不同傅里叶变换红外光谱法研究土壤光谱特征的比较与应用

为了将傅里叶变换红外光谱技术更好地应用于土壤中官能团的定量分析,通过比较3种不同傅里叶变换技术下土壤特征吸收峰的差异,来选取最佳的光谱技术应用于土壤的相关研究。采用透射(T-FTIR)、衰减全反射(ATR-FTIR)和漫反射(DR-FTIR)3种光谱技术分别对有机物(苯甲酸、硬脂酸)和土壤(辽东栎)进行了分析。并将辽东栎和草地土壤样品按不同比例混合,使用T-FTIR和DR-FTIR对混合土样进行光谱测定,用于定量分析研究。结果表明:(1)有机物样品在3种光谱技术中均出现特征吸收峰,苯甲酸在1 600～1 400 cm^-1出现苯环C=C骨架特征峰,硬脂酸在2 900～2 800 cm^-1显现甲基的特征峰。有机物中羧酸-COOH内羰基-C=O在1 720～1 680 cm^-1出现伸缩振动吸收峰,羟基-OH分别在1 430～1 410 cm^-1,940～930 cm^-1附近出现面内和面外弯曲振动吸收峰。有机物在T-FTIR技术中需要用溴化钾(KBr)对其稀释。(2)辽东栎土壤样品在T-FTIR和DR-FTIR技术测试中发现,其土壤谱图中有较多有效特征吸收峰,土壤样品在T-FTIR技术中也需要用KBr进行稀释并使样品均匀的分布在锭片中; 而ATR-FTIR技术测试中仅出现个别有效特征吸收峰,不利于对土壤谱图鉴别与进一步分析。(3)辽东栎和草地土壤样品按不同比例混合的测试结果表明:T-FTIR和DR-FTIR技术测试中质量分数与峰面积比呈正相关,线性拟合分别为R²=0.70和R²=0.88。土壤在3种不同红外技术中,DR-FTIR光谱具有较好的土壤特征吸收峰,对土壤样品可以不用KBr稀释。测试步骤简单易操作,可用于土壤样品定量分析研究。     

基于光谱指数与机器学习算法的土壤电导率估算研究

土壤盐分是干旱区土壤盐渍化评价的重要指标。以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为例,基于土壤电导率 (Electrical conductivity,EC) 及可见光-近红外 (Visible and near infrared, VIS-NIR) 光谱数据,通过蒙特卡洛交叉验证 (Monte Carlo cross validation, MCCV) 确定364个有效样本。采用原始光谱 (Raw reflectance, R) 及其经过微分、吸光度 (Absorbance, Abs)、连续统去除 (Continuum removal, CR) 等6种预处理后的数据构建光谱指数。基于遴选出的21个最优指数,采用BP神经网络 (Back propagation neural network, BPNN)、支持向量机 (Support vector machine, SVM)、极限学习机 (Extreme learning machine, ELM) 三种算法对EC进行估算,并引入偏最小二乘回归 (Partial least squares regression, PLSR) 进行比较。结果表明：在基于R与6种光谱预处理数据构建的21个最优光谱指数之中,R_FD_RSI (R₁₉₁₃,R₂₁₄₂) 表现最佳 (r = 0.649) ;与PLSR相比,机器学习算法能够显著提高模型的估算精度,R²提高了34.55%。三种机器学习算法模型中,ELM表现最优 (R² = 0.884, RMSE = 3.071 mS?cm^-1, RPIQ = 2.535) 。本研究中所构建的光谱指数在兼顾遥感机理的同时能深度挖掘更多的隐含信息,并且基于机器学习算法的土壤EC估算模型精度显著提高,为干旱区土壤盐分定量估算提供了科学参考。     

