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期刊信息/Journal information
光谱学与光谱分析
光谱学与光谱分析

高松

月刊

1000-0593

chngpxygpfx@vip.sina.com

010-62181070

100081

北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院

光谱学与光谱分析/Journal Spectroscopy and Spectral AnalysisCSCD北大核心CSTPCDEISCI
查看更多>>本刊系中国光学学会会刊，由钢铁研究总院、中国科学院物理研究所、北京大学、清华大学联合承办的学术性刊物。刊登主要内容：激光光谱测量、红外、拉曼、紫外、可见光谱、发射光谱、吸收光谱、X-射线荧光光谱、激光显微光谱、光谱化学分析、国内外光谱化学分析最新进展、开创性研究论文、学科发展前沿和最新进展、综合评述、研究简报、问题讨论、书刊评述。本刊适用于冶金、地质、机械、环境保护、国防、天文、医药、农林、化学化工、进出口商检等各领域的科学研究单位、高等院校、光谱仪器制造厂家、从事光谱学与光谱分析的研究人员、高等院校有关专业教师和研究生、有关专业管理干部。《光谱学与光谱分析》为我国首批自然科学核心期刊，中国科协优秀科技期刊，中国科协择优支持基础性、高科技学术期刊，是中国科技论文、中国科学引文数据库、中物理文摘、中国学术期刊文摘的统计源刊，被国外的SCI，AA，CA，EI，MEDLINE，AJ等文献结构收录。
正式出版
收录年代

    基于高光谱图像波段融合的猕猴桃软腐病早期分类检测

    高宏盛郭志强曾云流丁港...
    241-249页
    查看更多>>摘要：软腐病是猕猴桃采后贮藏和销售过程中危害最严重的真菌病害,其潜伏期长,在染病早期还未表现出明显病状时,依靠人工筛选很难将其分类.为此应用高光谱成像技术(470～900 nm)对软腐病的早期分类检测展开研究.采集了健康猕猴桃以及感染软腐病的早期和晚期猕猴桃共295个高光谱图像,并采用Kennard-Stone算法将样本按照7：3划分为训练集和测试集样本.首先对样本进行感兴趣区域的选择,然后取该区域的平均光谱作为样本的原始光谱曲线.对原始光谱曲线采用主成分分析(PCA)、连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)进行光谱特征的提取.与此同时,对SPA求解过程中的8个特征波段使用非下采样轮廓波变换(NSCT)进行波段融合获得融合图像,然后使用灰度共生矩阵法(GLCM)提取融合图像的纹理特征.最后将光谱特征和纹理特征进行融合并分别建立最近邻算法(KNN)、随机森林(RF)以及支持向量机(SVM)分类模型进行猕猴桃软腐病的早期分类检测.此外,还与其他文献中使用主成分图像或特征波段提取的纹理特征进行了对比.该研究主要创新点为:使用NSCT对特征波段图像进行融合后再提取其纹理特征,既降低了特征维度,减少了特征冗余,又融合了不同波段图像的互补信息,提高了分类准确率.实验结果表明,SVM是最适合该研究的分类器,单独使用光谱特征或纹理特征进行分类的结果都不够理想,但两种特征融合后分类准确率最高可达到92.05％,多数猕猴桃软腐病早期样本得到了正确识别,这说明两种特征的融合获得了高光谱图像中光谱和图像的差异性信息,体现了高光谱图像的"空谱合一".该研究对软腐病早期猕猴桃进行了快速、准确的无损检测,可为猕猴桃的采后品质分级提供一定的参考和指导意义.

    猕猴桃软腐病高光谱图像波段融合空谱合一无损检测

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    基于PSIM机载大视场宽谱段偏振光谱成像系统光学设计

    李鑫权张军强吴从均马健...
    250-257页
    查看更多>>摘要：为满足偏振光谱成像探测中对于大视场、宽谱段技术要求,设计了一种基于偏振强度调制技术(PSIM)的宽谱段大视场偏振光谱成像仪.针对前置望远镜组,文中对现有国内玻璃材料消色差分析,优选了可见至短波红外的复消色差玻璃,通过控制镜组中PSIM模块光线角度,实现大视场内在PSIM模块上的入射角度需求.结合分析结果,采用光学设计软件优化设计.设计结果表明,前置望远系统能够实现波段为400～1700 nm,视场角为72°,焦距为20 mm,F数为4的高质量成像,全谱段内探测器截止频率处传递函数优于0.4,PSIM模块上最大入射角度为±4.99°,有效保证了各视场内偏振调制的一致性.后置光谱分光系统采用基于Offner结构的凸面光栅,优化结果显示各波段点列图均小于一个像元,在探测器奈奎斯特频率处中心波长的MTF达到0.6,各项指标均满足设计要求.本文对于基于PSIM宽谱段偏振光谱成像仪器的工程化具有很重要的现实意义,对宽谱段光学系统消色差设计也具有一定指导意义.

