模对比,确定最佳算法模型。结果表明,CARS算法可有效减少红外光谱数据冗余,提高模型预测的精确性与稳定性;CARS-RFR模型具有最佳预测性能,其校正集Rc为0.986 5,RMSEC为0.073 2,验证集Rp为0.974 3,RMSEP为0.100 6,RPD为6.235 6。结果表明,中红外光谱技术与化学计量学方法的结合,特别是CARS-RFR模型能够高效、快速、准确地实现黑果腺肋花楸多酚含量的检测,研究结果可为快速测定黑果腺肋花楸多酚含量提供技术支持。


2024 Vol. 44 (11): 3075-3081 [摘要] ( 9 ) RICH HTML PDF (4144 KB)  ( )


3082基于三维荧光光谱与平行因子的混合有机农药检测分析

王晓燕1,2,蒋喆臻1,季仁东1,2*,卞海溢1,2,何 莹1,陈 旭1,徐春祥3


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3082-08


荧光光谱法作为一种快速、准确和非破坏性的检测方法,已广泛应用于农药残留的检测分析中。应用三维荧光光谱方法结合平行因子算法(PARAFAC)对混合有机农药进行定性定量分析。首先配制不同浓度的多杀菌素-高效氟氯氰菊酯、多杀菌素-宁南霉素混合体系,采用LS55荧光分光光度计扫描三维荧光光谱,发射波长范围设置为200~600 nm,激发波长范围分别为250~322和260~370 nm;应用平行因子算法对预处理后的光谱数据建模分析,通过三线性分解获得混合物中各组分的预测光谱及得分值,将预测光谱与实际光谱进行可视化匹配可识别出农药类别;最后将得分值与对应组分浓度值进行线性拟合分析,并计算均方误差、决定系数和回收率参数。结果表明,两种混合体系对应的各组分预测光谱与真实光谱在荧光特征峰处的重合度较高。多杀菌素-高效氟氯氰菊酯混合体系中各组分对应的预测均方误差分别为1.985 6×10-8和4.480 0×10-7;多杀菌素-宁南霉素对应的预测均方误差分别为2.155 2×10-7和5.572 2×10-5,模型决定系数均超过0.99,平均回收率接近100%,测试结果表明三维荧光光谱结合平行因子可实现对农药混合物的分析,具有较高的分析精度。该研究内容为混合有机农药的定性定量分析提供了一定的方法依据,可推广用于其他种类混合样品的检测分析。


2024 Vol. 44 (11): 3082-3089 [摘要] ( 10 ) RICH HTML PDF (5193 KB)  ( 12 )


3090熵平均密度分段压缩感知反射光谱重建方法

赵首博1,2


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3090-05


反射光谱作为物体表面重要特征被广泛用于远程遥感目标识别、物质成分的含量检测、农业作物成熟度检测、医学影像的疾病诊断等领域。为解决反射光谱数据冗余,实现全光谱数据稀疏表达和提高光谱重建精度,将压缩感知技术应用于光谱数据分析和处理。针对全局光谱压缩感知重建方法中各波段数据稀疏度的差异性对采样率的限制条件不同,提出熵平均密度分段压缩感知反射光谱重建方法。首先定义熵平均密度作为光谱分段参考量来寻找光谱分段断点和判定各分段光谱的熵密度高低。而后依据有限等距约束条件重新分配各分段光谱的采样率,生成测量矩阵和稀疏矩阵完成各局部反射光谱稀疏感知。采用正交匹配追踪算法求最优解,分配各分段光谱的迭代次数,用感知矩阵中的列原子和稀疏信号进行迭代匹配重构各局部反射光谱,将各重构的局部反射光谱缝合为全局反射光谱。用全局光谱压缩感知方法和该方法对标准色块24Munsell ColorChecker的反射光谱进行对比实验。实验结果表明,较之于全局光谱压缩感知方法,该方法重建光谱曲线高熵密度区重建精度更高,低熵密度区压缩效率更高,在总压缩采样率不变的情况下,RMSE和MAPE统计数据得到改善,提升了整体曲线重建效果。


2024 Vol. 44 (11): 3090-3094 [摘要] ( 10 ) RICH HTML PDF (5778 KB)  ( )


3095基于图像光谱超分辨率的苹果糖度检测

翁士状,潘美静,谭羽健,张巧巧,郑 玲*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3095-06


苹果风味独特,清脆可口,深受全世界消费者的广泛喜爱。糖度是衡量苹果品质的关键指标。高光谱成像(HSI)由于含有丰富的图谱信息在糖度无损检测中有着广泛的应用前景,然而仍面临仪器笨重昂贵、操作耗时等问题。光谱超分辨率(SSR)可通过建立映射关系从低光谱维度RGB图像获得对应高光谱维度HSI图像,在HSI图像的高效获取上有着极大的优势。因而,将探索苹果RGB图像的SSR,并基于SSR数据进行糖度预测。首先,选取大小均匀的苹果作为研究对象,利用黑色哑光胶纸对感兴趣区域(ROI)进行标定。采集苹果RGB图像和HSI图像后,利用全局阈值法确定ROI并经过图像分割得到220个RGB-HSI图像对。然后,使用密集连接网络、多尺度层级回归网络和Transformer网络实现苹果RGB图像的SSR。最后,提取SSR后图像的反射率光谱,采用全光谱和竞争性自适应重加权选择后的有效波长光谱结合偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)和极限学习机(ELM)构建糖度预测模型。结果表明,基于Transformer网络 SSR结果最好。在SSR预测集中,平均相对绝对值(MRAESP)为0.135 9,均方根误差(RMSESP)为0.026 2;SSR后方法的反射率光谱与真实光谱一致性最好。在糖度预测的过程中,全光谱下ELM模型预测效果最好,预测集决定系数(R2P)和均方根误差(RMSEP)为0.925 5和0.003,PLSR次之,RF最差。经过有效波长光谱提取后,预测结果有所提升,其中ELM模型预测结果最好,R2P为0.960 9,RMSEP为0.002 2,PLSR次之,RF最差。总之,基于Transformer图像SSR完成了苹果糖度的准确检测,提供了低成本高效率HSI图像的获取方式,实现了快速便捷的新型糖度检测,扩展了图像在水果品质分析中的应用场景,为促进智慧农业和食品领域的发展提供了理论依据。