高光谱土壤多元信息提取模型综述

高光谱土壤多元信息提取模型的精度与光谱学在这一领域未来能够发挥的作用直接相关。在列举土壤样品制备、理化成分测定和土壤光谱数据获取标准技术的基础上,总结了目前适用于土壤光谱处理的异常筛选、平滑去噪、重采样、变换和定量化方法。对偏最小二乘法、主成分分析和多元逐步回归法等8种建模方法进行了对比,分析了各类方法的建模针对性。按照有机质、水分、盐渍化、重金属和其它成分分类归纳了目前取得良好应用效果的多种光谱信息提取模型,并对比了每个模型的信息提取精度。光谱所指示的信息,不仅能够为土壤成分提供快速指示信息,而且在实测数据基础上所建立的信息提取模型,是软件研发、仪器研发和土质评价等工作的理论基础。     

漫反射和透射光谱检测马铃薯黑心病的比较

针对马铃薯黑心病不易检测,提出马铃薯黑心病的光学无损检测方法,并比较了马铃薯黑心病的漫反射光谱和透射光谱检测方法。通过高光谱图像采集系统、透射光谱采集系统和傅里叶变换近红外光谱仪获取合格马铃薯与黑心病马铃薯的可见/近红外漫反射光谱、可见/近红外透射光谱以及近红外漫反射光谱,并采用偏最小二乘-线性判别分析方法建立马铃薯黑心病的识别模型。透射光谱采集系统采集的可见/近红外透射光谱所建模型的判别正确率最高,对测试集样本的识别正确率为98.46%;高光谱图像采集系统获取的可见/近红外漫反射光谱经二阶导与标准化组合预处理后所建模型对测试集样本的识别正确率为92.31%;傅里叶变换近红外光谱仪获取的漫反射光谱经标准正态变量变换与标准化组合预处理后所建模型对测试集样本的识别正确率90.77%。试验结果表明:采用光谱检测马铃薯黑心病,透射光谱系统优于高光谱成像系统,高光谱成像系统优于傅里叶近红外光谱仪。研究结果为马铃薯内部缺陷的光谱定性判别及便携式仪器的研制提供了参考。     

黄土的红外反射光谱与红外光声光谱特征及其差异研究

红外光谱法作为一种新的研究手段已经广泛应用于土壤分析,由其检测区域和手段的不同又可分为多种光谱类 型。本研究以第四纪黄土为例,系统地比较了近红外区和中红外区反射光谱和光声光谱的吸收特征及其差异。结果表明,中红外光谱比近红外光谱的信息更为丰富,且中红外光谱与样品中物质的特征吸收关系更加密切,从而更有利于土壤定性与定量分析。土壤的反射光谱和光声光谱表现出了明显不同的特征,在近红外区,反射光谱和光声光谱吸收明显不同,而在中红外区,反射光谱和光声光谱具有相对应的吸收,但相对吸收强度明显不同,且吸收峰的位置也发生改变,尤其在1 000 ~ 2 000 cm-1谱区,反射光谱相互干扰很强,而光声光谱的吸收特征更为明显。在黄土的分类鉴别上,反射光谱优于光声光谱。红外反射光谱和光声光谱在不同波段下具有不同的吸收灵敏度,在土壤定性与定量分析中各自都将具有其明显的优势。     

光谱变换和光谱分辨率对土壤有机质含量估测精度的影响

利用高光谱遥感数据结合统计建模是当前土壤有机质（SOM）含量高光谱估测的主要方法。为了探讨SOM含量高光谱估测适宜的光谱变换方法和光谱分辨率,以黑龙江省建三江黑土区土壤样本为研究对象,采用SR-6500便携式光谱仪在实验室测量土样的光谱反射率。对土壤光谱数据重采样为1、5、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 nm共12种光谱分辨率,经过Savitzky-Golay光谱曲线平滑处理后,将光谱反射率R进行反射率倒数1/R、对数log R、倒数对数log(1/R)、对数倒数1/log R、一阶导数R′、倒数一阶导数（1/R）′、对数一阶导数（log R）′、倒数对数一阶导数[log(1/R)]′和对数倒数一阶导数（1/log R）′共10种光谱变换;利用多元线性逐步回归（MLSR）和偏最小二乘回归（PLSR）的方法建立SOM含量估测模型。结果表明：（1）1/R和（1/R）′光谱变换对于提高SOM含量估测精度的效果较好,其中1/R光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.87,(1/R)′光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.90;(2)5、10 nm...     

