1 南京大学国际地球系统科学研究所, 江苏 南京 210023
2 福州大学环境与资源学院, 福建 福州 350116
3 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室, 福建 福州 350116
4 福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心, 福建 福州 350116
探讨刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征可为建立竹林生态安全监测体系提供重要的理论指导。 相比于传统的多光谱数据, 高光谱遥感能够准确探测不同刚竹毒蛾危害等级间寄主光谱的细微变化。 然而, 当前有关此方面的研究甚少, 其寄主的光谱变化机理还有待进一步总结。 为此, 基于实测的552条竹叶光谱, 分析了健康、 受刚竹毒蛾危害、 小年叶片之间的光谱差异, 选择可反映其健康状况的特征变量, 并利用XGBoost模型建立了叶片尺度的刚竹毒蛾危害检测模型。 研究结果显示: （1）随着虫害等级的上升, 受害叶片在可见光范围内的反射率逐渐出现“绿低红高”的特征, 其近红外波段的反射率则不断降低, 而短波红外的反射率则明显高于健康叶片, 尤其在两个水汽吸收波段（1 450和1 940 nm）的差异最为明显; （2）小年叶片于可见光-近红外波段的反射率显著高于健康、 受害叶片; （3）根据不同受害类型叶片的光谱特征可知, 较之健康叶片, 缺刻型叶片的光谱并未出现太大的变化, 红褐色病斑型叶片在红光波段的反射率出现了一定程度的上升, 灰白色病斑型叶片则已经完全失去了植被的基本光谱特征; （4）根据XGBoost模型给出的变量重要性排序可知, 各特征变量的贡献度依次为PRI（光化学反射率指数）＞FDVI576, 717（植被健康程度评估指数）＞NPCI（归一化色素叶绿素指数）＞DSWI（疾病水胁迫指数）＞VOG 1（红边指数1）＞RVSI（红边植被胁迫指数）＞NDWI（归一化差值水分指数）; （5）模型对刚竹毒蛾危害识别的总平均精度为74.39%, 其中健康叶片的识别精度达到了94.55%, 轻度危害叶片为74.93%, 重度危害为84.12%, 小年叶片则为71.10%, 而中度危害叶片的识别精度较差, 仅为33.48%。
森林虫害 遥感 光谱特征 刚竹毒蛾 Forest pest Remote sensing Spectral characteristics Pantana phyllostachysae Chao 光谱学与光谱分析
2021, 41(4): 1253
1 新疆大学资源与环境科学学院, 新疆 乌鲁木齐 830046
2 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室, 新疆 乌鲁木齐 830046
3 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室, 新疆 乌鲁木齐 830046
针对以往利用高光谱数据来来反演土壤有机质(SOM) 的可行性与可靠性, 结合微分处理对光谱数据信息提取的高效性, 提出了直接对多光谱遥感影像进行微分处理就可得出SOM建模研究, 旨在为今后SOM速测提供参考。 采用Landsat 8_OLI 多光谱遥感影像数据, 对多光谱遥感影像进行辐射定标、 几何校正、 大气校正、 镶嵌和裁剪, 运用IDL软件对影像进行一阶微分处理和二阶微分处理, 发现一阶微分图像能够更好地表达地物的真实情况, 更好地区别水体与土壤。 原始遥感影像包含大量的信息其中还包括噪声, 通过微分处理后的遥感影像剔出了原始影像中反射率值突兀变化的部分。 在研究区采用五点法采集土壤样品。 室内实验用重铬酸钾氧化-容量法测得SOM数据。 多光谱数据结合地面实测SOM数据, 分析SOM与多光谱数据反射率的关系, 发现一阶微分处理后的遥感数据与SOM含量的相关性存在敏感波段, 说明一阶微分处理可以将原始遥感图像数据在多光谱范围内的一些隐含的土壤有机质信息释放出来。 选取相关性高的数据建立基于原始遥感数据、 一阶微分数据、 二阶微分数据的单波段多光谱线性模型和多波段多光谱线性模型, 选取最优模型来估算和反演土壤有机质含量。 结论如下: (1) 通过对原始影像进行微分处理发现, 微分处理后的影像变化明显, 一阶微分处理的影像噪声降低, 更加突出了影像中土壤有机质隐藏的信息。 二阶微分处理的影像抑制了土壤有机质信息。 (2) 原始遥感影像各波段数据对土壤有机质含量的相关性较低, 一阶微分处理后的遥感影像数据反映出土壤有机质敏感波段即部分波段数据相关性明显高于原始数据, 二阶微分处理后的遥感影像各波段数据对土壤有机质含量的相关性较弱。 (3) 多波段建模效果要优于单波段建模; 一阶微分多波段模型预测精度最优, 其模型的决定系数和模型拟合的决定系数分别为0.898和0.854, 该模型对估算研究区内的SOM含量效果较好; 综合比较了单波段模型和多波段模型的拟合精度, 发现无论在单波段模型还是多波段模型一阶微分处理后的模型都具有更好的预测能力。 (4) 基于一阶微分多波段模型对研究区SOM进行反演, 反演结果与实际情况相符合, 对干旱区SOM含量制图提供了切实可行的方法和参考。
