可调谐半导体激光吸收光谱技术（TDLAS）利用半导体激光器的可调谐和窄线宽特性, 通过选择特定气体的单条吸收线, 排除其余气体的干扰, 可以实现高精度、 高选择性的气体浓度测量, 在气体浓度检测系统中具有广泛的应用前景。 在不同的应用条件和环境下, 需要解决相应的硬件和数据处理方面的技术问题。 主要研究TDLAS技术机动车尾气CO组分浓度遥测系统中的光谱数据处理问题, 该系统利用路面漫反射回波信号遥测行驶中的机动车尾气CO组分浓度。 由于激光扫描光谱回波信号受到漫反射面情况变化、 空气环境变化、 尾气湍流影响等因素影响, 探测器收集到的信号不仅较弱同时也夹杂着多种噪声, 即测量光路信噪比较差, 故提出一种自适应层进式Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波算法, 实现了对光谱进行滤波处理从而更加准确地反演CO浓度。 S-G滤波算法因其原理简单、 功能强大、 只需设置两个参数（窗口大小、 拟合阶数）等优点, 已广泛应用于光谱处理。 如何正确设置S-G算法参数使滤波效果在去噪不足和过度滤波之间找到平衡点, 是该滤波算法应用的一大难题。 设计的检测系统中, 测量光路光谱信号为非平稳信号, 噪声和有效信号幅度时变, 最佳窗口大小和多项式阶数随信号动态而变化, 且变化区间较大, 使用固定参数的S-G滤波器难以达到最佳效果。 提出的自适应层进式S-G平滑滤波算法, 通过逐层将测量光路光谱信号经过S-G滤波后, 与参考光路的光谱信号设置的参考段比对信号相关系数和信号一阶导相关系数的和, 以自适应得到逐层最优参数。 通过对信噪比从981～2977的10组不同带噪光谱分析验证了该算法的有效性, 自适应层进式S-G算法能较好地去除噪声并还原带噪信号所携带的待测气体浓度信息, 与带噪光谱对比, 吸收光谱峰值最大误差由25152%降至5917%, 积分吸光度最大误差由181%降至39%。 在实现的系统中, 使用自适应层进式S-G算法对测量光路进行滤波处理, 并对不同车型、 不同排量、 燃烧不同油品的机动车在怠速和缓速通过(5 km·h-1)系统时其排放的CO浓度进行实时在线监测。

在自主研制的便携式双视场米散射气溶胶激光雷达（DFOV激光雷达）基础上, 探索双视场激光雷达信号拼接思路, 利用“斜率-Fernald”方法反演了气溶胶水平消光系数, 进而获取了DFOV激光雷达对气溶胶水平消光系数的扫描分布。 首先, 对雷达回波信号分段运用斜率法, 求解最优的气溶胶消光系数、 后向散射系数以及相对应的参考距离, 然后将该参考点处的后向散射系数代入“Fernald方法”的前后向积分解中, 进而得到整条廓线的消光系数。 该方法有效避免了“斜率法”中大气均匀的前提假设和消光系数负值的问题, 也有效避免了“Fernald方法”对参考点的限制和要求。 在获取水平消光系数后, 通过拟合近地面空气质量监测点位过顶时刻DFOV激光雷达测量的气溶胶消光系数与PM10质量浓度ρ(PM10)之间的关系, 相关性达到091。 将此定量关系传递至激光雷达扫描的消光系数结果中, 可得到气溶胶质量浓度的水平分布, 定量反演大气中颗粒物的分布, 用于研究近地面大气污染成因、 机理和污染来源分析, 为DFOV激光雷达进一步应用于城市区域大气污染定量评价和区域空气质量三维模式同化分析研究提供定量的数据支撑。

大气污染的综合防治需要从不同尺度的区域出发, 充分研究区域的环境特点, 需要对空气质量有作用的多种因素进行全面系统的分析, 获取大气污染物浓度时空分布是了解区域污染特征的重要途径。 获取高空间分辨的大气污染物柱浓度分布情况是掌握区域污染程度的重要前提。 由大气扩散模型, 排放源周边的大气污染物的柱浓度服从高斯分布。 将车载被动差分光学吸收光谱（DOAS）获取的对流层污染气体垂直柱浓度空间分布信息结合序贯高斯模拟方法重构了高空间分辨率的区域污染物柱浓度分布及其误差分布。 分别选取工业园区（钢铁企业）、 城市区域（北京市怀柔城区、 北京市通州城区）等典型区块进行走航观测, 获取观测路径上的NO2和HCHO柱浓度, 结合地理信息网格化车载观测数据, 利用序贯高斯模拟获取了观测区域的NO2和HCHO柱浓度分布以及污染物柱浓度误差分布, 重点分析了该方法在排放特征不同的区域柱浓度分布模拟重构的可行性及重构结果的不确定性。 某钢铁企业、 怀柔城区、 通州城区内污染源依次减少, 气态污染物分布的结构复杂性依次降低。 由半方差分析结果, 某钢铁企业由于NO2排放源多, 污染物柱浓度空间依赖性略弱, 城市区域污染物柱浓度表现出强烈的空间相关性, 并且整体呈现出了区域污染源越复杂, 空间相关性的范围越小的特点。 基于立体监测数据获取了观测区域百米空间分辨的污染物垂直柱浓度分布及误差分布, 在不依赖下垫面数据、 源清单数据或人口分布数据的基础上基于实测数据低成本地获取了重点工业区或城市区域气态污染物的分布细节, 同已有的卫星遥感等方法获取污染气体垂直柱浓度分布相比, 空间分辨率提高了2～3个数量级, 同时通过柱浓度误差分布定量评估了模拟重构的准确性。 针对不同排放特征的重点区域大气污染状况, 提供了新的准确性可评价的实测手段, 该方法对了解区域污染状况、 污染控制对策及控制效果的评估具有重要作用。

蚀变信息提取是高光谱遥感地质应用的重要内容。 基于特殊吸收峰的蚀变矿物提取是蚀变信息提取的重要手段。 由于大气的吸收和散射作用, 为了获得更为真实的地物反射光谱, 必须进行大气校正。 目前, 国内外针对大气校正的对比研究主要集中在大气校正前后图像的质量改善、 地物分类效果的提升以及校正图像像元光谱与实际地物光谱的相关关系等方面, 而对不同校正方法获得的像元光谱与实际光谱吸收峰位的对应情况则很少讨论, 这对于依赖吸收峰特征进行蚀变矿物提取的地质遥感极为不利。 利用CASI-SASI航空高光谱成像系统, 采集了甘肃龙首山地区的航空高光谱遥感数据, 并运用ASD光谱仪, 对该地区实际地物光谱进行了测量。 以此为基础, 开展了FLAASH、 快速大气校正（QUAC）、 经验线（EMPL）等方法大气校正结果的对比研究。 通过对比分析, 发现FLAASH, QUAC和EMPL均能在一定程度上消除大气的影响, 改善航空高光谱遥感的图像质量, 但EMPL方法得到的反射率与实际反射率相关性最好。 此外, 运用人工目视方法开展了实际地物反射光谱的吸收峰位与不同校正方法得到的对应像元反射光谱的吸收峰位的对比研究, 发现不同校正方法得到的像元光谱的吸收峰位与实际峰位均存在不同程度的差异, 虽然EMPL对吸收峰位的保留效果最好, 但依然有“漏峰”的现象。 据此, 提出运用多种大气校正方法开展综合研究, 以提高不同类型的蚀变带定位准确度。

植株氮素浓度是反应作物氮素营养状况的关键指标, 对作物的产量与品质具有重要的影响。 作物大面积氮素营养的实时监测不仅对区域上氮肥投入提供决策, 而且还对区域上氮素循环的估算提供依据。 传统的地面传感器虽然有较高的精度, 但很难在区域尺度上大面积获取数据, 且目前存在的高光谱卫星影像如MODIS, Hyperion的空间分辨率普遍不高。 随着卫星遥感的发展, 近些年来高空间分辨率的多通道卫星逐渐发射升空, 这些高分辨率的卫星遥感数据将对大尺度上植被生理生化指标反演提供可能。 该研究从2014年—2016年在内蒙古阴山北麓武川县进行了三年不同氮水平的马铃薯田间试验, 借助地面马铃薯冠层高光谱实测数据, 模拟近几年发射的具有红边波段的多通道卫星WorldView-2和VENμS不同宽度波段, 并构建多种光谱指数, 建立光谱指数与马铃薯地上部植株氮素浓度的估测模型, 进行马铃薯关键生育期冠层氮素营养的实时监测。 结果表明, 波段宽度和波段位置的选择决定着光谱指数对氮素浓度的响应程度, 基于红边波段的光谱指数具有更高的灵敏性。 生育时期显著影响光谱指数对马铃薯地上部氮素浓度的估测能力, 苗期土壤背景对光谱反射率具有显著干扰, 马铃薯块茎形成期后植株氮素浓度的预测效果最佳。 基于WorldView-2和VENμS卫星红光、 红边和近红外特定波段构成的融合光谱指数NDRE/NDVI相对其他指数来说在马铃薯植株氮素浓度估测上更具优势, 与不同生育时期马铃薯植株氮素浓度都具有较高的相关性, 相关系数r在063～081之间。 其中, 生殖生长期基于VENμS卫星红光、 红边和近红外通道构成的融合光谱指数VENμS-NDRE/NDVI与马铃薯植株氮素浓度相关性最高（r=081）, 模型验证结果的决定系数为056, 且验证误差较小, RMSE和RE%分别为038%, 1045%, 模型估测值与实测值的验证斜率最接近1, 为082; WorldView-2-NDRE/NDVI与马铃薯植株氮素浓度也具有较高的相关性（r=074）, 模型验证结果的决定系数为049, 验证误差RMSE和RE%分别为041%和1112%, 模型估测值与实测值的验证斜率为078。 多通道卫星模拟的结果证明, 基于红边宽波段的融合光谱指数能用来进行马铃薯植株氮浓度的监测。

星系的红移在天文研究中极其重要, 星系测光红移的预测对研究宇宙大尺度结构及演变有着重要的研究意义。 利用斯隆巡天项目发布的SDSS DR13的150 000个星系的测光及光谱数据进行分析, 首先根据颜色特征并基于聚类的方法对星系进行分类, 由分类结果可知早型星系的占比较大。 对比了三种不同的机器学习算法对早型星系进行测光红移回归预测实验, 并找出最优的方法。 实验中将星系样本中u, g, r, i, z五个波段的测光值以及两两做差得到的10个颜色特征作为输入数据, 首先构建BP网络, 使用BP算法对星系的测光红移进行回归预测; 然后利用遗传算法（GA）优化BP网络各层参数, 将优化后的GA-BP算法应用于早型星系的回归预测试验中。 考虑到GA算法的复杂操作会影响预测效率, 并且粒子群算法（PSO）不仅稳定性高且操作简单, 因此将粒子群算法应用到星系样本中早型星系的测光红移回归预测实验中, 进而采用粒子群算法优化BP网络（PSO-BP）。 实验中将光谱红移作为期望值, 采用均方差（MSE）作为误差分析指标来评判三种算法的精度, 将PSO-BP回归预测结果与BP网络模型、 GA-BP网络模型进行比较。 由实验结果可知, BP网络的MSE值为0001 92, GA-BP网络的MSE值0001 728, PSO-BP网络的MSE值为0001 708。 实验结果表明, 所用到的PSO-BP优化模型在精度上优于BP神经网络模型和GA-BP神经网络模型, 分别提高了111%和12%; 在效率上优于传统的K近邻（KNN）测光红移估计算法, 克服了KNN算法中遍历所有数据样本进行训练的缺点并且其泛化性能优于其它BP网络优化模型。

纳秒激光诱导空气等离子体存在从紫外、 可见、 近红外乃至射频微波的宽谱段辐射, 但目前的研究大多关注紫外到可见波段的光谱辐射。 激光等离子体作为一种新型的红外辐射源具有很多优势, 相比于红外干扰弹以及红外干扰手段而言, 空气等离子体红外辐射源可以灵活布置, 成本低廉, 因此研究空气等离子体的红外辐射特性就很有必要。 针对目前脉冲激光诱导空气等离子体的红外干扰研究需要, 对激光波长为532 nm的纳秒脉冲激光诱导空气等离子体的红外辐射特性进行实验研究, 探讨激光能量对空气等离子体红外辐射强度的影响规律, 以及空气等离子体红外辐射的角度分布特性, 分析了等离子体红外辐射的可能产生机制。 实验结果表明, 激光诱导空气等离子体在950～1 700 nm范围内的红外光谱为线状谱和连续谱的叠加。 其中线状谱主要是氮和氧的中性原子谱线, 并且氮原子红外辐射占主导。 随着激光能量的增加, 由于空气击穿产生的氧和氮原子数量增加, 导致空气等离子体红外辐射的谱线强度逐渐增大。 随着红外探测角度的变化, 在探测角度为75°时, OⅠ 1 12863 nm和NⅠ1 24696和1 36242 nm谱线强度达到最大, 在探测角度为120°时, NⅠ 1 01146和1 05396 nm谱线强度达到最大, 这是因为空气等离子体红外辐射强度随探测角度变化呈现空间非对称性, 表明空气等离子体内不同粒子的空间分布呈现非对称性。

