1 吉林农业大学资源与环境学院, 吉林 长春 130118 吉林省商品粮基地土壤资源可持续利用重点实验室, 吉林 长春 130118秸秆综合利用与黑土地保护教育部重点实验室, 吉林 长春 130118
2 松辽水利委员会松辽流域水土保持监测中心站, 吉林 长春 130021
3 中国农业大学资源与环境学院, 北京 100083
土壤有机质(SOM)作为土壤的重要组成部分, 其含量高低能够反映土壤的肥力和质量状况。 相较于传统SOM的测定方法, 利用无人机高光谱影像可快速、 精准获取田块尺度的SOM含量。 为探究基于高光谱数据建立的线性和非线性模型对作物覆盖下土壤有机质估算精度的差异, 以东北黑土区的玉米试验田为研究区, 分别采集了拔节期和吐丝期的土壤样本及同时期无人机高光谱影像作为数据源, 分析作物覆盖条件下土壤光谱反射率与有机质含量的相关关系, 并根据其响应波段构建光谱指数。 以施肥量和光谱指数作为自变量, 通过特征变量的筛选分别建立多元逐步线性回归模型（SMLR）、 支持向量机（SVM）、 随机森林（RF）和eXtreme gradient boosting（XGBoost）模型, 并验证比较各模型的精度（选用R2和RMSE为评价指标）。 结果表明, 作物覆盖条件下土壤有机质含量的响应波段为450~640 nm。 多年长期施用化肥对SOM含量有着显著影响, 将其作为协变量引入模型明显提高了对SOM的估算精度。 4种模型检验精度的对比结果为: XGBoost>RF>SMLR>SVM, 其中以拔节期XGBoost的估算结果最好（建模集和验证集的R2、 RMSE分别为0.516、 0.253和0.590、 0.222）。 可以利用无人机高光谱技术快速估算田块尺度玉米农田的土壤有机质含量, 且XGBoost模型是估算作物覆盖条件下土壤有机质含量的较优选择。
无人机 高光谱 土壤有机质 多元逐步线性回归 机器学习 UAV Hyperspectral Soil organic matter Stepwise multiple linear regression Machine learning 光谱学与光谱分析
2023, 43(8): 2617
上海微小卫星工程中心 中国科学院微小卫星创新研究院 上海 201203
高能量/高通量的质子和电子环境对穿越地球内辐射带的椭圆轨道卫星造成超高剂量的累积辐射效应。代替传统单质铝屏蔽防护措施，提出一种用于屏蔽空间质子和电子的复合材料屏蔽结构。采用多层屏蔽程序（Multi-Layered Shielding Simulation Software，MULASSIS）对穿越内辐射带的卫星轨道质子和电子与4种屏蔽材料（聚乙烯、聚丙烯、钽、铝）相互作用进行仿真计算，比较分析屏蔽后的总剂量、位移剂量随4种屏蔽材料面密度变化规律。结果表明：相同面密度下4种不同材料轨道粒子综合屏蔽效能从大到小分别是：聚丙烯、聚乙烯、铝、钽，其中聚丙烯和聚乙烯对质子和电子的屏蔽效果几乎相同。综合考虑4种材料的质子和电子屏蔽效果及机械性能，设计采用聚乙烯/铝复合屏蔽结构。为保障穿越内辐射带的卫星在轨可靠运行，要求总剂量和位移剂量屏蔽防护目标分别为：50 krad（Si）、2×1010 p?cm-2（等效10 MeV质子）。仿真验证结果表明，实现上述卫星抗辐射防护指标条件下，聚乙烯/铝复合结构比单质铝结构节省了至少约27.8%屏蔽质量。
质子 电子 聚合物 辐射防护 Proton Electron Polymer Radiation shielding
1 华北理工大学材料科学与工程学院，唐山 063210
2 河北省无机非金属材料重点实验室，唐山 063210
以铌箔为基底，用阳极氧化法结合氨气还原氮化法制备出氮化铌纳米管，利用X射线衍射仪(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)和扫描电镜(SEM)等结构表征手段和循环伏安法(CV)、充放电(GCD)和交流阻抗法(EIS)等电化学测试手段研究了还原氮化温度对纳米管的物相、形貌以及电化学性能的影响。结果表明，还原氮化后出现了氮化铌物相，以氧氮化铌固溶体形式存在，当还原氮化温度为700 ℃时，氮化铌纳米管阵列结构均匀，纳米管的孔内径约为35 nm，管壁厚度约为12 nm，纳米管长度约为1.5 μm，样品中内在阻抗和电荷转移电阻较小，在电流密度为0.1 mA/cm2时，其比电容为400 μF/cm2。
氮化铌 纳米管 还原氮化温度 电化学 超级电容器 niobium nitride nanotube reduction nitriding temperature electrochemical supercapacitor
1 华北理工大学轻工学院，唐山 064000
2 华北理工大学材料科学与工程学院，唐山 063210
3 唐山市环境功能材料重点实验室，唐山 063210
