达卡巴嗪分子拉曼和紫外吸收光谱的理论研究

采用密度泛函理论(Density functionol theory,DFT),在B3LYP/6-31+g(d,p)基组水平上,对达卡巴嗪进行了结构优化,通过频率计算,获得达卡巴嗪的拉曼光谱,与实验获得的拉曼光谱进行对比,对400~2000 cm^(-1)频率范围内的拉曼光谱特征峰进行了指认归属.计算分析前线分子轨道和表面静电势,预测了达卡巴嗪分子化学反应发生的位点.采用含时密度泛函理论(Time-dependent density functional theory,TDDFT)计算了该分子的紫外吸收光谱和激发态,获得电荷转移光谱,分析了达卡巴嗪分子间的电荷转移关系.

加替沙星拉曼光谱、紫外吸收光谱及微观结构的理论研究

基于密度泛函理论(Density functional theory,DFT),M06-2X/6-311G(d,p)基组水平下对加替沙星分子的初始结构进行优化.计算其振动频率,采用VEDA4软件基于势能分布(Potential energy distribution,PED)计算结果对特征振动模式进行了归属指认,并和实验光谱进行了对比.绘制了分子表面静电势,分析分子可能发生亲电和亲核反应的位点.利用含时密度泛函理论(Time-dependent density functional theory,TDDFT)计算了加替沙星分子的激发态,讨论了加替沙星分子内的电子跃迁.该研究为分析加替沙星的光谱和电子结构提供了理论基础.

基于无人机多光谱数据和氮素空间分异的玉米冠层氮浓度估算

作物冠层氮素营养的遥感诊断对指导作物精准施氮,提高作物氮效率和产量具有重要意义。本研究针对玉米冠层纵深大影响无人机估算氮浓度精度的问题,基于2022年和2023年不同氮肥运筹处理下田间无人机多光谱数据和氮浓度实测数据,分析玉米冠层氮浓度空间分布特征,并利用随机森林算法确定估算冠层氮浓度的有效叶层。进一步结合随机森林算法和多光谱植被指数构建有效叶层氮浓度估算模型,最终将有效叶层氮浓度转换到冠层尺度实现冠层氮浓度的估算。结果表明:(1)九叶展期和大喇叭口期玉米冠层氮浓度表现为上层叶片>中层叶片>下层叶片,吐丝期和乳熟期表现为中层叶片>上层叶片>下层叶片。(2)各时期估算冠层氮浓度的有效叶层分别为下层、中层、中层和中层。与支持向量回归模型相比,随机森林回归估算冠层氮浓度的精度较高。(3)结合随机森林算法,基于有效叶层氮浓度估算冠层氮浓度的平均RMSE、NRMSE和MAE分别为0.10%、4.41%和0.07%,而直接基于植被指数估算冠层氮浓度的平均RMSE、NRMSE和MAE分别为0.19%、9.00%和0.15%。综上,玉米冠层氮浓度存在空间分异特征,估算冠层氮浓度时考虑基于随机森林和植被指数估算的有效叶层氮浓度能明显提高冠层氮浓度的估算精度。本研究确定的考虑空间分异的冠层氮浓度估算框架可为玉米氮素营养实时诊断提供理论支撑。

川西铜矿周边土壤铬含量高光谱反演研究

矿产资源的开采,给其周边土壤带来许多环境问题,如何快速筛查出矿区周边土壤污染情况尤为重要。本文以川西某铜矿周边土壤作为研究对象,采用LASSO算法对SG平滑后的高光谱数据R SG和经过多元散射校正(MSC)、一阶微分(FD)、倒数变换(RT)的光谱数据进行特征波段的筛选。使用偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)、支持向量机回归(SVR)、极端梯度提升(XGBoost)、反向传播神经网络(BPNN)5种模型进行反演。结果表明,R SG、MSC、FD筛选出的特征波段集中在近红外区域,RT筛选出的特征波段集中在可见光区域;MSC-SVR模型的R 2,RMSE和RPD分别为0.763、6.745、2.06,在所有模型中精度最高,该模型可用于研究区土壤中铬的快速监测。

