Box-Behnken法冷鲜滩羊肉蛋白质的高光谱模型优化

高光谱成像技术是一种将成像与光谱相结合的新型无损检测技术,属于间接分析方法;光谱模型的建立非常关键,需综合考察各建模因素间的交互作用。应用Box-Behnken法设计响应面试验优化冷鲜滩羊肉蛋白质含量的可见/近红外高光谱定量检测模型。使用可见/近红外高光谱成像系统采集冷鲜滩羊肉样本的高光谱图像,分析肉样反射光谱特性。采用二维相关光谱技术（2DCOS）,以冷鲜滩羊肉中蛋白质含量为“外界扰动”,研究扰动条件下光谱信号的动态变化,解析二维相关光谱谱图特征,寻找与微扰相关的敏感变量。分别采用多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）和标准正态变量变换（standard normalized variate,SNV）提取有用信号,优化所选特征波段光谱质量。为实现数据快速降维,减少大量光谱数据处理负担,采用变量组合集群分析法（variable combination population analysis,VCPA）和应用竞争性自适应加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）对2DCOS范围内特征波段进行二次优选。根据Design-Expert软件中Box-Behnken法设计响应面试验,以特征优选、光谱预处理及多元校正方法为考察因素,各因素中3种不同方法为水平,建立冷鲜滩羊肉蛋白质含量分析的优化检测体系。结果表明,波长473,679,734和814 nm处存在较强的自相关峰,473~814 nm范围内的特征波段为冷鲜滩羊肉蛋白质检测的敏感区域;MSC和SNV能够消除肉样自身散射作用的干扰,CARS和VCPA对特征波段进行二次优选,分别优选出了16和9个特征波长;各因素对蛋白质可见/近红外光谱模型预测性能的影响顺序为特征优选方法>预处理方法>多元校正方法,优选出2DCOS-SNV-LSSVM模型具有较高的运行速率和预测能力,其R_c=0.858 8,RMSEC=0.005 8;R_p=0.860 4,RMSEP=0.005 7。研究表明,Box-Behnken法在可见/近红外高光谱（400~1 000 nm）建模参数优化选择中的应用,可以有效地实现滩羊肉品质智能监控与质量安全快速无损分析,为分析对象光谱模型的优化及提高预测结果的准确性提供理论参考。     

基于高光谱成像技术的三文鱼肉水分含量的可视化研究

提出了一种利用高光谱成像技术检测三文鱼水分含量并实现其可视化的新方法。采集不同水分含量的共100个鱼肉样本的高光谱图像,并提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。75个样本用于建模集,采用连续投影算法对原始光谱提取特征波长,利用提取的特征波长替代原始光谱,采用PLS建立预测模型,对25个预测集样本的水分含量进行预测,预测决定系数(R2)为0.904,预测均方根误差(RMSEP)为1.169%,获得了满意的预测精度。最后,用所建模型对预测集图像上每个像素点的水分含量进行预测,利用Matlab语言编程,三文鱼肉表面不同部位的水分分布采用不同颜色表示,进而实现三文鱼肉水分含量的可视化。结果表明,高光谱成像技术与化学计量学结合可以准确预测鱼肉的水分含量,与图像处理方法结合可以实现预测时间的可视化,能形象、直观地展示出鱼肉的水分含量分布情况,为实现水产品加工的自动化奠定了基础。     

