黑子磁场的Stokes光谱反演技术

对太阳大气磁场的可靠测量有助于人们更好地理解太阳活动区内外的许多活动现象,如耀斑的触发和能量释放过程、黑子的形态和黑子大气的平衡、日珥的形成等.由于原子在磁场中的一些能级会产生分裂(Zeeman效应),使对应这些能级的谱线分裂成若干个具有不同偏振特性的分量,因此目前对黑子磁场的测量主要是通过偏振光,即Stokes参量I、Q、U、V的观测来实现的.该文主要介绍近30年来太阳黑子光谱反演的方法以及所取得的成就;同时也对光谱反演和滤光器型的望远镜矢量磁场的测量进行了简单的比较.

基于地面定标技术的地物光谱反演方法研究

阐述了利用地面光谱定标和实验室遥感仪器定标技术和遥感方程对成像光谱遥感数据进行反射率反演的理论基础、技术方案及操作规范。结合航空遥感飞行试验，对成像光谱遥感数据进行了地物反射率反演，并讨论分析了该方法的可行性条件。研究结果表明：（１）该方法简便、实用、可行；（２）地面定标点的选择及光谱测量精度是影响反射率反演准确性的主要因素；（３）遥感器的几何参量、遥感数据获取的时间跨度、地形因子及二向反射因素是造成反射率反演误差的重要原因，在实际应用中也应加以重视。

太阳光谱望远镜和Stokes光谱测量

中国科学院云南天文台“太阳Ｓｔｏｋｅｓ光谱观测与理论研究”团组自进入国家天文观测中心以来，经过一年多的努力，对５０ｃｍ太阳光谱望远镜原偏振测量部分进行了彻底改造，由原来的Ｄ．Ｃ．调制改为Ａ．Ｃ．调制，且增加了偏振测量校正系统．其机械，电控设计和加工于２０００年２月完成，３月完成了光学调试，４月上旬完成了偏振解调和图像处理的软件编制。自２０００年４月下旬以来，对２３周峰年出现的部分活动区进行了较为成功的斯托克斯光谱测量，其偏振测量精度可达 ２ × １０－３，已接近国际水平，为该团组开展的课题研究打下了良好的基础．以此望远镜与怀柔观测基地太阳磁场望远镜相配合，将使我国太阳矢量磁场和速度场的研究更上一个台阶．给出了偏振测量的具体方法和部分测量结果。 尽管取得了以上的成绩，但在近期内将对该偏振测量方式作进一步改进，用双光束分析代替单光束分析，使偏振测量精度提高到 ５ × １０－４，从而使之不仅能在活动区而且也能在宁静区得到矢量磁场的信息，不仅如此，还可对太阳第二光谱进行测量，提高我们依托该望远镜进行研究的广度和深度。

无人机高光谱在城市水质环境监测应用中反演模型构建的研究

高效的城市水质常态化监测是水环境污染防治的基础所在,无人机载高光谱技术既可以降低传统水质监测方法的人力和时间成本,同时可以推动生态环境智能检测网络的建立。聚焦城市中小河道水质监测的要求,探究无人机高光谱技术中反演模型构建中的关键技术。结果表明,无人机高光谱技术对于城市水质监测具有一定的准确性,具有推广和应用价值。

基于光谱指数特征的玻璃绝缘子表面污秽层湿润度定量反演

准确开展污秽层湿润度检测对于评估污闪风险、研究污闪机理具有重要意义。本文研究了不同湿润度下玻璃绝缘子污秽样品反射光谱特性,分析了水分对反射特性的影响机制,构造了表征湿润度的光谱指数,建立了基于光谱指数的湿润度检测方法。结果表明,水分的吸收、散射以及污秽层状态的改变是引起湿润污秽层反射率下降和反射光谱形状变异的主要原因;由816.88和591.80 nm组成的波段比值指数与湿润度最大相关系数绝对值达到了0.986 1;由差值-归一化-波段比值指数构成的稳健回归模型湿润度预测均方根误差仅为0.051 29,拟合优度达到了0.98;光谱图像数据的“图谱合一”特征实现了污秽层湿润度的可视化呈现。本研究为污闪过程机理研究和绝缘子设计优化等研究提供了重要手段。

