首页期刊导航|光谱学与光谱分析
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

    氩气环境对激光诱导击穿光谱法检测钢中C、P、S元素的影响研究

    张佳伟吴东升周洋李洋...
    2834-2839页
    查看更多>>摘要：激光诱导击穿光谱技术在实现钢水成分在线分析上展现了强大的应用潜力.然而,在测量钢中非常重要的C、P、S组成元素时,由于其有效的发射谱线无法在空气中远距离传输,这些元素的探测一直是个挑战.该论文工作研究了在1.5 m长探枪下,探枪中氩气环境对检测钢中C、P、S元素的影响规律,发现氩气流量过大或过小都不利于光谱测量,在气流量设置为11 L·min-1时,获得的光谱最稳定且谱线强度最大.使用14个标准钢样本,在最优气流量下对C、P、S三种元素实现了明显检出以及定量分析.通过内标标定后,三种元素获得的检出限(LOD)分别为0.009％、0.04％、0.015％,相对标准偏差(RSD)分别为2.34％、1.05％、1.01％,相关系数(R)分别为 0.998、0.997、0.987,均方根误差(RMSE)分别为 0.02％、0.02％、0.03％.该论文研究成果验证了该探枪设计的有效性,为实现钢水成分中C、P、S在线分析提供了重要的设计依据.

    激光诱导击穿光谱真空紫外光谱长距离氩气流量元素检测碳磷硫

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    关于《光谱学与光谱分析》调整审稿费收费标准的通知

    《光谱学与光谱分析》期刊社
    2839页
      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    荒漠化矿区土壤碳排放高光谱遥感反演

    刘英刘宇岳辉毕银丽...
    2840-2849页
    查看更多>>摘要：随着我国"碳达峰、碳中和"政策的提出,矿区碳排放成为关注焦点,然而目前缺少矿区土壤碳排放高光谱遥感探测的有效方法.基于矿区实测土壤样品,将6种光谱数学变换方法(R、√R、Log(l/R)、1st、MSC、SNV)与光谱特征筛选方法(CC-SPA)相结合,探究新疆红沙泉露天煤矿不同土地利用类型土壤碳排放的高光谱响应特征;结合土壤温度(ST)、土壤湿度(SM)及6种光谱指数(ND VI、RVI、NGLI、SMMI、SI-T、ATI),利用偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、遗传优化神经网络(GA-BP)算法得到土壤碳排放最优遥感反演模型.主要结论如下:(1)自然条件下非采矿影响区土壤反射率明显高于采矿影响区,其中南线受煤炭开采影响最大,反射率最低,证明采矿活动对矿区土壤产生了影响;(2)光谱特征筛选方面,基于相关系数-连续投影算法(CC-SPA)提取的碳排放特征波段数远小于单一方法,且筛选结果呈现聚集式分布,主要集中于1 600～2 200 nm波长范围内,白天特征波段数远高于夜晚,相较于白天,夜晚特征波段具有明显向长波移动的特征.(3)添加基于反射率构建的光谱指数及ST、SM的反演模型估测土壤碳排放速率的精度明显提升,基于一阶微分变换(1st)的支持向量机模型(SVM)模型反演矿区综合土地利用类型土壤碳排放效果最好(验证集R2=0.813、RMSE=0.116);5种不同土地利用类型土壤碳排放最佳指数组合方式存在差异,引入不同的光谱指数对土壤碳排放速率的估测精度均有不同程度的提升(验证集R2均在0.8以上),其土壤碳排放最优反演模型均可较为准确地估算红沙泉矿区不同土地利用类型土壤的碳排放速率.本研究可为荒漠化矿区土壤碳排放遥感反演提供依据,定量识别不同土地利用类型下土壤的碳源汇效应,并实现了矿区碳排放的无损探测,为我国"30·60"双碳目标提供数据支撑.