高光谱成像技术的油菜叶片氮含量及分布快速检测

应用高光谱成像技术实现了油菜苗-花-角果整个生命期叶片氮含量的快速检测和氮素水平分布的可视化。采集三个生长时期共计420个叶片样本的高光谱图像信息(380～1 030 nm),提取图像中感兴趣区域的平均光谱数据,经过不同光谱预处理后,利用连续投影算法(SPA)选择特征波长,将提取的12个特征波长(467,557,665,686,706,752,874,879,886,900,978和995 nm)作为自变量,叶片氮含量作为因变量,分别建立偏最小二乘法(PLS)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。SPA-PLS和SPA-LS-SVM模型对叶片氮含量的预测相关系数R_P分别为0.807和0.836,预测均方根误差RMSEP分别为0.387和0.358。高光谱图像中的每一个像素点都有对应的光谱反射值,利用结构简单、更易提取回归系数的SPA-PLS模型,快速计算出12个特征波长下高光谱图像中每个像素点对应的氮含量预测值,结合像素点的空间位置生成氮素浓度的叶面分布图。可视化分布图详细且直观的反应出同一叶片内部或不同叶片之间氮含量的差异。结果表明,应用高光谱成像技术分析整个油菜生长期的叶片氮含量及其可视化分布是可行的。     

基于高光谱技术的灰霉病胁迫下番茄叶片SPAD值检测方法研究

对灰霉病胁迫下番茄叶片中叶绿素含量(SPAD)的高光谱图像信息进行了研究。首先获取380～1 030 nm波段范围内健康和染病番茄叶片的高光谱图像,然后基于ENVI软件处理平台提取高光谱图像中感兴趣区域的光谱信息,经平滑(Smoothing)、标准化(Normalize)等预处理后,建立了基于Normalize预处理的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)模型。再基于PLSR获得的4个变量建立反向传播神经网络(BPNN)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。4个模型中,LS-SVM的预测效果最好,其决定系数R2为0.901 8,预测集均方根误差RMSEP为2.599 2。结果表明,基于健康和染病番茄叶片的高光谱图像响应特性检测叶绿素含量(SPAD)是可行的。     

基于可见-近红外光谱和多光谱成像技术的梨损伤检测研究

提出了利用可见-近红外光谱技术和多光谱成像技术检测鸭梨损伤随时间及程度变化的新方法.利用可见-近红外光谱技术,分别结合偏最小二乘(panial least squares,PLS)和最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)方法对鸭梨受损程度和受损天数进行预测.结果表明,两种方法在鸭梨损伤后期对损伤程度的判别均具有较好的效果;LS-SVM方法对鸭梨轻度损伤的损伤天数的预测精度较高,但重度损伤天数的预测效果不如PLS方法.然后利用多光谱图像预测鸭梨受损天数.研究发现,利用LS-SVM建立的模型预测效果较稳定,预测结果相关系数均在0.85左右.说明利用可见-近红外光谱分析技术和多光谱成像技术能够快速无损地检测出鸭梨的损伤程度及时间,为鸭梨检测提供了一种新方法.     

基于多光谱成像的番茄叶片叶绿素含量预测建模方法研究

传统的光谱分析技术预测植物的叶绿素含量的精度较低,而基于3CCD的多光谱摄像机的叶绿素预测研究存在其摄像机本身成本昂贵和无法调整的波长通道数等局限性.文章提出了基于多光谱图像技术利用敏感波长(532,610和700 nm)下番茄叶片的灰度值来预测其叶绿素含量的研究方法.利用多元线性回归分析、主成分分析和偏最小二乘回归分析等方法建立了预测模型,取得了较好的预测效果,其相关系数R2c与R2v均达到了0.9左右.表明该方法用于番笳叶绿素的预测是有效和可行的,也为作物的长势检测仪器的开发奠定了基础.     

干贝水分含量可视化检测方法的研究

水分含量影响干贝的口感、质地等品质特征,而且与其贮存期密切相关。应用高光谱成像与检测技术结合化学计量学方法,实现干贝水分含量的快速检测。实验采用高光谱成像系统采集380～1 030 nm波段范围内的高光谱图像,采集得到6个不同干燥时期共90个干贝样本高光谱图像。提取所有样本感兴趣区域的平均光谱数据,采用连续投影算法(SPA)和权重回归系数法(B_w)分别提取了7个和4个特征波长。基于所提取的特征波长和全波长分别建立光谱数据与水分含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型,三种模型分别是SPA-PLSR,B_w-PLSR和PLSR。建模集和预测集相关系数都高于0.95,预测均方根误差都低于10%,三种模型均获得了较好的预测效果,都能很好地预测干贝的水分含量。在所有模型中,SPA-PLSR模型具有较少的波长变量和较高的预测能力(97.28%),因此本文基于SPA-PLSR模型,采用伪彩色图像编程技术实现了干贝图像上每个像素点的水分含量的可视化预测。结果表明,高光谱成像技术结合特征波长提取算法可用于干贝水分含量分布的可视化检测。     

