1 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院, 山东 青岛 266580
2 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院, 山东 青岛 266580
3 齐鲁工业大学(山东省科学院), 山东省科学院海洋仪器仪表研究所, 山东 青岛 266061
4 山东科技大学海洋科学与工程学院, 山东 青岛 266590
海洋沉积物中碳的变化是衔接海洋生态系统的过去与未来的信息桥梁, 揭示了海洋生态过程变化规律。 因此开展海洋沉积物碳含量的研究, 对掌握海洋生态系统碳循环规律, 研究全球碳循环, 研究对气候变化的响应和反馈有着重要的作用。 光谱技术是一种快速、 无损的测量方法, 在定量分析中已有很成熟的应用。 多光谱融合通过将多个光谱数据结合一起, 获得比单一光谱更丰富的信息, 有利于物质的分析研究。 将多光谱融合应用于海洋沉积物碳含量的研究, 以青岛海洋潮间161份沉积物为样品, 分别采用海洋光学QE65000光谱仪(光谱仪1)和AVANTES光纤光谱仪AvaSpec-ULS2048(光谱仪2)采集沉积物可见-近红外光谱。 将两种光谱仪的光谱进行多光谱融合, 分别采用偏最小二乘回归算法(PLSR)和BP神经网络算法(BPNN)建立沉积物碳含量模型。 在PLSR沉积物碳含量建模结果中, 多融合光谱结果优于光谱仪2, 略低于光谱仪1, RPD值为1.968; 在BPNN沉积物碳含量建模结果中, 多融合光谱结果优于两个单光谱仪, RPD值为2.235。 将多光谱融合后的光谱划分多个波段, 分别建立沉积物碳含量模型, 寻找沉积物碳的特征波段。 通过分析多光谱融合各波段模型结果, 560~790 nm的建模效果最好, 为0.949, RMSEC为0.550, 为0.874, RMSEP为0.733, RPD值为2.823。 预测效果相较于光谱仪1、 光谱仪2、 多光谱融合全波段都有了显著的提高。 因此采用多融合光谱特征波段建立海洋沉积物碳含量模型, 能够提高海洋沉积物碳含量的预测结果, 建立准确度更高的沉积物碳模型, 为沉积物碳的快速测定打下基础。
海洋沉积物 多光谱融合 碳 光谱技术 Marine sediments Multispectral fusion Carbon spectroscopy 光谱学与光谱分析
2021, 41(9): 2898
李雪莹 1,2,3,4,*范萍萍 1,3,4侯广利 1,3,4邱慧敏 1,3,4吕红敏 1,3,4
1 齐鲁工业大学（山东省科学院）海洋仪器仪表研究所, 山东 青岛 266061
2 中国石油大学(华东) 地球科学与技术学院, 山东 青岛 266580
3 山东省海洋环境监测技术重点实验室, 山东 青岛 266061
4 国家海洋监测设备工程技术研究中心, 山东 青岛 266061
基于光谱技术建立的多元校正模型通常条件下只适用于同一台仪器、 相同的测试条件及同批次或同类别的样品。 在仪器、 测试环境、 样品发生变化后, 已建光谱模型不再适配, 需要进行模型转移。 模型转移是限制光谱技术推广应用的关键技术瓶颈, 模型转移是否成功直接影响到可见-近红外光谱技术的推广应用, 为此, 综述了其研究现状, 并探讨了其未来发展方向。 首先, 将模型转移问题分成了两类: 第一类是相同样品在不同仪器或不同测试环境（不同温度/不同湿度）等条件下产生的模型不适配问题; 第二类是不同批次、 不同物理形态、 不同种类间产生的模型不适配问题。 这两类问题性质不同, 解决第一类模型转移, 能够保证同源样品的准确性和稳定性; 解决第二类, 能够实现光谱模型在不同样品间的自动传递和匹配应用。 然后, 梳理了常用的模型转移算法并进行了分类, 包括模型更新、 基于光谱校正算法、 基于结果校正算法等, 并列举了每个类别的模型转移算法的应用。 模型更新是一种重新计算模型系数最直接的方法, 通过扩展和调整模型来满足新的变化; 基于光谱校正算法是通过算法计算转移矩阵, 实现对光谱的校正; 基于结果校正算法是通过算法计算预测结果和实际结果系数, 从而实现预测结果的校正。 最后, 指出未来应着重研究第二类模型转移问题, 并且要寻找能够实现机器自动校正的模型转移, 从根本上解决模型转移这一限制光谱速测应用的主要技术瓶颈。
光谱技术 模型转移 定量分析模型 化学计量学 Spectroscopy technology Model transfer Quantitative analysis model Chemometrics 光谱学与光谱分析
2021, 41(4): 1114