2024 Vol. 44 (11): 3095-3100 [摘要] ( 14 ) RICH HTML PDF (4533 KB)  ( 19 )


3101基于反射率、吸光度和Kubelka-Munk光谱的贡梨不同损伤程度检测

李 斌1,2,卢英俊2,苏成涛2,刘燕德1,2


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3101-08


贡梨在收获、运输和销售过程中容易发生机械损伤,加速果实腐烂,降低贡梨品质。快速判别贡梨的不同损伤程度,进而采取不同的处理措施,以降低经济损失。以往运用高光谱技术研究水果的损伤程度,通常仅用反射率光谱。该研究运用高光谱技术获取贡梨的反射率(R)、吸光度(A)、和Kubelka-Munk(K-M)变换光谱结合3种深度学习算法对健康和不同损伤程度的贡梨进行判别。首先,选取60个新鲜无损伤贡梨作为健康样品,再利用自由落体碰撞装置制备出Ⅰ级损伤、Ⅱ级损伤、Ⅲ级损伤贡梨样品各60个。通过高光谱成像系统采集这240个贡梨样品的光谱数据,对采集的光谱进行黑白校正,以获得贡梨的反射率(R)、吸光度(A)、和Kubelka-Munk(K-M)变换光谱,然后用基准线校准(Baseline)、去趋势(De-Trending)、移动平均(MA-S)、乘法散射校正(MSC)、卷积平滑(SG-S)、标准正态变量变换(SNV)共6种预处理方法对3种原始光谱数据进行预处理,并建立BP神经网络(BP)、极限梯度提升(XGBoost)和随机森林(RF)判别分析模型对贡梨不同损伤程度进行判别。根据模型对贡梨损伤程度的判别结果显示,基于反射率、吸光度、K-M变换光谱的BP模型判别准确率较好,整体准确率达到了85%及以上, 且发现经过Baseline预处理后的反射率光谱建立的BP模型比未经预处理的反射率光谱谱建立的BP模型有较大的提升,判别准确率达到了93.33%。为了提升BP模型的精准度和运行效率,对3种原始光谱和Baseline预处理后的光谱利用竞争性自适应重加权(CARS)和无信息变量消除(UVE)方法筛选出特征波段光谱信息,用筛选后的特征光谱数据来建立BP模型,其判别结果显示A-RAW-CARS-BP模型具有最佳的判别准确率,整体准确率达到了96.66%。结果表明,采用3种原始光谱对贡梨的损伤程度进行判别具有可行性,为高光谱技术检测贡梨的不同损伤程度提供了理论依据。


2024 Vol. 44 (11): 3101-3108 [摘要] ( 12 ) RICH HTML PDF (8997 KB)  ( 11 )


3109基于1D-CNN提取Cl2紫外吸收谱特征的浓度反演方法研究

贾彤华1,程光旭1*,杨嘉聪1,陈 昇2,王海容3,胡海军1


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3109-11


开放环境下氯气泄漏的准确检测一直是氯碱生产企业亟待解决的难题,差分吸收光谱技术(DOAS)可以实现大气中的污染气体的痕量远距离测量,而氯气的紫外吸收光谱呈现“慢变化”的特征,无法用差分的方法分离吸收特征与噪声信号。提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的氯气浓度反演算法来充分利用光谱信息,通过逐层提取氯气的吸收特征,解决了传统算法容易受噪声干扰导致反演精度下降的问题。与常用的最小二乘法(LS)、多层感知机(MLP)、支持向量机(SVR)和k近邻(KNN)方法相比,该算法的反演结果相比实测数据的准确度最高(R2=0.996,RMSE=4.40,MAE=2.64,SMAPE=8.51%)。由于系统中不可避免的随机噪声会对检测产生干扰,对比了S-G滤波、傅里叶变换、奇异值分解和小波变换分解算法的预处理效果。结果表明,S-G滤波和小波分解算法可以在去除噪声的同时保留氯气的吸收特征信息,进一步提高氯气浓度反演模型的性能。所提出的浓度反演算法为实现开放环境下氯气泄漏的远距离定量检测提供了新的可行方法。


2024 Vol. 44 (11): 3109-3119 [摘要] ( 10 ) RICH HTML PDF (22772 KB)  ( 14 )


3120轻元素荧光分析用多层膜分光晶体的制备与表征

王子乐,张 哲*,张云学,项丝梦,魏振博,温圣优,王占山


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3120-08


物质组分与结构分析是认知和研究物质的重要方式。利用X射线荧光光谱分析法可以对物质中的元素进行定性分析与定量检测,该方法是目前最为常规的物质组分和结构无损分析手段之一。在使用波长色散型X射线荧光光谱仪探测轻元素时,多层膜分光晶体是核心的光学元件。使用人工多层膜晶体代替普通晶体作分光晶体,可有效提升分析仪器对轻元素的检测能力。针对国产波长色散型X射线荧光光谱仪分析轻元素的实际需求,设计出了Mo/B4C,Cr/C,Cr/Sc,W/B4C(周期厚度d=3.63 nm)和W/B4C(周期厚度d=2.85 nm)多层膜分光晶体,分别适用于B,C,N,O,F五种轻元素的荧光探测。利用磁控溅射的方式,在尺寸为50 mm×30 mm的超光滑Si基底上完成了五种多层膜晶体的制备。采用高分辨率X射线衍射仪对各个多层膜晶体进行掠入射X射线反射测试,测试及拟合结果表明:五种多层膜晶体膜层结构规整、界面宽度小、成膜质量高,膜层均匀性好,整个镜面上周期厚度的均匀性误差均在1%以内。采用原子力显微镜表征了各个多层膜晶体的表面形貌,结果表明:五种多层膜晶体表面颗粒状结构尺寸较小,表面形貌平滑,表面粗糙度小。最后,通过模拟计算获得了各个多层膜晶体在掠入射工作角度下的反射率,分别为:Mo/B4C(30.1%@B-Kα线),Cr/C(29.3%@C-Kα线),Cr/Sc(35.4%@N-Kα线),W/B4C(d=3.63 nm,8.6%@O-Kα线),W/B4C(d=2.85 nm,10.7%@F-Kα线)。基于以上研究,所制备的五种多层膜分光晶体可以满足波长色散型X射线荧光光谱仪的需求,能够应用在B,C,N,O,F五种轻元素的探测中。


2024 Vol. 44 (11): 3120-3127 [摘要] ( 13 ) RICH HTML PDF (14772 KB)  ( )


3128氟取代对香豆素分子超快动力学过程的影响

葛 晶1,2,李智彪1,2,薛丙乾1,2,白西林1,2*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3128-08


设计具有高亮度、高光稳定性和环境友好型的荧光染料,是当前备受关注的前沿领域。研究发现,荧光染料的发光效率受到扭转分子内电荷转移(TICT)的影响。因此,有效地抑制TICT过程对于荧光标记物和探针的研究与开发具有至关重要的意义。香豆素及其衍生物,尤其是具有高荧光产率和长荧光寿命的7-氨基香豆素染料,一直以来都广泛应用于不同体系中,作为荧光探针的重要组成部分。然而,以往的研究主要集中在探究不同溶剂对香豆素染料分子激发态动力学过程的影响,而忽略了染料分子结构对TICT过程的重要作用。采用了飞秒时间分辨瞬态吸收(TA)光谱和密度泛函理论(DFT)计算相结合的方法,深入研究香豆素染料C460和C481在不同溶剂中的激发态动力学。研究结果揭示,在具有高强供氢能力的高极性甲醇溶剂中,C481才显著发生TICT过程。此外,量子化学计算结果表明,氟取代效应会降低分子内扭转势垒,导致非辐射失活效应加速,从而引发更为明显的荧光猝灭现象。这一研究不仅有助于优化荧光染料性能时选择合适的溶剂,还可为荧光染料分子结构的设计提供重要的指导,具有深远的研究价值。