冠层反射光谱与小麦产量及产量构成因素的定量关系

基于4个小麦品种、5个施氮水平的田间试验,在比较小麦冠层多光谱和高光谱反射特征的基础上,讨论了不同生育期冠层反射光谱参数与小麦产量及产量构成因素的定量关系。结果表明,拔节期冠层多光谱参数与理论产量和实际产量的相关性较高,可用于预测小麦产量,而冠层高光谱反射参数与小麦产量间的相关性较差,难以直接利用预测小麦产量;冠层的多光谱和高光谱参数对亩穗数的预测效果均较好,小麦拔节期、灌浆中期和成熟期的冠层多光谱参数、高光谱参数均与亩穗数间具有极显著正相关关系（P〈0.01）,从而分别建立了各时期利用高光谱参数A（760,850）/R550、多光谱比值植被指数RVI（810,560）的小麦估产方程。研究结果对选择合适的光谱参数建立估产模型、保证高光谱遥感信息反演精度具有重要价值。     

黑土土壤水分高光谱特征及反演模型

应用高光谱技术阐释土壤含水率光谱规律及对土壤含水率进行定量分析,为精准农业地表土壤水分的快速测定提供参考。该文以吉林省黑土土类中的黑土亚类土壤为研究对象,利用ASD FieldSpec FR便携式光谱仪在室内环境下对不同含水率的土壤样本进行光谱反射率测量和特征分析;通过对土壤样品高光谱反射率进行对数、倒数、一阶微分以及反射率倒数的一阶微分、反射率对数的一阶微分变换,运用统计分析中的相关系数计算进行了光谱反射率与土壤水分的相关分析,并提取了土壤光谱特征波段;采用逐步多元线性回归方法和指数模式分析法,进行了高光谱土壤含水率定量反演。研究结果表明,在低于田间持水率状况下,黑土土壤光谱反射率及其反射率一阶微分和反射率对数一阶微分变换的敏感波段主要集中在400～410、1 400～1 850和2 050～2 200 nm范围内,其中2 156 nm处与土壤水分相关系数最高,达0.89;在波长1 328、1 439、1 742和2 156 nm处,采用反射率对数一阶微分所建立的黑土土壤含水率预测方程的预测精度最好,决定系数为0.931。黑土土壤含水率高光谱反演模型的建立为土壤水分的快速测定提供了新的途径。     

黑土有机质含量高光谱模型研究

通过对黑龙江省典型黑土区土壤样品高光谱反射率的室内测定,研究了典型黑土可见光/近红外波段光谱反射特性;利用多元统计分析方法,以土壤光谱反射数据及其数学变换数据作为自变量,以黑土有机质含量对数变换数据作为因变量,建立黑土有机质含量高光谱预测模型,并对模型的稳定性和预测能力进行检验。结果表明:(1)620~810nm波段范围是黑土有机质的主要光谱响应区域,最大响应值在710nm附近;(2)对光谱数据进行归一化处理可以部分消除不同土样测试过程中存在的噪声;(3)模型及其检验的决定系数R2都在0.9以上,模型的总均方根差RMSE均小于2.1,模型具有很好的稳定性和预测能力,可以用于黑土有机质含量的快速测定;(4)归一化一阶微分模型为最优预测模型。     

黑土与白浆土径流含沙量反演方法的可行性探讨

选择东北地区两种主要土壤类型(黑土与白浆土),配置不同含沙量供试水体,观测水体浊度值与光谱反射率,分析含沙量与浊度、光谱反射率及其几种光谱变换值的关系,探讨了利用水体浊度与光谱特征反演径流含沙量的可行性。结果表明:两种水体浊度值与含沙量呈显著正相关,但误差分析与不确定分析显示二者关系精度还不尽理想。光谱变换的含沙量反演模型中,黑土反射率与白浆土反射率的对数验证精度较好,但均低于浊度方法。利用浊度值与光谱特征共同反演径流含沙量的结果表明,黑土反射率的倒数与浊度、白浆土反射率的对数与浊度共同推求含沙量的方法拟合效果最佳,同时降低了误差,提高了精度。研究结果可为水土流失自动化监测提供一定参考。     

