在全球变暖的背景下, 农业干旱频发不仅严重影响区域粮食安全和生态安全, 同时还威胁社会经济稳定和可持续发展。 农业旱情遥感监测是预防农业旱灾发生发展的重要途径, 可以为科学制定旱灾风险管理措施提供有力支撑。 因此, 厘清农业旱情遥感监测研究进展对于今后更好地开展农业旱情监测及预警研究以及进一步促进社会经济的可持续发展具有重要的现实意义。 基于此, 系统梳理了当前遥感数据在农业旱情监测中的应用研究进展。 针对不同的农业旱情评价对象, 将旱情监测指标分为降水监测指标、 土壤含水量监测指标和作物需水监测指标, 并对不同指标涉及的遥感数据源和评价方法进行了归纳和总结。 重点针对农业旱情监测涉及的最主要的两种典型地物（土壤和植被）的光谱特性差异和对水分变化的敏感波段不同, 系统总结了微波遥感监测法, 可见光、 近红外与热红外遥感监测法和高光谱遥感监测法用于农业典型地物旱情监测的近今进展, 并探讨了未来农业旱情遥感监测研究的主要发展方向, 以期为今后更好地开展农业旱情预警和调控管理工作提供参考。

硅铝酸盐由于其化学性质稳定、 原材料易得, 是发光材料的一种有效基质, 所以受到广泛关注。 其中, 硅铝酸锶(Sr2Al2SiO7)属于四方晶系, 具有稳定的晶体学结构。 Sm3+作为一种常用的激活剂, 其特征峰在波段300~750 nm内都有分布, 有些特征激发峰位于近紫外光区, 在近紫外区有强的吸收。 因此, 以Sr2Al2SiO7为基质、 Sm3+为激活剂可以制备出符合LED要求的红色荧光粉。 本工作采用高温固相法合成一系列Sr2-x-yAl2SiO7∶x%Sm3+, y%Li+荧光粉。 通过X射线衍射(XRD)、 光致荧光光谱(PL)、 绝对量子效率测量系统对样品的晶体结构、 发光特性以及内量子效率进行表征和测量, 并且对样品的XRD进行精修, 色纯度计算。 结果表明: 合成样品均为单相Sr2Al2SiO7, 掺杂Sm3+和电荷补偿剂Li+后, 没有引起相变。 相对于其他阳离子Sm3+(r=1.079 )、 Li+(r=0.920 )的半径与Sr2+(r=1.260 )半径最为相近, 因此更容易替代Sr2+的格位, 并且两种离子半径比Sr2+小而使得样品晶体结构参数a, b, c和v逐渐减小。 样品的最佳激发峰在403 nm处, 相比于Ca3Y2(Si3O9)2∶Sm3+的激发峰出现了3 nm蓝移, 表明样品在近紫外光下有较强的吸收, 这种长紫外波长的光有利于在照明领域的应用。 在403 nm近紫外光激发下, 可以看出, 在500～750 nm范围内, Sm3+的发射峰位于564 nm(4G5/2→6H5/2), 601 nm(4G5/2→6H7/2), 648 nm(4G5/2→6H9/2)和713 nm(4G5/2→6H11/2), 其中601 nm发射峰强度最大, 使样品呈现强烈的橙红色光。 发射峰在607与618 nm处出现劈裂现象, 是因为晶体场的相互作用引起了能级劈裂。 单掺Sm3+的发射光谱强度随着浓度的增加先增大后减小, 当掺杂浓度为2%时发光强度最大。 利用Blasse提出的能量传递临界距离公式, 计算得出临界距离RC≈19.734 , 从而说明了浓度猝灭原因是Sm3+之间的多级相互作用。 根据Dexter理论, 计算出多极相互作用函数θ≈6, 表明Sr2-xAl2SiO7∶x%Sm3+的浓度猝灭机理是电偶极-电偶极(d-d)相互作用。 为进一步提高发光强度, 掺杂了电荷补偿剂Li+, 使晶体内部电荷达到平衡。 实验结果表明, Li+最佳掺杂浓度为2%, 与未加入电荷补偿剂相比, 发光强度提高了2倍并测试其内量子效率为43.6%。 荧光粉色坐标均在(0.60, 0.39)附近, 位于橙红色区域, 具有较高色纯度(约92.2%)。 该荧光粉在三基色白光LED中的红色成分有应用潜力。

研究利用溶液法制备的有机磷光双重掺杂体系电致发光器件的光致发光特性与电致发光特性, 并研究了在这种体系中深能级陷阱导致的器件效率衰退现象。 首先利用紫外光谱仪和光致瞬态寿命测试系统对基于旋涂法制备的以宽带隙材料4,4’-bis(N-carbazolyl)-1,1’-biphenyl（CBP）为主体, 绿色磷光材料tris(2-phenylpyridine) iridium(Ⅲ)（Ir(ppy)3）和红色磷光材料tris(1-phenylisoquinolinato-C2,N)iridium(Ⅲ)（Ir(piq)3）为客体材料的薄膜进行了光致发射光谱测试和薄膜在Ir(ppy)3发光峰516 nm处的光致发光寿命测试, 实验发现在Ir(ppy)3掺杂比例保持定值时, 随着深能级掺杂材料Ir(piq)3的引入, 其光致发光光谱中Ir(ppy)3的相对发光强度减弱且发光寿命变短, 当Ir(piq)3掺杂浓度继续提高时, 薄膜光致发光光谱基本保持不变且Ir(ppy)3的发光寿命基本不变。 实验说明在低浓度掺杂下两者的三线态能级之间存在着能量传递, 但当掺杂浓度达到高浓度时, 能量传递主要来自于主客体之间的传递, 两者作为独立的发光中心发光。 然后利用溶液法制备了发光层分别为CBP∶Ir(ppy)3, CBP∶Ir(ppy)3∶Ir(piq)3和CBP∶Ir(ppy)3∶PTB7的三组器件, 器件结构为ITO/PEDOT∶PSS/Poly-TPD/EML/TPBi（15 nm）/Alq3（25 nm）/LiF（0.6 nm）/Al（80 nm）。 在Ir(ppy)3和Ir(piq)3共掺杂器件和Ir(ppy)3单掺杂器件的对比实验中发现, 加入一定比例的深能级材料后, 器件的电致发光光谱发生改变, Ir(piq)3的相对发光强度增强, 器件发光效率下降且效率滚降现象明显。 通过对器件进行J-V测试, 发现在Ir(ppy)3单掺杂器件中陷阱填充电流随着掺杂材料浓度的提高而提高, 但在加入等浓度深能级材料Ir(piq)3后, 陷阱填充电流基本保持一致。 瞬态电致发光测试表明, 随着Ir(ppy)3掺杂比例的提高, 器件内由于陷阱载流子释放而产生的瞬时发光强度降低, 这是由于Ir(ppy)3具有一定的传导电荷作用, 会减少器件中的陷阱载流子, 这进一步说明了具有较深能级的Ir(piq)3是限制载流子的主要能级陷阱。 同时发现随反向偏压的增大, 瞬态发光强度增大且发光衰减加速, 这是因为位于深能级陷阱的载流子在高电压下被释放, 重新复合发光, 说明深能级陷阱的确限制住了大量载流子, 而由于主体三线态激子具有较长的寿命, 激子间相互作用产生的单线态激子在高反压下解离, 从而引起三线态激子-极化子相互作用的加剧, 导致发光衰减加速。 在窄带隙聚合物材料PTB7与Ir(ppy)3共掺杂器件实验中发现, 随着PTB7掺杂浓度提高, 陷阱浓度变大且器件效率降低, 具有较深能级的PTB7成为了限制载流子的深能级陷阱。 因此说明在双掺杂有机磷光电致发光器件中, 深能级材料会成为限制载流子的能级陷阱, 引起载流子大量堆积, 从而导致三线态激子与极化子相互作用加剧, 使器件的发光效率衰退。

可调谐半导体激光器在调谐过程中的瞬时光谱特性, 如瞬时的波长、 调谐率、 功率、 线型和线宽等参数影响着以激光器为光源的光学测量和光相干通信系统的精度。 然而, 能够同时测量这些瞬变参数的技术至今未见报道。 提出了一个基于时频分析的测量半导体激光器在调谐过程中瞬时光谱参数的方法, 利用一个短时延外差测量系统, 利用激光器瞬时光谱参数与差拍信号瞬时参数的关系, 最终获得了半导体激光器在连续电流调谐过程中的瞬时光谱。 测量系统采用了10 cm光程差的Mach-Zehnder干涉仪, 调谐电流是幅度为20~120 mA、 频率是1 kHz的锯齿波, 差拍信号可视为直流信号、 载波信号与噪声的叠加, 按照短时延相干光测量原理, 差拍信号中的直流分量幅度的大小反映了激光器输出光信号的功率; 载波信号是一种多项式相位信号, 由其频率可以推算激光器输出光谱的中心频率或波长; 噪声信号则与激光器输出光谱的线型和线宽相关, 通过对噪声信号进行时频分析, 可以获知激光器在连续电流调谐过程中每一时刻或每个电流下的瞬时线型、 线宽。 采用了趋势局部均值分解方法对差拍信号进行了准确分离, 并对分离信号分别进行处理, 同时获知了半导体激光器在调谐过程中的瞬时输出光功率、 光波长、 调谐率及线型、 线宽。 在去掉弛豫部分后截取的整周期差拍信号对应的调谐电流60~115 mA变化范围内, 半导体激光器(FRL15DDR0A31-18950, Furukawa)瞬时输出光功率变化范围是5.16~10.6 mW, 瞬时光波长变化范围为1 579.2~1 579.6 nm; 激光器的瞬时调谐率在0.004 8~0.011 5 nm·mA-1范围内单调变化; 线宽是852.55~954.95 kHz, 呈非线性随机分布。 基于短时延、 局部均值分解和时频分析方法的瞬时光谱参数测量系统可以准确得到各瞬时光谱参数, 测量结果与激光器的静特性相符, 且测量系统结构简单, 使我们更深入地理解激光器的工作原理, 具有广阔的应用前景。

皮革检测鉴定的市场需求缺口巨大, 不同种类皮革, 尤其是不同种类真皮革无损、 无标记检测具有重要的应用价值。 利用太赫兹时域光谱技术系统地测试了不同种类真皮革和人工革的太赫兹透射光谱, 计算了不同真皮革和人工革的太赫兹吸收系数和折射率。 在0.2~1.5 THz范围内, 不同种类皮革的太赫兹吸收系数和折射率数值大小具有明显差异, 真皮革大于人工革; 且真皮革中, 爬行类皮革>鱼类皮革>哺乳类皮革。 进一步地, 猪、 牛、 羊真皮革在25~80 ℃加热过程中太赫兹时域光谱振幅变化均在60 ℃左右出现拐点, 而人工革无拐点; 且猪、 牛、 羊真皮革变化趋势各异。 为了验证皮革太赫兹光谱产生差异的原因, 首先对代表性皮革牛皮革、 人造革和合成革的主要组成成分牛皮胶原蛋白、 聚氯乙烯（PVC）和聚氨酯（PU）进行了太赫兹光谱测试, 牛皮胶原蛋白的太赫兹吸收系数和折射率大于聚氯乙烯和聚氨酯; 并且在25~80 ℃加热过程中胶原蛋白出现变化拐点, 而聚氯乙烯无。 实验结果显示, 皮革主要组成成分的太赫兹光谱特征的数值差异和变化趋势与对应皮革相同, 表明不同种类皮革间差异性的太赫兹光谱特征主要来源于其组成成分的不同。 基于此, 太赫兹光谱技术有望用于皮革的快速、 准确、 无损、 无标记检测, 用于区分不同种类真皮革和人工革, 尤其是分辨来源于爬行动物、 哺乳动物和鱼类的真皮革。

滨海地区饮水型氟中毒和海水入侵十分普遍。 海水入侵引起地下水性质的改变对岩（土）氟迁移具有潜在影响, 但尚未有直接模拟实验证实, 其氟迁移机理也不明确。 用淡水和海（卤）水混合及配制溶液模拟海水入侵过程, 对含水砂层沉积物进行静态水-岩（土）氟迁移模拟实验, 对比分析沉积物FTIR特征, 探讨海水入侵对岩（土）氟迁移影响规律及机理。 结果表明, 含水砂层沉积物氟迁移量大小顺序为: 海水＞1∶1淡海＞淡水; 卤水＞1∶1淡卤＞淡水, 随海（卤）水混入程度增加, 含水砂层沉积物岩（土）氟迁移能力增强。 氟迁移能力随NaCl和NaHCO3浓度增加而增加, 随CaCl2浓度增加而降低。 对含水砂层沉积物傅里叶红外吸收光谱（FTIR）分析表明, 随NaCl和NaHCO3浓度增加, NaCl溶液中沉积物Si—O—Si键伸缩振动峰强度明显增强, 氟磷灰石弯曲振动峰减弱, O—H键特征峰变化不明显, 而NaHCO3溶液中沉积物羟基磷灰石弯曲振动峰和Si—O—Si键伸缩振动峰强度变化不明显, O—H键特征峰强度变化明显, 表明NaHCO3溶液主要通过OH-与F-离子交换, 而NaCl溶液是通过Si—O—Si键中Si—O置换来影响岩（土）氟迁移。 随CaCl2浓度增加, Si—O—Si键伸缩振动峰强度明显减弱, 氟磷灰石弯曲振动峰强度增强, 表明Ca2+强烈地抑制岩（土）氟析出。 同时, 随NaCl和NaHCO3浓度增加和CaCl2浓度减少, Si—F特征峰强度减弱, Si—O—Si键弯曲振动峰向低波数偏移。 由于大气CO2混入, 1 mol·L-1 CaCl2作用沉积物出现1 460和1 420 cm-1碳酸根特征峰。 由于碳酸根沉积作用, 1 mol·L-1的NaHCO3作用的沉积物在1 460 cm-1处峰强度增强, 且在875 cm-1出现新峰, 但是在淡海卤水和NaCl溶液作用的沉积物中无碳酸根特征峰, 表明含水砂层中无萤石（CaF2）溶解作用。 海水入侵引起的偏碱性、 高钠低钙的环境促进岩（土）氟迁移释放, 是滨海地区高氟地下水重要动力。

在水果的品质检测和分级分选中, 存在不同仪器所建检测模型难以共享的难题。 为此, 以壶瓶枣为研究对象, 利用可见/近红外光谱技术探讨仪器间可溶性固形物含量（SSC）检测模型的传递方法。 首先, 采用美国ASD（Analytical Spectral Device）公司生产的两台仪器采集样本的光谱信息, 采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立原始光谱、 Savitzky-Golay一阶导数处理、 标准正态变量变换后的SSC检测模型, 预测不同仪器采集的光谱时3种方法的预测能力均较差。 预测同一台仪器的光谱时, 基于原始光谱的主仪器所建模型最优, 预测集的决定系数（R2p）和均方根误差（RMSEP）分别为0.73和1.36%。 在此基础上, 采用Kennard/Stone算法选取标样, 利用专利算法（Shenk’s）、 直接标准化（DS）、 斜率/偏差算法（S/B）进行模型传递。 然后, 根据回归系数提取主仪器（24个）和从仪器（28个）的特征波长, 优选出单一变量（SV）24个、 共性变量（CV）23个、 融合变量（FV）29个, 均涵盖了SSC的主要吸收谱带。 利用优选的变量分别建立主仪器的LS-SVM检测模型, 采用主仪器的预测结果（R2p=0.78~0.80, RMSEP=1.07%~1.13%）明显好于全波段所建模型, 但预测从仪器时RMSEP为6.62%~7.88%, 模型失效。 最后, 基于波长位置偏移和分子振动的吸收特性提出了共性变量优选结合差值补正（CV-MC）、 单一变量优选结合差值补正、 融合变量优选结合差值补正、 共性变量优选结合波长补正算法（CV-WC）进行模型传递, 并与SV-Shenk’s, CV-Shenk’s, FV-Shenk’s, SV-DS, CV-DS, FV-DS, SV-S/B, CV-S/B和FV-S/B进行对比分析。 结果表明, 基于全波段进行模型传递时, 预测结果均较差（R2p=0.03~0.34, RMSEP=2.44%~4.67%）; 基于优选变量所建模型经SV-Shenk’s, CV-Shenk’s, FV-Shenk’s传递后的结果较差, 经其他算法传递后的结果（R2p=0.47~0.73, RMSEP=1.30%~1.90%）好于全波段; 基于共性变量传递后的结果好于单一变量和融合变量, CV-MC结果最佳（R2p=0.73, RMSEP=1.30%）, CV-WC传递后的预测结果（RMSEP=1.62%）与CV-DS和CV-S/B相近。 研究表明, CV-MC和CV-WC均是一种有效模型传递算法, 对建立不同仪器间通用的鲜枣品质检测模型具有重要意义。

