全无机钙钛矿量子点CsPbX3(QDs)(X=Cl、 Br、 I)具有可覆盖整个可见光区(400～700 nm)的发射, 单一发光峰较窄, 量子效率较高, 其发射波长和带隙可通过调节CsPbX3中卤素原子X来实现调控。 因CsPbX3优异的光学特性而被广泛应用于显示领域, 然而其稳定性较差等问题阻碍其进一步的应用。 金属有机框架(MOFs)是一种多孔性的框架结构, 因其独特的多孔结构, 永久的孔隙率而作为一种基质载体来提高材料的稳定性。 MOFs将QDs限制在主体内部不仅可以保护它们免受外部环境的刺激, 使它们彼此隔离而不团聚, 而且还可以实现各种新的特性和应用。 将QDs限制在MOFs中所得的复合材料(CsPbX3 QDs@MOFs)具有比CsPbX3 QDs更优异的光学特性以及对周围环境更好的稳定性, 复合材料(CsPbX3 QDs@MOFs)在光电器件, 传感器以及加密与防伪领域有着广泛的应用。 该综述首先介绍了CsPbX3 QDs相关结构、 制备、 光学性能和应用, 以及现存问题。 例如在毒性、 稳定性、 阴离子交换等方面及相应解决方法; 其次介绍了MOFs结构、 制备、 特性及应用等相关内容; 并对介绍复合材料CsPbX3 QDs@MOFs的制备、 光学特性、 应用, 例如在白光二极管(WLEDs)、 防伪和加密、 用作催化剂、 远程型白光发射器件中的应用, 并实现了宽色域应用, 验证了这些新型发光复合材料在背光显示应用中具有很大的应用前景。 对复合材料CsPbX3 QDs@MOFs现阶段存在一些问题和需要改进方面提出一些见解, 对下一步进行复合材料方向提供一些思路并对研究前景进行了展望。

光谱是颜色信息的指纹, 也是表征物质物化属性的重要特征, 对于颜色的高保真复制和物质的精准识别分析具有重要应用价值。 基于光谱重建的多光谱成像技术利用成像系统拍摄物体表面数字图像, 并通过光谱重建计算得到物体表面的多光谱图像, 能够克服传统RGB图像对成像条件的依赖性, 更加精细化地表征识别物体。 该技术相对于价格昂贵的高光谱相机而言, 能够有效提升多光谱图像的空间分辨率和获取效率, 降低设备成本。 然而, 无论是基于机器学习还是基于深度学习的光谱重建方法, 在光谱重建应用时均对图像的曝光变化敏感, 即光谱重建方法在一种曝光水平下建立的光谱重建模型, 无法直接在另一曝光水平下进行光谱重建应用, 否则将导致重建光谱曲线的形状特征偏离真实光谱, 制约着光谱重建面向光照强度易变和光照不均性场景的应用。 针对现有光谱重建方法对图像曝光水平变化敏感的问题, 论文提出了一种基于根多项扩展的自适应加权光谱重建方法, 首先利用根多项式对样本rawRGB图像数据进行扩展, 并利用伪逆法建立光谱重建模型, 以解决模型对曝光水平变化的敏感性, 然后在光谱不变特征空间构建自适应加权矩阵, 以进一步提升光谱重建精度。 研究以理论实验和具体实验样本为基础, 首先对现有光谱重建方法对曝光变化的敏感性进行分析, 然后将该方法与现有同类型光谱重建方法进行对比, 最后探讨了加权策略对该方法的影响。 实验结果表明, 现有先进光谱重建方法均对曝光水平变化敏感, 而该方法能有效对抗曝光水平变化, 且光谱重建的光谱均方根误差(RMSE)和色差(ΔE*ab)显著低于现有同类方法。 此外, 在光谱不变特征空间构建自适应加权矩阵, 对于该方法提升光谱重建精度至关重要。 研究成果对开放场景下的高精度光谱重建具有重要应用价值。

发光二极管(LED)发射光谱窄限制了差分吸收光谱反演波段, 难以实现多种气体的同时测量。 采用光纤束组合两种紫外LED形成组合式LED宽带光源, 应用于DOAS系统实现大气SO2和O3的同步探测。 光谱分析显示两种LED灯谱在280～295 nm处发生叠加, 275～301 nm有明显的灯结构。 该灯结构会随着双峰光强比增加而增强, 同时向短波方向漂移。 实际测量时, 外界环境改变会引起两个LED光谱各自独立变化, 且二者发射光谱波段内大气消光存在差异。 这将导致大气吸收光谱的双峰光强比不断变化, 且与灯谱不一致, 二者相除难以抵消灯结构。 光谱反演结果显示宽带光源灯结构为参考谱参与拟合无法较好地扣除干扰。 为扣除测量时LED光谱独立变化对光谱反演的影响, 提出采用各LED独立灯结构作为参考谱参与拟合, 结果显示SO2和O3拟合残差分别由1%、 6‰降低至4‰左右, 扣除效果较好。 该方法与避开干扰结构相比, 拓宽了SO2和O3的反演波段, SO2和O3吸收峰分别增加了1.75倍和1倍, 平均拟合误差分别降低了67.5%和37.3%, 测量精度明显提高。 SO2和O3测量结果与同时段同地区的传统氙灯长光程DOAS系统比较, 结果显示二者保持较高一致性, 相关性系数R高于95%。 结果表明DOAS反演时组合式LED宽带光源灯结构可以通过各LED独立的灯结构来拟合扣除。

多光谱图像比常见的三通道图像能够携带更多的数据信息来表示颜色, 因此大大提高了存储与传输此类信息所需要的难度。 为了解决以上问题, 研究人员提出一种将多光谱数据在存储与传输前进行压缩, 并在使用时通过过渡连接空间(ICS)对压缩数据进行重建, 而过渡连接空间决定了转换的效果。 Derhak等［JIST, 50: 53-63, 2006］提出了一种名为LabPQR的6个维度的ICS。 这个空间的前三个维度是给定光谱r在指定光观察环境(用加权表矩阵H表示)下的三刺激值向量t, 后三个维度是同色异谱黑rb在由主成分分析获得的同色异谱黑空间前三个基向量(记为矩阵B)下的组合系数tPQR。 同色异谱黑rb由基于三刺激值t的光谱分解式rb=r-Mt给出, 这里的映射矩阵M为熟知的“R-矩阵”, 同色异谱黑空间是由光谱图像数据或独立反射率训练集对应的所有同色异谱黑构成。 重建的反射率rp=Mt+BtPQR。 该研究提出一个改进的LabPQR过渡连接空间, 记为MLabPQR。 两者之间的差别就在于光谱分解式中的映射矩阵M的选取。 该方法选取M为“Wiener估计矩阵”。 Wiener估计矩阵不仅依赖于光环境H, 而且还依赖于训练光谱数据, 因此期望通过Wiener估计矩阵更能反映出光谱图像的光谱特性, 从而提高反射率重建精度。 使用NCS光谱反射率数据和一幅光谱图像作为测试样本, 分别用Munsell反射率数据集和测试样本集作为训练样本。 采用均方根误差(RMSE)和拟合优度系数(GFC)为重建光谱精度指标, 以CIELAB色差为色度精度指标对本方法进行综合评估, 并与现有的LabPQR、 LabRGB、 XYZLMS和LabW2P ICSs进行比较。 比较结果表明, 该研究的新ICS不论从光谱精度还是色度精度都优于其他ICSs。 因此新方法对光谱反射率压缩及跨媒体多光谱图像再现等相关领域有着重要的应用价值。

苯作为挥发性有机化合物(VOCs)的重要组成部分, 其大气污染状况日益引起人们的关注, 中红外波段通常是分子的基频指纹吸收区, 已成为痕量气体检测的重要波段, 而差分吸收激光雷达是探测大气痕量气体的重要手段, 故针对区域性苯浓度实时遥感问题, 提出基于中红外带间级联激光器(ICL)的探测大气苯浓度路径积分型差分吸收(IPDA)激光雷达系统。 首先, 在分析IPDA激光雷达的探测原理的基础上, 构建了IPDA激光雷达的反演算法及其误差分析模型。 其次, 详细分析来自HITRAN数据库的中红外3 100 cm-1附近苯以及主要干扰气体(如HCl, CH4和H2O)的吸收光谱, 结合HCl和CH4着重考虑了H2O对探测结果的影响, 选择IPDA激光雷达的测量波长和参考波长分别为3 090.89和3 137.74 cm-1。 再次, 基于两个连续波ICL, 设计了探测大气苯浓度IPDA激光雷达系统, 并可通过控制温度和驱动电流调谐激光器的输出波长, 使其波长分别稳定在强吸收谱区和弱吸收谱区, 并设计了基于中红外衍射光栅的光谱分光子系统, 以实现双波长接收信号的同步探测。 最后, 基于标准大气模型, 仿真分析了不同路径长度、 能见度和水汽浓度情况下激光雷达的探测性能, 并搭建中红外波段检测气体池开展了测试实验, 以验证该IPDA激光雷达系统的可行性。 仿真及实验结果分析表明, 当大气能见度为5 km, 水汽浓度低于0.4%时, 苯的浓度路径积(CL)在0.1～24 mg·m-3·km范围内探测的相对误差优于10%, 而苯的CL为5 mg·m-3·km时探测相对误差优于1%; 初步实验测试了中外红波段差分吸收激光雷达探测的线性相关系数R2约为98.7%。

药物片剂中气孔体积与药片在自然状态下的总体积之比被称为孔隙率。 药物片剂在生产过程中, 由于原料的理化性质、 人为因素和环境因素的影响, 气孔的形成是不可避免的。 孔隙率是药物片剂的一个重要特性, 孔隙率的大小会影响片剂的崩解、 溶解和生物利用度。 目前常见的药片孔隙率检测手段如压汞法、 氦比重法、 红外光谱法等等, 均无法实现药片孔隙率的无损、 快速检测。 为此提出一种利用连续太赫兹波对单个药物片剂进行孔隙率检测的方法, 分别用两种标准规格的平面药物片剂作为研究对象, 使用矢量网络分析仪在500～750 GHz的频率范围内测量通过每个药片传输的信号, 从测得的S参数中提取出每个片剂的包裹相位值, 然后对包裹相位值进行相位展开和校正以得到片剂的真实相位值, 并通过计算药物片剂与空气的相位差得到药片的有效折射率。 同时使用零孔隙率近似(ZPA)的理论模型将药片有效折射率和孔隙率联系起来。 使用矢量网络分析仪测得并计算两种药片的孔隙率与采用气体置换法测量的标准孔隙率的相对误差分别为7.3%和5.3%, 实验结果表明利用连续太赫兹波检测药片孔隙率的方法具有可行性。 太赫兹波检测药片孔隙率的方法简单、 实用, 并能做到无损、 快速检测, 为今后药物片剂制造生产中的快速、 灵敏和无损孔隙率测量工作奠定基础。

