采用固相法合成了高近红外(NIR)反射金红石型钛镍黄色料，并以SiO2气凝胶为基体，制备一种网络状NIR反射金红石型钛镍黄/硅气凝胶复合色料，测定了其结构特征和呈色性能，并分析其NIR反射效应和隔热性能。结果表明，添加1% (质量分数)助烧剂NaF所固相合成的金红石型钛镍黄色料呈色性能(b*=54.24)和NIR反射性能优异；所制备的网络状金红石型钛镍黄/硅气凝胶复合色料具有良好呈色性能、低透过率、高NIR反射率(96.60%)和低导热系数[0.068 54 W/(m·K)]，表明其具有优异的隔热性能。此外，还探讨了该复合色料的制备机制和隔热机理。

品质性状的化学测定操作繁琐且存在破坏性和耗时较长等不足的问题, 光谱测定具有高效、 快速、 成本低等优点, 但测定准确度受到不同仪器以及不同机型的影响。 为了建立和优化快速测定苜蓿样品的粗蛋白（CP）、 粗脂肪（EE）、 酸性洗涤纤维（ADF）和中性洗涤纤维（NDF）近红外漫反射光谱的模型, 更好的测定苜蓿品质性状。 选取了25份苜蓿材料147份试验样品, 采用傅里叶变换近红外光谱技术（NIRS）扫描, 获得扫描光谱范围4 000~10 000 cm-1的光谱值, 软件TQ Analyst v9选用偏最小二乘法（PLS）和OPUS7.0选用定量2方法建立定量模型并优化, 并进一步交叉验证和外部检验评估模型效果。 结果表明利用2种软件建立的模型都能很好的预测CP的含量, 建模决定系数（R2cal）分别达到0.999 9和0.984 8, 交叉验证的均方根误差（RMSECV）分别为2.121和0.471, 外部验证决定系数（R2）都大于0.97, 残留预测偏差（RPD）值大于6.0。 EE应用TQ Analyst v9所建立的模型效果更好, R2cal为0.999 7, RMSECV为1.502, 外部验证的R2为0.9293, RPD值为3.89; ADF和NDF利用OPUS7.0建立的模型效果更好, R2cal分别为0.944 1和0.978 8, RMSECV分别为1.040和0.514, 外部验证的R2依次为0.914 5和0.911 8, RPD值分别为3.66和3.43。 4种品质性状建模效果表明, 相对分子结构相对简单的蛋白质和脂肪, 利用TQ Analyst v9更准确, 而对于分子结构更复杂的纤维素, OPUS7.0的预测效果更好。

为了表征典型卫星表面材料的近红外偏振特性，基于微面元模型并综合考虑镜面散射及漫散射来描述目标表面的反射特性，引入镜面系数及漫反射率来明确两种反射对偏振度的影响，并考虑实际粗糙材料表面存在的遮蔽效应，建立一种更完善的多参量偏振双向反射分布函数模型，进而推导出适用于粗糙材料表面的光学反射偏振度表达式。对典型卫星表面材料进行近红外偏振实验，采用遗传算法从实验数据中反演卫星表面材料的多参量数值，进而得到偏振信息仿真曲线。结果表明，该多参量偏振双向反射分布函数的仿真值与实验测试值能够较好的吻合，不同卫星表面材料的近红外偏振特性有较大分布差异。