基于稳态空间分辨光谱的猪肉新鲜度检测方法

该文探索肉品光学参数与新鲜程度变化之间的关系,从而为无损、快速地评定猪肉新鲜度提供一种方法。基于生物光子学原理,应用近红外稳态空间分辨光谱技术,设计了可见-短波近红外多通道光学参数检测装置,在系统校准基础上获得猪肉在新鲜度变化过程中的有效衰减系数谱。研究了逐日获得的猪肉有效衰减系数与反映肉品新鲜程度的挥发性盐基氮（TVB-N）含量之间的关系,并辅以菌落总数检测与感官指标评价等作为参考依据。研究结果表明,当肉品发生腐败,胞膜发生溶解破裂,其组织结构的改变导致散射变化;有效衰减系数在940、960 nm波长处与TVB-N含量变化呈显著相关。由此得出：在短波近红外范围内可以建立近红外光谱与TVB-N的相关关系,从而达到评价肉类新鲜度的目的。     

Oxidation of porcine Myosin by hypervalent myoglobin: the role of thiol groups

Oxidation of the myofibrillar muscle protein myosin from pork by hypervalent myoglobin species (MbFe(III)/H 2O2 radical generating system) was investigated in aqueous solution in the pH range of 5.0-7.8 by electron spin resonance (ESR) spectroscopy using N- tert-butyl-alpha-phenylnitrone (PBN) as spin trap and indirectly by determination of the rate of reduction of hypervalent myoglobin species by UV spectroscopy. Cross-linking of myosin was examined by SDS-PAGE. The target for oxidative modification of myosin was studied by thiol blocking by N-acetylmaleimide (NEM) and by determining oxidative modification of myosin thiols. The reaction between myosin and hypervalent myoglobin was fast and showed little dependence on pH. The myosin radicals formed were observed to be short-lived. Myosin thiols are suggested to be the main target for oxidative modification, as NEM-treated myosin did not form radicals in the presence of hypervalent myoglobin. A significant decrease in thiol content was already demonstrated 25 s after initiation of oxidation of myosin. The majority of myosin heavy chain (MHC) was demonstrated to be cross-linked through intermolecular disulfide bonding 1 h after initiation of oxidation. This demonstrates that thiols are important for radical formation and cross-linking of myosin during oxidation with hypervalent myoglobin at the pH of meat products.     

拉曼光谱在精细农业土壤成分快速检测中的研究进展

拉曼光谱分析技术利用分子运动对入射光产生非弹性散射的原理对分子成分进行检测,具有受水分干扰小、样本预处理小、与红外光谱信息互补等特点,在土壤成分快速分析方面展现了很大的优势。但是拉曼光谱信号弱,受荧光干扰强,为土壤拉曼信号的有效获取带来困难。为了分析拉曼光谱在土壤成分检测中的应用潜力,该研究综述了移频激发差分拉曼光谱技术、共焦显微拉曼技术以及表面增强技术等基于拉曼光谱的土壤成分检测技术,分析了土壤成分拉曼光谱检测的研究进展,并提出进一步研究建议。结果表明：1)脂肪族化合物以及芳香族化合物都具有拉曼活性,为基于拉曼光谱的土壤有机质含量的定性、定量分析提供了理论依据。为了弥补拉曼光谱对有机质整体定量预测精度的不足,采用红外-拉曼光谱融合方式补偿单独拉曼光谱数据中缺失的土壤有机质信息,可显著改善预测精度。2)利用表面增强技术可以增强土壤溶液中可溶性氮与土壤有效氮拉曼特征波峰的强度,获得了良好的定量预测效果,回归模型决定系数R²达到0.91～0.99。3)土壤中很多含磷的化合物都具有拉曼活性,拉曼光谱是识别土壤中不同磷酸盐形态的极其有效的工具,在土壤磷素含量的分析中,应用...     

