CCD-1型平面光栅电弧直读发射光谱法测定化探样品中铅、锡、钼、铜、银、锌

将WP-1米平面光栅摄谱仪改造成CCD-1型平面光栅电弧全谱直读光谱仪,在原有CCD-1平面光栅电弧直读发射光谱仪测定硼、锡、银、钼基础上,建立了一次摄谱同时测定化探样品中铅、锡、钼、铜、银、锌6种元素的分析方法。实验表明,6种元素测定的检出限分别为Pb 1.56、Sn 0.42、Mo 0.21、Cu 0.87、Ag 0.012、Zn 7.95μg/g,相对标准偏差(RSD,n=12)为1.3%～7.4%,方法的准确度、精密度都能满足地质矿产实验室管理的要求。

CCD-1型平面光栅电弧直读发射光谱仪测定化探样品中硼锡银的含量

用WP-1米平面摄谱仪改造升级为CCD-1型平面光栅电弧直读发射光谱仪。天然地球化学标准物质系列基体与样品基体一致,采用国家一级土壤水系岩石地球化学标准物质作为标准系列,测定地球化学样品中硼锡银元素含量。检出限Ag:0.013×10^-6;Sn:0.26×10^-6;B:0.54×10^-6,精密度均小于7.6%(n=12)。检测数据经验证准确度精密度检出限合格率等各项指标均满足地质矿产实验室管理规范(DZ/T0130.4-2006)的要求。

CCD-1 WP-1型平面光栅摄谱仪自动上下料方案的研制

针对光谱实验中常用的CCD1 WP1型平面光栅摄谱仪进行自动化改进,以达到设备自动测试样品,免去人工长时间值守的目的。改进方案采用多轴直线模组平台,伺服驱动,组成一套专用的上料结构。该套改进方案可以实现设备的自动上料、卸料、废料的自动回收、故障或者批次工作完成自动远程提醒的功能。批次可自动完成54根样品电极的检测工作,内置多种设备异常检测、物料空料检测、设备位置检测、上下电极端面间距检测多种检测功能,配合远程提醒功能,可以实现设备的无人值守,有效避免人力资源紧张,提高了实验效率,具有良好的经济效益和应用前景。

对改造后的CCD-1型平面光栅电弧直读发射仪测定银铅锡的研究

由WP-1型改造后的CCD-1型平面光栅电弧直读发射仪对Ag,Pb,Sn进行实验方法的进行评定,方法为样品与缓冲剂固体混合,用2%乙醇蔗糖固化,交流电弧摄谱原理的实验方法,该方法的检出限Ag为0.010mg/kg,Pb为1.6940mg/kg,Sn为0.218mg/kg,准确度()Ag在0-0.0458,Pb在0.0013-0.0054,Sn在0.0011-0.0478和精密度(R SD)Ag在0-0.0458,Pb在0.041-0.090,Sn在0.013-0.083经过检验检测评定,均符合《地质矿产实验室测试质量管理规范》。认定此改造后的仪器符合实验测试方法要求。

CCD-1原子发射光谱法快速测定矿石中锡元素

本文以K2S2O7、NaF、Al2O3、NH4I和C粉做为缓冲剂,Ge元素做内标,试样与缓冲剂1∶1混合均匀后用杯状带颈碳电极直接双份装样。利用原子发射光谱法,采用交流电弧激发火焰光源对试样燃烧以摄取锡元素多条光谱线。使用新型全自动CCD测光系统,以Ge 270.963 nm为内标线,选择了波长分别为283.993 nm,285.079 nm和281.358 nm的三条不同灵敏度的Sn元素谱线,对矿石中中、低及微量锡元素进行了测试,解决了传统原子发射光谱法只能进行微量元素分析无法对中低含量准确测试的缺陷,也克服了化学仪器法流程复杂、干扰严重的不足。本法不需要对试样进行稀释,就能对未知含量范围的试样直接测试,有效拓宽了锡元素的测试范围:0.001×10^(-2)~15.00×10^(-2),分析数据与参考值和原子荧光测试值相吻合。方法操作简便、快速,用于样品测试取得了满意的效果。

