江苏科技大学机械工程学院，江苏 镇江 212003
基于纳秒激光烧蚀试验，采用三维共聚焦显微镜对GCr15钢表面点织构形貌进行了定量表征和分析，探讨了激光能量密度对纳秒激光烧蚀GCr15钢表面点织构形状、几何尺寸和结构稳定性的影响规律。结果表明：随着激光能量密度的增加，GCr15钢表面点织构形貌结构先由凹坑变为凸起，再由凸起变为凹坑，最后变为不规则结构；点织构几何尺寸误差随激光能量密度的变化，在不同阶段呈现不同的规律；点织构形貌结构稳定性随着激光能量密度的增加，呈先减小再增大的变化趋势，当激光能量密度由54.585 W·mm-2增加至363.977 W·mm-2时，形貌平均误差先由3.16%降至2.08%，再增加至8.16%。研究结果为激光烧蚀GCr15钢表面点织构形貌的控制提供了参考。
激光技术 纳秒激光 点织构 形貌 几何尺寸 结构稳定性 中国激光
2023, 50(20): 2002201
西安科技大学测绘科学与技术学院, 陕西西安 710054
视觉注意机制具有快速引导关注到重点区域的特性, 将其引入高光谱图像异常检测中具有可行性。本文从采样方式、波段选取、融入局部光谱特征 3方面构建更适用于计算高光谱图像显著性的视觉注意机制模型。针对经典的基于高斯统计分布假设的 RX异常检测算法在背景参数估计中易受潜在异常干扰的问题, 利用视觉显著性结果对原图像进行高斯加权, 在加权后图像中进行背景均值与协方差的重新估算, 进而使用更精确的背景参数对原图像进行 RX异常检测。在 5个经典数据上的实验结果表明, 本文方法有效地表现了潜在的异常目标, 改进的 RX异常检测算法具有更高的检测精度与更低的虚警率。
高光谱图像 异常检测 视觉注意机制 显著性 hyperspectral image, anomaly detection, visual att RX
夏菁 1,2,3江俊峰 1,2,3,*王双 1,2,3丁振扬 1,2,3[ ... ]刘铁根 1,2,3
1 天津大学精密仪器与光电子工程学院，天津 300072
2 天津大学光电信息技术教育部重点实验室，天津 300072
3 天津大学光纤传感研究所天津市光纤传感工程中心，天津 300072
研究了基于光纤缠绕薄壁圆筒的声增敏方法，基于33耦合器建立了声压灵敏度标定实验系统，实验探讨了薄壁圆筒的方向特性，实验研究了半径、壁厚尺寸参数对光纤声增敏的影响，实现的声压灵敏度达到1.338 rad/Pa（-117.47 dB re rad/μPa）。光纤缠绕薄壁圆筒接入所搭建的准分布式声传感系统进行实验，在20.06 km传感距离上，恢复的1 kHz正弦波形与施加波形误差不超过4.1%，比未增敏光纤环传感信噪比提高了21.03 dB，显示了薄壁圆筒声增敏的传感效果。该研究结果为高灵敏度的准分布式声传感的进一步发展提供了实验基础。
光纤光学与光通信 光纤传感器 分布式声传感 光纤光学 薄壁圆筒 相位 激光与光电子学进展
2023, 60(7): 0706003
1 北京市农林科学院信息技术研究中心, 北京 100094
2 西安科技大学测绘科学与技术学院, 陕西 西安 710054
3 广东省农业科学院水稻研究所, 广东 广州 510640
利用高光谱遥感技术在水稻收获前对籽粒品质相关的蛋白质含量进行监测, 一方面可以及时调整栽培管理方式, 指导合理追肥, 另一方面, 有助于提前掌握籽粒品质信息, 明确市场定位。 该研究以广东省典型优质籼稻为研究目标, 基于2019年和2020年两年氮肥梯度实验, 以水稻分化期和抽穗期冠层尺度高光谱数据、 水稻氮素参数, 包括叶片氮素含量(LNC)、 叶片氮素积累量(LNA)、 植株氮素含量(PNC)、 植株氮素积累量(PNA)及籽粒蛋白含量数据为基础, 利用四种个体机器学习算法partial least square regression (PLSR)、 K-nearest neighbor (KNN)、 Bayesian ridge regression (BRR)、 support vector regression (SVR), 三种集成学习算法random forest (RF)、 adaboost、 bagging, 针对水稻不同生育期氮素状况进行监测建模, 在此基础上构建基于水稻冠层光谱信息、 光谱信息结合水稻农学氮素参数的籽粒蛋白含量的监测模型, 并对模型进行精度对比。 研究结果表明, 在水稻氮素营养监测方面, 利用水稻冠层454~950 nm波段信息, 采用RF及Adaboost算法, 在水稻分化期、 抽穗期及全生育期LNC、 LNA、 PNC及PNA模型R2均达到0.90以上, 同时也具有较低的RMSE和MAE。 