太阳光合有效辐射光谱分布模拟系统

根据照射到地球表面的太阳光光谱分布情况,利用不同峰值波长的发光二极管(LED)研制了可以动态调整模拟太阳光的光源系统.该系统利用多种LED进行适当的波长匹配,模拟了太阳光从可见光到红外光的照射范围.同时自主开发了电源调控器,采用脉宽调制技术(PWM)来调节LED的光照强度,可以对确定波长范围内的照射光强度进行调节,实现动态控制光谱分布辐射的目的.     

基于近红外光谱的猪肉水分在线检测与分级

基于近红外光谱法,优化光纤探头检测距离并通过检测距离调节系统和多点同时检测,设计了猪肉水分在线检测分级系统。首先,为确定光纤探头与生鲜猪肉样品表面间的最佳检测距离,在13个不同检测距离下(5~29 mm)采集了54个样品的光谱,采用多元散射校正方法对原始光谱进行预处理,分别建立了第1波段(349~1 435 nm)、第2波段(1 037~1 761 nm)和双波段结合3种情况的含水率偏最小二乘回归模型,分析了不同检测距离和不同波段的模型,确认19 mm为在线检测分级装备的最佳检测距离。然后,通过检测距离实时调节系统动态固定最佳检测距离,设计了双波段多点同时检测系统,采集45个猪肉样品在静态条件和在线条件下的光谱,通过比较分析,两种情况下预测结果相近,从而证实了所设计的在线系统能够预测猪肉水分,并且双波段融合建模效果优于单波段,预测结果为:校正集相关系数和校正均方根误差分别为0.906和0.598,验证集相关系数和预测均方根误差分别为0.836和0.402。最后,利用独立的21个猪肉样品验证猪肉预测分级模型精度及稳定性,结果判断正确率为90.48%,表明可见近红外光谱法结合多点检测能有效地在线检测猪肉水分并分级。     

冬小麦冠层高光谱特征与覆盖度相关性研究

在2010年度与2011年度冬小麦生长季大田试验小区,实测了3个播种密度、3个灌水水平下冬小麦冠层的高光谱反射率与覆盖度。分析了冬小麦冠层光谱特征以及不同生育期冬小麦冠层光谱特征参数与覆盖度的相关性,建立了基于光谱特征参数的不同生育期冬小麦覆盖度估算模型。结果表明:从返青到成熟,冬小麦冠层可见光区光谱反射率先减小后增大,近红外区先增大后减小。不同种植密度下,适宜供水冬小麦在可见光波段的反射率依次小于轻度亏水、重度亏水条件下的冬小麦;在近红外波段,规律正好相反。在相关性分析中,传统光谱特征参数和新光谱特征参数与覆盖度在不同生育期均具有较好的相关性。相比以传统光谱特征参数为自变量的冬小麦覆盖度估算模型,基于绿峰峰度的估算模型可以提高冬小麦覆盖度的估算精度。     

土壤养分遥感监测研究进展

用遥感技术监测土壤养分是精准施肥中的一个重要手段。为此,综合分析了土壤养分遥感监测在光谱特征指标的选择、反演方法、反演模型及其适用性等方面的研究进展。研究指出,随着空间信息技术的发展,遥感技术在土壤养分预测中将展现出更广阔的应用前景。土壤养分遥感反演模型对环境、土壤类型、土壤剖面等方面的适用性、光谱特征指标的选择、动态监测模型的建立、多源数据和多种技术手段的集成将是土壤养分监测今后的发展研究方向。     

不同合成树脂工艺对改性材性能影响研究

为研究树脂对改性材性能的影响,采用2种不同工艺合成三聚氰胺-脲醛树脂（MUF）,测试了树脂的相关性能。结果表明,不同合成工艺路线下制备的 MUF 树脂在固体含量、粘度、固化时间、游离甲醛含量间存在显著差异。最终树脂的分子结构类型相似性极高,但相同结构组分在不同树脂中所占比例各有差异。羟甲基基团在MUF2中所占比例高,而亚甲基桥键及醚键在MUF1中含量高。MUF1改性材的增重率（weight percent gain,WPG）值更大,但MUF2改性材的抗溶胀性（anti-swelling efficiency,ASE）和体积膨胀率（bulking rates,B）更高,MUF2改性材的尺寸稳定性更好。     