2024 Vol. 44 (11): 3128-3135 [摘要] ( 11 ) RICH HTML PDF (9904 KB)  ( )


3136双原子分子发射光谱分析Ar/Air/CH4等离子体射流转动温度研究

张文钧,宋 鹏*,鞠迎昕,关婷予,纪相彤,韩 朋


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3136-06


为了提升等离子体应用效果,必须对等离子体的放电动力学过程进行深入探讨。转动温度是反映等离子体放电过程中能量输运的重要参数之一,目前主要采用波尔茨曼斜率法计算,该方法常用于计算热力平衡状态下等离子体的转动温度,在计算非热力平衡状态下的等离子体转动温度时误差较大。针对这一问题,提出了利用双原子分子谱带计算转动温度的分析方法,采用针-环式电极等离子体射流装置进行试验,向装置中通入Ar/Air/CH4混合气体放电形成等离子体射流,工作电压为10~14 kV,利用光谱仪采集不同放电电压下的等离子体射流的光谱数据用以计算转动温度。选择OH(A—X)、CH(A—X)以及N+2(B—X)发射光谱,利用三种双原子分子波长区间内谱线不受振动温度变化所影响的特性,对Ar/Air/CH4等离子体射流的转动温度进行研究。在波尔茨曼斜率法计算得到转动温度±100 K范围内每20 K选取谱线,与试验谱线进行拟合,计算谱线拟合得到的均方根误差,分析拟合准确度,得到更为准确的介质阻挡放电(DBD)激励Ar/Air/CH4等离子射流的转动温度。波尔茨曼斜率法计算出的转动温度在拟合时得到的均方根误差要高于最小均方根误差,均方根误差能够减小38%。利用OH、CH、N+2谱带拟合得到最小均方根误差分别为4.6、2.9、2.1,N+2谱带拟合结果比OH谱带的拟合结果均方根误差减小61%。结果表明,在计算非热力平衡状态等离子体的转动温度时,相比于波尔茨曼斜率法,计算谱线拟合均方根误差的的方法能够有效地提升计算结果的准确度,在进行谱线拟合时选择N+2(B—X)谱带的发射光谱与试验谱线进行拟合能够进一步提升计算结果的准确度。


2024 Vol. 44 (11): 3136-3141 [摘要] ( 10 ) RICH HTML PDF (5177 KB)  ( )


3142C15NO4HnIm (n=11, 12, 13, m=4, 3, 2, n+m=15)结构与光谱性质的密度泛函理论研究

郭雅晶1,李秀燕2


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3142-07


二碘甲状腺原氨酸(分子式为C15NO4H13I2),三碘甲状腺原氨酸(分子式为C15NO4H12I3)以及四碘甲状腺原氨酸(分子式为C15NO4H11I4)作为甲状腺分泌的主要激素,对人脑的发育、神经递质的合成、新陈代谢的调节和甲状腺功能正常运作等起到至关重要的作用。通过理论计算方式对C15NO4HnIm(n=11, 12, 13, m=4, 3, 2, n+m=15)三种化合物进行系统研究,为今后的实验研究提供详实的理论依据。通过Gaussian软件包和GaussView软件结合进行理论计算,在选用B3LYP/Lanl2mb基组水平上,首先采用密度泛函理论(DFT)优化了C15NO4HnIm(n=11, 12, 13, m=4, 3, 2, n+m=15)三种团簇的几何和电子结构。然后基于这些团簇的基态稳定结构下,其激发态吸收谱和发射谱的研究使用相同的基组水平并采用极化连续介质模型(PCM)下运用含时密度泛函理论(TDDFT)进行。研究结果表明,优化所得C15NO4HnIm(n=11, 12, 13, m=4, 3, 2, n+m=15)团簇的几何结构对称性均为C1;在C15NO4HnIm(n=11, 12, 13, m=4, 3, 2, n+m=15)基态稳定结构基础上,得出它们的输运性质,即二碘甲状腺分子(C15NO4H13I2)既不具有p型输运性质亦不具有n型输运性质,而三碘甲状腺素(C15NO4H12I3)和四碘甲状腺素(C15NO4H11I4)团簇均为p型输运材料;通过含时密度泛函理论,在优化好的基态结构基础上,又计算了它的溶剂效应,进一步得出该分子在水溶剂中的吸收谱特性,同时通过研究还获得了C15NO4HnIm(n=11, 12, 13, m=4, 3, 2, n+m=15)团簇的手性光谱ECD特征图谱。理论研究可以为实验研究提供可对比的理论数值, 为今后的实验研究提供了可行性参照值。


2024 Vol. 44 (11): 3142-3148 [摘要] ( 9 ) RICH HTML PDF (3699 KB)  ( )


3149密度泛函理论的氨基酸近红外非谐振动光谱解析

唐 妍1,3,吴 佳1,徐建洁2*,郭腾霄2,胡建波1,4,张 航4,刘永刚5*,杨云帆4


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3149-08


氨基酸作为组成蛋白质的基本结构单元在生物体中起着重要作用。不同的基团组成和手性结构所代表的功能均有差异,因此甄别其基本化学结构和分子振动信息将为构建基础生物分子光谱与结构相关性模型提供重要的理论依据。近红外光谱主要展示各类含氢基团(如O—H、N—H和C—H等) 的倍频和合频振动信息;振动信息比较复杂,加上常规红外光谱仪器分辨率限制等原因,导致实验测得的谱带变宽,无法准确对其振动模式进行指认,分析较为困难。理论计算可以对每个振动模式进行独立计算,能够提供更清晰的光谱信息,进而对实验得到的宽谱带进行解析,使其更易甄别和分析不同分子体系的各类基团的结构振动信息。采用非谐振DFT方法对氨基酸(谷氨酸、半胱氨酸、甘氨酸)及由此三种氨基酸组成的多肽(谷胱甘肽)进行结构优化和非谐振振动分析,计算得到四种分子7 500~4 500 cm-1波段内的高精度NIR光谱,并对它们的谱图进行了详细的振动峰位指认。以振动强度作为标准,将整个近红外波段分为三个光谱区探究分子结构和组成基团对光谱特征的影响,对计算光谱进行了详细的分析并且建立了光谱与结构间的对应关系。该研究为更深的理解氨基酸及多肽的结构性质提供了思路。


2024 Vol. 44 (11): 3149-3156 [摘要] ( 9 ) RICH HTML PDF (4023 KB)  ( )


3157天然红独玉与染色红独玉光谱学特征及其差异性研究

芦明媚1,周征宇1,2,3*,亓利剑1,2,3,刘子琪1,陈仪方1,郑浚豪1


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3157-08


针对产自河南南阳的天然红独玉及经过染色处理的红独玉,分别开展了常规宝石学特征测试、红外光谱测试、拉曼光谱测试、紫外-可见吸收光谱测试、电子顺磁共振波谱测试及光致发光光谱测试,以揭示两者的物质组成差异、颜色成因差异及科学鉴定特征。分析结果显示,染色红独玉折射率及相对密度值均较为集中,与斜长石较为接近;天然红独玉在不同位置显示斜长石及黝帘石两个折射率值。红外光谱结合拉曼光谱分析表明天然红独玉粉色部分与黝帘石特征谱峰一致,表明黝帘石化程度较高,白色及绿色部分则以基性斜长石为主;染色红独玉黝帘石化程度低,因此常规宝石学参数与斜长石较为接近,常需染色处理,显示黄白色长波紫外荧光异常。天然样品紫外光谱显示522 nm附近的宽缓吸收带,揭示Mn为天然红独玉粉色的主要致色原因;电子顺磁谱进一步揭示出Mn2+的六重超精细结构,为八面体场中Mn2+6A14T1(4G)自旋禁戒跃迁。而染色红独玉则显示549 nm附近的染色剂吸收,并与光致发光光谱中578~589 nm处强发光中心相呼应。紫外荧光灯、紫外-可见光谱及光致发光光谱可视为天然红独玉与染色红独玉有效的无损检测方法。


2024 Vol. 44 (11): 3157-3164 [摘要] ( 13 ) RICH HTML PDF (40237 KB)  ( )


3165青海野牛沟软玉的宝石矿物学及谱学特征

陶隆凤1,2,3,郝楠楠4,金翠玲2,3,史 淼2,3,韩秀丽1*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3165-07