光谱CT不同单能量图像在头部CT检查患者的应用及对比

目的探讨光谱CT不同单能量图像在头部CT检查患者的应用并进行效果对比。方法选取2023-06—2024-01因头晕、晕厥、头痛等临床症状就诊的98例患者,所有患者均接受光谱CT头部检查。根据CT检查方法分为单能量组(n=51)和混合能量组(n=47)。单能量组采用单能量图像(40~120keV),根据编入不同的管电压情况,以5 keV为间隔增量,重建为17组不同单能量图像,混合能量组采用常规混合能量图像。比较单能量组和混合能量组脑血管CT值(Willis环、大脑前动脉、大脑中动脉、大脑后动脉)、不同解剖平面下的噪声(胼胝体干部、四叠体池层面、鞍上池层面、垂体层面)、图像硬化伪影区域[CT值、标准差(SD)、信噪比(SNR)、噪声比(CNR)],以及不同单能量图像的图像硬化伪影区域参数。结果单能量组关于Willis环、大脑前动脉、大脑中动脉、大脑后动脉参数值均高于混合能量组(P<0.05)。单能量组关于胼胝体干部、四叠体池层面、鞍上池层面、垂体层面解剖平面下的噪声参数值均低于混合能量组(P<0.05)。单能量组关于硬化伪影区域CT值高于混合能量组,SD、SNR和CNR值低于混合能量组(P<0.05)。在40~120 keV单能量图像中,120 keV图像硬化伪影区域的CT值高于40 keV,SD、SNR、CNR参数值低于40 keV。结论光谱CT可提高头部CT检查患者图像脑血管CT值,降低图像噪声,尤以120 keV图像质量最佳。

求解高光谱解混的三算子分裂方法

对于高光谱解混问题,提出了一个相应的三算子单调包含和求解该问题的一个分裂方法,其中邻近因子可以自适应选取。该方法还可用于求解更一般的带有线性复合的三算子单调包含问题。数值实验表明,该算法的性能远远超过最近提出的邻近内点方法,并且与其变尺度版本相当。

1-萘酚的太赫兹光谱实验及理论研究

1-萘酚是煤化工产物萘的合成产物,对环境和人体健康有危害.采用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术,获得了1-萘酚在0.5~4.0 THz范围内的实测太赫兹吸收谱,同时运用密度泛函理论(DFT)平面波赝势模型对1-萘酚晶胞模型进行理论光谱计算,探讨了平面波截断能在800~1600 eV范围内对理论光谱的影响,并对吸收峰的振动模式进行了理论归属.实验结果表明,1-萘酚在0.5~4.0 THz范围内有1.14 THz、1.60 THz、2.16 THz、2.81 THz、3.56 THz共5个吸收峰,平面波截断能1400 eV下得到的理论吸收谱与实测吸收谱在吸收峰个数、峰位、归一化峰强度上均有较好的一致性,5个吸收峰的振动模式均是以两元环为平面的受氢键束缚的面外摇摆振动或者面内扭转振动引起的.这为太赫兹技术对1-萘酚的识别提供了实验和理论基础,具有一定的理论意义和实际应用价值.

新精活物质乙卡西酮红外和拉曼光谱的理论与实验研究

基于密度泛函理论,在B3LYP/6-311++G(d,p)水平对新精神活性物质乙卡西酮进行结构优化,并在相同水平计算了其拉曼光谱和红外光谱.使用标准样品,实验测定了乙卡西酮的拉曼光谱和红外光谱,实验结果与理论计算非常吻合.势能分布(Potential energy distribution,PED)分析对谱峰进行了归属,实验和理论研究对照表明,乙卡西酮的拉曼特征峰为1001、1599、1694、2891、2936和3071 cm-1;红外吸收特征峰为698、1694、2734和2934 cm-1.研究发现,乙卡西酮苯环结构、C=O对拉曼光谱和红外光谱影响较为明显,而拉曼光谱结合红外光谱将更加有助于卡西酮类物质的鉴定,取代基团对光谱的贡献是区分卡西酮类物质的关键.本研究提供了乙卡西酮的拉曼光谱和红外光谱,并对其进行了归属,研究将对乙卡西酮及其它卡西酮类物质的光谱法快速鉴定提供重要借鉴和参考.