成像差分吸收光谱技术的软件研发与数据反演

成像差分吸收光谱技术(IDOAS)能够显示污染物的空间分布,目前已成功运用于地基扫描、机载与星载等多个平台,为环境监测及治理提供了有力支撑,其中地基IDOAS主要运用于对某一污染源的探测。分析了成像系统基于“推扫”方式的工作原理,并将此技术应用于城市大气边界层污染物分布的探测。为更高效使用差分吸收光谱技术(DOAS)反演各种痕量气体成分,更精确地分析污染气体的时空分布特征,对QDoas软件进行了源码级分析和优化。在Windows平台上,使用C++和QT对QDoas代码进行重组,通过重新提取、整合、改写与优化代码,实现了更快速便捷的反演功能模块。为检验模块的反演效果,以大气中常见的污染物NO_(2)和SO_(2)为例,于2019年11月6日在铜陵富鑫钢铁厂开展了现场观测实验。使用新编软件对观测数据进行数据反演后成功获得污染气体的二维分布信息图,证实了该软件在实际大气环境监测中的适用性。

“紫外临边成像光谱仪大气成份探测与反演技术”通过验收

4月28日下午，由科技部国家遥感中心指派的专家组对中科院大气物理研究所段民征研究员主持的863项目“紫外临边成像光谱仪大气成份探测与反演技术”进行了现场验收。验收会由科技部国家遥感中心王殿中主持，专家组由国家气象卫星中心卢乃锰研究员（组长）、海洋局卫星应用中心林明森研究员，

863项目——紫外临边成像光谱仪大气成份探测与反演技术在京验收

4月28日下午，科技部国家遥感中心专家组对中科院大气物理研究所863项目“紫外临边成像光谱仪大气成份探测与反演技术”进行了现场验收，验收小组由来自围家气象卫星中心、海洋局卫星应用中心、桂林理工大学、国家地震局等单位的多位专家学者组成。专家组对项目组取得的成绩给予了高度认可，认为该项目多项成果站在了国际前沿，具有原始创新性和很强的后续发展潜力。

太阳光谱仪的定标技术与渤海海域的光学测量

本文以太阳光谱仪为基础介绍了根据仪器测量的电信号数据反演气溶胶光学厚度的基本原理以及依据Langley方法的定标技术.通过两次测量试验对比,提出了一种比较实用的仪器定标方法,即在海洋上空对仪器进行定标并且取得了满意的结果.利用该仪器于2003年8月对渤海海域上空的大气光学特性进行了大面积调查,分析了当时海域上空各种大气参数(气溶胶光学厚度、臭氧浓度以及水汽含量等)的空间分布情况,为我国近海海域二类水体水色遥感反演中大气校正模式的建立提供了必要的数据参考.

基于O2-O2吸收的非相干宽带腔增强吸收光谱浓度反演方法研究

针对传统非相干宽带腔增强吸收光谱浓度反演方法的定量结果易受镜片反射率标定误差的影响问题,提出了一种基于测量大气O2-O2吸收的浓度反演方法.该方法是将非相干宽带腔增强吸收光谱技术的光学增强腔等效成吸收光程不随波长变化的多次反射池,首先根据测得的宽带腔增强大气吸收谱和参考谱计算出光学厚度,并应用差分光学吸收光谱算法拟合修正后的气体吸收截面到光学厚度,反演得到大气中O2-O2以及被测气体的柱浓度,然后根据O2-O2在大气中的含量已知且相对稳定这一特性,确定出等效多次反射池的吸收光程,最后从被测气体的柱浓度中扣除吸收光程信息得到被测气体的浓度值.以监测大气中NO2实验为例,应用该方法在454—487 nm波段反演得到了大气NO2的浓度(1—30 ppbv范围内),并将反演结果与传统浓度反演方法的结果进行了对比,发现两者的不一致性在7%以内.实验结果表明,非相干宽带腔增强吸收光谱技术可以利用大气O2-O2的吸收来定量其他被测气体的浓度,而且定量结果对镜片反射率的标定误差不敏感.

基于电磁感应协同野外原位光谱的土壤盐分反演研究

快速准确监测土壤盐渍化可为土地资源合理开发利用与改良提供科学依据。利用EM38-MK2大地电导仪和野外光谱仪测定的土壤表观电导率和光谱数据,构建表观电导率与土壤电导率的反演模型,依据相关性分析结果进行土壤盐渍化特征波段的提取,并采用反射率、反射率倒数和反射率一阶微分3种数据变换形式构建土壤电导率的全波段与特征波段的偏最小二乘回归与主成分回归土壤盐分监测模型。研究结果表明,EM38-MK2测定的土壤表观水平电导率和表观垂直电导率相结合建立的电导率解译模型的拟合优度达到0.89,在土壤盐渍化光谱建模中可快速提供电导率数据。全波段建模精度高于特征波段建模精度,偏最小二乘回归建模精度高于主成分回归建模精度,反射率一阶微分变换后建立的模型精度优于反射率倒数变换与反射率。研究区土壤电导率的预测模型选取经一阶微分变换后的全波段偏最小二乘回归建模方法为最佳模型,精度指标可达到0.85,相对分析误差可达到2.56。