光谱重构油菜叶绿素含量快速检测方法及设备研制

为了实现油菜叶片中叶绿素含量的快速无损检测,开发了手持式多光谱成像系统用于采集油菜叶片在460,520,660,740,840和940 nm 六个波段的光谱图像。将一台能够采集可见光/近红外（380～1 023 nm）512个波段光谱图像但是价格高昂且体积大的室内高光谱成像系统作为参考仪器,将手持式多光谱成像系统作为目标仪器后,采用伪逆法（pseudo-inverse method）求得高光谱成像系统和多光谱成像系统两台仪器之间的转换矩阵F,从而实现6个波段的多光谱图像向512个波段的高光谱图像的重构,提高了手持式设备的光谱分辨率。运用偏最小二乘回归算法（PLSR）建立了重构的光谱与油菜叶片的叶绿素含量之间的关系模型。结果表明,重构的可见光范围内的光谱反射率与叶绿素浓度之间具有很强的相关性,PLSR回归模型建模集的决定系数R2_c为0.82,建模集均方根误差RMESC为1.98,预测集的决定系数R2_p为0.78,预测集均方根误差RMESP为1.50,RPD为2.14。虽然应用本文开发的手持式成像系统结合PLSR模型实现油菜叶绿素含量快速无损预测的精度低于基于室内高光谱成像系统获得的高光谱图像建立的PLSR模型（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.90,1.41,0.82,1.36和2.37）,但是明显优于基于原始多光谱成像系统4个波段（460,520,660和740 nm）反射率建立的PLSR模型得到的结果（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.78,2.06,0.72,1.85和1.88）。表明光谱重构技术可提高多光谱成像预测油菜叶绿素含量的精度,并且与室内高光谱成像系统相比,开发的手持式设备具有体积小、成本低廉和操作简便等优点,可为田间油菜叶片的生理状态和养分检测及可视化表达提供技术支持。     

基于高光谱成像技术的长枣不同保藏温度的可溶性固形物含量检测方法

应用高光谱成像技术对不同保藏温度的灵武长枣的可溶性固形物含量进行预测模型建立。提取图像中感兴趣区域的平均光谱数据,经过不同光谱预处理后,利用连续投影法(SPA)选择特征波长,对4℃冷藏光谱提取13个特征波段(421,426,512,598,641,670,675,723,814,906,944,978,982 nm),对常温保藏光谱提取12个特征波段(425,507,555,598,673,680,685,718,809,910,954,978 nm)。对于MSC处理、MSC+SPA处理、Savitzky-Golay平滑处理和SNV 4种预处理方法,筛选出的最优预处理方法是冷藏采用MSC处理、常温采用MSC+SPA处理。对应这两种最优预处理方法,分别建立偏最小二乘法(PLSR)、支持向量机(SVM)、主成分回归(PCR)3种预测模型。在以上获得的6个预测模型中,得出冷藏、常温保藏的最优模型分别为MSCPLSR模型(R2C:0.852,RMSEC:0.940;R2P:0.857,RMSEP:0.894)和MSC+SPA-PLSR模型(R2C:0.872,RMSEC:0.866;R2P:0.787,RMSEP:1.007)。结果表明:利用高光谱成像技术,结合多种预测模型建立,能够测定不同保藏温度下的灵武长枣可溶性固形物含量,实现对灵武长枣准确快速的无损检测。     