内蒙古中部碱长花岗岩型铌钽矿床典型岩矿光谱识别特征

内蒙古中部地区,位于大兴安岭南段—华北陆块北缘成矿带,因其碱长花岗岩型铌钽矿的广泛分布而备受关注。尽管该地区铌钽矿资源丰富,但对其光谱学特征的系统认识尚不足,在一定程度上制约了矿产资源勘查的精确性和效率。本文以赵井沟大型铌钽矿床为例,利用便携式短波红外及热红外光谱仪对赵井沟典型岩矿样本开展光谱测量与分析,揭示富铌钽钠长花岗岩、天河石化钠长花岗岩、天河石伟晶岩、黑云母二长花岗岩、含黑钨矿石英脉波谱特征,并对其展开对比研究。研究表明:在近红外光谱范围内,与USGS光谱库中的标准钠长花岗岩光谱进行对比分析,发现2360nm处的弱吸收特征可作为天河石化钠长花岗岩与其他岩石及矿物区分的关键波段,此差异推测可能由岩石的蚀变矿化过程引起。在热红外光谱分析中,含黑钨矿石英脉因其显著的高反射率和“三峰”特征而易于区分与识别。尽管富铌钽钠长花岗岩、天河石伟晶岩和黑云母二长花岗岩在光谱形态上具有一定的相似性,但它们在2200nm附近的吸收深度的大小和峰强比的差异,为有效地区分这些矿物提供了重要依据。

基于特征波段选择的芦苇LAI高光谱遥感估测

选取典型芦苇湿地基于芦苇叶片实测高光谱数据和叶面积指数(Leaf Area Index,LAI),在原始光谱的基础上进行了平滑(R)、一阶微分(FD)、倒数(RT)、对数(LT)、倒数一阶微分(RTFD)、对数一阶微分(LTFD)等六种光谱变换,利用竞争性自适应重加权算法(CARS)对不同变换下芦苇LAI特征光谱波段予以筛选,进而用筛选的特征波段采用逐波段组合法(BCI)构建芦苇LAI敏感光谱指数,利用随机森林(RF)、极端梯度提升(XGBoost)以及支持向量机(SVM)回归算法,构建芦苇LAI的高光谱估算模型。结果表明,采用CARS算法筛选不同变换光谱的特征波段构建模型,发现经过FD变换(R^(2)=0.417,RMSE=0.905)的模型效果最优。在CARS基础上使用筛选过后的特征波段构建植被指数进行建模比较,模型效果最好的是XGBoost(R^(2)=0.620,RMSE=0.826)。

基于DCGAN数据增强的樱桃番茄可溶性固形物含量光谱检测方法

针对樱桃番茄在实际检测中样品数不足的特点,本研究提出一种深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial network,DCGAN)模型以同时扩充光谱数据及可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)标签数据,并建立一维卷积神经网络回归(one dimensional-convolutional neural networks regression,1D-CNNR)模型以提高模型的预测精度和泛化能力。为了比较,分别建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型和支持向量机回归(support vector regression,SVR)模型。将原始80个样品数据集、1000个样品的DCGAN扩充数据集和1080个样品的合并数据集,分别结合1D-CNNR、SVR及PLSR进行建模与预测。为了进一步验证模型的泛化能力,一批新的总数为40个样品的樱桃番茄数据作为上述3个模型的新测试集。结果显示,使用合并数据集划分所得校正集进行1D-CNNR建模后,模型为最优的SSC回归检测模型。此时1D-CNNR面向合并样品测试集的预测准确率最高,预测相关系数rp=0.9807,均方根误差RMSE_(p)=0.1929;与SVR与PLSR对比,1D-CNNR面向新的40个样品数据集的预测准确率也最高,其rp=0.9638,RMSE_(p)=0.2245。本研究可为有效准确检测樱桃番茄的可溶性固形物含量提供一种新思路。

FTIR-PAS法对天然牛黄不同颜色层面的剖析研究

应用傅里叶变换红外光声光谱(FTIR-PAS)法研究了天然牛黄不同颜色层面的FTIR-PAS特性,所用样品不需要经过任何处理,不消耗,破坏样品,操作简便,样品用量少,快速,准确。

MTEC 100型光声池在FTIR-PAS中的应用

MTEC-100型光声池是一新型高灵敏度固体光声池。本文介绍了该光声池的设计特点（气氛控制、可变光窗、样品干燥技术等）,使用方法和提高检测灵敏敏度的技术。将该光声池与Perkin-Elmer1800型傅里叶变换红外光谱仪联用,作了高聚合物结构分析、表面深度分析和吸附物研究。

太赫兹光谱技术在食品污染检测中的研究进展

随着新的食品加工技术及新型食品材料的不断涌现,食品污染问题也越来越多,国际食品安全事件频繁爆发,食品污染造成的食源性疾病对人民生命健康造成严重威胁,如何把控好食品质量成为人们关注的焦点问题。太赫兹技术作为一项新兴的检测技术,其反映样品的物理结构、性质及化学成分的同时,也获取样品在太赫兹波段的时域和频域信息作为物质“指纹”谱,用于无损检测和识别领域并取得了一定的成果。相较于传统的检测手段,太赫兹技术安全性高、透视性好以及波谱分辨能力强等优势使其在食品污染检测领域具有极大的应用潜力和应用前景。文章简述了太赫兹光谱技术的基本原理,以其中最为常用的太赫兹时域光谱技术为主要研究重点,对该技术在食品生物性污染、化学性污染、物理性污染检测方面的应用研究工作进行了重点归纳总结,最后聚焦于太赫兹技术在食品污染检测领域的实际应用现状,讨论其发展趋势和应用前景,并分析目前研究仍存在的问题,以期为太赫兹技术在食品安全检测领域未来的进一步发展提供参考。

