乙纶分子结构及热变性三级长波近红外-中红外光谱研究

长波近红外-中红外(LW-NIR-MIR)光谱开展乙纶分子结构研究。红外模式主要包括:2ν_(asCH3-去卷积-乙纶)、2ν_(asCH2-去卷积-乙纶)、2ν_(sCH3-去卷积-乙纶)、2ν_(sCH2-去卷积-乙纶)、(ν_(asCH2-去卷积-乙纶)+ν_(CH-去卷积-乙纶))、(ν_(asCH2-去卷积-乙纶)+ν_(sCH2-去卷积-乙纶))、ν_(asCH3-去卷积-乙纶)、ν_(sCH3-去卷积-乙纶)、ν_(asCH2-去卷积-乙纶)、ν_(sCH2-去卷积-乙纶)、δ_(CH2-去卷积-乙纶)和ρ_(CH2-去卷积-乙纶)。进一步开展了变温LW-NIR-MIR光谱研究。在303 K~393 K的温度范围内,结构官能团(2ν_(sCH2-去卷积-乙纶),ν_(asCH2-去卷积-乙纶)和ρ_(CH2-去卷积-乙纶))对应频率及强度都有明显改变。最后开展二维LW-NIR-MIR光谱研究。LW-NIR区间,5835 cm^(-1)(2ν_(asCH2-2-二维-乙纶))>5700 cm^(-1)(2ν_(sCH2-二维-乙纶))>5867 cm^(-1)(2ν_(asCH2-1-二维-乙纶))>5800 cm^(-1)(ν_(asCH2-二维-乙纶)+ν_(CH-二维-乙纶))>5762 cm^(-1)(ν_(asCH2-二维-乙纶)+ν_(sCH2-二维-乙纶))>5894 cm^(-1)(2ν_(asCH3-二维-乙纶))。MIR区间,2915 cm^(-1)(ν_(asCH2-二维))>2845 cm^(-1)(ν_(sCH2-二维-乙纶))>2945 cm^(-1)(ν_(asCH3-二维-乙纶))>2885 cm^(-1)(ν_(sCH3-二维-乙纶))。1452 cm^(-1)(δ_(CH2-2-二维-乙纶))>1475 cm^(-1)(δ_(CH2-1-二维-乙纶))。LW-NIR-MIR区间,5835 cm^(-1)(2ν_(asCH2-2-二维-乙纶))>2915 cm^(-1)(ν_(asCH2-二维-乙纶))>2845 cm^(-1)(ν_(sCH2-二维-乙纶))>5894 cm^(-1)(2ν_(asCH3-二维-乙纶))。乙纶分子结构主要官能团对热的敏感程度及变化快慢顺序都存在着较大的差异性。研究拓展了三级LW-NIR-MIR谱在乙纶分子结构及热变性的研究范围。

基于可见光-近红外高光谱信息与数据融合的木质化鸡胸肉的判别模型构建

木质化鸡胸肉(wooden breast,WB)制约肉鸡行业发展,传统触诊检测方法耗时且效率低,为提升高光谱成像(hyperspectral imaging,HSI)技术检测鸡胸肉木质化程度的效果,本论文以白羽鸡鸡胸肉为研究对象,将其划分4个木质化等级,采集其在400~1000和1000~2000 nm内的HSI信息,通过不同光谱预处理算法和特征波段筛选方法,建立基于全波段、特征波段和HSI数据融合的偏最小二乘判别分析(Partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)模型和支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果显示,SVM模型比PLSDA模型更适于判别鸡胸肉木质化程度,基于1000~2000 nm内全波段和特征波段的最佳模型预测集总体正确率均高于400~1000 nm内的模型,基于两波段HSI数据融合的木质化判别模型优于基于单一波段(包括全波段和特征波段)的模型,最佳模型预测集总体正确率为96.7%,能较好地区分出4个木质化等级,且对4个等级的判别准确率均可达90%以上。研究结果为HSI实现木质化鸡胸肉的准确无损检测提供技术支持。