土壤有机质 微分算法 多光谱建模 Organic matter Algorithm Modeling
1 新疆大学资源与环境科学学院， 新疆 乌鲁木齐 830046
2 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室， 新疆 乌鲁木齐 830046
3 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室， 新疆 乌鲁木齐 830046
4 北京师范大学地理学与遥感科学学院， 北京 100875
5 CSIRO, Land and Water, Canberra 2601, Australia
如何快速获取干旱区地表水盐分含量是干旱区绿洲地表水有效管理的关键问题。 研究以艾比湖流域为研究区， 三维荧光光谱技术为诊断手段， 利用荧光激发发射矩阵（EEM）结合平行因子分析（PARAFAC）法， 提取艾比湖流域地表水水体荧光组分， 构建干旱区地表水三维荧光光谱指数。 通过线性回归方法， 建立基于三维荧光光谱技术的地表水盐分含量的诊断模型。 结果表明： （1）艾比湖流域地表水溶解性有机质含有四种荧光组分即： 微生物腐殖质（C1）， 腐殖酸等有机物质（C2， C4）， 蛋白质类有机物质（C3）。 （2）通过三维荧光指数分析发现， 流域地表水有机污染类型为“陆源型”， 受人类干扰比较严重， 水体有机污染差异较大， 且三维荧光指数、 荧光组分分别与地表水水体含盐量呈显著相关性， W2， W4， W7， F355， HIX和BIX与水体盐分含量的关系显著， 0516
艾比湖流域 三维荧光 平行因子分析法 水体含盐量 Ebinur Lake Watershed PARAFAC factor analysis Water salt content water salt content 光谱学与光谱分析
2018, 38(5): 1468
1 浙江大学光电科学与工程学院，现代光学仪器国家重点实验室，浙江 杭州 310027
2 浙江大学海洋学院，浙江 舟山 316021
基于紫外吸收光谱的COD测量方法, 尽管具有快速、 实时、 免试剂、 无污染等优势。 但该方法对于组分多变的水样适应性不强, 构建的单一计算模型不能适用于所有待测水样类型, 导致其在复杂环境下测量准确度较低, 从而限制了其应用领域。 本研究提出一种基于水样类型识别的测量方法。 其过程包括: 动态识别水样类型→自动选择相应的“吸光度(Auv)-COD”算法模型→计算COD。 该方法有效提高了紫外光谱法COD测量的准确度和适用性。 该研究在传统的光谱识别技术的基础上, 针对COD实际测量的特点加以改进。 选取水样吸光度曲线的形貌特征作为水样类型的表征参数, 利用LM-BP神经网络作为识别算法。 并引入了“历史数据队列”、 “历史识别因子”的概念, 在此基础上形成了级联的神经网络结构。 该算法实现了COD测量应用中的高准确度的光谱识别, 进而提高了复杂环境下COD测量的精度。 大量实验测试和结果表明, 与传统的光谱识别技术相比, 该方法在COD测量应用中具有更好的鲁棒性和准确性。 水样类型识别准确率达98%以上。 同时算法结构简单, 计算量小, 适用于资源受限的小型化COD测量仪。 当仪器在复杂多变的水环境中进行测量时, 采用该算法测量得到的COD精度有显著的提高。 该方法的提出为光谱COD测量法在水体组分多变场合的应用及提高其测量精度提供了技术保证, 可望解决传统紫外光谱COD测量法难以适应变化和复杂水环境应用的问题。
水样类型识别 光谱COD测量法 级联BP神经网络 Identification of water samples COD measurement Cascaded BP neural network 光谱学与光谱分析
2017, 37(12): 3797
介绍了蓝区无机薄膜电致发光材料的应用、电致发光器件的发光原理及结构类型，综述了蓝区无机薄膜电致发光材料的种类及其各自存在的问题，重点概述了已实用化的蓝区无机电致发光材料GaN的研究及应用现状。由于目前多数蓝光芯片核心技术被少数国外公司垄断，我国所掌握的技术离世界先进水平仍有相当大的差距，因此迫切需要国内能够加大对蓝区电致发光材料的研发。
蓝光材料 blue material LED LED TFEL TFEL GaN GaN
浙江大学现代光学仪器国家重点实验室, 浙江大学光电信息工程学系, 浙江 杭州 310027