近红外光谱具有高维小样本的特点, 变量选择是提高定量分析模型稳健性和可解释性的一种有效方法。 确定独立筛选（SIS）是一种基于边际相关性的超高维数据变量选择方法, 广泛用于基因微阵列数据的变量选择。 SIS具有将数据维度降低至样本大小规模的能力, 其降维能力与LASSO相当, 在相当宽泛的近似条件下, 由于具有安全筛选性质, 所有重要变量被保留的概率趋于1。 基于确定独立筛选偏最小二乘（SIS-SPLS）的变量选择是一种迭代式的SIS变量选择方法, 首先利用SIS方法完成光谱重要变量的初选; 然后根据重要变量的边际相关性大小进行逐步前向选择: 建立偏最小二乘回归模型, 依据贝叶斯信息准则（BIC）确定最终的变量选择结果。 SIS-SPLS以逐步前向选择的方式实现对重要变量的增量式筛选, 随着潜变量个数的增加及因变量残差的逐步减小, SIS-SPLS方法选择的变量个数将趋于稳定。 然而仅以边际相关性对变量重要性进行评价, 当光谱变量个数远大于样本数时, 该方法也存在选择的变量过多、 变量选择结果不够稳健等问题。 为进一步提高小样本情况下变量选择的稳健性, 将集成学习引入SIS-SPLS方法之中, 提出了一种集成SIS-SPLS变量选择方法（Ensemble-SISPLS）。 该方法首先对校正集样本进行自助重采样, 对采样得到的每一个校正子集分别使用SIS-SPLS方法进行变量筛选, 通过投票机制并设置频次阈值对所有校正子集的变量选择结果进行集成, 选择出现频次大于给定阈值的变量并建立偏最小二乘回归模型, 计算5折交叉验证均方根误差。 对频次阈值和潜变量个数两个关键参数使用网格搜索法进行优选, 根据子模型的交叉验证均方根误差和变量个数对子模型性能进行综合评价, 以最优子模型包含的变量作为最终的变量选择结果。 分别在Corn数据集和当归数据集上进行变量选择实验, 比较Ensemble-SISPLS, SIS-SPLS和UVE-PLS三种变量选择方法的性能。 其中当归数据集共77个样本, 样本采自甘肃岷县和渭源县, 使用Nicolet-6700型近红外光谱仪扫描得到所有样本的近红外光谱并对当归中的阿魏酸含量进行预测。 Ensemble-SISPLS方法在Corn数据集上选择的变量个数、 RMSEP和决定系数分别为22, 0.000 8和0.999 8; SIS-SPLS方法在Corn数据集上选择的变量个数、 RMSEP和决定系数分别为97, 0.007 3和0.998 8。 Ensemble-SISPLS方法在当归数据集上选择的变量个数、 RMSEP和决定系数分别为24, 0.018 1和0.996 3; SIS-SPLS方法在当归数据集上选择的变量个数、 RMSEP和决定系数分别为38, 0.022 6和0.994 3。 结果表明, 该方法进一步提高了变量选择结果的稳健性和预测能力。 Ensemble-SISPLS变量选择方法有效结合了SIS-SPLS较强的变量选择能力和集成学习良好的泛化能力, 提高了变量选择的稳健性。 此外, 由于在子模型的预测能力和变量个数之间进行了折中, 一定程度上减少了选择变量的个数, 提高了模型的可解释性。

血珀是琥珀中红色透明的品种, 因其色红如血而深受消费者喜爱。 天然血珀产量少, 价格一直较外观相似的其他颜色琥珀高。 由此, 一些本来颜色非红或者红色浓度不足者, 被人为技术变红或者更红。 现今消费市场中有许多通过一种烤色技术而成的“血珀”用来冒充天然血珀, 被用来迷惑消费者以达到追求高额利润的目的。 因此, 对天然血珀和烤色血珀的谱学特征分析并将其作为鉴定依据有重要的理论意义和实际意义。 通过对天然血珀（4件）和烤色血琥珀（9件）采用常规宝石学测试方法、 傅里叶变换红外光谱仪、 紫外-可见分光光度计等分析, 给出了二者谱学特征, 并总结和探讨了天然与烤色血珀的鉴别特征。 宝石学测试、 红外光谱测试及紫外可见光谱分析均在河北地质大学珠宝学院完成。 红外光谱测试采用NICOLET is5型傅里叶变换红外光谱仪, 紫外-可见光光谱测试运用型号为GEM-3000的紫外-可见分光光度计。 结果表明: 烤色及天然血珀在相对密度、 紫外荧光、 表面及内含物特征等方面有明显不同。 烤色血珀平均相对密度略小, 天然血珀的平均相对密度在1.075左右; 而烤色血珀平均相对密度在1.045附近。 烤色琥珀长波、 短波紫外光下均无荧光, 天然血珀在长波紫外灯下有较弱的蓝色荧光。 烤色血珀内部流体包裹体不完整, 几乎全部爆破成树枝状、 圆盘状。 烤色血珀表面广泛发育龟裂纹且裂隙中颜色更深, 并伴有红色的斑点、 流纹, 颜色呆板附在表面; 天然血珀气泡很少全部爆破, 红色分布均匀且过渡自然, 表面有风化纹。 经烤色后琥珀基本分子骨架虽未遭到严重破坏, 但烤色血珀与天然血珀在2 930, 1 724, 994和1 157 cm-1等处红外光谱吸收峰的强度与位置存在一定的差异, 如: 烤色血珀在2 930 cm-1处指示C—H饱和不对称伸缩振动的吸收峰的峰强度与天然血珀相比明显较弱; 烤色琥珀在1 724 cm-1指示CO波段的峰的峰强度较天然琥珀明显增强, 而且吸收峰的峰位较天然血珀吸收峰位偏大; 1 029与975 cm-1处的峰指示酯中C—O伸缩振动, 烤色琥珀的两峰在此趋于合并呈现单峰且吸收峰宽而强, 而天然血珀在此两处的吸收峰窄而弱; 并且, 相比于天然血珀, 烤色血珀的975 cm-1峰明显向大波数处移动至997 cm-1附近。 天然血珀有1 158和1 227 cm-1次强峰及1 180 cm-1附近的弱吸收峰; 烤色琥珀此处的吸收峰趋于单峰化, 吸收峰位置在1 160 cm-1附近, 吸收峰的强度较天然血珀明显增加。 天然血珀在1 457 cm-1处和1 376 cm-1处两处吸收峰的强度远远大于烤色血珀, 且天然血珀峰的最高点从1 457到1 376 cm-1呈下倾趋势, 烤色血珀呈水平与水平向上趋势。 烤色血珀在975～1 029 cm-1处的峰合并成宽的单峰。 在紫外可见光谱中, 天然血珀在660 nm处转折幅度明显大于烤色血珀。 以上特征可以考虑作为鉴别天然与烤色血珀的关键证据。 烤色与天然琥珀的谱学特征差异, 推测主要是因为含C—H, CC键的耗减, C—O, CO键等含氧结构的增加所致。

土壤有机质（SOM）是植物生长必需的营养物质, 也是土壤属性检测的重要参数。 快速、 高效地获取土壤有机质信息对精细农业的发展具有重要意义。 近红外光谱技术具有快捷、 低成本等优势, 被广泛应用到土壤有机质的测量中, 然而土壤水分在近红外光谱(780～2 500 nm)中具有很强的吸收特性, 对土壤有机质的检测形成了一定的干扰。 分析了50个土样在不同含水率（约17%, 15%, 10%, 5%和干土）下的近红外吸光度谱图特性, 利用水分敏感波段2 210, 1 415和1 929 nm构建了水分修正系数（MDI）, 并在此基础上对不同含水率土样进行了重构, 以消除水分对土壤有机质预测模型的影响。 结果如下: （1）经MDI校正重构后的吸光度谱图与对应的干土土样吸光度谱图相近, 能较好地反映其干土土样的吸光度谱图特性。 （2）采用偏最小二乘（PLS）法建立了干土土样的有机质定量预测模型, 并对重构后的不同含水率土样进行了预测, 其统计参数分别为: 预测相关系数（RP）0.90, 预测标准误差（SEP）0.802和预测均方根误差（RMSEP）1.09; 与原始未经MDI校正的预测结果相比, 相关系数上升了0.032, 预测标准误差降低了0.113, 预测均方根误差降低了0.25。 结果表明, 本研究提出的水分校正算法可以降低水分对土壤有机质预测的干扰, 提高利用干土土样有机质定量预测模型预测不同含水率土样的精度, 可为基于近红外光谱技术的土壤有机质实时测定技术的推广提供理论依据。

干旱区土壤盐渍化已对生态环境构成严重威胁, 通过遥感技术对土壤盐分含量进行定量反演具有重要意义。 通过采集艾比湖流域的农田土壤和盐壳结晶, 在室内配制成不同含盐量梯度（盐分占盐土比重: 0.3%～30%）的土壤样品, 利用102F FTIR光谱仪测量土壤样品的热红外光谱, 并通过普朗克函数拟合得到土壤发射率数据。 土壤发射率光谱曲线特征: 不同含盐量土壤的发射率光谱曲线在形态和变化趋势上基本一致, 发射率随含盐量增加而增大; 盐分因子对Reststrahlen吸收特征有抑制作用, 随着含盐量的增加, Reststrahlen吸收特征会减弱。 通过发射率与含盐量相关性分析: 土壤热红外发射率与盐分含量呈正相关关系, 最大相关系数达到0.899, 对应的波段为9.21 μm; 8.2～10.5 μm是土壤盐分因子的最敏感波段。 通过一元线性回归、 多元逐步回归和偏最小二乘法建模分析比较, 偏最小二乘法效果最佳, 模型预测的R2达到0.958, RMSE为1.911%。 选择ASTER, Landsat8和HJ-1B卫星传感器的热红外波段, 进行发射率光谱模拟, 通过相关性分析: ASTER的B10, B11和B12波段属于热红外光谱对盐分因子的敏感波段, 与土壤含盐量相关性较高, 相关系数分别为0.706, 0.786和0.872。 采用多元线性回归法建立基于ASTER热红外波段的土壤含盐量预测模型, 模型预测的R2为0.833, RMSE为3.895%。 结果表明, 遥感传感器对土壤含盐量的预测能力, 取决于传感器的光谱波段对盐分因子的敏感程度, 通过卫星热红外遥感定量反演土壤含盐量是可行的, 为干旱区土壤盐渍化遥感监测提供了新的途径和参考。

为解决近红外光谱法分析物质浓度过程中缺乏可测度分析而导致测量过程存在一定盲目性问题, 研究在已知测量条件、 样品种类、 被测组分以及建模分析方法的条件下, 利用近红外光谱谱线特性作为参数, 在大量样品近红外光谱采集和标准法测得浓度数据等工作前, 对被测物质浓度的分析误差做大致估算。 经过大量尝试和试验提出等效信噪比（ESNR）和谱线重叠系数（OC）两个重要参数, 其中ESNR反映待测组分吸光度占总吸光度的比重, 而OC则反映待测组分近红外光谱曲线间的重叠程度。 通过理论仿真得到光谱分析中用经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时谱线特性与物质浓度分析误差的关系, 分别计算ESNR和OC与被测组分浓度分析误差（RMSE）的关系, 并且研究两个谱线参数的独立性。 利用理论分析得到结果对浓度为8%~12%乙醇水溶液进行可测度分析, 并与近红外光谱法分析的实际结果进行比较。 研究通过理论仿真得到使用光谱分析中经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时谱线特性与物质浓度分析误差的关系, 其中ESNR与RMSE成反比关系, 而OC与被测组分分析误差成非线性的单调关系, 并且验证了ESNR和OC两个参数的独立性。 通过理论计算和乙醇水溶液近红外光谱检测实验对等效信噪比和谱线重叠系数与光谱分析浓度误差的定量关系进行讨论, 通过理论分析得到的乙醇浓度RMSE预估值为0.30%, 近红外光谱分析实际RMSE为0.32%, 相对误差6.67%, 二者结果相符。 实现了在测量条件、 样品种类、 被测组分以及建模分析方法已知的条件下基于近红外光谱分析的待测组分含量理论误差的定量计算和实验验证。 该研究明确了对近红外光谱法分析物质浓度有明确定量关系的两个谱线参数, 给出了使用光谱分析中经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时的分析误差经验曲线, 以及利用曲线进行近红外光谱法待测组分浓度可测度分析方法。 结果表明所提出的ESNR和OC两个谱线特性参数的有效性, 以及分析误差预估方法的有效性。 为近红外光谱法待测组分浓度定量分析提供了有效、 快捷的预估方法, 完善了近红外光谱法成分含量可测度分析理论, 对近红外光谱法物质浓度定量分析研究具有一定指导意义。

硬石膏（CaSO4）是地球上分布最广的硫酸盐矿物之一, 为研究硬石膏向高压硬石膏转变的压力条件和相变机理、 确定硬石膏拉曼光谱压标的适用范围, 实验结合水热金刚石压腔和激光拉曼光谱实验技术, 研究了常温高压条件下硬石膏的相变过程以及硬石膏和高压硬石膏的拉曼光谱特征。 实验结果显示, 常温条件下硬石膏向高压硬石膏发生相变的压力在2.3 GPa左右, 但是该相变压力在增压和降压过程中存在较大差异, 表明硬石膏与高压硬石膏的转变过程存在明显滞后性, 证实了该相变过程属于重建型相变。 由于重建型相变的控制因素除了温度和压力之外, 还包括相变的速率以及矿物结构的亚稳定性等, 从而很好地解释了不同实验者获得的硬石膏与高压硬石膏的相变压力之间存在的巨大差异。 与硬石膏相比, 高压硬石膏的拉曼光谱特征表现为SO4对称伸缩振动（ν1）从1 128.28 cm-1突然下降至1 024.39 cm-1, 同时对称弯曲振动（ν2）分裂为441, 459和494 cm-1三个峰, 反对称伸缩振动（ν3）分裂为1 136, 1 148, 1 158和1 173 cm-1四个峰, 反对称弯曲振动（ν4）也分裂为598, 616, 646和671 cm-1四个峰, 可以作为判定硬石膏进入高压相态的有效标志。 与硬石膏相比, 高压硬石膏SO4振动产生的拉曼峰数量更多、 强度更低, 表明影响SO4振动的原子更多、 分布更加复杂, 这与高压硬石膏晶体结构（独居石结构, 单斜晶系）的对称性比硬石膏（斜方晶系）更低相吻合。 在硬石膏结构稳定的压力范围内（常压至2.3 GPa）, 硬石膏SO4拉曼振动中除了ν2, 416的振动频率变化不显著以外, 其余振动均随着压力的升高以稳定的速率向高波数方向移动, 同时谱峰的强度、 形态和半高宽没有明显改变, 从而保证了不同压力下硬石膏的拉曼峰具有一致的拟合误差和压力标定精度。 同时, 还通过方解石ν1, 1 085拉曼峰随压力的变化速率、 方解石向CaCO3-Ⅱ以及CaCO3-Ⅱ向CaCO3-Ⅲ的相变压力对硬石膏压力标定结果进行检验, 确定了硬石膏压标的可靠性。