具有长波长荧光发射特性的碳点(CDs)材料由于其在生物领域的广阔应用而受到越来越多的关注。 长波长发射荧光碳点的合成主要基于高温高压的方法, 室温合成的方法和研究还比较少。 采用碱催化的方式, 将氢氧化钠溶液与果糖溶液混合后透析, 无需加热和其他额外的能量输入即可制备出一种蓝绿色发光可调的碳点, 并通过透射电子显微镜、 紫外-可见分光光度计、 稳态荧光光谱仪等光谱技术对合成碳点进行了表征。 进一步采用圆二色分光光度计和皮秒时间相关单光子计数等测量系统对碳点与牛血红蛋白(BHb)之间的相互作用进行了探究。 虽然已有较多应用碳点检测BHb的研究, 但这些研究更注重分析BHb检测的效果, 而对BHb猝灭碳点荧光的机理还缺少较为详细的系统性证明。 测量得到了二者在不同温度下相互作用的Stern-Volmer图像, 以及碳点在BHb加入前后的荧光寿命, 结果表明BHb对碳点荧光的猝灭是一个静态的过程。 并且在该过程中, BHb的α-螺旋含量下降了约3%, 证明了碳点会使蛋白的结构发生改变。 BHb与碳点混合后形成了复合物, 导致碳点的荧光下降。 通过分析干扰样品以及反应时间对检测BHb的影响, 证实了碳点检测BHb具有良好的选择性和稳定性。 另外, 碳点荧光强度下降, 下降比例与BHb浓度成线性关系, 因此可以设计基于碳点荧光猝灭的血红蛋白生物传感器, 用于微量BHb的特异性检测, 所检测的线性范围为0～5 μmol·L-1, 检测限为243 nmol·L-1(S/N=3)。 所合成的碳点还可以实现双波长激发检测, 实验证实在370和425 nm激发下, 碳点的荧光猝灭程度和BHb的浓度之间表现出良好的线性关系, 这为该荧光探针检测BHb提供了更多的应用价值。 由于该碳点的合成手段简便, 操作技术难度低且合成原料容易获得, 该荧光探针对BHb的微量检测在生命科学研究和刑侦领域都具有十分重要的意义。

基于近红外光谱技术对木材产地进行识别必须依赖于光谱数据预处理方法和校准模型, 然而大多数采用近红外光谱技术识别木材产地的研究工作都是采用经典的线性模型。 构建木材地理溯源系统有利于促进木材市场的良性发展, 打击乱砍滥伐, 保护濒危树种。 为提高木材产地识别效率, 提出一种基于近红外光谱技术结合机器学习的木材产地识别方法。 首先建立木材产地的光谱数据集, 采集来自两种不同产地的樟子松、 泡桐、 榉木、 柚木、 椴木和臭椿的光谱数据, 每个树种构成一个数据集, 并将特征维度降至2维, 以探索各数据集的数据分布情况; 其次对原始光谱数据进行特征工程, 即分别采用主成分分析法和线性判别分析法对高维光谱数据进行降维处理, 以提高模型的泛化能力, 并对比两种降维技术对模型准确率的影响; 最后构建木材产地鉴别模型, 分别从非线性算法、 回归算法、 分类算法、 概率算法、 集成算法和深度学习算法六个角度选取了支持向量机、 逻辑回归、 K最近邻、 朴素贝叶斯、 随机森林和人工神经网络6种算法建立模型, 采用学习曲线、 网格搜索法、 K折交叉验证等算法优化模型参数以提高模型识别准确率及稳健性, 并从模型的准确率与运行时间两个层面来评估模型效果。 结果表明, 基于近红外光谱技术结合机器学习是识别木材地理来源的有效手段, 樟子松、 泡桐、 榉木、 柚木、 椴木和臭椿的准确率分别达到98.3%、 100%、 100%、 100%、 100%、 98.3%, 相应的模型运行时间分别为0.183、 0.182、 0.181、 0.182、 11.424和12.969 s。 综合分析6种模型在各数据集上的表现, 发现非线性的支持向量机和人工神经网络模型比其余模型更具有优势。 其中, 基于人工神经网络构建的木材产地鉴别模型表现优异, 在各数据集中识别率最高, 但运行时间远多于其余算法。

伴随高超音速飞行器、 无接触诊断等技术的快速发展, 更多分子谱带被激发, 对高温高压下的振转光谱数据需求急剧增加, 加之高灵敏、 高分辨激光光腔衰荡(CRDS)、 可调谐半导体激光吸收(TDLAS)等光谱技术的快速进步, 相应分子的振转光谱研究被进一步推进。 CO作为高温燃烧的重要产物, 对其研究首当其冲。 首先利用实验决定的(ν＜41) 12C16O基态 Dunham参数, 通过Rydberg-Klein-Rees(RKR)方法, 反演出分子平衡核间距附近的局域离散势能点; 接着将其拟合到十多个常见的解析势能函数(PEF), 发现SPF和Morse函数具有较好的拟合精度, 但在长程上依然不符合物理要求; 在此基础上结合实验获得的解离能对长程进行校正, 构建了一个全新的、 半经验、 全局、 解析势函数Revised-Morse, 并通过多参考组态相互作用理论(MRCI)确认了其合理性, 该函数既能精确再现低振动态能级, 也能合理预测未知高振动态能级, 且具有精确的解离极限。 接着通过multireference averaged coupled-pair functional(ACPF)理论方法结合差分技术, 得到了三种电场下12C16O基态(ν＜63)的偶极矩面(DMs)。 基于构建的Revised-Morse势函数和DMs, 通过求解一维薛定谔方程得到了直到解离极限的振转能级, 计算结果与文献值十分吻合, 表明Revised-Morse函数是十分可靠的。 基于此得到了常温下所有的跃迁谱线位置, ν＜63时的爱因斯坦系数、 谱线强度等光谱数据, 计算值与HITRAN数据库中的结果几乎完全一致, 同时振动跃迁偶极矩、 辐射寿命、 离心畸变等光谱常数也被一并获取。 该研究不仅完美再现了已知谱带, 还预期了几十万条新的跃迁谱线, 一些新的光谱参数也被报道, 可为光谱探测提供参考。 为建立基于12C16O的测温模型, 继续考察了温度直到9 000 K的配分函数, 模拟了不同温度下的振转光谱, 以20 000 cm-1(对数坐标)以下和ν0-1带(线性坐标)的线状谱图为示例说明了谱线随温度的变化情况, 并提出了几种可能的测温方案线索。 最后考察了压强对振转谱线的影响。

茉莉花的风味、 药用、 营养等方面的品质受其产地因素的影响, 因此茉莉花产地溯源对于保护消费者权益, 促进茉莉花产业健康发展具有重要意义。 为实现对不同产地的茉莉花产地溯源, 收集了广西横州、 福建福州、 四川犍为、 云南元江四个国内茉莉花主产地的100个茉莉花样本, 分别采用积分球和光纤探头两种方式获得茉莉花花蕾干样的近红外漫反射光谱(900～1 700 nm)。 采用Savitzky-Golay (SG)光谱平滑和多元散射校正(MSC)相结合进行光谱预处理, 光谱预处理后再利用主成分分析(PCA)结合线性判别分析(LDA)、 K近邻法(KNN)建立了茉莉花原产地判别模型。 建模过程中68个样本作为训练集, 32个样本作为测试集, 并通过交互检验进行模型参数优化。 结果表明, 基于PCA-LDA和PCA-KNN两种方法建立的判别模型均有良好的预测能力, 其中对于积分球采样得到的光谱数据两种方法预测准确率均达到100%, 对于光纤探头采样得到的光谱数据PCA-LDA和PCA-KNN的预测准确率分别为100%和93.75%。 最后, 通过不同产地茉莉花的色谱指纹图谱对比分析, 进一步阐明了基于近红外光谱技术进行茉莉花产地识别的物质基础。 该研究为茉莉花产地溯源提供了一种绿色、 快速、 准确的新方法, 在茉莉花原产地保护上有重要的潜在应用价值。

柑橘是我国第一大类水果, 氮素对于柑橘的生长发育至关重要, 实时、 无损地监测柑橘氮素营养状况, 对于氮素养分精准管理具有重要意义。 植株体内的氮素可以分为营养性氮素、 结构性氮素和功能性氮素, 不同形态氮素各组分在柑橘叶片中的含量对叶片生理生化反应有一定的指示作用, 其中, 功能性氮含量是指示柑橘氮营养状况的重要指标。 以“春见”橘橙为试验材料, 分别于果实膨大期和转色期, 利用可见-近红外光谱仪测定不同施氮处理的柑橘叶片反射光谱, 并用化学分析方法测定其叶片功能性氮含量。 分析了柑橘果实膨大期和转色期叶片原始光谱和一阶微分光谱与叶片功能性氮含量的相关关系, 筛选出敏感波段, 利用全波段和敏感波段, 结合光谱植被指数法、 光谱化学计量法和机器学习方法, 构建了柑橘果实膨大期和转色期叶片功能性氮含量的无损监测模型, 并对比分析多种光谱变换和光谱预处理方法对于模型精度的影响。 结果表明, 在柑橘果实膨大期, 对全波段原始光谱进行标准正态化变换预处理, 结合反向传播神经网络构建的柑橘叶片功能性氮含量无损监测模型精度较高, 其建模集决定系数R2c和验证集决定系数R2v均为0.78, 建模集均方根误差RMSEC和验证集均方根误差RMSEV均为0.82 g·kg-1; 基于敏感波段原始光谱结合随机森林构建的模型精度也较高, 其R2c和RMSEC分别为0.84和0.67 g·kg-1, R2v和RMSEV分别为0.74和0.83 g·kg-1。 在柑橘果实转色期, 对全波段原始光谱进行标准正态化变换预处理, 结合BPNN构建的柑橘叶片功能性氮含量无损监测模型精度较高, 其R2c和RMSEC分别为0.77和1.04 g·kg-1, R2v和RMSEV分别为0.76和1.13 g·kg-1。 研究表明, 可以利用可见-近红外光谱技术, 实现对柑橘叶片功能性氮含量的无损监测。