二次傅里叶变换去噪在差分吸收光谱技术中的应用研究

实际烟气测量中,容易受烟气内多种组分和尘以及介质不均匀、瑞利散射、米散射等因素的影响,应用傅里叶变换寻求信号的频率特性,去除噪声等干扰。提出一种新的差分吸收光谱法,将获取的差分吸收光谱进行两次傅里叶变换,一次傅里叶变换去除噪声干扰的影响;二次傅里叶变换利用对应的特征频率幅值与浓度的关系,建立浓度反演方程,由气体差分吸收光谱经两次傅里叶变换后的特征幅值直接求出气体浓度。新的差分吸收光谱法完全摆脱了扣除暗电流的差分吸收光谱技术分析过程,减少了差分吸收光谱分析和气体浓度反演过程,有利于提高浓度反演精度。

深度森林DF21模型在土壤镉含量高光谱反演中的性能评价

高光谱技术可提供近乎连续的地物光谱曲线,对土壤组分定量反演具有极大的潜力。针对受污染土壤,通过综合分析实验室测定的土壤镉(Cd)含量和同期获取的高光谱数据,提出了一种基于深度森林2021(Deep Forest 2021,DF21)算法的高光谱土壤Cd含量反演模型。采用原始光谱数据(OS)和其经主成分分析(PCA)降维处理后的数据作为模型输入参数,分别构建了基于原始光谱数据的DF21(OS-DF21)模型和基于PCA降维数据的DF21(PCA-DF21)模型。随后,基于相同训练样本,OS-DF21和PCA-DF21分别建立了土壤Cd含量和输入参量之间的关系,并据此对检验样本土壤Cd含量进行了定量反演和对比分析。选取决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)对模型反演性能进行了评估。分析结果表明:OS-DF21模型反演精度最佳,其R^(2)、RMSE和RPD分别可达0.873、0.120和2.892。相比而言,PCA降维处理虽可降低光谱数据的冗余度,但PCA-DF21模型的预测能力有所下降。尽管如此,PCA-DF21模型仍表现出较好的土壤Cd含量反演能力,其R^(2)、RMSE和RPD分别为0.779,0.159和2.190。因此,DF21算法可作为研究区及类似环境区域的土壤重金属快速勘测的补充手段。

高光谱遥感技术在土壤重金属含量测定领域的应用与发展

相较传统的土壤重金属含量测定方法,利用高光谱遥感技术对土壤重金属含量进行反演推算更为方便快捷,且能进行大范围的原位监测,表现出了极大的优势。本文旨在针对已有的土壤重金属含量测定领域高光谱遥感技术应用的相关研究进行综述,阐述高光谱遥感的技术原理及高光谱遥感技术在土壤重金属测定领域的应用与发展,宏观层面把握该领域的研究动向与热点。本文总结了土壤中部分重金属元素的光谱响应特征波段及与重金属元素高度相关的土壤组分,从近地传感高光谱、高空高光谱遥感、低空高光谱遥感3种技术角度切入,论述了高光谱遥感技术应用于土壤重金属测定的技术特征及发展历程,并展望了高光谱遥感技术的未来发展方向及其在土壤重金属测定领域的发展趋势。

植被氮素浓度高光谱遥感反演研究进展

氮素是植被进行生命活动的必需元素,它在蛋白质、核酸、叶绿素和酶等物质的生物合成中起重要作用,并在植被的光合作用中起到关键作用。植被氮素浓度高光谱遥感反演技术是自20世纪70年代以来的研究热点。近年来随着高光谱遥感技术的发展,可将光谱波段在某一光谱区域进行细分的优势,为与植被氮素相关的光谱特性研究提供了有力的技术手段。结合近几年主要地理科学文献上发表的植被氮素浓度高光谱遥感监测的最新研究成果,介绍了植被氮素浓度高光谱遥感监测的原理及相关问题。从植被氮光谱指数、叶绿素指数的植被氮含量反演、回归模型和反演植被氮浓度影响因素的消除方面,详细介绍了植被氮素浓度高光谱遥感反演这四个方面的主要技术方法,总结分析了研究结论,并讨论了研究发展趋势。