在水稻籽粒蛋白品质监测方面, 采用全波段光谱信息进行籽粒蛋白含量监测时, RF具有最高的精确度与稳定性, 两生育期的RF模型对籽粒蛋白含量的监测结果R2分别为0.935和0.941, RMSE分别为0.235和0.226, MAE分别为0.189和0.152; 两生育期以全波段光谱信息结合长势参数进行籽粒蛋白监测时, Adaboost模型具有最高的精确度和稳定性, 其中分化期全波段光谱信息结合PNA作为输入参数, Adaboost模型R2为0.960, RMSE为0.175, MAE为0.150, 以抽穗期全波段光谱信息结合PNC作为输入参数, R2为0.963, RMSE为0.170, MAE为0.137。 研究结果表明, 与PLSR, KNN, BRR和SVR几种个体学习器算法相比, 集成算法RF, Adaboost和Bagging具备良好的处理多重共线性的能力, 适合用于高光谱数据的分析与处理, 在作物氮素营养监测及水稻品质的早期遥感监测方面具有明显优势。
高光谱遥感 水稻品质 机器学习 集成算法 Hyperspectral remote sensing Rice grain protein Machine Learning Ensemble algorithms Adaboost Random forest Adaboost Random forest 光谱学与光谱分析
2022, 42(6): 1956
1 西安科技大学测绘科学与技术学院, 陕西 西安 710054
2 北京市农林科学院信息技术研究中心, 北京 100094
3 广东省农业科学院水稻研究所, 广东 广州 510640
水稻是我国的主要粮食作物, 利用高光谱遥感技术在水稻未成熟之前对水稻产量进行监测, 一方面可以及时调整栽培管理方式, 指导合理追肥, 另一方面, 可以准确掌握水稻的产量信息, 帮助政府提前做出决策。 以2019年—2020年广州市白云区钟落潭试验基地氮肥梯度实验为基础, 分别获取水稻分化期和抽穗期冠层高光谱数据、 作物群体长势参数(生物量、 叶面积指数)及作物养分吸收量, 利用贝叶斯岭回归(BRR)、 支持向量回归(SVR)、 偏最小二乘回归(PLSR)三种方法建立各生育期的产量监测模型并进行精度对比, 确定水稻产量的最优估算时期和最佳估测模型。 结果表明, 三种方法中, BRR和SVR方法更适合产量监测, 在不同时期及不同的参数组合下均有较好的表现(R2>0.82, NRMSE<8.22%); 基于2019年与2020年数据, 采用全波段光谱信息进行产量监测时, 分化期最佳监测模型为BRR模型, R2为0.90, 抽穗期最优监测模型为SVR模型, R2为0.87; 采用全波段光谱协同作物群体长势参数进行产量监测时, 两时期最佳监测模型均为BRR模型, R2分别达到0.90和0.92; 相较于BRR模型和SVR模型, PLSR模型在不同时期和不同参数组合下, 最高R2仅为0.75; 基于2020年数据, 以三种不同的参数组合作为输入时, 两时期估算结果均为BRR模型最优, 且分化期建模精度高于抽穗期(R2至少增加0.02, NRMSE至少降低0.61%); 当输入参数组合为全波段光谱协同作物群体长势参数、 作物养分吸收量时, BRR模型对产量的估算精度达到最高, R2为0.94。 分析认为产量的最优监测时期是分化期, 最优监测模型为BRR模型。 研究结果可为水稻产量的早期遥感监测提供参考。
高光谱遥感 水稻估产 贝叶斯岭回归 支持向量回归 Hyperspectral remote sensing Rice yield estimation Bayesian ridge regression Support vector regression 光谱学与光谱分析
2022, 42(5): 1620
1 西安科技大学测绘科学与技术学院, 陕西 西安 710054
2 中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100094
3 上海海事大学文理学院, 上海 201306
日光诱导叶绿素荧光(SIF)能够敏感反映作物病害胁迫信息, 然而冠层几何结构等因素严重影响了SIF对植被光合功能变化及其受胁迫状况的捕捉能力。 为此, 将能够敏感反映作物群体生物量的归一化差值植被指数(NDVI)和MERIS陆地叶绿素指数(MTCI)与SIFP相融合(SIFP-NDVI, SIFP-MTCI, SIFP-NDVI*MTCI), 对比分析融合前后SIF对小麦条锈病的遥感监测精度。 结果表明: (1)融合反射率光谱指数的SIFP-NDVI, SIFP-MTCI和SIFP-NDVI*MTCI较融合前的SIFP与病情指数(DI)相关性均有不同程度的提高, 其中O2-B波段提高最为明显, 分别提高了23.48%, 33.61%和36.49%, O2-A波段提高量最小, 分别提高了2.39%, 2.14%和1.51%; (2)以SIFP-NDVI和SIFP-MTCI为自变量, 基于随机森林回归(RFR)算法构建的小麦条锈病遥感监测模型预测DI值和实测DI值间的R2较SIFP分别平均提高了1.15%和4.02%, RMSE分别平均降低了2.7%和14.41%; (3)综合利用NDVI和MTCI处理后的SIFP-NDVI*MTCI为自变量构建的小麦条锈病遥感监测模型精度最优, 其预测DI值和实测DI值间的R2较SIFP平均提高了5.74%, RMSE平均降低了22.52%。 研究结果对提高小麦条锈病遥感监测精度具有重要意义, 同时亦对其他作物的病害监测具有一定的参考价值。