青海省格尔木地区是我国重要的软玉产区,其中野牛沟位于东昆仑山系中段,是软玉的主要产出矿点之一。对野牛沟黄绿色软玉样品进行了常规宝石学、红外光谱(FTIR)、拉曼光谱、电子探针(EPMA)等测试及薄片观察,并分析了其矿物学和谱学特征。结果表明,该区软玉的折射率为1.61,相对密度约2.97~2.99,摩氏硬度6~6.5,玻璃-油脂光泽,结晶度较好。样品基质的组成矿物为透闪石,次要矿物为透辉石、绿帘石、榍石、磷灰石等,其中基质的氧化物含量为w(SiO2)=58.92~59.40%,平均值59.19%,w(MgO)=24.70%~25.56%,平均值24.98%,w(CaO)=13.15%~13.43%,平均值13.29%,粒径约为0.01~1.00 mm,具有典型的毛毡状交织结构和显微纤维变晶结构,部分可见显微放射状变晶结构——帚状结构,各项矿物学特征均符合软玉国家鉴定标准。该区软玉样品的红外光谱和拉曼光谱均与透闪石的谱峰基本一致,其中样品在468 cm-1处的红外吸收光谱强度高于509 cm-1处,部分红外光谱和拉曼光谱峰位发生了红移或蓝移现象,结合化学成分分析,认为该区软玉中的透闪石为钙质角闪石,谱峰的偏移与样品中所含Fe、Mn元素或晶体结构有关。结合矿物学特征、电子探针测试及野外实地考察,认为青海野牛沟软玉矿体是在镁质大理岩、基性辉绿岩及后期中酸性岩浆热液的共同作用下成矿,同时剪切作用也对软玉矿的品质起着重要作用。该研究,基本确定了青海野牛沟矿区软玉的矿物学和谱学特征,也对其成矿环境进行了探讨,为该区的找矿及深部成矿预测提供依据。


2024 Vol. 44 (11): 3165-3171 [摘要] ( 14 ) RICH HTML PDF (25681 KB)  ( 13 )


3172IPSO-BPNN:一种结合粒子群优化的BP神经网络透射光谱水质亚硝酸盐含量定量化模型

王彩玲,张国浩


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3172-07


亚硝酸盐是一种常见的水质污染物,主要来源为废水、肥料和污水处理厂等。水质中亚硝酸盐浓度大小是评估水体健康程度的一个重要指标,但传统的亚硝酸盐浓度检测方法操作复杂且容易受到检测环境的干扰,无法直观和准确的反映出水质健康程度。为了探究一种新的方式来评估水体的健康程度,使用IPSO-BPNN模型对亚硝酸盐透射光谱数据进行浓度预测。首先选择10种浓度的亚硝酸盐标准溶液(0.02、0.04、0.06、0.08、0.10、0.12、0.14、0.16、0.18和0.20 mg·L-1,使用OCEAN-HDX-XR微型光谱仪在相同的时间间隔下对十个浓度的亚硝酸盐溶液进行扫描,并通过白板校正得到光谱数据的光谱透射率值。使用最大最小归一化、均值中心化两种预处理方法将光谱数据进行维度和中心点的统一,使得不同样本之间的光谱数据具有可比性和可解释性。由于原始光谱数据维度较高,采用核主成分分析进行数据降维,选择代表原始数据97.94%信息的6个主成分进行IPSO-BPNN模型的训练。在预测亚硝酸盐浓度时,对原始粒子群优化算法进行了改进,引入了自适应学习因子和惯性权重更新公式以及粒子种群多样性引导策略,并在BP神经网络的基础上引入了学习率自适应公式,提高了算法的性能。通过比较不同粒子数进行迭代的函数适应度值变化曲线,选择使用100个粒子进行30次迭代来寻找最优权重和偏置组合。结果显示,IPSO-BPNN预测模型的决定系数为0.984 360,均方根误差为0.006 920,平均绝对误差为0.004 103,与当前预测性能较好的随机森林模型、线性回归模型、BP-ANN模型、PSO-BPNN模型和PSO-SVR模型相比,该模型的拟合效果更好,精确度更高。基于以上结果,提出了一种基于IPSO-BPNN模型的高光谱水质亚硝酸盐浓度预测方法,为水体健康程度的评估提供了新的思路。


2024 Vol. 44 (11): 3172-3178 [摘要] ( 11 ) RICH HTML PDF (6962 KB)  ( )


3179基于三维荧光光谱结合2D-LDA的食用油掺假鉴别研究

姜海洋1,3,崔耀耀2,贾彦国1*,谌志鹏3


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3179-07


食用油掺假行为严重威胁消费者的身体健康并扰乱社会市场秩序。研究有效的食用油掺假鉴别方法对于构建安全、可靠的食品供应链和提升消费者福祉具有重要意义。以食用油中的香油为例开展食用油掺假鉴别方法研究。通过芝麻香精与玉米油、大豆油以及菜籽油三种食用油配制了3类掺假香油;使用FLS920稳态荧光光谱仪采集了这3类掺假香油以及不同品牌香油共计45个实验样本的三维荧光光谱数据;基于2D-LDA方法提取了实验样本的二维特征,并以此为依据采用最近邻分类原理实现了掺假食用油的准确鉴别。将所述方法与平行因子结合非线性判别分析(PARAFAC-QDA)、多维偏最小二乘——判别分析(NPLS-DA)两种方法进行了对比。结果表明,2D-LDA方法能够有效提取掺假香油的二维特征。这些特征能够使不同类别的实验样本在投影子空间中实现最大程度分离;同时可使相同类别的实验样本在子空间中尽可能地紧密聚集,进而使得样本在低维子空间中具有更好的可分性,从而获得了100%的鉴别准确率。而PARAFAC-QDA和NPLS-DA两种方法仅分别获得了85%和95%的鉴别准确率。2D-LDA方法相比于这两种方法在食用油掺假鉴别特别是现场快速检测的实际应用中更具优势和潜力,其鉴别过程与结果更加简捷和精确。研究为现场食品安全监管提供了一种高效可行的新方案。


2024 Vol. 44 (11): 3179-3185 [摘要] ( 9 ) RICH HTML PDF (5975 KB)  ( )


3186施用鸡粪对小麦秸秆养分释放及土壤溶解有机质演化的影响

杨 光1,潘红卫1*,童文彬1,王珂珂2,陈惠茹1,王逸飞1,孔海康1,王晓婉1,雷宏军1*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3186-09


秸秆还田配施畜禽粪便是一种重要的固体废弃物综合利用资源化技术。外源有机物还田主要以溶解性有机质(DOM)浸入土壤,探讨DOM的演变特征可有效预测秸秆还田土壤不稳定碳库的周转情况。由于禽畜粪便浸入土壤的DOM生物可利用性高于秸秆,两种方法结合后土壤DOM的演化规律尚不清楚。针对华北平原冬小麦夏玉米连作特点,在玉米生育期进行了田间定位试验,设置小麦秸秆还田、小麦秸秆还田配施鸡粪、鸡粪还田和不施肥4个处理。采用三维荧光光谱结合平行因子分析方法,阐明小麦秸秆还田过程中DOM的含量和组成的演变特征,并探究DOM组成演化对秸秆腐解的影响。结果表明添加鸡粪后秸秆失重率、碳氮释放率、土壤微生物碳和微生物氮分别显著提高了4.25%、5.56%、1.56%、12.44%和56.98%,土壤DOM腐殖质化指数显著升高11.97%。变差分解分析表明,类腐殖质和类蛋白质组分的联合作用对微生物碳氮具有正向影响;腐殖质类物质和蛋白质类物质的联合作用,以及微生物对秸秆碳释放均存在正向影响;类腐殖质和土壤微生物碳(MBC)对秸秆氮释放有正向影响。添加鸡粪强化了秸秆还田的效果,可以通过增加土壤微生物量和加速对不稳定的碳库的加工从而加快土壤养分周转并且有效地控制秸秆滞留的环境风险。研究结果有助于提高对外源有机物还田土壤不稳定碳库周转的理解,为利用鸡粪强化小麦秸秆还田效果奠定理论和数据基础。