在流场诊断技术中, 可调谐半导体吸收光谱技术（TDLAS）成为主要的诊断技术之一, 其可实现非接触、 原位检测。 波长调制（WMS）和直接吸收(DA)是两种最常用的TDLAS气体传感方法, 在目标含量很低或者极端流场环境下, 波长调制技术呈现出更多的优势, 检测灵敏度与直接吸收相比可以提高1～2个数量级。 在近红外波长调制技术应用领域, 分布反馈式（DFB）半导体激光器成为流场诊断技术的光源选择之一, 无论利用谐波信号（或者归一化谐波信号）的线型拟合, 还是选择谐波信号的峰值来反演流场参数, 吸收模型的准确建立均十分重要。 在模型建立时, 激光器频率-时间响应以及光强-时间响应的准确表示尤为重要。 为解决吸收模型准确建立问题, 提出了一种准确测量激光器调制参数的完整方法, 通过实验测量了用于探测水汽吸收的1 392和1 469 nm激光器的调制特性, 研究了分布反馈式激光器的调制参数随调制幅度, 调制频率以及工作温度的变化。 根据该方法得到的调制参数, 建立吸收模型, 测得常温下空气中水汽浓度为197%, 直接吸收方法测得浓度为199%, 验证了该测量方法的准确性。 研究表明, 调制深度随调制幅度的增加线性增加, 随调制频率的增加非线性单调减小, 随工作温度的升高线性增加; 激光器的出光强度和频率同时被调制, 强度变化超前频率变化的相位, 随调制幅度的变化不明显, 随调制频率的增加单调增加, 随工作温度的升高单调减小; 归一化一次谐波振幅和二次振幅均随调制幅度的增加而增加, 随调制频率的增加而减小, 随工作温度的变化不明显。 在吸收光谱应用领域, 波长调制技术发挥的作用愈加重要, 调制系数与谐波信号的峰值息息相关, 在波长调制技术应用时, 选取适当的调制参数, 有利于得到合适的谐波信号, 可通过改变调制幅度、 调制频率、 工作温度得到最优调制系数。 研究了近红外分布反馈式半导体激光器的调制特性, 该方法同样适用于不同封装和不同波段激光器调制特性的研究, 利于推广吸收光谱技术在各领域的应用。

作为一种高精度测量工具, 飞秒激光具有优于传统激光技术的特性, 已被广泛应用于工业生产、 航空航天、 科学研究等领域。 扫频采样法在很大程度上改善了机械振动、 扫描速度过慢等问题, 对飞秒激光的绝对测距性能提升有着重要的意义。 基于扫频采样原理, 提出了一种利用飞秒激光的大尺寸距离测量方法, 并对该技术的测量原理、 干涉光谱和解调算法等方面进行了研究。 首先, 根据飞秒激光的锁模生成原理和压电陶瓷的压电效应, 介绍了飞秒激光器连续扫描重复频率的方法。 在此基础上, 结合传统的光学采样法原理, 解释了扫频采样法的测距原理, 推导并讨论了光纤延迟线的长度对扫描距离的影响。 然后, 搭建了基于扫频采样的飞秒激光测距系统, 在线性导轨上进行了远距离的测量实验, 同时设计了基于迈克尔逊干涉原理的He-Ne激光参考光路。 根据实验环境修正了空气群折射率, 分析了测量距离对光谱条纹峰值和宽度的影响, 测量了不同目标位置处的激光扫描距离。 在504 m的测量范围内, 扫描距离从056 mm增加到112 mm, 充分验证了光纤延迟线对提升大尺寸测距能力的重要性。 周期性的频率扫描可产生互相关条纹, 通过对测量光谱条纹进行希尔伯特变换处理, 解算出实时的频率变化量和采样倍乘系数, 从而获取被测的距离信息。 此外, 为了减小系统的时间延迟误差, 提高测量的准确性, 采用差分原理对算法进行了改进。 在希尔伯特算法基础上, 分别对频率和距离进行差分处理, 解算距离信息。 实验结果表明, 经过对比, 采用基于距离差分的改进算法处理数据, 性能结果较好。 算法改进后, 系统在50 m范围内的测量精度从11 μm提高到4 μm, 相对精度从22×10-9提高到8×10-8, 测距准确性明显提高。 通过分析重复性测量数据, 并与增量式激光干涉仪结果比对, 测量误差的标准差从10 μm提高到2 μm, 最大相对稳定性从2×10-9提高到4×10-8, 测距稳定性明显提高。 因此, 该方法有较为优秀的大尺寸测距能力, 具有同时实现高精度、 大尺寸、 快速绝对测距的潜力, 在未来的精密光谱测量领域有着很大的前景。

载气混合是提高高场不对称波形离子迁移谱（FAIMS）离子分离能力的一个重要方法, 在生物大分子质谱研究领域已得到广泛应用, 但缺乏在环境小分子领域的研究。 选取挥发性有机物（VOCs）中芳香烃、 醇、 烷烃、 酸、 酮类中的五种物质（邻二甲苯、 异丁醇、 正己烷、 乙酸、 丙酮）为研究对象, 研究了混合气体中He-N2比例对VOCs中单体-二聚体离子混叠峰峰位置、 分离度及总离子通过率的影响。 实验结果表明, 随着FAIMS载气中He比例的增加, 5种VOCs中单体及二聚体离子峰峰位置发生偏移, 且单体峰与二聚体峰偏移程度不同, 单体峰偏移量先增加后减少, 而二聚体峰峰位置偏移量逐渐增加; 随着FAIMS载气中He比例的增加, 五种VOCs离子混叠峰的分离度逐渐增加并趋于饱和, 邻二甲苯、 异丁醇、 正己烷、 乙酸、 丙酮5种样品的混叠峰分离度达到饱和时对应He比例分别是: 20%, 30%, 10%, 40%和20%; 随着FAIMS载气中He比例的增加, 邻二甲苯、 异丁醇、 正己烷、 丙酮的离子信号强度无明显变化, 乙酸的离子信号强度下降明显。 该研究为提高FAIMS对环境小分子的分离能力提供了一种可行的方法。 同时, 也验证了高电场下布朗定律在小分子离子应用上的有效性。

提出了一种利用太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）进行红木分类识别方法。 红木价格昂贵, 同时由于种类繁多难以识别, 导致红木市场以次充好, 以假乱真的现象层出不穷, 严重扰乱了市场秩序, 给生产者和消费者造成巨大的经济损失, 传统的红木分类识别方法难以兼顾准确性和快速性, 因此需要研究一种新的方法对现有木材分类识别方法进行补充和发展。 相比于传统方法, 太赫兹波对红木具有良好的穿透性及指纹特性, 在红木的分类识别中有较大的应用潜力。 选用5种红木（巴里黄檀、 奥氏黄檀、 大叶紫檀、 小叶紫檀、 交趾黄檀）作为试验样品木材。 利用THz-TDS系统得到木材的太赫兹时域光谱, 通过对五种木材的太赫兹时域光谱进行快速傅里叶变换, 得到木材太赫兹频域光谱, 并对太赫兹时域光谱提取光学参数, 分别得到木材的太赫兹折射率谱和吸收系数谱, 结果表明不同种类的木材在时域光谱上具有时间延迟线与振幅的差异, 在频域光谱上显示衰减趋势及幅值各不相同, 在吸收系数谱中各种类红木吸收峰出现的频段不同, 能够直观地展示出各种类木材之间的区别, 表明THz-TDS进行红木分类识别具有一定的可行性。 利用连续投影算法（SPA）提取吸收系数谱和折射率谱的特征频率, 对吸收系数谱260个频率点筛选出28个特征频率点, 频段占比1077%; 对折射率谱260个频率点筛选出12个特征频率点, 频段占比462%。 分别建立基于吸收系数谱和折射率谱的随机森林分类模型和支持向量机（SVM）红木分类模型, 并对各模型分类结果进行对比。 实验结果表明, THz-TDS具有良好的木材识别效果, 基于木材太赫兹吸收系数谱和折射率谱建立的随机森林分类模型对红木种类有着较好的分类性能, 总体分类准确率分别达到了94%和96%, 能够准确对红木种类进行分类识别。 利用太赫兹时域光谱技术实现了红木的分类识别, 为红木的分类识别提供了一个新的思路和技术方案, 能够作为近红外光谱木材检测方法的补充, 同时为太赫兹技术在木材分类识别领域的应用提供了理论基础。

近年来, “绿色轮胎”发展备受关注。 在绿色轮胎制造过程中需要多种橡胶添加剂, 而橡胶添加剂的含量与绿色轮胎能否达标密切相关, 因此, 对轮胎橡胶中相关橡胶添加剂的定量检测具有重要意义。 太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术已经成功应用于物质定量分析领域, 但当定量分析对象为多组分混合物时, 由于混合物光谱出现重叠和失真等原因, 会导致定量分析结果不理想。 针对此问题, 将Zernike矩作为一种光谱预处理技术引入到橡胶添加剂多组分混合物的太赫兹光谱定量分析中, 提出了基于Zernike矩结合支持向量回归（Zernike moment-support vector regression, ZM-SVR）的太赫兹光谱定量分析方法。 首先, 以影响绿色轮胎质量能否达标的三种橡胶添加剂氧化锌、 白炭黑和2-巯基苯并噻唑（MBT）为定量检测对象, 将3种橡胶添加剂与丁腈橡胶构成多组分混合物实验样本, 并通过太赫兹时域光谱系统测得样本的太赫兹光谱; 然后, 对太赫兹光谱进行分析与处理, 得到其吸收系数、 消光系数和折射率3种光学参数后, 将3种光学参数构建为样本的太赫兹三维光谱, 并利用Zernike矩提取太赫兹三维光谱灰度图的特征信息; 最后, 利用支持向量回归建立样本太赫兹三维光谱灰度图特征信息和目标成分含量之间的定量模型, 从而对混合物样本中目标成分含量进行分析。 利用该方法得到的定量模型预测集相关系数均大于等于0952 2, 均方根误差均小于等于2267 2%。 为进一步验证该方法的有效性, 将定量分析结果与常规方法PLS和SVR的结果进行了对比。 对比发现, 相比常规方法得到的定量分析结果, Zernike矩结合支持向量回归方法所得结果的准确性和稳定性均得到了明显提升。 因此, Zernike矩结合支持向量回归方法为橡胶添加剂多组分混合物的太赫兹光谱定量检测提供了新思路, 在绿色轮胎及橡胶的质量检测领域具有广阔应用前景。

害虫引起的林木失叶会严重威胁森林健康。 森林虫害遥感监测与评价中快速、 准确获取失叶信息十分重要。 基于此, 针对雅氏落叶松尺蠖引起的落叶松失叶灾象, 在蒙古国开展受害林木光谱测量和失叶率估测试验。 首先通过光谱实测数据的处理, 得到微分光谱反射率（DSR, 对光谱反射率求一阶导数）和微分光谱连续小波系数（DSR-CWC, 利用Biorthogonal, Coiflets, Daubechies和Symlets等4种小波系的36个母小波基函数对DSR进行连续小波变换）, 分析DSR和DSR-CWC对失叶率的敏感性, 进而借助MATLAB的Findpeaks（Fp）函数自动寻找DSR和DSR-CWC的敏感波段并确定其对应的敏感特征, 然后利用连续投影算法（SPA）对敏感特征进行降维处理, 最后利用敏感特征建立偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机回归（SVMR）失叶率估测模型, 并与逐步多元线性回归（SMLR）模型进行比较。 研究结果表明: ①DSR-CWC与DSR相比, 对失叶率变化的敏感性更显著且敏感波段亦较多, 其敏感波段主要分布于三个吸收谷（440～515, 630～760和1 420～1 470 nm）和三个反射峰（516～620, 761～1 000和1 548～1 610 nm）范围内。 说明DSR-CWC能够增强光谱反射和吸收特征。 ②Fp与SPA结合模式（Fp-SPA）不仅能够快速、 客观选择敏感特征, 而且对特征有效降维, 是一种光谱敏感特征选择的有效方法。 ③4种小波系的最优母小波基分别为bior24, coif2, db1和sym6, 其中db1的失叶率估测性能最稳定, 精度最高。 ④对DSR进行连续小波变换能够提高失叶率估测精度, 在DSR-CWC中db1-PLSR模型（R2M=0934 0, RMSEM=0089 0）提高的最为显著, 比DSR-PLSR的R2M提高了0047 5并且比DSR-PLSR的RMSEM降低了0024 9。 ⑤利用DSR-CWC建立的PLSR和SVMR模型估测精度类似, 其精度优于SMLR模型。 可见, DSR-CWC比DSR失叶率估测更有潜力, 可为森林虫害遥感监测中提供重要参考。

小麦条锈病是影响我国小麦产量的主要病害之一, 在小麦受到条锈病菌侵染初期探测到病害信息, 对小麦条锈病的防控以及产量和品质的提高具有更为重要的意义。 反射率光谱主要反映植被生化组分的浓度信息, 而日光诱导叶绿素荧光则对植物光合生理变化响应灵敏。 为了更好地实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测, 尤其是条锈病的早期探测, 对日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据监测小麦条锈病病情严重度的敏感性进行了对比分析。 首先利用地物光谱仪测定了不同病情严重度的小麦冠层光谱数据, 基于夫琅和费暗线原理利用3FLD(three-band Fraunhofer Line Discrimination)方法提取了小麦条锈病不同病情严重度下的日光诱导叶绿素荧光数据, 然后分别利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建小麦条锈病不同发病状态下的遥感探测模型, 并通过保留样本交叉检验方式对预测模型精度进行了评价。 结果表明: （1）当小麦条锈病病情指数低于20%时, 日光诱导叶绿素荧光对小麦条锈病病害信息的响应比反射率光谱数据更为敏感, 以日光诱导叶绿素荧光为自变量构建的小麦条锈病病情严重度预测模型达到了极显著性水平, 能够在植被叶绿素含量或叶面积指数发生变化之前探测到植物的胁迫状态, 实现作物病害的早期诊断, 而反射率光谱数据则难以探测到条锈病病害信息; （2）在小麦条锈病病情严重度处于中度发病(20%＜DI≤45%)状态时, 虽然日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据均能实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测, 但利用日光诱导叶绿素荧光数据构建的预测模型优于反射率光谱数据; （3）当小麦条锈病病情严重度达到重度水平(DI＞45%)时, 利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建的小麦条锈病病情严重度预测模型均达到了极显著性水平, 两种数据均能够较好地实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测。 该研究结果对提高小麦条锈病的遥感探测精度具有重要的意义, 为利用TanSat等卫星的荧光数据进行小麦条锈病的早期探测提供了参考依据。

