对LaCl3溶液拉曼和荧光光谱及其变化进行了理论计算和实验研究, 得到了较为全面的光谱信息。 基于密度泛函理论的B3LYP方法, 在6-31G(d, p)+Def2-SV(p)基组水平上计算了氯化镧溶液中的微团簇结构, 结果表明微团簇分子趋向于形成9配位结构, 验证了计算方法的可行性。 理论拉曼光谱与实验光谱相比基本一致, 随着LaCl3的加入溶液拉曼光谱在300~600 cm-1范围内峰的强度稍微增大, 原因可能为La—O振动与水中O—H的面内、 面外摇摆峰叠加形成的; 在3 000~4 000 cm-1范围内, 氯化镧溶液与水相比峰形变窄, 可能是由于在溶液中原有的水团簇结构破坏后形成的镧水合物中O—H的伸缩振动导致。 荧光发射光谱在350 nm处出现明显的新峰, 且与浓度呈良好的线性关系, 从络合物角度实现了对氯化镧溶液的定量分析; 同样的基组水平上计算了团簇的荧光发射中心, 在误差允许范围内, 理论计算与实验值基本吻合, 实现了对实验光谱中新峰的指认与归属。

通过荧光光谱实验和理论计算对金属离子在乙醇溶液中的微团簇结构进行了研究。 荧光光谱实验发现在275～330 nm范围存在较强的乙醇分子荧光峰, 当加入盐离子（Zn2+）后该处荧光强度逐渐变弱, 说明盐的加入对乙醇体系的荧光效率产生了影响, 破坏了原有乙醇分子之间的作用, 使得其刚性结构发生改变, 荧光效率降低, 同时Zn2+与乙醇分子通过溶剂化作用形成了新的微团簇, 在350～380 nm之间出现了新峰。 通过对团簇结构［Zn-（H2O)n］2+（n=1～3）进行优化比较, 得到了相对精确及运算成本较低的密度泛函理论B3LYP方法, 并应用于Zn2+在乙醇溶液中团簇结构计算。 结果表明体系的第一溶剂化层存在着n=1～6的微团簇分子, 且最多为6。 比较理论计算荧光光谱与实验荧光光谱, 进一步说明了Zn2+与乙醇形成了新的微团簇及计算方法的可行性。

高空间分辨率遥感影像蕴涵丰富的地物细节信息, 针对高分辨率多时相遥感影像的变化检测可以更清楚认识到地理单元的变化情况, 传统的遥感变化检测算法面对高分辨率遥感影像时, 会出现明显的"椒盐现象"。 本文借鉴面向对象图像分析的思想, 以高分辨率遥感影像对象的光谱特征为分析对象, 在多变量变化检测算法(multivariate alternative detection, MAD)的基础上, 提出一种半自动阈值选取的OB-HMAD(object based-hybrid MAD)算法, 并利用该算法进行变化检测实验对比分析。 首先对高分辨率多时相遥感影像进行多尺度分割, 形成多通道的影像对象; 其次利用MAD变换, 形成差异影像对象, 并对其进行MNF变换, 提高影像对象的信噪比; 然后采用直方图曲率分析(histogram curvature analysis, HCA)进行半自动阈值选取, 提取变化区域; 最后结合实地样本数据对变化检测结果进行混淆矩阵的精度验证。 结合2012年和2013年北京地区Worldview-2影像的实验可知, OB-HMAD算法融合多通道的光谱信息, 可以有效的实现多时相高分影像的变化检测, 基本消除了基于像元变化检测中"椒盐"现象的干扰, 并在一定程度上降低建筑物阴影和几何配准误差的影响, 总体精度和kappa系数也较优于其他变化检测算法, 但存在较大的漏检误差。 MNF变换可以有效的提高影像的信噪比, 使差异信息更集中, 直方图曲率分析的阈值分割算法相对其他阈值算法, 自动化程度更高。

冬小麦受晚霜冻影响的外部症状短期内不明显的特点, 为红边光谱的应用提供了契机。利用田间移动式霜箱和低温室系统分别开展不同温度梯度的霜冻试验, 基于冻后第1天测定的冬小麦冠层光谱数据, 使用最大一阶导数(FD)、 四点线性插值(FPI)、 多项式拟合(POLY)、 倒高斯拟合(IG)和线性外推(LE)等方法分别提取红边参数。通过相关分析、 线性回归建模以及波动分析, 从早期性、 敏感性和稳定性方面对红边参数检测冬小麦晚霜冻的能力进行定量研究。结果表明, LE方法提取的红边位置(REP)与霜冻温度的相关性为极显著(显著性水平达到0.01), 二者相关系数高于其他方法; REP随霜冻温度的降低而呈蓝移现象, 温度越低, 蓝移趋势越明显。FD方法提取的最小振幅(Drmin)和红边振幅与最小振幅比值(Dr/Drmin)对霜冻敏感性的表现最佳, 其次是FD和IG方法提取的红边振幅与红边面积比值(Dr／SDr), 敏感性最差的是LE方法提取的REP。总的来看, FD方法提取的Drmin和Dr／Drmin检测冬小麦晚霜冻的综合能力最强。以上结论可为基于冠层红边特征的冬小麦晚霜冻害早期诊断研究提供依据。

地下煤火燃烧在地表和近地面形成温度高于其周围环境的区域， 可用热红外遥感技术监测地下煤火高温度区及热异常区。 以内蒙古自治区乌达煤田火区为例， 探索了利用不同季节夜间ASTER热红外光谱进行地下煤火监测方法。 采样TES-ADE算法反演地表温度， 阈值分割法提取煤火区， 分析地表温度的季节变化规律、夜间与白天地表温度差异、煤火区分布格局及变化趋势。 结果表明: (1)相对白天来说， 夜间热红外光谱能够有效反演煤火区的地表温度， 而且能够避免沙地、裸地与建筑物的干扰， 提取的高温区基本都是煤火区；(2)相对其他季节来说， 冬季热红外光谱是反演煤火区地表温度及提取煤火区的最佳时相， 能有效区分煤火区与背景区；(3)冬季夜间热红外光谱能够有效监测煤火区的变化与分布格局。

分析了基本粒子群算法(PSO)、 混合粒子群优化算法(HPSO)和模糊C-均值算法(FCM)的特点, 将模糊C-均值算法引入到混合粒子群优化算法中, 发展和改进了HPSO-FCM算法, 并在Fortran语言和MATLAB环境下开发实现HPSO-FCM程序. 以2009年6月份的环境一号卫星多光谱可见光图像和ENVISAT的ASAR微波图像为基础数据, 通过波段叠加和主成分分析, 得到前3个主成分合成图像. 利用HPSO-FCM算法和非监督学习动态聚类算法(ISODATA)分别对湖南东洞庭湖3个主成分合成图像, 进行湿地分类实验. 结果表明：(1)将模糊C-均值算法引入到混合粒子群优化算法中, 具有较好的搜索速度和收敛精度, 能有效寻找和优化最佳聚类中心. (2)HPSO-FCM算法在多光谱遥感图像湿地分类精度比较高, 是一种有效的遥感图像分类方法.