可见光-近红外伪装分散染料墨水的制备及其性能

针对当前分散染料墨水其喷墨印花织物仅能与背景环境“同色”而不能“同谱”,无法有效躲避现有侦察技术的问题,开发了一套可见光-近红外伪装分散染料墨水。通过模拟绿叶、土壤和枯叶的反射光谱特征,筛选了特定分散染料,探究了印花工艺对织物伪装及服用性能的影响,通过超细化加工制备了分散染料墨水并探究了其性能。结果表明:调控分散蓝60、分散深蓝SUBC 12、分散橙30、分散黄CPY 015、分散红CPM 011与炭黑复配比例及印花工艺制备的仿绿叶、土壤和枯叶印花织物,其伪装及服用性能良好;5种分散染料墨水的粒径均小于173.00 nm,离心、耐热、高温储存和常温储存稳定性均高于80%,过滤流速分别为200、375、188、428、167 g/min,喷墨印花性能良好。

基于光照感知和特征增强的可见光-热红外图像语义分割

在智能光电设备中,基于人工智能的可见光-热红外(Red Greed Blue-Thermal, RGB-T)图像语义分割任务可以广泛应用于自动驾驶、无人机航拍、视频监控等。图像的光照信息能在一定程度上反映场景中图像局部区域信息的可靠性,利用光照先验信息有助于进一步提高语义分割的性能。基于此,提出一种基于光照感知和特征增强的RGB-T图像语义分割模型,通过挖掘光照先验信息并结合注意力机制,引导网络在多模态图像特征融合过程中更加关注可靠信息的提取,同时抑制干扰信息的引入。实验在MFNet数据集上与最新的12种方法进行了比较,相比于性能第2的模型,mAcc提高了5.4%,mIoU提高了1.0%。所提网络模型能够获得更准确的分割结果,并通过定性定量实验验证所提模型及各个模块的有效性。

基于可见-近红外和热红外光谱联合分析的煤和矸石分类方法研究

煤与矸石是矿山采煤过程中主要固体堆放物,对其进行遥感动态监测是矿山环境保护的重要需求。由于煤与部分矸石存在"异物同谱"现象,在使用传统的可见-近红外遥感分类时,往往将部分矸石划分为煤,导致遥感分类精度降低。首先对铁法矿区的12个煤样本和115个矸石样本进行可见-近红外光谱测试,发现绝大部分矸石样品的光谱与煤差异很大,二者易于区分,但有部分矸石与煤样本存在"异物同谱"现象。为进一步对矸石与煤区分,测试了混分样本的热红外光谱,发现二者存在明显的光谱差异,利用热红外光谱特征可以将其区分开来。在此基础上,提出了基于可见-近红外和热红外光谱联合分析的煤与矸石区分方法。该方法首先对所有样本进行可见-近红外光谱测试,利用Mao模型进行第一步分类识别;其次对煤与矸石混分的样品进行热红外光谱测试,利用光谱吸收比率SAR作为判别指标进行第二步分类,两步的分类结果为最终分类结果。该方法在铁法、兖州、神东和木里矿区的验证结果表明,其具有很高的分类准确率,效果远好于单独基于可见-近红外光谱特征的分类方法。研究结果表明,利用多种光谱联合分析的方法可以解决单波段存在的"异物同谱"现象,对于地物遥感分类具有重要的借鉴意义。

