作者单位
摘要
1 武汉轻工大学食品科学与工程学院, 湖北 武汉 430023
2 湖北省农业科学院农业质量标准与检测技术研究所, 湖北 武汉 430064
小龙虾是近年来广受消费者欢迎的淡水产品, 相关产业迅猛发展, 产生巨大的经济利益。 小龙虾整虾及虾仁、 虾尾在运输过程中极易腐败变质, 产生有害物质。 如果不能对小龙虾新鲜度进行及时检测, 任由腐败小龙虾进入食品流通环节, 极易酿成食品安全事故, 危害消费者生命安全, 对整个产业链造成不良影响。 挥发性盐基氮(TVBN)是衡量水产品新鲜度的主要指标, 也可以用于衡量小龙虾的新鲜度, 但传统的挥发性盐基氮检测方法存在步骤复杂、 检测时间长和化学试剂污染的等问题, 无法满足小龙虾庞大产业链的检测需求。 近红外光谱技术是一种快速、 无损、 环境友好的分析技术, 在食品分析领域中已有较为广泛的应用。 本研究基于近红外光谱分析技术(NIR), 结合化学计量学方法提出一种小龙虾新鲜度的快速检测方法。 使用偏最小二乘算法(PLS)建立小龙虾虾尾挥发性盐基氮定量分析模型。 为了提高模型的预测能力, 使用多元散射校正(MSC)、 标准正态变换(SNV)、 连续小波变换(CWT)和1阶导数(1st)法对光谱进行预处理, 扣除光谱背景; 使用蒙特卡洛-无信息消除(MC-UVE)和随机检测(RT)算法进行波长筛选, 选择光谱中有效变量。 结果显示, 光谱预处理和波长筛选技术能够有效提高模型的预测能力。 其中, 经过1阶导数和蒙特卡洛-无信息变量消除法组合优化处理之后的光谱所建立的偏最小二乘模型与其他模型相比具有更好的预测能力, 对于预测集样品, 其预测均方根误差和相关系数可达1.626和0.950, 能够实现对小龙虾新鲜度的快速、 准确检测。
近红外光谱 小龙虾 挥发性盐基氮 偏最小二乘法 Near-infrared spectroscopy Crayfish Total volatile basic nitrogen Partial least squares 
光谱学与光谱分析
2023, 43(1): 156
作者单位
摘要
1 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心, 江苏 南京 210023
2 南京师范大学江苏省碳氮循环过程与污染控制重点实验室, 江苏 南京 210023
3 环境保护部卫星环境应用中心, 北京 100094
以具有代表性的野外实测光谱数据作为端元,对水体遥感反射率进行线性混合光谱分解,基于分解得到的各组分丰度,构建了一种新的水体叶绿素a指数CSI(叶绿素a光谱指数)。以太湖、巢湖、滇池以及三峡水库水体的307 组实测叶绿素a 浓度及高光谱数据为基础,分析了CSI的特性。以该指数为自变量,构建了内陆浑浊二类水体叶绿素a 浓度估算模型,并分析了模型的抗噪性和传感器适应性。结果表明:1) CSI对水体叶绿素a 浓度大小有较好的指示作用,以fCSI=0 为条件将实测光谱分为2 个类别,可以表征光谱特征的明显差异;2) CSI作为自变量的叶绿素a 浓度估算模型在实测高光谱数据集中的精度与三波段算法(TBA)相近(二者估算结果的平均相对误差分别为0.332和0.330,均方根误差分别为9.892和9.929);3) 以CSI为自变量得到的估算模型对无偏移噪声和有偏移噪声都有较好的抗性,其中无偏移噪声几乎不影响算法的精度,而三波段算法对两种噪声同样敏感,随着噪声增加,估算结果出现较大误差;4) 新的估算算法对传感器波段设置不敏感,其优势在宽波段多光谱数据集中更加明显。相比于传统水体叶绿素半经验算法,CSI算法具有更高的稳定性和更强的应用潜力。
海洋光学 混合光谱分解 叶绿素a光谱指数 叶绿素a浓度 
光学学报
2015, 35(11): 1101003
作者单位
摘要
1 南京师范大学江苏省碳氮循环过程与污染控制重点实验室, 江苏 南京 210023
2 环保部卫星环境应用中心, 北京 100029
针对内陆湖泊水环境遥感监测缺乏合适数据源这一问题,基于水体生物光学模型与传统图像融合算法,开发了一种适用于复杂内陆二类水体的生物光学融合(BOF)算法,用于融合多光谱数据和高光谱数据。利用Hyperion数据生成模拟数据集进行算法验证,并将实验结果与小波变换算法、Gram-Schmidt变换算法和色彩标准化算法分别进行对比,结果表明:从视觉效果来看,BOF 算法较好地融合了高光谱数据的色彩信息和多光谱数据的空间细节信息;从图像精度指标来看,BOF 算法不仅在多种分辨率差异下都得到最好的精度,且精度对分辨率差异不敏感;在叶绿素a浓度估算实验中,BOF 算法也得到了最优的效果,均方根误差(RMSE)为9.817,其他三种算法的RMSE 分别为18.841、15.913和15.655。新算法有较强的应用潜力,有望为内陆二类水体遥感监测提供更合适的数据源。
遥感 图像融合 生物光学模型 内陆二类水体 
光学学报
2015, 35(4): 0410001
朱利 1,2,*赵利民 3王桥 1,2张爱玲 4[ ... ]石继香 1,2,3
作者单位
摘要
1 环境保护部卫星环境应用中心, 北京 100094
2 国家环境保护卫星遥感重点实验室, 北京 100094