基于HJ-1星和GF-1号影像融合特征提取冬小麦种植面积

为提高基于国产环境与灾害监测预报卫星(HJ-1/CCD)影像大范围提取冬小麦种植面积的精度,以江苏省宿迁市沭阳县为研究区域,对冬小麦拔节期30 m×30 m的HJ-1/CCD多光谱影像和2 m×2 m的高分1号卫星全色影像(GF-1/PMS)进行融合与面向对象分类研究。将GF-1/PMS全色影像进行8、16和24 m重采样,得到4种空间分辨率(含2 m)的全色影像,分别与HJ-1/CCD多光谱影像利用光谱锐化法(Gram-Schmidt,GS)进行融合。通过对融合影像进行质量评价,选择适合研究区冬小麦种植田块格局的适宜尺度影像。将HJ-1/CCD多光谱影像重采样,得到与适宜尺度融合影像相同尺度的影像,在两景影像中分别选取包含光谱、纹理信息的训练融合影像样本(samples of fused image,SFI)和重采样影像样本(samples of resampling image,SRI),采用面向对象分类方法对适宜尺度融合影像(fused image,FI)和重采样影像(resampling image,RI)进行冬小麦种植面积提取。结果表明,16 m×16 m融合影像的效果优于2 m×2 m、8 m×8 m和24 m×24 m融合影像,其均值、标准差、平均梯度和相关系数分别为161.15、83.01、4.55和0.97。面向对象分类后,SFI对重采样影像RI16m分类的总体精度为92.22%,Kappa系数为0.90。SFI对融合影像FI16m分类的总体精度为94.44%,Kappa系数为0.93。SRI对重采样影像RI16m分类的总体精度为84.44%,Kappa系数为0.80。SFI对融合影像FI16m分类效果最好,说明基于融合影像和融合影像提取样本(SFI)结合的面向对象分类方法能准确提取冬小麦种植面积。另外,重采样影像和融合影像提取样本(SFI)相结合的面向对象分类方法也可较好提取冬小麦种植面积。为利用国产中空间分辨率HJ-1/CCD卫星和高分1号卫星融合影像有效提取大区域冬小麦种植面积信息提供了参考。

基于HJ-1-CCD数据的地表反射率反演与验证

环境一号卫星CCD相机(HJ-1-CCD)30m的空间分辨率在地物识别中具有潜在优势,然而由于缺少短波红外通道,利用暗像元法反演地表反射率较为困难。基于北京与珠三角地区的地物光谱试验,获得暗像元的植被指数与红、蓝波段反射率比值,构建基于辐射传输模型的大气校正算法。为了验证算法精度,将北京地区卫星反演值与实测的草坪、水体、沥青、水泥等光谱数据,以及居民区、建筑物等模拟数据进行对比分析,表明红、蓝波段反演的相对误差分别控制在38.7%和37.2%以内。通过与MODIS地表反射率标准产品对比,当反射率较小时红、蓝波段的相关性R2分别达到0.809 4和0.723 9;环境星CCD数据能有效减弱混合像元影响,对水泥、建筑物等亮目标的反演精度高于MODIS产品。

HY-1 CCD宽波段水色要素反演算法

利用2003年春季黄海、东海区现场实测数据,建立了HY1卫星4波段CCD成像仪水色要素反演算法.由于HY1CCD的宽波段特性阻碍了黄色物质的反演,因此反演的水色要素仅包括水体表层的总悬浮物、悬浮泥沙(SS)以及叶绿素a的浓度.现场遥感反射率光谱由ASD地物波谱仪测量,对于叶绿素a的浓度利用现场萃取荧光法测量,总悬浮物、悬浮泥沙由实验室滤膜称重法获得.反演算法的拟合相关系数均大于0.88,平均相对误差在40%以下.对反演算法进行了误差灵敏度分析,结果表明对于总悬浮物、悬浮泥沙和低浊度水体中的叶绿素a的浓度反演算法能够满足日常的业务运行要求,但是对于高浊度水体中叶绿素a的浓度反演算法对某个波段组合比较敏感,仍需要进一步探讨.

利用CBERS-1 CCD数据进行地质矿产信息提取方法研究

选择我国西南天山霍什布拉克铅锌、金和吉根金、铜找矿有利区 ,利用中巴地球资源一号卫星CCD数据 ,通过对提取地层、岩体和矿化蚀变等地质矿产信息的处理方法进行研究 ,探索资源一号卫星CCD数据在基础地质调查方面的实用性 ,从而为中巴地球资源卫星CCD数据用于类似地区地质矿产信息的提取起到示范作用。

