科研产出
基于激光诱导击穿光谱和化学计量学的水体COD实时测量方法
《光谱学与光谱分析 》 2017 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：光谱学传感技术测量水体COD是现代环境监测发展的趋势,相比于传统的化学分析方法具有在线连续检测的突出优势,适合对环境水体COD的实时监测。采集实际水样,利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)获取水样的光谱数据。通过不同的光谱预处理方法结合偏最小二乘法建立水样的COD定量预测模型,对水体COD的LIBS光谱测量方法的定量预测及相关模型参数进行分析。发现用基线校正叠加S-G求导预处理后的光谱建立的PLS模型得到最佳预测效果,校正集集R2为0.9958,预测集R2为0.975 3,RMSEC为4.438 7,RMSEP为9.733 9。通过实验结果分析表明光谱传感技术可用于环境实际水体COD的定量预测分析,为开发便携式水体检测设备奠定了理论基础。
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拉曼高光谱成像系统中光在奶粉层的穿透深度研究
《光谱学与光谱分析 》 2017 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：拉曼高光谱成像技术不仅可以获取样本的空间分布信息,图像上每个像素点还包括了完整的光谱信息,因其信息量丰富的特点已在食品安全检测方面得到了应用。本研究探索拉曼高光谱成像系统中光在奶粉层中的穿透深度,以及采集参数和奶粉类型对穿透深度的影响。实验选取均匀奶粉层样品放置于厚度为5mm的三聚氰胺样本之上,检测奶粉层厚度为0.8~4.0mm时的三聚氰胺特征峰强度,以此评估光在奶粉层中的穿透性和信号衰减情况。结果显示当奶粉层厚度一定时,随着激光功率变大,拉曼特征峰值随之增加,此外更长的曝光时间也可以使拉曼信号得到增强。在激光功率不小于2 W且曝光时间不小于500ms时,光在全脂奶粉层的穿透深度可达4mm。奶粉层厚度在0.8~4.0mm范围内,穿透奶粉层的拉曼信号随着奶粉层厚度增加呈指数式衰减。在激光功率为8W、曝光时间为1 000ms的条件下,光在全脂、低脂和脱脂奶粉层的穿透深度均达到了4mm。在相同测量厚度下,通过脱脂奶粉层接收的拉曼信号弱于通过全脂和低脂奶粉层接收的拉曼信号强度。研究结果为拉曼高光谱检测中奶粉样品的前处理提供了有益参考。
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基于太赫兹光谱技术的D-无水葡萄糖定性定量分析研究
《光谱学与光谱分析 》 2017 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：葡萄糖是生命活动中重要的有机分子,研究葡萄糖在太赫兹波段的吸收特性并开展定性定量分析研究具有重要意义。太赫兹光谱对大分子物质具有特异性,当光谱穿透生物大分子时,由于分子间作用力和分子转动振动等因素影响,会产生太赫兹光谱下的特征指纹峰,不同大分子物质的指纹峰具有特异性,利用这一特征可以对不同大分子物质进行鉴别。本研究选取D-无水葡萄糖为研究对象,首先运用太赫兹时域光谱技术测量得到葡萄糖样品的时域光谱,测得的时域光谱经过傅里叶变换得到频域光谱,再采用Dorney和Duvillaret方法计算得到吸收系数,研究样品的吸收特性,然后开展了数学建模研究并建立了D-无水葡萄糖含量与太赫兹光谱的定量预测数学模型。研究结果表明,D-无水葡萄糖在太赫兹波段呈现明显的吸收特性,比较多元线性回归与偏最小二乘方法建立的回归模型,通过多元线性回归对样品的特征指纹峰建立的回归模型,得到的预测模型精度较高,稳定性较好,模型的校正集相关系数达0.977 2,均方根误差为0.061 6,预测集相关系数为0.992 7,预测均方根误差为0.055 2,从而太赫兹时域光谱技术可用于有效开展D-无水葡萄糖定性定量研究,该研究为运用太赫兹光谱技术手段开展果蔬、食品、药品中葡萄糖含量快速检测提供方法参考。
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土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性初步研究