叶片碳氮比是反映油茶个体养分利用效率的重要指标, 基于冠层高光谱特征估算碳氮比可为油茶养分监测及精准施肥提供重要的科学依据。 当前, 利用高光谱开展经济林理化性质的研究较少, 特别是面向具有花果同期生物学特性的油茶, 其高光谱数据除面临共线性问题外, 复杂的理化性质也对敏感光谱特征的响应及估算模型构建带来极大挑战。 以安徽黄山区域的油茶长林系列品种为研究对象, 在野外环境下采集了120株油茶的冠层光谱, 选取可见光与近红外谱区400~1 000 nm波长范围的高光谱特征进行分析。 利用多元散射校正(MSC)和一阶导数(FD)变换对原始高光谱进行处理, 并各自构建三种两波段指数(差值指数-DI、 比值指数-RI和归一化指数-NDI)。 采用相关分析观察不同处理方法下光谱响应特征区域的变化, 使用变量组合集群分析(VCPA)提取响应变量并去除共线性得到最优特征变量子集, 进一步构建三种机器学习模型(随机森林-RF、 支持向量机-SVM和BP神经网络-BPNN)。 最后, 比较不同处理下光谱参数对模型估算精度的影响, 根据模型评价指标得到最优油茶叶片碳氮比估算模型。 研究结果表明： (1)经过MSC或FD特征变换的原始光谱协同VCPA能够挖掘更多潜在变量。 (2)两波段光谱指数组合扩展了敏感波段的响应区域, 进一步增强了VCPA筛选特征变量的能力, FD-RI与FD-NDI处理效果最好。 (3)三种机器学习模型整体精度由大到小排序为BPNN>RF>SVM。 所有模型中, 经过FD-NDI处理的光谱参数构建的BPNN模型预测能力表现最好, 训练集和测试集的决定系数(R2)分别为0.71和0.66, 其相对分析误差(RPD)达到1.74。 该研究建立了一种收获期油茶叶片碳氮比的最优BPNN估算模型, 拓展了油茶高光谱应用的范围。

在中国陶瓷史上, 景德镇瓷器占有举足轻重的地位。 据研究： 宋元以前, 景德镇采用一种瓷石制瓷, 即为“一元”坯料配方; 元代以后, 由单一瓷石转变为“瓷石+高岭土”的“二元”坯料配方。 既然“一元”配方在五代至南宋期间已得到了广泛应用, 且技术趋于成熟, 使景德镇白瓷达到现代细瓷的标准, 为何进入元代反而要在瓷胎中引入使烧成技术难度增大、 成本增加且该地区储存量不多的高岭土？ 其原因究竟是必然还是偶然？ 通过梳理大量文献资料和模拟实验, 并采用WDXRF、 XRD、 SEM等现代测试分析手段, 从当时社会、 技术和经济角度分析景德镇传统陶瓷坯体“二元”配方的优势及高岭土引进的历史必然性原因。 研究得出： (1)社会因素： 由于元代朝廷的政治外交、 管理体制、 **战争、 对外贸易以及为了适应蒙古、 穆斯林和汉民族不同的生活习俗和宗教信仰等对大件器物的需求, 需要克服易变形和开裂的缺点, 这为寻找更好的原料——高岭土创造了必要条件。 (2)技术因素： 首先, 在原料处理方面, 高岭土只需淘洗便可直接使用, 这与需进行多次舂碎、 淘洗的瓷石相比, 具有极大的优越性; 其次, “二元”配方瓷胎可以适应当时窑炉前后温差大、 烧成温度提高且不易控制的缺点; 最后, 与“一元”配方瓷胎相比, “二元”配方瓷胎Al2O3含量更高, 组分数更多、 粒度更细, 促使莫来石的生成量提高且发育完全, 进而使瓷胎烧成温度提高、 烧成温度范围拓宽、 瓷胎强度增加、 不易变形, 生产上更易于被窑工控制和掌握。 (3)经济因素, “二元”配方的出现, 使得景德镇瓷器生产不再是使用单一瓷石一类原料, 拓宽了原料范围、 延长了陶瓷产业链, 从而增加了产品的市场竞争力。 综上所述, 这三大因素让“二元”配方技术得以出现, 并成为历史必然。

我国南方丘陵山区大面积种植油茶果, 而目前油茶果的采摘期主要根据节气和经验来判断, 过早和过晚采摘油茶果皆会带来经济损失。 旨在探索高光谱成像技术准确鉴别油茶果成熟度的可行性, 应用波段范围为400～1 000 nm的高光谱成像(HSI)系统采集了不同成熟度油茶果共480个样本的高光谱数据。 基于SNV、 SNV-detrend、 SG、 一阶导和二阶导5种不同预处理建立PLS-DA和PSO-SVM判别模型。 选择最优预处理数据进行特征波长筛选, 发现相比于SPA, CARS筛选特征波长建立的简化模型性能更优, CARS-PLS-DA和CARS-PSO-SVM模型预测集分类准确率为92.5%和89.2%, Kappa系数均超过0.86。 采用颜色矩的方法提取高光谱图像中颜色特征值结合特征波长建立PLS-DA和PSO-SVM组合模型, 发现仍是经CARS筛选特征波长建立的模型性能最优, 其中CARS+颜色-PLS-DA和CARS+颜色-PSO-SVM模型预测集分类准确率分别为94.2%和93.3%。 特征波长融合颜色特征值的组合建模比单一特征波长建模分类效果好, 预测集分类准确率分别提高了1.7%和4.1%。 CARS+颜色-PLS-DA模型显示出最佳预测性能, 其Kappa系数为0.923 1。 研究表明利用高光谱成像技术结合化学计量学方法可用于油茶果成熟度检测, 为实现快速、 无损、 准确鉴别油茶果成熟度提供了科学依据。

提出了基于NaYbF4∶Ho上转换发光粉末和SrAl2O4∶Eu, Dy长余辉发光粉末的潜在手印无背景显现技术, 旨在显著提高手印显现的信噪比, 并从光谱分析角度对显现信号和背景噪声进行定量评估。 首先, 采用溶剂热法和燃烧法分别制备了NaYbF4∶Ho上转换发光粉末和SrAl2O4∶Eu, Dy长余辉发光粉末。 然后, 对制备发光粉末的微观形貌、 晶体结构、 吸收光谱、 发光性质等进行表征。 经表征, NaYbF4∶Ho上转换发光粉末的微观形貌为纳米圆柱体, 晶体结构为六方晶系, 红外最大吸收波长为976 nm, 受980 nm红外光激发能产生539 nm绿色上转换发光; SrAl2O4∶Eu, Dy长余辉发光粉末的微观形貌为微米多面体, 晶体结构为单斜晶系, 紫外最大吸收波长为331 nm, 受365 nm紫外光激发能产生515 nm绿色长余辉发光。 最后, 将上转换发光粉末和长余辉发光粉末应用于荧光性客体表面的手印显现中, 分别通过上转换发光模式和长余辉发光模式对手印显现效果进行荧光增强, 实现了潜在手印的无背景显现。 本研究还借助视觉效果和光谱表征两种手段分别对手印显现的信噪比进行主观评价和客观分析。 手印显现结果表明, 两种荧光增强模式均能够消除掉客体背景荧光的干扰, 显现后的手印在暗场下发出了明亮的绿色可见光, 且手印与客体之间的颜色反差明显, 具有非常好的视觉效果。 光谱分析结果表明, 手印显现信号与客体背景噪声之间的强度差异显著, 能够达到较高的显现信噪比。 与基于传统荧光粉末的普通荧光模式相比, 上转换发光模式和长余辉发光模式具有高显现信噪比的突出优势。 该研究提出的基于上转换发光粉末和长余辉发光粉末的手印显现与荧光增强方法, 实现了潜在手印的无背景干扰显现, 扩大了稀土发光粉末的应用范围, 拓宽了手印显现方法研究的创新思路。

锂离子电池在新能源开发与应用中具有重要作用。 三元正极材料成分配比对锂离子电池产品性能与质量产生很大影响, 生产控制需要及时、 精确地掌握混料的成分变化。 能量色散型X射线荧光(EDXRF)技术在该领域的快速分析中具有较好的应用前景, 但目前商品仪器的分析精度尚不能满足生产需求。 为了解决三元正极材料成分Mn、 Co、 Ni的高精度EDXRF分析的技术难题, 提出了一种基于同源激发的自校正式EDXRF分析技术, 采用钨靶X射线管(25 kV/400 μA)和两个能量分辨率均为135 eV(@5.9 keV)的电致冷SDD探测器组成双路X荧光同步激发-探测装置, 将X射线管发射的原级X射线经双路准直器分束后, 分别激发校准样品和待测样品, 两个探测器同时测量两个样品的荧光计数, 采用标准样品的能谱数据对待测样品的能谱数据进行“归一化”处理实现同步校正, 从而降低分析仪器中X射线管不稳定性的影响。 通过8小时内的140次重复性测试, 从计数衰减率、 计数波动和整体效果等方面分析了该装置的稳定性, 并与单光路的稳定性进行比较, 以相对标准偏差和最大相对偏差作为评价指标来评估该装置的稳定性。 计数衰减率从单光路的-0.049 3%·h-1降低到0.001 0%·h-1, 对于11个波动较大的数据点, 相对标准偏差从单光路的0.151 4%降到0.032 6%, 表明同源激发的自校正式EDXRF分析技术可有效降低计数衰减、 初级X射线能谱波动的影响。 从综合效果来看, 经同步数据校正后, Mn、 Co、 Ni的相对标准偏差和最大相对偏差分别为0.076%、 0.170%, 稳定性较单光路提高了1倍。 建立了基于双光路EDXRF分析的定量分析数学模型, 经实验检验, 分析粉末压样品中Mn(17.361%~20.016%)、 Co(12.991%~14.965%)、 Ni(29.653%~33.065%)的绝对误差分别不超过-0.072%、 -0.061%、 0.098%, 单样品的分析时间为200 s, 表明采用同源激发的自校正式EDXRF分析技术能有效改善仪器分析精度, 实现快速、 准确的测量要求。