随着近年来便携式光谱仪技术的迅速发展, CCD光谱仪相对于传统光谱仪在光谱收集方式上发生了很多变化: （1）采集到的光谱对信号进行叠加积分, 传统信噪比评估方法无法通过单次检测获得探测器波动; （2）对于谱图噪声（谱线随机波动）, 由探测器响应随机波动和扫描重复误差转变为CCD探测器像素响应差异、 探测器随机噪声和与光学系统分辨力有关的模式噪声。 噪声类型发生改变, 导致原有的光谱质量评价方法适用性变差, 基于实测光谱提出更具适应性的光谱质量评价方法具有很强的现实意义。 根据拉曼光谱仪检测器的变化, 对采集光谱信号的成分进行分析, 在该分析的基础上提出了CCD光谱仪的噪声模型假设, 根据该假设使用不同的信号极值点频率对不同的噪声进行像素分离, 并对噪声频率模式进行了数值模拟, 模拟结果与假设相符; 在此基础上提出并实验验证了通过谱线极值间距评估谱线噪声的拉曼光谱信噪比评估方法, 该方法包括以下两个步骤: （1）通过采集多次实测光谱进行叠加, 叠加过程中对对应不同频次的光谱极值点数量进行统计, 得到统计结果后基于文中规律分离光谱仪中的环境噪声和暗噪声; （2）应用上述分离结果, 对实测光谱中对应暗噪声的谱线极值点作统计平均, 再将该值应用于文中公式, 计算得到信噪比。 该方法在进行了步骤（1）的前期准备后, 可以通过单张谱图评估CCD拉曼光谱仪的随机噪声, 并用于评估光谱的信噪比。 基于光学构架相同、 CCD探测器不同的三个拉曼光谱系统进行实验, 采用该方法通过设定信噪比阈值对谱图质量进行控制, 获得了一致的光谱曲线; 基于该方法对同步叠加平均法进行信噪比拟合, 拟合优度达到98%。 该方法可用于拉曼光谱仪的性能评估和获取拉曼光谱谱图的质量实时控制。 理论和实验表明: 对于基于CCD探测器的拉曼光谱仪器, 当确定样品和特征峰时, 可以基于此方法获得信噪比。 该方法还可用于比对不同配置的拉曼光谱设备, 以及作为控制谱图质量一致性的标准, 并对基于拉曼光谱技术的智能鉴别系统的开发具有指导意义。

海洋中碳循环研究对环境监测和资源探测有着重要意义, 其中研究海水中的碳酸盐又是研究碳循环的重要环节, 目前对海水中碳酸盐的测量没有直接的现场测量手段, 传统海水中碳酸盐的探测主要采用间接探测方法, 例如: 向海水中加入磷酸, 将海水中的碳酸盐转化为二氧化碳, 然后再对二氧化碳进行探测。 拉曼光谱作为一种可用于海水现场测量的技术, 具有对海水中碳酸盐直接检测的潜力, 但要在海洋探测中实际应用主要受限于灵敏度。 针对海水中碳酸盐的检测需求, 搭建了一套近共心腔液体拉曼光谱系统, 利用软件分别对反射率为99.66%(@532 nm)、 直径为25.4 mm的近共心腔的主要参数（腔镜的焦距、 液体样品池两端窗片的厚度及间距）进行了模拟和优化, 模拟结果显示: ①对直径为25.4 mm的腔镜, 焦距为25 mm时, 反射次数最多; ②对液体样品池光学窗片而言, 厚度越小, 样品池中心处的光斑越密集, 总光通量越大; ③液体样品池光学窗片距离越短, 样品池中心处的光斑越密集, 总光通量越大。 基于模拟结果对近共心腔液体拉曼光谱系统优化后, 在实验室配置了一系列浓度的碳酸氢根和碳酸根溶液进行测量, 并对光谱进行二次微分和高斯滤波预处理, 然后提取各浓度下碳酸根和碳酸氢根的峰强信息, 建立定标曲线。 结果显示: 碳酸根、 碳酸氢根的拉曼信号强度与其浓度之间线性关系良好, R2分别为0.994和0.998。 按照3倍信噪比计算系统对碳酸根和碳酸氢根检测限, 结果分别为0.06和0.38 mmol·L-1, 检测限低于海水中碳酸根和碳酸氢根浓度（海水中碳酸根浓度约为0.2 mmol·L-1, 碳酸氢根浓度约为2.0 mmol·L-1）。 该系统灵敏度比目前报道的海洋现场探测拉曼光谱系统提高了10倍以上, 为下一步海水中碳酸根和碳酸氢根的现场探测提供了可能。

水体中重金属污染因威胁生态环境和人类健康而被受广泛关注。 荧光探针由于具有快速高效检测重金属的特性, 一直是该领域的研究热点。 通常, 荧光探针在结构上包括对待测物质起识别作用的受体和能产生信号响应的荧光体, 并逐步形成了内在型、 共轭型、 系综型和模板辅助自组装型等四种结构类型。 近年来, 基于受体和荧光体在表面活性剂胶束内自组装而形成的胶束自组装型荧光探针因结构简单、 易于制备、 能直接应用于水环境等特点逐渐受到重视。 以对铜离子具有优异结合性能的对叔丁基硫杂杯[4]芳烃（TCA）为受体, 以芘、 荧蒽、 蒽、 菲、 苝等分子为荧光体, 通过表面活性剂胶束自组装制备针对Cu2+检测的胶束自组装型荧光探针, 采用参比法测定了胶束自组装荧光探针的荧光量子产率, 采用稳态荧光法测定了胶束聚集数, 同时通过计算荧光猝灭率分别考察了荧光体种类、 复配表面活性剂等因素对该探针的Cu2+检测性能的影响情况。 实验结果显示, 采用十二烷基硫酸钠（SDS）、 曲拉通100（TX-100）、 聚氧乙烯月桂醚（Brij35）等三种不同的表面活性剂对探针荧光体的荧光量子产率产生了明显影响, 测得的荧光探针荧光量子产率介于0.25~0.47, 且三者逐渐增大, 说明表面活性剂改变了胶束内荧光分子芘所处微环境的极性, 且不同类型表面活性剂对微环境极性的影响程度有所差异, 微环境极性的增强对极性更大的激发态芘具有更强的稳定作用。 而受体TCA的加入对荧光体所处微环境极性影响较小, 未对荧光量子产率产生较大影响。 但TCA的加入使探针的胶束聚集数明显减少, 这归因于具有两亲性的受体TCA分子通过胶束自组装进入并分散在表面活性剂分子层中, 形成共胶束结构, 从而改变了表面活性剂分子的聚集状态。 荧光体变更对荧光探针的Cu2+检测性能有显著影响, 在同样条件下, 以荧蒽、 蒽、 菲作为荧光体的探针检测Cu2+所得到的荧光猝灭率远高于芘、 苝, 这主要是因为不同荧光体在从激发态返回基态时辐射跃迁所释放能量不同, 其能量与受体TCA识别Cu2+所需能量之间的匹配度越高, 荧光猝灭率越大。 不同类型的表面活性剂之间的复配能明显提升荧光探针检测性能, 当非离子/阴离子、 非离子/阳离子型复配表面活性剂之间的复配比例分别为7∶3和1∶1时荧光猝灭率达到最大值, 且均高于单一表面活性剂时的荧光猝灭率。 这说明不同类型表面活性剂复配的最佳比例存在较大差异, 但均有效地增强了受体与荧光体的分散性及自组装性能, 提高了对Cu2+的检测性能。 研究结果将为新型胶束自组装荧光探针的设计和应用提供数据参考。

以COD标准液为研究对象, 基于特定激发波长下的荧光发射光谱数据, 采用化学计量学算法对水质COD进行了检测, 分析了水的温度、 浊度和pH的变化对发射光谱的影响, 并对相关参数的影响进行了补偿校正。 在此基础上建立了多参量共同作用时对水质COD预测模型的补偿校正方法。 首先采用荧光光谱法对浓度范围为1～55 mg·L-1水质化学需氧量(COD)标准溶液进行三维荧光光谱的采集, 去除散射峰以后采用基于蚁群算法优化的偏最小二乘法(ACO-iPLS)对不同激发波长(Ex=255～285 nm, 间隔为5 nm)下的荧光发射光谱(Em=275～450nm)数据进行特征提取并采用基于粒子群优化的最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)进行预测模型的建立。 结果表明, 不同激发波长下的荧光发射光谱数据模型的检验集决定系数R２ｐ在0.961 8～0.998 1范围内, 当采用波长为Ex=270 nm的激发光作用时所激发出的荧光发射光谱数据所建模型的效果最优, 其检验集决定系数R2p=0.998 1, 预测均方根误差RMSEP=0.348 3 mg·L-1。 其次, 对温度、 浊度、 pH对荧光光谱法检测水质COD的影响进行了分析, 并给出了相应的补偿模型。 结果表明, 温度和浊度在检测水质COD时对荧光光谱的影响不可忽略, 但通过建立补偿模型可以对其影响进行有效的补偿校正, 温度补偿后荧光数据模型的整体平均偏差Bias=0.130 6 mg·L-1, 经浊度补偿后可以很好的校正浊度变化对荧光光谱法检测水质COD的影响, 而pH范围在4～12.3内变化时对荧光光谱的影响相对较小, 因此可忽略。 最后, 结合单一影响因素的分析结果, 对荧光光谱法检测水质COD时水体的多种环境因素(温度、 浊度、 pH)共同作用的影响进行了分析。 实验结果表明, 忽略pH影响后, 可以采用对温度和浊度同时补偿的方法对二者的影响进行有效的校正。 该结果可为水质参数光学传感器在调试过程中抑制环境因素的影响提供参考。

白藜芦醇（Resveratrol, RES）属于非黄酮类多酚化合物, 存在于葡萄科、 百合科等多种植物体内, 是一种具有多种生物活性和药理作用的天然活性物质, 被广泛应用于食品和药品领域。 研究表明多酚在生物体消化吸收过程中, 会与消化酶（如胃蛋白酶、 胰蛋白酶等）相互作用, 使多酚类物质和消化酶的生物活性发生改变, 进而影响多酚物质和其他营养物质的消化吸收, 而RES与胃蛋白酶(Pepsin, PEP)的分子间相互作用机制未见报道。 采用荧光光谱、 紫外-可见吸收光谱、 红外光谱和分子对接模拟等技术研究不同温度下RES与PEP相互作用的结合特性, 为阐明RES和PEP的作用机制提供重要信息, 同时为RES在食品和药品领域的应用提供理论参考。 荧光光谱实验结果表明, PEP的荧光强度随着RES浓度的增加呈现出有规律的降低, 表明RES对PEP有荧光猝灭作用。 加入RES前后, PEP的紫外吸收光谱发生明显变化, 初步判断RES与PEP的相互作用属于静态荧光猝灭类型; 根据Stern-Volmer方程计算得到不同温度下最小猝灭速率常数Kq值远大于猝灭剂对生物大分子的最大扩散碰撞常数2.0×1010 L·mol-1·s-1, 且猝灭常数(KSV)与温度呈负相关关系, 进一步验证了RES与PEP静态荧光猝灭类型结论。 化学计量结合的值数目大约等于1, 表明一个RES分子只能结合一个PEP分子。 根据Van’t Hoff 方程以及热力学方程计算得到结果显示, ΔG＜0, 说明RES与PEP的结合过程可以自发进行; ΔH＜0和ΔS＜0, 表明RES与PEP之间结合作用力类型主要是氢键和范德华力。 RES与PEP相互作用的同步荧光光谱和三维荧光光谱图表明, 在RES的作用下, PEP的构象和微环境发生变化, 色氨酸或酪氨酸残基所处微环境极性增强, 疏水性减弱, 蛋白构象变得疏松。 红外光谱显示RES能使PEP的二级结构中α螺旋含量降低, β折叠含量增加, β转角和无规则卷曲变化不明显, 这可能会影响PEP的活性。 分子对接模拟实验结果显示RES与PEP中的残基Asp-32, Gly-34, Ser-35, Asn-37, Tyr-75, Gly-76, Thr-77, Ile-128, Ala-130及Gly-217有范德华力作用, 与残基Ile-128及Asp-215产生超共轭效应, 与残基Ser-36, Asn-37, Ile-128及Thr-218形成氢键, 各种作用力使RES与PEP形成较稳定的复合物。

肝素是一种聚阴离子生物活性多糖, 具有重要的临床价值, 简便快速、 特异性高的分析方法的研发一直受到重视。 基于分子缔合作用原理, 构建了酞菁离子缔合物荧光探针, 并籍此建立了肝素高特异、 高灵敏的荧光分析新方法, 分析浓度可达纳克级。 发射强红色荧光的四磺基铝酞菁（AlS4Pc）是一种带负电的金属酞菁荧光化合物, 研究发现, 母体结构相同、 荷电相反的阳离子铜酞菁化合物阿利新蓝（Alcian blue 8 GX）对AlS4Pc具有高效荧光猝灭作用。 由于二者均具有大平面的酞菁母体, 但电性相反, 分子结构有着高度的匹配性, 易于通过静电作用、 平面疏水作用等分子间力而形成强的缔合作用, 生成近乎无荧光的缔合物。 据此现象构建了AlS4Pc-Alcian blue 8 GX缔合物荧光探针。 进一步的糖类物质考察、 筛选实验显示, 具有强负电性的阴离子生物多糖可以使AlS4Pc-Alcian blue 8 GX缔合体系的荧光发生不同程度的恢复, 重新发出AlS4Pc的荧光, 其中尤以肝素存在下的荧光恢复行为最为显著, 且恢复程度与肝素的浓度呈正相关。 这是因为肝素带有大量磺酸根阴离子, 对AlS4Pc构成强的竞争结合（Alcian blue 8GX）的作用, 导致AlS4Pc从缔合体系中游离出来, 体系荧光得以恢复。 基于这一发现, 研究建立了一种高灵敏、 高特异性测定肝素的荧光增强分析法。 考察了体系的分子光谱（荧光光谱和吸收光谱）行为以探讨缔合物形成和反应体系荧光恢复的作用机理; 对反应参数（包括pH、 反应温度、 反应时间、 AlS4Pc以及Alcian blue 8 GX的用量等）进行了优化; 在最佳条件下, 方法的线性回归方程y=1.08x+58.62, 工作曲线线性区间为6.0～600.0 ng·mL-1, 检测限为5.7 ng·mL-1; 提出了简便实用的样品前处理方法（极性有机溶剂沉淀分离法）以解决实际样品测定时存在偏差的问题; 此外, 较为全面地考察了多种类物质（常见阴、 阳离子、 小分子、 表面活性剂及生物大分子）对肝素测定的干扰行为; 本法应用于实际样品（肝素钠注射液）的测定, 取得了较为满意的结果。 开拓了酞菁类化合物作为分子光谱探针在分析科学中的应用。

番茄红素因其抗氧化活性强, 具有多种养生保健功效, 日益受到重视, 但番茄红素的提取测定方法繁琐复杂, 很难广泛应用。 采用分光光度法, 以石油醚、 丙酮、 甲醇为溶剂, 二氯甲烷为助溶剂, 先从吸收光谱差异入手, 确定最大吸收波长, 再于最大吸收波长处, 以不同浓度的番茄红素标准液测定其吸光度值, 制作标准曲线, 得到回归方程, 并考察二氯甲烷的量, 浸提时间等对番茄红素提取效果的影响, 探索分光光度法测定番茄红素的简单快速的分析方法。 实验结果表明, 以石油醚为溶剂, 波长474 nm, 加入5 mL的二氯甲烷助溶, 浸提时间为40 min时, 是用分光光度法测定番茄红素的最佳方法。

