石油产品的庞大运输量增加了重大污染事故的风险, 给生态安全带来了巨大威胁。 其泄漏事故往往具有突发性、 偶然性以及污染范围大等特点, 传统的化学采样检测并不适用于现场的应急监测和定量预警。 卫星遥感以及机载成像的发展为事故的检测提供了有效手段, 但因为水面漂浮油品颜色特征不明显, 多呈透明色, RGB相机下水和水面漂浮油品难以区分, 严重影响成像监测效果。 尝试从水与油品的光谱反射率特性的差异出发, 寻找油品的特征波段, 提高图像中水与油的对比度, 以实现溢油监测。 针对漂浮油品的光谱测量, 已有研究选用的实验容器与环境条件与自然水体中的综合光学特征存在明显差异, 难以为现场泄漏事故的监测提供相应的数据支持。 为模拟实际的泄漏情景, 在人工开阔湖面上使用地物光谱仪对汽油和二甲苯两类透明油品及类油化学品进行紫外可见反射光谱特性的测量探究。 光谱测量结果显示, 样品与水在各波段区间的光谱角余弦值均接近1, 但光谱反射率差值在紫外波段明显大于其他波段, 说明漂浮汽油与二甲苯这类透明油品与湖水的光谱反射率曲线形状差异基本一致, 而幅值差异在紫外波段处最大。 为进一步论证光谱特征分析结果, 选择365, 436, 546以及700 nm四个紫外-可见波段的滤光片, 对样品进行成像分析。 成像分析结果显示, 汽油与二甲苯两种漂浮透明油品与湖水在紫外波段处的图像总体灰度对比值与纹理特征差距明显高于其他可见光波段。 因此, 选用紫外波段进行水面漂浮油品的成像监测能有效提高油品与自然水面的成像对比度。 该实验在自然光与湖面自然水体的条件下进行, 极大程度地模拟了实际的透明油品泄漏污染情景, 为透明油品及类油化学品机载遥感监测的波段优选提供了理论与数据支持。

高光谱成像已被应用于建立干贝水分含量预测模型, 其模型性能受样本划分方法及建模方法影响。 样本划分方法决定着所选样本是否具有代表性, 而建模方法决定着如何利用样本建立模型, 但样本划分方法与建模方法的内在联系却鲜有研究报道。 在方法优选上, 将样本划分方法与建模方法进行组合, 探究不同方法组合对干贝水分含量预测模型性能的影响, 对干贝水分检测建模及分级方法的优选具有重要意义, 同时也能为其他样本的光谱建模提供参考。 采集380～1 030 nm波段下270个干贝样本的高光谱图像, 提取干贝样本的光谱数据, 通过RS, KS, SPXY和CG四种常用的方法划分样本, 并以PLSR和LS-SVM两种常用的建模方法建立多个干贝水分含量预测模型, 计算和比较各模型的性能指标。 结果表明: PLSR模型使用RS法划分干贝水分含量样本最为适宜(其RPD为4.079 6), LS-SVM模型使用SPXY划分法最为适宜(其RPD为4.175 6), 划分样本方法的优劣与建模方法有关, 其优选需要结合特定的建模方法进行。 在常用的四种样本划分方法和两种建模方法中, 采用SPXY法划分干贝水分含量样本并结合LS-SVM法建模的效果和精度最好。

水分含量影响干贝的口感、 质地等品质特征, 而且与其贮存期密切相关。 应用高光谱成像与检测技术结合化学计量学方法, 实现干贝水分含量的快速检测。 实验采用高光谱成像系统采集380～1　030 nm波段范围内的高光谱图像, 采集得到6个不同干燥时期共90个干贝样本高光谱图像。 提取所有样本感兴趣区域的平均光谱数据, 采用连续投影算法(SPA)和权重回归系数法(Bw)分别提取了7个和4个特征波长。 基于所提取的特征波长和全波长分别建立光谱数据与水分含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型, 三种模型分别是SPA-PLSR, Bw-PLSR和PLSR。 建模集和预测集相关系数都高于0.95, 预测均方根误差都低于10%, 三种模型均获得了较好的预测效果, 都能很好地预测干贝的水分含量。 在所有模型中, SPA-PLSR模型具有较少的波长变量和较高的预测能力(97.28%), 因此本文基于SPA-PLSR模型, 采用伪彩色图像编程技术实现了干贝图像上每个像素点的水分含量的可视化预测。 结果表明, 高光谱成像技术结合特征波长提取算法可用于干贝水分含量分布的可视化检测。

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.