氯霉素(CAP)是一种人工合成的抗生素, 通过与细菌的核糖体进行结合而抑制蛋白质合成达到抑菌目的。 长期摄入残留CAP动源性食品会导致人体发生贫血及白血病, 也会使机体产生耐药性严重危害人类健康, 许多国家规定不得在畜产品中检出CAP, 因此, 设计一种更快速简便且高特异性的CAP检测方法具有重要意义。 以CAP的巯基化适配体(SH-Apt)修饰银纳米棒阵列芯片(芯片)作SERS基底、 以DNA杂交指示剂亚甲基蓝(MB)作为拉曼信号分子, 利用CAP、 CAP适配体互补链(cDNA)与CAP适配体(Apt)竞争结合的关系, 构建了一种新型的高特异性CAP-SERS适配体传感器。 利用扫描电子显微镜(SEM)、 X射线衍射(XRD)及EDS能谱仪对芯片及CAP-SERS适配体传感器进行表征, 结果表明芯片表面均匀分布大量银元素且证明CAP-SERS适配体传感器成功制备。 在室温条件下对CAP标准样进行检测, 传感器相关性能的考察结果表明, 在0.001～10 ng·mL-1范围之间, CAP浓度的对数值(logc)与1 624 cm-1处的SERS信号强度(ISERS)存在良好的线性关系： ISERS=-971logc+1 983(R2=0.991)。 拉曼增强因子EF=1.01×107, 检测限为0.2 pg·mL-1(S/N=3), 进一步表明该基底具有良好的拉曼增强效果。 应用该传感器分别检测CAP片剂、 人血清及猪血清中的CAP, 并进行加标试验, 结果令人满意, 回收率在91.2%~120.5%之间, RSD(n=3)在0.97%~8.1%之间, 证明该传感器有良好的准确性。 该传感器具有制作简单、 灵敏度高、 选择性强、 重现性和稳定性好以及检测速度快等优点, 可望应用于实际样品中CAP的快速定量检测, 为检测CAP提供了一种新思路。

为实现混合体系中多组分有机磷农药的定性识别和定量检测, 采用紫外-可见吸收光谱法结合平行因子分析法(PARAFAC), 对水体中多组分有机磷农药混合溶液进行快速分析测定。 在纯净水中配置毒死蜱、 甲基对硫磷、 丙溴磷的单组分、 2组分和3组分农药溶液为实验样本, 采用紫外-可见光谱仪获取各组样本的吸收光谱。 将测得的纯净水-有机磷农药吸收光谱数据构建为不同的三维数据矩阵, 经核一致诊断法确定因子数后采用PARAFAC算法对三维数据进行分解, 结果发现2组分和3组分混合农药经分解后得到的光谱图与实际单组分光谱图相似度很高, 表明算法可以实现水体中多组分有机磷农药的定性分析。 进一步地, 利用算法分解得到的得分矩阵与各组分的真实浓度构建线性回归模型, 再对不同的数据集(包括农田水为稀释背景的光谱数据集)进行预测。 模型的预测结果表明, PARAFAC算法具有显著的二阶校正优势, 即使是光谱重叠严重、 预测集中存在校正集中不存在的干扰信息, 算法依然可以有效地从混合体系中检测出目标物农药。 模型对2组分混合溶液均实现了定性分析与定量检测, 预测集决定系数R2都大于0.9, 预测残差RPD也都大于3; 对3组分混合溶液的毒死蜱、 甲基对硫磷、 丙溴磷实现了定性分析, 其中毒死蜱和甲基对硫磷均达到了定量检测要求, 只有丙溴磷的定量检测结果不理想, 可能是由于丙溴磷溶液的整体光谱强度水平显著低于相同浓度的毒死蜱和甲基对硫磷溶液, 其光谱贡献最小, 以致算法对其混合体系中丙溴磷的分辨效果较差。 PARAFAC算法实现了“数学分离”代替“化学分离”的效果, 不需要复杂的预处理即可对光谱重叠严重的多组分有机磷农药混合物进行定性识别和定量检测, 这一方法为水体中有机磷农药残留的快速检测分析提供了理论依据。

塑料薄膜是我国塑料产品中占比五分之一的大宗类型, 在厂家生产时最重要的指标之一为塑料薄膜厚度, 如何准确、 快速、 方便地测量塑料薄膜厚度是一项具有重大经济价值的研究课题。 为验证X射线吸收光谱法测量塑料薄膜厚度的可行性, 制作了不同厚度的聚乙烯塑料薄膜实验样本, 设置30 kV的管电压以及1 μA的管电流激发X射线, 照射不同厚度的塑料薄膜样品, 用X射线探测器采集空白光谱数据和不同样本的原始X射线吸收光谱数据, 得到各光谱在256个通道中的光子强度。 在数据分析过程中, 为达到数据降维的效果, 选择主成分分析法处理所采集的数据; 再将维数降低后的新数据集分两次分析, 一次直接进行机器学习, 另一次进行归一化处理后再进行机器学习。 在机器学习中, 其中的70％作为训练集, 剩余的30％作为测试集, 输入数据为各组样本X射线吸收光谱, 输出数据为模型预测的塑料薄膜厚度。 同时, 为降低随机性导致的误差, 多次训练, 以平均的准确率来评价厚度估计的效果。 最后, 对比分析实验数据的结论是, 当误差包容度设置为50 μm时, 使用归一化处理后经机器学习的X射线吸收光谱法测量塑料薄膜厚度的准确率可以达到98.4％。 同时, 只要增加原始光谱数据的样本数, 并有效规划不同厚度的采样分布, 理论上可以大大提高该方法的精度, 而且可以推广到其他材料的测厚任务。 与市场上的其他测厚方式相比, X射线吸收光谱法测厚具备无损检测、 快速检测以及适用范围广的优势, 这对于丰富厂家生产线以及相关监管部门的塑料薄膜测厚技术、 提高测厚效率、 提升测量准确率具有较好的应用前景。

平原公主墓位于辽宁省阜新市阜新县, 作为一座辽代贵族墓葬, 其壁画内容丰富, 对于研究辽代契丹民族的政治、 经济、 社会文化、 丧葬习俗, 以及辽代墓葬壁画的发展有着重要的价值。 现阶段对于辽代壁画的形制、 题材、 艺术价值等方面的研究资料较为丰富, 对其发展脉络的梳理也较为清晰, 但关于辽墓壁画制作材料与工艺的分析以及契丹民族与中原地区在科学技术层面上的交流却鲜有报道。 2020年由于展陈需要, 亟待对其进行保护修复。 为此, 本研究利用超景深显微镜、 扫描电子显微镜-能谱、 激光拉曼光谱、 X射线衍射、 热裂解-气相色谱-质谱等分析方法, 对取自平原公主墓壁画的颜料、 地仗层和胶结物样品进行了分析。 分析结果表明, 平原公主墓壁画使用颜料均为矿物颜料, 其中红色颜料为铅丹, 黑色颜料为炭黑, 黄色颜料为铁黄, 颜料胶结材料使用了动物胶。 白灰地仗层主要成分为方解石, 草泥地仗层主要成分为石英、 斜长石和钠长石; 制作工艺方面, 契丹民族不仅对汉族的文化有所借鉴、 吸收, 对中原地区先进的科学技术与工艺也有充分的学习, 并在辽墓壁画的制作中进行了实践。 本研究对平原公主墓壁画制作材料与工艺特征的分析, 可以为后期的保护修复工作提供借鉴作用, 同时丰富了辽宋时期墓葬壁画制作材料的资料, 具有一定的学术意义。

太阳是太阳系中唯一的能量源, 拥有着极为宽阔的连续谱以及数以万计的吸收线和发射线, 是一个非常丰富的光谱信息宝藏。 太阳电磁辐射的能量主要集中在可见光区和红外光区, 其中, 具有多普勒红移特征的太阳红外光谱可作为天文测速导航的信息源。 太阳光谱多普勒红移测速是天文测速导航的重要环节, 它通过计算接收太阳光谱相对于标准太阳光谱的多普勒红移反推出航天器和太阳之间的相对径向速度。 然而, 太阳黑子、 日冕、 耀斑等太阳活动引发的光谱畸变会造成太阳光谱的不稳定, 这将影响着太阳光谱的测速精度, 进而影响导航精度。 为了提高太阳光谱测速导航性能, 依据太阳光谱测速原理, 探索改进太阳光谱多普勒红移测速的信号处理方法。 提出了一种面向太阳光谱测速导航的自适应 EMD-NDFT多普勒红移测速方法, 该方法针对太阳光谱的多普勒效应计算得到红移, 进而反推得到航天器相对于光源的径向速度。 该方法由EMD处理、 NDFT变换、 相关匹配三部分构成。 即： 首先运用EMD算法对非平稳的接收太阳光谱信号进行自适应分层, 再根据每一层本征模态信号进行自适应阈值滤波降噪, 以获得平稳的重构信号; 然后根据太阳光谱非均匀采样的特点, 对标准太阳光谱和接收光谱分别进行NDFT变换将光谱由时域转换到频域, 再选择两者的低频特征谱线进行泰勒匹配以获得相位差, 从而得到航天器相对于太阳的径向速度。 该方法将信号的时域降噪和频域稀疏相结合, 可更快速、 更准确地得到径向速度。 分析了太阳黑子活动的一个周期中, 不同年份的光谱变化情况, 并分别对其进行多普勒红移测速计算和分析。 仿真实验结果表明, 针对不同时间段和不同噪声下的太阳光谱数据, 采用自适应EMD-NDFT方法可以有效提高测速精度, 并能较大程度地降低计算复杂度。

Landsat卫星影像已经成为世界范围内长时间序列生态监测研究中最广泛使用的数据源。 在大中尺度区域的遥感应用研究中, 因季节、 光照、 气候等条件以及卫星重返周期和传感器的不同, 多景遥感影像拼接、 镶嵌后会存在斑块效应和色调不均匀现象。 在遥感云计算技术高速发展的今天, 探索快速且高效地基于云平台的Landsat色差条带修复方法具有重要意义。 提出了一种在Google Earth Engine(GEE)云平台上实现的基于随机森林算法的直方图影像均质化方法, 将1986年—2020年山西省Landsat Top of Atmosphere(TOA)和Surface Reflectance(SR)(Landsat 5 TM/7 ETM+/8 OLI)反演后的归一化植被指数影像NDVI作为研究数据, 以MOD13Q1(250 m分辨率)、 MOD13A1(500 m分辨率)和MOD13A2(1 km分辨率)MODIS数据集作为2000年后的验证数据, 分别对比影像修复前后的1986年—2020年山西省NDVI影像。 研究结果表明： (1)在35年的逐年影像分析中有20年的影像存在条带色差问题。 以1994年为例, 修复后的Landsat TOA和Landsat SR影像与修复前相比, 影像修复区的NDVI平均值分别增加了32.6%和29.03%, 剖面分析显示拟合度分别增加了0.162 3和0.118 0; (2)1986年—2020年一元线性回归趋势性分析结果表明, 修复后影像的拟合度更高, 长时序分析后逐年影像的波动幅度更小。 其中, Landsat TOA和SR影像修复后的斜率分别下降了0.006 2和0.006 7, R2分别提高了0.024 8和0.008 4; (3)对Landsat和MODIS影像进行Pearson相关性分析发现, 修复后的Landsat SR和TOA图像的相关系数平均提高了0.049和0.061(p<0.05), 其中, 修复后的Landsat SR和TOA影像与MOD13Q1、 MOD13A1、 MOD13A2影像相关系数分别提高了0.050、 0.047、 0.049和0.066、 0.060和0.059; (4)2000年—2020年Landsat和MODIS影像的时序分析结果显示, 修复后的Landsat影像整体趋势与MODIS影像更趋近, 修复后的Landsat TOA和SR影像的拟合度分别提升了0.058 6和0.031 9。 所提出的基于GEE云平台随机森林算法的快速影像修复方法, 实现了对长时间序列遥感影像NDVI反演结果的精确评估, 应用本方法可快速、 高效地解决影像镶嵌所造成的色差斑块和条带效应。