由于受到高光谱遥感图像传感器平台的限制, 图像的空间分辨率受到一定影响, 这导致高光谱遥感图像的像元通常是多种地物的混合, 也叫做混合像元。 混合像元的存在制约了高光谱遥感图像的准确分析和应用领域。 采用高光谱解混技术可将混合像元分解为纯净的物质光谱（Endmember, 端元）和每种物质光谱所对应的混合比例（Abundance, 丰度）, 为获取更多更精细的光谱提供了可能。 这对高精度的地物分类识别、 目标检测和定量遥感分析等研究领域具有重要的意义。 因此, 解混技术成为高光谱遥感图像领域的一个研究热点。 基于线性光谱混合模型(linear spectral mixing model, LMM), 提出了一种端元丰度联合稀疏约束的图正则化非负矩阵分解（endmember and abundance sparse constrained graph regularized nonnegative matrix factorization, EAGLNMF）算法。 该算法通过研究基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF)的方法, 结合图正则化理论来考虑高光谱数据内部的几何结构, 将端元光谱稀疏约束和丰度稀疏约束应用于其中, 从而能够对高光谱数据的内部流形结构进行更为有效的表达。 首先, 构造了EAGLNMF算法的损失函数, 采用VCA-FCLS方法进行初始化, 然后, 设定相关参数, 包括图正则化权重矩阵参数、 端元光谱稀疏约束因子和丰度矩阵稀疏约束因子, 最后, 通过推导得到了端元矩阵与丰度矩阵的迭代公式, 并且设置了迭代停止条件。 该方法不受图像中是否有纯像元的限制。 实际上, 在现行高光谱遥感传感器平台情况下, 高光谱遥感图像中几乎不存在纯像元, 因此, EAGLNMF方法为高光谱遥感图像的实际应用提供了一种思路。 采用合成的高光谱数据, 构造了4个实验来分析该方法的可行性和有效性, 实验将该算法与VCA-FCLS, 标准NMF及GLNMF等经典的解混算法进行比较, 通过光谱角距离(spectral angle distance, SAD)和丰度角距离(abundance angle distance, AAD)这两个度量标准来进行比较。 实验1是总体分析实验。 在固定的信噪比和固定端元数目的情况下, 用以上三种经典方法与EAGLNMF同时进行解混。 实验2是SNR影响分析实验。 在固定端元数目和不同信噪比的情况下, 用这四种方法进行解混。 实验3端元数目分析实验。 在固定信噪比和不同端元数目的情况下, 用四种方法进行解混, 并且将结果进行对比。 实验结果发现提出的EAGLNMF方法在提取端元精度和估计丰度精度上都更为准确。 同时, 实验4是稀疏因子分析实验。 对端元稀疏约束和丰度稀疏约束之间的影响因子进行分析, 实验结果表明引入的端元稀疏约束对于解混结果也具有较好的影响, 并且端元稀疏约束和丰度稀疏约束之间的影响因子也对解混结果具有一定影响。 最后, 将该算法应用于AVIRIS所采集的真实高光谱图像数据, 将其解混结果与美国地质勘探局光谱库中光谱进行匹配对比, 其提取的平均端元精度相比于其他三种方法要稍好。

南秦岭造山带旬阳盆地吕河地区发育有泥盆系硅质岩剖面, 该剖面中的硅质岩以谱学特征为基础的微区特征清晰的记录了硅质岩的形成及后期演变信息。 以南秦岭造山带旬阳盆地吕河硅质岩样品为对象, 借助XRF、 拉曼光谱、 红外光谱和X射线粉晶衍射分析结果表明: 该硅质岩内矿物主要为低温石英并包含极少量的碳酸盐矿物。 XRD分析结果进一步证实该碳酸盐矿物为白云石。 在吕河硅质岩内, SiO2结构463 cm-1附近拉曼特征峰经高斯拟合后的峰面积和FWHM值证实发生了低温石英的重结晶作用, 该过程中伴随了流体作用引发的有序度变化和石英颗粒的自身有序度变化。 在重结晶过程中, 石英颗粒的自身重结晶伴随了有序度随时间推移而逐渐增高。 流体作用对硅质岩的改造表现为硅质岩内碳酸盐脉体的穿插, 该过程还导致低温石英有序度提升, 其中越靠近矿物边缘处的SiO2结构有序度越高。 造山带演化过程对硅质岩进行的改造主要体现在两个方面: 一方面, 构造应力破坏了岩石的连续性并为后期热液流体的运移穿插提供了空间; 另一方面, 后期流体作用的参与促进了石英颗粒重结晶的进程。 红外光谱可以系统的识别硅质岩内矿物的结构类型, 拉曼光谱分析可以揭示原位（in situ）微组构特征, XRD在硅质岩内微量杂质矿物的识别优势明显, 这些谱学手段为研究硅质岩的成岩演化提供了重要示范。

唐卡作为一件艺术品, 具有较高的历史价值和艺术价值。 对唐卡的矿物颜料进行鉴别分析, 对唐卡的鉴定、 修复、 数字化存档、 再现等具有非常重要的意义。 该研究对唐卡主色矿物颜料进行体系性的光谱分析, 选用唐卡绘制过程中5种主色常用的矿物颜料, 深入分析矿物颜料的可见光、 近红外、 短波红外光谱特征产生机理, 总结了不同色系矿物颜料可见光、 近红外、 短波红外谱段光谱特征。 通过分析同一矿物颜料粉末、 调和骨胶颜料以及颜料上布色卡光谱特征, 发现粉状颜料调和骨胶后, 反射率整体下降, 在1 447和1 928 nm附近出现两个水的强吸收特征。 而当骨胶溶物涂绘上布后, 随着膏状颜料中水分的减少, 上述两个吸收特征均变弱, 个别颜料在1 447 nm处的吸收特征甚至消失。 因此, 矿物颜料粉末和颜料上布色卡光谱极为接近, 可以在后期的唐卡颜料分析中直接利用唐卡矿物颜料粉末光谱进行匹配分析。 唐卡红色矿物颜料为朱砂, 矿物成分主要为HgS, 其光谱在可见光波段先降后升, 500 nm附近形成一个较深的吸收特征, 且吸收峰较宽（430～530 nm）, 红光谱段附近反射率急速升高, 近红外波段反射率变化较为平直, 在1 940和2 250 nm附近有弱吸收特征。 唐卡黄色矿物颜料主要有三种: 土黄（雄黄、 雌黄）, 赭石及金箔, 主要成分分别为硫化砷、 氧化铁及金。 其特征光谱在可见光谱段集中在400～500 nm之间, 不同颜料的吸收特征位置和吸收深度均不同。 赭石在近红外波段的反射率整体较低, 且860 nm附近还出现了吸收特征; 而雄黄、 雌黄和土黄则在近红外和短波红外谱段表现出反射率较高且波形平直, 在1 890和2 230 nm附近有弱吸收特征; 金箔在可见光波段的吸收特征窄浅, 可作为区分的依据。 唐卡蓝色矿物颜料为石青, 主要矿物成分为蓝铜矿, 其光谱在500～1 000, 1 500, 2 040, 2 285和2 350 nm附近均有较强吸收特征, 而在1 885和1 980 nm处有弱吸收特征。 唐卡绿色矿物颜料为石绿, 主要矿物成分为孔雀石, 其光谱在550～1 000 nm有较强的宽吸收特征, 在2 270和2 350 nm有明显吸收特征。 尽管石青和石绿主要矿物成分皆为碳酸铜, 但石绿在900～1 900 nm红-近红外谱段反射率增加较缓, 1 500 nm无吸收特征, 可以作为区分石青和石绿的依据。 唐卡白色矿物颜料为砗磲和白土, 主要矿物成分分别为碳酸钙和高岭土。 在可见光谱段范围, 砗磲在370 nm有弱吸收特征, 而白土则在370和730 nm处有两个明显的吸收特征, 可作为区分。 在短波红外和近红外谱段, 白土在1 425, 1 930和2 230 nm均具有明显吸收特征, 砗磲则在1 930和2 320 nm有明显吸收特征, 1 440 nm处吸收特征较弱。 且同种矿物颜料粉末, 矿物粉末颗粒越大, 颜料颜色越深, 其光谱特征反射率越低。

通过室内盆栽试验, 利用微分技术处理叶片反射光谱数据, 研究铀污染下商陆叶片中的铀含量在不同光谱波段与原始光谱反射率、 一阶导数光谱的相关关系, 找到商陆铀污染诊断的敏感波段范围和最优光谱特征参数, 并以相关性较好的敏感波段及光谱特征参数为自变量, 与商陆叶片铀含量建立对应的估测拟合模型。 如果以该模型为基础创建铀含量的冠层光谱模型, 则有可能实现通过遥感影像监测叶片中的铀含量。 实验结果表明: 当商陆叶片中的铀含量为5.94～71.74 mg·kg-1时, 叶片中铀含量与一阶导数光谱数据的相关性较原始光谱数据好, 在749～766 nm区间内存在较好的相关性和光谱响应; 根据上述相关性分析, 选择14个光谱特征参数, 计算他们与商陆叶片铀含量的相关系数, 其中蓝边面积、 红边位置、 红边面积与蓝边面积的比值及红边面积与蓝边面积的归一化值与叶片铀含量的相关系数达到了0.05显著检验水平; 选取一阶导数光谱中相关系数最高的波段757, 758, 760和761 nm处的值和上述相关性最高的4个光谱特征参数, 与叶片铀含量建立多种形式的估测拟合模型, 通过对拟合模型的精度检验, 发现以红边面积与蓝边面积的比值、 757和760 nm处反射率的一阶导数为自变量的拟合模型的预测效果较好, 其中拟合效果最优的模型是以757 nm波段处反射率的一阶导数为自变量的三次函数模型, 模型预测精度达到了89.8%。

我国煤矿数量众多, 分布广泛, 大量堆积的煤矸石对矿区环境造成严重影响, 其中部分煤矸石处理不当可能引发自燃和爆炸, 对矿区安全构成直接威胁。 根据煤矸石的燃烧状态可以分为燃烧矸石和未燃烧矸石两类, 其存在的安全隐患和对环境的危害性有所不同, 同时其综合利用的途径亦不相同。 因此, 对煤矸石进行燃烧矸石和未燃烧矸石的分类识别与监测就显得尤为重要。 目前的监测方法主要为实地勘查调研, 其效率低、 成本高, 难以满足煤矸石监测的实际需求。 选择辽宁省铁法矿区作为研究区, 首先从矿区矸石山现场采集典型的煤矸石样本106个; 然后, 利用SVC HR1024光谱仪测试其可见光-近红外光谱, 分析燃烧和未燃烧矸石的光谱特征, 并基于可见光波段构建光谱指数NDGI, 用于识别燃烧矸石和未燃烧矸石。 选择实验室测试的光谱数据和实际卫星遥感数据对该指数进行了验证, 并与随机森林法进行对比。 结果显示: 在350～760 nm燃烧矸石光谱曲线斜率整体较高, 在550～630 nm反射率存在陡升现象, 而未燃烧矸石在整个可见光波段光谱曲线斜率较低; 以0.25作为NDGI指数阈值, 可以很好地将燃烧矸石和未燃烧矸石区分开来, 实验室样本验证结果显示, NDGI指数的分类精度可达99.1%, 高于随机森林分类法的95.2%; 现场的验证结果表明, 使用铁法矿区的landsat8 OLI数据, 并基于NDGI指数对矿区内的矸石山进行燃烧和未燃烧区域识别划分, 所提取的燃烧和未燃烧矸石在形态和大小上与Google Earth具有很好地一致性, 表明该指数对于矸石的燃烧状态具有很好识别效果。 在上述研究基础上, 分别取燃烧和未燃烧矸石进行矿物鉴定, 通过对比矸石燃烧前后矿物种类的变化, 分析造成燃烧和未燃烧矸石的光谱特征差异的原因。 结果表明: 燃烧使矸石中的Fe2+被氧化为Fe3+。 Fe3+的大量增加造成光谱曲线在550nm处形成明显的波谷特征, 在整个燃烧过程中生成的玻璃质在750nm处形成高反射率, 二者综合造成燃烧和未燃烧矸石的NDGI指数差异。 研究结果为煤矿区燃烧和未燃烧矸石的区分识别提供了一种快速、 高效、 较为准确的实用方法。

通过水热法采用热解明胶制备出有蓝色荧光的碳量子点, 并通过单因素优化实验对制备碳量子点的温度、 时间进行优化以选择出制备碳量子点的最佳条件, 结果表明在水热反应温度为200 ℃, 反应时间为6 h时制备的碳量子点的荧光性能最强。 同时, 利用透射电子显微镜(TEM)、 傅里叶变换红外光谱(FTIR)、 X射线光电子能谱(XPS)、 Ｘ射线衍射(XRD)、 紫外-可见吸收光谱(UV)及荧光光谱(PL)等手段对最佳条件下制备的碳量子点进行测试与表征, 结果表明, 该方法制备的碳量子点量子产率为39.4%, 与不掺杂的碳量子点相比其量子产率相对较高, 这可能是因为有N元素的存在使得量子产率有所提高; 所制备的碳量子点不仅具有丰富的含氧官能团而且抗光漂白性能良好, 形态主要是均匀分散的球形, 没有明显的晶格条纹, 这与相关文献报道的碳量子点的形态相一致, 其在250～300 nm有较弱的吸收, 但无明显的特征吸收峰, 这可能是由于CO基团的n—π*跃迁引起的; 此外, 还讨论了氙灯照射时间、 pH、 碳量子点浓度、 不同类型溶剂及离子强度等因素对碳量子点荧光性能的影响, 研究结果表明, 氙灯照射时间及离子强度对碳量子点荧光性能几乎无影响, 在过酸或过碱的条件下其荧光强度相对较弱, 原因可能是在过酸或过碱的条件下发生质子化或非质子化的作用导致其荧光强度减弱; 且碳量子点溶液随着其浓度的增加, 荧光强度先增加后减小; 而对于溶剂类型而言, 其在极性溶剂中的荧光强度大于其在非极性溶剂中的荧光强度, 说明该方法制备的碳量子点具有良好的水溶性。

为解决基于RGB三通道信息值重构光谱反射率精度不理想的问题, 提出了一种优化的基于RGB三通道信息的光谱反射率重构算法。 首先编码产生随机选择多个光源的个体, RGB三通道值通过多项式回归算法预测多个光源下的三刺激值, 并采用伪逆法进行多光源下的光谱反射率重构, 然后将样本的重构精度作为个体的适应度评估值, 以优胜劣汰, 适者生存为原则对个体进行选择、 交叉、 变异操作, 最后得到适用于颜色样本光谱重构的多个光源与基于这些光源重构得到的光谱反射率。 实验选用Munsell颜色集作为训练样本集, RC24色卡、 SG140色卡作为检测样本集, 8个标准光源和82个发光二极管光源作为实验光源, 采用该算法从90个光源中选取最优的光源组合并重构得到样本的光谱数据, 并与Zhang提出的基于穷举法选择的多光源下的光谱重构方法和A光源下的伪逆法进行了重构精度对比。 实验结果显示该研究提出的方法随着光源个数的增加, 光谱反射率重构精度提高, 特别是光源个数增加到3时, 光谱重构精度提高的幅度最大。 在三种重构方法中, 该方法重构RC24的平均色差和平均光谱均方根误差分别为0.332 4和0.002 9, 而Zhang的方法与伪逆法的平均色差分别为0.429 3和3.266, 平均光谱均方根误差分别为0.029 7和0.004 8; 该文方法重构SG140的平均色差和平均光谱均方根误差分别为0.486 2和0.007 3, 而Zhang的方法与伪逆法的平均色差分别为0.544 8和3.821 9, 平均光谱均方根误差分别为0.035 6和0.013 3。 结果表明基于多光源下的光谱反射率重构精度明显优于基于单个光源下的重构精度, 而基于遗传算法的多光源选择方法又优于穷举法, 它能够根据颜色样本自动寻找到最优光源组合, 从而基于最优多光源下的三刺激值重构样本的光谱反射率, 提高了光谱反射率重构的精度。