我国印章石文化源远流长。 寿山石和昌化石是我国著名的印章石品种, 但是其价格存在一定的差异。 高山石是寿山石中的主要品种, 市场占有率高。 为了有效进行产地鉴别的初步研究, 选择白色-浅灰色高山石与昌化石, 以避免致色矿物或致色元素对产地鉴别的干扰。 采用傅里叶变模红外光谱（FTIR）、 拉曼光谱（LRM）、 和激光剥蚀-等离子体质谱（LA-ICP-MS）分析白色-浅灰色的高山石和昌化石的矿物组成和痕量化学成分, 并结合两者的物理性质, 探究两个产地的印章石的异同和鉴别方法。 白色-浅灰色高山石颜色较昌化石均一, 高山石透明度整体上较好, 两者密度和折射率非常相近。 根据红外光谱指纹区谱峰, 可以确定白色-浅灰色的高山石和昌化石的基质均以高岭石族矿物为主要成分。 高岭石族矿物中羟基在结构中的占位不同, 因此在红外光谱中羟基伸缩振动吸收峰的数目与形态各不相同。 根据红外光谱中官能团区的羟基峰形态和数目的测试结果, 可知高山石的主要矿物成分为有序地开石, 而昌化石样品中的主要矿物成分为无序地开石, 两者均可含有少量高岭石。 利用拉曼光谱对两者的砂钉状及棉点状杂质矿物成分进行了研究, 发现高山石中杂质矿物成分较简单, 暗色砂钉为黄铁矿, 透明砂钉为石英; 而昌化石中的杂质矿物成分较复杂, 含有赤铁矿、 金红石、 锐钛矿、 石英和重晶石。 对比两者中地开石的LA-ICP-MS数据发现, 高山石中Ge元素含量较高, 而昌化石中V和Zn元素含量较高。 根据Ge/Zn元素含量比值, 高山石基本大于02, 昌化石基本小于02; 而根据Ge/V元素含量比值, 昌化石大部分小于01, 而高山石分布在0～10之间。 两个产地Ge/V—Ge/Zn散点分布不同, 区分度可达90%以上。 白色-浅灰色的高山石和昌化石的颜色、 密度和折射率等物理性质均相近, 仅通过外观特征和物理性质较难准确将两个产地的白色-浅灰色印章石区分开。 但是两者的杂质矿物种类和含量不同, 杂质矿物成分的和分析可以作为两者产地的鉴别依据之一。 另外, 两者的痕量元素化学成分不同, 根据它们的Ge/V—Ge/Zn散点图可以有效进行产地鉴别。

量子级联激光器作为一种新型的单极型半导体激光器, 其峰值发射波长处于中红外波段（25~25 μm）, 具有功率高、 线宽窄、 响应速率快等传统半导体激光器所没有的独特优势, 且具有较高的探测灵敏度, 非常适合中红外波段的气体分子的检测。 可广泛应用于大气痕量气体、 呼吸气体、 燃烧气体、 生化气体、 机动车尾气、 工业废气以及农药残留气体等低浓度气体的检测。 因此, 利用量子级联激光器对气体分子进行探测在非侵入式医学诊断、 环境监测以及工农业生产等领域都具有十分重要的意义。 自20世纪末量子级联激光器发明以来, 室温激光器的性能得到了长足的进步, 也出现了多种结构形式的量子级联激光器。 这也使得量子级联激光器红外吸收光谱技术得到了很大的发展。 事实上, 很多光谱技术在量子级联激光器发明之前就已经得到了发展和应用, 而利用量子级联激光器作为光源则在很大程度上扩展了可探测波段, 也在一定程度上提高了探测极限。 这其中就包括了直接吸收光谱技术、 波长调制技术、 腔衰荡光谱技术、 腔增强吸收光谱技术以及光声光谱等。 综述了国内外量子级联激光器进行红外吸收光谱技术的研究现状和发展趋势, 分析了量子级联激光器红外吸收光谱技术在发展过程中所遇到的瓶颈以及后期得到的解决方案, 比较详细地介绍了各种方法的原理、 应用, 并指出了在吸收光谱测量中的优缺点, 同时对外场痕量气体探测作了简要总结。 最后, 对量子级联激光器红外吸收光谱技术在未来痕量气体探测上的应用和发展进行了展望, 指出随着红外吸收光谱技术的快速发展, 这些方法可以得到更有效的改进和发展, 进而朝着高灵敏度、 高集成度以及高时效方向发展。

采用532 nm共聚焦显微拉曼光谱技术原位状态下研究了黄藤藤茎纤维及导管细胞壁中纤维素微纤丝空间取向差异。 在高数值孔径（NA=125）物镜测试条件下, C—H伸缩振动（2 771~3 000 cm-1）特征峰峰面积拉曼成像成功的区分出细胞角隅、 复合胞间层以及次生壁。 进一步发现纤维细胞次生壁呈宽窄交替的同心层状结构, 而导管次生壁无明显的分层结构。 采用平行于细胞径向壁的拉曼偏振激光进行光谱成像发现纤维细胞次生壁窄层纤维素C—O—C（1 097 cm-1）拉曼信号强度明显高于宽层, 即窄层中微纤丝取向更加平行于入射激光偏振方向, 与细胞轴夹角更大, 而导管次生壁中微纤丝取向较为均一。 细胞壁不同形态区域拉曼光谱分析发现纤维素C—O—C特征峰以及CH和CH2特征峰的拉曼信号强度与入射激光的偏振方向存在明显的相关性。 当入射偏振激光的电矢量方向从平行变化到垂直于微纤丝方向时, 其糖苷键C—O—C非对称伸缩振动信号减弱, 而CH和CH2的取向在与入射偏振激光的电矢量方向垂直时, 其拉曼信号强度相较于平行状态略微降低, 表明纤维素特征峰中的糖苷键C—O—C的非对称伸缩振动比CH和CH2伸缩振动对拉曼偏振光的方向改变更为敏感。 比较纤维细胞宽层与窄层的拉曼光谱发现径向次生壁窄层1 097 cm-1处拉曼信号强度明显高于弦向次生壁窄层, 而径向次生壁宽层的2 897 cm-1处拉曼信号强度低于弦向次生壁宽层。 拉曼特征峰比值（I1 095/I2 897）可用来定性研究细胞壁微纤丝角, 结果发现这一比值在导管次生壁、 纤维细胞窄层和纤维细胞宽层中分别为132~110, 092~055和042~033, 表明导管次生壁具有最大的微纤丝角, 纤维细胞窄层次之, 宽层最小。 该研究为解析藤材细胞壁骨架空间结构、 化学成分分布以及微力学特性提供了新型的分析手段和重要的理论指导。

在常规CT成像系统中, 发出的X射线是连续能谱的, 导致重建图像出现硬化伪影, 影响了材料组分区分, 无法进行定量表征。 解决这一问题的关键在于实现多能谱CT成像, 利用多个窄能谱段或单能量CT图像, 提高组分与图像灰度的对应性。 相对于传统CT, 能谱CT具有更强的组分区分能力, 有利于实现物体组分的定量分析。 现有的基于光子计数探测器多谱CT在成像时间分辨率和空间分辨率存在局限, 基于能谱滤波的多谱CT能谱区分度受限。 而基于变电压多谱投影序列盲分离的多谱CT, 通过分解连续能谱投影, 获取窄能谱投影, 进而实现能谱CT成像, 确保物质组分与重建图像灰度值的对应性, 实用性较强。 但是由于X射线能谱和物体组分的未知, 在盲分离过程中, 衰减系数未知, 并且能谱划分是不确定的, 导致窄能谱CT重建图像的能量指向性不强, 对应能量值与参考能量偏差偏大, 影响组分定量分析。 因此, 针对盲分离中能谱划分不确定性和重建图像能量指向性问题的开展研究。 利用衰减系数的光电效应和康普顿效应分解, 构建能量约束, 消除能量的不确定性, 降低分解所得投影重建图像的能量与参考能量值的偏差。 在基于以残差的局部方差和最小为优化目标的分解模型中, 将分解模型中的衰减系数按光电效应和康普顿效应分解为能量项和材料项, 利用能量项的可预知性, 依据预先划分的窄能谱段设置其值, 固定各分解投影对应的窄能谱段, 作为对能量的约束条件。 求解所得各分解投影为能量已知投影, 对其重建可得到能量确定的各窄能谱段的图像。 选择衰减系数相近的硅铝材质构成外硅内铝圆柱体进行实验验证, 在有能量约束的求解结果中, 硅铝衰减系数与参考值偏差小于无能量约束, 所得重建图像中硅铝变化率与理论值趋势较一致, 能量指向性强, 与参考能量偏差降低。 结果表明, 所提方法解决了基于变电压序列盲分离多谱CT成像的能量指向问题, 能谱分辨率更高, 组分表征更准确。

基于裂开型核酸适体序列短、 能有效降低因探针形成二级结构产生假阳性信号等优点, 选择裂开型核酸适体作为特异性识别探针, 核酸染料噻唑橙（TO）为信号探针, 用单壁碳纳米管（SWCNTs）降低背景信号, 利用“适配体-目标分子-适配体”的“三明治”夹心方式, 建立了一种检测ATP的新方法。 在pH 80的Tris-HCl缓冲溶液中, 裂开成两段的ATP适体特异性识别ATP分子, 生成稳定的“适配体-ATP-适配体”复合结构。 单壁碳纳米管对该复合结构的吸附力较弱, 因此该复合物游离在溶液中, TO与其结合而产生强荧光。 当不存在ATP时, 核酸适体探针以单链状态存在, 可通过π—π共轭作用结合到SWCNTs表面, 进而不能与TO结合, TO游离在溶液中荧光非常微弱。 反应体系中ATP浓度越高, 形成的“适配体-ATP-适配体”夹心识别结构复合物越多, 检测到的荧光强度越大, 据此实现对ATP的检测。 在优化实验条件下, 在最大荧光发射波长550 nm处, ATP的浓度在90×10-9～10×10-7 mol·L-1范围内与ΔF/F0值成线性关系, r=0996 4。 该方法加标回收率为952%～104%, 相对标准偏差（RSD）为102%～454%, 检出限达到267×10-9 mol·L-1。 该方法基于功能核酸对目标物亲合力强、 选择识别性高的特点, 对ATP的检测表现出很好的选择性, 实验结果表明, 当相对误差控制在±5%以内时, 200倍的UTP, GTP和CTP均不干扰ATP的测定。 另外, 该方法操作简单、 快速、 无需标记、 灵敏准确, 可用于血清样品中ATP的测定, 在快速检测小分子物质领域中有较好的应用前景。

近红外漫反射光谱具有无创伤、 连续、 无感染、 速度快等诸多优势, 在人体成分无创伤检测方面有很好的应用前景。 但是在测量过程中, 随机噪声、 干扰组分以及检测条件的改变等容易导致异常光谱。 判定并剔除异常光谱对于提高近红外无创血液成分检测的可靠性具有重要意义。 首先分析了近红外漫反射光谱无创血糖检测中可能出现的异常数据类型, 提出了一种综合利用马氏距离、 光谱残差和化学值残差三个指标构造三维空间对样本集进行检验的三维坐标异常数据判定方法。 其次, 针对三层皮肤组织模型, 在参数中设置人为失误、 极端成分含量以及异常温度变化的样本, 通过蒙特卡罗（MC)模拟程序得到一组正常模拟数据以及一组包含化学值异常和光谱异常的模拟数据, 并利用三维坐标法进行异常数据的判定。 结果显示, 该方法能识别出全部异常样本, 剔除这些异常样本后, 偏最小二乘（PLS）校正模型的交互验证均方根误差（RMSECV）由212 mmol·L-1降低到11 mmol·L-1, 初步验证了该方法的可行性。 进一步, 对三位受试者开展了口服葡萄糖耐量试验（OGTT）, 通过在测量受试者血糖参考值的同时同步采集其手指部位的漫反射光谱, 获得了三组在体实验数据。 并利用三维坐标法和蒙特卡罗交互验证法进行异常数据的判定和剔除, 最后建立PLS模型比较两种异常数据判别方法的效果: 剔除三维坐标法识别出的异常数据后, 三组样本建立的校正模型的决定系数显著提升, RMSECV平均值由21 mmol·L-1降低至08 mmol·L-1, 效果优于蒙特卡罗交互验证法的结果。 这些结果表明, 基于马氏距离、 光谱残差和化学值残差的三维坐标异常数据判定方法能有效识别近红外无创血糖测量中的异常数据, 在在体成分检测应用中有显著优势。