2024 Vol. 44 (11): 3186-3194 [摘要] ( 9 ) RICH HTML PDF (17885 KB)  ( )


3195应用近红外光谱分析不同产地雪茄烟叶的相似性

赵高坤1,李嘉辰2,吴玉萍1*,李军会2,孔光辉1,张光海1,姚 恒1,李 薇1,高艳兰1


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3195-04


雪茄风味特征与产地密切相关。应用具有快速、无损特点的近红外光谱技术分析不同产地雪茄烟叶相似性,为国内雪茄种植区划和产品设计提供依据。以2021年—2023年在云南以及巴西、多米尼加、印尼收集的526个烟叶样品,使用基于主成分与Fisher准则相似性方法分析不同产地烟叶NIR相似性。结果表明:巴西与多米尼加烟叶相似性高,而云南与多米尼加烟叶具有一定相似性;云南区域内,玉溪、文山、普洱之间烟叶相似性高,德宏与临沧之间相似性较高;德宏和多米尼加之间具有一定的相似性,临沧与印尼之间具有一定的相似性。大产区范围内得到的相似性结果与感官评价具有一致性,更细化的相似性分析结果可为国产雪茄烟叶种植区划、产品设计等提供更详尽的技术支撑,例如优质雪茄烟叶的产地替换及互补配伍等。


2024 Vol. 44 (11): 3195-3198 [摘要] ( 12 ) RICH HTML PDF (3084 KB)  ( )


3199远程LIBS结合GA-arPLS的爆炸物识别研究

闫红宇1,赵 宇2,陈媛媛2*,刘 昊1,王志斌1


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3199-07


为了保障公共安全和预防恐怖袭击事件的发生,提出基于遗传算法(GA)优化非对称重加权惩罚最小二乘(arPLS)的远程LIBS基线校正预处理方法,结合ANN分类模型实现6m距离下的四种爆炸物(TNT、RDX、HMX和CL-20)快速、准确识别。GA-arPLS算法基于arPLS引入适应度函数评估拟合基线,寻找候选参数空间中的最优解来实现拟合LIBS基线。由于LIBS光谱信号通常包括连续辐射、原子与分子发射线等噪声信息,其覆盖了LIBS光谱较宽的光波段;直接通过LIBS光谱对相似元素的有机物定性分析时,难以捕捉相似爆炸物的特征光谱之间微小差异实现分类,故远距离环境下通过GA-arPLS预处理来提高特征谱线辨识能力很有必要,因此提升光谱分析的准确度很有必要。研究将GA-arPLS校正前后的LIBS数据集分别作为支持向量机(SVM)和最邻近分类(KNN)的输入,SVM的分类准确率提升了8.4%,而KNN分类模型的准确率提升8.7%。分类准确率表明,该GA-arPLS基线校正预处理方法可有效降低远程LIBS光谱的连续背景,而结合人工神经网络(ANN)构建的分类模型对相似爆炸物的识别准确率从89.2%提升至100%,分类识别效果达到最优。研究表明,该基线校正预处理方法不仅有效减小远距离LIBS的连续背景辐射和噪声干扰,而且提升了远程LIBS分类模型的鲁棒性和预测能力。研究成果有望提升远程LIBS在爆炸物检测方面的准确性和效率,以更好地应对潜在的爆炸物威胁。


2024 Vol. 44 (11): 3199-3205 [摘要] ( 9 ) RICH HTML PDF (8895 KB)  ( 11 )


3206高光谱图谱结合策略检测小麦单粒种子活力

石 睿1,2,张 晗2,王 成1,2,康 凯2,罗 斌1,2*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3206-07


小麦是我国主要的粮食作物,在国民经济发展中扮演至关重要的角色。种子是一切农业活动的基础,种子活力是种子最重要的评价指标之一,高活力的种子拥有良好的田间表现及耐储能力,因此准确鉴别小麦种子活力对我国农业生产具有重要意义。传统种子活力检测技术耗时、对操作人员要求高,且会对种子造成不可逆的损伤。以往利用高光谱成像技术检测种子活力,通常是针对种子批检测,且仅仅利用图像数据或光谱数据中的一种,很少将图谱数据结合用于单粒种子活力检测。为了更深入了解种子活力与光谱的内在联系,高光谱成像的小麦单粒种子快速无损检测研究颇具学术价值。以210粒经人工老化处理过的小麦种子(105粒有活力,105粒无活力)为研究对象,采集种子400~1 050 nm波段内的高光谱数据,随后进行标准发芽试验,确保高光谱数据与发芽实验结果一一对应,按照4∶2∶1的比例将数据集划分为训练集、测试集和真实数据集。利用竞争自适应重加权(CARS)算法选择特征波段,最终得到了30个特征波段,且所选特征波段对应了引起种子活力变化的蛋白质、淀粉和脂类等种子内部营养物质。为挑选出最优分类模型,对于全波段和特征波段光谱数据,利用训练集和测试集数据基于SVM、KNN、1DCNN和改进的ECA-CNN机器学习算法分别建立了小麦种子活力预测模型。结果表明,使用特征波段数据建立的模型性能均优于使用全波段数据建立的模型,其中使用特征波段数据建立的ECA-CNN模型性能最好,在避免过拟合的情况下,训练集整体准确率为99.17%,测试集准确率为80%。为避免建模过程对比较分类策略造成影响,利用真实数据集对比整体法和像素法两种分类策略。结果表明,像素法相比于整体法拥有更好的检测效果,整体准确率为86.67%,精确率为92.31%,召回率为80%,均优于像素法。该研究可为快速无损检测单粒小麦种子活力提供科学依据。


2024 Vol. 44 (11): 3206-3212 [摘要] ( 9 ) RICH HTML PDF (5911 KB)  ( )


3213基于迁移成分分析的近红外光谱定量分析通用模型

王 雪1,2,4,王子文1,张广月1,马铁民1,陈争光1,衣淑娟3,4,王长远2


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3213-09


在近红外光谱定量分析中,由于光谱数据采集设备和环境条件的不同,已有模型在使用到不同设备或不同环境时会出现预测精度低的现象。为了增强定量分析模型的普适性和通用性,提高模型的预测精度,提出一种基于改进的迁移成分分析转移方法(TM-TCA)的近红外光谱定量分析通用模型构建策略。改进的迁移成分分析方法采用二次校正策略,通过对从机光谱数据的两次校正,改善由于仪器偏移、漂移或不稳定性引起的光谱差异性,确保数据的一致性和准确性,消除仪器不同或外界条件影响产生的偏差,使校正后的从机光谱数据特征尽可能接近主机光谱,以此增强模型对从机光谱的预测能力。首先求出主机与从机光谱转换矩阵,通过转换矩阵进行待测样品的一次校正,缩小主机与从机样品间受外界条件因素产生的差异性。将经过转换矩阵转换后的主机-从机光谱数据矩阵作为迁移成分分析方法的输入。接下来,基于多指标综合迭代优化选择迁移学习中的核函数和特征值个数的基础上构建定量分析通用模型。为了验证迁移成分分析改进效果,与多种方法的转移效果进行比较。通过优化分析选择RBF核函数,特征值个数为52,实验表明,基于TM-TCA的光谱校正率达到97.1%,光谱平均差异(ARMS)与转移前相比下降了82.9%,比TM和TCA方法分别降低了46.5%和30.2%。为了验证模型构建策略的有效性,构建基于TM-TCA和偏最小二乘回归(PLSR)的玉米水分定量分析通用模型,并对不同设备条件下的模型通用性进行分析。TM-TCA-PLSR模型的预测效果与TCA-PLSR模型的预测效果相比较,模型的预测决定系数达到了0.872 9,提升了41%,预测均方根误差(RMSEP)和平均绝对误差(MAE)分别为0.154 3和0.115 9,均降低了90%以上,并且TM-TCA-PLSR模型相对分析误差(RPD)值超过了2.5,模型具有实际应用的价值。表明了TM-TCA转移方法能有效减少主机和从机光谱之间的差异性,基于TM-TCA和PLSR的主机模型具有一定的通用泛化能力。