为了实现原料肉新鲜度参数的无损在线实时评估, 基于双波段可见/近红外反射光谱（350~1 100和1 000~2 500 nm）技术建立了原料肉新鲜度主要指标的在线检测系统。 研究设计了装置的光源单元、 光谱采集单元、 控制单元和驱动单元, 优化设计了光源固定支架和安放角度, 编写了相应的控制程序, 开发了实验室用和便于在不同生产线应用的两套在线检测系统。 首先, 对试验参数（传送带速度和样品到透镜入光口距离）进行了优化研究, 通过光谱相似度比较和显著性分析, 确定传送带速度是275 mm·s-1、 距离是12 cm时能够获得更加稳定的光谱信号。 然后, 基于该试验参数, 分别在静止和在线条件下采集了贮藏时间为1~13 d共50个猪肉样本的反射光谱, 并利用抛物线拟合法对双波段光谱进行融合, 以获取整条覆盖可见及近红外区域的完整光谱。 为了使两个波段范围内的光谱数据点权重相同, 在整个波段范围内均匀分布, 借助三次样条插值法将所有光谱数据点以2 nm为间隔进行重新排布。 采用窗口移动多项式最小二乘拟合法对光谱作平滑处理, 采用标准正态变量变换对每条光谱进行标准化预处理, 分别建立了静止和在线条件下新鲜度主要表征指标-颜色（L*, a*和b*）、 pH和挥发性盐基氮的预测模型, 以此验证所搭建系统的可靠性。 经过对比分析, 发现在线条件下的建模结果不如静止状态下的建模结果, 这可能与在线采集时光谱存在漂移现象有关。 进一步尝试利用一阶导数处理来消除基线漂移强化谱带特征, 并对一阶导数和标准化处理顺序对建模结果的影响进行了探讨。 结果发现先经过一阶导数再经过标准化处理, 能更好地消除外部干扰造成的影响, 建模结果更佳。 在该处理方式下, 基于第一波段光谱建立了颜色参数（L*, a*, b*）的预测模型, 基于双波段光谱建立了pH和挥发性盐基氮的在线检测模型, 预测相关系数分别为0.955 3, 0.924 7, 0.955 1, 0.961 5和0.966 8。 最后, 为了验证模型的适用性, 基于开发的便于在不同生产线应用的在线检测系统, 利用独立的20个样本对在线模型进行外部验证, 对颜色参数（L*, a*, b*）, pH和挥发性盐基氮的预测相关系数分别为0.918 9, 0.914 1, 0.947 7, 0.950 4和0.960 6。 研究结果表明, 该系统通过双波段光谱的实时采集和融合, 可以获取更多反应样本内部信息的光学信号, 具有更强的检测能力。 结合设计的光路等其他硬件单元, 可以同时获取样本表面更大区域的反射光谱信息, 从而实现对原料肉新鲜度主要表征参数的无损、 在线、 实时评估。 该系统便于组装和拆卸, 可以适应不同企业生产线的实际需要, 具有较强的实用价值和较好的市场前景。

为了满足生鲜肉品质参数无损检测领域, 对轻便式、 低成本设备的开发需求, 提出一种基于多光谱漫反射技术的生鲜肉品质检测方法。 首先根据漫反射近似理论, 结合牛肉样品散射系数、 吸收系数及折射率等参数, 在无线细垂直光束的蒙特卡洛仿真的基础上, 对具有一定发散角度LED光源进行了初始化的校正, 分别从光源照射位置概率分布、 不同角度的照射概率分布、 仰角、 方向角的概率分布、 不同角度光线入射样品时反射引起能量损失及对光子权重的影响, 得到在LED光源发散角情况下, 不同源探距下的漫反射率与检测深度, 确定了光源与检测器之间的最佳距离为15 mm, 然后根据此距离, 搭建了多光谱漫反射检测平台, 检测平台由8组中心波长为470, 535, 575, 610, 650, 720, 780和960 nm的LED光源组成, 与所要检测的生鲜牛肉品质参数相对应。 同时利用LED光源的发散角, 确定了光源到样品表面的垂直距离与每个光源的安装位置, 保证光源照射到样品的区域是均匀的。 样品的漫射光强经由信号采集与放大电路的处理后传至上位机, 并在上位机完成建模与分析。 最后为验证该检测系统的性能, 以生鲜牛肉新鲜度参数中的颜色(L*, a*, b*)与pH值为指标, 利用60个样品进行了试验, 分别得到8个光源下的原始光强值与校正后的反射率值, 然后将牛肉样品按照3∶1比例分为校正集与预测集, 针对原始光强值与反射率值, 分别利用多元线性回归(multiple linear regression, MLR), 偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)与偏最小二乘支持向量机回归(partial least-squares support vector machine, LS-SVM)三种方法, 建立各个参数在原始光强与反射率数据两种情况下的预测模型, 并得到最佳模型结果。 结果表明, 利用反射率数据建模结果均好于光强数据结果, 其中参数L*, a*, b*的MLR建模结果优于PLSR与LS-SVR, 其预测集相关系数分别为0.983 2, 0.907 2及0.935 9, 预测集误差分别为1.00, 2.14及0.67。 参数pH值的LS-SVR建模结果优于PLSR与MLR, 其预测集相关系数为0.942 0, 误差为0.19。 最后利用未参与试验的20块牛肉样品对模型进行了验证, 颜色L*, a*, b*及pH参数的预测值与实测值的相关系数均大于0.85, 结果证明, 利用多光谱漫反射技术以及所搭建的多光谱漫反射检测系统对生鲜牛肉品质参数检测是可行的, 该方法能够为设计便携式或微型化生鲜牛肉品质的无损检测仪器提供参考与依据。

酸奶是一种发酵型乳制品饮料, 因其特殊的功能性和良好的口感而广受欢迎。 但由于商业链的不正当运行, 如奶源非法获取、 灭菌不充分等原因, 导致酸奶中致病菌大量滋生, 酸奶中毒事件频繁发生。 酸奶中常见的致病菌主要有大肠杆菌、 金黄色葡萄球菌和沙门氏菌, 这三种致病菌由人体摄入并达到一定的数量时会产生腹痛、 腹泻等严重的消化道疾病, 并且会破坏人体肠道内的正常菌群平衡, 因此国标对奶制品中这三种致病菌的数量已有明确的限量规定。 由于酸奶的主要消费对象为老人和小孩, 故其潜在危害不容小觑。 传统菌落检测方法虽具有简单, 灵敏、 可操作性强等优点, 但当不同菌落混杂在一起时无法同时进行定性定量的检测, 且具有试剂成本高, 检测周期长, 人为因素影响较大等缺点。 因此开发一种快速、 简单、 准确的混合鉴定计数方法为避免致病菌对酸奶的潜在危害提供了有效的途径。 高光谱技术同时包含样本的光谱信息与图像信息, 既能够根据化学组分的微小变化进行精确识别（光谱信息）, 又能够反映出菌株在外部多层次的变化（图像信息）。 因此该研究尝试对比高光谱图像技术和光谱技术, 采用模式识别的方法, 对比不同的模型识别结果, 优选出最佳识别率的识别模型作为计数模型, 最后通过最佳鉴别计数模型的识别分类结果来达到对酸奶中常见致病菌鉴定计数的目的。 首先, 购买酸奶中常见的乳酸菌种（保加利亚乳杆菌、 嗜热链球菌、 嗜酸乳杆菌、 干酪乳杆菌、 植物乳杆菌）和潜在污染的致病菌种（金黄色葡萄球菌、 大肠杆菌、 沙门氏菌）等标准菌株进行培养, 提取经过48 h培养后的菌落图像信息和光谱信息。 采用几种不同的预处理方式（SNV, MC, MSC, 1stDER, 2ndDER）对所提取的光谱数据进行预处理, 并应用遗传算法筛除光谱数据中冗余的波段, 保留有效波段。 利用图像处理技术对图像信息中的菌株与培养基背景进行去除, 然后采用主成分分析法从每幅图中优选出3个特征波长, 并运用图像处理技术从特征波长所对应图像中提取菌株的18个基于GLCM的纹理特征信息。 挑选合适的主成分分别建立不同的鉴别模型（LDA, KNN, BP-ANN, LS-SVM）, 通过其最终的鉴别模型的识别率来确定最佳鉴别计数模型。 最后从标准菌株中分别挑选出30株进行计数测试, 通过比较模式识别的分类数量结果与菌株的实际数量来验证模式识别效果的准确率。 研究表明, 运用SNV预处理后光谱数据在提高信噪比效果上明显优于其他几种预处理方式。 745.790 8, 773.098 4和779.207 0 nm为图像信息中方差贡献率最大的三个波长, 运用从特征波长所对应的图像中所提取的纹理特征信息建立图像识别模型。 通过对比图像信息和光谱信息的模式识别结果发现, 光谱特征鉴别模型普遍优于图像纹理特征鉴别模型, 且当主成分数为9时, 运用光谱特征所建立的LS-SVM模型的校正集识别率为96.25%, 预测集的识别率为91.88%, 为最优模型。 采用优选的最优模型对菌株进行识别计数, 大肠杆菌计数的相对误差为3.33%, 金黄色葡萄球菌和沙门氏菌计数的相对误差均为0, 验证了高光谱技术应用于酸奶中常见致病菌的鉴别计数的可行性。

高效无损地评估农作物病害等级, 对于实际农业生产和研究都具有重要意义。 研究探讨了基于低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估的可行性, 分析可见光与多光谱传感器的光谱响应差异及其对感病水稻光谱反射率获取的影响, 并定量对比两种传感器的病害监测效果。 实验研究区由67个不同品种的水稻小区组成, 每块小区均分为相接的纹枯病接种区和侵染区。 以大疆精灵Phantom 3 Advanced小型消费级无人机作为搭载平台, 分别搭载该无人机系统自带的可见光传感器和MicasenseRedEdgeTM多光谱传感器获取遥感影像。 同时, 通过植保专家现场调查的方式识别病害等级, 并利用Trimble公司的手持式NDVI测量仪获取实测NDVI值。 基于影像拼接、 波段叠合、 辐射校正后的预处理结果, 对可见光图像的接种区和侵染区共134个小区计算七种可见光植被指数, 即NDI（normalized difference index）, ExG（excess green）, ExR（excess red）, ExG-ExR, B*, G*, R*, 多光谱图像除上述可见光指数外再计算NDVI（normalized difference vegetation index）, RVI（ratio vegetation index）和NDWI（normalized difference water Index）三种多光谱植被指数。 将计算得到的图像植被指数与地面实测NDVI进行相关性分析, 以选取两种传感器的最优图像植被指数建立水稻纹枯病病害等级反演模型。 相关性分析结果表明, 基于多光谱传感器计算的图像NDVI与实测NDVI拟合度最高, 接种区R2为0.914, RMSE为0.024, 侵染区R2为0.863, RMSE为0.024。 对于可见光传感器, NDI与实测NDVI的相关性最好, 接种区R2为0.875, RMSE为0.011, 侵染区R2为0.703, RMSE为0.014。 比较两种传感器两种区域的同一图像植被指数与实测NDVI的一致性, 除B*外, NDI, ExR, ExG-ExR, G*, ExG, R*与实测NDVI基本属于高度相关, 在病害严重的接种区, 两种传感器对水稻纹枯病的监测效果相近, 但在病害相对较轻的侵染区, 多光谱传感器的监测更为精确灵敏。 基于多光谱图像NDVI建立的病害等级反演模型, R2达到0.624, RMSE为0.801, 预测精度达到90.04%, 模型效果良好。 而基于可见光图像NDI建立的反演模型, R2为0.580, RMSE为0.847, 预测精度为89.45%, 效果稍差。 对比分析可见光与多光谱传感器的光谱响应曲线, 可见光传感器可获取可见光范围的红、 绿、 蓝三个波段, 波段范围互相重叠, 多光谱传感器包含五个成像单元, 可独立获取从可见光到近红外的五个窄波光谱波段, 提供更加准确的光谱信息。 比较传感器获取的接种区和侵染区水稻平均反射率曲线得出, 多光谱传感器不仅在可见光波段反映了较可见光传感器更强的差异, 在红边和近红外波段差异则更加明显, 这说明专业窄波段传感器在病害监测方面较宽波段消费级传感器更有优势。 综上所述, 基于可见光与多光谱传感器的低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估是可行的, 多光谱传感器精确灵敏, 可用于纹枯病的早期监测, 可见光传感器效果稍差但经济易于推广。 研究结果为病虫害防治提供决策支持, 有助于推动实现精准农业, 保障粮食安全。

利用高光谱遥感技术, 分析晚播条件下小麦叶片与冠层模式光谱特征和叶面积指数（LAI）的变化规律, 建立了适用于晚播小麦的叶面积指数估算方法。 研究结果表明: （1）从红光和蓝紫光420～663 nm波段提取的叶绿素光谱反射率植被指数（CSRVI）与旗叶SPAD值做相关性分析, 结果表明正常播期和晚播处理在叶片模式的相关系数分别为0.963*和0.997**, 达显著和极显著水平。 （2）利用相关性分析, 得出两个播期处理的LAI与SPAD值相关系数分别是0.847*和0.813*, 均达到显著水平。 SPAD值与LAI及CSRVI指数均具有相关性, 可以用CSRVI指数建立LAI的估算模型。 （3）对叶片模式和冠层模式光谱曲线特征分析得出, 叶片模式中在680～780 nm处的反射率呈现陡升趋势, 在可见光波段的446和680 nm和近红外波段的1 440和1 925 nm处各有两个明显的吸收波谷, 在540～600, 1 660和2 210 nm波段处有两个明显的反射波峰; 三种冠层模式中60°模式下的光谱反射率整体表现为最高。 （4）将各波段反射率与叶面积指数做相关性分析得出在可见光波段范围内, 光谱反射率与LAI总体呈现负相关性, 500～600 nm处有一个波峰。 （5）将三种冠层模式下（仪器入射角度分别与地面呈30°, 60°和90°夹角）的等效植被指数与LAI做相关性分析得出: 60°冠层模式下八种植被指数与正常播期LAI的相关性均未达显著水平, 比值植被指数（RVI）、 归一化植被指数（NDVI）、 增强型植被指数（EVI）、 再次归一化植被指数（RDVI）、 土壤调整植被指数（SAVI）、 修改型土壤调整植被指数（MSAVI）的等六种植被指数与晚播条件下的LAI具有显著和极显著相关关系; 90°冠层模式下CSRVI指数与正常播期处理的LAI具有显著相关关系, NDVI指数与晚播处理的LAI具有显著相关关系; 30°冠层模式下的八种植被指数与两播期处理的LAI的相关性均未达显著水平。 综合分析CSRVI指数、 NDVI指数的相关性最高, 这两种指数最具有估算LAI的潜力。 （6）通过三种冠层模式所计算的植被指数估算LAI模型, 结果表明, 正常播期条件下, 其最佳估算模型是90°冠层模式CSRVI指数所建立的线性模型Y=-7.873 6+6.223 8X; 晚播条件下的最佳模型是60°冠层模式RDVI指数所建立的幂函数模型Y=30 221 333.33X17.679 1, 两个模型的决定系数R2分别为0.950*和0.974**。 研究表明试验中所提取的CSRVI指数能够反映旗叶叶绿素含量, 可以通过光谱仪器的叶片模式对小麦生育期内叶绿素含量进行监测; 通过冠层模式计算的CSRVI指数和RDVI指数所建立的LAI估算模型可以对小麦的LAI进行无损害观察。

利用三维荧光光谱（3D-EEMs）和平行因子分析（PARAFAC）的方法研究了土壤渗滤处理污水厂二级出水中氮、 磷及溶解性有机物（DOM）的垂直分布特征。 试验在一个中试规模的土壤渗滤系统中进行, 反应器自上而下每隔30 cm设置一个采样口, 采集的样品通过PARAFAC识别出系统不同点位的DOM具有4个荧光组分, 包括2个类腐殖质物质（C1, C2）、 2个类蛋白物质（C3, C4）。 对荧光组分浓度得分Fmax分析得出, C4代表的类色氨酸比其他3类物质更易于降解, 即类色氨酸最易降解, 其次为类富里酸、 类胡敏酸类物质、 类蛋白物质。 四种组分的Fmax变化幅度都以在0~30 cm处最大, 表明此处生化反应最为剧烈, DOM的迁移转化速率最大。 运用PARAFAC、 主成分分析（PCA）和聚类分析（CA）等手段, 可以揭示土壤渗滤系统中DOM的来源和不同深度的变化规律。 土壤渗滤系统在4 L·d-1的低负荷条件下处理污水处理厂二级出水, 对TN和NO3-N的去除是不利的, 后续可以耦合反硝化滤池等工艺强化反硝化脱氮, 进一步提高氮素的去除率。 土壤对磷的吸附尚未达到饱和的状态, 保持了较高的TP去除效率。