二维相关红外光谱研究聚乳酸/有机蒙脱土纳米复合材料

通过使用变温傅里叶变换红外光谱对不同温度下聚乳酸/有机蒙脱土(PLLA/OMMT)纳米复合材料进行研究,并采用二维相关分析(2DCOS)对羰基谱带的变化进行系统分析。结果表明,加入OMMT后的纳米复合材料,其无定形态的变化总是优于结晶型。红外光谱结合2DCOS能更深入的挖掘聚乳酸复合材料的构象转变信息。     

高光谱结合二维相关光谱检测灵武长枣中半纤维素的含量

利用高光谱成像技术与二维相关光谱（2D-COS）结合化学计量学检测灵武长枣半纤维素含量。采用定量瘀伤装置获得0,Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ级瘀伤长枣模型,通过高光谱和分光光度计分别获得样品高光谱图像和半纤维素含量。蒙特卡洛异常值检测法剔除异常样本后,分别用随机划分法（RS）,Kennard-Stone法（KS）、光谱-理化值共生距离法（SPXY）和3∶1比例法对样本集划分校正预测。采用基线校准（Baseline）、去趋势（De-trending）和标准化（Normalize）对长枣原始光谱预处理后建立偏最小二乘回归模型（PLSR）,优选最佳样本集划分及预处理方法。利用2D-COS将光谱信号扩展到第2维,在全光谱范围内寻找与半纤维素含量相关的敏感波段区间。采用竞争性自适应加权算法（CARS）、引导软收缩（BOSS）、区间变量迭代空间收缩方法（iVISSA）、变量组合集群分析法（VCPA）以及iVISSA+BOSS,iVISSA+CARS和iVISSA+VCPA方法在2D-COS敏感波段区间进行特征波长提取,并建立基于特征波长的PLSR模型。结果表明,样本集经3∶1划分和Baseline预处理后建立的基于全波段的PLSR模型最优,故最佳样本集划分方法为3∶1,预处理方法为Baseline,用于后续特征波长提取。通过2D-COS分析发现3个与半纤维素相关的自相关峰（401,641和752 nm）;在2D-COS敏感区域（401～752 nm范围内）,采用BOSS,CARS,iVISSA,VCPA,iVISS+BOSS,iVISS+CARS,iVISS+VCPA分别提取了14,26,39,12,15,22和11个对应的特征波长,占总波长的18.9%,35.1%,52.7%,16.2%,20.2%,29.7%和14.8%。对比2D-COS和特征波建立的PLSR模型,2D-COS+iVISSA-PLSR模型效果较好,其R2_C=0.747 9,R2_P=0.604 7,RMSEC=0.043 8,RMSEP=0.060 3。研究表明,利用高光谱成像技术结合2D-COS可实现灵武长枣半纤维素含量的快速检测。     