    碳排放高光谱不同土地利用类型昼夜荒漠化矿区

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于分数阶微分的土壤重金属锌和镍的定量反演模型研究

    蒋宇恒晏博庄清源王爱平...
    2850-2857页
    查看更多>>摘要：传统的土壤重金属反演模型通常在预处理中使用整数阶微分方法(如1阶或2阶),其忽略了与目标变量相关的分数阶光谱反射率.分数阶微分(FOD)能通过灵活选定微分阶次,有效增强光谱信号.以云南省普洱市墨江哈尼族自治县的农田土壤为研究对象,测量了 61个土壤高光谱反射率和土壤重金属含量数据(锌和镍),对高光谱反射率信息进行了 0～2阶(间隔为0.05)分数阶微分预处理,将分数阶微分预处理后的各阶次的光谱反射率输入到连续投影算法(SPA)中进行特征波段筛选;分别建立了偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)和袋装法(Bagging)三种土壤重金属反演模型.结果表明:在经过0到2阶(以0.05为间隔,共41个阶次)的分数阶微分处理,整体光谱强度呈逐渐减弱的趋势,伴随着分数阶阶次的增加逐渐趋向于零.光谱吸收带逐渐收窄,不同光谱曲线之间的差异逐渐减小,随着微分阶次的提高,产生了更为丰富的波峰和波谷.基于分数阶微分的最好阶次模型均优于原始光谱模型和整数阶模型,模型较好阶次大部分集中在低阶分数阶.对于重金属锌,预测模型精度最好的是0.75阶次的RF模型(R2=0.675,RMSE=6.149,RPD=1.755),0.75 阶次的 Bagging 模型次之(R2=0.633,RMSE=6.534,RPD=1.652),0.25 阶次的PLSR模型最低(R2=0.551,RMSE=7.230,RPD=1.493).对于重金属镍,预测模型精度最好的是0.80 阶次的 RF 模型(R2=0.854,RMSE=127.823,RPD=2.618),0.80 阶次的 Bagging 模型次之(R2=0.841,RMSE=133.304,RPD=2.510),0.40 阶次的 PLSR 模型最低(R2=0.762,RMSE=163.162,RPD=2.051).本研究基于FOD预处理和SPA降维后构建的非线性模型(RF和Bagging)在农田土壤重金属含量估测具有一定的适用性,可以为类似区域的土壤重金属含量反演提供参考依据.

    分数阶微分高光谱土壤重金属锌和镍随机森林袋装法

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    多特征融合的近红外脑血氧随机森林分类识别

    谢惜如罗海军李国楠范鑫燕...
    2858-2864页
    查看更多>>摘要：为了解决脑机接口中功能性近红外脑功能成像信号的数据分类精度低、模型稳定性差的问题,提出研究前额叶脑区在刺激期间脑血氧浓度的变化,并对前额叶脑区实验数据进行任务与休息的状态二分类识别研究,将提取的单特征和多特征融合分别作为模型的输入,通过模型分类结果验证多特征融合可以在一定程度上提高分类精度的猜想.首先针对前额叶脑区设计实验范式:词语流畅性认知实验.采集数据的设备是中国丹阳慧创设备NirSmart,采样率为11 Hz,空间分辨率为3 cm.设备使用雪崩二极管和超微光探测技术,灵敏度可达0.1 pW.之后使用Homer2工具箱对采集数据进行预处理,以及使用MATLAB进行特征的提取、随机森林模型的构建,使用特征重要性和误差曲线两个指标来评估模型的性能,最后将随机森林模型运行20次的平均值作为最终的分类结果.实验结果表明,多特征融合与单特征相较提高了最终的分类结果.其中三特征融合状态二分类结果最佳为93.84％,比单特征均值、斜率、峰峰值分别提高了 2.32％、4.25％、5.33％.由实验数据分类结果可知:多特征融合在一定程度上可以提高近红外脑功能成像分类的精度,且随机森林模型性能稳定,有望解决以往分类精度不高,模型稳定性差的问题,进一步推动脑机接口系统的发展与应用.