2024 Vol. 44 (11): 3213-3221 [摘要] ( 9 ) RICH HTML PDF (5152 KB)  ( )


3222基于微焦级高重频激光诱导击穿光谱的铜合金分类方法研究

曲东明,张子怡,梁俊轩,廖海文,杨 光*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3222-06


针对废弃铜合金回收分类的工业应用场景,采用基于微焦级高重频激光诱导击穿光谱技术(MH-LIBS)结合人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)两种机器学习算法,分别对定点模式和运动模式下采集的7种铜合金样品(H59、H62、H70、H85、H96、HPb59-1、HPb62)进行分类识别。结果显示,ANN和SVM对于定点模式下采集的铜合金能够实现100%精确分类,而对于运动模式下采集铜合金的分类精度分别为100%和99.86%。由此可见,微焦级高重频激光诱导击穿光谱系统结合机器学习算法能够实现铜合金的精细分类,适合应用于废弃铜合金的现场快速分析。


2024 Vol. 44 (11): 3222-3227 [摘要] ( 10 ) RICH HTML PDF (5019 KB)  ( )


3228青藏高原典型沙地地表反射率光谱特征与星地验证

刘 勇1,2,许 华1,2*,李 莉2,纪 山3,王博林2,罗 杰2,李凯涛4,郑 杨2,伽丽丽2,江启峰1,李正强1,2


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3228-08


测量地表反射率对研究地物光谱特征以及卫星地表产品检验具有重要意义。利用地物光谱仪获得青藏高原阿里地区的沙地地表反射率,并研究分析其典型光谱特征。针对Terra和Aqua卫星的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的地表反射率产品(MOD09/MYD09)和地表反照率产品(MCD43 A4)开展真实性检验和误差影响分析。结果表明,阿里地区戈壁具有典型沙地光谱特征,各波段的地表反射率数值在0.08~0.35之间,在300~700 nm光谱范围的地表反射率随波长增大而增加,而在750~1 750 nm光谱范围的地表反射率变化较小。与我国敦煌辐射校正场的沙地反射率相比,光谱曲线相似度很高,光谱夹角为2.18°。星地对比的结果受观测几何和大气光照条件的影响,下午星Aqua产品验证效果优于上午星Terra,平均误差约为5%,这与MODIS官方标称的精度相一致。研究表明,阿里地区沙地的光谱特征稳定且有代表性,是我国光学卫星在轨辐射定标和检验的理想场地。


2024 Vol. 44 (11): 3228-3235 [摘要] ( 10 ) RICH HTML PDF (16165 KB)  ( )


3236贵州罗甸玉“麻点”和“草花”的物质组成及成因研究

张可轩1,2,于海燕1,2*,柏 鹤1,2,张予烨1,2


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3236-08


选取带有“麻点”和“草花”花纹的贵州罗甸透闪石玉(罗甸玉)为研究对象,利用扫描电镜、电子探针和激光拉曼光谱仪测试技术,探讨罗甸玉中“麻点”和“草花”的物质组成和成因。测试结果表明:大的团块状“麻点”分布在部分方解石和透闪石的交界处或透闪石晶界处,小的片状“麻点”分布在方解石或透闪石的小的孔洞中。“麻点”的扫描电镜能谱和电子探针成分分析结果表明其由铁氧化物组成,拉曼光谱特征峰显示为赤铁矿。“草花”呈“沙漠玫瑰”的团球状或无定形状存在于两种结构透闪石交界处或柱状、片状透闪石的边缘。“草花”的扫描电镜能谱和电子探针成分分析结果表明其为锰氧化物,拉曼光谱特征峰显示为钙锰矿(640、356和287 cm-1)或水钠锰矿(636、582和506 cm-1)。依据带有“麻点”和“草花”花纹的罗甸玉的成分和结构特征可以推测:罗甸玉中大的团块状“麻点”是后期富含Fe的热液与透闪石玉成矿热液混染成矿,而小的片状“麻点”则由富Fe热液充填形成。“草花”周围呈浸染状的叶片状或柱状透闪石是由富Mn热液与透闪石玉成矿热液混合结晶形成Mn含量比较高的透闪石,后期富Mn热液运移到柱状或片状透闪石的边缘或裂隙处析出形成钙锰矿或水钠锰矿。


2024 Vol. 44 (11): 3236-3243 [摘要] ( 12 ) RICH HTML PDF (77590 KB)  ( 20 )


3244一颗含八面体金刚石及对称云雾状包裹体的褐色刻面钻石

刘欣蔚1,2,吴德海2,3*,吴 改4*,王春杰5


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3244-07


金刚石包裹体保留了金刚石形成时的大量信息,不同包裹体类型对应不同的生长环境。金刚石中包裹金刚石包裹体的研究较少,学者对其成因产生了热烈探讨,但是对于金刚石中包裹体的研究通常需要进行破坏性制样,该类研究方法不适用于成品钻石研究测试。利用拉曼光谱成像技术,获得高分辨率的拉曼光谱面扫描图像,结合红外光谱、光致发光光谱以及三维荧光光谱对一颗含有金刚石包裹体和云雾状包裹体的刻面成品钻石进行无损研究。样品体色呈褐色并伴有绿色调,透过台面可见其亭部围绕亭尖的深褐色环带状以及深褐色对称放射状云雾,肉眼可见中间一晶体,显微特征显示其为八面体晶形,长波紫外灯下有明显绿色荧光。根据红外光谱可知该钻石为Ⅰa型,深褐色对称放射状云雾与钻石富氢相关,其褐色体色与非变形相关缺陷和变形相关缺陷有关。低温液氮光致发光光谱测试可知钻石存在H4中心,推断该钻石可能经过放射性辐照和高温退火过程,PL谱峰中545和563 nm处与氢缺陷有关,637 nm处与NV-缺陷中心有关,741 nm处GR1缺陷是导致钻石带绿色调的原因,钻石经过天然辐照,在驻留过程中未曾经历过高温环境。三维荧光光谱验证了钻石在长波紫外荧光下发出的强绿色荧光与λem 520 nm处为宽荧光峰有关,最佳激发波长位于λex 420 nm处,该荧光中心与H3有关,进一步验证了该钻石经历了辐照和退火过程。通过拉曼光谱确认样品中八面体晶体为金刚石包裹体,根据拉曼面扫描结果,包裹体边缘的谱峰频移相差较大,金刚石包裹体存在一定的应力,通过推算残余应力最大约为0.49 GPa,包裹体结晶过程中间结晶速度较边部更快,包裹体和寄主接触位置存在残余应力可能与其在结晶过程中温压条件发生变化有关。另外,钻石中含有的杂质较多,也可使其产生一定的晶格畸变。