矿产资源对工业和国民经济的发展有重要的作用, 但是随着矿业开采规模的扩大, 资源枯竭、 经营不善而形成的矿业废弃地越来越多。 由于长时间受到采矿的影响, 矿业废弃地土壤中存在大量的重金属元素, 高浓度重金属可能会对环境和人体产生影响。 土地复垦是整治污染、 退化土壤再利用的重要方法, 对重构后的土壤进行重金属含量检测是衡量土地复垦成效的重要指标, 需要长期进行跟踪监测。 传统的化学检测方法效率低、 成本高、 无法实现重金属大范围检测。 高光谱是一种新兴的、 发展潜力巨大的技术, 在环境保护, 资源利用, 区域可持续发展等方面有着广泛的应用。 经过近几十年的快速发展, 仪器精度逐渐提高, 检测方法逐渐成熟, 为实现土壤重金属高效、 便捷检测提供了可能。 正常土壤重金属含量一般相对较低, 采用光谱测量重金属含量较为困难, 但铁矿开采区矿业废弃地由于土壤中的铁元素较多, 会使土壤中的重金属的存在和聚集形式发生变化, 影响重金属对光谱的响应, 从而使土壤光谱反射率与重金属含量之间关系更加明显。 以湖北省大冶市复垦矿区研究区, 采样化学检测方法获取土壤重金属（As, Cr, Zn）含量; 借助于美国ASD公司生产的FieldSpec4地物光谱仪（350～2 500 nm）获取土壤反射率, 应用一阶微分、 倒数对数、 连续统去除法分别对反射率曲线进行预处理, 提取出光谱特征波段, 分析三种重金属元素与光谱特征间的相关性并建立逐步回归模型。 研究表明, 光谱数据预处理可使光谱特征波段更加明显, 其中一阶微分和连续统去除法的效果最为明显。 3种重金属元素的特征波段为495, 545, 675, 995, 1 425, 1 505, 1 935, 2 165, 2 205, 2 275和2 355 nm。 将土壤重金属含量与光谱特征波段之间做相关性分析, 三种重金属都表现出了与光谱曲线的相关性, 相关系数大部分都达到了0.5以上, 最大相关系数为0.663, 由于重金属种类和预处理方式的不同会导致相关性系数存在明显的差异。 利用与土壤重金属相关性最大的特征波段建立三种重金属反演模型, 并以反演模型r大小选择每种重金属的最优反演模型。 由于重金属种类的不同, 模型的选择也有差异, Cr和Zn一阶微分逐步回归为最佳反演模型, 重金属As连续统去除法逐步回归为最佳反演模型。 通过检验, 三种重金属中Cr反演效果最好, RMSE为2.67, 其次是Zn和As。 对比当前不同检测手段可知, 基于土样和光谱数据预处理的土壤重金属含量地物光谱仪高光谱反演是比较理想的。 可为矿业废弃地土壤重金属高光谱反演提供参考。

有机质是土壤质量的重要判定标准, 其快速测定可为精准农业的实施提供基本的数据支撑。 传统有机质测定法, 通过野外取样, 实验室化学分析, 不仅费时费力, 还效率低, 完全不能满足现今社会发展对土壤信息的大量需求。 通过光谱仪测定土壤反射率建立有机质估测模型, 可快速预测有机质含量, 但光谱仪价格较高, 对操作环境要求严格, 限制了其广泛应用。 仅有RGB三波段的可见光传感器, 相比光谱仪而言不仅价格便宜, 还易于操作, 借助其诸多优势, 通过定量获取土壤表面颜色信息, 解决土壤有机质快速测定问题, 不管是从实用性还是经济性角度, 都值得去探索研究。 为验证可见光下提取数字图像颜色信息能快速预测有机质的可行性和适用性, 采用数码相机获取土壤表面颜色, 分析土壤表面组成特点, 确定最佳取样面积, 并比较不同土样制样标准(<1 mm和<0.5 mm) 与有机质的相关性, 同时选取相关性高的颜色变量, 通过回归分析, 建立有机质预测模型。 研究结果表明, 以950 pixel×950 pixel作为取样面积, 可以较稳定获取土样表面颜色, 并减少边缘效应对取样结果的影响; 对比<1 mm和<0.5 mm土样与有机质的相关性发现, <1 mm土样的RGB三波段与有机质的相关性更高, 适合作为土壤颜色获取时的制样标准。 在RGB三波段中, Red波段表现了与有机质的最高相关性, 其相关系数为-0.70; 通过对RGB三波段进行数学变换与超红(ExR)计算, 可增加各颜色值与有机质的相关性, 其中ExR指数表现了与有机质最高的相关性, 其相关系数为-0.86。 单变量建模过程中, ExR倒数模型获得了最好预测效果; 多变量建模时, 各颜色标准差参与建模, 使颜色信息描述更为全面, 明显提高了模型的预测精度, 获得了最好的建模效果, 其R2=0.80, RMSE=0.51, 检验结果R2val=0.84, RMSEval=0.54, 能较好反应研究区有机质变异特点。 通过黑土检验所建模型的预测效果, 仅单变量Red波段模型表现出较好预测结果, 其检验结果表明红波段是有机质较为敏感波段, 在不同土类中具有通用性。 虽然研究中所建模型难以扩展到对其他土类的预测, 但对同类土壤预测效果表明, 数码相机作为颜色定量获取的工具, 具有实现快速预测土壤有机质的潜力。

土壤盐分是衡量土壤质量的要素, 也是作物生长发育的基本条件。 因此, 迫切地需要一种可以快速了解土壤盐分含量（SSC）的方法。 针对艾比湖湿地自然保护区, 基于Landsat8 OLI多光谱遥感影像, 以该研究区36个土壤表层样品的盐分含量为数据源, 选择相关性较好的多光谱遥感指数分析研究区土壤盐分分布状况, 并将其分别与实测SSC构建线性、 对数、 二次函数模型, 进而优选精度最高的模型来反演该研究区SSC。 结果表明: （1）在多光谱遥感指数中, 与SSC相关性最高的是增强型植被指数（EVI）, 其相关性范围为（-0.70~-0.67）; 其次是传统型植被指数（TVI）, 其范围为（-0.58~-0.46）; 土壤盐分指数（SI）与SSC的相关性最低, 其范围为（-0.45~0.16）, 其中SI3和SI4与SSC均没有相关性。 （2）将实测土壤盐分值所反演的分布图与EVI对比分析, 发现在西北、 正南方向的艾比湖湖边周围和东北方向盐池桥的SSC均较高, 其EVI的值较低, 说明通过该研究区实测土壤盐分值所反演的盐分分布图与EVI的空间分布结果较为一致, 表明EVI对该地区土壤盐分具有一定的敏感性, 能较好地反演SSC的空间分布; （3）分别将三种EVI与实测SSC建模分析比较, 发现SSC与增强型比值植被指数（ERVI）所构建的二次函数模型最好; 其验证集的决定系数（R2）为0.92, 均方根误差（RMSE）为2.48, 相对分析误差（RPD）为2.09, 模型精度较高、 稳定性较为可靠, 相比之下, 说明ERVI对该湿地自然保护区土壤盐分有更高的敏感性, 可以用来预测该区域SSC, 从而进行空间反演。 在TVI中加入Landsat8多光谱遥感影像的b6和b7波段, 得到EVI, 以此来反演SSC是可行的, 且比传统可见光和近红外波段所构建的植被指数反演效果更好。 因此该研究不仅可以为遥感反演提供理论参考, 而且对该地区SSC的定量估算和动态监测具有重要的意义, 也可作为其他区域SSC预测反演的备选方案。

提出了一种阵列式线-线沿面介质阻挡放电结构, 利用双极性高压纳秒脉冲电源, 在大气压空气中激励产生了相对大面积的放电等离子体。 其中, 高压电极、 地电极均为圆柱形金属, 放电反应器由20组相间排列的阵列式线型高压电极和套有介质管的阵列式线型地电极组成。 利用电压探头、 电流探头、 示波器等测量了放电电压和放电总电流, 并计算得出了放电的实际电流。 利用光纤、 光栅光谱仪、 CCD等测量了波长范围在300～440 nm和766～778 nm的发射光谱, 即氮分子第二正带N2 (C3Πu→B3Πg)包括Δν= +1, 0, -1, -2, -3、 氮分子离子第一负带N+2(B2Σ+u→X2Σ+g), N2 (B3Πg→A3Σ+u)和O (3p5P→3s5S2)的发射光谱。 比较了氮分子第二正带N2 (C3Πu→B3Πg)的各个振动峰和各个活性物种的发射光谱强度, 以及这些发射光谱强度随着脉冲峰值电压的变化。 测量了N2(C3Πu→B3Πg, 0-0)的二次、 三次衍射光谱, 与原始光谱在转动带、 背景光谱等方面进行了比较, 并计算了二次衍射和原始光谱之间的峰值比。 利用氮分子第二正带N2 (C3Πu→B3Πg, Δν=+1, 0, -1, -2)和氮分子离子第一负带N+2 (B2Σ+u→X2Σ+g, 0-0)模拟了等离子体的转动温度和振动温度, 对模拟结果进行了比较, 并研究了脉冲峰值电压对等离子体振动温度和转动温度的影响。 通过测量放电的电压和计算得到的放电电流发现, 当脉冲峰值电压为22 kV, 脉冲重复频率为150 Hz时, 阵列式线-线沿面介质阻挡放电的放电电流在正脉冲、 负脉冲两个方向上均可达75 A左右。 通过诊断放电等离子体的发射光谱发现, 在测量的波长范围内, 放电产生的活性物种主要有氮分子第二正带N2 (C3Πu→B3Πg)、 氮分子离子第一负带N+2(B2Σ+u→X2Σ+g), N2 (B3Πg→A3Σ+u)和O (3p5P→3s5S2)。 在脉冲峰值电压22～36 kV的变化范围内, 氮分子第二正带N2(C3Πu→B3Πg, 0-0)的发射光谱强度始终保持最强, N2 (B3Πg→A3Σ+u)次之, 而氮分子离子第一负带N+2(B2Σ+u→X2Σ+g)和O (3p5P→3s5S2)的发射光谱强度较弱。 同时, 当脉冲峰值电压升高时, 氮分子第二正带N2 (C3Πu→B3Πg)的所有振动峰, 以及氮分子离子第一负带N+2(B2Σ+u→X2Σ+g), N2 (B3Πg→A3Σ+u)和O (3p5P→3s5S2)的发射光谱强度均随之升高。 通过比较氮分子第二正带N2(C3Πu→B3Πg, 0-0)的原始、 二次衍射、 三次衍射光谱发现, 二次、 三次衍射光谱的转动带更清晰, 但三次衍射光谱的背景更强, 因此氮分子第二正带N2(C3Πu→B3Πg)的二次衍射光谱更有利于模拟等离子体的转动温度。 通过比较模拟得到的振动温度和转动温度发现, 氮分子第二正带N2 (C3Πu→B3Πg, Δν=-2)在N2 (C3Πu→B3Πg)四个谱带Δν=+1, 0, -1, -2中最适于模拟等离子体振动温度, 而利用氮分子离子第一负带N+2 (B2Σ+u→X2Σ+g,0-0)模拟得到的等离子体转动温度要比N2 (C3Πu→B3Πg, Δν=-2)的模拟结果高约10～15 K。 同时, 当脉冲峰值电压升高时, 由N2 (C3Πu→B3Πg, Δν=-2)和N+2 (B2Σ+u→X2Σ+g, 0-0)模拟得到等离子体的转动温度均出现了略微上升的趋势, 而利用N2 (C3Πu→B3Πg, Δν=-2)模拟得出的振动温度则略微下降。

电感耦合等离子体具有电子密度高、 放电面积大、 工作气压宽、 结构简单等特点, 在等离子体隐身领域具有突出的潜在优势。 相对于开放式等离子体, 闭式等离子体更适应于飞行器表面空气流速高、 气压变化大的特殊环境。 研究着眼于飞行器关键部件的局部隐身应用, 设计了一种镶嵌于不锈钢壁中的圆柱形石英腔体结构, 利用电感耦合放电的方式在腔体中产生均匀的平板状等离子体。 由于增加了接地金属, 降低了腔体内的钳制电位, 同之前的纯石英腔体相比, 该结构显著改善了等离子体的均匀性。 研究了该闭式腔体内氩气电感耦合等离子体（ICP）的放电特性和发射光谱, 实验中放电功率达到150 W时, 可以明显观察到ICP的E-H模式转换, 此时发射光谱和电子密度都呈现阶跃式增长。 氩气发射光谱强度随放电功率升高显著增加, 但是不同谱线强度增加幅度并不一致, 分析认为是受不同的跃迁概率和激发能的影响。 根据等离子体的发射光谱, 利用玻尔兹曼斜率法对电子激发温度进行诊断, 得到电子激发温度在2 000 K以上, 并且随功率升高而降低, 因为功率增大使电子热运动增强, 粒子间的碰撞加剧, 碰撞导致的能量消耗也更大。 电子激发温度沿腔体径向呈近似均匀分布, 分布趋势受功率影响不大。 针对利用发射光谱诊断电子密度误差较大、 计算繁琐的问题, 引入Voigt卷积函数, 经过拟合滤除多余展宽项的影响, 得到准确的Stark展宽半高宽。 最终利用发射光谱Stark展宽法计算了电子密度, 腔体中心处的峰值密度可以达到7.5×1017 m-3。 随着放电功率增大, 线圈中容性分量降低, 耦合效率增大, 电子密度随之增大, 但空间分布趋势基本不受功率影响。

为了研究样品温度对激光诱导击穿Cu等离子体特征参数的影响, 以黄铜为研究对象, 在优化的实验条件下采用波长为532 nm的Nd∶YAG纳秒脉冲激光诱导激发不同温度下的块状黄铜, 测量了Cu等离子体的特征谱线强度和信噪比; 同时在局部热平衡条件下利用Boltzmann斜线法和Stark展宽法分析计算了不同的样品温度条件下等离子体电子温度和电子密度。 实验结果表明, 在激光功率为60 mW时, 随着样品温度的升高, Cu的特征谱线强度和信噪比逐渐增加, 样品温度为130 ℃时达到最大值, 然后趋于饱和。 计算表明, 黄铜样品中Cu元素Cu Ⅰ 329.05 nm, Cu Ⅰ 427.51 nm, Cu Ⅰ 458.71 nm, Cu Ⅰ 510.55 nm, Cu Ⅰ 515.32 nm, Cu Ⅰ 521.82 nm, Cu Ⅰ 529.25 nm, Cu Ⅰ 578.21 nm八条谱线在130℃的相对强度相较于室温（18 ℃）下分别提高了11.55倍、 4.53倍、 4.72倍, 3.31倍、 4.47倍、 4.60倍、 4.25倍、 4.55倍, 光谱信噪比分别增大了1.35倍, 2.29倍、 1.76倍、 2.50倍、 2.45倍、 2.28倍、 2.50倍, 2.53倍。 分析认为, 升高样品温度会增大样品的烧蚀质量, 相对于温度较低状态增加了等离子体中样品粒子浓度, 进而提高等离子体发射光谱强度。 所以, 适当升高样品温度能够提高谱线强度和信噪比, 从而增强LIBS技术检测分析光谱微弱信号的测量精度, 改善痕量元素的检测灵敏度。 同时研究了改变样品温度时等离子体电子温度和电子密度的变化趋势。 计算表明, 当样品温度从室温上升到130 ℃的过程中, 等离子体的电子温度由4 723 K上升到7 121 K时基本不再变化。 这种变化规律与发射谱线强度和信噪比变化趋势一致。 分析认为, 这主要是由于在升高样品温度的初始阶段, 激光烧蚀量增大, 等离子体内能增大, 从而导致等离子体电子温度升高。 当激光烧蚀样品的量达到一定值后不再变化, 激光能量被激发溅射出来的样品蒸发物以及尘粒的吸收、 散射和反射, 导致激光能量密度降低, 电子温度趋于饱和, 达到某种动态平衡。 选用一条Cu原子谱线（324.75 nm）的Stark展宽系数计算激光等离子体的电子密度, 同时研究改变样品温度时等离子电子密度的变化趋势, 计算表明在样品温度为130 ℃时, Cu Ⅰ 324.75 nm对应的等离子电子密度相较于室温（18 ℃）条件下增大了1.74×1017 cm-3。 该变化趋势与电子温度的变化趋势一致。 适当升高样品温度使得电子密度增大, 从而提高电子和原子的碰撞几率, 激发更多的原子, 这是增强光谱谱线强度的原因之一。 由此可见, 升高样品温度是一种便捷的提高LIBS检测灵敏度的有效手段。