基于可见光-短波红外波谱反射率的裸土土壤含水量反演建模

土壤是地表能够生长植物的疏松土层。它由不同矿物质、有机物质、空气、水分、微生物等组成,其中土壤含水量变化较大,利用遥感技术快速准确的反演土壤含水量具有重要意义。针对反演土壤含水量受土壤类型影响较大的问题,提出构建归一化光谱斜率吸收指数(normalized spectral slope and absorption index,NSSAI),用于削弱土壤类型对土壤水分反演影响。其建模方法如下:首先在野外采取不同类型的土壤样本,制备不同土壤含水量的土样,利用ASD光谱仪采集不同含水量下的土壤反射率光谱,然后根据各类土壤在不同含水量下的光谱响应规律,提取短波红外水分的光谱吸收特征和可见光波段的土壤光谱斜率,综合两者在降低土壤类型影响土壤含水量反演精度的各自优势,构建归一化光谱斜率吸收指数,进一步建立该指数与土壤含水量之间的线性拟合关系来计算土壤含水量。实验结果表明,与传统利用单一土壤水分光谱吸收特征参数及其变形的方法相比,基于NSSAI构建的土壤含水量反演模型拟合精度较高(相关系数为0.93),在土壤含水量较低和较高的情况下都能有效排除土壤类型差异造成的影响,提高了裸土土壤含水量的反演精度。

基于可见光-近红外漫反射光谱的红壤有机质预测及其最优波段选择

有机质是土壤肥力、土壤质量的重要指标,同时也是土壤碳库的重要组成部分。传统的土壤有机质测试方法费时、繁琐,难以满足快速监测土壤有机质含量的需求。近年来,具有无损、快速、简便等优点的可见-近红外光谱技术的应用为土壤有机质的快速监测提供了有效途径。

土壤可见光-近红外反射光谱与重金属含量之间的相关性

发展基于反射光谱技术的快速、简便、低成本的土壤重金属信息提取方法是区域土壤重金属污染治理所需要的。选择江西贵溪铜冶炼厂污染区，分析了9种重金属元素（Cu、Pb、Zn、Cd、Co、Ni、Fe、Mn及Cr）与土壤可见光-近红外反射光谱之间的相关性及其相关的原因。研究表明，研究区土壤中存在Cu（含量介于66．71-387mgkg^-1之间）和Cd（含量介于0．36—6．019mgkg^-1之间）的强烈富集。土壤重金属含量与反射光谱之间存在显著相关，污染元素Cu的最高相关系数为-0．87，Pb、Zn、Co、Ni、Fe的最高相关系数达到高度相关（｜r｜〉0．80），Cr、Cd、Mn的最高相关系数达到显著相关（｜r｜〉0．70）。微分光谱适于获取土壤中的重金属元素信息，利用组合波段能显著提高相关性。Cu与反射光谱之间的相关性主要受有机质的影响；Pb、Zn、Co、Ni主要受黏土矿物和铁锰氧化物的影响；Cr与反射光谱之间的相关性同时受有机质和黏土矿物的影响。

基于可见光-近红外光谱的煤种分类方法

利用便携式地物光谱仪SVC HR-1024对92个烟煤和58个褐煤样本进行光谱测试,烟煤和褐煤在可见光-近红外波段光谱特征差异明显,褐煤的光谱反射率及其斜率均明显高于烟煤.在光谱特征分析的基础上,利用MAO模型法、随机森林法、BP神经网络法和ELM算法进行煤种分类.结果表明:MAO模型法和随机森林法的分类结果较优.若进行大面积、快速遥感识别时,对分类时间要求较高,应选择MAO模型法;若是小面积单一矿区分类,对分类准确率要求较高,选择随机森林法较为恰当.

紫外-可见-短波近红外漫反射光谱技术测定白芷中二氧化硫残留量的研究

建立紫外-可见-短波近红外漫反射光谱结合化学计量学测定白芷中二氧化硫残留量的方法。利用紫外-可见-短波近红外漫反射光谱技术并结合化学计量学建模预测二氧化硫残留量。偏最小二乘回归法(PLSR)建模优于支持向量回归法(SVR); Random Frog波段选择结合Auto-scaling预处理后PLS建模后预测效果最佳,校正集R^2为0. 99,交叉验证集R^2为0. 94,预测集R^2为0. 96。紫外-可见-短波近红外漫反射光谱结合化学计量学可以实现二氧化硫残留量的快速检测,为中药饮片的质量评价及监管提供一种技术手段。

