金属漆颜料制品的光谱双向反射分布函数（BRDF）与其组成成分有关, 快速准确重建出成分相近的金属漆颜料制品的光谱BRDF数据, 对指导金属漆颜料制品的光谱BRDF建模, 减少其光谱BRDF数据采集的人力物力成本具有重要意义。 基于散射光谱加和性原理, 提出了一种使用少数金属漆颜料制品的光谱BRDF数据重建出具有不同成分比例金属漆颜料制品的光谱BRDF数据的方法。 该方法将金属漆颜料制品的光谱BRDF视为其各组成部分光谱BRDF的线性组合, 通过求解线性方程组得出各组成部分的光谱BRDF, 然后通过赋予各组成部分光谱BRDF不同的权重, 采用加权求和方法重构出成分比例不同的金属漆颜料制品的光谱BRDF数据。 实验中, 以潘通金属色系列色卡中亮黄色系列的6个不同组成比例色卡为研究对象, 使用比较测量方法测量得到了其在45°入射角度下, 380~760 nm波长范围的半球反射空间的光谱双向反射分布函数（BRDF）值。 然后选择其中两个色卡求解出该系色卡的基础成分的光谱BRDF数据, 再通过赋予其基础成分的光谱BRDF数据不同的权重, 重建出其他四个成分比例不同的色卡的光谱BRDF数据。 实验结果表明, 在45°入射角度和半球反射空间范围的几何条件下, 重建出的四个色卡的光谱BRDF数据与实际测量的四个色卡的光谱BRDF数据具有较好的一致性, 最小均方根误差可达0.057%, 最大适应度系数可达99.998%。 实验结果表明, 所提出的方法具有精度较高, 计算简单易实现的特点, 可用于金属漆类颜料制品的光谱BRDF数据重建。

针对多基色显示系统的颜色转换问题,提出一种基于亮度因数分级BP神经网络的色度转换方法,并建立CIE标准(X,Y,Z)空间到多基色(K1,K2,…,Kn)空间的转换模型; 将整个(X,Y,Z)颜色空间按训练样本的亮度因数Y分解成多个二维子空间,并形成亮度因数分级子空间BP网序列,从而减少了从低维度空间向高维度空间进行颜色转换时出现的同色异谱问题。以五基色LED显示系统为例,对亮度因数分级BP网的有效性开展验证实验。首先根据五基色LED显示系统的实际色度参数,建立了五基色显示系统(K1,K2,K3,K4,K5)空间到CIE标准(X,Y,Z)空间的线性转换模型; 在此基础上采用最小色差匹配法,生成了典型亮度因数分级训练样本集和测试样本集,并完成了BP神经网络的训练和测试。结果表明,训练样本集的CIE1976L*a*b*平均色差达到6.37以下,并且还有进一步的改进空间,为多基色显示系统的颜色转换工作提供了一种有效的技术途径。

通过双目观察与匹配心理物理学实验，对金属漆颜料制品在两种几何条件下进行了视觉评价，随后将金属漆颜料制品的视觉平均数据分别与基于双向反射分布函数（BRDF）数据和基于PR715分光辐射计测量结果的色貌模型预测结果进行最小二乘法线性拟合。实验结果表明，在不同几何条件下，BRDF数据均可以用来对金属漆颜料制品进行色貌预测；对于三属性预测而言，在明度和彩度方面，基于BRDF数据的色貌模型预测精度不如基于PR715分光辐射计数据的色貌模型预测精度，而在色调角方面，基于BRDF数据的色貌模型预测精度则高于基于PR715分光辐射计数据的色貌模型预测精度。

多基色显示是广色域显示技术的重要发展方向，但多基色显示系统目前面临着高分辨率、高帧率多基色驱动图像的获取问题。提出一种基于广色域RGB相机的多基色驱动图像生成方法。以实际多基色LED点阵显示系统为例，首先建立了显示系统的n基色空间与标准CIE XYZ空间的转换模型，即正向转换模型；在正向模型的基础上，建立了由3基色空间到多基色空间的逆向转换模型，从而将RGB相机摄取的高分辨率彩色图像转换为n基色显示系统的驱动图像。实验中，根据典型5基色LED点阵显示器的色度参数分别建立了正向和逆向转换模型，并将ColorChecker SG色卡的广色域图像作为目标图像，完成了基色转换和色差分析。