小麦条锈病 日光诱导叶绿素荧光 融合 反射率光谱指数 随机森林回归 Wheat stripe rust Solar-induced chlorophyll fluorescence Integration Reflectance spectral index Random forest regression 
Author Affiliations
Abstract
1 Key Laboratory of Photochemical Conversion and Optoelectronic Materials, Technical Institute of Physics and Chemistry, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
2 Centre of Material Science and Optoelectronic Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Epitaxial high-crystallization film semiconductor heterostructures has been proved to be an effective method to prepare single-crystal films for different functional devices in modern microelectronics, electro-optics, and optoelectronics. With superior semiconducting properties, halide perovskite materials are rising as building blocks for heterostructures. Here, the conformal vapor phase epitaxy of CsPbBr3 on PbS single-crystal films is realized to form the CsPbBr3/PbS heterostructures via a two-step vapor deposition process. The structural characterization reveals that PbS substrates and the epilayer CsPbBr3 have clear relationships: CsPbBr3(110) // PbS(100), CsPbBr3[ ] // PbS[001] and CsPbBr3[001] // PbS[010]. The absorption and photoluminescence (PL) characteristics of CsPbBr3/PbS heterostructures show the broadband light absorption and efficient photogenerated carrier transfer. Photodetectors based on the heterostructures show superior photoresponsivity of 15 A/W, high detectivity of 2.65 × 1011 Jones, fast response speed of 96 ms and obvious rectification behavior. Our study offers a convenient method for establishing the high-quality CsPbBr3/PbS single-crystal film heterostructures and providing an effective way for their application in optoelectronic devices.