可见光-近红外波段土壤水分含量偏振光谱响应变化研究

通过在350～2 500nm波段范围内对不同水分含量的土壤进行偏振光谱测试与分析,确定土壤偏振光谱数据与水分含量之间的关系,研究土壤水分含量对偏振光谱的响应与变化,并确定最佳土壤含水量偏振光谱预测模型。结果表明,微分偏振光谱模型的精度要高于偏振光谱模型和吸光度模型,且模型均呈现拐点含水量,发现不同偏振状态下的拐点含水量均在30%附近,具有一定的规律性。

紫外-可见-短波近红外漫反射光谱法对丙氨酸手性的定性定量分析

以D-、L-和DL-丙氨酸为对象,首次研究了紫外-可见-短波近红外漫反射光谱结合化学计量学快速、无损地定性、定量分析固体手性化合物的可行性。在粒度过100目、样品与光纤探头距离5.6 mm的最优条件下测量漫反射光谱,经预处理后,采用主成分分析法(PCA)和判别偏最小二乘法(PLS-DA)建模进行定性分析,结果预测判别准确率为100%。定量分析上,16个不同比率的L-/D-丙氨酸二元混合粉末样的光谱经波长选择、光谱数据预处理后,以偏最小二乘回归法(PLR)和支持向量回归法(SVR)建模,校正集和预测集的最优决定系数(R2)均在0.99和0.98以上,绩效偏差率(RPD)值远高于2。研究表明,采用紫外-可见-短波近红外漫反射光谱法结合化学计量学可应用于手性固态丙氨酸的快速、无损分析,并有望于运用到手性药物的质量检测上。

融入可见光-近红外高光谱吸收特征的新型植被指数估算天然草地FAPAR

考虑到植被可见光-近红外的光谱吸收特征与光合有效辐射吸收率(fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FAPAR)有很好的关联,综合"高光谱曲线特征吸收峰自动识别法"与"光谱吸收特征参量化法",提取对FAPAR敏感的高光谱吸收特征参数,借鉴可见光-近红外植被指数的数学形式,尝试用优化组合后的可见光-近红外光谱吸收特征参数替代光谱反射率,构建新型植被指数估算植被FAPAR,并利用2014年和2015年内蒙古自治区中部与东部地区天然草地典型群落冠层实测光谱数据进行FAPAR估算建模与验证。结果表明:新型植被指数"SAI-VI"不仅有效提高了单个光谱吸收特征参数在高、低覆盖区域估算FAPAR的精度,而且相比五种与FAPAR有较好相关性的具有不同作用类型的可见光-近红外植被指数,其与FAPAR值的相关性更高(存在最大相关系数=0.801),以其为变量的指数模型预测FAPAR精度更高且稳定性较好(建模与检验的判定系数均最高且超过0.75,标准误差与平均误差系数也相应最小)。研究表明:融入可见光-近红外高光谱吸收特征的新型植被指数"SAI-VI",强化了可见光波段与近红外波段光谱吸收特征的差别,相较单一光谱吸收特征参数,在降低土壤背景影响的同时增强了对FAPAR变化的敏感度。同时,"SAI-VI"有效综合了对植被FAPAR敏感的光谱吸收特征信息,相较原始光谱反射率,能表达植被光合有效辐射吸收特征的更多细节信息,可作为植被冠层FAPAR反演的新参数,一定程度上弥补当前植被指数法估算FAPAR的不足。

快速、高精度可见光-近红外透射光谱测量技术研究(英文)

基于传统分光光度测量方法的构架,提出了一种快速、高精度测量可见光-近红外透射光谱的新方法,在该方法的测量过程中,光栅单色器的出射波长保持匀速的连续变化,同时参考光探测器和测试光探测器保持连续的光强采集。初步实验研究表明,新方法可把测量耗时降低到传统分光光度法所需时间的50%以下,测量得到的透射光谱与传统分光光度法的相对误差为0.070%,三次重复性测量的统计误差为0.042%。与现有常见可见光-近红外透射光谱的测量方法(分光光度法、CCD光谱仪法、傅里叶变换光谱仪法)相比,新方法同时具有以下优点:(1)有望显著提高可见光-近红外透射光谱的测量速度,从而应用于透射光谱的动态测量环境中;(2)具有较高的测量精度(0.1%~0.3%);(3)在测量过程中,系统的机械部件始终保持匀速的运动状态,测试系统因而具有较高的机械稳定性。