    偏振成像光谱仪复消色差PSIM凸面光栅光学设计

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    一种波段聚类和多尺度结构特征融合的高光谱图像分类模型

    王彩玲张静王洪伟宋晓楠...
    258-265页
    查看更多>>摘要：高光谱图像包含丰富的地物信息,在农业、工业和军事等领域应用广泛.因此,高光谱图像的识别与分类是一项重要的研究课题.然而,高光谱图像存在光谱维度高、噪声大、标记样本有限等问题,并未取得很好的分类效果.针对以上问题,提出一种波段聚类和多尺度结构特征融合的高光谱图像分类模型(ASPS-MRTV).该方法主要包括以下几个步骤,首先,对高光谱数据进行归一化处理,将归一化后的三维图像按光谱维等分为n个子空间;其次,采用粗细划分策略构造自适应子空间光谱特征提取框架,将每个空间波段拉伸为一维向量后用信息散度构造波段的相似性矩阵,按照聚类的思想对n个子空间进行自适应;然后,将每个自适应子空间的光谱波段平均值进行叠加,形成光谱特征;最后,对所得到的光谱特征数据利用多尺度相对全变分技术提取结构特征.为了增强样本的线性可分性,在数据堆叠之后进行核主成分分析,最终形成空谱特征.对比实验中统一使用惩罚参数C和核参数σ都为24.5的SVM进行分类.经测试,ASPS-MRTV网络模型在Indian Pines、University of Pavia两个数据集上分别以5％,1％的训练样本达到了97.06％、98.98％的总体分类精度.实验结果表明,该模型与SVM、ASPS(ED)、ASPS(ID)、ASPS-LBP、ASPS-GlCM、ASPS-BF模型相比,在分类性能和计算效率方面都取得了更优的效果,有效提高小样本下高光谱图像的分类精度.

    高光谱图像多尺度结构特征信息散度核主成分分析空谱特征

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    面向目标检测的视觉注意机制波段选择研究

    杨桄金椿柏任春颖刘文婧...
    266-274页
    查看更多>>摘要：近年来,波段选择在高光谱图像降维处理中得到了广泛地应用,然而常用的数据降维方法并没能将与人类视觉系统相关的信息进行有效利用,如果将人类与生俱来的视觉注意机制能力应用到高光谱图像中目标的视觉显著性特征的增强或识别,对于高光谱图像的目标检测研究无疑会产生相当的促进作用.研究提出引入视觉注意机制理论应用于波段选择研究,构建面向目标检测应用的视觉注意机制波段选择模型.通过分析计算波段图幅的目标与背景的可识别程度,量化所在波段对地物目标与背景的判别能力,提出了基于目标视觉可识别度的波段选择方法;利用LC显著性算法进行空间域的视觉显著性目标分析,计算背景与目标的显著性差异绝对值,提出基于LC显著目标结构分布的波段选择方法.将这两种方法结合提出的改进子空间划分方法,建立面向目标检测的视觉注意机制波段选择模型,并经高光谱遥感AVIRIS San Diego公开数据集进行目标检测实验验证,结果表明所提出的基于视觉注意机制的波段选择模型对于目标检测应用具有较好的检测效果,实现了数据降维和高效的计算处理.

    波段选择视觉注意机制可识别度显著性算法目标检测

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    花青素对植物反射特性的影响及遥感估算:叶片尺度

    梁守真隋学艳王猛王菲...
    275-282页
    查看更多>>摘要：花青素是植物三大色素之一,与植物的生长发育、生长状态以及生长环境状况密切相关,花青素动态变化对生态环境的监测和预警具有重要意义.对叶片光学特性与色素关系的深入理解是估算色素浓度的前提,然而花青素对叶片光学属性的影响并未能得到系统地分析,极大地限制了植物花青素的反演和监测.该研究从机理出发,采用包含花青素参数的新一代植物叶片辐射传输模型PROSPECT-D,结合改进的Sobol'算法,获取输入参数协同变化条件下叶片的光学表现,计算模型参数的全局敏感性指数,全面分析花青素对叶片光学属性的影响,探索花青素的光学敏感波谱区间,在此基础上,以地面实测的叶片波谱和色素数据为样本,发展并探讨叶片尺度花青素的遥感反演方法.结果表明,Sobol'全局敏感性分析结果受样本量变化的影响,总敏感性指数在样本数为3000时达到稳定;花青素主要影响400～689 nm波谱范围的叶片反射特性,叶片对光子的反射能力随花青素含量的增加而降低;叶绿素、类胡萝卜素与花青素对叶片的反射存在协同作用,在467～589 nm波谱区间,花青素对叶片反射的贡献高于其他参数,花青素总敏感性指数在509 nm处最高(86.64％);基于叶绿素、类胡萝卜素对叶片反射能力的贡献程度,花青素的波谱敏感区间可分为三个部分:467～505 nm(花青素、叶绿素、类胡萝卜素共同影响区)、506～541 nm(花青素、类胡萝卜素影响区)、542～589 nm(花青素、叶绿素影响区);叶片花青素含量与敏感区间的高光谱窄波段、波谱指数之间存在显著的线性关系.在所有的窄波段中,样本花青素含量与560 nm的叶片反射率的相关性最好,相关系数为0.948,但由于花青素与叶绿素、类胡萝卜素光谱吸收波段重叠,考虑其他色素干扰的波谱指数ARI、mARI(Sentinel-2波段参考)与花青素表现出了好的相关性(相关系数分别为0.9532,0.9536),但由于波段设置的差异,不同卫星的波谱指数表现并不一致.该研究可为未来更大范围的花青素遥感估算奠定重要的理论基础.

