相位恢复算法一直存在着精确度不高, 收敛速度慢甚至停滞不前等问题。将基于光强传输方程 (TIE)法与 G-S迭代算法混合提高了相位恢复的精确度, 梯度算法的提出加大了迭代步长, 使得收敛速度加快。采用 GS-TIE算法和振幅加成梯度算法分别从仿真和实验的角度去比较分析恢复的效果。通过对二维图像仿真得出, 振幅加成梯度算法在收敛速度上是 GS-TIE迭代算法的 3倍, 精确度是 GS-TIE迭代算法的 10倍。从实验结果得知, GS-TIE恢复的相位清晰可见, 轮廓明显, 在边缘处过度均匀, 而振幅加成梯度算法相对比较模糊, 在轮廓边缘处过度不均匀, 悬差较大。

声致发光现象是指当液体受到强大声波作用时，液体中会产生一种 “声空化 ”现象。即在液体中产生气泡，气泡瞬间缩小到一个非常小的体积，在此过程中会发出瞬间闪光并伴随释放大量的热量。声致发光作为声学和光学的交叉学科引起了很多人的兴趣。本文对声致发光这种奇特的现象进行系统评述，讨论声致发光的几种机理，介绍单泡声致发光和多泡声致发光的研究进展以及各领域最新研究成果，并对声致发光未来的发展及应用前景作出展望。

使用高光谱数据估算叶片与冠层尺度的森林氮含量.首先采用基于高斯误差函数的BP神经网络Erf-BP建立叶片尺度氮含量的遥感估算模型；其次根据几何光学模型原理, 推导冠层光谱与叶片光谱的尺度转化函数, 将Hyperion影像的冠层光谱转换到叶片尺度并反演叶片尺度的氮含量；最后, 利用森林结构参数LAI得到研究区域冠层尺度氮含量.结果表明, 隐含层包含8个神经元的Erf-BP模型最优, 检验精度为76.8597%；利用尺度转化函数估算670 nm和865 nm冠层光谱与实测光谱决定系数为0.5203和0.4117；反演叶片尺度氮含量与实测数据的决定系数为0.7019；该方法为高精度快速估算叶片和冠层尺度森林氮含量提供参考.

森林冠层叶绿素含量直接反映着森林的健康和胁迫情况。 叶绿素含量的准确估测, 更是研究森林生态系统循环模型的关键。 文章以PROSPECT+SAIL模型为基础, 从物理机理角度反演森林冠层叶绿素含量。 首先利用PROSPECT和SAIL模型模拟叶片水平和冠层水平的光谱, 并建立叶片水平叶绿素含量的查找表反演叶片叶绿素含量, 然后结合森林结构参数Leaf Area Index (LAI)实现叶片尺度与冠层尺度叶绿素含量的转化, 从Hyperion影像反演研究区域冠层水平叶绿素含量。 结果表明, 叶绿素含量的主要影响波段为400～900 nm; PROSPECT模型模拟的叶片光谱和SAIL模型模拟的冠层光谱均与实测光谱拟合效果较好, 相对误差分别为7.06%, 16.49%; LAI反演结果的均方根误差RMSE=0.5426; 利用PROSPECT+SAIL模型可以较好地反演森林冠层叶绿素含量, 反演精度为77.02%。