土壤有机质可见-近红外反射光谱特性研究

为优化土壤有机质含量预测模型运算速度,以50份土壤有机质为例,利用Pearson相关系数分析法对土壤有机质的特征波段进行提炼筛选。结果表明,土壤样品的反射光谱与土壤有机质含量在555~662 nm波段范围内呈较强负相关,显著特征波段为601 nm;经过不同预处理后的土壤反射光谱与土壤有机质含量呈较强的相关性,显著特征波段增加,主要体现在601、1221、1410、1665、1880、2110、2200 nm波段附近。对不同土壤含水率的反射光谱与土壤有机质含量之间的Pearson相关曲线进行分析发现,显著特征波段主要体现在601、1450、1930、2200 nm波段附近,随着土壤含水率的增加,土壤有机质的特征波段601 nm的相关性逐渐减弱,土壤水分的特征波段1450、1930、2200 nm的相关性逐渐加强;土壤含水率超过10%,土壤反射光谱与土壤有机质含量呈正相关。研究获取的土壤有机质特征波段和土壤水分影响波段,为土壤有机质快速检测模型的建立提供理论支撑。

颗粒度对喀斯特型铝土矿可见光-近红外光谱特征的影响

岩矿反射光谱是智能矿山岩矿智能感知技术以及遥感信息识别的重要参考依据,由于地物表面粗糙度对反射光谱的影响取决于粗糙高度值与波长关系对电磁波传播的影响,因此颗粒度是影响岩石和矿物反射光谱特征的重要因素之一。喀斯特型铝土矿在中国分布广泛,目前有关铝土矿的反射光谱基础数据还非常匮乏。为了探究颗粒度对喀斯特型铝土矿反射光谱的影响规律,本文选取贵州省修文县小山坝喀斯特型铝土矿为研究对象,采用地物光谱仪测试不同颗粒度铝土矿(铝土岩)样品的可见光-近红外反射光谱,并结合铝土矿(铝土岩)主量元素和矿物组成分析讨论铝土矿与铝土岩的光谱差异。结果表明:小山坝铝土矿(铝土岩)由于矿物组成的不同而呈现显著不同的光谱特征,其中铝土矿的反射光谱特征主要与一水硬铝石一致,在1400nm和1800nm波长处有明显的波谷特征,由OH振动谱带所致;铝土岩的反射光谱特征主要与高岭石一致,在1400nm、1900nm、2160nm和2200nm波长处有显著的波谷特征,分别由OH倍频合频、H_(2)O的振动谱带以及Al-OH基团拉伸和弯曲振动的合频所致,且在2160~2200nm波段呈双吸收峰特征。此外,不同颗粒度铝土矿(铝土岩)的整体反射率均较高,最高超过28%,且变化趋势基本相同。随着颗粒度从<0.04mm增加到3mm,铝土矿和铝土岩的反射率均逐渐减小,且铝土矿特征波谷的整体吸收强度相对稳定,而铝土岩特征波谷的吸收强度呈逐渐增大的趋势。本文研究认为可采用小颗粒度的粉末样品在1800nm、1900nm、2160nm和2200nm波长处的特征光谱进行铝土矿和铝土岩的区分。

紫外-可见光光谱法测定COD几种典型算法研究

紫外-可见光谱法是当前检测水体中化学需氧量(COD)的重要方式之一,文中在介绍紫外-可见光谱法的基本原理的基础上,综述了偏最小二乘法、线性回归法、PB神经网络法等几种典型的算法的原理及其在紫外-可见光谱测定COD中应用现状,并浅析了各算法的优缺点。

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。

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。

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。

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。

胶州湾沉积物中4种重金属含量的可见-近红外光谱分析

可见-近红外反射光谱技术具有检测速度快、操作简单、无污染等显著优势,已被广泛应用于多个领域并为这些领域的信息化发展发挥了重要作用。在沉积物多参数光谱速测方面,可见-近红外反射光谱技术也显示出巨大的应用潜力。根据胶州湾沉积物中化学成分之间的相关性,发现有机碳和四种重金属(As、Cr、Cu、Zn)之间存在着高相关性。基于该研究成果,对胶州湾沉积物中4种重金属(As、Cr、Cu、Zn)含量进行了可见-近红外光谱分析,比较了不同处理方法对结果的影响。结果显示,利用可见-近红外光谱分析方法,能够准确、快速预测胶州湾沉积物中As、Cr、Cu、Zn的含量,RPD高达2.59,R^(2)高达0.85。