基于平稳小波变换的冬小麦覆盖度高光谱监测

在2010与2011年度冬小麦生长季,通过大田小区试验,实测了冬小麦冠层的高光谱反射率与覆盖度。分析了不同覆盖度下的冬小麦冠层光谱特征以及不同生育期冬小麦冠层光谱反射率与覆盖度的相关性,建立了基于归一化植被指数(NDVI)与比值植被指数(RVI)、小波能量系数的不同生育期冬小麦覆盖度估算模型。结果表明:覆盖度越大,冬小麦光谱反射率在可见光波段越小,在近红外波段越大。在可见光波段,光谱反射率与覆盖度负相关,在红边处,由负相关变成正相关。在返青期、拔节期,NDVI估算效果好(R2为0.835 9、0.805 7);在抽穗期、灌浆期,RVI估算效果好(R2为0.803 1、0.829 4)。在返青期、拔节期、抽穗期、灌浆期,以高频、低频小波能量系数为自变量的冬小麦覆盖度估算模型的R2分别达到0.911 2、0.895 4、0.880 2、0.927 5。     

九波段多光谱相机在作物长势监测中的应用

无人机低空遥感数据具有机动性好、时效性强,受大气辐射影响小,空间分辨率高、数据量大、数据质量好的特点,是传统卫星遥感所无法比拟的,在探测和识别地表的物质种类、评价和测量光谱所反映出来的物质含量、描绘地物空间分布、监测地物变化等应用领域具有较强的优势。随着遥感技术的发展,遥感已成为精准农业中农田信息获取的重要手段,也是地块面积量算、作物种类识别、长势分析等工作的重要数据来源,由于无人机低空遥感数据具有机动性好、时效性强、空间分辨率高的特点,主要应用于绘制低空大比例尺地图、监测自然灾害等[1]。受传感器单一导致的光谱分辨率低的限制,目前在精准农业领域的应用才刚刚起步。     

水稻多组分双向反射模型的建立

在作物多组分双向反射模型的基础上，基于辐射传输原理和水稻群丛结构特征，特别是考虑水稻不同生长时期的特点，建立了水稻的多组分双向反射模型。模拟与实测结果的比较表明：模型基本上能反映水稻多组分反射光谱的角度分布特征，特别是较准确地模拟水稻不同生长期，不同太阳天顶角下，“热点”的右移和乳熟期前向反射中的反射高峰点。分蘖期和抽穗期，水稻冠层“热点”效应在水稻各组分的平均倾角约37°左右时达到最大，然后随平均倾角的增大，“热点”效应明显减弱。从数学的角度，模型计算值与实测值通过了t-检验，证明模拟值是可接受的。     

无人机多光谱遥感在农作物生长监测中的应用综述

遥感技术是掌握作物生长发育情况的常用方法,无人机遥感技术的使用具有简单、有效、廉价的优点,近年来更广泛的运用在农业中。多光谱相机可以在近红外波段和红边波段获得数据,利用光谱数据及时地进行作物估产、生长检测和营养评估工作,并具有成本低、稳定性高、数据量小和覆盖面积广的特征,在较大面积的区域调查中具有广阔的应用。叶绿素含量、叶面积指数、氮素含量等农学参数与作物的长势密切相关,通过这些参数可以实时诊断作物的营养状况及病虫害状况,根据作物的实际情况来进行精准管理与调控。本文从遥感无人机与多光谱相机的类型和特征、多光谱在作物表型信息监测上的主要应用、农作物灾害检测3个方面作了详尽的综述,希望为无人机多光谱遥感技术在作物生产的精细化作业提供借鉴。     

近红外光谱技术在水果内部品质无损检测中的应用

针对近红外光谱分析技术在水果内部品质无损检测的应用问题，简单介绍了近红外光谱的基本原理；描述了国内外近红外光谱分析技术无损检测水果内部品质的最新研究进展；并指出当今国内外研究中存在的问题和今后进一步的研究设想。