基于进化建模方法的HJ-1 CCD黄海悬浮物和叶绿素a浓度遥感反演模型研究

本文利用实测数据集,发展了基于进化建模方法的HJ-1CCD黄海悬浮物(TSM)和叶绿素a浓度(Chl a)遥感反演模型,建模过程中有针对性地设计了适合水色反演的端点集和函数集,并利用转基因方法引入水色先验知识。经实测数据检验,TSM反演的平均相对误差约为31%(相关系数R2为0.96),Chl a反演误差约为33%(R2为0.88)。分析了模型对输入误差的敏感性,当输入端引入±5%的误差时,模型误差的波动在大多数情形下都可控制在±10%以内。与神经网络模型相比,本文发展的进化模型具有检验精度高、结构简单等优势。利用不同季节的黄、东海实测数据进行了模型精度的独立检验。本文的研究工作表明,进化建模方法适用于水色遥感反演建模问题,可由程序自动生成多个满足精度要求、结构形式多样的显式模型,为水色反演应用提供了多种选择,对于拥有数百个波段的高光谱数据水色反演具有更大的应用潜力。本文最后探讨了进化建模方法的改进方向。

CBERS-1卫星02星图像数据质量评价

CBERS - 1卫星 0 1星发射升空投入运行以来 ,已在中巴两国国民经济建设众多领域中发挥出重要作用。 2 0 0 3年 10月 2 1日成功发射的CBERS - 1卫星 0 2星旨在接替已超期服役两年的 0 1星。文章对比分析了由中国资源卫星应用中心提供的CBERS - 1卫星 0 1星与 0 2星的CCD图像数据 ,并从图像工程角度进行定量评价。研究结果表明 ,0 2星在图像质量方面比 0 1星有较大提高 。

基于HJ-1 CCD数据的地表反照率反演

波段设置的有限性以及有限的观测角度限制了HJ-1 CCD数据在地表反照率反演方面的应用。该文利用高质量的POLDER-BRDF(双向反射分布函数)数据集分别在植被、裸土、冰雪地物覆盖下模拟了不同观测几何条件下CCD 4个波段的地表方向反射率的短波波段地表黑空反照率(直入扇出反照率)和白空反照率(扇入扇出反照率);基于太阳和传感器观测几何原理对模拟数据进行分格网最小二乘回归分析,构建了基于CCD 4个波段地表方向反射率和短波波段地表反照率估算模型;选取黑河高质量的HJ-1 CCD数据开展了短波波段地表黑、白空反照率的反演实验,并利用实测的地表反照率数据对模型的精度进行了评价。结果表明,在满足验证条件的23组数据中,有21组数据的绝对误差在0.03以内。

近海水体悬浮物HJ-1号小卫星CCD定量反演研究

基于HJ-1号小卫星CCD数据,开展近海水体悬浮物含量监测研究。采用邻近清洁水体和同日MODIS气溶胶产品的方法对CCD辐亮度数据进行较精准的大气校正;利用得到的水体遥感反射率,结合地面准同步实测悬浮物含量数据建立悬浮物反演模型,获得研究区悬浮物的空间分布。模型的相关系数R2为0.849,平均误差为33.0%,反演结果较为理想。结果表明,HJ-1号小卫星作为中国首个灾害监测小卫星星座,能够实现定量反演近海水体的悬浮物含量,对中国近海水体水质的监测和治理具有重要意义。

基于高光谱和HJ-1 CCD的水旱地冬小麦叶绿素含量反演

叶绿素作为绿色植物光合作用的必要组成成分,其含量的高低可反映作物的长势状况。实时监测植物叶片叶绿素含量的动态变化是监测植物长势的重要环节。以山西省闻喜县冬小麦为研究对象,基于高光谱技术和实测数据,对研究区冬小麦拔节期的叶绿素含量进行定量估算,并在此基础上利用卫星遥感数据对冬小麦的叶绿素含量进行反演,以达到仅应用卫星遥感数据估测叶绿素含量的目的。结果表明,水旱地冬小麦叶绿素含量敏感波段在可见光区域不同,在近红外区域一致;水旱地分别以DVI和NDVI为变量所构建的预测模型效果最佳,R2值均达到0.9以上,均方根误差分别为0.470 0和0.458 7;对叶绿素含量反演值与实测值对比分析,水地反演值与实测值大致吻合,而旱地反演值则偏高;采用均方根误差(RMSE)法,检验反演值和实际值的符合度,水地RMSE为0.926,旱地RMSE为1.540。

CBERS-1卫星CCD相机的光学拼接、配准和定焦

文章介绍了CBERS -1卫星的CCD相机的光学拼接、配准和定焦技术 ,它们是获得高清晰度图像的关键技术。

HJ—1CCD与Landsat—5TM在森林叶面积指数反演中的比较分析

利用LAI2000测量了帽儿山实验林场23个不同类型森林样区的叶面积指数(leaf area index,LA,I),根据LA,I观测数据和由环境一号卫星HJ—1CCD数据及Landsat—5 TM数据计算的比植被指数(SR),分别建立了研究区森林LA,I的估算模型。在此基础上,对比分析了CCD和TM数据在红光和近红外波段的特征,评价了利用这两种遥感数据提取的研究区LA,I的差别。结果表明,CCD数据在红光波段的质量比TM3稍偏低,CCD数据在近红外波段的信息量丰富;利用CCD与TM数据提取的LA,I具有很好的相关性(R2=0.736 4,n=180 339),但前者提取的LA,I比后者平均偏高0.23(4.5%);CCD数据在空间分辨率、辐射分辨率、波段设置上都与TM数据具有较好的一致性,同时,CCD还具有比TM高得多的时间分辨率(2 d),可以有效应用于较大范围森林LA,I的提取。