2024 Vol. 44 (11): 3244-3250 [摘要] ( 12 ) RICH HTML PDF (17703 KB)  ( )


3251蓝珊瑚的光谱学特征和颜色成因

李雨田1,2,于海燕1,2*,张可轩1,2,柏 鹤1,2,张予烨1,2


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3251-07


蓝珊瑚是一种稀有的珊瑚品种,前人从生物学角度证实蓝珊瑚的致色与胆绿素有关,但没有相关光谱证据,且缺乏微观结构的研究,因此蓝珊瑚颜色成因的解释较为模糊。基于此,首先根据蓝珊瑚红外透射光谱4 000~2 000 cm-1的吸收带,表明蓝珊瑚中含有一定的有机物,并且有机物的含量与颜色深浅呈正相关性。蓝珊瑚蓝色区域拉曼光谱在1 616、1 542、1 459、1 356、1 314、1 264、1 167和970 cm-1处出现胆绿素的特征拉曼峰。蓝珊瑚紫外-可见光谱286、357和590 nm附近的吸收带也与胆绿素的吸收带相符,以上谱学特征说明蓝珊瑚蓝色与胆绿素有关。其次,蓝珊瑚的微形貌特征和成分分析表明,蓝珊瑚的珊瑚虫形成的孔洞纵向近似平行排列,并且孔洞分节叠加在一起。从孔洞内表面(骨刺状文石)→孔洞周围(片状文石)→孔洞之间(柱状文石),随着颜色由蓝色→白色,有机物的含量明显减少。结合前人研究结果,可以推测,孔洞之间白色文石由珊瑚虫外胚层分泌角质和石灰质形成,而在珊瑚虫死去后,内胚层和内胚层表面的刺细胞发生文石化,保留了珊瑚虫体内的有机物,而有机物中含有胆绿素,从而导致蓝珊瑚呈现蓝色。


2024 Vol. 44 (11): 3251-3257 [摘要] ( 17 ) RICH HTML PDF (42146 KB)  ( )


3258基于量子遗传光谱角分类算法的高光谱植被特征波段选取

邓志刚1,2,赵红梅2*,查文娴2,汤林玲2,田 野2


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3258-08


高光谱数据往往具有数百个连续的窄波段,能够反应地物必要且详细的光谱反射信息,因而被广泛应用于地物精细分类中。然而,由于高光谱窄波段间较强的相关性和冗余性,将整个原始高光谱数据应用于实际分类中,并不能获得令人满意的精度。因此,特征波长或波段选择一直以来都是高光谱实际应用的关键和难点所在。前期的特征波段选择方法不仅计算效率低,容易陷于局部优化,而且波段指向性和解释性不强。以鄱阳湖湿地连续极端干旱情况下1月—5月份枯水期植被物种精细分类中的特征波段选择为例,采用便携式地物光谱仪(SVC HR1024)实测的包括青蓼、藜蒿、紫云英、风花菜、长刺酸模、看麦娘、虉草、苔草、南荻、芦苇等10种湿地植物物种的高光谱反射数据,引入量子遗传算法(QGA),综合基于k近邻分类器的光谱角分类方法(KNN-SAM),提出基于量子遗传k近邻光谱角分类算法(QGA-KNN-SAM),获取适用于湿地植被高光谱精细分类的特征波长,同时采用k中心点聚类算法确定特征波段区间。该算法与基于传统遗传k近邻光谱角分类算法(GA-KNN-SAM)进行对比实验发现,QGA-KNN-SAM的平均分类精度为95%左右,明显高于GA-KNN-SAM的平均分类精度90%;且基于QGA-KNN-SAM算法的特征波长点及波段相对聚焦,其跨度为589~634.4 nm,明显低于GA-KNN-SAM的1 107.6~1 205 nm。与传统植被的精细分类不同,湿地植被的精细分类除考虑反应植被的光谱波段外,还需要考虑反应地表水文特征的波段信息。与目前常见的多光谱及高光谱卫星影像的波段分布对比发现,QGA-KNN-SAM算法选取的特征波段的指向性和可解释性更优。该算法既提高了波段选择的计算效率和可解释性,又弥补了在波段选择研究中QGA方法的缺失,可为同类研究提供科学支撑。


2024 Vol. 44 (11): 3258-3265 [摘要] ( 13 ) RICH HTML PDF (14874 KB)  ( )


3266城市土壤钴含量高光谱反演

钟 晴1,麦麦提吐尔逊·艾则孜1,2*,米热古力·艾尼瓦尔1,2,侯茂蕤3,李浩然4


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3266-07


钴元素(Co)被国际癌症研究机构(IARC)列为2B类致癌物,对城市生态系统的安全有潜在危害,如何快速、准确检测土壤中Co元素含量尤为重要。高光谱技术对土壤Co含量反演具有极大潜力。在新疆乌鲁木齐市采集表层(0~20 cm)土壤样品88个,测定Co含量和原始光谱反射率,对原始光谱反射率进行预处理和均方根(RMS)、对数(LT)、对数的倒数(RL)、倒数(RT)、倒数的对数(AT)、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、倒数一阶微分(RTFD)、倒数二阶微分(RTSD)、对数一阶微分(LTFD)、对数二阶微分(LTSD)、均方根一阶微分(RMSFD)、均方根二阶微分(RMSSD)、倒数的对数一阶微分(ATFD)、倒数的对数二阶微分(ATSD)、对数的倒数一阶微分(RLFD)和对数的倒数二阶微分(RLSD)等17种变换。将18种形式的土壤反射率光谱值与Co含量进行Pearson相关性分析(PCC)和CARS优化,筛选出用于建模的特征光谱变量。将筛选出的光谱特征变量分别作为自变量,土壤Co含量作为因变量,基于偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林回归(RFR)和支持向量机回归(SVMR)三种算法,构建城市土壤Co含量高光谱反演模型,模型的评价指标采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)。结果表明:城市土壤Co含量的高光谱模型的稳定性和估算精度由高到低依次为RFR模型、PLSR模型、SVMR模型。Co含量的最佳估算模型是ATFD-RFR模型(R2=0.871,RMSE=0.124,MAE=0.273),相较R-RFR模型R2提高了0.335,RMSE减少了0.32,MAE减少了0.243,RPD为7.90。光谱变换可以有效增强光谱特征,一阶微分变换对光谱特征的增强效果最显著,其中,RTFD不仅可以有效增强Co的光谱特征,还可以很好地提高模型的估算精度。在样点空间异质性不显著、实测值低且均匀时,RFR模型可以在绿洲城市土壤高光谱反演估算中推广。


2024 Vol. 44 (11): 3266-3272 [摘要] ( 8 ) RICH HTML PDF (5896 KB)  ( )


3273土壤Cr含量高光谱反演模型组合优化研究

郭洪旭1,王 龙1,杨 凯1,吴 凡1,邓一荣2,唐长城1,陈志良3*,肖荣波1*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3273-07


