绿松石颜色指数分析

绿松石是一种由含铜、铝和水的磷酸盐矿物(CuAl6[PO4]4(OH)8·4H2O)组成的天然玉石原料。从石器时代到现在,绿松石已有6000～7000年的昌盛历史,特别是穆斯林国家,把它作为吉祥、辟邪的象征,相传古代由土耳其传往欧洲,又被称为"土耳其玉"。另外,绿松石还可做装饰品、雕刻材料等。世界上出产绿松石的国家主要有中国、美国、前苏联、埃及和伊朗等。中国绿松石矿早已驰名中外,主要分布在东秦岭,尤其集中在陕西与湖北交界的武当山隆起西南缘。绿松石最大的特点是它的颜色从天蓝到绿色醒目而明媚。随着自然科学的发展,对颜色的认识不断加深,从定性到定量颜色指数可以准确地描述颜色特征,笔者利用色度学原理,通过反射率测定,首次把金属矿物颜色指数分析方法应用于绿松石,分析了4个不同颜色绿松石的颜色指数,成功地实现了绿松石颜色的定量表示。

计算矿物颜色指数的新检索表

本文为国际上通用的两种标准光源——A和C以及等能光源提供一套求解颜色主波长λd和饱和度Pe的新检索表,使读者能完全脱离色品图直接表解出λd和Pe。本法简单快速、准确可靠。此外还给出了使用等值纵坐标法计算矿物颜色相对于上述光源的三刺激值(X、Y、Z)所需的基本数据。

松辽盆地白垩纪孢粉颜色指数与有机质成熟度

The relatiouship between posen colour and the degree of maturity of organic material is discussed with regard to petroleum formation and evolution as typified by Daqing oil field in Cretaceous system, central Songliao basin, Northeast China. Colour variation of pollen is considered as a function of sedimentary environment and metamorphism. Pollen colour is divided into seven grades and the degree of metamorphism is studied in terms of this colour index. Results show that the pollen colonr index of the strata at depth of 1000-3000m (stratigraphieally from the first section of Liangjiang formation to the upper Quantou formation) ranges from 2.5 to 5, corresponding to an ancient temperature of 60--140℃. This is the most.optimum strata for oil-generation. Strata beneath the lower Quantou formation under 3000 m with colour index in excess of 5 and ancient temperature of over 140℃ should be favorable for gas accumulation. For strata at shallower depth than 100O m, stratigraphically above the second section of Liengjiang formation, which is characterized by a colour index of 1--1.5 and a temperature of lower than 600℃, the maturity degree is lower than that necessary for oil-generation.

用加德纳色号(颜色指数)标定骨胶产品的色亮度

1.前言 色泽是产品的性状之一,它在一定程度上表征了产品的质量,并影响产品应用及其价格。例如,如果明胶色泽太深,对照相明胶来说,将影响到感光材料的光谱吸收性能,使影像彩色还原失真;对药用明胶来说,将使胶囊着色发生偏差,得不到着色鲜艳的胶囊;对食用明胶来说。

基于无人机图像颜色指数的植被识别

植被信息在农业监测、生态环境保护等方面具有重要作用。利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)获取的高分辨率图像识别植被信息具有成本低廉、方式灵活等优势。目前UAV遥感使用的可见光图像主要依靠各种颜色指数提取植被。以山东省微山县为研究区,选用NGRDI,Ex G,Ex G-ExR和GLI等4种基于RGB色域的颜色指数,对覆盖研究区的UAV图像进行灰度化处理,用最大类间方差自动阈值检测方法将植被区域与非植被区域识别出来,并分析各种颜色指数的适用性及影响因素。研究结果表明:4种颜色指数均能快速准确地识别植被覆盖区域,识别精度在90%以上。其中Ex G-ExR指数优于其他指数,识别精度最高,识别效果较稳定;Ex G与GLI指数的识别精度在研究区9景图像中变化不大,相对稳定,也可作为有效的植被识别方法。4种颜色指数对植被与背景的RGB特征差别较大图像的植被识别精度均较高。植被识别精度与研究区图像中冬小麦所占比例成正比,与阔叶林、建筑物/道路所占比例成反比。