Role of globin moiety in the chemical structure of curing pigment

In this study, the role of the globin moiety in the structure of this pigment has been evaluated, using myoglobin and hemin as model systems. After the synthesis of the cured pigment from the compounds used in this study, the absorption spectra, Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), and electrospray ionization (ESI)/MS spectroscopy were used to evaluate the chemical structure. Results indicated that the UV/visible, IR absorption, and mass spectroscopy of the cured pigment produced from myoglobin and its counterpart without the globin moiety, hemin, are different. Whereas myoglobin produced mononitrosylheme, hemin converted to dinitrosylheme, but probably the second nitric oxide group attached to the propionate side chain of the heme ring. It seems that the globin moiety protected heme ring against the second nitric oxide group.     

应用拉曼和中红外衰减全反射光谱测定溶液和土壤中的硝酸盐

为比较拉曼光谱和红外光谱在溶液和土壤中硝酸盐含量定量分析的适用性,采用两种光谱对溶液和土壤中的NO3–-N含量(0~200 mg/L)进行快速测定。结果表明,溶液中硝酸盐的拉曼特征峰在1 047 cm–1处,该特征峰强度与NO3–-N浓度成正比,对1 035~1 060 cm-1波段拉曼光谱峰面积和NO3–-N含量进行线性回归,决定系数R2为0.995 4;溶液中硝酸盐的中红外衰减全反射光谱特征吸收峰在1 350 cm–1,吸收峰与NO3–-N含量成正比,特征吸收区1 200~1 500 cm–1峰面积与NO3–-N含量的决定系数R2为0.991 1,表明两种光谱都可用于溶液中硝酸盐的测定。对于土壤样品,红外光谱在1 250~1 500 cm–1处有硝酸盐吸收峰,且吸收峰与NO3–-N含量成正比,峰面积与NO3–-N含量之间的决定系数R2为0.968 4;而对于拉曼光谱,硝酸盐的拉曼峰因受较强干扰导致吸收峰不明显,峰面积与NO3–-N含量之间的决定系数R2仅为0.000 9,表明中红外衰减全反射光谱可用于土壤中硝酸盐的测定,而拉曼光谱则很困难。因此,拉曼光谱和中红外衰减全反射光谱都可用于溶液中硝酸盐的测定,且前者灵敏度要高于后者;中红外衰减全反射光谱可用于土壤中硝酸盐的测定,而拉曼光谱难以用于土壤中硝酸盐定量分析,这为硝酸盐的快速测定提供理论依据和技术支持。     

Stabilization of beef meat by a new active packaging containing natural antioxidants

A new antioxidant active packaging material for food has been designed and developed, consisting of a polypropylene film in which some natural antioxidants have been immobilized. The antioxidant properties of the new material have been tested by using both pure myoglobin and fresh beef steaks. Two different cell configurations (glass vial and Petri dish) and four different myoglobin concentrations-according to the common content of this compound in fresh meat and meat derivatives (1080, 1995, 3332, and 4414 microg g(-1), respectively)-have been evaluated in oxidation studies. Furthermore, three different concentrations of natural antioxidants in the film (designated as PR1, PR2, and PR3) were evaluated. Once myoglobin samples and the active films were introduced in the cell, they were exposed to cool white fluorescent light to accelerate oxidation for a period of time ranging from 5 to 30 days. Remaining myoglobin concentration was measured by molecular absorption UV-vis spectrophotometry at 409 nm. Organoleptic properties and color, texture, and physical characteristics of fresh meat packaged with the new active film have also been measured to evaluate the shelf life of the packaged meat. Results showed that, compared to normal polypropylene, the active film containing natural antioxidants efficiently enhanced the stability of both myoglobin and fresh meat against oxidation processes, thus being a promising way to extend the shelf life of fresh meat.     

