基于ASD和FISS的植被叶片氮素含量反演研究

地面成像光谱系统能够在更为微观的尺度上满足多元化应用需求，实现对植物群体、单个植株的快速精细探测，获取精细的植被生理参量的空间信息，从而弥补大尺度远距离遥感难以发挥作用的领域。本文采用ASD地物光谱仪和新型地面成像光谱系统FISS，以大豆叶片为研究对象，获取大豆叶片ASD光谱及FISS成像光谱数据，探讨大豆植株叶片的图像特征、反射率光谱、导数光谱、光谱指数等光谱特征变量与叶片氮素含量的相关性，建立植株叶片氮素含量的估算模型。研究结果表明：FISS地面成像光谱仪和ASD地面非成像光谱仪对氮素具有敏感指示的波段区间一致，480~520nlrl和680~720nin区间的波段范围与氮素含量具有较高的相关性；导数光谱特征所得精度要比原始光谱特征所得精度高，说明导数光谱对氮素含量的指示更为敏感，可以更加有效地提取氮素含量信息；反演模型对氮素含量反演精度的影响低于光谱特征对精度的影响。研究表明FISS数据由于其独特的测量方式和图谱合一的特点，可以更加准确地用于植被氮素含量的反演，实现植被叶片氮素含量的快速实时无损监测及图像可视化表达。

基于FISS成像光谱数据牛奶品种识别研究

利用自主研制的地面成像光谱辐射测量系统(fieldimaging spectrometer system,FISS)获取了14种典型牛奶样品的高光谱图像数据,并基于此做了牛奶品种识别研究。首先剔除2个异常样品,对剩余12种牛奶样品随机取样,共取1200个像元样本;为消除高频随机噪声和基线偏移,改善多重共线性,对所有样本做移动平均平滑和一阶微分预处理,再运用逐步回归法选择的特征波长建立牛奶多类判别分析模型。结果表明,对12种牛奶样本混合识别,总体判别精度高达95.5%,其中蒙牛、伊利和光明三种原味酸奶的总体正确识别率为88.3%;对这三种原味酸奶构成的样本子集单独识别,其总体正确识别率为88.7%。这说明FISS能够用于牛奶品种识别研究,还发现为实现有针对性的牛奶品种鉴别,同类型不同厂家生产的牛奶最好单独识别,这不仅能减少模型变量,提高模型运算效率和稳定性,也能提高判别的总体精度。

基于FISS成像光谱数据的鲜-解冻肉识别研究

基于自主研制的地面成像光谱辐射测量系统(field imaging spectrometer system,FISS),利用获取的可见/近红外波段成像光谱数据进行鲜猪肉和解冻猪肉的识别研究,同时对鲜猪肉的新鲜度在类别和等级上分别进行识别研究。通过最小噪声分离变换和一阶微分处理,消除数据高频随机噪声和基线偏移,改善多重共线性,运用Wilks’lambda逐步法选择特征波长,采用Fisher线性判别函数建立判别分析模型。运用选择的前8个波段建立模型,对鲜猪肉和解冻猪肉的识别即可高达99%;运用选择的前6个波段,鲜猪肉新鲜度类别总体正确识别率达到98%;运用28个波段,鲜猪肉新鲜度等级的总体正确识别率为93.6%。研究结果表明,FISS在肉类食品品质识别分类方面具有较高的应用潜力。

基于偏振光谱的叶片尺度下玉米与杂草识别研究（英文）

自然界中不同种物质拥有不同的偏振特性,这些特征信号能用于检测不同的目标地物。为了探索偏振光谱技术用于精确识别作物和杂草的可行性,此研究利用配置偏振片的成像光谱仪FISS-P在室内采集玉米与5种杂草的偏振光谱影像。通过比较和分析0°、60°、120°和无偏4种状态下玉米与各种杂草的光谱响应规律、光谱特征和决策识别模型精度,结果显示4种偏振状态下玉米和杂草的光谱变化趋势较一致,无偏状态下玉米和杂草的光谱强度最大;不同偏振状态下玉米和杂草的敏感波段既存在共性又表现出一定的差异性;4种偏振状态下玉米杂草识别模型的总体精度和Kappa系数均达到90%以上,其中,0°偏振状态下玉米和杂草识别模型的整体精度最高,接近100%。综上,偏振光谱能够在叶片尺度较好地识别玉米和杂草,这为田间尺度进一步应用提供了扎实的数据积累。

填料颜色和形体特征对挂膜速度的影响

研究考察了填料的颜色对挂膜速度以及比表面积对单位体积滤料微生物膜增长的影响。结果表明,白色海绵的挂膜速度最快,其次是绿色和黄色。比表面积为1.67cm-1时,FISS达到最大。证明了填料吸收的能量越多,挂膜的速度越慢。而填料的形体特征对FISS的影响是在一定范围之内,并不是填料的比表面积越大,其挂膜效果越好。

地面成像光谱辐射测量系统及其应用

系统介绍了自主研制的基于制冷面阵CCD地面成像光谱辐射测量系统(field Imaging spectrometer system,FISS)的成像原理,结构设计,主要指标参数和数据处理流程等。利用室内布设的精确标志点和野外测量数据纠正了FISS系统几何畸变;利用自行开发的光谱定标软件对FISS系统进行波长定标,确定了各通道中心波长和全波半高宽;在室内,以积分球为光源,对FISS系统逐波段进行了绝对辐射定标,定标精度优于5%,并建立了各种测量条件下绝对辐射定标系数查找表;最后,利用FISS系统样机进行了大量室内和野外测量实验,并基于获取的部分数据做了作物-杂草识别、近海岸海洋环境试验、牛奶品种识别和植物生化参量反演等研究。研究结果表明,FISS系统能够成功地用于上述领域的研究,并在地质、食品、农业、林业和城市等领域也具有强大的应用潜力。

采用可见/近红外成像光谱技术的玉米籽粒品种识别

利用地面成像光谱辐射测量系统(Field Imaging Spectrometer System,FISS)获取了5种玉米籽粒的成像光谱数据,经反射率反演、噪声去除和一阶微分处理后,运用Wilk-lambda逐步判别法进行波段选择并建立判别模型。交叉验证结果表明:(1)平均识别精度为91.6%,除了高油115的识别精度仅有87%外,其他品种的识别精度均在90%以上;(2)在分类方案、光谱波段数、每类样本数量不变的情况下,分类精度受类别数和类别间可分性的影响;(3)随着入选波段数的增加模型识别精度逐步提高。因此成像光谱技术在玉米品种的识别以及质量检测方面具有重要的应用前景。

裂相电路参数与负载性质的关系

根据三相对称负载的多数，选取相应的裂相元件，可将单相正弦交流电源裂变为三相对称交流电源。本文论述了裂相电路元件多数与负载性质的关系，证明了电感电容裂相电路所运用的范围，推导出了强感性和强容性负载所对应的裂相电路多数。