为了对鸡种蛋胚胎进行雌雄识别, 探究利用紫外-可见-近红外透射光谱进行鸡胚雌雄识别的可行性, 搭建了鸡种蛋透射光谱检测系统, 采用横向和竖向大头朝上2种放置方式获取210枚鸡种蛋孵化0~15 d的光谱, 光谱范围为360~1 000 nm。 构建极限学习机（ELM）鸡胚雌雄识别模型, 通过比较不同放置方式和孵化天数下模型的识别准确率, 发现竖向放置且孵化第7 d的识别效果最好; 将竖向放置孵化第7 d的光谱初步分为紫外（360~380 nm）、 可见光（380~780 nm）、 近红外（780~1 000 nm）、 紫外-可见光（360~780 nm）和全波段（360~1 000 nm）5个不同的波段范围来分析, 预测集准确率分别为8286%, 7714%, 7571%, 8429%和8143%, 筛选出360~780 nm的紫外-可见光波段为有效波段; 在紫外-可见光（360~780 nm）波段, 采用多元散射校正（MSC）去噪, 并用竞争性自适应重加权采样算法（CARS）和连续投影算法（SPA）筛选特征波长降维, 建立不经筛选特征波长、 CARS筛选特征波长和SPA筛选特征波长的3种ELM模型。 其中不经筛选特征波长的ELM模型识别效果最好, 但输入变量最多, 隐含层神经元为680且激活函数为sig时, 预测集准确率为8429%。 SPA筛选特征波长的ELM模型识别效果次之, 输入变量有9个, 隐含层神经元为840且激活函数为hardlim时, 预测集准确率为8143%。 CARS筛选特征波长的ELM模型识别效果最差, 输入变量有27个, 隐含层神经元为100且激活函数为sig时, 预测集准确率为7857%; 用遗传算法（GA）优化ELM模型的权值变量和隐含层阈值, 不经筛选特征波长建立的GA-ELM模型, 预测集准确率为8714%, SPA筛选特征波长建立的GA-ELM模型, 预测集准确率为8714%, CARS筛选特征波长建立的GA-ELM模型, 预测集准确率为8143%。 紫外-可见光波段不经筛选特征波长的GA-ELM模型识别效果和经SPA筛选特征波长的GA-ELM模型相同, 表明SPA筛选的特征波长变量能够有效反映360~780 nm波段的信息, SPA使用的变量数仅占紫外-可见光波段的214%, 因此, 雌雄识别最佳模型为紫外-可见光波段经SPA筛选特征波长的GA-ELM模型, 预测集准确率为8714%, 其中, 雌性识别率为8857%, 雄性识别率为8571%, 单个样本平均判别时间0080 ms。 结果表明紫外-可见透射光谱技术和ELM模型为孵化早期鸡胚蛋雌雄识别提供了一种可行方法。

凝灰岩石粉对聚羧酸减水剂（PCs）有一定的吸附性, 使得“有效减水剂”比例降低, 导致PCs性能大大降低。 PCs抗吸附特性具有重要的设计参考意义, 与PCs组成、 结构密切相关。 紫外可见分光光度法（UV）是用于吸附量检测的常用方法, 但对PCs测试还存在较多的不确定性, 给测试带来了困难。 为此, 采用紫外分光度技术及导数光谱处理的方法定量分析凝灰岩石粉对不同侧链长度聚羧酸减水剂的吸附量, 并对试验参数进行了分析与优化。 结果显示, PCs吸收光谱图中无明显紫外特征峰, 增大浓度、 降低溶液pH值时可在190~200 nm波长范围出现假峰, 并通过乙酸分析试剂光谱试验得到证实; 对光谱数据进行二阶导数处理后, 可获得PCs特征峰207 nm, 此特征峰对应的样品吸光度与其浓度间存在良好的线性关系, 相关系数r均大于099; 为了进一步论证紫外吸收光谱法的准确性, 与TOC测定法进行比较, 两者之间呈良好的线性关系, 相关系数r为0997, 这表明UV二阶导数光谱法可为PCs吸附性分析提供一种简单、 快速、 准确、 便宜且无需显色剂的定量测试方法; 从样品测试分析可看出, 凝灰岩石粉对聚羧酸减水剂的吸附随着PCs侧链长度减小而减弱。 研究成果为紫外可见分光光度技术快速检测弱紫外吸收有机物含量提供了新的途径。

在国内发展了硬X射线微束掠入射实验方法, 并将此具有微米级高空间分辨率的方法应用于纳米厚度薄膜的微区分析。 该实验方法对分析样品表面或薄膜在微小区域的不均匀组分、 结构、 厚度、 粗糙度和表面元素化学价态等信息具有重要意义。 基于X射线全反射原理, 以微聚焦实验站的高通量、 能量可调的单色微束X射线为基础, 通过集成运动控制、 光强探测、 衍射和荧光探测, 设计了掠入射实验方法的控制和数据采集系统。 此系统采用分布式控制结构, 并基于Experimental Physics and Industrial Control System （EPICS）环境设计SPEC控制软件。 通过建立SPEC和EPICS的访问通道, 实现SPEC软件对EPICS平台上设备的控制和数据获取。 在所设计的控制和数据采集系统中, 运动控制系统控制多维样品台电机的运动, 实现定位样品位置和调节掠入射角; 光强探测系统则监测样品出射光强度, 通过样品台运动控制和光强探测的联控, 实现样品台的扫描定位控制; 通过衍射和荧光探测系统获取不同入射深度下样品的衍射峰强度和荧光计数。 此外, 为准确控制掠入射角角度, 必须确定样品平面与X射线平行的零角度位置, 对此给出一种自动定位零角度的方法, 编写了该方法的控制算法, 设计了相应的控制软件。 零角度自动化定位的扫描结果表明, 实验系统微区分析的空间分辨率达到28 μm, 零角度定位精度小于±001°。 利用该系统在上海光源微聚焦实验站首次实现了具有自动化准确控制零角度的微束掠入射X射线衍射和荧光同步表征的实验方法, 实验中被测样品为10 nm Au/Cr/Si薄膜材料, Si基底最上层为10 nm厚的Au薄膜, 其间为一层很薄的Cr粘附层。 在不同掠入射角下测量样品的衍射信号, 获取不同入射深度下样品的衍射峰强度, 并实现在同一掠入射角下, 同步采集样品的荧光计数信号, 从而确定了样品表层的相结构信息以及荧光信号强度与入射角关系, 实现了对纳米厚度薄膜在微小区域的相结构和组分分析。 此外, 通过该技术能够选取荧光计数最大值对应的入射角度, 有助于提高后续发展的低浓度样品掠入射X射线吸收近边结构实验方法的信噪比。

复杂样品光谱信号往往会受到杂散光、 噪声、 基线漂移等因素的干扰, 从而影响最终的定性定量分析结果, 因此通常需要在建模前对原始光谱进行预处理。 目前已有的光谱预处理方法包括很多种, 如何寻找合适的预处理方法是很棘手的问题。 一种途径是观察光谱信号特点选择预处理方法（visual inspection）, 另一种途径是根据建模性能的优劣反过来选择预处理方法（trial-and-error strategy）。 前者无需建模, 更具有解释性, 但是有时会由于选择者主观的因素导致错误的结果; 后者无需观察光谱特点, 但需要考察大量的预处理方法, 对大数据集比较费时。 因此需要探讨哪种选择方式更科学与合理。 本研究采用9组数据, 通过对10种预处理方法的120种排列组合来探讨预处理的必要性及预处理方法的选择。 首先, 优化偏最小二乘（PLS）的因子数及一阶导数、 二阶导数、 SG平滑的窗口参数, 连续小波变换（CWT）的小波函数和分解尺度。 然后把无预处理及一阶导数、 二阶导数、 CWT、 多元散射校正（MSC）、 标准正态变量（SNV）、 SG平滑、 中心化、 Pareto尺度化、 最大最小归一化、 标准化10种预处理方法按照背景校正、 散射校正、 平滑和尺度化的顺序进行排列组合, 得到120种预处理及其组合方法。 最后对不同数据及相同数据的不同组分分别进行120种预处理, 分析光谱信号特点及预处理后PLS建模的预测均方根误差值（RMSEP）。 结果表明, 相比观察光谱信号特点, 根据光谱与预测组分的建模效果可以更为准确地选择最佳预处理方法。 对于多数数据, 采用合适的预处理方法可以提高建模效果; 对于不同的数据集, 因为其数据集信息和复杂性不同, 所以其最佳预处理方法也不同; 对于相同数据集, 即使光谱相同, 但不同组分的预处理方法也不相同。 因此, 不存在普适性的最佳预处理方法, 最佳预处理方法除了与光谱有关, 还与预测组分有关。 通过对已有预处理方法按照预处理目的进行分类再排列组合是选择最佳预处理方法的一种有效途径。

不同塑料基体木塑复合材料（WPC）的识别及主要组分的定量分析对于废弃WPC产品的分类回收、 高效再利用, 以及产品生产过程中的质量控制、 产品销售和使用过程中规范市场秩序和维护消费者合法权益, 具有重要意义。 建立不同塑料基体WPC的主要组分的通用定量分析模型, 有助于降低检测成本, 扩大模型的适用范围。 然而。 目前国内外关于不同塑料基体的WPC定性识别研究, 尚未与WPC主要组分的定量分析相联系, 未能构建完整的技术体系。 WPC主要组分定量分析研究尚局限在单一塑料基体WPC的定量分析模型。 针对此种情况, 分别以聚乙烯（PE）和聚丙烯（PP）为增强体, 杉木为生物质填料, 加入一定量的添加剂后, 采用挤出成型法分别制备了20个不同杉木/PE配比和20个不同杉木/PP配比的WPC样品。 采用溴化钾压片法获取了40个WPC样品的红外光谱, 利用多变量统计软件对光谱数据先进行一阶导数处理, 再进行变量标准化。 利用主成分分析法（PCA）对杉木/PE和杉木/PP两种复合材料进行了分类, 由于PP和PE化学结构的差异明显, 两种复合材料在二维主成分空间中呈带状分布, 每种WPC样品处于相对独立空间, 分类正确率达100%。 利用偏最小二乘法（PLS）建立了两种复合材料通用定量分析模型, 木粉和塑料的校正模型的决定系数R2分别为0984和0985, 校正标准偏差SEC分别为1034%和1206%; 木粉和塑料的预测模型的R2均为0956, 交互验证标准偏差SECV分别为1779%和1792%; RPD值分别为483和485。 为更客观准确地检验模型的预测能力, 随机选取10个样品对所建通用定量分析模型进行外部验证。 结果显示, 模型预测准确性高, 木粉含量的预测相对偏差在±8%以内, 塑料含量的预测相对偏差在±7%以内。 建立了一套PE基和PP基WPC快速准确的识别方法和通用定量分析模型, 为红外光谱法应用于WPC生产、 质检及回收再利用过程中的定性识别和定量分析奠定了技术基础。

为探究中红外光谱快速检测核桃产地和品质的可行性, 基于中红外光谱分析技术, 并将化学计量学的算法应用于中红外光谱判别分析之中, 对中国四大核桃主产区的10类主要核桃品种进行检测, 取得较好效果。 通过提取核桃粉末的光谱透射率, 去除原始光谱首尾部分的明显噪声, 对保留的700~3 450 cm-1范围的光谱采用小波分析（wavelet transform, WT）算法进行去噪预处理, 并采用无信息变量消除结合连续投影算法（UVE-SPA）提取光谱特征波数, 采用主成分分析法（PCA）对光谱定性分析, 基于反向传播神经网络（BPNN）、 极限学习机（ELM）、 随机森林(RF)、 径向基函数神经网络（RBFNN）及偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对全谱和特征波数建模对比。 在4类不同产地核桃判别中, 得到12个特征波数: 803, 1 355, 1 418, 1 541, 1 580, 1 727, 1 747, 1 868, 2 338, 2 462, 2 824和3 166 cm-1, 基于特征波数分类的正确率高于全谱的分类结果, BPNN算法结合特征波数建模得到的识别正确率高达97%, RF算法分类判别效果最差, 正确率仅6970%; 在10类不同品种判别中, 得到10个特征波数: 903, 1 275, 1 507, 1 541, 1 563, 1 671, 1 868, 2 311, 2 845和3 437 cm-1, 基于特征波数分类的正确率依然高于全谱的分类结果, BPNN算法结合特征波数建模得到的识别正确率高达833%。 在特征波数通用性方面, 两组特征波数范围中有2个特征波数相同: 1 541和1 868 cm-1, 其他大多特征波数也都相近, 将10类品种特征波数作为输入变量对4类不同产地的核桃进行分类, 分类结果较差, 因此, 在10类品种监督值下选取的特征波数无法适用于4类产地的判别问题, 由此推断, 即使是同一原始数据, 基于不同判别问题得到的特征波数在建模时通用性较差。 结果表明, 经UVE-SPA算法提取特征波数后, 变量数可减少99%以上, 有效地简化了模型, 减少计算量, 提高预测的稳定性; 总体上, 每个分类器的表现为: BPNN>RBFNN>ELM>PLS-DA>RF; 基于小波变换结合特征波数选取和反向传播神经网络算法能有效地实现核桃的产地和品种识别。

采用近红外(NIR)漫反射光谱法对新疆特色梨果库尔勒香梨的五种不同果（包括青头、 粗皮、 脱萼、 宿萼、 突顶果）的硬度进行测定。 由于近红外光谱数据量大且原始光谱噪声明显、 测定水果时散射严重等导致光谱建模时关键波长变量提取困难。 以新疆库尔勒香梨为研究对象, 为了有效地消除固体表面散射以及光程变化对NIR漫反射光谱的影响, 首先采用标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）对库尔勒香梨的原始光谱进行预处理。 为寻找适合近红外光谱检测库尔勒香梨硬度的最佳特征波长筛选方法, 进行香梨近红外光谱的特征波长变量选择方法的比较与研究。 研究比较了两种特征波长筛选方法对库尔勒香梨硬度偏最小二乘法（PLS）建模精度的影响。 同时使用反向偏最小二乘（BiPLS）和遗传算法结合反向偏最小二乘（BiPLS-GA）在全光谱范围内筛选香梨硬度的特征波长变量, 将校正均方根误差（RESMC）、 预测均方根误差（RESMP）以及决定系数（R2）作为模型的评价标准, 并最终确定最优波段选择方法及最佳预测模型。 基于选择的特征波长变量建立的PLS模型（BiPLS-GA）与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现BiPLS-GA模型仅仅使用原始变量中66%的信息就获得了比全变量PLS模型更好的库尔勒香梨硬度的预测结果, 其中R2, RMSEC和RMSEP分别为091, 103和101。 进一步与基于反向偏最小二乘算法（BiPLS）获得的特征变量建立的PLS模型比较发现, BiPLS-GA不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量, 同时也能够对共线性的变量进行压缩去除, 使得建模变量从301个减少到20个。 极大地简化模型的同时有效地提高了模型的预测精准度和稳定性。 因此该方法能够有效地用于近红外光谱数据变量的选择。 证明了近红外光谱分析技术结合BiPLS-GA模型能够高效地选择出建模变量, 去除与库尔勒香梨硬度无关的近红外光谱信息, 显著地提高库尔勒香梨硬度定量模型的预测精度。 这不仅为新疆地区特色梨果库尔勒香梨的快速、 精确、 无损优选分级提供一定的技术支持, 同时也为基于近红外光谱分析技术预测水果内部品质的研究提供了参考。