基于分数阶微分算法的大豆冠层氮素含量估测研究

氮素与作物的生长发育、产量和品质密切相关。作物冠层氮素含量的快速、准确、无损检测对于作物营养诊断和长势评估具有重要意义。传统的氮素检测方法检测周期长、操作复杂,同时具有破坏性,无法实现作物氮素含量在时间和空间上的连续动态监测。基于光谱遥感技术快速、无损地获取作物氮素含量是近年来作物组分快速检测研究的热点。当前的研究大多基于原始光谱或整数阶微分(一阶、二阶)预处理后的光谱进行氮素含量预测,原始光谱或整数阶微分预处理后的光谱会忽略光谱曲线间的渐变信息,影响氮素含量的预测准确度。与原始光谱和整数阶微分方法相比,分数阶微分算法在背景噪声去除、有效信息提取等方面较有优势。为研究分数阶微分预处理算法在作物氮素检测中的应用,本文以不同施肥处理下的盆栽大豆作物为研究对象,获取大豆苗期、花期、结荚期和鼓粒期四个生育期共256组冠层高光谱及对应的大豆冠层氮素含量(CNC)数据,运用分数阶微分算法对光谱数据进行0～2阶微分预处理,微分间隔为0.1,分别采用归一化光谱植被指数NDSI、比值光谱指数RSI对预处理后的光谱数据和大豆冠层氮素含量数据进行相关性分析,得到各阶微分预处理下NDSIα(α代表分数阶微分阶数)与大豆CNC,RSIα与大豆CNC相关系数绝对值的最大值及其对应的波段组合--最优波段组合NDSIα(opt)和RSIα(opt),采用线性回归方法,建立各阶微分下NDSIα(opt)与CNC,RSIα(opt)与CNC的预测模型,并与常用植被指数(VOGII, MTCI, DCNI, NDRE)建立的氮素含量预测模型进行比较,研究分数阶微分算法对大豆作物冠层氮素含量预测模型的效果。结果表明：(1)在0～2阶微分范围内,最优波段组合NDSIα(opt),RSIα(opt)与大豆CNC的相关系数随阶数增加呈现先升高后下降趋势。其中,0.8阶微分下NDSI_0.8(R₇₂₅, R₇₆₉)与大豆CNC的相关系数最大,为0.875 9;0.7阶微分下RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)与大豆CNC的相关系数最大,为0.865 1;(2)分数阶微分预处理能够细化光谱数据中的有效信息,增强光谱数据对冠层氮素含量的敏感性,尤其是增强红边平台波段与氮素含量的正相关性及绿波段与氮含量的负相关性;(3)与整数阶微分、常用植被指数相比,分数阶微分能够提高大豆CNC预测模型的准确性。其中,基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与0阶微分RSI₀(R₇₂₅, R₇₆₉)相比建模集决定系数(R2_C)和预测集决定系数(R2_P)分别提高了0.061 9和0.016 6,建模集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别降低了0.552 5和0.180 9,预测相对偏差(RPD)提高了0.110 4。基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与VOG II相比R2_C和R2_P分别提高了0.086 6和0.025 5,RMSEC和RMSEP分别降低了0.757 5和0.248 3,RPD提高了0.146 88;(4)基于0.7阶微分比值光谱指数RSI(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆LNC预测模型较优,其R2_C为0.748 4,R2_P为0.800 3,RMSEC为4.752 9,RMSEP为3.511 1,RPD为2.253 7,能够较好的估测大豆冠层氮素含量。研究表明分数阶微分算法在大豆冠层氮素含量的定量预测中具有一定的优势,为光谱遥感技术在作物氮营养检测中的应用开拓了新的思路。     

基于高光谱技术的土壤水分无损检测

利用高光谱成像仪(光谱范围400～1 000 nm)对土壤含水率进行了无损检测。比较了208个土样不同天数下土壤含水率与光谱变化、不同质量含水量光谱的差异;对比分析了不同光谱预处理方法、不同方法提取特征波长、采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、主成分回归(principal component regression,PCR)与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建模,优选出最佳模型。结果表明：光谱曲线的反射率随着土壤含水率的增加而减小。当超过田间持水率时,光谱曲线的反射率会随着土壤含水率的增加而增大。对比分析了不同预处理方法,近红外波段优选出单位向量归一化预处理方法。采用无信息变量消除法(UVE)、竞争自适应加权采样(CARS)、β系数法、连续投影算法(SPA)方法提取特征波长为49,30,5和7。为了减少数据冗余,对UVE与CARS提取的特征波长进一步采用SPA方法进行特征提取,UVE+SPA,CARS+SPA提取特征波长数分别为5和8个。在此基础上,利用MLR,PCR和PLSR方法对400～1 000 nm范围的特征波长建立模型,对比分析不同建模效果,优选出β系数提取的特征波长的MLR模型。最优的特征波长为411,440,622,713和790 nm,最优模型的预测相关系数R_p=0.979,预测均方根误差RMSEP为0.763。因此,今后可采用不同波段对土壤含水率进行定量分析。     