3 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100094
4 环境保护部核与辐射安全中心, 北京 100082
以大亚湾核电站附近海域为研究区, 基于HJ-1B卫星热红外遥感数据IRS4, 对核电站温排水空间分布特征进行了识别与验证。 首先利用时空插值后的NCEP大气廓线数据, 结合近地面气象观测信息对IRS4数据进行大气订正; 其次查找表数据建立IRS4宽通道辐亮度与辐射温度转换公式, 完成研究区海表温度反演。 利用温盐深测量仪, 与卫星同步采集了84个离散点的水温, 经空间插值获得地面调查海水“体温度”(bulk temperature, BT)的分布, 并与海表温度(sea surface temperature, SST)反演结果进行了对比。 结果表明, 调查区平均BT比平均SST高0.47 ℃。 在远离热排放口区域, SST高于BT, 两者差异在1.0 ℃以内; 在靠近热排放口区域, SST低于BT, 并且越接近排放口两者之间差距越大。 遥感与地面调查两种手段获得的温升分布基本一致, 总温升区域面积相近。 遥感手段获得的温升等级较少(小于4级), 地面调查获得温升等级较多(大于5级); 后者高温升等级(2级以上)区域面积较大, 但对于1级温升区面积而言, 两种手段差异较小。 上午10时左右海表BT与SST差异较小, “肤-体”温差效应可以忽略, 在IRS4业务化SST应用中, 这一时段的卫星遥感可以作为核电站温排水分布监测的常规手段。
温排水 遥感监测 地面调查 大亚湾核电站 Thermal plume Remote sensing Marine survey HJ-1B HJ-1B Daya Bay Plant 
光谱学与光谱分析
2014, 34(11): 3079
赵少华 1,2,*张峰 1,2王桥 1,2姚云军 3[ ... ]游代安 1,2
作者单位
摘要
1 环境保护部卫星环境应用中心, 北京 100094
2 国家环境保护卫星遥感重点实验室, 北京 100094
3 北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院, 北京 100875
高光谱遥感技术在环境保护领域中应用广泛, 本文概述了高光谱遥感技术在我国大气环境中污染气体、 温室气体监测, 水环境中重点水污染源水华、 水质、 饮用水源地安全监测, 生态环境的生物多样性、 植被类型监测、 土壤污染等方面的应用情况, 并指出目前存在国内高光谱卫星缺乏、 数据处理和信息提取能力不足等问题, 以及目前迫切需要发展搭载大气痕量气体差分吸收光谱仪、 温室气体监测仪、 高光谱成像仪等高光谱传感器的环境卫星后续星、 加强高光谱数据处理和信息提取攻关研究、 加快高光谱环境地面应用系统的建设等建议。
污染气体 温室气体 水污染 生物多样性 Pollution gas Green-house gas Water pollution Biodiversity 
光谱学与光谱分析
2013, 33(12): 3343
作者单位
摘要
环境保护部卫星环境应用中心, 北京 100094
近年来, 随着遥感平台和传感器的发展, 已经实现了对地球表面大部分区域的连续重复遥感观测, 积累了海量的多源、 多尺度、 多分辨率遥感数据。 这些数据详细记录了地表上各种地物的变化过程, 使得基于遥感影像的中长期变化检测等全球变化研究成为可能, 并极大地推动了遥感影像处理方法和应用的研究。 但是, 尽管许多学者已经开展了大量相关的研究工作, 目前基于多时相遥感影像的变化检测仍然面临许多挑战, 还没有形成相对完整、 成熟的理论体系, 对相关研究进展的系统性总结工作仍然相对缺乏。 回顾了多时相遥感变化检测方法的发展现状, 并根据输入数据类型和数量的不同将这些方法分成单时相分类比较法、 双时相比较法和时序分析法三类, 对其进展情况和特点分别进行总结分析, 然后就多时相遥感影像变化检测方法研究中现存的问题加以分析, 并尝试探讨了其发展趋势。
多时相 遥感 变化检测 综述 Multi-temporal Remote sensing Change detection Review 
光谱学与光谱分析
2013, 33(12): 3339
作者单位
摘要
1 南京师范大学 虚拟地理环境教育部重点实验室, 江苏 南京 210046
2 南京信息工程大学 遥感学院, 江苏 南京 210046
基于太湖、巢湖、滇池和三峡水库水体组分生物光学特性, 根据辐射传输模型和神经网络优化算法建立悬浮颗粒物和叶绿素浓度优化生物光学反演模型.利用野外实测数据对优化生物光学算法进行检验, 结果表明, 该优化生物光学反演模型在一定程度上可以减少测量噪音对反演精度的影响.反演结果表明, 受悬浮颗粒物和叶绿素生物光学特性时空差异影响, 该优化生物光学反演模型在太湖、巢湖、滇池和山峡反演精度具有一定的差异, 但总体上能够较为准确地反演悬浮颗粒物和叶绿素浓度.其中悬浮颗粒物反演精度(平均绝对误差: MAPE, 均方根误差: RMSE)分别能够达到23%和15.13mg/L(样本数N=228), 叶绿素反演精度(MAPE和RMSE)分别能够达到26%和17.68μg/L(样本数N=228).