Myoglobin oxidation in a model system as affected by nonheme iron and iron chelating agents

A model system was used to study the effect of nonheme iron on myoglobin oxidation at pH 5.6 and pH 7.2 at 23 degrees C. The addition of ferrous iron significantly (p < 0.05) increased the rate of myoglobin oxidation in the absence of lipid, demonstrating that iron promoted myoglobin oxidation independent of the effect of lipid oxidation. The addition of the type II, iron chelating antioxidants sodium tripolyphosphate (at pH 7.2) or milk mineral (at pH 5.6) negated the effect of added iron, slowing oxidation of myoglobin. A clear concentration dependence was seen for iron-stimulated myoglobin oxidation, based on both spectral and visual evidence. Further investigation is needed to determine the possible role for nonheme ferrous iron on myoglobin oxidation in vivo or in meat.     

前表面荧光光谱法鉴别不同冷藏时间的大黄鱼鲜度

为研究前表面荧光光谱法在水产品品质评价方面的应用,利用前表面荧光对不同冷藏时间的大黄鱼肌肉进行扫描,对色氨酸和烟酰胺腺嘌呤二核苷酸(NADH)的荧光光谱数据进行主成分分析(PCA)和Fisher线性判别分析(FLDA),并运用偏最小二乘回归(PLSR)建立了大黄鱼鱼肉荧光光谱数据和冷藏时间的预测模型。结果表明,用PCA方法提取色氨酸和NADH荧光光谱的有效信息,所建模型可区分不同冷藏时间(0~8 d)的大黄鱼样品,且色氨酸作为内源荧光探针的分析效果更好;用FLDA方法分析色氨酸和NADH荧光光谱,留一法(leave-one-out)交叉验证的判别正确率分别为100%和98%,对不同冷藏时间的大黄鱼区分效果优于PCA方法;PLSR模型中色氨酸和NADH荧光光谱的校正集和预测集的相关系数均大于0.9,交互验证均方根误差(RMSECV)分别约为1.13、0.41,校正集均方根误差(RMSEC)/预测集均方根误差(RMSEP)分别约为0.53、0.99,通过NADH荧光光谱建立的PLSR模型预测能力较好。前表面荧光光谱法结合化学计量学技术能够对不同冷藏时间的大黄鱼进行有效区分。本研究结果为前表面荧光光谱技术在大黄鱼冷藏保鲜中对冷藏时间的预测提供了一定的理论依据。     

耕作方式对麦田土壤水分消耗和硝态氮淋溶的影响

以高产冬小麦品种济麦22为材料,设置条旋耕、深松＋条旋耕、旋耕、深松＋旋耕和翻耕5种耕作方式处理,研究耕作方式对小麦各生育阶段土壤水分消耗和硝态氮淋溶的影响。结果表明：（1）深松＋条旋耕处理小麦各生育时期棵间蒸发量、播种至拔节阶段0-40cm土层土壤贮水消耗量和农田日耗水量显著低于旋耕、深松＋旋耕和翻耕处理的;开花至成熟阶段60-120cm土层土壤贮水消耗量、农田日耗水量和灌浆后期旗叶水势显著高于其他处理的。（2）深松＋条旋耕处理成熟期0-80cm土层土壤硝态氮含量与深松＋旋耕处理的无显著差异,均低于其他处理的;80-120cm土层土壤硝态氮含量低于深松＋旋耕处理的。（3）深松＋条旋耕处理籽粒产量与深松＋旋耕处理的无显著差异,均高于其他处理的,水分利用效率最高,是本试验条件下的高产高水分利用效率处理。     

基于近红外光谱和机器视觉融合技术的板栗缺陷检测

为提高合格和缺陷板栗分级检测识别精度,提出了近红外光谱和机器视觉的多源信息融合技术的板栗缺陷检测方法。试验以湖北京山板栗为试验对象,利用BP神经网络方法建立了基于近红外光谱、机器视觉和多源信息融合技术的板栗分级检测模型。试验结果表明,3种识别模型对对训练集板栗回判率分别为96.25%、96.67%和97.92%;对测试集板栗的识别率为86.25%、83.75%和90.00%。基于近红外光谱和机器视觉的多源信息融合技术进行板栗分级检测的方法是可行的,融合模型较单独采用机器视觉技术或近红外光谱分析技术建立模型的识别率均有显著提高。