2 200 nm波长位置的Al—OH基团振动特征对斑岩成矿系统矿床的找矿勘查意义重大。 采用ASD便携式光谱仪测量了西藏自治区铁格隆南斑岩-高硫化浅成低温热液型、 甲玛斑岩-矽卡岩型、 斯弄多低硫化浅成低温热液型三种不同类型, 且具有典型蚀变矿物分带特征的15件岩心样品。 测量结果显示： (1)总体光谱反射率表现为铁格隆南45%～70%, 甲玛38%～58%, 斯弄多27%～56%, 差异值在5%～15%之间, 说明高硫化浅成低温热液型→斑岩型→低硫化浅成低温热液型矿床中组合蚀变矿物的含水量逐渐增加; (2)高硫化浅成低温热液矿床平均反射光谱在2 200 nm附近呈双峰结构, 另外两类呈单峰结构, 这是地开石-高岭石组合与白(绢)云母-伊利石矿物的显著差异; (3)二阶导数增强后的低硫化浅成低温热液型矿床平均反射光谱在2 200 nm的吸收深度呈负值, 光谱对称性和吸收指数都比较低; (4)GaussAmp函数对2 200 nm具有单峰结构的光谱拟合效果极佳(R2接近1), 可作为替代白云母族矿物2 200 nm附近光谱吸收特征的模拟数学函数。 通过光谱分析发现： 斑岩成矿系统不同矿床类型中2 200 nm波长位置的矿物吸收峰, 光谱参数具有显著差异性, 一方面, 低硫化浅成低温热液矿床中伊利石-蒙脱石矿物的大量存在导致光谱反射率总体较低, 水分子吸收电磁波谱后呈现出相对低值的光谱对称性和吸收指数; 另一方面, 高硫化浅成低温热液矿床的平均波谱曲线仍然保存了高岭石-地开石矿物的双峰结构, 这也成为浅成低温热液矿床不同硫化度识别的标志性特征。 该项研究亦可应用于航空、 航天高光谱遥感地质勘查中, 利用2 200 nm单波段识别、 判读斑岩成矿系统中不同矿床类型蚀变矿物组合的依据。

洋中脊硫化物热液区的贻贝类生物壳体是热液喷口周围生态环境信息的潜在记录者。 然而目前对组成其壳体的矿物分布特征、 超微结构和成因还缺乏深入的研究。 中国科考人员2017年利用载人深潜器首次在西北印度洋卧蚕1号热液区获得了贻贝等生物样品, 是研究这一科学问题的理想样本。 利用扫描电子显微镜、 激光拉曼光谱和傅里叶转换红外光谱分析了该热液区印度洋深海偏顶蛤(Bathymodiolus marisindicus)的壳体天然断面形貌与矿物组成。 结果表明, 印度洋深海偏顶蛤壳体的纵向生长从外到内依次为角质层、 方解石棱柱层、 过渡层、 文石板片层和肌棱柱层。 在棱柱层中, 呈纤维状的棱柱体c轴截面出现不规则状, 方解石棱柱体垂直a轴截面的宽度约为818~960 nm, 与文石层呈近45°斜交, 且方解石棱柱体出现交错现象; 过渡层形状极不规则, 延续了棱柱层的生长取向, 但整体显示从棱柱状到文石板片状过渡的趋势; 文石层总厚度约为205~1 260 nm, 具有片状结构。 在卧蚕-1热液喷口深海偏顶蛤壳体的文石层中, 同一区域的文石板片厚度相同, 不同区域的板片厚度存在差异。 肌棱柱层具有简单的棱柱状超微结构, 棱柱层和珍珠层(文石板片层)均覆盖在肌棱柱层上。 光谱学分析显示深海偏顶蛤壳体珍珠层和棱柱层矿物分别为结晶度相对略高的无机成因文石和生物成因方解石。 该研究分析的深海偏顶蛤壳体形貌、 矿物成分及成因, 可为研究热液区软体动物壳体形成机制与生物诱导成矿过程提供一定的参考依据。

蔷薇辉石是一种具有特征粉红色的单链硅酸盐矿物。 蔷薇辉石常为致密块状集合体产出, 主要以玉石形式出现在珠宝玉石市场中, 而单晶体的宝石级蔷薇辉石市场上罕见。 单晶蔷薇辉石以澳大利亚Broken Hill矿区以及巴西Minas Gerais矿区为代表。 采用现代测试手段对10块巴西产出的单晶蔷薇辉石样品进行测试, 旨在探讨其化学成分及光谱学特征, 为蔷薇辉石的品种鉴定、 优化、 产地鉴别提供基础资料。 根据LA-ICP-MS结果计算, 该研究样品的平均晶体结构化学式为(Mn0.763Ca0.106Fe0.070 Mg0.061)1.00SiO3, 主量元素富含Ca-Fe-Mg, 与巴西Minas Gerais地区出产单晶蔷薇辉石成分组成相似。 样品的拉曼位移主要由666 cm-1最强峰、 972和997 cm-1次强双峰, 及若干弱峰组成。 蔷薇辉石的主要拉曼峰与［SiO4］四面体的伸缩、 弯曲振动以及八面体配位阳离子的伸缩振动有关。 红外测试结果表明, 蔷薇辉石在指纹区的吸收峰主要归因于Si—O的伸缩、 弯曲振动。 蔷薇辉石的结构决定其在750～550 cm-1波段内存在五个吸收峰, 以此区别其他的(似)辉石族矿物。 3 631 cm-1处存在明显吸收峰, 为典型的OH伸缩振动带, 表明样品中含有少量结构水。 紫外-可见吸收光谱测试表明, 蔷薇辉石为典型的自色矿物, 其致色主要由八面体配位Mn2+ 的d—d电子跃迁导致。 样品对可见光的吸收峰位于紫区及黄绿区, 是其呈现橘红-粉紫红色的主要原因。

在分析绿色健康植被光谱特性及5种典型地物在高分六号影像中可见光波段光谱特征的基础上, 提出一种基于红、 绿、 蓝波段的可见光植被指数——高区分型红绿蓝植被指数(HDRGBVI), 利用该指数与其他8种常见可见光植被指数提取研究区绿色植被覆盖效果进行对比研究, 并采用基于SVM的监督分类方法进行对不同种可见光植被指数所提取的研究区绿色植被进行精度量化评价并将精度进行对比。 结果表明： 由HDRGBVI计算的植被指数灰度影像能够有效提取试验区植被, 对大面积水体、 狭长水体、 细小水体具有抑制作用; 相比其他8种常见可见光植被指数在应用于卫星影像时出现的植被与其他地类区分度低的问题, HDRGBVI增强了植被与其他地类的区分度, 使得可见光植被指数应用于卫星影像时也拥有较好的提取效果; 利用HDRGBVI与其他8种常见可见光植被指数分别对长桥海试验区植被覆盖区域进行提取, HDRGBVI总体精度为90.23%, Kappa系数为0.804 5, 精度高于其余8种常见可见光植被指数, 能够准确对长桥海试验区的植被覆盖区域进行提取; 为验证HDRGBVI是否具有良好的可适用性及可靠性, 分别从3景高分六号影像中选择3个研究区进行验证, 分别计算三个研究区的HDRGBVI, 并利用对应试验区的基于SVM的监督分类结果进行精度验证, 结果表明： 三个研究区的绿色植被提取精度均维持在90%左右, 均可对植被覆盖区域进行有效提取提取精度受不同地类分布差异影响的波动性较小, 且能够较好的削弱影像中阴影等因素的影响。 综上, 所提出的高区分型红绿蓝植被指数——HDRGBVI能够有效、 快速、 高精度、 大范围提取高分六号可见光波段影像中绿色植被信息, 且具有较好的适用性, 为可见光植被指数与卫星影像的结合应用提供了一种可行性方法。

忍冬属中药材种类多、 产量大, 外观性状特征相似, 区分较为困难。 采用傅里叶变换红外光谱对来源于忍冬属的忍冬(金银花)、 红腺忍冬、 灰毡毛忍冬、 黄褐毛忍冬4种中药材进行测定, 红外光谱扫描范围为4 000～400 cm-1, 得到图谱后进行图谱解析; 采用谱带较密集的指纹区(1 800～400 cm-1)计算红外光谱图相似系数和二阶导数谱, 同时结合SMICA(簇类独立软模法)聚类分析法对红外指纹图谱进行分类和异同点比较。 结果表明, 4种忍冬属中药材红外光谱整体峰形相似, 谱峰位置和峰高都比较接近, 在1 629～1 635、 1 376～1 384、 1 265～1 282、 1 152～1 158、 1 050～1 051、 814～816、 611～614和534～537 cm-1附近均有吸收, 但忍冬中1 731 cm-1CO伸缩振动吸收峰最明显, 仅灰毡毛忍冬与忍冬显示出1 105和1 103 cm-1C—O的伸缩振动吸收峰。 红腺忍冬与灰毡毛忍冬1 317 cm-1 CH的弯曲振动吸收峰最明显, 黄褐毛忍冬1 075 cm-1处糖醇类物质的C—OH伸缩振动特征峰最明显。 相似系数结果表明4种中药材间存在一定差异, 其中红腺忍冬与黄褐毛忍冬差异最大, 相似系数为0.94。 二阶导数光谱中, 4种中药材在1 700～1 300和971～780 cm-1波段差异明显。 采用Assure ID软件以药材吸收波数为变量进行聚类分析, 红腺忍冬与黄褐毛忍冬的类间距最大, 为6.86, 进一步表明红腺忍冬与黄褐毛忍冬差异最大。 聚类模型中, 4种中药材的识别率和拒绝率最高值为100%, 最低值达99%; 类模型图中, 不同基原药材两两分开, 表明红外光谱结合SIMCA聚类分析能够鉴别忍冬属4种中药材; 取已知基原的样品对聚类分析模型进行验证, 均被正确识别。 因此, 红外光谱与聚类分析法相结合可以快速、 无损鉴别忍冬属4种中药材, 为忍冬属中药的基原鉴别提供了一种科学有效的方法。