    花青素敏感性分析辐射传输模型遥感

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    敬告读者——《光谱学与光谱分析》已全文上网

    《光谱学与光谱分析》期刊社
    282页
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    一种基于目标与背景特征分离模型的高光谱目标检测修正算法

    吴护林邓贤明张天才李忠盛...
    283-291页
    查看更多>>摘要：高光谱图像立方体数据可以提供成像场景中地物在可见光和近红外波长范围内的空间信息和地物属性诊断的光谱特征信息,在目标检测与识别方面拥有得天独厚的天然优势.然而,基于高光谱图像数据的目标检测也存在一定缺陷,如经典的高光谱目标检测算法仅利用光谱维度信息检测目标,检测模型要么对背景高维特征矩阵构建的准确度不足,要么对背景先验光谱特征的完备性要求较高,导致算法对不同复杂度的检测场景适应性不强.因此,基于计算复杂度较低、参数需求量较少且检测性能较为优异的经典多目标检测算法—多目标约束能量最小化(MCEM),提出了一种基于目标与背景环境特征分离模型的高光谱目标检测修正算法(R-MCEM).首先,设计了一个与目标形状、尺寸相近的逐像元移动运算窗口,依次计算窗口中的每个像元与窗口内其他像元的光谱距离之和D1,像元与各类目标的光谱距离之和D2.其次,采用获得D1/D2最小值的像元替换窗口内的所有像元值.然后,自左向右、自上而下逐像元移动窗口,重复窗口内每一个像元与目标、背景像元的光谱距离运算,并确定窗口内与背景相似度最高、与目标相似度最低的像元.直到移动运算窗口遍历整个高光谱图像,大幅提升了基于目标与背景环境特征分离的背景高维特征矩阵准确度.分别设计了基于实测高光谱图像数据和模拟图像数据的修正检测算法性能验证试验,并采用三维操作特征曲线(3D ROC)结合目标与背景分离度(SDBT)开展修正算法的检测精度评估.试验结果表明,提出的修正算法有效减少了虚警率,提高了检测精度.基于实测数据的检测精度、目标与背景分离度由MCEM算法的0.9377、0.57提升到R-MCEM的0.9935、0.67,基于模拟数据的亚像元检测能力由MCEM的20％丰度提升到R-MCEM的15％丰度.

    高光谱目标检测目标与背景特征分离模型3DROCSDBT

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    辽宁抚顺和新疆吉木萨尔煤精的显微组成和拉曼光谱对比研究

    王兰花陈义林傅雪海简阔...
    292-300页
    查看更多>>摘要：煤精又称煤玉,是一种资源稀缺且价格昂贵的煤种,可作为工艺美术雕琢材料.采集了辽宁抚顺和新疆吉木萨尔这两个地区的6件煤精样品,测试分析了其煤岩煤质(显微组成、腐植体最大反射率、工业分析、元素分析)和拉曼光谱特征.研究结果表明6件煤精样品中显微组分均以腐植组为主,稳定组次之,惰质组含量最低,腐植体最大反射率(Ro,max)介于0.41％～0.55％;抚顺煤精的稳定组以沥青质体和孢子体为主,而吉木萨尔煤精的稳定组则以角质体为主;这两个地区煤精的拉曼光谱特征差异显著,拉曼结构参数显著受控于煤岩煤质;煤精的拉曼光谱参数D1峰与G峰的强度比(ID1/IG)、面积比(AD1/AG)均随稳定组含量增加而显著增大,随腐植组和惰质组含量的增加而明显减小;吉木萨尔煤精的ID1/IG和AD1/AG值均显著小于抚顺煤精,这是由于抚顺煤精中含有大量沥青质体和孢子体,其大分子结构的芳环生长程度较差;这两个地区煤精的ID1/IG和AD1/AG值均随着Ro,max增大呈现差异化降低趋势;随着煤化程度增大,芳香层片空间排列有序化增强.拉曼光谱参数可有效指示不同产地煤精的大分子结构差异性,可为今后煤精类文物的产地溯源提供科学依据,进而为了解中国古代手工业发展史及商品流通提供启示.

    煤精显微组分拉曼光谱辽宁抚顺新疆吉木萨尔

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