氮添加对白羊草土壤水溶性碳氮及其光谱特征的影响

大气氮沉降对土壤的影响已成为近年来的研究热点,为了解氮沉降对黄土高原典型草原土壤质量的影响,以白羊草群落为研究对象,以氮添加的方式模拟氮沉降,选取3个氮添加梯度,分别为N1(2.5g/m~2),N2(5g/m~2)和N3(10g/m~2),并选取裸地(BL)和不施氮(CK)作为对照处理,分析了对土壤水溶性碳、氮组分及其光谱学特征的影响。结果表明,氮添加降低了WSOC/TOC和WSOC含量,随着氮添加水平增加均呈降低趋势;而对水溶性氮素组分影响较弱,仅在N2中WSN和WSON显著降低,对WS-NH+4-N,WS-NO-3-N和WSON/WSN没有显著影响。氮添加对土壤水溶性有机物质光谱特性影响显著,紫外可见光谱和荧光发射光谱分析均表明土壤水溶性有机物的主要腐殖质类型均为富里酸,随着施氮水平的增加腐殖化程度增强,结构趋于复杂化。     

生姜叶片氮含量的高光谱遥感估算模型研究

作物叶片氮含量的快速估算对于及时了解作物长势、病虫害监测以及产量评估具有重要意义。该文以经济作物生姜为研究对象,获取了2015年4月-9月不同品种、不同生育期和不同氮肥梯度下生姜叶片的高光谱和氮含量数据,对比分析了比值植被指数、归一化植被指数、植被指数组合形式对生姜叶片氮含量的估算效果。在此基础上,基于波段组合算法,筛选出了生姜叶片氮含量的敏感波段,并构建了两个新型光谱指数NDSI_((754,713))和RSI_((754,713))。结果表明,所选择的植被指数中,MCARI(705,750)/OSAVI(705,750)对生姜叶片氮含量估算效果最好,模型精度R~2、RMSE和RE分别为0.73、0.27、11.64%;利用波段组合算法构建的归一化光谱指数NDSI(754,713)对生姜叶片氮含量估算效果要优于MCARI(705,750)/OSAVI(705,750),模型估算精度R~2达0.83,使用的敏感波段713 nm与754 nm均位于植被的"红边"区域。对所建模型进行验证,叶片氮含量的预测值和实测值具有较好的一致性,验证样本R~2为0.78,RMSE为0.20,RE为9.81%。上述分析结果可为农业管理部门及时掌握生姜长势信息、制定施肥策略提供技术支持。     

杂交水稻种子太赫兹光谱特性研究

我国杂交水稻种植面积十分广泛,种子纯度是种子质量核心指标之一,直接影响杂交水稻的产量.利用透射型太赫兹(Terahertz wave,THz)光谱仪采集16种杂交水稻种子光谱数据,分析其太赫兹光谱频率特征和吸收系数,研究杂交水稻粉末粒度和固定剂浓度对其光谱的影响,结果表明:样品粉末颗粒小于2μm能避免太赫兹波散射对THz光谱数据采集的影响,在样品中添加聚乙烯固定剂不会增加吸收杂波,但能改变吸收强度;在0.1~2THz范围内杂交水稻种子均有不同的特征吸收峰,但少部分品种吸收峰位置靠近,因此直接用杂交水稻种子的THz光谱特征吸收频率识别杂交水稻种子比较困难,需要进一步结合其它方法.     

灰漠土土壤全氮含量的高光谱特征分析及估测

【目的】研究传统土壤全氮含量测定方法,解决复杂、耗时、耗力等问题。【方法】以新疆干旱区灰漠土为研究对象,运用经典统计学和光谱学相结合的方法,研究灰漠土土壤全氮含量的光谱反射特性,通过对原始光谱的数据变换和相关性分析,构建了土壤全氮含量的高光谱估测模型,并对模型进行对比和验证。【结果】土壤中全氮含量不同光谱反射特性趋势相近,土壤的光谱反射率在780、1 800和2 140 nm波长附近出现波峰,在1 910 nm附近有明显的波谷,土壤全氮含量与原始光谱反射率相关性较差。通过一阶微分处理后的光谱数据与全氮含量的相关性显著优于原始光谱和二阶微分处理,最大相关系数为0.819,达到极显著相关;利用一阶微分变换从中提取特征波段667和1 414 nm,建立土壤全氮含量的估测模型:Y=2 698.048 X667-1062.149 X1414-0.015,R2为0.75,对估测模型进行验证发现,R2为0.80,当全氮含量过大或过小时,模型估测偏差相对较大,总体预测精度较高。【结论】高光谱分析技术对土壤全氮含量的预测具有一定的意义,利用估测模型可以快速鉴定土壤全氮含量。     

模型集群分析-随机森林方法在烟叶分类中的应用

为了解决烟叶外观质量检验和烟叶品质等级评估中主观因素影响过大的问题,首次采用模型集群分析-随机森林方法(MPA-RF)结合近红外光谱建立的烟叶采收成熟度和烤后烟叶等级划分判别模型对烟叶进行了品质分类。结果表明:MPA-RF模型对采收成熟度烟叶样本(数据集A)和不同等级烟叶样本(数据集B)的训练集分类精度分别为96.67%、99.02%,预测模型分类精度分别为100%、96.15%;MPA-RF模型对烟叶的分类准确率明显高于常用的PCA、SVM和RF分类方法。     