为了提高坡耕地的秸秆还田效率, 增加土壤有机质, 探索一种适于坡耕地的基于种养结合的保护性耕作方式。 采用田间小区试验, 研究了秸秆覆盖轮耕技术（包括当季秸秆覆盖+休闲、 上季秸秆覆盖+旋耕）与常规耕作（秸秆移除后旋耕）对土壤水溶性有机碳（WSOC）荧光特征及团聚体有机碳的影响。 结果表明: 砂质暗棕壤坡耕地秸秆覆盖旋耕（SRT）、 秸秆覆盖休闲（SFT）与秸秆不还田的常规耕作（CRT）处理土壤WSOC均解析出C1, C2, C3和C4等4组荧光组分, 主要为紫外光区与可见光区类富里酸（Peak A 和Peak C）、 类胡敏酸（F）和短波类色氨酸（类蛋白B、 D峰）等成分。 秸秆覆盖旋耕处理提高了类富里酸（Peak A和Peak C）和类蛋白组分C4含量, C1和C2组分较覆盖休闲和常规耕作分别提高112.73%, 109.35%和107.77%, 66.07%, C4组分较SFT与CRT处理提高28.26%和42.31%, 差异显著, 而常规耕作处理来自于自生源腐殖质组分的胡敏酸C3含量增加, 较覆盖旋耕和覆盖休闲处理分别增加16.76%和49.74%; 0～20 cm耕层土壤团聚体有机物主要分布在<0.053 mm的矿物质结合态（MOM）中, 平均占比为63.90%, 其次为0.25～0.053 mm细颗粒态有机物（oPOM）, 占比为23.8%, 粗颗粒态有机物（>0.25 mm）中含量最低, 仅为11.2%; 与秸秆不还田比较, 坡耕地秸秆覆盖还田增加了植物来源的新鲜有机质的形成, 表现为＞0.053 mm的闭蓄态有机碳（oPOC）含量的增加, 以覆盖旋耕处理oPOC增加较大, 而秸秆不还田的CRT处理增加了MOM占比; 覆盖旋耕处理FI和HIX值增大, 土壤腐殖质积累趋势增强, 为低山丘陵区坡耕地实施秸秆覆盖还田的保护性耕作技术提供了科学依据。

为探讨秸秆还田对土壤水溶性碳(WSOC)的影响, 采用田间定位试验, 研究连续免耕、 浅翻、 深翻与免耕秸秆覆盖、 秸秆浅翻及深翻还田方式下, 旱地草甸土WSOC随土层深度变化的荧光特征。 结果表明: 0～50 cm土层, 3种耕法与相应秸秆还田方式土壤WSOC均解析出2类 3个荧光组分, 即类腐殖质组分C1(240/400 nm)和C2(245, 400/465 nm)及类蛋白质组分C3(220, 275/325 nm); 无论浅翻还是深翻, 0～20 cm表土层C1＞C2＞C3, 20～30 cm土层C3组分的变化与C1, C2组分呈负相关, 秸秆还田增加了30～50 cm土层C3组分的含量; 荧光指数分析表明, 土壤WSOC组成为非生物源与生物源的混合物, 10～20 cm土层异源特征明显, 免耕与免耕秸秆覆盖20～50 cm土层自生源特征较强; 秸秆深翻还田40～50 cm土层腐殖质的产生和积累趋势增强, C2/C1比值高于秸秆浅翻还田和秸秆覆盖。

实现半色调印刷品原稿的光谱复制技术其前提要确定原稿所用油墨数目及油墨成份, 但目前应用于印刷品原稿原色油墨光谱预测的算法还有待研究, 且已有的基色色料光谱预测方法存在诸多弊端。 针对这一问题在非负矩阵分解算法基础上结合印刷品原稿光学特性, 创新的提出了一种基于约束条件非负矩阵分解的油墨光谱预测算法ISPNMF, 和对黑色油墨光谱预测结果优化的算法。 ISPNMF算法克服了基本非负矩阵分解有多重最优解和局部极小值的缺陷, 实现了预测算法唯一的全局最优解。 黑色油墨预测光谱优化的算法克服了彩色油墨对光线混合吸收给黑色油墨预测带来的干扰, 能优化得到逼近于实际黑色油墨光谱的预测值。 使用Konica Minolta C1085和HP indigo5600两台四色数码印刷机及其自身配备的墨粉和墨膏来摸拟不同品牌的油墨, 在230 g白卡纸上打印 IT8.7/3色标, 并使用X-rite i1 Pro2获取两样张的光谱反射率作为实验数据样本, 来探究并验证算法的准确性和实用性。 实验结果表明, 在印刷品原稿线性经验空间中能准确预测原稿所用原色油墨数目和油墨光谱, 且彩色油墨预测光谱与实际使用的油墨光谱相比其拟合度均高达99.9%, 光谱角距离均小于0.045, 黑色油墨的预测光谱经优化后与实际油墨光谱拟合度也高达99.9%。 这说明该算法不仅能实现对印刷品原稿原色油墨的准确预测, 而且可以精确匹配实际使用的原色油墨, 对实现印刷品原稿的光谱复制技术有重要意义。

在半色调印刷品原色油墨光谱预测技术中， 在原光谱反射率空间进行主成分分析得到的代表性基向量数目会大于实际所使用的原色油墨数目， 即光谱反射率空间并不适用光谱预测， 且主成分分析得到的基向量会出现负值， 没有物理意义。 针对上述问题， 建立了一个减色线性经验空间模型及其空间转换模型， 并探究了影响经验空间线性程度n值的因素， 通过实验及优化算法创新性找到确定最佳n值的方法， 并在该减色线性经验空间进行半色调原稿原色油墨的预测实验。 实验结果表明， 在不同n值下， 选取原始光谱反射率Rm和重构光谱反射率Rrecon的f范数平方值的最小值对应的n值做为建立线性经验空间确定最佳n值的方法是有效的； 为了将纸张和油墨类型对空间转换因数n的影响程度减到最小， 最终确定n值为3.5； 在减色线性经验空间进行印刷品原色油墨数目预测， 得到的代表性基向量数目恰好等于实际印刷使用的原色油墨数目4， 进行原色油墨光谱预测， 预测的4色油墨除K色外， 其他CMY色与实际原色油墨光谱相比拟合度GFC均大于99.9%。 即所提出的优化n值的新方法建立的减色线性经验空间是一个可作为半色调印刷品原色油墨数目预测和光谱预测的有效线性空间。