蔬菜大棚种植对蔬菜供应发挥着重要的作用, 蔬菜大棚棚龄会影响蔬菜的产量和质量。 以不同棚龄(1年、 10年和18年)的黄瓜为对象, 利用漫反射傅里叶变换中红外光谱, 通过解析黄瓜的光谱特征峰, 探究棚龄对黄瓜品质的影响。 研究表明, 黄瓜的多糖和蛋白质组分在3个棚龄呈现先增加后降低的趋势, 10年棚龄种植的黄瓜多糖和蛋白质组分显著高于1年和18年的黄瓜多糖和蛋白质组分。 高的棚龄(即10年和18年)显著增加了黄瓜的木质素组分。 木质素组分主要分布于黄瓜皮中, 增加木质素组分会降低黄瓜的食用口感。 另外, 黄瓜中各有机组分的比值能综合反映不同棚龄下黄瓜的品质。 18年棚龄的黄瓜多糖与蛋白质组分的比值以及多糖与木质素组分的比值低于1年和10年棚龄的黄瓜各有机组分的比值, 表明1年和10年棚龄的黄瓜中碳水化合物和营养物质的比值更加均衡。 通过分析黄瓜各有机组分以及黄瓜各有机组分比值随着黄瓜棚龄的变化, 知悉黄瓜棚龄在10年以内时, 对黄瓜品质提升具有促进作用, 但更长的棚龄会抑制黄瓜品质。 因此, 综合考虑黄瓜的品质, 建议黄瓜棚龄不宜太长。 另外, 通过分析棚龄对黄瓜叶片有机组分的影响, 发现黄瓜叶片各组分与黄瓜各组分的变化趋势相似。 线性相关分析指出黄瓜蛋白质和木质素组分分别与黄瓜叶片蛋白质和木质素组分显著正相关, 表明黄瓜叶片在一定程度上能反映黄瓜的营养成分和黄瓜口感。 利用红外光谱解析不同棚龄下表征黄瓜品质的有机组分, 为蔬菜大棚管理以及提高蔬菜品质提供了科学依据。

对遗留在客体表面的手印进行提取和鉴定是侦破案件的重要依据。 对在犯罪现场发现的手印进行固定提取时, 首先应该使用没有破坏性的光学无损检验技术。 实践表明光学无损检验技术对于绝大部分光滑客体上的手印都能取得很大的反差和较好的纹线细节, 而对于光滑度较差的客体上的手印则需要使用有损的物理法和化学法对指印进行固定提取。 其中粉末法和熏显法在手印显现中得到了广泛的应用, 但是常用的绝大部分粉末和熏显物质对长期从事手印显现的工作人员身体有较大的毒副作用。 而且绝大部分常用的荧光粉末需要在紫外线的激发下产生荧光, 紫外线激发手印产生荧光的同时也常会激发承痕客体产生很强的背景荧光, 进而降低了手印与背景的反差。 因此寻找一种成本低廉、 无毒无害、 操作简单和应用性广泛的手印显现方法是当务之急。 研究了三种无毒无害、 成本低廉的蔬菜粉末的荧光性能, 并且将其应用于手印显现中。 首先通过荧光分光光度计测定西蓝花粉末、 菠菜粉末和紫菜粉末的荧光激发光谱和荧光发射光谱。 通过荧光测定发现, 西蓝花粉末的荧光比菠菜粉末和紫菜粉末的荧光强很多, 所以选择西蓝花粉末显现犯罪现场常见的疑难客体表面汗潜手印。 实验结果表明: (1)西蓝花粉末、 菠菜粉末和紫菜粉末都能发出荧光, 荧光激发光谱峰值都在417 nm, 荧光发射光谱峰值都在678 nm, 其中西蓝花粉末发出的荧光最强。 (2)将西蓝花粉末用于多色图案干扰的非渗透性和渗透性客体上的汗潜手印的显现中, 在415 nm的紫光的照射下能够发出明亮的红色荧光。 拍照荧光指印时在镜头前加上透过中心波长为680 nm左右的窄带通干涉滤光镜, 结果显示手印纹线与背景反差强烈, 纹线清晰连贯, 消除背景的干扰。 (3)与传统的荧光粉末显现法相比, 该显现方法具有较高的显现灵敏度。 (4)有些客体背景图案在415 nm的紫光的照射下也有发光, 但与西蓝花粉末的非常强的荧光相比, 背景的荧光弱得多, 所以使得手印与背景之间形成了较大的反差并且纹线的细节特征清晰。 (5)粗糙客体上手印的显现也获得了很大的反差, 粗糙的背景没有对纹线形成干扰而形成了清晰连贯的纹线。 (6)实验中使用的市售的西蓝花粉末具有颗粒细小、 吸附能力强等特点, 能够促进手印物质与西蓝花粉末之间的选择性吸附, 进而进一步提高手印显现的灵敏度。