基于可见-近红外漫反射光谱技术的葡萄贮藏期间可溶性固形物定量预测

利用可见-近红外漫反射光谱技术,建立不同品种葡萄贮藏期间可溶性固形物含量定量预测的通用模型。以10℃贮藏的玫瑰香葡萄、马奶葡萄、红提葡萄的混合光谱为定标材料,探讨不同化学计量学建模方法、不同光谱预处理方法、间隔点、平滑数以及不同特征波长区间选择对建模效果的影响及模型的品种适用性。结果显示,采用改进偏最小二乘法,16点平滑,间隔点数16点,结合二阶导数、去散射的处理方法,在波长范围408～1 092.8 nm内建立的模型效果最优,其交互验证误差和交互验证判定系数R2CV分别为0.308 7、0.980 2。由3种葡萄混合组成的预测集对模型进行评价,预测标准差0.354、预测判定系数Rp2为0.980 8、验证相对分析误差为6.22、预测残差平方和为7.993。模型对单一品种预测Rp2均达到0.94以上。因此,葡萄果实可溶性固形物含量的近红外预测模型具有可行性,可同时适用于多种葡萄品种。

基于CWT和GRNN的可见-近红外漫反射光谱检测樱桃糖度的研究

联合使用连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和广义回归神经网络(generalized regression neural networks,GRNN)建立用于测定樱桃中糖含量的CWT-GRNN预测校正模型。利用CWT提取樱桃样本数据中反映含糖量的关键光谱特征,在CWT域中选择3个具有代表性的尺度,并在每个尺度下根据樱桃样本的可见-近红外光谱的特征将其划分为4个特征区间,从而构造12个特征输入到GRNN,GRNN的光滑因子取为0.0001。CWT-GRNN模型对20个预测样本集中的樱桃含糖量的预测相对误差在2%以内。结果表明,可见-近红外光谱技术可以快速、准确和无损地测定樱桃中的含糖量,本研究提出的方法可以用于果蔬产业的品质管理与控制。

苹果品质检测的可见-近红外激光漫反射光谱图像法的方法研究

利用可见-近红外激光漫反射光谱图像法及化学计量学方法检测了苹果的可溶性固形物含量和硬度。为了消除苹果形状对品质检测的影响,分析了5个不同波长的激光(680,780,880,940和980 nm)照射在富士苹果果面形成的光斑图像,并通过一系列图像处理方法得出了的苹果形状修正算法。分别利用修正前后的光谱图像参数建立苹果可溶性固形物含量和硬度的偏最小二乘回归(PLSR)模型,模型预测值和真实值之间的相关系数从0.78和0.80分别提高到0.87和0.89。为了消除果面镜面反射对苹果内部品质检测的影响,文章提出了象素强度频率检测法,并比较了利用果面光斑图像中光强均值和不同强度对应的象素强度频率建立的苹果硬度和可溶性固形物含量的PLSR模型效果,得出象素强度频率的模型效果更好。苹果可溶性固形物含量和硬度PLSR模型中预测均方根误差(RMSEP)分别从1.28°Brix和8.23 N.cm-2降低到0.84°Brix和6.17 N.cm-2。

基于粪便可见-近红外反射光谱的高山麝慢性肠炎诊断

提出了一种利用粪便可见-近红外反射光谱进行高山麝慢性肠炎诊断的新方法。以FieldSpec 3地物光谱仪采集了125份高山麝粪便(正常粪样70份,慢性肠炎患者粪样55份)的光谱数据,将其随机分成训练集(95份)和检验集(30份)。光谱经S.Golay平滑与一阶导数处理后以主成分分析法(PCA)降维。以前6个主成分(含原始光谱95.16%的特征信息)作为新变量,利用训练集样本,分别以模糊模式识别、BP-神经网络、Fisher线性判别以及Bayes逐步判别四种方法建立高山麝慢性肠炎的诊断模型。对检验集30个未知样的预测表明,Fisher线性判别的准确率为86.7%,模糊模式识别与BP-神经网络模型判别的准确率为90%,Bayes逐步判别的准确率最高,达93.3%。进一步分析发现所有误诊都源于将正常样误判为病样,四种方法对病样的检出率均达100%。说明利用粪便的可见-近红外反射光谱进行高山麝慢性肠炎的快速、非接触性诊断是可行的,且PCA结合Bayes逐步判别是一种优选方法。