基于近红外-可见光高光谱的堆叠泛化模型褐土有机质预测

准确预测农田土壤有机质含量有助于评估农田肥力状况,为精准农业提供数据依据。为解决单模型实现快速估测农田土壤表层有机质含量精度较低和泛化能力较弱的问题,以山西省典型褐土农田表层土壤为研究对象,基于近红外-可见光高光谱数据,提出了一种堆叠泛化模型(SGM)用于预测有机质含量。首先对原高光谱数据采用小波平滑,对平滑数据进行倒数一阶微分、对数倒数一阶微分变换,采用相关系数与递归特征消除法进行特征波段提取。同时,引入机器学习中的集成学习随机森林Random Forest(RF)、梯度提升决策树Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)、极限梯度提升eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)、AdaBoost 4个初级机器学习器模型通过5折交叉验证对有机质含量进行预测,在初级学习器预测结果基础上,采用随机梯度下降SGD(stochastic gradient descent)作为元学习器建立SGM堆叠泛化模型。突破单模型精度较低和不稳定的制约,实现有机质含量的快速稳定检测。结果表明:倒数一阶微分变换后的光谱信息与有机质含量具有较好的相关性,相关性最大值达到了-0.611;相比单模型,堆叠泛化预测模型的决定系数(R^(2))和相对分析误差(RPD)分别为0.819和2.256,较其他算法平均决定系数(R^(2))和平均相对分析误差(RPD)分别提高了0.055和0.323;平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别为1.742和2.308 g·kg^(-1),较其他算法平均绝对误差(MAE)和平均均方根误差(RMSE)分别降低了0.406和0.389 g·kg^(-1),优化效果明显,可用于农田土壤表层有机质含量的有效估测。研究成果可为农田土壤表层有机质含量的高光谱快速检测提供依据和参考。

广东梅州花岗岩风化壳剖面的可见光-短波红外反射光谱特征及其对风化强度的指示

风化壳离子吸附型稀土矿床是含稀土元素的基岩在表生条件下,风化淋滤出的稀土元素吸附在以黏土矿物和铁氧化物为主的次生矿物表面形成的。基岩所含的原生矿物在风化过程中的分解、不同次生矿物的形成和转换及在表生环境中稀土元素的吸附或吸附能力是风化壳中稀土元素富集和分异的主要控制因素,故花岗岩风化壳离子吸附型矿床剖面风化强度以及风化带的划分对研究矿床成因和找矿勘探工作具有重要意义。可见光-短波红外反射光谱(VSWIR,波长范围350~2500 nm)识别的次生矿物,如赤铁矿、针铁矿、高岭石和蒙脱石等,其物相和含量特征可以作为划分基岩风化强度的有效依据。本文以广东梅州黄畲花岗岩风化壳离子吸附型稀土矿床的风化剖面为例,尝试采用可见光-短波红外反射光谱并结合X射线衍射法(XRD)研究剖面中矿物种类和相对含量。研究结果表明花岗岩风化壳离子吸附型稀土矿床剖面在全风化层存在大量的赤铁矿及少量针铁矿,相应地VSWIR在500 nm和900 nm附近形成明显的光谱吸收特征,而700 nm附近微弱。全风化层和半风化层样品在1396 nm附近的光谱特征明显,而弱风化基岩该光谱特征较为微弱,吸收深度d1396及d2200/d1900比值从弱风化基岩至表土层则表现出逐渐增强的趋势,该现象与风化剖面中从深部到地表高岭石含量逐渐增多的事实相吻合。

