基于三维荧光光谱与平行因子的混合有机农药检测分析

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1.9856×10^(-8)和4.4800×10^(-7);多杀菌素-宁南霉素对应的预测均方误差分别为2.1552×10^(-7)和5.5722×10^(-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。

基于光谱混合分析的荒漠化信息提取——以毛乌素沙地为例

采用光谱混合分析(SMA)技术,选取农地、裸沙、沙生植被、水和盐碱地作为基本组分,以位于半干旱区的毛乌素沙地的典型地区为例,进行了荒漠化土地混合像元分解和荒漠化信息提取的尝试,并与穗帽变换和监督分类的结果进行了比较,最后采用实地调查数据和NDVI方法进行了精度验证。研究结果表明:光谱混合分析技术用于荒漠化信息提取具有比较好的效果,效果明显优于常用的NDVI方法。

基于光谱混合分析的毛乌素沙地油蒿群落覆盖度提取

油蒿群落覆盖度是判断毛乌素沙地荒漠化程度严重与否的直接指标,其信息的准确获取有助于更为合理的荒漠化监测与评价。本研究以Landsat ETM+为数据源,深入探讨了光谱混合分析过程中影像预处理、端元选取、光谱混合模型选择及光谱混合分析结果分析等关键问题,给出了恰当的解决方案,进而进行了油蒿群落覆盖度的提取,并通过野外实测数据对提取结果进行了验证。验证结果表明:基于光谱混合分析技术提取的油蒿群落分量与实测油蒿群落覆盖度线性相关显著,相关系数为0.88,因而研究区的油蒿群落覆盖度可以通过油蒿群落分量的线性变换得到。因此,光谱混合分析是提取毛乌素沙地油蒿群落覆盖度的有效技术。

福州城区不透水面的光谱混合分析与识别制图

作为Ridd V-I-S模型中的一个重要组成部分,城市不透水面在监测城市扩展和解释人类活动对生态环境的影响起着非常重要的作用。利用图像处理技术,可以迅速地从遥感图像中提取城市不透水面信息。本文以福州城区为例,利用最小噪音分量变换法研究Landsat ETM+影像中城市不透水面信息的提取。通过选取最小噪音分量变换后的前3个分量和线性光谱混合模型,测算得到了高反照率、低反照率、植被及土壤4个模拟城市不同土地覆盖类型的终端地类分量。通过综合低反照率和高反照率两个终端地类,最后得到了不透水面分量。结果表明,城市不透水面的增加对城市生态环境有负面影响。

特征谱区筛选在多元混合物的太赫兹光谱定量分析中的应用

用特征谱区筛选法结合太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术对多元混合物成分含量进行了定量分析研究。实验利用太赫兹时域光谱系统测量了由乳糖一水合物(LAC)、对乙酰氨基酚(APAP)、可溶性淀粉(starch)以及微晶纤维素(MCC)四种材料组成的混合物样品的太赫兹吸收光谱,并分别尝试采用常规区间偏最小二乘(iPLS)、向后区间偏最小二乘(biPLS)、联合区间偏最小二乘(siPLS)和移动窗口偏最小二乘(mwPLS)四种特征谱区筛选法对多元混合物的太赫兹吸收光谱进行特征子区间优选,建立了太赫兹吸收谱与四元混合物中乳糖一水合物含量之间的定量回归模型。通过比较四种谱区筛选算法模型及全光谱偏最小二乘(PLS)模型所得结果,表明采用移动窗口偏最小二乘法建立的谱区筛选模型得到的结果相对最优,其交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)、校正集相关系数(RC)和预测集相关系数(RP)分别为0.980 3,1.114 1,0.996 0和0.995 1。实验结果表明,采用特征谱区筛选方法可以有效选择多元混合物太赫兹吸收光谱的特征区间,提高模型精度和降低模型复杂性,为实现多元混合物成分含量的快速检测提供了一种有效的方法。