为探究水分胁迫下冬小麦冠层反射率在各生育期响应叶片叶绿素变化的特性, 针对2020年—2021年小麦生长季11个品种(分为强、 一般和弱3个抗旱性品系), 设置了2次灌溉(拔节、 扬花)、 1次灌溉(冬季、 返青、 拔节、 拔节后7天和拔节后14天)以及无灌溉总共3个水分梯度处理, 分析了叶绿素与反射率之间的相关性, 利用波长随机组合方式［简单比值(SRSI)、 简单差值(SDSI)和归一化(NDSI)］与线性拟合方法, 筛选了对叶绿素最为敏感的窄波段光谱指数。 结果表明： (1)所有品系叶绿素含量在各生育期均差异显著, 从拔节到灌浆大致表现为降低─升高─降低态势, 但冬季和返青期灌溉处理下的抗旱性一般品系、 以及返青期灌溉处理下的抗旱性较差品系除外; (2)随着发育进程推移和品种抗旱性减弱, 不同处理间在近红外区域的冠层反射率差距逐渐增大。 (3)叶绿素与窄波段光谱指数的线性拟合决定系数高值区集中在绿(445～591 nm)和红边(701～755 nm)波段。 抗旱性较强品系和抗旱性较差品系的SRSI指数均在开花期反演叶绿素的精度最高, 分别达0.762和0.811; 抗旱性一般品系的NDSI指数在灌浆期精度最高, 为0.732。 该研究对于揭示水分胁迫下叶绿素变化的反射率响应在冬小麦各关键生育期以及品种间差异等, 具有一定参考价值, 可为基于无人机载高光谱技术的抗旱小麦品种高效筛选奠定基础。

土壤肥力通常由有机质、 总氮、 速效磷、 速效钾等含量决定。 这些物质的含量通常采用可见/长波近红外光谱(visible/near-infrared spectroscopy, Vis/NIRS: 350～2 500 nm)进行研究, 可见/短波近红外区域(visible/shortwave near-infrared spectroscopy, Vis/NIRS: 325～1 075 nm)的研究却非常罕见, 将可见/短波近红外光谱结合机器学习算法来测量土壤养分具有巨大潜力。 选取了南昌市新建区和吉安市安福县的四个村庄作为样品获取地点, 通过2×2网格法选取对角区的10～30 cm深度的土壤样本, 其中水稻土120份(水稻土1和水稻土2), 棕壤60份、 红壤60份。 样品经过研磨、 风干等处理后用四分法均匀划分为两份, 用于测定样品光谱信息和理化信息。 将获取的光谱数据去除325～349和1 073～1 075 nm的噪声波段, 然后采用S-G卷积平滑结合一阶导数进行预处理。 将预处理后的光谱数据进行主成分分析(PCA), 根据主成分分析得到的得分图(PC1: 98.44%, PC2: 3.5%, PC3: 0.14%)显示出样品存在明显聚类现象且在二维空间内相互可分, 样品存在明显聚类现象, PCA可以在一定程度上合理解释不同土壤样品的光谱特征差异。 将预处理后的光谱数据建立全波段主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型, 通过PCA和PLSR对光谱数据降维, 提取出3个主成分因子(PCs)和9个潜在变量(LVs), 建立非线性反向传播神经网络(BPNN)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。 通过比较PCR、 PLSR、 BPNN和LS-SVM方法对Vis/SW-NIRS及对OM、 TN、 P、 K的预测精度, 得出以下结论： (1)LS-SVM-LVs模型在所有土壤性能方面都优于PCR、 PLSR、 BPNN-PCs、 BPNN-LVs和LS-SVM-PCs模型; (2)LS-SVM-LVs模型对OM和N的预测精度最高, 这是在NIR区域具有光谱响应的特性; (3)采用Vis/SW-NIRS测定土壤矿质养分P和钾, 具有不同的准确性, 这是由于光谱活性成分的共变。 根据本研究取得的结果, 建议采用LS-SVM-LVs分析作为预测土壤性质(OM、 TN、 P和K)的最佳模型方法。 然而, 还需要进一步的研究来深入解释在近红外区域不具有直接光谱响应的土壤特性的测量。 该研究成果可以为当地的精细农业的发展提供理论与技术参考。

基于近红外光谱技术与统计方法, 提出了一种樱桃番茄内部品质快速、 无损检测方法。 首先采集样品的近红外光谱, 采用多元散射校正(MSC)、 Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、 Savitzky-Golay卷积一阶导数(SG 1st)、 去趋势化(De-trending)、 变量标准化(SNV)5种预处理方法消除光谱干扰, 筛选出最佳预处理方法; 然后采用连续投影算法(SPA)、 稳定性竞争性自适应重加权算法(SCARS)、 遗传算法(GA), 以及引入自动有序预测因子选择算法进行改进的遗传算法(IGA)4种特征波长提取方法减少变量冗余, 选择最优特征波长提取方法; 最后结合回归方法——将冯诺依曼拓扑结构、 轮盘赌选择、 锦标赛选择和自适应权重与鲸鱼算法相结合来对算法进行改进, 采用改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机方法(IWOA-LSSVM), 与基于粒子群算法优化的BP神经网络方法(PSO-BPNN)和基于鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机方法(WOA-LSSVM)进行对比, 分别建立樱桃番茄内部品质含量的预测模型。 结果表明： 樱桃番茄内部品质中的可溶性固形物(SSC)含量使用De-trending-IGA-IWOA-LSSVM模型效果最佳, 其中校正集决定系数和预测集决定系数分别是0.917 2和0.866 7, 校正均方根误差和预测均方根误差为0.542 3和0.768 2, 预测相对误差达到2.592 9; 维生素C(VC)含量使用SG-IGA-IWOA-LSSVM模型预测效果最准确, 其中校正集决定系数和预测集决定系数分别为0.857 6和0.821 6, 校正均方根误差和预测均方根误差分别是0.661 4和0.634 2, 预测相对误差达到2.078 5。 以上结果表明, 采用近红外光谱技术与统计方法结合可实现对樱桃番茄内部品质的快速无损预测分析。

为了解决天然气净化厂缺乏原料气中的二氧化碳和硫化氢在线分析方法问题, 针对天然气原料气含水、 油污、 颗粒物杂质、 含硫和二氧化碳等强腐蚀性的特点, 研制了激光拉曼天然气原料气在线分析仪和配套预处理装置, 首次建立激光拉曼在线分析新方法, 在天然气净化厂开展现场应用测试, 考察了二氧化碳和硫化氢测量准确度和重复性, 验证了在线分析方法可靠性, 并开展了在线分析方法的校准技术研究。 方法性能测试试验结果表明, 硫化氢激光拉曼测定结果和标气示值的偏差小于1.0%, 两种方法的检测结果相符, 7次测量结果的相对标准偏差小于0.6%; 二氧化碳拉曼分析结果和标气示值的相对偏差小于1.0%, 7次测量结果的相对标准偏差小于0.76%。 应用测试试验结果表明拉曼光谱H2S在线测定和碘量法离线测定结果相对偏差范围为0.3%~7.5%(90%以上数据小于3%), 拉曼光谱CO2在线测定和气相色谱法离线测定结果相对偏差范围为0.6%~8.4%(80%以上数据小于3%), 激光拉曼在线分析方法的校准周期为3 d。 形成的激光拉曼在线分析仪现场运行平稳, 可实时反馈气质变化, 能够满足天然气净化厂掌握原料气中酸气成分含量的需求。

多模光纤中存在的多个自由度为大容量通信和多参量传感提供了可能, 然而多模光纤中存在的高阶模不仅不稳定、 易耦合和易辐射损耗, 而且导致了布里渊增益谱畸变、 谱宽展宽和布里渊增益峰值降低, 严重劣化了系统的测量精度与传感可靠度。 因此, 研究多模光纤布里渊增益谱的特性和整形优化尤为重要。 首先对多模光纤的布里渊频移和布里渊增益谱特性进行了理论研究, 并与少模光纤、 单模光纤进行对比。 结果表明： 多模光纤的布里渊频移与模式折射率及布里渊散射角有关, 当布里渊散射角不变时, 布里渊频移与模式群编号呈负相关; 当模式群编号不变时, 布里渊频移与布里渊散射角呈正相关。 相比单模光纤, 少模光纤与多模光纤由于受到高阶模的影响, 布里渊增益峰值和布里渊频移较低, 布里渊增益谱较宽。 多模光纤中的高阶模最多, 对应的布里渊增益峰值和布里渊频移最低, 布里渊增益谱最宽。 此外, 分析并设计了两种基于单模光纤的多模光纤布里渊增益谱整形优化方法。 搭建移频本地外差布里渊光时域反射系统, 通过测量比较两种整形优化系统的布里渊增益谱宽及抗弯曲性能, 以评估整形优化程度。 实验结果表明： 提出的两种整形优化方法不同程度地减小了多模光纤的布里渊增益谱宽, 获取的布里渊增益谱有着良好的Lorenz拟合度, 分别为0.974 47和0.987 89。 利用单模环形器结合单模光纤对准熔接多模光纤的方法有更好的整形优化效果和抗弯曲性能, 最小弯曲半径和布里渊增益谱宽分别为2.25 mm和53.12 MHz。

纤维成分的定性及定量分析在纺织品检测中一直是研究热点, 但常规检测手段存在周期长、 工序复杂且对环境不友好等问题, 因此提出一种对纺织品纤维含量快速、 无损且准确的检测方法就显得尤为重要。 研究提出一种纺织品纤维含量的定量校正模型, 可以准确预测纺织品中棉/涤纶/羊毛的纤维含量, 解决传统校正模型无法兼顾准确与多种纤维预测的难点。 针对645个羊毛/涤纶、 棉/涤纶以及羊毛/涤纶/棉混纺样品为研究对象, 采用红外光谱分析仪采集样品的近红外反射光谱, 在光谱数据预处理的基础之上, 提出一种一维卷积神经网络(1D-CNN)模型, 实现对多种纤维含量的同时预测, 为了凸显模型的优势, 在相同的训练集和测试集样本之上对比3种不同机器学习算法的预测结果。 结果表明： 选用线性函数归一化、 多项式平滑滤波(SG平滑, 滑动窗口为9, 拟合阶数为7)的预处理方法, 结合所提出的1D-CNN模型效果最优, 其模型决定系数R-Squared可达到0.998, 各含量预测的平均绝对误差(MAE)为0.62, 预测均方根误差(RMSE)为1.31。 同时采用未参与建模的138个纺织品样品验证模型泛化能力, 模型在测试集上的表现为, 决定系数R-Squared为0.996, 各含量预测的平均绝对误差(MAE)为0.80, 预测均方根误差(RMSE)为2.01。 采用所提出的模型, 可以准确预测羊毛、 棉和涤纶混纺织品中纤维含量, 为快速无损检测纺织品提供了一种可行的方法, 同时为其他混纺纤维含量的定量分析提供了新的思路。

