光谱插值在差分吸收光谱数据分析中的应用

将光谱插值法应用到差分吸收光谱(DOAS)技术的数据分析反演中,合理地将浓度较高物质的特征光谱变化所引入的误差降低到忽略不计,从而实现DOAS对掩盖在高浓度物质强吸收下的痕量物质包括NO3自由基、乙二醛(CHO)2以及单环芳烃化合物(MAHC)的精确测量。模拟了发射谱线发射强度以及压力展宽程度不断变化的高压氙(Xe)弧灯(简称Xe灯)特征光谱,精确去除了在450nm附近强度比(CHO)2高两个数量级的Xe灯结构,实现了大气光化学作用指示剂(CHO)2浓度的正确反演;模拟了由在大气含量决定的不断变化的H2O的特征光谱,在662nm与623nm附近去除了比NO3强几十倍的H2O的非线性吸收,正确反演了夜间大气污染物的"清除剂"NO3自由基的浓度;模拟了由柱浓度决定的不断变化的O2的特征光谱以及受温度影响不断变化的O3的特征光谱,去除了在250～285nm波段比单环芳烃吸收高十几倍的O2和O3的吸收,为大气光化学烟雾和气溶胶的前体物-单环芳烃浓度的反演去除了最大的干扰。

基于奇异值分解的伪光谱图像压缩算法

提出了一种光谱图像的快速获取和有效压缩算法。将一幅三原色图像转换为光谱图像,其像素被通过查找光谱调色板后所确定的相应的光谱反射因子取代,该反射因子的色度值与原像素最为接近。此时转换所得的图像并没有真实光谱数据而只有基于调色板的伪光谱值,它可用于模拟原始RGB图像在不同光源条件下的颜色外观。奇异值分解法对于光谱图像的压缩是非常有用的,人们可以对局部子块图像中经过重新排列后的36个像素×36个光谱波段的数据运用该方法,以能够充分利用矩阵数据在空间和光谱分布中的强相关性。实验结果表明,基于奇异值分解的光谱图像压缩算法在较高的压缩比下仍能取得很好的光谱重建效果。

LP-DOAS测量乙二醛时大气中干扰吸收的去除(英文)

针对利用长光程差分吸收光谱技术在实现对大气中乙二醛实时监测中,一些干扰结构(Xe灯结构,H2O、NO2和O4干扰吸收)对长光程差分吸收光谱技术的影响,讨论了乙二醛的光谱反演方法对干扰吸收的准确去除.针对Xe灯结构由于压力和多普勒展宽程度等的变化而引起的Xe灯结构的非线性变化,采用不同时刻的参考灯谱通过光谱插值的方式准确去除,其去除误差引起的剩余结构可降低到比乙二醛的最低理论检测限低3倍;针对H2O的非线性吸收以及特征吸收结构随柱浓度的不同而变化的特点,采用较高和较低浓度H2O吸收光谱插值的方法准确去除了严重干扰乙二醛准确反演的H2O的吸收结构,其去除误差引起的剩余结构可降低到比乙二醛的最低理论检测限低10倍;另外,对于在此波段存在干扰的NO2和O4的吸收结构也实现了准确地去除.干扰结构的准确去除使DOAS对乙二醛的监测实现了较低的实际检测限(0.15ppbv)和较低的测量误差(～10%).最后,在广州郊区对实际大气进行了实际监测,其浓度范围在低于检测限到1.66ppbv之间,与文献报道的浓度范围和变化趋势十分吻合.