两种光谱混合分析模型的比较

为了分析与对比线性光谱混合分析模型(LSMA)和约束线性光谱混合分析模型(CLSMA)在光谱混合分解中的优势与劣势,我们设计了混合光谱分解实验。反演结果表明,当利用所有光谱数据进行端元百分含量反演时,LSMA的总误差比CLSMA小0.075。当利用波段选择后的数据进行端元百分含量反演时,前者的总误差比后者小0.017。这样,不论是利用所有光谱波段数据还是利用波段选择后的数据,LSMA在混合光谱分解的效果上都优于CLSMA;此外,LSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它利用所有波段数据的总误差小0.02,CLSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它用所有波段数据的总误差小0.077。这主要是因为波段选择大大减少了端元光谱间的相关性,所以,利用波段选择数据进行混合光谱分解优于不加选择的光谱混合分解。

线性和非线性光谱混合模型模拟土壤、植被混合光谱的效果分析

论述模拟混合光谱形成的几种主要光谱混合模型,并用实验数据对线性模型和一种非线性模型的模拟效果进行比较。结果表明在实验区域中非线性模型模拟的效果并不比线性模型好,但因为非线性模型考虑了土壤、植被光谱之间的相互作用,其模拟的效果通常不会比线性模型差。

基于光谱混合分析的城市植被覆盖度与地表温度关系的研究

分别选择NDVI和光谱混合分析植被组分(VF)作为城市植被覆盖度指示因子,研究植被覆盖度与地表温度(LST)的相关关系.选择了一定数量的样本点,通过线性拟合的方法研究了NDVI及VF与LST的相关关系.研究结果表明,VF与LST之间的相关性比NDVI与LST之间相关性更好.研究表明,在城市LST研究中VF可以作为表征植被性质的参数.

基于光谱混合分析的荒漠化评价方法

基于光谱混合分析技术,针对内蒙古科尔沁沙地提出了一种荒漠化信息提取的新方法。首先,应用光谱混合分析技术对研究区域的土地覆盖类型信息进行提取,以像元为单位计算出裸沙占地百分比,并通过与穗帽变换和NDVI(归一化植被指数)对比,验证了此技术应用的可行性;然后利用光谱混合分析结果建立荒漠化评价模型,对研究区域的荒漠化信息进行提取;最后利用实地调查数据进行精度验证。

基于正交试验的粒子群优化算法对火焰原子吸收光谱法分析金元素参数的优化

国内新一轮战略找矿行动全面启动,金矿产资源以其独特的稀有性和战略性具有特殊意义,其分析检测技术直接影响金元素的准确测试。以矿石中金元素为研究对象,采用正交试验设计方案对实验要素中的王水浓度、振荡时间和硫脲浓度进行方法测试,测定结果相对误差为量化指标;按照层次分析法(AHP)中确定要素指标、建立矩阵、一致性判断步骤计算要素权重为(0.252,0.159,0.589),通过客观赋权(CRITIC)法计算正交试验数据的对比强度和冲突性,计算要素权重为(0.452,0.172,0.377),提出基于AHP-CRITIC混合加权算法对要素权重综合分析,其结果为(0.314,0.075,0.611);利用粒子群算法构建粒子多维空间,通过粒子的速度和方向属性迭代位置设计算法流程图,在迭代过程中结合混合加权算法结果通过线性递减的方式校正惯性权重,优化粒子在迭代初期和末期的学习因子,结合正交试验结果利用粒子群算法建立目标适应度函数,改进算法流程,应用MATLAB软件仿真模拟粒子群迭代过程,从全局各位置和方向逐渐向最优组合收敛,得到优化后的粒子群算法寻找原子吸收光谱法分析金元素的最佳条件参数为王水浓度10.62%、振荡时间32.8 min、硫脲浓度9.5 g·L^(-1)。粒子群优化算法验证结果表明,在分析条件最优化参数下对金标准分析物质GAu-15a、GAu-16b、GAu-17b、GAu-18b、GAu-19b、GAu-22a进行11次平行性试验测试,计算其平均值、相对误差和相对标准偏差指标,均满足《地质矿产实验室测试质量管理规范》,表明基于正交试验的粒子群优化算法对于原子吸收光谱法分析金元素参数的优化问题科学可行,验证了该优化算法的正确性和稳定性,对国内新一轮战略找矿事业提供新的研究思路。该方法提出混合加权算法结合进化计算技术对多目标参数寻求最优解,有望拓展于分析实验室其他领域的测试环境,更展望应用于寻求参数优化方向的科学研究中。