可见-短波近红外光谱用于血红蛋白分析及其稳定性

基于随机性、相似性和稳定性,通过定标集、预测集、检验集的建模过程,采用可见-近红外(NIR)光谱结合偏最小二乘(PLS)方法建立人类溶血液样品的血红蛋白(Hb)的分析模型。将全谱扫描区(400—249 8 nm)分成可见区(400—780nm)、短波近红外区(780—110 0 nm)、长波近红外区(1100—249 8 nm)、可见-短波近红外区(400-1100 nm)、全近红外区(780—249 8 nm)。经过比较、检验,结果表明,可见-短波近红外区达到了最好的模型效果和稳定性,最优PLS因子数为7,检验的预测均方根误差(V-SEP)和预测相关系数(V-RP)分别为4.42 g.L-1、0.967,达到了高的预测精度和稳定性。

减反射可见光与反射近红外线双功能镀膜玻璃

采用溶胶-凝胶工艺,用提拉法在光伏玻璃上制备了玻璃/TiO2-SiO2/SnO2∶F/SiO2减反射可见光与反射近红外双功能膜。用拟合方法研究了TiO2掺量对TiO2-SiO2膜层折射率的影响、以及溶胶中水含量对SiO2膜层折射率的影响;研究了快速热处理温度对SnO2∶F膜结构和方块电阻的影响,用紫外-可见光谱（UV-Vis）测试了膜层的透射率,用扫描电镜（SEM）观察了膜层的表面形貌。结果表明,TiO2掺量可以使TiO2-SiO2膜层的折射率在1.49~1.97之间变化,SiO2溶胶中的水含量能够在膜面上形成微孔,降低SiO2膜层的折射率。通过优化工艺,制备出了在可见光范围平均透过率约为96%、1120nm波长近红外起始反射的双功能复合膜。对得到的结果进行了讨论。

主要赋铀岩石可见光—短波红外光谱二向性特征初步实验研究

花岗岩和砂岩是我国主要的赋铀岩石,为了提高利用遥感图像识别这两种岩石精度的效果,开展其可见光—短波红外光谱二向性特征实验研究。对其在微光实验室中,用200 W钨灯与平行光管产生平行光,以15°、 30°和45°入射角照射岩石的自然表面,在距离岩石表面20(25)cm、30 cm和40 cm处用ASD光谱仪垂直岩石表面接收可见光—短波红外反射光谱。光谱测试和数据分析发现,岩石的反射光谱二向性特征明显受岩石结构的影响。全晶质的斑状花岗岩,其二向性特征只受岩石结构类型影响;粗粒和细粒花岗岩都是在光线以30°角入射时具有最大的反射率辐射。非全晶质的砂岩,其二向性特征受岩石结构和结晶颗粒大小的双重影响;粗砂岩在照射光45°角入射时具有最大的反射辐射,而细砂岩则在照射光15°角入射时,具有最强的反射辐射。

基于四氰基受体单元的高效近红外热激活延迟荧光

以二吡啶并吩嗪为受体单元,三苯胺(TPA)为给体单元,设计合成了近红外(NIR)热激活延迟荧光(TADF)材料11,12-双[4-(二苯基氨基)苯基]联吡啶[3,2-a:2',3'-c]吩嗪-3,6,10,13-四甲腈(FCNPZ-TPA).在FCNPZ-TPA分子的受体单元上引入4个氰基增加了受体单元的吸电子能力.考虑到TPA具有优异的给电子能力,将强给体-强受体单元同时引入分子骨架中,使得FCNPZ-TPA的发射波长红移到近红外区域.另外,给体(D)和受体(A)单元之间空间位阻导致FCNPZ-TPA具有扭曲D-A分子构型,从而实现了较小的单线态-三线态能级差(ΔE_(ST)).得益于FCNPZ-TPA分子刚性骨架以及较小的ΔE_(ST),当FCNPZ-TPA掺杂在主体4,4'-二(9-咔唑)联苯中时,该有机支光二极管器件在发射波长为742 nm处实现了8.01%的最大外量子效率(EQE).