含锂药剂在用于临床治疗精神疾病时需要对患者血清中锂元素浓度进行监测以在控制正常药效的同时防止锂中毒事故的发生。 目前临床医学检验血清中锂元素含量主要采用火焰原子吸收光谱和基于离子选择性电极的电化学技术。 但火焰原子吸收光谱技术需要使用乙炔钢瓶和空气压缩机, 存在仪器不能便携, 对实验室条件要求苛刻等缺点; 电化学方法存在电极处理与更换繁琐, 分析效率相对偏低等问题。 同时, 仪器可便携、 操作简单且对锂元素分析具有良好分析性能的液体阴极辉光放电-原子发射光谱技术尚未应用于医疗领域血清中锂含量的测定。 因此, 基于自制便携液体阴极辉光放电-原子发射光谱装置, 建立了血清中锂元素的高灵敏度分析方法。 系统考察了10～100倍血清样品稀释倍数对血清样品测试的干扰, 结果表明, 当血清样品稀释20倍以上时, 未发现显著的基体干扰, 可以较好地保证结果的可靠性。 对影响锂元素分析性能的分析谱线、 试液酸度等参数进行了系统优化, 结果表明671 nm为锂元素最佳测试谱线; 试液酸度对锂元素分析的灵敏度和稳定性影响显著, 采用1%硝酸（V/V）试液酸度可以保证良好的分析性能。 在优化的系统参数和实验条件下, 锂元素标准曲线的回归方程为: Ie=7 299ρLi+400; R2=0.998 3。 当血清样品稀释20倍时, 该方法对锂元素的检出限为0.2 mg·L-1。 对同一血清样品6次重复测试考察本方法的重复性, 相对标准偏差小于5%。 将本方法应用于血清标准样品（Trace Elements Serium L-2）中锂含量分析, 测定值与证书标称值一致。 表明该方法可以较好地应用于医疗检验领域实际血清样品中微量锂元素含量的测定。

石墨是理想的无机非金属材料, 具有高化学稳定性、 良好的导电性、 较好的耐磨性等优点, 被广泛应用于现代化学工业及其他诸多领域。 由于石墨是难熔物, 其中的微量杂质元素使用普通化学法或常规仪器分析法均难以准确检出。 常用的火法-电感耦合等离子质谱(ICP)方法检测石墨存在的问题是: （1）在高温灼烧期间个别元素容易损失; （2）在加酸溶解灰化组分过程中部分杂质氧化物仍无法溶解完全。 因此, 很多学者开始研究利用固体进样法来测定石墨中的杂质元素含量。 辉光放电质谱法（GDMS）是将辉光放电源（GD）与质谱分析方法（MS）联用的一种技术, 采用固体进样方式, 具有样品前处理简单、 基体效应小、 检出限低、 灵敏度高等优点, 在国内外已成为部分高纯金属和半导体材料分析领域的标准方法。 灵敏度因子值(RSF)是一个用于校正GDMS分析结果的系数, 对于GDMS分析而言, 大部分元素在不同基体中仍然存在较明显的基体效应。 要将GDMS分析作为一种定量分析方法, 需要采用与基体匹配的标准物质来校正RSF, 但目前大多数GDMS分析均采用仪器厂家提供的标准相对灵敏度因子（RSFStd）进行测定, 只能获得半定量分析结果。 研究了采用GDMS直接测定石墨样品中9种杂质元素含量的方法, 通过对放电条件等参数的优化选择, 确定了石墨分析的最佳放电条件（电流强度为55 mA, 放电气体流量为450 mL·min-1）。 在此条件下采用半定量法（RSFStd）测定了石墨参考样品中Mg, Cr, Ni, Ti, Fe, Cu, Al, Si, Ca共九种杂质元素含量, t检验结果表明, 多数元素测量结果与参考值存在显著差异。 要获得更为准确的结果, 需要获得各元素相应的RSFx以建立定量分析方法。 通过实验, 考察了不同的电流强度和放电气体流量对九种元素RSF值的影响, 讨论了影响因素产生的原因。 实验结果表明, 电流强度和放电气体流量对大部分元素的RSF值都有较大的影响, 其中放电气体流量对RSF值影响最大, 各元素的RSF值变化幅度在15%和405%之间。 在选定条件下采用RSFx值定量分析了石墨材料中Mg, Cr和Ni等九种杂质元素含量, 检测结果的t检验sig值均大于0.05, 表明测定结果与参考值无显著性差异, 方法的准确度有了显著提高; 测定结果的精密度（RSD）介于3.2%～9.9%之间, 方法可满足4N纯度以上高纯石墨材料的分析。

人体血液和尿液等生物样品中元素含量, 能够有效反映不同途径元素暴露的体内负荷信息。 因此, 建立生物样本中精准、 快速和高通量的元素检测方法具有重要的卫生学意义。 目前应用较多的尿液前处理方法主要有消解法和直接稀释法, 这两种方法均有各自的不足。 以精准获得人体尿样中多元素含量为目的, 建立应用碰撞池技术（KED）的电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）法准确定量人体尿样中低浓度的锰（Mn）、 钴（Co）、 钒（V）、 铜（Cu）和锌（Zn）等21种无机元素含量的分析方法。 在直接稀释法基础上, 经水浴超声前处理后, 使用ICP-MS对尿样中21种无机元素进行分析, 研究了各待测元素在KED模式下背景等价浓度（BEC）的变化情况, 通过使用氦气为碰撞气, 应用动能歧视和氦气原子与干扰分子间的碰撞裂解降低多原子干扰等质谱干扰对测定的影响, 同时应用标准加入法和在线内标校正基质效应和信号漂移对测定的影响。 通过考察不同He流速对各元素BEC影响, 优化了碰撞气流速和Rpq, 选择He流速3.8 mL·min-1, Rpq=0.45为优化后的检测条件, 在此条件下获得21种无机元素的检出限介于0.004~12.08 μg·L-1之间, 各元素在0~200 μg·L-1范围内的线性相关系数（r）≥0.999, 方法具有良好的线性关系。 采用高低两水平加标回收实验来验证方法的准确度和精密度, 各元素加标回收率在81.8%~112.6%之间, 相对标准偏差（RSD）小于5%。 将该方法与《尿中多种金属同时测定电感耦合等离子体质谱法》（GBZ/T 308—2018）标准相比较, 待测无机元素的检出限和相对标准偏差等方法学指标均有较大改善。 本方法简便、 快速, 能够满足实验室日常尿样中多种无机元素的准确检测要求, 能够为突发公共卫生事件和临床人体尿样中多种微量元素的准确分析提供参考和依据。

为推广LIBS技术在电解铝行业中的应用, 充分发挥其快速、 免制样、 多元素同时检测的优势。 利用激光诱导击穿光谱技术首次对铝电解生产得到的普铝中Fe和Si元素进行测试研究, 探索了合理的实验参数条件, 在合理的实验条件基础上建立定标曲线并对普铝中Fe和Si元素进行定量分析, 结合国标GB/T 7999—2015《铝及铝合金光电直读发射光谱分析方法》考察LIBS测试结果的准确性。 以Nd∶YAG脉冲激光器基频1 064 nm激光作为光源激发等离子体, 采用多通道光栅光谱仪和ICCD检测器检测、 记录光谱信息。 首先探测了LIBS光谱谱线, 并对谱线进行了归属; 综合分析, 选取AlⅠ 266.04 nm, SiⅠ 288.15 nm与FeⅠ 259.92 nm作为分析谱线用于定量分析研究。 分别研究了触发延迟时间、 1Q延迟时间、 激光器设定电压对光谱信号强度及信噪比SNR的影响。 实验结果表明, 触发延迟时间4 μs、 1Q延迟时间170～190 μs、 激光器设定电压560 V对于Si与Fe元素定量测试分析而言是较为合理的实验参数。 根据谱线强度与元素浓度的关系, 采用内标法建立了定标曲线, Si与Fe元素定标曲线中相关系数分别为0.919 72与0.952 11, 其相对标准偏差（RSD）分别为7.25%与6.34%, 说明谱线强度与元素浓度具有良好的线性关系, 并基于此模型对12个样品进行了定量测试分析。 将测试结果与光电直读发射光谱测得的结果进行比对, 结果表明, Fe含量的相对误差绝对值在0~17.3%之间, Si含量相对误差绝对值在0~14.3%之间。 依照国标GB/T 7999—2015《铝及铝合金光电直读发射光谱分析方法》中规定的实验室之间分析结果相对误差≤17%的规定, 12个测试样品中, 试样Si含量测试100%符合允许差要求, 试样Fe含量测试91.7%符合允许差要求。 该实验结果表明, LIBS技术在电解铝普铝Fe和Si元素检测中具有一定的推广利用价值。Spectroscopy Technique

以市场上铅玻璃充填红宝石为研究对象, 对其充填量的特征进行了相关研究。 测试了其常规宝石学参数, 包括: 折射率、 偏光性、 紫外荧光、 可见光谱等。 同时利用微照相、 X射线荧光光谱仪、 红外光谱仪对其充填量特征进行深入研究。 样品的宝石学常规参数通过多次测试求其平均值得到最终结果。 经分析, 充填处理过的样品与天然红宝石的宝石学参数相吻合, 少数几颗在偏光测试中呈现出全亮, 这可能与充填物集中于台面分布有关。 X射线荧光光谱显示样品中铅的峰高而且峰形尖锐, 说明充填量多而明显。 同时利用显微放大观察了所有样品的充填量的内外部特征并进行了对比研究, 发现其充填内外部特征表现为充填裂隙、 凹坑、 气泡、 雾状结构的充填物、 蓝色闪光效应和充填空洞, 且充填量越多, 这些充填特征越明显。 通过对比台面以及底面充填裂隙的大小、 形态和数量; 内部充填气泡多少和大小形态; 暗域漫反射照明下黄色充填物的明显程度和分布面积; 蓝色闪光效益的明显程度可以来区分不同样品不同充填量的差别。 红外光谱测试结果显示3 424, 2 920, 2 851以及2 600 cm-1处的吸收峰, 2 920cm-1为硬水铝矿的吸收峰, 2 851 cm-1为红宝石其他内含物的吸收峰。 3 424和2 600 cm-1为典型铅玻璃充填物的指示峰, 其中3 424 cm-1为充填物水分子的振动吸收峰, 2 600 cm-1为Si—OH的吸收峰。 研究发现若以2 600 cm-1充填物特征指示峰为例, 样品的充填量不同, 该峰的峰形强度以及峰高也不一样。 以2 600 cm-1充填物特征吸收峰为标准, 得出不同样品的此峰高值的柱状图, 因峰高值与充填量成正比关系, 所以此峰高图可以指示得出充填量的变化量。 通过图对比看出样品R-6较R-3峰高值较低, R-3峰高值较R-5低, R-5峰高值最高, 说明R-6充填量较R-3充填量较少, 而R-5充填量最多, 这与前面显微放大观察大部分结论相符合。 通过以上研究与分析, 可以得出铅玻璃充填物基本不影响红宝石本身的宝石学参数特性, 且其分布内外部充填特征基本上可以区别充填量的多少, 但对于充填都过于严重的红宝石却具有局限性。 红外光谱在一定程度上弥补了这个缺陷, 通过对充填物指示峰的峰高计算可以区分充填量之间的微小差别。 这也在一定程度上为铅玻璃充填红宝石的定量分级打下来基础。

为探索明代初期中国琉璃瓦制作工艺技术水平与工艺特点, 运用能量色散X射线荧光光谱法（energy disperse X-ray fluorescence, EDXRF）, 对安徽凤阳明中都及南京明故宫遗址出土69件琉璃瓦样品胎体化学组成进行了测定, 同时利用热膨胀仪、 吸水率测定仪和偏光显微镜等仪器设备对样品胎体的烧成温度、 吸水率、 显气孔率、 体积密度与显微结构等进行了分析。 分析结果显示, 明中都样品胎体根据元素化学组成差异可分为高钙高铁、 低钙高铁和低钙低铁三种类型, 表明该遗址琉璃瓦样品胎体制作原料可能具有不同来源, 同时, 部分明中都样品的化学组成与南京明故宫样品较为接近, 而上述两处遗址样品与北京故宫样品在化学组成上皆具有显著差异。 烧成温度、 物理性能和显微结构分析结果显示, 明中都琉璃瓦瓷质胎体样品的烧成温度较高, 达到了1 141 ℃, 且吸水率和显气孔率明显较低, 达到了瓷胎的标准, 而陶质胎体琉璃瓦样品的烧成温度约为880~1 100 ℃, 吸水率和显气孔率较大, 且不同样品间差异明显, 这可能是由于明中都琉璃瓦胎体的来源不同, 导致不同样品在烧成温度、 吸水率、 显气孔率等方面差异较大。 与北京、 南京二处的琉璃瓦样品相比, 明中都样品吸水率及显气孔率稍微高于二处, 但三处陶胎琉璃瓦样品胎体的烧成温度基本都在1 100 ℃以下。 明中都三种不同类型样品胎体显微结构差异较小, 矿物颗粒粒径和孔隙大小相近, 其中部分石英晶体具有明显的熔蚀边。 此外, 明中都和明故宫样品的显微结构特点显示两处遗址样品胎体原料加工皆较为精细, 原料淘洗和烧结程度较高, 琉璃瓦物理性能较好。 对明初洪武时期明中都出土琉璃瓦烧制工艺的研究结果, 不仅可为了解我国琉璃瓦工艺发展历程、 还可对探索明初琉璃制作工艺和明中都营建的组织形式等提供科学依据。

我国中低品位胶磷矿量大、 分布广, 磷矿中杂质种类及含量对于磷石膏结晶及磷酸品质均有较大影响。 以湖北某地区的典型低品位胶磷矿为原料, 采用X射线光电子能谱仪、 扫描电镜、 能谱等方法, 分析了磷矿及反应后磷石膏中的主要杂质种类及含量变化, 并以此推测湿法磷酸过程中杂质的主要变化。 结果表明磷矿中的主要成分是氟磷灰石和石英, 杂质组分占比最高的分别是硅、 铝、 氟、 镁, 其中硅主要以石英和硅酸钙存在, 氟主要存在于氟磷酸钙中, 铝是以不同形式的铝硅酸盐存在的, 而镁则是以MgF2和部分硅酸盐存在。 通过酸解反应, 钙与硫酸根生成磷石膏, 硅元素主要存在于固相石膏中, 而铝、 氟、 镁则大部分进入到液相磷酸中, 其中存在于固相中的硅则基本以石英形式存在, 硅酸钙溶解于酸液中, 铝主要以铝硅磷的化合物存在, 氟则以氟硅化物形式存在, 大部分的MgF2溶解进入液相, 磷石膏中镁主要以镁硅酸盐形式存在。 通过磷矿中杂质存在形式及反应过程的变化研究, 可以更好的明晰酸解过程中的体系变化, 从而为磷石膏结晶过程的考察和控制提供理论基础。