为实现汽油中所含组分含量的快速测定, 对93号、 97号汽油, 芳烃、 烯烃、 苯、 甲醇、 乙醇等几类物质, 以及往汽油中添加几类物质后的410个汽油混合物进行拉曼光谱检测。 将获取的原始拉曼光谱经过有效波段提取、 平滑去噪、 基线扣除、 数据归一化等一系列预处理过程, 最终提取出每个汽油混合样品光谱中所含的33个特征峰信息, 依据现行的国标检测方法, 以气相色谱法测定的汽油中各组分含量值为基础, 结合化学计量学多重回归分析方法, 建立了汽油组分含量测定模型。 经过比较, 使用多输出最小二乘支持向量回归机(MLS-SVR)建立的模型优于偏最小二乘(PLS)模型。 MLS-SVR模型对汽油中芳烃、 烯烃、 苯、 甲醇、 乙醇测定精度均较好, 预测均方根误差(RMSEP)分别为0.27%, 0.30%, 0.16%, 0.17%, 0.12%; 相应的相关系数(r)为0.999 2, 0.998 4, 0.998 5, 0.992 6, 0.996 8。 通过对未知混合汽油样品的测定, 证明了该方法具有较好的推广预测精度, 预测均方根误差不超过0.5%, 能够满足工业中的测量需求。 拉曼光谱结合多输出最小二乘支持向量机为汽油组分测定提供了一种高精确、 快捷、 方便的测定方法。
拉曼光谱 汽油组分 多输出最小二乘支持向量回归机 Raman spectroscopy Gasoline composition Multi-output least squares support vector regressi 光谱学与光谱分析
2015, 35(6): 1577
Author Affiliations
Abstract
1 Department of Pain Management The First Affiliated Hospital of Jinan University Guangzhou 510632, P. R. China
2 Lab of Chinese Medicine and Photonics Technology
Recently, we found that high concentration of taxol (70 μM) induced cell death with cytoplasm vacuolization, the typical characteristic of both paraptosis and oncosis, in human lung carcinoma (ASTC-a-1) cells. This report was designed to further determine the form of taxol-induced cell death with cytoplasm vacuolization. It is generally considered that the cytoplasm vacuolization in oncosis due to the swelling of endoplasmic reticulum (ER), mitochondria, lysosomes and nuclei occurs after the loss of mitochondrial membrane potential (ΔΨm). However, flow cytometry (FCM) analysis showed that taxol-induced cytoplasm vacuolization preceded the loss of ΔΨm. Moreover, taxol treatment did not induce the collapse of microtubule, the typical characteristic of oncosis. These data demonstrated that taxol-induced cell death with cytoplasm vacuolization is not oncosis. FCM analysis by Annexin V-FITC/PI apoptosis detection kit further demonstrated that taxol-induced cell death with cytoplasm vacuolization is not apoptosis. In conclusion, in combination with our recent in vitro and in vivo data, this report further demonstrates that high concentration of taxol induces cell death with cytoplasm vacuolization in paraptosis-like but not oncosis fashion.