农作物重金属污染监测是当今高光谱遥感研究的重要内容之一, 旨在设计一种新的窄带植被指数, 以实现不同培育期的两种玉米品种的重金属铜胁迫监测。 研究设计了不同浓度的铜污染实验, 采用SVCHR-1024I型高性能地物光谱仪测量不同浓度铜离子（Cu2+）胁迫下玉米叶片的光谱反射率, 并同步获取了玉米叶片中Cu2+含量数据。 首先, 对玉米叶片原始光谱数据进行一阶差分处理, 并计算一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量的相关系数（r）, 筛选对铜胁迫敏感的波段。 计算结果显示, 489~497, 632和677 nm波长附近的一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量显著相关, 可将其视为敏感波段。 其次, 根据以上3个敏感波段, 建立基于一阶差分反射率的铜胁迫植被指数（dVI）。 对所有可能的dVIs和Cu2+含量进行一元回归分析, 并采用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对回归结果进行评估, 以筛选最佳指数。 最后, 采用不同生长年份的玉米实验数据对敏感波段的稳定性及dVI的适用性进行了验证评估; 同时, 通过与归一化植被指数（NDVI）、 红边叶绿素指数（CIred-edge）、 红边位置（REP）、 光化学反射指数(PRI)等常规重金属胁迫植被指数进行应用比较, 证明dVI更具有优越性。 结果表明: 一阶差分处理后, 在450~500, 630~680和677 nm波长处的叶片反射率与Cu2+含量的相关系数明显增大。 基于一阶差分反射率的特征波段具有稳定性, 对于不同生长年份的玉米叶片数据, 特征波段的波长位置不变。 一元回归分析结果表明, 结合497, 632和677 nm波长的一阶差分反射率的指数与Cu2+含量具有显著的相关性, 对于不同生长年份的2种玉米品种数据集, R2都高达075以上。 另外, 与常规植被指数比较结果表明, 该研究所提出的dVI具有更好的鲁棒性及有效性, 可为冠层尺度的重金属胁迫监测提供理论基础。

为了明确不同生育时期进行玉米氮素营养诊断的叶片层位, 建立准确稳健的玉米氮素营养诊断模型, 以达到合理追施氮肥, 提高氮肥利用率的目的。 试验采用单因素盆栽试验设计, 以玉米（郑单958）为研究对象, 应用高光谱技术, 分析了不同氮营养水平下不同生育时期不同层位玉米叶片的氮含量分布和变化规律及光谱响应特征; 并依据叶片氮含量与光谱反射率的相关关系, 叶片氮含量与全波段(400～2 000 nm)任意两两波段组合构建的比值光谱指数(RSI)的回归关系, 初步确定了不同生育时期进行氮素营养高光谱诊断的目标叶片, 筛选出最优的比值光谱指数, 建立了叶片氮素含量估算模型。 结果表明: 玉米叶片氮含量: 上层>中层>下层; 随着玉米的生长, 在低氮条件下上层叶片氮含量呈先减少后增加（追肥）再减少趋势, 在高氮条件下呈减少趋势, 中下层叶片氮含量呈递减趋势。 六叶期下层玉米叶片光谱反射率敏感范围较大, 相关性较强; 九叶期和灌浆期上层玉米叶片的光谱反射率敏感范围较广, 相关性较强; 开花吐丝期中层叶片的光谱反射率敏感范围较大, 相关性较强。 六叶期选取下层叶作为诊断目标叶, 选取最佳比值光谱指数RSI(1 811, 1 842)建立线性估算模型, 九叶期和灌浆期选取上层叶片作为诊断目标叶, 选取的最佳比值光谱指数分别为RSI(720, 557), RSI(600, 511)建立线性估算模型, 开花吐丝期选取中层叶片作为诊断目标叶, 选取比值光谱指数RSI(688, 644)建立线性估算模型。 研究结果可为快速准确地利用光谱技术进行玉米叶片氮素营养诊断提供理论依据。

苹果组织内部的病变会导致其光学参数发生变化。 用频域近红外光学成像法（FD-DOT）对苹果组织进行吸收系数和约化散射系数的检测, 并结合三维重构技术得到的重构图像可以直观地了解苹果内部的病变情况, 从而实现对苹果内部病变的无损检测。 选择可最大程度区分苹果正常组织与病变组织所对应的波长为740 nm的光作为激光光源。 当FD-DOT的入射光调制频率不同、 苹果内部病变的程度不同、 病变位置和大小不同时, 会导致成像精度的变化, 设计了一系列模拟仿真实验研究以上因素对苹果内部病变检测精度的影响: 设定不同的激光调制频率, 研究调制频率对重构图像精度的影响; 在苹果模型中某一位置添加不同大小的球形病变, 研究病变区域大小对重构图像精度的影响; 在苹果模型中不同位置添加一定大小的异质体, 研究病变位置不同对重构图像精度的影响。 首先用Abaqus建立苹果有限元网格模型, 设计了12个740 nm的近红外激光光源和6个检测器均匀排布在苹果模型表面, 根据实验需要, 在组织体模型中添加代表病变的球形异质体, 用经过高频调制的光源照射进苹果, 检测出射光的交流幅度和相位延迟, 然后借助开源软件NIRFAST计算并反推出待测苹果内部的吸收系数和约化散射系数分布并进行三维重构, 重构结果可以用重构图像的吸收系数对比度噪声比（CNR值）和吸收系数分布图进行评价。 实验结果表明, 想要检测到尺寸较大苹果的深处病变, 需要较高的入射光调制频率; 该方法可以检测到大小适宜的苹果中大部分半径大于5 mm的球形病变区域, 且随着病变区域在一定范围内扩大, 重构图像的精度逐渐增加, 但病变区域过大时, 图像精度开始降低; 病变区域距离检测器越来越近时, 重构图像的精度逐渐增加, 但当病变区域与检测器距离过小时, 重构图像的精度有降低的趋势; 病变区域距离检测器平面的垂直距离越近, 重构图像的精度越高。 以上实验结果将为应用频域近红外光学成像法对苹果进行无损检测奠定良好基础。

颜色是土壤重要形态特征之一, 也为判断土壤理化特征、 过程与功能的重要依据和指标。 土壤颜色目前采用Munsell颜色系统表示, 主要依靠将土壤样品与土壤Munsell比色卡比对而确定。 该方法由于受个人视觉感官和判别环境等因素限制, 导致土壤颜色判别结果存在主观性强, 易出现偏差等问题。 为此, 寻求客观、 定量、 方便地表征土壤Munsell颜色的方法, 对于今后有关土壤颜色应用的研究工作极为重要。 该研究试图利用分光色度仪, 结合Python计算机语言编程, 采用邻近等明面插值等方法, 提出了一套可操作的从CIE到Munsell颜色系统转换的方法, 以实现土壤颜色从CIE到Munsell颜色系统的方便、 快速、 高精度转换, 达到土壤颜色的客观、 定量、 标准化测定。 由分光色度仪测得样品CIELAB颜色值, 利用CIE和Munsell两大颜色系统的已有的转换模型和方法, 由CIELAB值计算获得Munsell明度值V和色品坐标, 以Python语言编制程序, 实现样品的明度值和色品坐标的自动计算。 进而采用邻近等明面数学插值法和色度变换图确定Munsell系统H和C值。 以《中国标准土壤色卡》的419张色片和22个土壤与古土壤样品进行验证, 结果表明利用本文方法色调（H）测定值与色片标准值相比较, 仅有12张色片存在误差, 验证准确率为97%。 《中国标准土壤色卡》的明度值（V）、 彩度值（C）测定值与标准值之间相关系数分别为0987（p＜0001）和0976（p＜0001）, 测定结果与标准值之间存在极显著相关关系。 土壤与古土壤样品测定值与目视判别色调差异较小, 主要差别是明度和彩度, 这可能与目视判读受个人主观、 光学环境等因素影响所致。 基于过去已有的由CIE到Munsell颜色系统转换方法, 该研究利用Python计算机语言编程编写了程序代码, 实现CIELAB值到Munsell明度V值和色品坐标的转换过程的自动计算, 并提出一种基于邻近等明面新的插值方法, 转换步骤简明, 易实现, 为土壤颜色的快速、 定量获取提供途径。

传统土壤水分的获取方法仅可获得离散的土壤水分点位数据, 难以获得剖面上精细且连续的水分含量分布图。 研究了野外条件下利用近红外高光谱（882～1 709 nm）成像反演剖面土壤水分含量（SMC）, 并实现精细制图的可行性。 研究剖面位于江苏省东台市, 我们利用近红外高光谱成像仪对剖面进行了5天原位连续观测, 共采集了280个土样用于烘干法测定SMC。 原始高光谱图像经数字量化值（DN）校正、 黑白校正、 拼接、 几何校正、 剪切和掩膜等一系列预处理后, 提取各采样点的平均光谱反射率。 提取光谱（Raw）经吸光度［LOG10(1/R)］, Savitzky-Golay平滑（SG）、 一阶微分（FD）、 二阶微分（SD）、 多元散射校正（MSC）和标准正态变量（SNV）转换后, 采用偏最小二乘回归（PLSR）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法建立SMC预测模型, 并对比分析不同光谱预处理方法与建模方法组合条件下SMC的预测精度。 结果表明, 光谱反射率随SMC增加逐渐降低, 不同光谱预处理方法的预测精度有所差异, 除MSC方法外, 同一光谱预处理方法的LS-SVM模型预测精度均高于PLSR模型, 并且基于LOG10(1/R)光谱的LS-SVM模型对SMC预测精度最高, 其建模集的决定系数（R2c）和均方根误差（RMSEc）分别为096和065%, 预测集的决定系数（R2p）、 均方根误差（RMSEp）和相对分析误差（RPDp）分别为088, 105%和288。 利用最优模型进行剖面SMC的高空间分辨率精细制图, 通过比较SMC反演图中提取的预测值与实测值关系发现预测精度较高（R2: 085～095, RMSE: 094%～102%）, 且两者在剖面中的变化趋势基本一致, 说明SMC反演图不仅能很好地反映出土壤水分在整个剖面中毫米级的含量分布信息, 也可反映出同一位置处不同天数间的含量差异。 因此, 利用近红外高光谱成像结合优化的预测模型, 能够实现土壤剖面SMC的定量预测及精细制图, 有助于快速、 有效监测田间剖面土壤水分状况。

为从土壤光谱中提取土壤有机质的光谱响应信息, 提升土壤有机质含量诊断精度与可靠性, 以潮土有机质含量为研究对象, 以北京市区域的96个耕层土壤参数与高光谱数据为数据源开展研究分析; 先采用二进制小波技术将土壤光谱数据分离为5个尺度的高频数据与低频数据, 再将低频数据、 高频数据分别与土壤有机质实测数据进行相关性分析, 提取最佳波段组合, 构建有机质含量诊断模型。 结果表明: （1）二进制小波技术可抑制噪声对高频信息的干扰, 能有效提升光谱对土壤有机质含量的敏感性, 进而提升有机质含量的诊断精度与可靠性; （2）在二进制小波技术下, 高频信息对有机质含量的诊断能力明显优于低频信息, 低频信息对土壤有机质含量的诊断能力随尺度增加而降低, 高频信息随尺度增加呈先提升而后降低的趋势; （3）与数学方法相比, 基于二进制小波变换算法构建的模型精度较高, 稳定性较好, 其最优模型的预测精度提高了315%, 可靠性增加了105%。

光谱已经应用于土壤养分速测的分析, 但是如何寻找土壤光谱特征波段, 尽最大可能避免无用信息干扰、 保留有用信息, 建立准确度高、 预测效果好的模型仍是一个亟需解决的问题。 以青岛三个不同地区土壤样品为例, 测定土壤样品的紫外-可见-近红外光谱及其总碳（TC）、 总氮（TN）、 总磷（TP）含量; 分别采用连续投影算法（SPA）、 无信息变量消除法（UVE）、 遗传算法（GA）、 相关系数法（CC）四种算法（四种单分类器）对土壤光谱提取特征波长; 再引入投票法和加权投票法的多分类器融合方法将四种算法融合得到特征波长; 以偏最小二乘回归（PLSR）建立各土壤养分含量的模型, 通过对模型效果的评价标准（建模集绝对系数R2c、 校正均方根误差RMSEC、 检验集绝对系数R2p、 预测均方根误差RMSEP和相对分析误差RPD值）来判别各单分类器算法和多分类器融合算法对土壤养分含量特征波长的提取效果。 分别对四种算法、 筛选其中三种算法、 最优二种算法进行融合, 分析融合后模型效果和特征波长个数, 结果表明: 将四种单分类器经投票法融合后, 其模型效果大部分不如单分类器, 且相对好的模型特征波长个数较多; 相较于投票法多分类器融合, 四种单分类器经加权投票法融合模型效果有了一定的提高, TC和TN都能够在较少的波长中获得较好的预测效果, 但仅TN经融合后, 模型效果优于每个单分类器; TC, TN, TP分别在取SPA+UVE+GA, SPA+UVE+GA（或SPA+GA+CC）、 SPA+UVE+GA三种单分类器进行加权投票法融合后, 均能获得最优模型效果, 且明显优于每个单分类器, 模型效果有了显著提高; 各土壤养分含量经两个最优单分类器加权投票法融合后, 仍能得到好于最优单分类器的建模效果, TC和TP建模效果略差于三个单分类器融合结果, TN建模效果与三个单分类器融合结果相同。 因此, 在筛选三种算法融合, 且其中包含最优两种算法的情况下, 能够以较少的特征波长个数获得明显高于单分类器的建模效果。 该方法为寻找土壤养分以及其他复杂物质成分的光谱特征波段提供了新方法, 也为多种算法的综合运用提供了新思路。