基于姜黄中姜黄素类成分与姜黄粉末颜色指数L＊、a＊、b＊值的相关性分析

目的：初步探究姜黄中姜黄素类成分含量与测色仪所得姜黄药材粉末颜色指数L＊、a＊、b＊间的关系,为姜黄药材质量评价提供科学依据。方法：运用中国药典方法检测姜黄中姜黄素、去甲氧基姜黄素、双去甲氧基姜黄素的含量,并求得总姜黄素含量。测色仪测得姜黄粉末的颜色指数L＊、a＊、b＊。最后用灰色关联度法、Pearson相关系数以及回归分析探求含量与颜色间的联系。结果：通过3种统计学分析法可知,姜黄素类成分含量与a＊值间确实存在一定的相关性,且呈正相关性,而b＊值、L＊值与姜黄成分的关系尚不明确。结论：姜黄素类成分的含量与药材粉末颜色红的程度关系密切,即含量越高,粉末颜色越红。颜色指数a＊的大小可作为判别姜黄药材质量优劣的重要依据。

吐哈盆地孢粉颜色指数划分与有机质演化特点

孢粉颜色指数是判断有机质成熟度的简单而有效的指标之一。本文确定了吐哈盆地孢粉色级划分标准及孢粉颜色与油气形成阶段的对应关系。利用孢粉颜色指数对吐哈盆地部分探井进行了有机质演化阶段划分,认为托克逊凹陷,台北凹陷演化程度较高,局部有差异。

论金属矿物偏光色颜色指数的鉴定意义和计算方法

应用色度学原理和方法测量金属矿物的反射色特征,经过许多学者长期的努力,已经取得突破性的进展,目前已受到比较广泛的重视。现在已有一百余种金属矿物测量、计算出表征它们反射色特点的亮度(Rvis)、色调(主波长λ和色度座标X、Y)和纯度(Pe)。

红三叶草种子的颜色指数

红三叶草(Trifolium pratense L．)的种皮颜色在黄色到紫色之间，大部份群体都具有不同比例的两种颜色的种子。本研究旨在测定红三叶草种皮颜色的变异程度，评价用于鉴别红三叶草群体的一个颜色分类方案的潜力。

生产工艺对胶清胶拉维邦颜色指数的影响

研究生产工艺对胶清胶拉维邦颜色指数的影响。结果表明:在胶清池中增加除氨装置、控制酸质量分数为0.15~0.25、喷洒质量分数为0.05的抗氧剂(焦亚硫酸钠)溶液、压绉工艺增加2台绉片机机组,制备的胶清胶拉维邦颜色指数小于11,生产成本显著降低。

基于无人机多光谱的棉花多生育期叶面积指数反演

【目的】叶面积指数(leaf area index,LAI)是表征作物长势、光合、蒸腾的重要指标。论文旨在研究不同生育期、多生育期无人机多光谱数据棉花LAI估测模型,明确不同生育期间棉花LAI估测模型变化规律,为实时掌握棉花长势并因地制宜进行田间科学管理提供依据。【方法】利用大疆精灵4多光谱无人机获取棉花现蕾期、初花期、结铃期、吐絮期多光谱图像和RGB图像。选用归一化差植被指数(NDVI)、绿度归一化差植被指数(GNDVI)、归一化差红边指数(NDRE)、叶片叶绿素指数(LCI)、优化的土壤调节植被指数(OSAVI)5种多光谱指数和修正红绿植被指数(MGRVI)、红绿植被指数(GRVI)、绿叶指数(GLA)、超红指数(EXR)、大气阻抗植被指数(VARI)5种颜色指数分别建立棉花各生育期及棉花生长多生育期数据集合,结合打孔法获取地面LAI实测数据,使用机器学习算法中偏最小二乘(PLSR)、岭回归(RR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、神经网络(BP)构建棉花LAI预测模型。【结果】覆膜棉花LAI随着生育期的变化呈现先增长后下降的趋势,现蕾期、初花期、结铃期内侧棉花叶面积指数均值均显著大于外侧(P<0.05);选择的指数在各时期彼此间均呈显著相关(P<0.05),总体而言,多光谱指数与颜色指数间的相关性随着生育期的进行而呈现下降趋势,选择的指数在各时期均与棉花LAI相关性显著(P<0.05),多光谱指数相关系数介于0.35—0.85,颜色指数相关系数介于0.49—0.71,相关系数绝对值较大的指数多为多光谱指数,颜色指数与棉花LAI的相关系数绝对值较小;估测模型性能结果显示棉花各生育期模型中多光谱指数优于颜色指数,且各指数模型预测性能随着生育期的变化呈现一定规律性,NDVI是预测棉花LAI的最优指数。从模型结果上看,RF模型和BP模型在各生育期下获得了较高的估计精度。初花期LAI反演模型精度最高,最优模型验证集R2为0.809,MAE为0.288,NRMSE为0.120。多生育期最优模型验证集R2为0.386,MAE为0.700,NRMSE为0.198。【结论】棉花内外侧LAI在现蕾期、初花期、结铃期存在显著差异。在各生育期中,RF和BP模型是预测棉花LAI较优模型。NDVI在各指数中表现最好,是预测棉花LAI的最优指数。多生育期模型效果较单生育期明显下降,最优指数为GNDVI,最优模型为BP。本研究中预测棉花LAI的最优窗口期是初花期。研究结果可为无人机遥感监测棉花LAI提供理论依据和技术支持。