成像光谱技术能够同时获取目标的图像特征和光谱特征, 很容易识别与背景环境光谱特征区别较大的传统伪装材料。 近年来, 成像光谱得到了迅速发展, 经历了多光谱技术到高光谱技术的跨越, 传感器的探测波段数、 光谱分辨率、 空间分辨率的显著提高。 得益于各国ISR无人机技术的应用, 高光谱传感器由星载拓展到机载, 可以在更近距离对**伪装目标进行识别, 对具有重要价值的**目标的生存能力构成巨大挑战。 目前, 应对高光谱的伪装材料主要设计思路是, 选择材料或材料体系具有与环境背景相似的颜色和光谱反射特征（传感器探测范围内）进行复合, 目的是与环境背景达到“同色同谱”来躲避高光谱侦察。 绿色植被是最常见的伪装背景, 也是本领域绝大部分研究的光谱模拟对象, 其反射光谱曲线在可见近红外波段具有: “绿峰”、 “红边”、 “近红外高原”和“水吸收带”四个主要特征, 分别由叶片的组织结构以及叶绿素和水分产生。 离体叶绿素光热稳定性较差, 不能直接用作伪装材料, 所以寻找和合成稳定性好、 具有类叶绿素结构及光谱特征的分子是当前的研究热点之一。 此外, 铬绿和钴绿是常用的伪装颜料, 具有类似绿色植被“绿峰”、 “红边”和“近红外高原”光谱反射特性, 研究者将其与高吸水填料复合来引入“水吸收峰”, 大致模拟出绿色植被反射光谱, 但是想要实现精确模拟, 仍存在一些难以解决的问题。 从绿色植被光谱特征出发, 分别阐述了模拟绿色植被可见光区和近红外光区光谱特征的材料选择依据及体系; 同时介绍了它们在精确模拟植被光谱时存在的问题, 以及通过改性和复合来提升光谱相似度和耐候性的相关研究工作, 总结并展望了绿色植被光谱模拟材料要解决的重难点问题和发展方向。

可溶性固形物（SSC）是一种综合参数, 主要包括糖、 酸、 纤维素、 矿物质等成分, 对评价果实成熟度和品质具有重要意义, 影响果实口感、 风味及货架期。 西瓜可溶性固形物含量的无损快速检测对西瓜成熟度的确定、 贮藏及运输过程中西瓜内部品质监控具有十分重要的意义, 有助于提高西瓜生产效益和市场竞争力。 在西瓜可溶性固形物含量的快速无损近红外光谱检测中, 近红外漫透射的方式所需光源的能量大, 同时大功率透射会对水果的内部品质产生影响; 采用近红外漫反射方式的研究较少, 但漫反射采集所需的能量小, 有助于实现仪器小型便携化, 成本低, 同时避免透射引起的水果品质变化。 以小型西瓜为研究对象, 利用JDSU便携式近红外光谱仪采集西瓜样品瓜梗、 瓜脐、 赤道部位的近红外反射光谱, 在976, 1 186和1 453 nm附近有明显的吸收, 利用偏最小二乘回归定量分析方法建立西瓜可溶性固形物的近红外光谱无损预测模型。 首先, 采用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法对西瓜不同检测部位的样品集进行划分, 以可溶性固形物含量为y变量, 光谱为x变量, 利用两种变量同时计算样品间距离, 以保证最大程度表征样本分布, 有效地覆盖多维向量空间, 增加样本间的差异性和代表性, 提高模型稳定性。 将西瓜样品划分为51个校正集和15个预测集, 校正集样本的SSC含量涵盖了预测集样本的SSC含量范围, 且变异系数均小于9%, 样品集划分合理, 有助于建立稳健可靠的预测模型。 其次, 对比分析西瓜瓜梗、 瓜脐、 赤道检测部位的近红外反射光谱与可溶性固形物含量之间的定量模型的预测精度, 结果得出西瓜赤道部位的反射光谱与可溶性固形物含量相关性较高, 预测效果较好, 预测集相关系数为0.629, 预测集均方根误差为0.49%。 对于不同检测部位获取的光谱信息所建立的近红外光谱SSC预测模型的精度问题, 一方面与光谱的采集方式有关, 另一方面与西瓜的产地、 品种、 成熟期等因素引起的其性状上的差异有关。 在模型建立过程中根据实际情况确定西瓜的检测部位。 最后, 为提高西瓜赤道部位近红外反射光谱与可溶性固形物含量之间的预测模型精度, 采用光谱预处理方法进行优化, 结果得出经标准归一化预处理后, 建立的偏最小二乘回归预测模型效果最佳, 预测集相关系数为0.864, 预测集均方根误差为0.33%, 模型相关性较好, 预测精度得到了很大提升。 研究结果表明, 近红外反射光谱检测小型西瓜赤道部位能很好预测其可溶性固形物含量, 为实际生产中近红外光谱无损快速检测西瓜可溶性固形物含量及小型便携式仪器研发提供了技术储备。