无人机多光谱影像的小麦倒伏信息多特征融合检测研究

为探究多特征融合方法在作物倒伏领域快速精准识别中的适用性,利用无人机获取多田块冠层尺度的不同倒伏率麦田多光谱数据,对原始倒伏图像进行图像拼接、辐射校正、几何校正等预处理,并利用重归一化差值植被指数和阴影指数分别剔除土壤和阴影背景,提取小麦倒伏DSM模型和植被指数分别与多光谱图像进行多特征图像主成分变换融合,筛选差异性较大的纹理特征,采用支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和最大似然法(MLC)监督分类模型对多光谱和DSM融合图像、多光谱和归一化植被指数(NDVI)融合图像、多光谱图像和纹理特征图像进行监督分类,并采用总体精度(OA)、 Kappa系数和提取误差综合评价各监督模型的分类性能和倒伏提取精度。分类结果表明:各监督分类方法在不同倒伏区域提取结果建模效果趋势一致,SVM和ANN整体提取精度高于MLC,在高倒伏区域,多光谱与NDVI融合图像的SVM监督模型(OA:92.63%, Kappa系数:0.85,提取误差:1.11%)提取效果最好;在中倒伏区域,多光谱与DSM融合图像的SVM监督模型(OA:90.35%, Kappa系数:0.79,提取误差:9.34%)提取效果最好;在低倒伏区域,均值纹理特征图像的ANN监督模型(OA:91.05%, Kappa系数:0.82,提取误差:8.20%)提取结果较好。本研究将DSM模型、植被指数、纹理特征与多光谱图像进行融合对比,并对多特征融合方法能否高精度有效提取小麦倒伏信息进行了探究,结果表明无人机多光谱遥感结合特征融合技术能有效提取小麦倒伏面积,提取效果优于单特征小麦倒伏图像。本研究结果可为助力小麦倒伏灾情调查数据的精确获取方法提供参考。

基于光流估计的“珠海一号”高光谱卫星遥感数据的固体废弃物识别方法——以河南省济源示范区为例

本文提出了一种基于光流估计的高光谱卫星遥感数据的固体废弃物识别方法。首先,从序列数据的角度看待高光谱数据,引入DeepFlow光流估计技术提取光谱维度的亮度变化信息,作为更具判别性的光谱运动特征;然后,将提取的光谱运动特征与原始光谱特征相结合后输入至常用的支持向量机进行固废识别;最后,进一步提出固废识别后处理方法改善识别效果,并利用“珠海一号”高光谱卫星遥感数据,以河南省济源示范区为研究区展开试验。试验结果表明,本文方法能够对露天堆放的工业固体废弃物进行大范围的快速精准识别,初步锁定济源示范区内存在固废遗留和违规堆放行为的11个地域风险点,且识别精度优于传统的光谱特征提取和分类方法,为后期人工现地勘察固废和“清废”行动显著节省了时间和工作量。

近红外光谱联合化学计量学在柑橘类水果质量无损检测方面的最新研究及应用进展

柑橘类水果以其诱人的风味和高保健作用而备受消费者青睐。面对日益增长的市场份额,以及对口感、质量的双重需求,高品质柑橘类水果成为消费偏爱。快速检测技术的研发应用可为柑橘类水果的安全生产和消费保驾护航。近红外(near-infrared,NIR)光谱技术作为一种无损、便捷、高效的绿色检测技术,已被广泛用于水果质量检测研究。文章全面归纳综述了近5年来NIR光谱技术结合化学计量学在柑橘类水果内部成分、外部缺陷、活性物质、病害、品种、分类、产地等方面的检测研究及应用进展,阐明了NIR光谱技术在柑橘类水果质量检测应用方面的发展趋势并提出了相关建议,为完善光谱技术检测柑橘类水果理论和研发专用水果检测设备提供方法借鉴。