以LaCl3、ZrClO2?8H2O为原料，无水乙醇为溶剂，采用微乳液静电纺丝法制得烧绿石型的锆酸镧纤维，并引入分相剂石蜡在纤维中构筑多孔结构。采 用XRD、SEM和BET研究了纤维的结构和形貌，采用PL光谱测试了Eu3+掺杂的锆酸镧纤维的发光性能。研究表明，引入分相剂石蜡可以改善纤维中的孔结构，当 石蜡用量为4 mL时所制备的锆酸镧纤维物相纯度高，其比表面积为20.77 m2?g-1，平均孔径19.3 nm，有较为丰富的孔结构且分布均匀。因此，在该纤维中掺 杂Eu3+后，由于氧离子与稀土离子间的电荷跃迁，以及多孔结构光散射的作用，多孔纤维的发光强度有所提高。
锆酸镧 多孔纤维 微乳液电纺丝法 分相剂 发光性能 lanthanum zirconate porous fiber microemulsion electrospinning method phase separation agent luminescence property
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
4 中国科学院上海技术物理研究所杭州大江东空间信息技术研究院, 浙江 杭州 311222
赤霉病是小麦的一种主要病害, 它会导致小麦减产甚至绝收, 严重影响小麦种子质量, 此外小麦受侵染分泌的真菌毒素危害人类身体健康。 因此, 小麦赤霉病籽粒的识别具有非常重要的意义。 起初普遍采用色谱法和酶联免疫法进行赤霉病检测, 这些方法设备昂贵、 检测速度慢、 准确性低。 近年来, 高光谱成像技术被广泛应用于农作物的识别与检测中, 但是在小麦赤霉病检测的应用研究中, 大多采用抽样检测的方法, 图像采集完成后需要通过ENVI软件手动选取感兴趣区域。 前期准备工作冗杂, 而且容易发生漏检, 漏检的小麦籽粒在存储运输过程中向周边籽粒快速侵染, 难以保障小麦安全健康。 鉴于此, 利用高光谱成像系统结合机器学习提出了一种用于对大量小麦赤霉病籽粒样本快速可视化识别的算法, 以降低漏检率并提升检测效率。 实验分别采集健康小麦和染病小麦469～1 082 nm波段的高光谱图像, 通过直方图线性拉伸结合图像分割的方法获取小麦样本的掩膜图像信息。 利用Savitzky-Golay平滑去噪法与标准正态变量变换法(SNV)进行数据预处理, 通过主成分分析法(PCA)和连续投影法(SPA)进行特征变量提取, 筛选特征变量个数分别为4个和8个。 在掩膜图像位置采集健康小麦样本与染病小麦样本各400份, 其中75%用于建模集, 25%用于测试集。 采用十折交叉验证法结合线性判别分析法(LDA) 、 K-近邻算法(KNN)、 支持向量机(SVM)分别建立分类模型, 测试集准确率都达到90%以上。 随后比较了网格法(GRID)、 粒子群算法(PSO)、 遗传算法(GA)三种核参数寻优方法对SVM模型的影响, 其中, SG-SPA-SVM(PSO)模型分类效果最优, 建模集准确率为95.5%, 均方根误差为0.212 1, 测试集准确率为98%, 均方根误差为0.141 4。 基于样本点预测的基础之上, 对掩膜获得所有小麦样本的光谱曲线进行预测并将识别结果反馈回掩膜中再进行伪彩色显示, 实现染病籽粒可视化识别。 结果表明, 高光谱成像结合SG-SPA-SVM(PSO)算法建立的分类模型可以高效快速、 准确无损、 可视化的实现小麦赤霉病籽粒识别, 为研制小麦赤霉病自动识别设备提供了算法基础。
高光谱成像 小麦 赤霉病 主成分分析 连续投影法 支持向量机 Hyperspectral Wheat Fusarium head blight Principal component analysis Successive projections algorithm Support vector machine 光谱学与光谱分析
2019, 39(11): 3540
合肥工业大学计算机与信息学院, 安徽 合肥 230009
复杂和多光照场景下的光照估计是颜色恒常性计算的难点和热点。提出一种对数域中基于实例学习的光照估计方法。通过分析光照对图像色度的影响,提取对数色度直方图作为光照一致性特征,在实例学习框架下,根据特征相似的已知光照实例估计目标场景光照。算法分割原始图像为多个光照均匀场景,分区域估计局部光照,并融合得到整幅图像的全局光照信息。在多组单光照和多光照数据集上的实验结果表明,相较于其他先进方法,本文方法在不同数据集上的光照估计误差中位数降低了5%~14%,精度更高且稳健性更好。
视觉光学 颜色恒常性 光照估计 对数色度直方图 实例学习 色彩校正
湖南农业大学信息科学技术学院,湖南 长沙 410128
以红外热监控技术在森林火警中的研究为背景,针对森林红外热图像低对比度、噪声大的特点,提出了用傅里叶变换理论对森林红外图像增强.分别用理想低通滤波器、巴特沃斯高通滤波器和同态滤波器对图像做了增强.结果对比后得出,同态滤波克服了低通滤波和高通滤波的缺点,图像细节和对比度得到明显增强.并进一步优化了同态滤波器中的指数型滤波函数,仿真结果表明,优化后的指数型滤波函数对森林红外图像有更好的增强效果,能提供更满意的图像.
图像增强 傅里叶变换 红外图像 滤波器 image enhancement Fourier transform infrared image filter