《光谱学与光谱分析 》 2017 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：为研究土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性,采用近红外光谱结合偏最小二乘算法,针对风干土壤中的K,As,Hg,Cu,Zn,Pb,Cr,Cd元素,在剔除异常值后,建立定量校正模型;并对风干、烘干处理的外部验证集样品分别预测上述元素含量。结果表明,风干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数皆大于相应烘干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数;风干外部验证集各元素的预测值-参考值均具有显著的相关关系,烘干外部验证集中K,Hg,Cr的预测值-参考值之间不具有显著的相关关系。对土壤金属元素近红外光谱定量校正模型的适应性进行了初步研究,可为土壤中金属元素快速定量监测方法以及农产品产地环境监测等提供一定的参考。
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通过挥发物鉴别葡萄变质状态-基于长光程红外光谱和简易电子鼻阵列
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：葡萄在劣变时会挥发出特定成分和浓度的气体。在变质葡萄的挥发物红外光谱中发现了乙醇、乙酸乙酯和二氧化碳的光谱特征。通过多次反射的光学系统提高了光谱测量的光程,从而获得了更高的探测灵敏度。利用新型光谱测量系统进一步研究了葡萄劣变过程中挥发物的精细化特征,并证实了其中含有多种醇类、酯类、醛类和乙烯的光谱特征。部分挥发物的浓度随贮藏时间展现规律性的变化,可以以其为生物标志物来表征葡萄的变质程度。进一步以光谱观测规律为基础研制了由传感器阵列组成的电子鼻,通过对特定挥发物的定量化测量实现葡萄变质的分类和预警。揭示了更为精细的葡萄劣变过程中挥发物的光谱特征变化规律,证实了通过挥发物测量鉴别水果变质的可行性,为开展水果变质的实时监测技术研究提供了理论和技术参考。
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酒石酸手性异构体的红外光谱初步探讨
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用中红外光谱仪结合衰减全反射附件在特定分辨率下研究了D-酒石酸和L-酒石酸的中红外光谱特征。结果表明,在特定的光谱分辨率下,L-酒石酸和D-酒石酸的中红外光谱谱形仅在1 780~1 640cm-1范围内具有差异。
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西瓜检测部位差异对近红外光谱可溶性固形物预测模型的影响
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：西瓜可溶性固形物含量的无损检测对提升其内部品质十分重要。为实现近红外光谱对小型西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对预测模型的影响,以"京秀"西瓜为研究对象,分别采集赤道、瓜脐和瓜梗三部位的漫透射光谱信息,利用偏最小二乘算法(PLS)建立并比较单一检测部位和混合所有检测部位的西瓜可溶性固形物近红外光谱预测模型,并分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对西瓜可溶性固形物近红外光谱变量进行特征波长筛选。结果显示,相比于单一检测部位的模型,混合所有检测部位的校正集样本建立的模型取得了较优的预测结果。同时,利用CARS算法筛选的42个特征波长变量建模,对三种检测部位预测集样本的预测结果分别为赤道R_P=0.892和RMSEP=0.684°Brix,瓜脐R_P=0.905和RMSEP=0.629°Brix,瓜梗R_P=0.899和RMSEP=0.721°Brix。模型得到了很大的简化,且预测精度较高。比较发现,利用SPA算法筛选的19个特征波长变量所建模型的预测精度较低。利用三种检测部位的西瓜样本建立的PLS混合预测模型,结合CARS算法进行有效特征波长变量筛选,可提高西瓜可溶性固形物预测模型的精度,实现西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对近红外光谱预测模型的影响。结果为今后开发便携式设备检测西瓜表面各部位可溶性固形含量提供参考依据。
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基于向前和向后间隔偏最小二乘的特征光谱选择方法（英文）