土壤重金属污染高光谱反演的特征波段提取方法和反演模型的选择是影响反演精度的关键;二者如何优化组合,提高反演精度是目前亟需解决的难题。在华南典型铬(Cr)污染区,采集了92组土壤样品,使用电感耦合等离子体质谱(inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)检测Cr含量,并使用ASD Field Spec4地物光谱仪在实验室收集其高光谱信息。光谱信息预处理采用平滑滤波(SG)+标准正态化(SNV)+二阶微分(SD)变换组合, 减弱土壤散射和噪声的影响。选择竞争性自适应重加权采样(CARS)、逐步投影算法(SPA)、无信息变量消除(UVE)、遗传算法(GA)四种算法提取特征波段。选择多元线性回归(MLR)、偏最小二乘法(PLSR)、支持向量回归(SVR)和人工神经网络(ANN)四种反演模型建立特征波段与Cr含量之间的关系。通过对比不同特征波段提取方法和反演模型组合对土壤Cr含量反演的结果发现:采用CARS和UVE特征波段提取方法可以显著提高PLSR、MLR和SVR模型的预测效果;SPA方法能够提高ANN模型的预测效果;通过SG+SNV+SD+CARS+PLSR组合方式,提取位于800~1 000、1 400~1 700以及2 100~2 450 nm之间的98个特征波段,建模后模型验证,决定系数R2为0.97,均方根误差RMSE为5.25 mg·kg-1,平均绝对误差MAE为4.35 mg·kg-1,相对分析误差RPD为3.94,表明该模型在预测土壤Cr含量具有优异的性能。以土壤Cr污染高光谱反演为例,通过比较不同特征波段提取方法与反演模型组合的反演精度,确定最优模型,为小样本土壤重金属污染反演的建模提供了思路。


2024 Vol. 44 (11): 3273-3279 [摘要] ( 9 ) RICH HTML PDF (5086 KB)  ( )


3280基于可见-近红外光谱和深度森林的蓝莓成熟度判别

王宏恩,冯国红*,徐华东,张润泽


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3280-07


为快速准确对蓝莓果实成熟程度进行分类,采用近红外光谱检测技术和深度森林算法,建立了蓝莓成熟度的判别模型。采用LabSpec 5000光谱仪采集了三种不同成熟程度的蓝莓标准样品,共获取了150组光谱样本。为确定最佳输入模型特征数目,对原始光谱数据进行SavitzkyGolay卷积平滑处理,采用主成分分析将平滑处理后的数据降至4个主成分,并采用多项式特征衍生方法对每个主成分进行2、3、4、5阶的特征衍生,最终在深度森林中确定最佳的特征衍生阶数为4。为检验深度森林的成熟度判别效果,将其与随机森林、极端梯度提升树算法(xgboost)及stacking融合模型进行了对比,对各模型确定了最佳超参数组合,深度森林和stacking融合模型采用了手动调参,随机森林和xgboost采用了贝叶斯优化算法进行了超参数寻优。模型评估指标采用准确率、混淆矩阵、受试者工作特征曲线(ROC)、AUC度量及抗噪能力。研究结果表明,在测试集上,深度森林和stacking融合模型的准确率均为95.56%,随机森林和xgboost的准确率为93.33%;深度森林的AUC值为1,随机森林、stacking融合模型、xgboost的AUC值分别为0.99、0.98、0.96,深度森林和stacking融合模型的抗噪能力优于随机森林和xgboost。该研究的深度森林模型整体上判别效果优于其他三种模型,为蓝莓成熟程度判别提供了技术支持。


2024 Vol. 44 (11): 3280-3286 [摘要] ( 13 ) RICH HTML PDF (8070 KB)  ( 19 )


3287基于光谱指数的土壤重金属Zn的定量预测与空间分布研究

李智缘1,田安红1,2*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3287-07


高光谱技术在反演土壤重金属含量方面具有独特优势,而高光谱中存在大量冗余信息,需要采用相应方法来减少冗余信息对反演精度的影响,以实现对土壤Zn含量的准确预测。以云南省墨江哈尼族自治县农田采集的土壤Zn含量与高光谱数据为数据源,将获取的高光谱数据利用Savitzky-Golay平滑处理后,使用R′、(1/R)′、(R)′、(logR)′四种不同数学形式的变换对光谱进行处理并构建了五种指数,即归一化指数(NDI)、差值指数(DI)、比值指数(RI)、和指数(SI)、倒数差值指数(IDI),从中挑选出与土壤Zn含量相关系数绝对值最大的光谱指数值作为模型输入量,结合偏最小二乘法(PLSR)与多元回归分析法(MLR)建立土壤Zn含量的最优反演模型,结果表明:(1)在不同数学变换形式下所得到的优化光谱指数值与土壤Zn含量均表现出较高的相关性,优化光谱指数能有效增强光谱与土壤Zn含量的敏感性,相关系数绝对值可达到0.7以上。(2)基于优化光谱指数得到的最佳预测模型(1/R)′~PLSR其验证集R2为0.77,RMSE为5.07 mg·kg-1, RPD达到了2.09,较于相同变量的MLR模型R2提高了0.04,RMSE降低了0.47,RPD提高了0.18,具有较好的预测能力,可作为研究区土壤Zn含量的最优估测模型。(3)由最优估算模型结合空间插值方法,绘制出研究区土壤Zn含量空间分布图可知,土壤Zn含量的空间分布在图中部含量较高,且随着地形高程的增加而降低。基于优化光谱指数结合PLSR建模方法在估测土壤Zn含量方面具有一定的可行性,可为农田土壤Zn含量的估测提供参考。


2024 Vol. 44 (11): 3287-3293 [摘要] ( 12 ) RICH HTML PDF (19689 KB)  ( )


3294基于统计偏差校正方法创建EMI-2和TROPOMI连续臭氧总柱

徐自强1,2,杨太平1,钱园园1,2,李启迪1,2,司福祺1*


DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)11-3294-07


长期一致的臭氧总柱(TCO)记录对于臭氧层变化评估和连续观测有重要意义。臭氧的卫星监测数据较为充足,但各个数据集之间的一致性较差,卫星载荷、光谱仪器设计校准和反演算法的差异,导致在相同区域不同载荷TCO观测有明显的跨载荷偏差。为了获得一致的TCO记录,原始数据和算法层面的均质化虽然更符合物理意义,但需要不同卫星载荷团队之间完全共享所有仪器参数、原始数据和全部反演算法,难度很大。文章介绍基于统计学的跨载荷系统偏差的消除方法。提出了一种基于分位数-分位数(Q-Q)偏差校正方法,以消除大气痕量气体差分吸收光谱仪(EMI-2)和对流层观测仪(TROPOMI)之间跨载荷TCO系统偏差。利用2021年11月重叠时间段内的共同观测结果,通过Q-Q偏差校正方法来表征EMI-2和TROPOMI之间的系统偏差,然后将EMI-2 2021年12月期间的TCO观测结果同质化到TROPOMI水平,这种Q-Q偏差校正方法显着提高了TCO跨载荷观测整体一致性,将EMI-2和TROPOMI的相关性R从0.96提升到0.98,为臭氧的连续观测提供基础。将EMI-2均质化前后的数据与地面站点数据进行偏差分析表明Q-Q偏差校正方法提升EMI-2观测的准确性和一致性,与地基数据的误差从5%进一步降低到3%。地基站点数据表明EMI-2数据在温带和寒带地区数据的精度较高,但在热带地区误差高于5%,初步推测是热带云高更高,云分数更大,云数据的云压云分数精度不够,“鬼柱”补偿的云下臭氧效果较差,但经过均质化后偏差减小。研究表明,Q-Q偏差校正方法对全球长期TCO记录至关重要,可应用于未来对全球范围内臭氧恢复的评估。


2024 Vol. 44 (11): 3294-3300 [摘要] ( 10 ) RICH HTML PDF (10857 KB)  ( )