大气中的颗粒物不仅影响人类生活, 还影响植物的光合作用、 生长发育和产量品质。 实现了颗粒物污染环境的人工模拟, 并对采收期的小白菜、 生菜、 小油菜三种叶菜进行颗粒物作用试验, 获取叶片的光合生理信息和高光谱数据, 基于高光谱技术和植物表型分析叶菜对颗粒物的响应机理, 研究叶菜的光合特性和光谱特征对颗粒物污染的响应情况。 结果表明: 以颗粒物作为唯一差别条件下, 三种叶菜叶片的高光谱曲线整体趋势相同, 在可见光波段内试验组反射率增加最大, 红边位置发生蓝移, 小油菜对颗粒物的作用最敏感, 小白菜吸附颗粒物的能力最强。 分别比较三种叶菜的净光合速率与叶片原始光谱、 一阶导数光谱的相关性, 利用相关分析法提取三种叶菜的敏感波段, 用原始光谱、 FD、 MSC和相关分析法提取特征波长; 比较10个高光谱特征参数及4个植被指数与净光合速率的相关系数, 选出敏感光谱特征参数和植被指数, 即生菜的Dr, SDr, SDr/SDb和SDr/Sdy, 小白菜的SDr, Dy, NIRRP, (SDr-SDy)/(SDr+SDy)以及小油菜的λr, SDy, (SDr-SDy)/(SDr+SDy)。 用ln对数运算、 多项式函数以及几种组合方法建立三种叶菜叶片的净光合速率定量反演模型, 其中, 预处理方法采用SG, FD, SD和MSC, 建模方法采用CLS, PLS, PCR和SMLR。 以相关系数为模型评价指标, 最终确定FD+SG+PLS方法是建立生菜和小白菜净光合速率反演模型的最优方法, FD+SG+MSC+SMLR方法是建立小油菜净光合速率反演模型的最优方法。 所建模型可为今后颗粒物污染环境下的模型修正提供参考, 具有实用性。 研究结果为利用高光谱技术研究叶菜类蔬菜在颗粒物污染环境下的诊断与分析提供理论依据, 为设施农业蔬菜的病害预警、 生理信息监测、 设施环境的净化和管控提供新思路。

植物油分类鉴别方法研究在食品安全与质量监管中具有重要的研究意义及应用价值。 近红外光谱方法可实现复杂成分定性与定量分析, 具有无损、 快速的优势, 在植物油鉴别分类方面应用广泛。 研究了基于二维相关近红外光谱的植物油分类鉴别方法: 利用傅里叶变换近红外光谱仪采集不同种类植物油的动态光谱, 对其进行二维相关分析, 得到二维相关同步谱, 同步谱的主对角元素即其自相关谱, 利用主成分分析提取自相关谱的主成分, 最后基于欧氏距离实现植物油种类鉴别。 利用二维同步谱的自相关谱主成分之间的欧氏距离实现常见植物油分类判别, 提高了分类准确性和算法效率。 二维相关分析以正己烷浓度为扰动因素, 采集不同浓度扰动下植物油动态光谱, 选择不同种类植物油近红外吸收光谱差异最大的6 001~6 063 cm^-1波长范围计算植物油样本的二维相关谱。 二维相关分析的计算过程相对于原始谱而言, 其实质就是提取不同品种的植物油随扰动因素变化的特征信息。 而这些特征信息体现在大量的数据点中(二维相关同步谱矩阵), 因此需要进一步降低变量维度。 二维同步谱的对角线元素, 即其自相关谱, 代表了不同波长处光谱强度随扰动因素变化的程度, 这里用自相关谱来代替二维同步谱, 大大减少了变量数量。 为了进一步降低数据维度, 对各种类植物油的自相关谱进行主成分分析, 将自相关谱主成分作为分类模型参数。 通过计算各种类植物油自相关谱主成分之间的欧式距离, 在择近原则基础上实现不同种类植物油鉴别。 实验结果表明, 二维相关近红外光谱与其特征提取方法相结合可以提高植物油分类准确度, 基于自相关谱主成分之间欧式距离的分类方法也为食用油鉴别应用以及自动化处理提供了有效手段。