胞红蛋白（Cygb）是珠蛋白家族中一个近期发现的血红素蛋白, 含有血红素辅基, 能在卟啉环的铁原子上可逆地结合氧分子, 在储存和传递氧中起着重要作用, 其C38和C83处含有半胱氨酸。 对Cygb上半胱氨酸进行修饰可影响其结合氧的功能。 用化学试剂4,4’-二吡啶二硫（4-PDS）、 N-乙基马来酰亚胺（NEM）、 氧化型谷胱甘肽（GSSG）和二硫苏糖醇（DTT）对纯化的胞红蛋白进行修饰, 以分别生成胞红蛋白分子内二硫键（Cygb-SS）、 胞红蛋白硫醚键（Cygb-SC）、 分子间二硫键（Cygb-SSG）及胞红蛋白自由巯基（Cygb-SH）。 修饰效果用4,4’-二吡啶基二硫（4-PDS）光谱法进行检测, 该方法通过测量修饰的胞红蛋白中自由巯基的含量来计算修饰率。 在Cygb-SS和Cygb-SC样品中检测到巯基浓度比样品浓度的十分之一还低, 说明胞红蛋白上的自由巯基已被4-PDS和NEM所占据; Cygb-SSG样品中检测到巯基浓度与蛋白浓度相当, 说明Cygb分子中有一个巯基参加了反应, 由于Cygb空间位阻的存在, 另一个巯基没有改变仍以自由状态存在; Cygb-SH样品中巯基浓度是蛋白浓度的两倍说明一个Cygb分子中含有两个自由巯基。 通过分别检测这四种Cygb中自由巯基的含量便可知道其修饰产率。 结果表明上述化学试剂均成功地修饰了胞红蛋白, 修饰率达到90%以上。 将4-PDS光谱法用于检测胞红蛋白化学修饰效果, 通过测半胱氨酸巯基浓度验证了该方法的可行性。 综上说明4-PDS光谱检测法准确可靠, 是对经典Ellman试剂法的补充, 更适用于吸收峰在410～420 nm的化合物巯基含量测定。

三维荧光光谱技术（3DEEM）因其方便迅速、 灵敏度高等一系列优点, 广泛应用于表征DOM。 在实际应用中, 3DEEM步骤较为繁琐, PARAFAC等方法相较于寻峰法虽然更加直观可靠, 但是往往需要借助MATLAB等数学软件, 因此该研究希望借助一种新的方法能够更加简便迅速地表征DOM。 以蘑菇湖水体DOM为例, 基于累积性发射光谱（AFEs）, 结合多元统计及二阶导数等方法, 对DOM各类荧光组分及含量进行表征。 利用主成分分析（PCA）对AFEs进行因子载荷分析, 并确定荧光峰的类型及其含量的差异; 通过二阶导数转换, 得到二阶导数AFEs; 通过对所有采样点二阶导数AFEs各荧光峰进行绝对面积积分, 分析DOM中各组分的含量及变化; 通过聚类分析, 分析不同点位组分的差异性或相似性。 研究表明, 通过AFEs得到5类荧光峰, 分别为类蛋白峰、 类富里酸峰、 陆源类腐殖酸峰以及腐殖酸峰。 基于AFEs及其对荧光强度之和的分析, 可以看出蘑菇湖水体中的DOM主要以不稳定、 易被降解的、 相对分子质量较小的类蛋白及富里酸为主, 腐殖化程度由滨湖区向深湖区递减。 基于AFEs得分图, 得到5类荧光峰, 且荧光峰中类蛋白及类富里酸峰占主导; 基于点位得分矩阵, 可以说明各点位之间的荧光组分存在差异。 二阶导数AFEs被分为5个荧光波段, DOM以相对质量较小的有机质为主, 腐殖化程度、 芳香度较小, 空间差异上不显著。 通过对荧光峰面积以及采样点进行聚类分析, 荧光峰被分为3类, 其中富里酸含量占比较大, 且岸边采样点和位于湖心区域的采样点之间存在差异。 综上研究显示, AFEs相对简单迅速, 能够代替3DEEM对DOM进行表征。 蘑菇湖水体DOM是以相对分子质量较小、 不稳定、 易被降解的类蛋白、 类富里酸物质为主, 总体上腐殖化程度及相对分子质量具有由滨湖区向深湖区递减的趋势, 但空间上差异性较小。

有机电致发光材料具有主动发光、 视角广、 对比度高等显著特点。 稀土有机配合物电致发光材料目前备受广大研究者的关注。 以水杨醛和苯甲酸衍生物为原料, 经酯化、 肼化及希夫碱缩合合成了水杨醛对甲氧基苯甲酰腙(1-H2L)、 水杨醛对甲基苯甲酰腙(2-H2L)、 水杨醛对溴基苯甲酰腙(3-H2L) 3种配体, 以Pr(NO3)3为原料, 合成了水杨醛酰腙系列镨稀土配合物, 经红外光谱、 紫外光谱等分析手段对该类配合物的结构进行表征, 配体在3 136～3 141 cm-1出现羟基ν(OH)伸缩振动峰, 在配合物的红外光谱中消失, 配合物在3 330～3 368 cm-1之间的吸收峰归属为结晶的H2O的ν(O—H)羟基弯曲振动吸收峰, 配合物在与配体对应的3 140 cm-1均不出现羟基吸收峰, 三种配体及配合物的吸收波形相似, 反映出配体及配合物的结构基本一致, 但配体与配合物的吸收波峰相差较大, 据此可推测配体已经配位。 采用荧光分光光度计测定了该类配合物的荧光光谱, 并讨论了配体取代基的变化对荧光强度的影响。 配体分别在352, 369, 365和417 nm波长监测下, 于517 nm处出现发射峰。 其中3-H2L的荧光强度最高。 配合物均在470 nm的蓝光激发下, 分别于608和617 nm出现镨的电偶极跃迁特征发射峰, 归属于3P0→3F2跃迁。 配合物均可被470 nm蓝光激发, 在608～617 nm处有较好的红光发射, 该类荧光粉有望应用于OLED上进行应用。

对于多组分混合气体定量分析而言, 基于特征光谱的定量分析技术具有不可比拟的优势, 而定量检测效率与精度取决于其采用的光谱数据处理算法的优劣。 优化光谱分析算法参数与改进光谱数据处理方式是提高定量分析速度与精度的重要手段。 针对井下多组分气体定量分析建模过程中支持向量机(SVM)参数难以确定, 并且随组分数增多而呈指数增长的光谱数据运算量的问题, 提出了一种改进型粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)算法。 该算法主要针对多组分气体混合光谱数据量大, 光谱特征信息存在交叠的问题进行研究。 通过粒子变异约束PSO算法的收敛路径, 再通过粒子信息共享提高模型优化效率, 最后利用设置动态不敏感区提高模型精度。 设计了一种井下多组分气体快速定量检测系统。 该系统由CPU控制信号调制模块驱动红外光源, 信号光经过滤尘除湿后的气室照射在探测器上。 在压力与温度传感器补偿的基础上, 由信号处理模块将探测得到的光信号量化传入CPU, 最终, 结合改进型PSO-SVM算法实现各组分气体浓度的定量分析。 在完成井下实际样气采集、 预处理的基础上, 对浓度范围0～100%的CH4和浓度范围0～10%的C2H6, C3H8, SO2和CO2共5种组分的混合气体进行了测试, 获得了800组红外光谱数据, 其中训练集400组, 验证集400组。 采用SVM建立了多组分气体的定量分析模型, 利用改进型PSO对SVM中的参数进行了优化, 并将获得的最优参数重建了定量分析模型。 对采集的红外光谱数据分别由本算法与传统BP网络算法进行各组分气体浓度反演, 实验结果显示, 由于变异粒子对其产生的约束, 使最优值收敛范围变小, 从而提高了收敛速度, 该算法建模时间仅为传统方法的1/10; 由于通过气体光谱特性给出不敏感区, 使特征光谱计算时交叉敏感效率降低, 从而提高了模型预测的准确度, 平均误差约为传统方法的1/5。 由此可见, 该算法在全局优化及快速收敛方面得到了显著提升, 改进型PSO结合SVM用于井下多组分气体定量分析是可行的。 改进型PSO-SVM算法对于多组分气体混合红外光谱数据的分离具有很好的适用性, 其有一定的实际应用价值。

四丁基溴化铵（TBAB）半笼型水合物在二氧化碳（CO2）捕集和封存技术中具有巨大的发展与应用潜力。 由于晶体结构的复杂性, TBAB半笼型水合物的动力学过程尚未得到充分的研究。 为了解TBAB半笼型水合物在储气方面的动力学特性, 实验采用原位激光拉曼技术和多晶粉末X射线衍射仪（PXRD）对nCO2·TBAB·26H2O和nCO2·TBAB·38H2O水合物的光谱特征进行了鉴别与分析, 利用原位激光拉曼技术考察了CO2分子分别进入2种晶体结构的动力学过程。 研究结果表明, 2种晶体结构的拉曼光谱具有较高的相似性, 值得注意的是nCO2·TBAB·26H2O中位于1 3095和1 3269 cm-1的拉曼峰为TBA+阳离子中C—C键的变形振动峰, 在nCO2·TBAB·38H2O水合物中峰基本不发生改变, 但半峰宽降低, 峰形也变得相对清晰; 同时, nCO2·TBAB·26H2O中位于1 4466和1 458 cm-1的拉曼峰为TBA+阳离子中C—H键的剪切振动峰, 在nCO2·TBAB·38H2O水合物中分别向左、 右两边发生了位移, 峰形的重叠度也随之下降。 依据上述2处拉曼光谱特征可以对2种晶体结构进行辨别。 通过PXRD图谱可以发现2种晶体结构的衍射图谱存在着比较明显的差距。 nCO2·TBAB·26H2O晶体属于四方晶系, 空间群(P4/m), 而nCO2·TBAB·38H2O属于正交晶系, 空间群(Pmma)。 图谱中2θ=8406°和10941°分别为nCO2·TBAB·38H2O的(200)和(220)晶面的特征峰, 而2θ=5976°和6969°分别为nCO2·TBAB·26H2O的(012)和(003)晶面特征峰, 可以用来判别样品中水合物的晶体结构。 在原位拉曼测量过程中, nCO2·TBAB·26H2O和nCO2·TBAB·38H2O分别在已经合成好的TBAB·26H2O和TBAB·38H2O水合物表面形成。 在276 K, 2 MPa条件下, 气相中的CO2分子分别进入2种晶体结构中用于储气的512笼形结构, 在1 2754和1 3793 cm-1处形成特征峰并逐渐增长。 实验以2种TBAB水合物位于1 1103 cm-1的拉曼峰作为参考, 比较了CO2在水合物中的增长速率。 研究发现在反应初期的75 min内CO2在2种水合物中的含量基本保持线性增长且上升速率的差别不大。 由于测量点位于水合物表面, 受气体在水合物中扩散的阻力较小同时2种TBAB水合物均采用512笼形结构储气导致了储气速率相近。 以上的微观晶体结构研究结果对TBAB水合物法捕集和封存CO2技术应用具有重要的意义。

抗生素的大量使用对生态环境造成巨大的影响, 光催化技术具有操作简单且无二次污染等特点被广泛应用于污染物的降解。 在光催化降解抗生素过程中, 光源对其降解效率至关重要, 与传统的汞灯催化光源相比, 紫外LED技术具有更高的能源效率及更低的功耗, 使光催化工艺发生了巨大的变化。 首先建立基于紫外LED阵列的光催化平台, 采用光栅光谱仪和紫外照度计对LED阵列光源光谱特性及装置内光场分布进行测量分析。 结果显示紫外LED光源波长介于265～295 nm之间, 其主波长为275 nm, 由于光场叠加效果, 光照强度随着装置径向位置距离的增大而明显增大, 装置轴向位置光照强度分布较为均匀; 其次通过三维超景深显微镜、 UV-Vis光谱测量技术对P25型光催化剂的粒子结构进行表征分析, 同时使用半导体求导公式对TiO2粉末进行禁带分析, 结果显示TiO2为球形, 由于空气中相对湿度过大, 水在TiO2微粒表面的润湿性加强了微粒间的粘附力, 因此有团聚现象产生, 其禁带宽度为31 eV; 最后以紫外LED阵列和高压汞灯为催化光源, P25型TiO2为催化剂分别对甲基橙、 磺胺类抗生素进行光催化降解, 使用紫外-可见光分光光度计测量降解过程中的吸收光谱曲线, 进而对抗生素降解率进行分析。 结果表明, 甲基橙和磺胺二甲嘧啶在紫外LED阵列为光源条件下均能够被降解, 分别经过160和240 min的催化降解过程后, 降解率分别达到70%和36%, 符合一级动力学方程, 经计算LED阵列光源与汞灯对甲基橙的降解动力学常数分别为-0007 5和-0113 5 min-1, 对磺胺二甲嘧啶的降解动力学常数分别为-0001 9和-0019 4 min-1。 因此对甲基橙和磺胺二甲嘧啶进行降解时, 汞灯降解速率高于紫外LED阵列; 由于紫外LED阵列和汞灯系统在催化降解污染物过程中功率和其与反应器中轴线距离不同, 对两种光源的抗生素降解效率建立评价方法, 即对紫外LED和汞灯以单位功率为标准进行距离降解效率分析, 对于甲基橙, 汞灯在单位功率下的距离降解效率高于紫外LED, 但对于抗生素, 紫外LED阵列的距离降解效率明显高于汞灯。 依据以上各类光谱分析和应用结果, 紫外LED阵列是一种有竞争力的光催化应用替代光源, 此技术的广泛应用为抗生素的降解提供新途径。