利用归一化光谱混合分析方法研究城市组成

随着城市的快速发展,明确城市生物物理组成和动态变化成为一个重要的研究课题。遥感技术在监测城市组成和时空变化中起到了非常重要的作用。光谱混合分析(SMA)方法为城市环境的描述、城市发展模拟和环境影响分析提供了基础。本文以南京城市为例,结合ETM+遥感影像,利用归一化光谱混合分析方法来监测城市地表类型组成。具体就是通过对反射率进行归一化处理来消除纯净地表覆盖类型的光谱变异,从而提高组分端元的选取精度。然后选取了植被、不透地表和阴影三种组分,对归一化反射率图像使用限制的线性光谱混合分析来研究城市组成。最后对归一化前后的光谱混合分析结果进行了比较,证实了本方法可有效提高光谱混合分析的精度。

基于光谱滤波器的混合像元分析

提出一种利用光谱滤波器进行遥感图像混合像元全约束分解的新算法。该算法利用端元光谱中与背景光谱正交的光谱成分构建光谱滤波器,滤除混合像元中的背景干扰成分,直接获取信号光谱的丰度。采用该光谱滤波器多次迭代分解,修正单个混合像元的端元光谱空间,获取其确切的端元光谱配置,保证了分解时各端元丰度的非负性,实现混合像元的全约束分解。多光谱数据仿真实验证明,与全约束最小二乘法(FCLS)和正交投影(OSP)分解法相比,该方法虽然在时间方面略逊一点,但其分解结果与实际结果的相关系数高,均方根误差小,具有很高的分解精度,在遥感定量分析方面具有重要的应用潜力。最后给出了该算法在真实的高光谱图像中进行混合像元分析的结果。

基于Landsat 8的云南松光谱混合分析研究

通过中低分辨率遥感影像进行土地覆盖分类精度一般不高,且分类到具体树种存在较大困难。基于Landsat 8 OLI影像、61个外业调查样点建立昆明市主城区周围云南松波谱库,采用PPI方法进行端元提取;应用波谱角填图法对端元光谱进行识别并进行林地覆盖分类。利用森林资源二类调查数据进行精度检验,研究区总体精度为75.78%,Kappa为0.69,其中,云南松用户和生产者精度分别为67.70%和71.17%;对典型样区像元分解与精度检验后,云南松覆盖精度有一定的提高。因此,采用PPI和SAM波谱识别方法对云南松信息提取是有效的;应用混合像元分析进行云南松信息提取具有一定的可靠性,适用于中低分辨率的影像,划分典型区域可提高森林树种识别精度。

复杂混合溶液成分高光谱分析的可行性

采用高光谱技术对复杂混合溶液进行检测分析,同时利用被测物质的吸光度和散射特性信息以提高光谱的信噪比。实验设计了高光谱采集装置,采集生物组织模拟液(Intralipid-10%)的漫反射高光谱图像,并用Monte Carlo方法和漫射近似理论对其进行了正向和反向推导,获得了632nm波长下,Intralipid-10%吸收系数为0.002 0cm-1,与标准参数相对误差为11.1%;约化散射系数为63.35cm-1,与标准参数相对误差为6.49%,基本符合标准参数的误差范围,验证了该高光谱检测系统的准确性。还利用该高光谱系统对不同厂家出品的牛奶、果汁等样本进行了高光谱采集,得到不同样本间差异较传统二维光谱更为明显的结果,充分证明了高光谱方法在复杂混合溶液成分分析中具有很强的可行性。

太赫兹时域光谱技术对化学混合物的成分分析研究

不同化合物在太赫兹波段的吸收谱差别很大,所以存在用太赫兹光谱对化合物及混合物进行含量分析的可能。利用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)技术测量VC和VB1各纯化合物吸收谱,基于化合物的吸收谱,采用线性回归技术,对VC和VB1混合物的太赫兹吸收谱进行分析,得到样品中各个混合成分的相对含量。通过以VC和VB1混合物的THz吸收谱的研究为例,证实了利用整个测量波段的频谱作为化合物的指纹特征来分析化学混合物的成分和相对含量是可行的。