基于无人机高光谱遥感的东北粳稻冠层叶片氮素含量反演方法研究

为探究遥感监测水稻冠层叶片氮素含量的较优高光谱反演模型,以水稻小区试验为基础,获取了不同生长期水稻冠层高光谱数据。在综合比较一阶导数变换(1-Der)、标准正态变量变换(SNV)和SG滤波法等处理方法基础上,提出一种将SNV与一阶导数变换的SG滤波法相结合的光谱处理方法(SNV-FDSGF),并将处理后的数据经无信息变量消除法(UVE)与竞争自适应重加权采样法（CARS）选出不同生长期的敏感波段。将各生长期的敏感波段两两随机组合,并构建与水稻叶片含氮量相关性较高的差值光谱植被指数(DSI)、比值光谱植被指数(RSI)、归一化光谱植被指数(NDSI)。其中分蘖、拔节和抽穗3个时期的最优植被指数和决定系数R2分别为：DSI(R₈₅₇, R₆₂₃), 0.704; DSI(R₆₇₀, R₅₇₈), 0.786; DSI(R₉₉₅, R₅₀₈), 0.754。以各生长期内的较优的三种植被指数作为输入分别构建自适应差分优化的极限学习机(SaDE-ELM)、径向基神经网络(RBF-NN)以及粒子群优化的BP神经网络(PSO-BPNN)反演模型。结果表明：SaDE-ELM建模效果最好,在模型稳定性和预测能力上比RBF-NN和PSO-BPNN都有了明显提高,各生长期反演模型的训练集和验证集决定系数R2均在0.810以上,RMSE均在0.400以下,可为东北水粳稻冠层叶片含氮量的检测与评估提供科学和技术依据。     

基于特征波段的高光谱技术检测水体中毒死蜱浓度的实验研究

为了探究反射光谱检测水体中毒死蜱农药的可行性,使用由ASD公司的FieldSpecPro地物波谱仪构成的高光谱采集系统在室内、室外环境获取两种不同浓度区间的毒死蜱样品的光谱数据。基于偏最小二乘(PLS)和主成分分析(PCA)算法分别对毒死蜱样品光谱数据建立全波段定量模型,结果两种模型的预测能力均较高。通过相关性分析(CA)计算相关系数来选择毒死蜱样品光谱的特征波长,其中浓度区间为5~75 mg·L-1的室内、室外实验光谱的特征波长为388,1 080,1 276 nm和356,1 322,1 693 nm,浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验样品光谱的特征波长为367,1 070,1 276,1 708 nm和383,1 081,1 250,1 663 nm。结合PLS算法建立样品特征波长光谱数据的定量模型,结果与全波段模型相比,浓度区间为5~75 mg·L-1的室内外实验光谱PLS特征波长模型的校正集决定系数R2_C分别提高至0.987 5和0.999 2,预测集决定系数R2_P分别提高至0.989 4和0.994 4,校正集均方根误差RMSEC分别降低为2.841和0.714,预测集均方根误差RMSEP分别降低为1.715和1.244;浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验光谱特征波长PLS模型的校正集决定系数R2_C分别提高至0.998 3和0.998 8,预测集决定系数R2_P分别提高至0.998 4和0.999 0,校正集均方根误差RMSEC分别降低为1.383和1.186,预测集均方根误差RMSEP分别降低为1.510和1.229,验证集标准差与预测均方根误差的比值(RPD)有所增加,尤其是针对浓度区间为0.1~100 mg·L-1的实验,RPD值显著增加至21.7,说明基于特征波长建立的毒死蜱样品定量模型具有较高精度的预测能力,但是通过不同浓度区间范围的对比实验发现,ASD地物光谱仪对低浓度的毒死蜱溶液预测的相对误差偏大,存在客观上的检测下限。为了保证不同试验条件下的毒死蜱农药的特征波长都得到分析,增强模型使用的普适性与鲁棒性,根据特征波长选择出4个波段,即351~393,1 065~1 086,1 245~1 281和1 658~1 713 nm作为特征波段。特征波段模型的波长变量个数共38个,相比于全波段模型的432个波长变量,模型变量精简了91.2%,其中浓度区间为5~75 mg·L-1的室内外实验光谱PLS特征波段模型的R2_C分别为0.993 7和0.987 8,R2_P分别为0.979 8和0.998 2,RMSEC分别为1.690和2.516,RMSEP分别为1.987和0.659;浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验光谱特征波段PLS模型的R2_C分别为0.9882和0.9807,R2_P分别为0.9391和0.9936,RMSEC分别为3.345和3.942,RMSEP分别为8.996和2.663,且四种实验情况下的模型RPD值均大于2.5,满足定量分析条件。因此采用高光谱采集系统对室内和室外环境中毒死蜱农药的快速检测具有一定的可行性,此研究结果对有机磷农药等面源污染物快速检测有实际的应用价值,可为农田水体有机磷农药快速检测仪器的开发提供理论基础。     