基于HJ-1 CCD的县域农作物种植结构提取和时空分析

作物分类和时空变化监测信息可以为农业管理提供依据,多年作物种植结构图反映了作物种植方式的变化,对经济和社会分析起着重要作用。然而,用于绘制作物分布图的卫星影像不能同时具有高时间高空间分辨率,在提取作物种类复杂多样地区的种植结构图时,往往难以提供足够的作物生长周期内影像。该研究提出了一种既经济又高效的解决方案,即利用重复周期短的环境一号CCD(HuanJing-1 Charge-Coupled Device,HJ-1 CCD)图像和免费Landsat-8图像来提取中国监利县的作物种植区时空变化图。根据NDVI时间序列曲线定义了不同作物生育期物候指标例如归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)的最大值、日期和天数等,用于作物分类。为了获取物候指标的阈值,首先从15mLandsat-8影像中提取典型种植区,然后利用典型种植区作物生长阶段NDVI时间序列曲线,得到物候指标中的NDVI阈值和时间阈值,再根据这些阈值制定了分类规则,并获得了2009—2016年作物分布图。根据多年主要作物分布图,分析不同作物的土地利用变化。最后利用高空间分辨率卫星图像和监利县统计年鉴中的作物面积数据对作物分类结果进行精度评估。与高空间分辨率图像相比,平均分类精度为84%,与统计作物面积数据相比,分类精度达到81.60%。结果表明,该研究为在像监利县这样复杂地区进行常规的作物分布制图提供了一种可行的分类方法。通过对夏收作物的时空动态变化分析可以发现,油菜农业机械化水平低、劳动力成本高,导致愿意种植油菜的农民较少。对于秋收作物,政府设定了中稻最低收购价标准,大大降低了农民种植中稻的风险,对农民种植秋收作物具有指导作用。

HJ-1-CCD与MODIS数据的NDVI比较分析

利用辐射传输模型对HJ-1-CCD数据进行大气校正并反演出植被指数,和MODIS标准产品数据进行对比,并对典型区域的结果相关性和差异性进行了统计分析。结果显示:①当下垫面为相对均一的地表时,如耕地、有植被覆盖的山地、水体等,两传感器反演出的植被指数相关性(r)和相对差异分别为耕地(0.74,10%)、山地(0.69,12%)、水体(0.78,5%);②当下垫面为较为复杂的地表时,如建筑用地(含居民住宅区)等,两传感器的相关性(r)仅为0.58、相对差异达到18%;③在估算小范围区域且地表覆盖较为复杂的下垫面植被指数时,HJ-1-CCD因其相对较高的空间分辨率,能有效减弱混合像元的影响,进而提供更加丰富的植被指数信息。

CBERS-1卫星CCD相机热控系统的研制

CBERS - 1卫星CCD相机热控系统的主要任务是在卫星规定的相机环境温度条件下 ,确保相机主体所需求的工作温度和温度梯度。CBERS - 1卫星CCD相机热控设计由被动和主动温控相结合实现 ,采用了多项新技术。作为中国第一台传输型CCD相机 ,从目前CBERS - 1卫星CCD相机在轨运行的遥测数据看 ,相机热控系统到达了设计指标的要求 ,运行良好 ,确保了CCD相机高可靠工作、并获得良好像质。

基于C#和Matlab的HJ-1-CCD气溶胶光学厚度反演系统的开发

环境一号卫星CCD相机(HJ-1-CCD)30m的空间分辨率在大气环境监测中具有潜在优势,利用高分辨率的HJ-1-CCD数据进行大气环境监测时,首先需要反演得到较高精度的大气气溶胶光学厚度(AOD)。本文针对HJ-1-CCD数据反演AOD的全过程,采用C#和Matlab的混合编程,将两种开发语言优势互补,完成了基于HJ-1-CCD数据的大气气溶胶光学厚度反演系统的开发,使AOD反演的过程变得简单、可视化。同时,详细介绍了系统的设计思想,以及开发过程中的主要技术问题,为大气污染的卫星遥感动态监测提供良好的技术支持。