运用归一化光谱混合模型分析城市地表组成

运用归一化光谱混合分析(NSMA)方法,用ETM+数据调查广州市海珠区城市地表组成,采用亮度标准化方法减小亮度变化。通过标准化,使亮度差异在每个植被-非渗透性表面-土壤-水体(V-I-S-W)组成中减小或者消除,这样使得一个单一的端元能够代表一种地表组分。在此基础上,通过归一化影像,选择了植被、非渗透性表面、土壤和水体4种端元,运用一种约束光谱混合分析(SMA)模型,分解了不同种类的城市地表组成。通过与已有模型计算结果比较,认为本文所构建的模型较优,其对研究区非渗透性表面估计的均方根误差为12.6%。

应用光谱混合分析法从SPOT影像提取槟榔树专题信息

台湾地区槟榔树分布面积较大 ,但是种植密度不高 ,用通常的遥感影像分类和专题信息提取方法不能有效地提取槟榔树的分布范围。光谱混合分析是将一个像元看成多种地物的组合 ,分别求出各种地物所占的比例。运用线性光谱混合分析的方法 ,对台湾的 SPOT卫星影像进行像元分解 ,提出了如何利用低光谱分辨率影像分解像元的方法。通过与最大似然分类和阈值法提取结果的比较 ,表明光谱混合分析法不仅有效地提取了槟榔树分布的范围 ,还计算出槟榔树分布的密度 ,是一种较好的方法。

基于面向对象的多端元光谱混合分析方法

为了充分利用中等分辨率遥感影像的空间、纹理和光谱信息,解决影像中存在的大量混合像元问题,提高多端元光谱混合分析方法的效率,本文提出了基于面向对象的多端元光谱混合分析方法。首先利用面向对象的分析方法对研究区遥感影像进行分类,得到分类结果图;然后对分类结果图中包含多种土地覆盖类型的对象进行多端元光谱混合分析,获得各土地覆盖类别的丰度图及分解残差图;最后对基于面向对象的多端元光谱混合分析结果与多端元光谱混合分析结果进行对比分析。结果表明,基于面向对象的多端元光谱混合分析方法能够得到比较连续且和实际地物分布较为吻合的分析结果,其分解精度和效率优于多端元光谱混合分析方法。该方法可更有效地提取地表覆盖信息,为研究区域性生态环境变化、模拟分析提供了有效的信息提取方法。

多维漫透射光谱提高复杂混合溶液分析能力

多维漫透射光谱技术利用传统的近红外透射测量方式,增加一维扫描装置,获得透射方向上的径向光谱,并利用多点漫透射光谱对复杂混合溶液进行成分分析。实验设计了基于氙灯光源、精密电控平移台和光谱仪的检测装置,选用Intralipid-20%,India Ink和C6H12O6共配制225种成分含量不同的混合溶液,分别测量距其透射中心点0～5mm(间隔0.25mm)范围内的20点漫透射光谱信号,以偏最小二乘回归算法对单点和多点漫透射光谱信号进行建模分析。实验得到India Ink含量和Intralipid-20%含量随漫透射光位置点的增加建模及预测的精度提高,C6H12O6含量随漫透射光位置点的增加建模及预测精度没有明显变化。结果表明,增加不同位置信息的漫透射光谱信号,能够提高复杂混合溶液中强吸收物质和强散射物质的信噪比,对于弱吸收弱散射物质有望在提升系统精度的前提下提高其预测能力。

等容条件下H_2O-CO_2-CH_4混合流体的高温拉曼光谱就位分析

以合成包裹体作为腔体 ,用显微激光拉曼探针就位分析了H2 O CO2 CH4混合流体的高温特性。研究结果表明 ,在高温下 ,CH4和CO2 相互之间对各自拉曼光谱的影响不大 ,水分子对它们的拉曼峰有比较大的影响。在等容条件下 ,流体均一前 ,随着温度的升高 ,水分子的氢键几乎呈线性减少 ,均一为气相的流体 ,水分子伸缩振动拉曼峰的变化与一般气体变化相似 ;随着温度升高 ,体系压力的增加 ,最大峰频率呈很微小的降低趋势。均一为液相的流体中的水分子 ,在均一温度时 ,氢键变化发生了转折 ,均一后流体中水分子的氢键受温度的影响比均一前明显要小 ,在测量的最高温度 5 2 0℃ ,水分子存在着一定的氢键作用。一直到拉曼光谱测量的最高温度 5 80℃还未均一的流体 ,液相中水分子存在比较强的氢键作用。