Journal of Semiconductors
2021, 42(11): 112001
1 西安科技大学测绘科学与技术学院, 陕西 西安 710054
2 国家农业信息化工程技术研究中心, 北京 100089
3 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室, 北京 100094
小麦条锈病是影响我国小麦产量的主要病害之一, 在小麦受到条锈病菌侵染初期探测到病害信息, 对小麦条锈病的防控以及产量和品质的提高具有更为重要的意义。 反射率光谱主要反映植被生化组分的浓度信息, 而日光诱导叶绿素荧光则对植物光合生理变化响应灵敏。 为了更好地实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测, 尤其是条锈病的早期探测, 对日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据监测小麦条锈病病情严重度的敏感性进行了对比分析。 首先利用地物光谱仪测定了不同病情严重度的小麦冠层光谱数据, 基于夫琅和费暗线原理利用3FLD(three-band Fraunhofer Line Discrimination)方法提取了小麦条锈病不同病情严重度下的日光诱导叶绿素荧光数据, 然后分别利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建小麦条锈病不同发病状态下的遥感探测模型, 并通过保留样本交叉检验方式对预测模型精度进行了评价。 结果表明: （1）当小麦条锈病病情指数低于20%时, 日光诱导叶绿素荧光对小麦条锈病病害信息的响应比反射率光谱数据更为敏感, 以日光诱导叶绿素荧光为自变量构建的小麦条锈病病情严重度预测模型达到了极显著性水平, 能够在植被叶绿素含量或叶面积指数发生变化之前探测到植物的胁迫状态, 实现作物病害的早期诊断, 而反射率光谱数据则难以探测到条锈病病害信息; （2）在小麦条锈病病情严重度处于中度发病(20%＜DI≤45%)状态时, 虽然日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据均能实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测, 但利用日光诱导叶绿素荧光数据构建的预测模型优于反射率光谱数据; （3）当小麦条锈病病情严重度达到重度水平(DI＞45%)时, 利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建的小麦条锈病病情严重度预测模型均达到了极显著性水平, 两种数据均能够较好地实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测。 该研究结果对提高小麦条锈病的遥感探测精度具有重要的意义, 为利用TanSat等卫星的荧光数据进行小麦条锈病的早期探测提供了参考依据。
小麦条锈病 日光诱导叶绿素荧光 植被指数 微分光谱 病情严重度 Wheat stripe rust 3FLD Three-band fraunhofer line discrimination Sun-induced chlorophyll fluorescence Vegetation index Differential spectrum Severity 光谱学与光谱分析
2019, 39(9): 2739
江苏大学计算机科学与通信工程学院, 江苏 镇江 212013
设计了一种嵌入磁性材料微腔的可调制的PT对称结构。通过传输矩阵法计算结构的传输谱,研究了磁微腔共振对PT对称结构的调制效应,得到一种可被入射角度方向和大小双重调制的增强的非互易带边模式,调制结果是带边模式在左右带边的转换。磁场大小的增加会导致带边模式向高频移动,磁场方向的变化也会引起带边模式在左右带边的转换。
微纳光学 PT对称结构 磁光调制 非互易性传输 带边模式 中国激光
2018, 45(12): 1213001
江苏大学计算机科学与通信工程学院, 江苏 镇江 212013
为了实现更高灵敏度的温度传感,提出一种基于宇称-时间(PT)对称结构的光学温度传感器理论模型。该模型在PT对称布拉格反射镜结构中嵌入热光材料共振腔。热光材料的折射率随温度变化,进而影响结构在缺陷模式处的透射率大小。利用传输矩阵法计算模型的透射率谱线,结果显示,在不同温度下,该结构的缺陷模式透射率大小变化远大于模式位置的变化,因此,通过透射率大小的变化可实现温度传感。微腔共振导致结构具有独特的增益放大,该传感器灵敏度最大可达6.82 dB·K
-1,检测范围最大达44.4 K,并且可以通过调节结构参数,使传感器在小范围高灵敏度和大范围低灵敏度两种模式之间转换。
探测器 光学传感器 温度 热光材料 宇称-时间对称结构