胰蛋白酶生产障碍会阻碍消化过程, 在胰腺组织以外产生胰蛋白酶可能涉及癌症过程。 胰蛋白酶明显增高可能表明胰腺炎或者慢性肾功能衰竭等病症的发生, 它的含量与生命活动息息相关, 简单并及时监测胰蛋白酶含量对疾病的诊断具有重要的参考价值。 因此, 该研究构建氮化碳量子点和金纳米簇（CNQDs和AuNCs）的复合纳米探针检测尿液中胰蛋白酶含量。 通过煅烧三聚氰胺获得氮化碳粉末, 并将氮化碳粉末作为原材料通过溶剂热法合成了发射峰在440 nm的类石墨相氮化碳量子点（CNQDs）。 牛血清蛋白（BSA）和CNQDs两者同时作为还原剂和稳定剂合成了金纳米簇（AuNCs）, 且AuNCs吸附在氮化碳量子点表面形成具有双发射性质的CNQD-AuNCs复合荧光纳米材料, 发射波长分别为440 nm（CNQD的发射波长）和650 nm（AuNC的发射波长）。 由于胰蛋白酶能特异性的水解CNQD-AuNCs中的牛血清蛋白, 导致牛血清蛋白结构被破坏, 从而破坏AuNCs稳定的结构, 使得其沉淀聚集, 引起荧光猝灭。 由于AuNCs产生的650 nm处的荧光被猝灭, 而CNQDs产生的440 nm处的荧光不受影响, CNQD-AuNCs复合荧光纳米探针产生比率型荧光信号响应。 利用比率型荧光信号的变化情况, 可实现胰蛋白酶的定量检测。 CNQD-AuNCs探针在650 nm处的荧光强度随着胰蛋白酶浓度的增加而逐渐下降, 而440 nm处的荧光强度保持不变。 胰蛋白酶在一定浓度下（10～400 ng·mL-1）与荧光强度比值（I650/I440）呈良好的线性关系, 建立的线性方程为y=2471-0004x［y为荧光强度比值（I650/I440）, x为胰蛋白酶的浓度（ng·mL-1）］, 相关系数（R2）高达0997 6, 检测限为15 ng·mL-1（3倍信噪比）。 利用建立的荧光法检测尿液中胰蛋白酶（实际含量分别为50, 100和150 ng·mL-1）, 检测得到的平均含量分别为5241, 10325和15439 ng·mL-1。 尿液中胰蛋白酶的回收率和相对标准偏差范围分别为10293%～10482%和357%～416%。 结果表明, 利用荧光强度比值（I650/I440）作为胰蛋白酶定量检测的信号, 能够校正外界影响因素的干扰, 克服单一荧光信号易受光漂白、 探针浓度、 激发光强度以及光程等外界因素的影响的缺点。 基于CNQD-AuNCs建立的比率型荧光分析方法能够实现尿液中胰蛋白酶的高灵敏度和高特异性检测, 为实际样品中胰蛋白酶的检测提供科学依据。

水体化学需氧量（COD）是一个重要的水体质量指标, 一般用来衡量有机物的污染程度。 对COD的检测长期依赖采样后的实验室化学分析方法, 目前应用最普遍的是重铬酸钾氧化法与酸性高锰酸钾氧化法。 化学分析的方法操作复杂, 耗时费力, 且引入新的化学药剂, 造成二次污染, 因此, 急需一种能够实现水体COD快速测量的检测技术。 在前期研究基础上, 对水体COD的激光诱导击穿光谱检测方法进行深入探索, 重点是优化模型预测速度, 目的是研究激光诱导击穿光谱技术用于对水体COD的快速测量方法。 采集了不同COD浓度的99个水体样本, 分为训练集和测试集两组, 通过重铬酸钾氧化法测定各水样的COD值, 作为真实值, 利用实验室自建的激光诱导击穿光谱采集系统采集各水样波长在200～1 000 nm的光谱信息, 利用偏最小二乘算法建立训练集水样COD的定量化测量模型, 然后对测试集光谱数据进行预测, 将预测结果与实验室化学方法测定的真实值进行对比, 评估预测效果。 通过对原始光谱建立的预测模型进行分析, 发现在建模过程中, 大量的激光诱导击穿光谱数据与COD浓度相关性很差, 而这些无用数据参与计算, 浪费了计算资源, 延长了检测时间, 造成系统负载过大, 不利于便携式检测设备的开发。 重点研究贡献度最大的前几个主成分, 通过对COD测量原理和PLS模型载荷分析, 找到LIBS光谱中与水样COD浓度相关性最高的主要特征峰, 经过分析发现, 主要为来源于水中有机物中的C, H, O, N以及水中一些还原性离子元素的特征峰, 这些特征峰对COD的模型预测能力贡献最大, 而COD的定义正是衡量水体中这些元素的多少, 这与该研究分析结论相吻合。 为了实现检测速度的提升, 提取这些特征峰, 对光谱数据进行降维, 剔除大量无关或相关性较低的数据, 经过多次筛选和降维, 最终将原来参与计算的每条光谱的13 622个数据降到28个, 大大降低系统的运算量, 却依然能够保留不错的预测能力。 筛选出的28个特征波长最能反映水体COD浓度, 为水体COD便携式的多波段检测设备的研发, 实现对COD的快速测量奠定了基础。

硝酸盐是水中“三氮”（硝酸盐氮、 氨氮、 总氮）之一, 是反映水体受污染程度的一项重要指标。 传统 “现场采样-离线分析” 的硝酸盐化学检测方法操作繁琐、 耗时长, 难以满足现代水环境实时在线检测需求。 由于硝酸根在紫外区具有很强的紫外吸收特性, 并且紫外吸收光谱法具有简便快速、 可实现实时在线监测等特点, 近年来被广泛用于硝酸盐浓度的测量。 但使用紫外吸收光谱法检测水体硝酸盐含量时, 容易受到水体浊度影响, 造成谱线非线性抬升, 导致测量误差。 目前对浊度补偿算法的研究大都用于水中COD含量的检测, 对硝酸盐检测中浊度干扰去除研究较少。 为此提出一种基于一阶导数紫外吸收光谱的硝酸盐浓度测量方法, 该方法可以减小浊度干扰, 从而提高紫外光谱快速检测硝酸盐含量的准确度。 通过测量福尔马肼与硝酸钠标准溶液和它们混合溶液在190~300 nm波段的紫外吸收光谱并做一阶导数光谱处理, 处理后的光谱采用Savitzky-Golay滤波进行去噪平滑处理, 比较浊度与硝酸盐紫外吸收一阶导数光谱特征, 分波段研究浊度对硝酸盐紫外一阶导数光谱影响, 结果表明硝酸盐导数光谱在220~230 nm波段受浊度影响小; 选取220~230 nm波段作为光谱分析区间, 以30种不同浓度混合的福尔马肼与硝酸钠溶液作为训练样本, 利用偏最小二乘算法建立硝酸盐定量分析模型, 使用该建模模型预测剩下的6种不同浓度福尔马肼与硝酸钠混合溶液中硝酸盐的浓度, 结果表明福尔马肼干扰下硝酸盐测量结果的预测决定系数（correlation coefficient, R2）为0994 3, 预测均方根误差（root mean square error of prediction, RMSEP）为0346 9 mg·L-1。 为进一步验证该方法的准确性与稳定性, 使用该建模模型预测高岭土与硝酸钾配制的混合水样中硝酸盐的浓度, 结果表明该方法对高岭土干扰下硝酸盐测量结果的预测决定系数r2为0991 5, 预测均方根误差RMSEP为0362 8 mg·L-1。 综上所述, 提出的硝酸盐浓度紫外导数光谱检测方法, 采用220~230 nm波段的紫外导数光谱数据, 结合PLS建模, 可以快速准确测量在浊度干扰下水体硝酸盐的浓度, 为发展实际水体硝酸盐在线监测技术与设备提供方法基础。

化石的研究可帮助科学家了解生物的演化进程, 并帮助地质学家确定地层年代等地质信息, 其中不同年代地层地质元素的变化是地质研究的热门课题。 为研究不同年代地层地质元素的变化, 搭建了一套微区LIBS实验系统, 研究菊石化石中Ca元素的分布情况。 采用非对称最小二乘法去除光谱数据的基线, 并确定了最优的拟合参数。 采用平均值归一化算法以减小光谱强度的相对标准偏差, 多元线性回归算法计算模型的回归方程。 首先, 通过前期实验确定微区LIBS实验系统的最佳测试参数: 激光波长为1 064 nm, 激光脉冲频率为30 Hz, 光谱仪采集延时为700 ns。 其次, 选取12块经过定量标定的天然岩石样品, 从中随机抽取9块样品（闪长岩、 闪长玢岩、 辉长辉绿岩、 粗玄岩、 碱长粗面岩、 角闪闪长岩、 黑色浮岩、 斑状角闪石花岗岩、 玄武玻璃）作为测试集, 其余3块样品（辉石闪长岩、 辉石岩、 斜长花岗岩）作为预测集。 选取Ca Ⅱ 393186 nm, Ca Ⅰ 422856 nm, Ca Ⅰ 445572 nm, Ca Ⅱ 559031 nm, Ca Ⅰ 61661 nm五个特征峰的谱线强度作为自变量, 测试样品的实际Ca元素含量为因变量, 利用多元线性回归算法建立Ca元素的定量分析模型, 经预测集检验后得平均预测精度为929%。 对表面经打磨的菊石化石进行5×5点阵扫描, 得到一系列原子光谱数据。 根据Ca元素的定量分析模型, 计算后得到菊石化石Ca元素的横向分布图, 其横向分辨率优于100 μm。 作为纵向对比, 选取每个测试点的第6, 11和16组光谱数据进行处理, 分别得到Ca元素的横向分布图。 对比可以得到菊石化石Ca元素的纵向分布情况, 结果表明菊石化石在平面和空间内均呈现不均匀分布的状态, 推测实验所选取的菊石化石在形成的过程中所处周围地层地质的元素及其含量是动态变化的。 菊石化石不仅可以作为判定地层年代的证据, 还可以通过对菊石化石的元素分布及含量的研究推测该化石所处地层的元素信息。 研究工作对于浅海地层地质的演变、 环境的变化具有一定指导意义。

工矿业城市区域易受工业活动、 矿产开采影响, 使其水环境遭受不同程度的破坏, 以至于水体污染问题突出。 当前常规水质监测主要采用“以点代面”的工作方式进行野外采样及其室内化验分析, 然而环境复杂多变, 空间差异大, 导致调查点代表性受限, 整体精度不高, 效率低下, 更难以实现区域性动态监测。 以因矿兴市的矿业重镇湖北黄石大冶市为研究区, 同步开展无人机高光谱航飞、 地面光谱测量和水体样品采集测试, 分别获得具有49个波段的高光谱影像数据和光谱分辨率为1 nm的水体光谱曲线, 其中影像数据波谱范围为505~890 nm, 光谱分辨率为778 nm, 空间分辨率为30 cm。 对获取的高光谱影像和光谱数据剔除异常值、 光谱定标、 辐射校正等预处理后, 对比分析研究区内水体的不同光谱吸收、 反射及光谱曲线形态特征信息, 从而提取出高光谱影像和测量光谱的反射光谱曲线形态特征、 去包络线后光谱曲线形态特征、 三阶求导后光谱曲线形态特征和光谱四值编码共四大类25个光谱特征。 采用皮尔森相关系数分析样品水质参数与光谱特征之间的相关性, 以此筛选出存在显著相关的水质参数与光谱特征。 在此基础上, 采用逐步回归分析方法筛选出最大反射率及其波长位置、 对称度、 光谱编码Ⅲ、 三阶导最大及最小值等光谱特征作为模型变量, 构建出水质参数的多元线性反演模型, 并对模型进行F检验和t检验。 将检验后的反演模型推广运用于研究区内高光谱影像, 获得尾矿库、 河流、 湖泊等典型区域的水质参数反演结果, 从而实现“由点到面”水质参数信息的快速获取。 结果显示水质参数pH、 硬度（Ca2++Mg2+）、 钾与氯离子比值（K+/Cl-）、 镁与碱度比值［Mg2+/(HCO3-+CO2-3)］的反演精度较高, 其pH的判定系数R2最小为0669, 镁与碱度比值的判定系数R2最大为0895, 相对均方根误差均小于28%; 而总溶解固体（TDS）反演精度较低, 其判定系数R2仅为0463, 相对均方根误差达36762%。 提出了一种基于光谱曲线形态特征的高光谱遥感水质参数定量反演模型方法, 实现了pH值、 硬度、 镁离子与碱度之比等水质参数的高光谱定量反演, 为区域水环境动态监测提供了新方法。