基于同步荧光光谱的鸡肉中甲磺酸达氟沙星和氧氟沙星残留快速检测方法研究

采用同步荧光技术结合化学计量学方法实现了鸡肉中甲磺酸达氟沙星（DFM）和氧氟沙星（OFL）残留的快速检测。首先,分析了DFM标准溶液、OFL标准溶液、空白鸡肉提取液和含DFM和OFL的鸡肉提取液的同步荧光光谱,确定了鸡肉中DFM和OFL残留的检测波长差（Δλ）分别为130和200 nm,荧光激发峰分别为288和325 nm。其次,采用单因素试验考察了氢氧化钠溶液浓度和表面活性剂种类对荧光强度的影响,确定了鸡肉中DFM和OFL残留的最佳检测条件为：氢氧化钠溶液浓度0.1 mol·L-1和SDS溶液浓度0.1 mol·L-1。最后,利用线性回归和偏最小二乘回归（PLSR）及多元线性回归（MLR）算法分别建立了鸡肉中DFM和OFL残留的预测模型。试验结果表明,与基于线性回归和MLR的DFM残留预测模型相比,基于PLSR的DFM残留预测模型的综合评价更好,其预测集决定系数（R2_P）为0.978 3,预测集均方根误差（RMSEP）为1.934 2 mg·kg-1,相对预测误差（RPD）为5.876 5。与基于线性回归和PLSR的OFL残留预测模型相比,基于MLR的OFL残留预测模型的综合评价更好,其R2_P为0.895 0,RMSEP为3.859 8 mg·kg-1,RPD为2.509 1。该方法操作简单、耗时短,可用于鸡肉中DFM和OFL残留的快速检测。     

硫酸根拉曼频移用于深海热液温度探测的方法探讨

作为一种典型的深海极端环境,热液区域不仅分布着各种硫化物矿产,而且孕育着特殊的生态群落,对热液流体理化性质的研究有助于深入了解热液的运动机制。激光拉曼光谱技术除了定性分析方面的优势外,已经被逐步用于定量分析,并且在原位探测中发挥了重要作用。该研究模拟了深海热液喷口流体的高温高压环境,探讨了水分子和硫酸根离子的拉曼光谱在热液流体温度探测中的应用价值。通过对水峰ν₁（H₂O）、硫酸根ν₁(SO2-₄)的拉曼频移与温度、离子浓度的关系进行研究,结果表明水峰ν₁（H₂O）和硫酸根ν₁(SO2-₄)的拉曼频移随温度表现出明显的变化,水峰ν₁（H₂O）的拉曼频移受流体硫酸根浓度的影响明显,因此不适用于硫酸根离子浓度变化明显的热液流体温度的测量。相比之下,ν₁(SO2-₄)的拉曼频移对流体硫酸根浓度和流体压力不敏感,为温度的反演提供了很好的依据。建立了ν₁(SO2-₄)的拉曼频移与温度的线性方程：Rν₁(SO2-₄)=-0.03T+980.69,其中,R2=0.998 6,可用于对深海热液喷口流体温度的原位探测等实际应用。     