基于场地的绝对辐射定标是航空遥感数据定量化应用的重要保障手段, 如何降低外场测量环境及各种测量误差的影响、 提高定标结果的稳定性和精度是航空相机定标的关键。 利用2020年12月26日—28日在云南普洱定标场布设的5种不同反射率的灰阶靶标, 采用反射率基法对机载Lecia DMC Ⅲ航空多光谱相机连续进行3次辐射定标试验。 在飞机飞越定标场上空的同时, 获取地表反射率、 大气参数和试验场内各采样点的几何信息, 利用MODerate resolution atmospheric TRANsmission(MODTRAN)5.2.1大气辐射传输模型得到遥感器入瞳处各波段的辐亮度, 然后结合影像选定区域的平均DN值, 分别采用单点法、 两点法和多点法计算得到不同的定标系数。 通过系统对比不同方法得到的定标结果并分析各种误差源, 提出了一种基于多级靶标多次观测的航空多光谱相机外场高精度绝对辐射定标的方法, 各波段的定标不确定度分别为7.24%(蓝)、 6.20%(绿)、 5.35%(红)和4.68%(近红外)。 为了验证辐射定标的结果, 通过反射率反演的方法来验证不同方法计算得到的定标系数的合理性; 利用单点法、 两点法和多点法得到不同的定标系数, 基于Atmospheric/Topographic Correction for Airborne Imagery(ATCOR 4)大气校正软件对试验场内的多种典型地物进行大气校正; 将反演的地表反射率与实测地物反射率进行对比验证。 结果表明： 多级靶标和短期多次试验对于提高定标精度非常关键, 5%、 20%和60%灰阶靶标单点定标法和单次多点定标法的定标精度相对最差, 40%灰阶靶标单点定标法和两点法的定标误差明显减小, 多次多点法的定标精度相对较高, 三类方法平均相对误差分别为10%、 5.43%和3.18%。 本文提出的基于多级靶标多次试验的航空多光谱相机定标方法, 降低了单点法、 两点法及单次试验定标的不确定性, 对于今后航空相机的外场高精度定标及航空数据的定量化应用具有较高的参考价值。

高光谱遥感能够提供丰富的地球表面信息, 因而受国内外学者的广泛关注。 受到技术与工艺水平影响, 目前单个高光谱相机无法同时满足成像大视场和高分辨率的应用需求。 拼接式高光谱相机技术将多个高光谱相机组合成一个成像系统, 有效地扩大了高光谱相机的视场, 在精准农业、 对地观测、 环境监测等方面有着广泛的运用。 由于探测器像元响应, 光学系统, 电子学系统等因素的影响, 高光谱相机的焦平面阵列在同一均匀辐射源下, 探测器单个像元输出会出现不一致的现象, 该现象即为高光谱相机的非均匀性。 拼接式高光谱相机的非均匀性会严重影响相机成像质量与图像判读。 目前, 非均匀性校正主要分为基于定标的校正方法和基于场景的校正方法两大类。 通过对中国科学院空天信息创新研究院研制的拼接式高光谱相机非均匀性的分析, 建立了单台相机和多台相机间的非均匀性模型, 并根据非均匀性模型提出了一种基于重叠视场的拼接式高光谱相机非均匀性校正方法。 该方法综合运用了实验室定标数据与实时飞行数据, 利用实验室辐射定标校正单台相机非均匀性, 利用相机间重叠视场并引入小波滤波计算非均匀性系数校正多相机间的非均匀性。 由于该方法在实验室仅需要对单台相机进行辐射定标, 因此也摆脱了需要大口径积分球光源的限制。 开展了一系列对不同方法处理后图像质量进行评价的实验。 选取了存在非均匀性两个不同的波段图像作为原始图像, 并用该方法与对比方法对原始图像进行处理。 为了能够定量地对不同方法的校正效果进行对比, 引入了图像质量的提高系数(IF), 非均匀性(NU)与光谱角(SA)三个评价指标。 结果证明, 本文提出的基于重叠视场的拼接式高光谱相机非均匀性校正方法具有最好的非均匀性校正效果, 同时最大程度保留了光谱特性。

为探究高光谱影像丰富的光谱信息对山区茶园的提取效果, 促进国产卫星高光谱影像在茶园分布制图与资源监测中的应用, 以普洱市南部山区茶园典型分布区为研究区, 以高分五号AHSI(GF-5 AHSI)影像以及数字高程模型(DEM)为主要数据源, 结合实地调查数据, 构建基于随机森林(RF)分类器的亚热带山区茶园提取算法。 首先, 将去除噪声影响后剩余的250个波段作为光谱特征(SF); 在分析研究区主要地物(茶园、 森林、 农田)光谱的基础上, 分别构建植被指数特征(VIF)45个, 地形特征(TRF)3个。 然后, 利用RF进行特征重要性排序, 按照特征重要性从大到小依次将特征输入RF分类器进行茶园提取, 随着特征的不断输入, 茶园提取的F1-Score达到饱和不再明显增加时的特征维度即为最优选择特征。 依据3种特征因子(SF, VIF和TRF)构建12种分类方案。 最后, 比较12种方案的茶园提取精度, 最终确定最优方案。 结果显示, 不同特征组合茶园提取F1-Score排序为SF+VIF+TRE+FS>TRF+VIF+FS>SF+TRF+FS>TRF+VIF>VIF+FS>SF+VIF+FS>SF+VIF+TRF>SF+FS>SF+TRF>VIF>SF+VIF>SF。 FS后6种分类方案中, SF参与分类的4种方案中被选中2次的波段为b4、 b5、 b6、 b27、 b133、 b150和b281; 在VIF参与分类的4种方案中被选中4次的指数分别为REP、 VOG2、 SR2、 SR3、 WBI、 TIP3和TIP9; TRF参与分类的4种方案中坡度、 坡向、 高程均被选中。 此外, SF+TRF+VIF特征进行FS后结合RF算法能够对亚热带茶园分布进行有效识别, 具有较好的识别精度和可信度, GF-5 AHSI卫星数据在茶园分布制图和资源监测等领域有着较好的应用潜力和前景。

硒(Se)是人体必需的微量元素之一。 人主要通过食用农产品来获取硒, 而农产品中的硒主要来自土壤。 因此, 研究土壤中硒的含量和分布, 对人体健康和农作物生产具有重要的意义。 高光谱遥感技术的发展, 使得高效、 低成本、 大范围估测土壤中硒的含量和分布成为可能。 但是, 土壤中硒的含量对光谱的敏感性较弱, 严重影响了高光谱硒含量定量反演精度。 该研究以广东连州地区富硒土壤为研究对象, 系统采集研究区土壤样品50份, 分析土壤样本硒含量, 同步采集土壤反射光谱数据; 利用 Savitzky-Golay卷积平滑算法、 多元散射校正(MSC)、 对数一阶微分(lg(R)-FD)、 标准正态变量校正(SNV)、 多元散射校正一阶微分(MSC-FD)对原始光谱进行增强处理; 应用稳定竞争自适应重加权采样(sCARS)算法结合皮尔逊相关性分析(PCC)进行特征波段选择; 对比分析偏最小二乘(PLS)、 支持向量机(SVM)和粒子群优化支持向量(PSO-SVM)模型土壤硒含量高光谱定量反演效果。 结果表明： 将sCARS算法应用于光谱增强后的回归模型, 并结合皮尔逊相关性(PCC)选择与土壤硒含量敏感性较大的特征波段, 不仅可以降低土壤硒含量高光谱预测模型复杂度并有效避免大量有用信息的损失, 还能提高高光谱回归模型的反演效率; 对比不同回归模型训练集和预测集的决定系数R2和均方根误差RMSE, 发现支持向量(SVM)模型比偏最小二乘(PLSR)模型预测效果更好, 模型稳定性更高, 且非线性模型更适用于土壤硒含量的预测; 通过粒子群(PSO)算法优化SVM的核函数和正则化参数, SVM模型的反演精度和稳定性都有所提升; MSC-PSO-SVM模型(R2=0.53、 RMSE=0.34)和MSC-FD模型(R2=0.50、 RMSE=0.04)预测效果较为突出。 综上所述： 利用sCARS结合PSO-SVM算法建立土壤硒含量的高光谱定量反演模型, 能够为土壤硒含量的高光谱大面积估测提供新的途径。

植被遥感监测已广泛应用于各个领域, 如农作物病虫害监测、 森林覆盖度监测、 植被生长状况监测等。 监测植物叶绿素含量变化对于了解植物长势、 监测植被病虫害乃至监测植被对全球气候变化反馈都有着重要的意义, 然而这些监测时常受到叶片镜面反射的干扰, 导致叶绿素含量反演精度降低。 旨在消除植物健康状况遥感监测中的镜面反射干扰, 搭建一套偏振多光谱成像系统, 提出一种镜面去除指数(SRRI), 并提出一种利用目标的漫反射和镜面反射的光谱和偏振特性来检测植物的融合算法, 植物的SRRI、 线偏振度(DoLP)和偏振角(AOP)均在融合框架内计算, 以消除植物镜面反射的干扰并提高植物健康状态检测精度。 此外, 基于SRRI、 DoLP和AOP的融合算法计算了一种偏振融合镜面去除指数(PFSRRI)。 对相对叶绿素含量(SPAD)、 比值植被指数(SR)、 归一化植被指数(NDVI)、 SRRISR、 SRRINDVI、 PFSRRISR和PFSRRINDVI进行了相关性分析, 以了解它们消除镜面反射干扰的能力。 结果表明, SR与SPAD (R2=0.012 8)、 NDVI与SPAD (R2=0.007 5)的相关性最差, 表明SR和NDVI对镜面反射的敏感性最高, SRRISR与SPAD (R2=0.818)、 SRRINDVI与SPAD(R2=0.889)有很好的相关性, 而PFSRRISR与SPAD(R2=0.955)、 PFSRRINDVI与SPAD(R2=0.948)的相关性最好, 从而突出了PFSRRI在消除镜面反射干扰并检测植物健康状态中的潜力。 PFSRRISR和PFSRRINDVI三维散点图显示了对植物不同健康程度具有良好的辨别能力, 具有较高的敏感性和特异性值, 通过曲面的颜色和趋势的变化可以很直观地看到植被健康状态的变化趋势和分类状况。 其中, PFSRRISR的镜面叶片和胁迫1级叶片的分类敏感性(Se)值为100%和特异性(Sp)值为100%, PFSRRINDVI的镜面叶片和胁迫1级叶片的分类敏感性(Se)值为98%和特异性(Sp)值为100%, 表明PFSRRISR和PFSRRINDVI在去除镜面干扰后的优秀的检测效果。 综上所述, 该方法能有效地消除镜面干扰, 提高植被健康状况检测精度。