Taxol human lung adenocarcinoma cancer cells paraptosis oncosis microtubules endoplasmic reticulum Journal of Innovative Optical Health Sciences
2013, 6(4): 1350046
Author Affiliations
Abstract
Department of Optical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310057, China
Aiming at the problem that there isn’t any standardized calibration method for the performance index of surface plasmon resonance (SPR) sensor, the calibration method for key performance indices of SPR sensor is summarized and proposed based on the comparison of relative methods and definition of each index. Experimental data of sucrose solutions with various concentrations are obtained by the self-building SPR instrument, and then the calibration method is used to determine the performance indices, such as noise, drift, sensitivity, resolution, linearity, dynamic range and reproducibility. Experimental results show that the definition of indices is reasonable, and the calibration method is correct, which has great significance for performance evaluation of SPR sensor.
光电子快报（英文版）
2013, 9(5): 329
浙江大学现代光学仪器国家重点实验室, 浙江 杭州310027
为实现食用植物油中饱和脂肪酸、 油酸、 亚油酸含量的快速预测, 对一批纯食用油以及不同比例两两混合油共91个样品进行了拉曼光谱检测, 在800～2 000 cm-1范围内, 通过基于寻峰算法的自动确定支点的基线拟合方法, 对获得的光谱数据进行预处理, 提取八个特征峰作为拉曼光谱的特征值。 以这些特征值为输入, 以样品油中实际饱和脂肪酸、 油酸、 亚油酸含量为输出, 运用偏最小二乘回归(PLS)和多输出最小二乘支持向量回归机(MLS-SVR)方法, 分别建立了可以同时预测三种脂肪酸含量的数学模型, 结果表明MLS-SVR方法具有较好的效果。 将MLS-SVR模型的预测结果与气相色谱法结果相比较, 可得到三种脂肪酸的预测均方根误差分别为0.496 7%, 0.840 0%和1.019 9%, 相关系数分别为0.813 3, 0.999 2和0.998 1; 对未知样品三种脂肪酸的预测均方根误差不超过5%。 表明, 拉曼光谱和MLS-SVR相结合的食用油脂肪酸含量预测方法, 具有快速、 简便、 无损、 准确等优点, 为食用油脂肪酸含量分析提供了一种可行的方法。
食用植物油 拉曼光谱 脂肪酸含量 多输出最小二乘支持向量回归机 Edible vegetable oil Raman spectroscopy Fatty acid content Multi-output least squares support vector regressi 光谱学与光谱分析
2013, 33(11): 2997
Author Affiliations
Abstract
1 Department of Anesthesiology The First Affiliated Hospital of Jinan University Guangzhou 510632, P. R. China
2 MOE Key Laboratory of Laser Life Science and Institute of Laser Life Science College of Biophotonics South China Normal University Guangzhou 510631, P. R. China
Fluorescence resonance energy transfer (FRET) technology had been widely used to study protein -protein interactions in living cells. In this study, we developed a ROI-PbFRET method to real-time quantitate the FRET efficiency of FRET construct in living cells by combining the region of interest (ROI) function of confocal microscope and partial acceptor photobleaching. We validated the ROI-PbFRET method using GFPs-based FRET constructs including 18AA and SCAT3, and used it to quantitatively monitor the dynamics of caspase-3 activation in single live cells stably expressing SCAT3 during staurosporine (STS)-induced apoptosis. Our results for the first demonstrate that ROI-PbFRET method is a powerful potential tool for detecting the dynamics of molecular interactions in live cells.
Fluorescence resonance energy transfer (FRET) partial acceptor photobleaching caspase-3 living cells Journal of Innovative Optical Health Sciences
2012, 5(3): 1250015