生物光学 遗传算法 普适性 分析模型 bio-optical model genetic algorithm universality analytic model 
红外与毫米波学报
2013, 32(5): 462
李俊生 1,*张兵 1申茜 1张浩 1[ ... ]王桥 3
作者单位
摘要
1 中国科学院遥感与数字地球研究所, 数字地球重点实验室, 北京100094
2 华东师范大学, 地理信息科学教育部重点实验室, 上海200062
3 环境保护部卫星环境应用中心, 北京100094
水体光场不是各向同性的, 其方向性分布规律的研究对于水质参数遥感反演建模具有十分重要的意义。 大洋水体光场的二向性研究已经相对比较成熟, 而内陆水体光场的二向性分布规律研究仍存在许多问题。 水面原位多角度光谱测量数据是分析水体光场二向性的重要依据, 但是目前国际上还缺少相关测量设备。 设计并制作了一种能够在野外原位测量水面光场二向性的多角度水面光谱测量杆, 它可以配合光谱仪测量多个角度的水面遥感反射率光谱。 利用该设备在太湖开展了一次水面多角度光谱测量实验, 利用该实验获取的数据分析了太湖水面遥感反射率光谱的方向性分布规律, 进而给出了能够降低方向性影响的水质参数遥感反演建模策略。
多角度 二向性 方向特性 遥感反射率 太湖 Multi-angle Directional properties Remote sensing reflectance Lake Taihu 
光谱学与光谱分析
2013, 33(9): 2506
作者单位
摘要
1 南京师范大学 虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏 南京 210046
2 南京信息工程大学 遥感学院,江苏 南京 210046
3 南佛罗里达大学 海洋学院,美国 佛罗里达
根据太湖悬浮颗粒物生物光学特性建立的悬浮颗粒物红外单波段生物光学模型具有明确的机理性.利用2006年至2009年野外实测悬浮颗粒物浓度和水体光学数据对该生物光学模型进行检验和分析.结果表明, 悬浮颗粒物比后向散射系数的时空差异是影响总悬浮颗粒物生物光学模型精度的主要因素.总悬浮颗粒物在红外波长的吸收系数对总悬浮颗粒物生物光学模型精度也具有显著的影响.根据中分辨率光谱成像仪(MERIS)悬浮颗粒物反演结果和野外实测风速数据,太湖沉积物再悬浮将显著增加水体中悬浮颗粒物的含量.
中分辨率光谱成像仪(MERIS) 悬浮颗粒物 生物光学模型 太湖 medium resolution imaging spectrometer (MERIS) suspended particle matter bio-optical model Tai lake 
红外与毫米波学报
2012, 31(4): 367
作者单位
摘要
1 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室, 江苏 南京 210046
2 南京信息工程大学遥感学院, 江苏 南京 210046
基于水动力模型和辐射传输模型,模拟不同风速条件下水体组分(浮游植物和悬浮颗粒物)垂直分布对遥感反射率的影响,对比分析现有的两种水体光学均一函数(Zaneveld权重函数和Gordon权重函数)在不同层化程度水体中的应用。结果表明,悬浮颗粒物垂直分布对500~650 nm范围内的遥感反射率(Rrs)影响较大,随着参考深度悬浮颗粒物质量浓度增加(由5~70 mg/L),悬浮颗粒物垂直分布对Rrs的影响不断减小 (变异系数由27.46%减小到3.38%),同时Rrs受到悬浮颗粒物影响的最大波长位置向长波方向移动(由585nm逐渐移动到685 nm);在浮游植物垂直分布影响下,400~725 nm范围内的Rrs值随着风速的增加呈现先增加再逐渐减小趋势, 400~450 nm范围内的Rrs受浮游植物垂直分布影响较小,变异系数仅为1%; 500~600 nm范围内的Rrs受浮游植物垂直分布影响较大,最大变异系数可达27.18%。在水体组分层化较弱水体中,Zaneveld与Gordon权重函数对水体光学均一处理效果较为相似;但在水体组分层化较为严重的水体中,Zaneveld权重函数光学均一处理效果要好于Gordon权重函数。
海洋光学 水动力学 垂直结构 遥感 
光学学报
2012, 32(2): 0201005

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