利用XRD和NIR技术对大宝山东岗岭组下亚组氧化矿中7个氧化物样品微粒进行分析, 其中前4个样品为同一标高, 后3个样品为不同标高。 XRD, NIR研究结果表明随着氧化程度的加深（04-2→04-3→04-4）, Al—OH矿物吸收峰位所对应的波长不断加大（2 16072→2 16305→2 20036 nm）, 说明矿物中的阳离子Al被取代, 产生贫Al现象; 且对应的峰的强度从708×10-4, 783×10-3到666×10-2, 说明Al—OH矿物的含量不断上升; 另外SO2-4矿物所对应的吸收峰位（1 93880→1 94694→1 92647 nm）的强度从5635×10-2, 182×10-2到1668×10-2, 说明随着氧化的进行, SO2-4矿物的含量不断下降, 结合前人研究, 我们可以推测出早期形成的铜多金属硫化物矿床在后期发生强烈氧化作用, 使得硫化矿体氧化, 其中的硫经氧化形成强酸性硫酸溶液, 围岩受到硫酸溶液的腐蚀, 转变成松散的黏土; 在04-2, 04-3, 13-1号样品中发现钠明矾石和钾明矾石, 矾类矿物的大量发现说明该矿区的氧化淋滤作用仍在进行; 通过XRD与NIR技术发现了石英、 绢云母、 方解石、 绿帘石、 角闪石、 透闪石、 金云母、 绿泥石、 高岭土等矿物, 很好的反映出蚀变类型, 且与此区域的地质特征相吻合, 目前近红外已开始用于矿床勘查中的蚀变填图。 通过光谱分析发现了矿床深部氧化过程与阳离子取代间的关系, 并以光谱学的视角验证了前人对于大宝山矿床成因的解释。 研究表明一方面XRD和NIR可以有效的分析土壤和岩石的矿物成分, 从而为该地区矿床矿石研究提供服务; 另一方面NIR可以波长的迁移情况反映离子交代, 峰的尖锐程度反映结晶程度, 峰的强度反映矿物含量, 这些独具的优势使其可以从微观角度研究矿物的氧化。 不过有一点需要指出来, 和近红外与X射线衍射在其他领域的研究相比, 这两种技术在地质学的应用需要进一步加深, 包括地质学应用的理论基础研究和光谱的分析解释手段, 以尽量做到不仅可以通过光谱技术分析出所对应的矿物类型还能快速分析出不同矿物的含量及同一矿物的不同构型。

激变变星是一类特殊而且数量稀少的双星系统, 其主星是一颗白矮星, 伴星通常是一颗充满洛希瓣的光谱型为G, K或M型的晚型星或矮星。 激变变星是一类爆发型的恒星, 对于研究密近双星的演化具有积极的意义。 激变变星按照爆发特征和光变特征可以分为很多亚型, 如新星、 再发新星、 矮新星、 类新星和磁激变变星。 同时激变变星又是一类周期型的变星, 这些因素都导致其可见光光谱非常复杂。 目前对于激变变星的参数测量, 主要通过后续观测来测量其轨道周期、 主星和伴星之间的距离等。 由于在吸积的过程中, 物质在白矮星的表面累积, 无法直接测量主星的物理参数, 而且激变变星本身是一种暗弱的天体, 实测光谱数量较少, 因此极大限制了对激变变星物理参数的系统研究。 目前唯一能够生成激变变星理论光谱的软件是基于光致电离模型的CLOUDY, 但CLOUDY存在采样点过于稀少以及参数太多等问题, 不能作为理想的理论光谱模板。 法国ELODIE高分辨率的光谱可以作为M型恒星光谱参数测量的理论模板。 前期工作中, 通过机器学习等方法在美国斯隆巡天和中国郭守敬望远镜巡天数据中发现了一批激变变星。 通过人工筛选, 选择了伴星是M型的407条实测光谱, 这些光谱大部分是宁静期的矮新星, 光谱的主要特征是巴尔末线系和氦的发射线。 再通过与高分辨率的ELODIE光谱交叉, 利用SDSS-casjob数据库中的ELODIE参数, 对激变变星的红端部分进行模板匹配, 系统测量了其伴星的物理参数。 为了降低计算量, 对高维的光谱分别通过主分量分析和局部线性嵌入两种方法进行了特征提取和降维。 实验结果表明LLE方法在邻域大小15, 维度59时达到最高贡献率9491%。 根据PCA和LLE的交集, 最终光谱的维度确定为59。 实验中发现激变变星的伴星中M2型数量极少, 具体原因需要更多的样本来解释。 因为实验中激变变星光谱中, 只有部分有明显的分子带特征, 因此那些在爆发下降阶段或者光谱被吸积盘特征控制的激变变星没有进行参数测量。 该实验弥补了激变变星光谱物理参数测量的空白。

低成本、 环境友好的铜锌锡硫替代含贵金属和有毒金属的铜铟镓硒, 是薄膜太阳能电池的最佳选择。 电镀法是一种无需真空设备和靶材的低成本方法。 一种更简单的制膜方法是在水溶液中共电镀沉积Cu-Zn-Sn（CZT)合金于FTO衬底上。 采用氩气保护气氛下在550 ℃硫化电镀法制得的CZT合金前驱体, 成功制备了CZTS薄膜。 采用三电极体系将CZT合金前驱体电镀在FTO上, 其中FTO作为工作电极, 铂（Pt）网和Ag/AgCl分别作为对电极和参比电极。 电解质由CuSO4, ZnSO4, SnSO4, 络合剂-三乙醇胺（TEA）和柠檬酸钠组成。 前驱体在氩气保护气氛下550℃硫化得到CZTS薄膜。 采用X射线衍射（XRD）、 拉曼光谱、 扫描电子显微镜（SEM）、 紫外可见光光谱仪和光电化学测量（PEC）等方法, 表征了CZTS薄膜的结构、 形貌、 成分和光谱学性质。 XRD和拉曼光谱证明了550 ℃硫化后的CZTS薄膜具有锌黄锡矿结构。 一个Raman主峰位于342 cm-1, 两个Raman次强峰分别位于289和370 cm-1, 这些峰位与锌黄锡矿CZTS的峰位相吻合。 SEM结果证明优化后CZTS薄膜成分接近CZTS的理想化学计量比, CZTS薄膜中Cu/(Zn+Sn）和 S/(Zn+Sn+Cu)分别为052和101, 这表明CZTS薄膜中S的含量非常合适。 PEC结果证实, 采用前照射或后照射FTO/CZTS均产生光电流, 并且两种照射下产生的光电流方向一致。 通过紫外可见光光谱测量并由此计算出的CZTS能隙为145 eV。 通过上述分析证明制备的CZTS薄膜具有高品质, 可用于制备CZTS薄膜太阳能电池。

用密度泛函理论方法研究1,1’-二羟基-5,5’-联四唑二羟胺盐(HATO)晶体在高压(<40 GPa)下性质。在GGA-PW91计算水平并结合超软势基组对HATO晶体结构进优化, 其优化结构能再现实验结果。分子间O…H间距随压力的增加而显著减小; 但O—H和N—H键长呈现非单调变化。基于不同压力下的优化晶体结构, 利用非周期性计算并经校正因子0967 9校正, 求得相应压力下的红外和拉曼谱。预测最强拉曼峰对应于C—C伸缩和NH2对称变形, 位于1 580 cm-1, 与实验结果一致。虽然阴离子不含氢原子, 但阳离子的氘代仍对阴离子的振动光谱产生影响。高压导致分子间氢键增强, 导致参与氢键的O—H和O—D振动的拉曼波数减小。氘代后, ND2的拉曼位移的最明显变化是ν2伸缩振动波数在高压下急剧增加, 导致ND2 ν2/ν3在高压下发生偶合。计算出的ν1至ν3振动的同位素效应比ν(NH2)/ν(ND2)均为136～138, 与由折合质量所求得的值相一致。氘代和压力的变化可引起不同振动模式的偶合。

岩石物性参数、 元素含量和光谱特征三者之间的相互关系并非独立存在, 研究三者之间的相互关系, 对于探索通过遥感信息进行岩石矿物成分、 物性参数的定量反演方法奠定基础。 采集了兴城地区590块岩样本, 分析其物性参数（密度、 介电常数、 电阻率、 磁化率）、 金属成分含量（Fe, Ti, V, Mn, Zr, Co, Zn, Nb, Bi, Pb）以及岩石光谱之间的关系。 将各物化参数与原始光谱、 光谱吸收深度、 光谱小波包分解后的高低频做相关性分析, 找出各物化参数影响光谱吸收和反射的特征波段, 探究关系密切的参数。 该研究为岩石岩性分类、 某种金属元素和物理特性的反演以及用某种参数来预测关系密切的参数奠定了基础, 取得如下结论: （1）获得了火成岩中Fe, Ti, Mn, V, Zn, Bi和Pb等元素的特征谱带, 其中Fe元素含量更高, 与光谱的相关性更显著。 在04和054 μm波段附近存在Fe的特征反射波段, 10~15 μm波段范围内存在Fe元素的特征吸收波段; 在04~055和06~065 μm波段范围内, Ti元素与光谱的相关性更显著, 在228 μm波段附近存在Ti的特征吸收波段; 在041 μm波段附近存在Mn的特征反射波段; 火成岩、 沉积岩V元素与光谱相关性差异性较大, 在076, 081, 089, 095 μm波段附近可能存在火成岩的特征吸收波段和沉积岩的特征反射波段; 沉积岩的Zn元素含量与光谱的相关性比火成岩要显著, 在041, 136, 159 μm波段附近可能存在火成岩Zn的特征反射波段, 在234 μm波段附近可能存在沉积岩Zn的特征波段; 214 μm波段附近, Bi元素对沉积岩光谱的吸收有一定的作用; Pb的特征谱带可能存在于045, 054, 229 μm附近; （2）在岩石各物理特性和光谱的关系研究中, 在057~085 μm波段范围内, 密度对光谱有很好的吸收反射特征, 在053 μm波段附近, 磁化率使光谱有较强的反射, 在108 μm波段附近, 磁化率使光谱产生较强的吸收; 电阻率和光谱的相关关系与密度和光谱的相关关系极为相似; （3）在岩石各物性参数间的关系中发现, 密度和电阻率呈显著正相关的关系; （4）在岩石各物性参数与金属元素的关系中研究发现, 密度与各金属元素相关性较弱; 磁化率与Fe和Ti元素呈显著的正相关关系; 电阻率与各金属元素间的相关关系较弱; 介电常数与各金属元素含量呈正相关关系, 其中与V, Zn, Bi元素的相关关系最显著; （5）在金属元素间, Fe与Ti有较显著的正相关关系, Ti与Fe, V元素间有较强的正相关关系, Zn和Pb存在较强的正相关。

近年来, 随着农业集约化程度的不断提高, 农业面源污染与农田土壤修复已成为农业研究中的重要内容, 传统无机盐肥利用效率低下, “高效、 环境友好型”的螯合肥研究与应用受到广泛关注。 随着国际新形势下对土壤修复、 农业面源污染减控等方面的重视, 以及人们对高品质农产品需求的增加, 螯合肥能否对此起到积极的促进作用, 需要我们结合其稳定性、 结构表征进行综合分析, 从而为高端肥料市场的发展提供理论依据与数据支撑。 螯合物稳定常数指螯合肥产品中已络合部分的稳定程度, 我们可通过数学运算, 如生成函数、 来腾函数和福劳内乌斯函数等计算络（螯）合物的稳定常数。 虽然迄今尚未建立统一的螯合肥稳定常数（或螯合强度）的测定标准方法, 但国内外学者在这一领域做了大量的工作。 但目前大多数测定方法尚不成熟, 在稳定常数（或螯合强度）的定量参照数值的确定上也存在争议, 且分析测定的螯合肥的方法以氨基酸螯合肥居多, 对于非氨基酸螯合剂生成的螯合肥, 需要进行综合评判以寻求测定各类配位体螯合物的标准方法。 其次, 结构决定性质, 结构的表征有助于螯合肥的定性分析、 实验现象的机理分析以及检测方法的选择。 对于螯合物结构表征的方法, 首先考虑的是螯合物单晶体或是纯品, 但对于带有少量杂质的螯合物而言, 数据可靠的结构表征手段往往无法快速构建。 因此, 在综合国内外相关研究的基础上, 系统总结了螯合物稳定性测定与结构表征技术的研究, 重点探讨各种技术手段的优缺点, 提出螯合肥研究的发展方向, 以期为螯合肥的科学开发与有效利用提供理论基础。

水果的可见光谱目标识别是实现农业自动化采摘至关重要的一步。 在水果识别的过程中, 由于重叠和遮挡的影响使得目标识别困难, 识别率不高。 本文针对自然环境中果实重叠的识别问题, 利用谱聚类算法对图像进行分割, 然后使用随机霍夫变换实现果实的识别和定位。 针对传统算法运算复杂度高, 运算速度慢的问题, 本文提出了基于均值漂移和稀疏矩阵原理的改进谱聚类算法。 首先使用均值漂移算法对图像进行预分割, 均值漂移是一种用于密度梯度的无参估计法。 该算法实质是一种迭代, 先计算出偏移量, 根据偏移量移动点, 如此反复, 直到偏移量为零即收敛到一点为止。 利用均值漂移算法除去大多数的背景像素, 为减少谱聚类算法的计算量做准备。 然后提取预分割图像的有用信息即图像中像素对之间相似度的描述, 将提取的图像特征信息映射到稀疏矩阵中, 并使用K-means算法将其分类。 得到最终的分类结果, 实现对预处理图像的再次分割。 然后恢复图像分割区域的颜色, 使用彩色向量梯度提取边缘轮廓, 对得到的轮廓图像使用随机霍夫变换, 并在检测过程中设置半径参数的范围从而进一步加快算法的运行速度。 经过检测可以得到目标的圆心坐标和半径, 从而实现重叠绿苹果的识别。 降低了谱聚类的数据处理量, 提高了算法的运行速度。 经过试验分析和算法对比, 该算法得到较高的重合度9541%, 较低的误差率459%和误检率305%。