通过溶剂热法制备氯氧化铋(BiOCl)粒子, 研究BiOCl粒子对近红外光的反射作用, 将其应用于薄膜中制备成阻隔太阳光光热的复合薄膜。 通过X射线衍射(XRD)和电子能谱(EDS)表征BiOCl的晶相结构和化学组成, 采用扫描电子显微镜(SEM)观察其微观形貌。 用紫外-可见光-近红外分光光度计分析BiOCl粒子在波长范围220~2 500 nm内的吸收和漫反射光谱。 最后将BiOCl分散在聚乙烯醇(PVA)溶液中, 采用涂覆工艺制备成BiOCl/PVA复合薄膜, 研究BiOCl含量对薄膜隔热性能的影响。 结果表明, 在本实验中制备的BiOCl为尺寸均一的微球结构, 外径为3~5 μm； 由大量纳米片交织构成, 形成开放的通道。 禁带宽为3.69 eV, 大于计算值2.62 eV, 表明BiOCl粒子表面的光生载流子浓度发生了变化, 使吸收边发生蓝移。 BiOCl在可见光区(300~750 nm)平均反射率为67.3%, 在近红外区(750~2 500 nm)平均反射率达到了99.8%以上。 随着添加BiOCl含量的增加, PVA薄膜的隔热性能持续提高, 当BiOCl添加量为1.5%时, 使隔热箱内部的温度下降了4.5 ℃。 由于近红外光的入射频率高于复合膜中BiOCl粒子本身的振动频率, 引起了其振动粒子的高反射, 对分布于近红外区的能量起到了很好的阻隔反射作用, 降低了隔热箱内部的温度。

测量重金属化合物氯化铬（CrCl3）、 氯化铜（CuCl2）、 氯化锌（ZnCl2）的可见-近红外反射光谱（VNIRS）, 将重金属反射光谱与重金属元素的核外电子排布式联系起来, 观察重金属化合物的反射光谱特征; 结合晶体场理论分析重金属的特征反射峰出现的波段位置和原因。 以湖北大冶地区土壤样品为例, 向土样中添加不同浓度梯度的CrCl3, CuCl2和ZnCl2并测定其可见-近红外反射光谱, 研究不同种类不同浓度的重金属对土壤反射光谱的影响。 对样本的反射光谱进行不同光谱预处理, 探究重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系及显著相关（p<0.05）波段出现的位置和潜在机理。 结果表明, 重金属化合物CrCl3, CuCl2和ZnCl2在可见光-短波近红外波段范围内的反射光谱特征与重金属元素3d轨道上的电子填充状态有关。 添加入土壤中的重金属化合物影响了土壤的可见-近红外反射光谱, 其浓度与土壤反射光谱之间整体呈负相关, 最大负相关系数分别为-0.788, -0.880和-0.824。 样品反射光谱经不同预处理后, 重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系有所变化, 显著相关波段信息更加丰富。 研究表明, 重金属的可见-近红外反射光谱与重金属的电子结构紧密相关, 可见-近红外反射光谱技术可以检测到土壤中较高浓度重金属的存在, 该技术在快速高效、 无损低耗地预测土壤重金属元素含量方面拥有巨大潜力。 基于部分重金属化合物的可见-近红外反射光谱特征, 结合晶体场理论为土壤重金属的定性和定量反射光谱分析提供了理论依据和实验参考。