提出IODP349航次首次在南海发现的大洋红层, 与ODP124 航次苏禄海、 苏拉威西海大洋红层以及三水盆地陆相红层相似, 都具有直接覆盖于大规模岩浆岩之上的特征, 对于揭示红层与岩浆热事件的关系具有重要意义。 自上而下采集U1434站位灰绿色—红棕色海相沉积序列进行测试分析, 并设计实验模拟沉积—成岩过程中氧逸度和地热温度对红层色素形成的控制作用, 通过红色与非红色沉积、 实测与实验样品的对比分析, 探讨红层成因机制及其地质意义。 采用漫反射光谱、 荧光光谱分析以及二价铁滴定测试, 量化分析了海相沉积与实验样品的颜色红度值、 针铁矿、 赤铁矿与不同价位铁元素的含量, 得到以下新认识: U1434站位红色—非红色海相沉积均形成于较高的氧逸度条件, 水体氧化还原环境的差异并不是控制红色与非红色沉积的主要因素; U1434站位大洋红层直接覆盖大洋玄武岩, 起源于沉积—成岩阶段的高地温作用; 陆相红层和白垩纪海相红层均分布于相应时期的构造—岩浆活动带, 暗示了红层对地质热事件具有重要的指示意义。Diffuse Reflectance and X-Ray Fluorescence Spectroscopy

天光背景扣除是LAMOST 1D光谱数据处理中重要的环节, 其扣除好坏直接影响光谱产品质量, 因此构造理想的超级天光光谱模型具有重要的意义。 通常超级天光是由与目标天体同时观测的天光光纤光谱构造而成, 同一区域的天光背景可能随着不同的观测时刻有着规律性的变化特征（如月相变化）, 如果能充分分析并利用这些特征, 可有效校正超级天光模型, 从而提高减天光效果。 轨迹聚类方法是一种分析目标随时、 空变化特征的有效工具, 针对LAMOST天光光谱中可能存在的变化规律, 给出一种基于轨迹聚类的天光光谱特征分析方法。 主要分以下三部分: 首先是天光光谱的时序化描述。 LAMOST pipeline采用且提供了每个观测天体的即时超级天光光谱, 为了获取特定天区背景天光的光变特征, 需选择天光光纤光谱以及扣除目标天体光谱的背景光谱, 以5°视场（LAMOST望远镜视场）为单位, 按观测日期MJD均匀分组, 从而对特定区域的天光光谱进行了时序化表征; 其次给出基于密度的天光光谱数据聚类算法STK-means。 为解决随机参数导致收敛及聚类效果不理想的问题, 在分析天光光谱时序数据特征的基础上, 给出基于密度的相似性度量公式, 并作为传统k-means聚类的初始参数选择依据, 从而给出基于密度的天光光谱数据聚类算法STK-means; 最后进行实验分析。 实验验证了该方法的正确性和有效性以及不同初始参数K值的选择对聚类结果的影响。 在此基础上, 利用STK-means聚类方法, 对LAMOST第一期巡天中一个完备小天区的天光光谱时序数据进行了轨迹特征分析, 结果表明, 除个别光谱质量较差或常说异常外, 该特定区域的天光背景以农历每月十五、 十六为中心向两边呈对称分布, 反映了该区域观测过程中受月相的影响变化情况, 该特征经量化后可为校正超级天光模型提供一种有效途径。 同时, 由于时序化描述过程中均匀采样的要求, 该方法可适用于反银心、 盘、 晕等高天体数密度区域, 而对于高银纬低数密度区域则需要更长时间的巡天观测。 此外, 该方法还可有效发现特定区域的离群(异常)天光光谱, 为天文学家进一步分析提供珍稀样本。

恒星光谱分类是天文学研究的一个热点问题。 随着观测光谱数量的急剧增加, 传统的人工分类无法满足实际需求, 急需利用自动化技术, 特别是数据挖掘算法来对恒星光谱进行自动分类。 关联规则、 神经网络、 自组织网络等数据挖掘算法已广泛应用于恒星光谱分类。 其中, 支持向量机（SVM）分类能力突出, 被广泛应用于恒星光谱分类。 该方法试图在两类样本之间找到一个最优分类面将两类分开。 该方法具有较高的时间复杂度, 计算效率有限。 双支持向量机（TWSVM）的出现有效地解决了SVM面临的效率问题。 该方法通过构造两个非平行的分类面将两类分开, 每一类靠近某个分类面, 而远离另一个分类面。 TWSVM的计算效率较之传统SVM提高近4倍, 因此, 自TWSVM提出后便受到研究人员的持续关注。 但上述方法在分类决策时, 一方面没有考虑数据的分布特征, 另一方面较易受噪声点和奇异点的影响, 分类效率难以显著提升。 鉴于此, 在双支持向量机的基础上, 提出融合数据分布特征的模糊双支持向量机（TWSVM-SDP）。 该方法引入线性判别分析（LDA）的类间离散度和类内离散度, 用以表征光谱数据的分布性状; 引入模糊隶属度函数用以降低噪声点和奇异点对分类结果的影响。 在SDSS DR8恒星光谱数据集上的比较实验表明, 与支持向量机SVM、 双支持向量机TWSVM等传统分类方法相比, 融合数据分布特征的模糊双支持向量机TWSVM-SDP具有更优的分类能力。 该方法亦存在一定的局限性, 其中一大难题是其无法处理海量光谱数据。 接下来将利用大数据处理技术, 来对所提方法在大数据环境下的适应性展开进一步研究。

恒星光谱自动分类是研究恒星光谱的基础内容, 快速、 准确自动识别、 分类恒星光谱可提高搜寻特殊天体速度, 对天文学研究有重大意义。 目前我国大型巡天项目LAMOST每年发布数百万条光谱数据, 对海量恒星光谱进行快速、 准确自动识别与分类研究已成为天文学大数据分析与处理领域的研究热点之一。 针对恒星光谱自动分类问题, 提出一种基于卷积神经网络(CNN)的K和F型恒星光谱分类方法, 并与支持向量机(SVM)、 误差反向传播算法(BP)对比, 采用交叉验证方法验证分类器性能。 与传统方法相比CNN具有权值共享, 减少模型学习参数; 可直接对训练数据自动进行特征提取等优点。 实验采用Tensorflow深度学习框架, Python3.5编程环境。 K和F恒星光谱数据集采用国家天文台提供的LAMOST DR3数据。 截取每条光谱波长范围为3 500~7 500 部分, 对光谱均匀采样生成数据集样本, 采用min-max归一化方法对数据集样本进行归一化处理。 CNN结构包括: 输入层, 卷积层C1, 池化层S1, 卷积层C2, 池化层S2, 卷积层C3, 池化层S3, 全连接层, 输出层。 输入层为一批K和F型恒星光谱相同的3 700个波长点处流量值。 C1层设有10个大小为1×3步长为1的卷积核。 S1层采用最大池化方法, 采样窗口大小为1×2, 无重叠采样, 生成10张特征图, 与C1层特征图数量相同, 大小为C1层特征图的二分之一。 C2层设有20个大小为1×2步长为1的卷积核, 输出20张特征图。 S2层对C2层20张特征图下采样输出20张特征图。 C3层设有30个大小为1×3步长为1的卷积核, 输出30张特征图。 S3层对C3层30张特征图下采样输出30张特征图。 全连接层神经元个数设置为50, 每个神经元都与S3层的所有神经元连接。 输出层神经元个数设置为2, 输出分类结果。 卷积层激活函数采用ReLU函数, 输出层激活函数采用softmax函数。 对比算法SVM类型为C-SVC, 核函数采用径向基函数, BP算法设有3个隐藏层, 每个隐藏层设有20, 40和20个神经元。 数据集分为训练数据和测试数据, 将训练数据的40%, 60%, 80%和100%作为5个训练集, 测试数据作为测试集。 分别将5个训练集放入模型中训练, 共迭代8 000次, 每次训练好的模型用测试集进行验证。 对比实验采用100%的训练数据作为训练集, 测试数据作为测试集。 采用精确率、 召回率、 F-score、 准确率四个评价指标评价模型性能, 对实验结果进行详细分析。 分析结果表明CNN算法可对K和F型恒星光谱快速自动分类和筛选, 训练集数据量越大, 模型泛化能力越强, 分类准确率越高。 对比实验结果表明采用CNN算法对K和F型恒星光谱自动分类较传统机器学习SVM和BP算法自动分类准确率更高。

水汽是地球大气的重要组成部分, 也是平衡地气系统辐射收支的一个重要因素, 对天气和气候变化有着重要的影响。 常用的水汽柱浓度测量设备, 如无线电探空仪、 激光雷达、 微波辐射计、 太阳光度计、 DOAS仪器以及傅里叶变换红外光谱仪等, 难以兼顾高分辨率以及便携机动等应用需求。 为此, 基于一种高灵敏度、 高分辨率光谱探测技术, 围绕水汽柱浓度的探测开展了相关研究, 取得的主要成果有: (1) 基于激光外差光谱技术, 利用窄线宽带间级联激光器作为本振光源, 与太阳跟踪仪结合, 建立了一套高分辨率激光外差太阳光谱测量装置, 光谱分辨率达到了0.002 cm-1。 (2) 采用Langley-plot方法对高分辨率激光外差太阳光谱测量装置进行了现场定标, 并于云南紫金山天文台观测站开展了外场测量, 获得了2 831~2 833 cm-1波段太阳光谱的直接测量数据。 对实测的太阳光谱进行归一化处理后, 获得了高分辨率的整层大气透过率谱。 (3) 利用逐线积分辐射传输模式（line by line radiative transfer model, LBLRTM）计算了整层大气透过率谱, 并与实测的透过率谱进行了非线性最小二乘拟合, 实现了水汽柱浓度的反演。 同时利用微波辐射计进行了水汽柱浓度的观测, 将反演结果与实测结果进行了对比分析, 两者的一致性相对较好, 最小相对偏差为16.59%, 最大相对偏差为21.69%。 (4) 反演结果与实测结果的偏差主要由反演算法误差和装置测量误差所导致。 反演算法误差包括辐射传输模式的计算误差、 实际大气温度的测量误差、 甲烷浓度不确定性引入的误差、 HDO丰度与自然丰度的偏差, 装置测量误差包括装置定标误差、 波长标定误差、 系统噪声影响、 背景信号以及直流信号的微弱起伏引起的误差。 (5) 文中选取的2 831~2 833 cm-1波段同时包含了水汽和甲烷的吸收, 在反演水汽柱浓度的同时, 同步进行了甲烷柱浓度的反演。 以甲烷初始柱浓度作为参考值, 发现反演后的甲烷柱浓度相对初始柱浓度的数值平均增加了14.41%。 高分辨率激光外差太阳光谱测量装置结合反演算法是一种有效的整层大气透过率以及水汽、 甲烷柱浓度探测的综合设备, 在多组分气体浓度探测方面具有广泛的应用前景。

南疆地区沙尘多、 灰尘大, 枣树叶片表面经常覆盖一定程度的粗颗粒度沙尘, 为了有效去除沙尘、 灰尘在枣树叶片水分光谱测量过程中产生的散射噪声和基线漂移, 研究一种适用于风沙较大地区的枣树叶片水分含量的快速检测方法, 以不同灌溉梯度下的枣树叶片为研究对象, 通过近红外光谱仪获取120个叶片样本的1 000～1 800 nm的光谱数据, 并同步测量叶片水分含量, 采用归一化、 移动窗口平滑、 SavitZky-Golay（SG）卷积平滑、 SG求导、 标准正态变量校正(SNV)和多元散射校正(MSC)等方法对原始光谱进行预处理, 分析对比不同方法对散射噪声的处理能力, 采用偏最小二乘回归分析方法筛选了敏感波段和建立预测模型。 实验结果表明, 枣树叶片水分含量强吸收峰为1 443 nm, 波谷为1 661 nm; 归一化光谱并未消除1 000～1 400 nm波段的散射噪声; 移动窗口平滑和SG卷积平滑并未改进光谱曲线, 散射噪声仍然存在; SG导数光谱的光谱特征峰和特征谷明显左移, 光谱曲线不够平滑, 噪声明显; SNV和MSC方法具有较好的散射噪声消除能力。 偏最小回归分析方法筛选特征波长的结果表明（设置筛选波长数量为5）, 基于原始光谱未筛选到1 443 nm的强波峰和1 661 nm的波谷附近的波段; 基于归一化光谱在1 450 nm波峰附近筛选的波长有一定的偏差, 在1 661 nm波谷附近的筛选的波长明显高于1 700 nm; 基于移动窗口和SG卷积平滑光谱在1 443 nm具有一定的筛选能力, 但并未筛选到1 661 nm附近的波长; 导数光谱并未筛选到1 443和1 661 nm波段; SNV和MSC在波峰和波谷位置附近均筛选了敏感的光谱波段, 其中MSC略优于SNV方法恰好在波峰和波谷位置, 共筛选了1 002, 1 383, 1 411, 1 443和1 661 nm五个特征波段, 也证明了MSC方法散射噪声和基线漂移处理能力最优, 提高了敏感波长的筛选能力。 偏最小二乘回归模型结果表明, 不同预处理方法的RMSE值均较低, SNV和MSC方法改进了模型的预测结果, R2高于0.7, 其中基于MSC方法的模型具有最高的R2和最低的RMSEP和RMSEPCV, R2=0.750 4, RMSEP=0.034 3, RMSECV=0.021 5, 预测结果较优。 证明MSC方法对沙尘和颗粒度引入的散射噪声具有较好的去除能力, 可改进波长的筛选、 提高预测模型精度, 为南疆沙尘区的枣树叶片水分含量的无损检测提供了有效方法。

传统拉曼光谱只能探测样品的表层信息, 或者只能穿透透明的表层探测样品内部, 对多层不透明或不透明包装的样品检测则不适用了, 比如搜索隐蔽的爆炸物、 识别有包装的假药、 无损检测骨骼疾病等。 空间偏移拉曼光谱（SORS）技术是一种新型光谱检测技术, 能够非侵入不透明包装或表层直接获得样品内部深层特征信息, 这一技术的出现解决了上述的难题。 首先详细介绍了SORS技术的工作原理: 其根本原理在于光子迁移理论, 其系统激光光源的入射焦点与光谱系统中收集透镜的焦点在待测样品表层空间上偏移一定的距离ΔS。 当激光入射到待测样品表层时, 表层样品被激发或散射出宽带荧光, 其中有一部分散射光将到达样品内部, 样品内部深层处产生的拉曼散射光子相比于样品表层的光子在散射过程中更易于横向迁移, 经多次散射后返回样品表层被光谱仪器接收系统收集。 到达样品内部不同深度ΔH的散射光返回表层后的位置距离激光光源入射点在样品表层上有不同的偏移距离ΔS。 当空间偏移距离ΔS＝0时, 激光光源入射点与拉曼光谱收集点重合, 此处激发的光子密度最大, 系统收集到的拉曼光谱信号大部分来自样品表层, 样品深层拉曼信号被淹没; 当空间偏移距离ΔS≠0时, 光谱仪器收集到的拉曼光谱信号中来自表层的信号衰减很快, 来自样品深层的信号衰减较慢, 使得更深层的拉曼散射光子比重变大, 从而实现光谱分离, 再结合多元数据分析方法可以获得样品内部不同深层次的拉曼光谱, 即空间偏移拉曼光谱。 该技术具有很好抑制表层物质拉曼光谱和荧光光谱干扰的能力, 特别适用于隐蔽在不透明包装材料下的物质拉曼光谱的提取, 从而快速、 非侵入地对目标物成分进行鉴定。 其次介绍了SORS技术的特点。 SORS技术是拉曼光谱的衍生技术, 具备拉曼光谱技术的制样简单、 水分干扰小、 样品消耗量小、 灵敏度高等全部优点, 除此之外, 有效抑制荧光、 深层检测、 非侵入无损检测、 远距离检测等特点, 这些特点有效提高了拉曼光谱强度, 降低用户的检测和生产成本以及提高检测人员的人身安全。 同时概述并对比了SORS技术现有的三种工作方式: 标准SORS、 逆SORS和倾斜SORS。 标准SORS技术可进行远距离非接触测量, 逆SORS较之标准SORS具有更高的灵敏度和抗光谱扭曲的潜力, 而且入射的有效光照面和空间偏移距离ΔS是可控的, 避免了样品过热; 倾斜SORS具有较高的检测灵敏度, 而且实验装置容易实现。 然后在大量调研文献的基础上综述了近些年来SORS技术结合其他技术在化工生产、 安检、 生物医学、 考古艺术、 食品安全、 稽查打假以及**安全等多个领域的国内外发展和应用。 最后指出了SORS技术目前存在的问题并展望了该技术未来的发展前景。