基于高光谱的小麦旗叶净光合速率的遥感反演模型的比较研究

植物净光合速率是植物生产的基础,是体现植物生长状况的重要生理指标。本文将小麦旗叶高光谱波段反射率进行一阶导数变换后与净光合速率（Pn）进行相关性分析确定敏感波段,分别采用二次多项式逐步回归（QPSR）、偏最小二乘法（PLSR）、BP神经网络法（BPNN）3种方法构建小麦旗叶的净光合速率反演模型,并对3种模型的预测精度进行比较分析。结果表明：（1）将小麦旗叶的原始光谱进行一阶导数变换后与Pn进行相关性分析确定的敏感谱区集中在750~925 nm之间,确定的6个敏感波段分别是：760、761、767、814、815、889 nm;（2）基于QPSR、PLSR、BPNN3种方法以及敏感波段的反射率一阶导数构建的Pn估测模型预测精度都较高,说明用这3种方法以及敏感波段对Pn的估测是可行的,其中模型估算能力顺序为QPSR > BPNN > PLSR,说明小麦旗叶Pn的最佳高光谱分析模型为小麦叶片750~925 nm反射率一阶导数变化后的QPSR模型。     

磁性生物质炭对水体中芘的去除效果研究

以柳树枝为原料,于600℃制备原始生物质炭LZ,再通过化学沉淀法制备两种磁性强度不同的生物质炭LZ1.5和LZ2.5。利用静态氮吸附(BET-N2)、傅里叶红外光谱(FTIR)、扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)等分析手段对生物质炭的表面结构和化学组成等理化性质进行表征,并研究生物质炭对水体中芘的吸附行为。结果表明:原始生物质炭在24 h吸附即达到表观吸附平衡,磁性生物质炭在72 h吸附达到表观吸附平衡;LZ1.5的吸附效果最佳,其最大吸附容量Qm=2 758.6μg·g-1,其次是LZ2.5和LZ,Qm分别为833.3、322.6μg·g-1;LZ1.5投加量在375 mg·L~(-1)时,芘的去除率达到90%以上。三种生物质炭的吸附行为均符合Freundlich模型和Langmuir模型。磁性生物质炭对芘吸附较多的原因一方面在于其保留了原有的芳香性官能团,另一方面是Fe3O4的存在造成了磁性炭表面微孔化以及表面羟基化。     

表面增强拉曼光谱快速检测生鲜肉中的瘦肉精

为了快速检测生鲜肉中的瘦肉精,该研究利用表面增强拉曼光谱技术,以沙丁胺醇为检测目标物,建立了一种快速检测肌肉组织和肝脏中瘦肉精含量的方法。在碱性环境下利用乙酸乙酯对样品中沙丁胺醇进行提取,采用Savitzky-Golay 5点平滑法和自适应迭代重加权惩罚最小二乘法消除光谱噪声以及荧光背景对分析建模的影响。为检测方法的重复性,对50个相同沙丁胺醇质量分数(1 mg/kg)的肌肉组织样品进行信号采集,对沙丁胺醇特征峰强度进行分析,621、814、1 253、1 489、1 609 cm~(-1) 5个特征峰强度的相对标准偏差(RSD)为6.54%、6.07%、8.65%、7.44%、6.81%,说明该方法具有较好的重复性。建立沙丁胺醇标准溶液的预测模型,沙丁胺醇浓度与其特征峰强度相关性较好,决定系数R~2为0.968。对肌肉组织和肝脏中沙丁胺醇含量进行检测,检测范围分别为0.01~5和0.02~5 mg/kg,检出限分别为0.01和0.02 mg/kg,其含量与预测实测值决定系数为0.912和0.921。研究表明,该方法可以实现肌肉组织和肝脏中沙丁胺醇含量的定量预测。     

土壤有机质含量可见-近红外光谱反演模型校正集优选方法

土壤有机质含量可见-近红外光谱反演过程中校正集的构建策略对模型的预测精度有重要影响。以江汉平原洪湖地区水稻土为研究对象,采用Kennard-Stone(KS)法,Rank-KS(RKS)和Sample set Partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)法,构建样本数占总校正集不同比例的子校正集,通过偏最小二乘回归,建立土壤有机质含量的可见—近红外光谱反演模型。结果表明:KS法无法提高模型预测精度,但可以在保证标准差与预测均方根误差比(ratio of performance to standard deviation,RPD)2.0的前提下减少30%的校正样本;基于SPXY法的模型,当子校正集样本比例为总校正集的50%时达到最佳的模型预测精度,RPD为2.557;RKS法能够在保证预测精度的情况下(RPD2.0),最多减少总校正集70%的样本,对应模型RPD为2.212。当校正集与验证集的有机质含量分布相近时,能够以较少的建模样本达到与总校正集相近甚至更高的模型预测精度,提升土壤有机质光谱反演模型的实用性。     

基于高光谱数据的杨树叶片干物质含量的估算

将杨树叶片实测的理化数据和土壤背景光谱数据作为PROSPECT和PROSAIL模型的输入参数,输出杨树叶片高光谱数据模拟值,通过实测获得叶片尺度和冠层尺度干物质含量、等效水厚度以及高光谱数据,利用统计方法,分别对两种尺度杨树叶片干物质含量进行分析。结果表明:基于归一化指数计算方法,杨树叶片尺度和冠层尺度的最佳估算干物质含量的干物质含量归一化指数(NDMI)波段组合分别为1685,1704nm和1551,2143nm,使用偏最小二乘法分别对筛选波段组成的NDMI(1685,1704)指数和NDMI(1551,2143)指数构建叶片尺度干物质含量和冠层尺度干物质含量的估算模型,叶片尺度干物质含量估算模型精度为R2=0.663,RMSE=0.001g·cm-2,冠层尺度精度为R2=0.91,RMSE=16.7g·m-2。可见,高光谱技术对杨树叶片干物质含量的估算具有较高的精度,可为杨树叶片干物质含量的快速、无损估算提供参考依据。