基于颜色指数与阈值法的稻田图像分割

为系统、全面地分析不同颜色指数对南方稻田图像分割的适应性,以分蘖期、拔节期稻田图像为研究对象,选择36种常用的颜色指数,采用Otsu阈值法开展基于颜色指数和阈值的图像分割研究,通过比较各颜色指数的分割结果,明确分蘖期和拔节期图像分割的主要干扰因素,筛选最适宜稻田图像分割的颜色指数。结果表明:水稻倒影、浮萍是分蘖期稻田图像分割的主要干扰因素,叶片镜面反射、浮萍和土壤阴影是拔节期稻田图像分割的主要干扰因素;组合指数COM2、MxEG、CIVE和GMR在分蘖期图像和拔节期图像均具有较好的分割精度。因此,基于颜色指数COM2、MxEG、CIVE、GMR和Otsu阈值的稻田图像分割方法对稻田图像分割的干扰要素具有较强的区分能力,分割精度较高,更适宜于南方稻田图像处理研究。

基于无人机RGB图像颜色及纹理特征指数的小麦产量预测

利用无人机获取小麦孕穗期和开花期的RGB图像,通过图像处理获取小麦图像颜色指数和纹理特征指数,并在小麦收获后测定实际产量。通过分析各颜色指数、纹理特征指数与小麦产量之间的相关性,筛选出各生育期与小麦产量相关性最高的颜色指数和纹理特征指数,建立小麦产量预测模型并进行验证。结果表明:小麦孕穗期和开花期图像颜色指数与产量相关性均较好,纹理特征指数与产量相关性不够理想。孕穗期与产量相关性最高的颜色指数为VARI,相关系数达0.862,利用单一颜色指数VARI构建小麦产量预测模型验证的决定系数(R^(2))为0.725,模拟均方根误差(RMSE)为494.52 kg·hm^(-2);开花期与产量相关性最高的颜色指数为ExR,相关系数为-0.851,利用单一颜色指数ExR构建小麦产量预测模型验证的R^(2)为0.709 2,模拟RMSE为499.72 kg·hm^(-2);使用孕穗期颜色指数VARI和纹理特征指数CON相结合构建的产量预测模型验证得到R^(2)和RMSE分别为0.740 6和489.19 kg·hm^(-2),较单一颜色指数模型分别提升2.15%和减小1.08%。使用开花期颜色指数ExR和纹理特征指数ASM相结合构建的产量预测模型验证得到R^(2)和RMSE分别为0.735 4和491.24 kg·hm^(-2),较单一颜色指数模型分别提升3.69%和减小1.70%。上述结果说明,用无人机图像颜色指数可以建立有效的产量估测模型,将颜色指数和纹理特征指数相结合建立的估产模型较单一颜色指数建立的模型精度高。