    近红外脑血氧随机森林多特征融合分类

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    夜晚蓝光和白光暴露对肝脏生物钟节律和肝脏炎症反应影响的差异

    梁昕悦曾晶艾常鹏罗杰承...
    2865-2872页
    查看更多>>摘要：光对昼夜节律的调控属于非成像视觉功能,以自主感光视神经节细胞为主的非成像视觉效应细胞对机体的生物节律、代谢和认知等有显著影响,主要由蓝光介导.该研究探索夜晚蓝光和白光暴露对肝脏生物钟节律以及肝脏炎症反应的影响.将沙鼠每晚暴露在蓝光或白光中1或3h,持续10周,采用实时荧光定量PCR检测肝脏生物钟基因表达节律,采用转录组学分析肝脏全部基因表达水平,采用H&E染色和免疫荧光法观察肝脏组织形态及炎症因子水平.研究结果显示,夜晚光照对肝脏多种生物钟基因Arntl、Clock、Cry1、Nr1d1、Per2和Ror-α表达节律均造成显著破坏.夜晚光照对肝脏免疫系统基因表达的影响最显著.夜晚光照可引起肝细胞水肿,上调促炎因子白介素17A和粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子的表达.夜晚光照暴露扰乱了肝脏生物钟节律并引发肝脏炎症反应.该研究凸显了非成像视觉通路在肝脏代谢稳态中的关键作用.

    夜晚光照炎症昼夜节律肝脏

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    叶片多理化参数的高光谱遥感与深度学习估算

    岳继博冷梦蝶田庆久郭伟...
    2873-2883页
    查看更多>>摘要：准确的植物叶片理化参数对于监测植物生长状况至关重要.随着深度学习技术的迅速应用,结合深度学习和高光谱遥感技术的植物叶片理化参数分析应用潜力巨大;然而,现阶段结合深度学习和高光谱遥感技术在植物多叶片理化参数的联合估算研究尚少.该研究旨在挖掘结合高光谱遥感技术和深度学习技术开展高精度的多植被叶片理化参数(叶绿素含量、类胡萝卜素含量、水分含量、蛋白质含量和碳基成分含量)联合估算的潜力.首先,通过利用新型PROSPECT-PRO辐射传输模型模拟分析,确定了多个植被叶片理化参数的敏感光谱区域,并设计了 LeafTraitNet模型;然后,基于Lopex93数据开展LeafTraitNet模型训练和验证,取得了高精度的叶片参数估算结果.得到以下结论:(1)基于PROSPECT-PRO辐射传输模型辅助实测开展植被光谱特征选择十分必要;叶绿素(约434和约676 nm)和类胡萝卜素(约445 nm)两类色素的光谱吸收峰均主要位于可见光区域;然而,其与叶片光谱的相关系数绝对值最大的点却不是各自的吸收峰位置,这可能是因为叶绿素和类胡萝卜素对光谱吸收的相互影响.(2)水分的吸收峰主要位于950～2 500 nm范围内,这与叶片蛋白质和碳基成分的吸收区域重叠,因此削弱了后者的高光谱遥感估算精度.基于PROSPECT-PRO辐射传输模型和Lopex93数据集的叶片参数相关性分析结果表明,叶片水分含量与950～2 500 nm范围内叶片光谱反射率相关系数绝对值接近1,而叶片蛋白质和碳基成分含量与950～2 500 nm范围内光谱反射率相关系数较低.(3)三种传统统计回归方法和LeafTraitNet模型的叶片理化参数估算精度可以基于其估算总 nRMSE 而排序为:LeafTraitNet(总 nRMSE=0.84)＜RF(总 nRMSE=1.59)＜MLP(总nRMSE=1.73)＜MLR(总nRMSE=1.74).研究显示基于深度学习的LeafTraitNet模型有潜力提供远高于传统统计回归模型的植物叶片理化参数估算结果,但其在冠层尺度的研究仍需要更多的实验来进一步验证.