基于密度泛函理论对团簇CrPS_(4)的光谱分析

为快速、高效得到物质的谱图数据,利用计算化学方法,根据拓扑学原理,利用密度泛函理论,对团簇CrPS_(4)10种优化构型的红外光谱、拉曼光谱、偶极矩以及极化率进行了分析,并利用构型2^((4))的理论红外谱图与前人所得实际光谱图进行了对比。结果显示:CrPS_(4)红外光谱的波峰大致分布在300~700 cm^(-1)范围内,拉曼光谱的波峰范围主要分布在200~700 cm^(-1)范围内;团簇CrPS_(4)振动形式为伸缩振动时,其对入射光的吸收强度较大;在频率较低的波段,CrPS_(4)更易发生红外吸收,在频率较高的波段,更易发生拉曼散射;总偶极矩的排列顺序为2^((2))>6^((4))>4^((2))>3^((2))>3^((4))>4^((4))>1^((2))>2^((4))>5^((4))>1^((4)),偶极矩越大,红外活性越强;极化率大小关系满足5^((4))<1^((4))<6^((4))<4^((4))<3^((4))<1^((2))<2^((4))<2^((2))<3^((2))<4^((2)),极化率越大,拉曼活性越强;所有构型的3大主轴中,XX轴的极化率均大于YY轴与ZZ轴;构型2^((4))的理论光谱图与实际结果对比发现,两者光谱图波峰频率基本吻合,实验与理论分析互为补充。

应用高光谱图像技术对林下作物质量等级鉴别方法——以黄芪为例

黄芪作为一种林下多年生草本,具有极高的经济和药用价值。黄芪粉是黄芪的重要消费形式,不同质量等级的黄芪粉由于内部成分差异,在近红外光谱下具有不同的特性,而肉眼却难以区分。针对不同质量等级间黄芪粉难以鉴别的问题,利用高光谱成像技术对312组黄芪粉样本进行数据采集,再对光谱信息采用标准正态变化(SNV)、多元散射校正(MSC)和卷积平滑(SG)3种预处理,再利用竞争性自适应重加权采样(CARS)、变量组合集群分析(VCPA)和区间变量迭代空间收缩法(IVISSA)对全波段光谱进行特征提取,以优选的特征波长作为输入,建立K-近邻判别(KNN)和支持向量机(SVM)分类模型。结果表明:经过竞争性自适应重加权采样的支持向量机模型分类效果最好,训练集和测试集准确率分别达到100.00%和98.94%,能够实现黄芪粉的准确分类,为林下作物的等级鉴别提供了新的研究思路。

激光诱导击穿光谱技术对钕铁硼永磁材料中多元素的定量表征

“磁王”钕铁硼是现今性能最为优异的永磁体,因其优异的磁性能被广泛应用于工业互联网、新能源、 5G通讯等诸多高新科技领域。目前研究钕铁硼材料中元素成分的主要分析方法有电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)和X射线荧光光谱(XRF),其中ICP-OES是湿法分析,样品前处理复杂,测试周期长,而XRF法可实现直接分析,但受制于其轻元素的检测能力很难满足对钕铁硼材料中主要轻元素B的分析需求。激光诱导击穿光谱(LIBS)技术具有分析效率高,样品前处理简单,多元素直接分析,适用于现场分析、在线分析等技术优点,使其在快速定量表征方面展现出其独有的优势。运用LIBS分析技术开展对钕铁硼材料中多元素定量表征的直接、快速分析的方法研究,首先针对钕铁硼材料中定量表征的九个元素Nd、 Co、 B、 Dy、 Tb、 Pr、 Cu、 Al、 Ga完成特征谱线的筛选,通过对系统激光器电压、激光剥蚀方式等因素在不同条件下对钕铁硼材料光谱信号稳定性的影响分析,优化并确立了分析条件,最终选用720V的激光器电压,15个预剥蚀脉冲15个剥蚀脉冲的激光剥蚀方式为钕铁硼样品的分析条件;其次,选取8个通过ICP-OES法定值的烧结钕铁硼样品,样品具有元素成分的梯度差异化特征,作为建立分析方法的标准样品,采用标准曲线法通过相对强度与浓度的关联方式,建立钕铁硼样品中Nd、 Co、 B、 Dy、 Tb、 Pr、 Cu、 Al、 Ga九个元素的定量分析校准曲线;最后选取两个烧结钕铁硼试样,运用建立的定量分析方法完成九个元素的定量表征,分析时间小于30 s,其定量结果与ICP-OES法测定结果的比对,具有较好的一致性。运用激光诱导击穿光谱分析技术实现了对钕铁硼材料中多元素成分的直接、同时、快速定量表征,为钕铁硼材料的快速定量表征提供了新的技术思路和表征方法。