利用数字图像颜色特征指数识别小麦赤霉病

小麦赤霉病是对小麦生长过程有较大影响的病害。为了实现小麦赤霉病的快速识别,本研究利用数码相机获取小麦生长过程中赤霉病发病前期和发病中期的RGB图像,并对RGB图像的三基色分别进行归一化,然后计算得到与赤霉病相关性最好的颜色特征指数(共计12个)。通过对小麦赤霉病前期和中期各20张发病麦穗颜色特征指数值与健康麦穗比较分析。结果表明,12个颜色特征指数值在不同麦穗类型之间均有差异,其中ExG、ExGR、GLI和MGRVI等4个颜色特征值差异显著,可用于受到赤霉病感染的麦穗提取。利用人工标记的发病麦穗对颜色特征指数识别提取发病麦穗进行验证,在小麦赤霉病发病前期的平均检测率为90.5%,在小麦赤霉病发病中期的平均检测率为88.4%,上述结果表明基于颜色特征指数识别小麦赤霉病发病麦穗是可行的。

融合颜色指数与空间结构的喀斯特山地火龙果单株识别

近年来颜色指数与激光雷达(LiDAR)点云数据被广泛应用于农业和林业遥感中,但同时带来了异物同谱与数据冗余的问题。以喀斯特高原峡谷区火龙果植株为例,利用无人机可见光影像和影像匹配点云数据,设置方法实验区和精度验证区。通过融合可见光波段差异颜色指数(VDVI)、红绿蓝颜色指数(RGBVI)、归一化绿蓝差异指数(NGBDI)、归一化绿红差异颜色指数(NGRDI)4种颜色指数计算结果和冠层高度模型(CHM)数据,构建融合颜色指数与点云数据空间结构的火龙果单株识别规则进行分割提取,以真实火龙果植株轮廓为参考数据对植株提取精度进行评价,将4种颜色指数融合提取的精度分别与单一因子颜色指数和CHM分割提取精度进行比较分析,得到最优识别提取方案并验证方法的可行性。实验结果表明:融合颜色指数与空间结构的方法提取精度更高,F测度都超91%,匹配面积值与绘制真实值平均值相差约0.1 m^(2);VDVI指数融合提取结果精度最高,单株面积值最接近真实值,均方根误差(RMSE)达0.28 m^(2),且面积值数据整体集中不分散;精度验证区F测度达88.12%,RMSE为0.27m^(2),火龙果植株整体提取效果较好,低矮灌木在一定程度上会影响火龙果植株的识别精度。所提融合影像光谱特征与点云数据空间结构的方法有效增强了植株识别特征,对喀斯特山地火龙果植株识别具有较好适应性,可为喀斯特山地火龙果单株提取提供一定参考。

不同产地栀子颜色差异比较研究

目的:探讨江西、湖南、浙江、四川所产栀子的颜色差异,为研究栀子颜色与化学成分的相关性和建立栀子药材的分级标准提供参考。方法:采用CM-5分光测色计测定栀子的色彩差异,并以SPSS统计软件对不同产地栀子的一系列色彩指标(L^(*)、a^(*)、b^(*)、E^(*)、C_(ab)、S_(ab)、b/a、H_(ab))进行差异分析。结果:a^(*)、C_(ab)、S_(ab)、b/a、H_(ab)等指标P<0.05,表示存在显著差异;其余指标P>0.05,无显著差异;江西与四川a值(红绿程度)接近,平均值为29;浙江次之为26,湖南为17;b/a平均值大小顺序为江西<浙江<四川<湖南。结论:不同产地栀子颜色存在显著差异性(P<0.05);江西所产栀子颜色偏红,浙江、四川次之,湖南产栀子偏黄。

玻璃幕墙颜色透视指数检测方法

本文解释了玻璃幕墙的颜色透射指数的定义,并阐述了颜色透射指数在国民生产中的重要意义,玻璃幕墙颜色透视指数的检测涉及的标准较多,且较为繁复,本文对玻璃幕墙的颜色透射指数的检测方法进行详细论述,广大同行可根据本文对玻璃幕墙的颜色透射指数进行检测计算。

近地层大气气溶胶对曙暮光辐射强度和天空颜色的影响

采用离散坐标法 (DISORT)辐射传输软件包UVSPEC的伪球面模式 ,计算了 30 0～ 85 0nm波段曙暮光时期地面不同观测仰角的辐射强度和天空颜色。模式选取美国标准大气 (U S 1 976) ,考虑多次散射效应及水汽、臭氧和二氧化碳的吸收。分析研究了近地层大气不同气溶胶光学厚度时曙暮光天空辐射强度和颜色指数随太阳天顶角和观测仰角的变化。结果表明 ,曙暮光时天空的红蓝光颜色指数随近地层大气气溶胶光学厚度的变化显著。