猪血红蛋白(PHb)可以赋予和提升食品在制备、 加工和贮藏过程中的品质, 但因其黏度大、 性质不稳定、 且血腥味较重而不被人们所接受等因素, 限制了其在食品中的应用。 因此, 改性是提升其经济效益及生物可利用度的一种重要手段。 探究了儿茶素(Catechin)与糖基化猪血红蛋白(G-PHb)相互作用对复合物(CG-PHb)功能特性及结构变化的影响。 以PHb和G-PHb为对照, 研究CG-PHb的溶解度、 浊度、 乳化性能、 表面疏水性以及抗氧化性等功能特性, 采用紫外-可见光谱、 荧光光谱、 傅里叶变换红外光谱和扫描电镜, 分析CG-PHb的结构变化。 结果表明： 相较于PHb和G-PHb, CG-PHb的溶解度显著提高(p<0.05), 浊度显著降低(p<0.05); 乳化性以及乳化稳定性相较于对照组, 分别提高了38.36%、 21.31%和16.08%、 3.69%(p<0.05); 三者中CG-PHb的表面疏水性最大; 抗氧化性随着溶液浓度的升高不断增大, 溶液浓度为1.60 g·mL-1时, 抗氧化性最高达93.60%; CG-PHb的紫外吸收峰相较于对照组峰形变宽、 峰值增大且略微红移; 荧光峰强度大小为： CG-PHb>PHb>G-PHb, 且随着儿茶素的浓度增大, G-PHb的荧光猝灭效果呈现增强趋势, 并发生红移现象; CG-PHb的酰胺I带向低波数方向移动, 且二级结构含量中β-折叠含量显著增加(p<0.05), 其余结构含量减少(p<0.05); 此外, 电镜结果表明, 由于糖基基团的嵌入及与儿茶素之间的作用力, 使蛋白质的结构发生了变化, CG-PHb的表面孔洞结构增加, 有利于其功能特性的发挥。 该研究可以为蛋白质的改性研究提供新思路, 为复合物在食品加工过程中的性质变化提供理论基础及参考。

乙醇脱氢酶(ADH)在酒精代谢过程中起着关键作用, 通过激活ADH活性可以促进人体对乙醇的吸收, 进而解酒保肝。 对ADH与表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)的相互作用进行探究, 采用紫外可见光谱、 荧光光谱、 傅里叶变换红外光谱等多光谱法和分子对接法研究了ADH与EGCG的结合机理, 采用差示扫描量热仪测定ADH 和EGCG-ADH复合物的热变性温度, 进而分析二者的热稳定性变化, 并通过扫描电镜表征EGCG-ADH复合物的形貌和结构。 研究表明, EGCG激活了ADH的催化活性, 激活率为33.33%。 EGCG作用于ADH引起其微环境变化和二级结构变化, 形成了结合位点数接近于1的复合物, 范德华力和氢键对其稳定性起着重要作用; 相较于ADH, EGCG-ADH的二级结构中α-螺旋含量降低而β-折叠含量升高; 分子对接结果进一步证实了EGCG苯环羟基与周围氨基酸之间的氢键有利于保持配合物的稳定性, 而EGCG和ADH之间存在的范德华力和正烷基是ADH活性被激活的主要原因。 结果证明EGCG通过与ADH结合, 激活ADH的催化活性, 可为制备更加安全高效的解酒剂替代品提供理论指导。

赤潮是一种由海洋藻类引发的水质污染, 部分赤潮藻有毒性, 对海洋渔业发展有严重危害。 快速、 准确地鉴定赤潮藻种及其细胞浓度对污染的控制和治理具有重要意义。 传统的显微镜检测和基因测序等方法时效性低, 遥感检测易受到环境干扰导致精度低, 荧光光谱检测因设备昂贵无法大范围推广, 高光谱成像(HSI)技术为赤潮藻种提供了一种快速、 无损的检测方法。 搭建了HSI检测系统, 针对福建地区常见的甲藻(强壮前沟藻)、 硅藻(中肋骨条藻和三角褐指藻)和针胞藻(赤潮异湾藻)构建了大量高光谱样本库, 分别采用2种分类方法和3种回归方法建立藻种鉴别和细胞浓度测量模型, 并比较了7种光谱预处理(标准化、 归一化、 多元散射校正、 变量标准化、 Savitzky-Golay平滑、 基于SG的一阶导数、 基于SG的二阶导数)和2种波段提取方法(遗传算法和连续投影算法)对建模精度的影响。 结果表明： 基于SG的二阶导数(SG+2nd)预处理方法可以提高波段筛选和建模的准确率, 遗传算法(GA)所提取特征波段更具代表性和有效性。 SG+2nd-GA组合所提取特征波段(644.7、 547.8、 562.6、 829.4、 832 nm)与所选藻类中特定色素的吸收光谱波段相对应, 再结合支持向量机(SVM)或反向传播神经网络(BPNN)建模实现了利用高光谱成像技术有效鉴别强壮前沟藻、 赤潮异湾藻、 中肋骨条藻、 三角褐指藻。 在细胞浓度测量中, 支持向量回归(SVR)建模效果优于多元线性回归(MLR)和偏最小二乘算法(PLS), 四种藻SG+2nd-GA-SVR细胞浓度预测模型的决定系数(R2)均大于0.98。 其中强壮前沟藻和中肋骨条藻模型浓度预测范围分别在1.05×103~1.05×104和1.13×104~2.38×105 cells·mL-1, 最低测量浓度达到该藻种发生赤潮时的基准浓度。 三角褐指藻模型浓度预测范围为1.06×105~4.36×106 cells·mL-1, 最低测量浓度低于现有光谱技术对其测量的浓度。 本研究为快速、 准确、 无损探测赤潮提供了新方法。

绿潮是一种海洋大型藻暴发性生长聚集形成的藻华现象, 严重影响沿海的生态环境。 绿潮覆盖面积的精准监测对绿潮灾害预防、 监测和治理有着重要意义。 利用光谱方法进行遥感监测拥有非接触、 成本低和损耗小等优势, 其中机载高光谱遥感凭借其光谱和空间分辨率高及成像通道多的优势, 在海洋领域拥有广泛的应用前景。 利用大疆M300 RTK专业级无人机搭载410 Shark高光谱成像系统对秦皇岛市金梦海湾海域的绿藻暴发区进行数据采集。 对采集到的光谱数据进行数据预处理, 提取不同地物的光谱特征, 基于该特征构建了容量为30 000的光谱特征数据集, 随机的将数据集划分为训练集和测试集, 其中训练集占比75%, 测试集占比25%。 通过决策树、 随机森林、 支持向量机(SVM)、 K最近邻(KNN)和三输入的投票分类器五种机器学习算法建立高光谱绿潮反演模型。 对基于机载高光谱成像系统的地面分辨单元(GRC)计算绿潮暴发区的绿潮覆盖面积, 并基于数据集内准确率、 Kappa系数和预设标准面积误差验证法测试反演模型的分类精度。 结果表明： 在对高光谱数据进行绿藻像元和其他地物像元的二分类和利用所构建的分类器进行大数据预测时, 先进行波段选择可节约大量时间; 对高光谱数据进行对数处理增强谱间差异后再构建分类器模型, 可有效提高模型的分类准确率; 基于随机森林、 SVM和KNN的三输入的投票分类器建立的高光谱绿潮反演模型的反演精度最高, 数据集准确率达到98.95%, Kappa系数为0.978 9, 预设标准面积误差验证法得到的分类误差为6.06%。 通过对实验区高光谱图像的预测应用, 证明了该模型在预测大数据时仍保持较高准确率, 且对混合像元区的水中绿藻像元也能给出定义, 证明了该方法在绿潮遥感监测领域的可行性和优越性, 在绿潮面积监测领域具有普适性, 在海洋监测领域具有广泛的应用前景。

火焰燃烧参数能直接反映火焰燃烧状态, 并对燃烧过程进行诊断、 预测和优化。 火焰温度及辐射率是燃烧状态的重要表征参数, 火焰温度及辐射率的准确测量对于建立燃烧模型、 优化燃烧过程和控制污染物排放有着非常重要的意义。 随着数字图像技术与光谱学的发展, 多光谱成像技术逐步应用于火焰燃烧温度及辐射率测量。 针对光谱仪空间分辨率低和RGB彩色相机光谱分辨率低的问题, 多光谱成像技术能获得兼顾空间分辨率及光谱分辨率的火焰光谱图像, 实现火焰温度及辐射率分布测量, 具有高时空分辨率、 响应快速及测温范围宽等优点。 因此, 提出了基于多光谱成像技术的火焰温度及辐射率测量方法, 搭建标准高温黑体辐射实验测量系统, 对多光谱相机665～960 nm波段开展高温黑体辐射响应系数标定实验, 获得多光谱相机25波段光谱响应标定系数, 通过四阶多项式拟合建立多光谱相机各波段下仪器响应值与理论辐射强度之间的关系, 并开展多光谱成像技术测量验证实验, 结果显示温度与辐射率测量的相对偏差分别小于1%与4%。 在此基础上, 以蜡烛火焰为研究对象, 建立了火焰多光谱成像测量系统, 获得了蜡烛火焰多光谱辐射图像, 基于普朗克辐射定律参数拟合方法, 实现了蜡烛火焰温度与辐射率分布测量。 测量结果表明： 火焰竖直平面上火焰中心区温度及辐射率均高于火焰上部和底部; 蜡烛火焰温度测量结果范围约为1 350～2 050 K, 火焰中心区最高温度约为2 050 K; 蜡烛火焰辐射率测量结果范围约为0.04～0.36, 火焰中心区最高辐射率为0.36。 测量结果与蜡烛火焰燃烧过程及辐射特性分布规律一致。