基于近红外漫反射光谱指纹图谱的当归-川芎药对配伍研究

目的建立当归、川芎单煎及当归-川芎1∶1合煎水煎液干燥恒重粉末的近红外漫反射光谱(NIRDRS)指纹图谱,从近红外光谱的角度初步探讨当归-川芎配伍的物质基础。方法以积分球漫反射方式采集各50批当归、川芎单煎及当归-川芎1∶1合煎干燥恒重粉末的NIRDRS指纹图谱,提取指纹图谱共有模式并作光谱解析,比较3种指纹图谱的差异光谱并进行相似度分析,建立正交偏最小二乘-判别分析(OPLS-DA)模型对3种指纹图谱进行分类鉴别,采用载荷分析识别当归-川芎配伍合煎后的主要标记性化学基团变化。结果当归、川芎单煎及当归-川芎1∶1合煎NIRDRS指纹图谱的共有模式较为相似;相似度分析表明,当归、川芎单煎与当归-川芎1∶1合煎的NIRDRS指纹图谱相似度均大于0.90,但川芎单煎的平均相似度小于当归单煎;所建立的OPLS-DA模型能够实现当归、川芎单煎及当归-川芎1∶1合煎NIRDRS指纹图谱的分类鉴别,表明3种指纹图谱存在显著区别;光谱差异分析及载荷分析表明,3种NIRDRS指纹图谱的光谱差异分布在9761~9016 cm^(-1)、7449~6997 cm^(-1)、6880~6928 cm^(-1)、5561~5352 cm^(-1)、5291~5196 cm^(-1)、4296~4211 cm^(-1)波数范围内。结论与当归、川芎单煎比较,当归-川芎1∶1配伍合煎表现为新出现某些化合物基团,同时某些化合物基团消失或降低。

基于可见-近红外反射光谱的土壤碳酸钙含量与反演效果关系研究

土壤可见-近红外反射光谱中包含了大量的土壤属性信息,研究人员根据土壤属性信息在光谱上的特征,对土壤属性进行定量反演。是否属性值越高,反演精度越高?目前对于属性含量与反演效果的定量关系尚不清楚。采集了我国西北地区黑河流域69个代表性干旱土剖面(292个发生层土样),以气量法测定其碳酸钙含量,使用Cary 5000分光光度计测定其可见-近红外光谱反射率,以样本量和离散度(变异系数)作为数据集划分标准,分别建立了11个相同样本量子集(A)和5个相近离散度子集(B),应用偏最小二乘回归(PLSR)算法对各子集进行土壤碳酸钙含量反演,以此探究碳酸钙含量与反演效果的定量关系。结果表明,碳酸钙可增加可见-近红外波段的光谱反射率,但利用可见近红外光谱反演土壤碳酸钙含量,其反演效果与碳酸钙含量关系不显著。

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。

部分土壤重金属可见-近红外反射光谱特征及机理研究

测量重金属化合物氯化铬(CrCl_3)、氯化铜(CuCl_2)、氯化锌(ZnCl_2)的可见-近红外反射光谱(VNIRS),将重金属反射光谱与重金属元素的核外电子排布式联系起来,观察重金属化合物的反射光谱特征;结合晶体场理论分析重金属的特征反射峰出现的波段位置和原因。以湖北大冶地区土壤样品为例,向土样中添加不同浓度梯度的CrCl_3,CuCl_2和ZnCl_2并测定其可见-近红外反射光谱,研究不同种类不同浓度的重金属对土壤反射光谱的影响。对样本的反射光谱进行不同光谱预处理,探究重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系及显著相关(p<0.05)波段出现的位置和潜在机理。结果表明,重金属化合物CrCl_3,CuCl_2和ZnCl_2在可见光-短波近红外波段范围内的反射光谱特征与重金属元素3d轨道上的电子填充状态有关。添加入土壤中的重金属化合物影响了土壤的可见-近红外反射光谱,其浓度与土壤反射光谱之间整体呈负相关,最大负相关系数分别为-0.788,-0.880和-0.824。样品反射光谱经不同预处理后,重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系有所变化,显著相关波段信息更加丰富。研究表明,重金属的可见-近红外反射光谱与重金属的电子结构紧密相关,可见-近红外反射光谱技术可以检测到土壤中较高浓度重金属的存在,该技术在快速高效、无损低耗地预测土壤重金属元素含量方面拥有巨大潜力。基于部分重金属化合物的可见-近红外反射光谱特征,结合晶体场理论为土壤重金属的定性和定量反射光谱分析提供了理论依据和实验参考。

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。

软枣猕猴桃总酚的可见-近红外漫反射光谱无损检测

应用可见-近红外漫反射光谱在570～1848nm光谱区域内,建立了软枣猕猴桃总酚定量数学模型。实验将贮藏分三个阶段(采收阶段,贮藏12d,贮藏24d)进行,通过对比分析不同建模方法得到软枣猕猴桃总酚定标模型。结果表明,应用偏最小二乘回归算法、一阶导数处理和反相多元离散校正处理所建软枣猕猴桃总酚定标模型的预测性能较好。定标集样本的交互验证相关系数(RCV)为0.8939,交互验证均方根误差(RMSECV)为11.6734mg/100g;预测集样本的相关系数(RP)为0.8627,预测均方根误差(RMSEP)为16.7690mg/100g。研究表明:可见/近红外漫反射光谱对软枣猕猴桃总酚的快速无损检测具有一定的可行性,但模型精度有待提高。