干旱胁迫下玉米叶片叶绿素含量与含水量高光谱成像反演方法

[目的/意义]为实现玉米的干旱胁迫等作物生长状态的无损监测,本研究探索一种基于高光谱技术的干旱胁迫下玉米叶片叶绿素含量与含水量无损检测方法。[方法]首先使用高光谱相机采集不同干旱胁迫程度的苗期玉米叶片图像,并使用图像处理技术提取叶肉部分平均光谱。通过系统性地分析不同特征波长提取方法、机器学习回归模型对叶绿素含量和含水量预测性能的影响,分别建立最优叶绿素含量和含水量反演模型;并探究构建可用于叶绿素含量和含水量反演的植被系数并评估其反演能力。[结果和讨论]结合逐步回归(Stepwise Regression,SR)特征提取与Stacking回归可获得最优叶绿素含量预测效果(R~2为0.878,均方根误差为0.317 mg/g);结合连续投影算法(Successive Projections Algorithm, SPA)特征提取与Stacking回归可获得最优含水量预测效果(R~2为0.859,RMSE为3.75%);新构建的归一化差分植被指数[(R_(410)-R_(559))/(R_(410)+R_(559))]和比值系数(R_(400)/R_(1171))分别对叶绿素含量和含水量反演精度最高且显著高于传统植被系数,R~2分别为0.803和0.827,均方根误差分别为0.403 mg/g和3.28%。[结论]本研究构建的基于高光谱信息的反演模型与植被系数可以实现玉米叶片叶绿素含量与含水量的精确、无损检测,可为玉米生长状态实时监测提供理论依据和技术支持。

显微共焦拉曼光谱技术在材料学中应用进展研究

介绍显微共焦拉曼光谱的原理、优点以及该技术在材料科学、生命科学、肿瘤检测、文物考古、公安法学及地址矿物学等多个领域的最新应用和研究。重点介绍该技术在碳材料和光伏材料两个领域的最新研究进展,简要介绍联用技术最新情况。

城市河道水质监测无人机高光谱技术应用研究

对河道水质进行快速实时监测,是河流生态环境系统健康维护的重要保障。本文分析了无人机高光谱技术的特点及其数据采集与分析处理方法,并以浦东新区张华浜的实测应用反演结果与同步取样的水质分析进行对比。验证结果表明,无人机机载高光谱技术对于河道水质监测具有快速及时等优势,其可靠性和量化分析的准确性也有一定保证。

小样本矿物高光谱数据增强与丰度反演

为了解决基于深度学习的开展矿物高光谱丰度反演研究中标签数据不足的问题,提出一种基于添加填充系数的Hapke混合模型的小样本矿物高光谱数据增强方法,用于生成大量带标签的数据集。在实验室内选择5种常见矿物按照质量比例对矿物粉末进行多元混合,并对混合矿物开展光谱量测。基于线性混合模型、Hapke混合模型、填充系数分别为0.1,0.2和0.3的Hapke混合模型共5种模型,按照对应的质量比例生成模拟的混合矿物光谱,与实验室实测光谱进行比较。最后,基于Monte Carlo法随机生成多元“和为一”的丰度矩阵,利用5种混合模型开展数据增强,分别生成40000条模拟光谱作为堆栈自编码网络的训练集,反演矿物高光谱数据的丰度信息。研究结果表明:Hapke模型以及添加填充系数后的光谱模拟精度均优于线性混合模型的模拟精度,当Hapke模型的填充系数为0.1和0.2时,光谱角距离误差均值分别为0.0535和0.0537,模拟的矿物光谱更接近实测光谱,且优于未添加填充系数时的光谱角距离误差0.0748。利用填充系数为0.1和0.2的Hapke模型生成的模拟数据作为深度学习训练集,矿物高光谱丰度反演的均方根误差(RMSE)为0.1248,优于其他4种模型的反演结果。基于添加填充系数后的Hapke混合模型生成的模拟数据更接近真实光谱,可为深度学习的小样本矿物丰度反演研究提供数据支撑。

光谱学与光谱技术

O433 99063557多线高分辨光谱的非线性最小二乘参数反演=Inver-sion of the nonlinear least square parameter ofmultiline high—resolution spectrum[会,中]/周金刚,陈红兵,高军毅,周士康(中科院安徽光机所.安徽,合肥(230031))∥98’中国青年光学学术讨论会.—陕西,西安,98.