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：在近红外光谱分析中,向前间隔偏最小二乘法(FiPLS)和向后间隔偏最小二乘法(BiPLS)是常用的基于波长变量选择的建模方法,其模型精度较高,但贪婪搜索特性较强,导致选出的波段并不能较好地反映待测成分的信息。针对该问题,提出一种基于两者组合策略的光谱特征波段选择方法(FB-iPLS)。在光谱分段的基础上,既利用FiPLS选取有用波段,同时利用BiPLS删除无用波段,来交互执行特征变量的选择与删除,对目标特征波段进行双向选择,用于提高模型的稳健性。用该方法建立水中乙醇含量的定量预测模型,并与FiPLS和BiPLS算法对比。由于光谱分段大小会对模型的结果有影响,该实验还考查这三种方法在不同光谱分段处的结果。在光谱划分60段时,提出的FB-iPLS方法取得最佳预测性能,其校正集与验证集相关系数r分别为0.967 7,0.967 0,交互验证均方根误差RMSECV分别为0.088 8,0.057 1。与FiPLS和BiPLS相比,该方法无论在不同光谱分段区间还是在各自最优与最差分段处,模型的整体预测性能都有所提高。实验结果表明,提出的方法能改善BiPLS与FiPLS贪婪搜索的特性,对特征波段的选取更高效、更具代表性,能进一步提高模型的预测性能。
关键词： 近红外光谱 FiPLS BiPLS FB-iPLS 贪婪搜索 特征波段
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基于中分辨卫星影像的农用航空喷药效果评估（英文）
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：遥感技术能被用于大尺度作物化学喷药效果检测,这为精准农业航空施药发展提供了重要的技术支撑。利用M-18B农用飞机在4米的飞行高度喷施化学农药混合剂(杀菌剂和植物生长调节剂),去控制水稻爆发性疾病--叶片纹枯病和促进水稻植株的生长。施药一周后,喷药区的卫星影像被获取并计算植被指数,同时采集了地面化学农药的药液沉积量。分析了药液雾滴沉积量和植被指数的关系,结果显示,单相光谱特征(NDVI)和液滴沉积点密度(DDPD点·cm~(-2))的相关系数是0.315,p-value为0.035;时间变化特征(MSAVI)和液滴沉积体积密度(DDVDμL·cm~(-2))之间的相关系数是0.312,p-value为0.038。另外,水稻生长活力最旺盛的范围都出现在喷洒区域内,植株活力随着药液漂移距离的增加逐步减少。同时,相同的变化趋势也出现在雾滴沉积量与光谱特征的空间变化插值图中。由此得知,从卫星图像中计算的植被指数NDVI和MSAVI,可以用来评估大尺度农田的农用航空药液喷洒效果。
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高光谱图像信息检测玉米籽粒胚水分含量
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：通过波段比和阈值相结合的方法,分别提取了玉米籽粒全表面结构和胚结构区域的1 000~2 500nm近红外高光谱信息,研究了玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系,同时采用竞争性自适应重加权变量选择算法(CARS)、遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)筛选特征波段,建立并比较偏最小二乘回归(PLS)模型对水分含量的预测效果。结果显示,玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系显著,随着水分含量的增加,光谱反射值逐渐降低。预测模型结果表明,基于玉米籽粒胚结构区域光谱信息所建立的CARSPLS,GA-PLS和SPA-PLS回归模型预测相关系数Rp分别为0.931 2,0.917 6和0.922 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.315 3,0.336 9和0.336 6,所选取的特征波段数量分别为9,14和6,较基于全表面光谱信息所建模型的特征波段数量分别少了49,12和24个,且预测效果与采用全表面光谱信息无显著差别,SPA-PLS算法为基于玉米籽粒胚结构光谱信息的水分含量预测最高效模型。提取胚结构区域所用光谱波段为1 197,1 322和1 495nm,建立SPA-PLS回归模型所用特征波段为1 322,1 342,1 367,1 949,2 070和2 496nm。研究结果表明,采用近红外高光谱技术进行玉米籽粒水分含量无损检测时,提取玉米籽粒胚结构的图谱信息较全表面光谱信息更高效。
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