高光谱成像的土壤剖面水分含量反演及制图

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（R2_c）和均方根误差（RMSE_c）分别为0.96和0.65%,预测集的决定系数（R2_p）、均方根误差（RMSE_p）和相对分析误差（RPD_p）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。     

高煤级煤石墨化轨迹阶段性的XRD和Raman光谱表征

为了研究石墨化过程中煤的分子结构有序化轨迹,选取湖南、陕西19个不同变形-变质程度高煤级煤为研究对象,采用工业分析、元素分析、X射线衍射分析（XRD）和拉曼光谱分析（Raman）等手段,结合分峰拟合的数学方法,对系列样品分子结构参数（XRD结构参数,如石墨化度、延展度L_a、堆砌度L_c及面网间距d₀₀₂等;Raman参数,如P_G,P₁,R₁,R₂等）进行了统计与计算。研究结果表明：煤化作用阶段H/C随变质程度增加而逐渐减小,但在石墨化阶段以物理变化为主,其趋势变缓或不显著;XRD参数d₀₀₂,L_a,L_c,N及L_a/L_c等随变质程度呈现非线性连续（阶跃性）变化,拐点大致对应R_m=7.0%,d₀₀₂=0.338 nm,拐点之前L_a,L_c及N变化较小（或平稳增大）,拐点之后石墨晶体结构快速形成,微晶尺寸增大,拼叠作用开始并逐渐增强;L_a/L_c变化亦反映石墨化过程由缩合作用向拼叠作用转变。高煤级煤石墨化轨迹可按有序化增加的三阶段模型来表述,无定形碳（无烟煤）至变无烟煤阶段,G峰位、峰位差P₁变化显著,I_D1/I_G在表达无序程度时不服从TK关系;变无烟煤至半石墨阶段,即从石墨化开始结构演化轨迹呈现不同方向,R₁随着有序的增加呈现截然相反的轨迹,部分石墨组分演化服从TK关系,R₂在石墨化度为45%时呈现截然相反的轨迹;石墨阶段温、压作用导致微晶尺寸急剧增加（或阶跃）,I_D1/I_G减小服从TK关系。当不同石墨化程度的新生组分共存时,d₀₀₂不足以代表样品最大的演化程度,但其作为平均度量来标度高煤级煤石墨化过程中结构演化特征仍为较优的选择,且(002)和(γ)峰半峰宽能较好地区分石墨化煤的变质类型,H/C,I_D1/I_G亦随d₀₀₂演化轨迹不同,需利用d₀₀₂＜0.344 0 nm,R₁＜2.0,H/C＜0.12等综合指标判别石墨化的开始。由此可以看出,采用XRD和Raman光谱分析技术可以表征高煤级煤石墨化轨迹阶段性以及结构的差异性。     

刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化

叶绿素是反映绿色植被健康状态的重要生理参数,虫害胁迫下叶绿素与叶光谱的变化机制较为复杂,深入剖析二者关系对于虫害检测有重要意义。以福建省南平市顺昌县为试验区,测定不同受害情景下毛竹叶叶绿素含量(SPAD)与叶光谱,采用Pearson相关法筛选叶光谱特征指标,建立叶SPAD的多元线性回归、岭回归、随机森林与XGBoost估测模型。通过比较光谱特征指标筛选结果及模型估测效果,分析刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化。结果表明：(1)随着虫害程度上升,毛竹叶SPAD呈下降趋势;(2)较之于未受害状态,刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶光谱特征发生明显变化,“绿峰”和“红谷”趋于消失,“红边”斜率减小,近红外波长反射率降低;(3)基于全样本拟合叶SPAD的最优光谱特征指标为VOG₂,R₅₁₅/R₅₇₀, CI_red, PRI与NDVI₇₀₅,最佳估测模型为多元线性回归模型(R²=0.753 7, RMSE=3.015 0);(4)基于不同受害程度样本拟合毛竹叶SP...