    深度学习高光谱遥感叶片蛋白质含量叶片叶绿素含量叶片类胡萝卜素含量

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    《光谱学与光谱分析》对来稿英文摘要的要求

    2883页
      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    林地土壤溶解性有机质荧光光谱特征及与重金属相关性

    史传奇李艳胡钰孟令波...
    2884-2889页
    查看更多>>摘要：溶解性有机质(DOM)是土壤有机质中最活跃的成分,影响重金属迁移、转化过程,研究两者间相关性对环境监测和污染评价具有重要价值.采集位于小兴安岭的黑龙江省茅兰沟国家级自然保护区内典型针阔叶混交林表层(0～30 cm)土壤,采用三维荧光光谱-平行因子分析法,揭示林地土壤DOM荧光光谱特征,并进一步分析DOM荧光组分与重金属含量间相关性.结果表明:林地土壤DOM荧光指数在1.468～1.635之间,平均值为1.531,其来源兼具自生源和外生源特征;生物指数在0.563～0.646之间,平均值为0.603,新近自生源贡献率低;腐殖化指数在4.607～8.993之间,平均值为6.491,腐殖化程度不高.林地土壤DOM荧光光谱中共识别出3类5种荧光组分,包括类腐殖质(紫外类富里酸C1和可见类富里酸C2)、类腐殖酸(胡敏酸C3)和类蛋白质(类酪氨酸C4和类色氨酸C5).类腐殖质占总组分和比例(60.12％)最大,显著高于类腐殖酸和类蛋白质,类腐殖酸占总组分和比例(11.25％)最小.C1、C2和C3间均具有明显正相关性,C5与其余4种荧光组分均成显著负相关.5种荧光组分与荧光指数间均具有显著的相关性,仅C5与荧光指数成正相关.林地土壤重金属含量空间分布具有较大差异,As与Cr,Cu、Ni与Zn,Hg与Pb均具有显著正相关性,Hg与Cu、Ni及Zn,Cr与Pb均具有显著负相关性.3类荧光组分与As、Cr和Pb的相关性均不显著,而均与Zn具有显著的相关性.同时,类腐殖质与Cu和Hg成显著相关,类腐殖酸与Cu、Hg和Ni显著相关,而类蛋白质与Ni显著相关.研究结果可为茅兰沟国家级自然保护区林地土壤环境监测提供基础数据,为小兴安岭典型针阔叶混交林土壤重金属污染评价提供参考依据.

    三维荧光光谱溶解性有机质荧光组分重金属

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于连续小波变换和机器学习的小麦产量预测

    樊杰杰邱春霞樊意广陈日强...
    2890-2899页
    查看更多>>摘要：及时、准确的作物估产,对作物管理决策和粮食安全评估具有重要意义.该研究在建立一种耦合连续小波变换(CWT)与机器学习准确预测小麦产量的方法.基于2020年-2021年两年小麦田间试验获取的开花期和灌浆期冠层高光谱数据及产量数据,首先采用CWT提取三种小波特征(WFs),分别为:基于Bortua方法筛选的特征波段(Bortua-WFs)、提取WFs与小麦产量确定系数的前1％(1％R2-WFs)和单一分解尺度下的所有WFs(SS-WFs).然后采用随机森林(RF)、K最邻近(KNN)和极端梯度提升(XGBoost)三种机器学习算法构建产量预测模型.最后选取最优的光谱特征,采用相同的方法进行建模并比较.结果表明:(1)三种WFs结合机器学习方法的模型均表现良好,基于Bortua-WFs构建的模型具有更高的精度和稳定性.(2)相比光谱特征模型,Bortua-WFs模型在各生育期的精度均有所提高,开花期的R2精度分别提高了17.5％、4％和39.6％,灌浆期分别提高了 8.4％、5.6％和16.9％.(3)灌浆期的产量估算模型优于开花期,结合Bortua-WFs和XGBoost的模型表现最佳,R2为0.83,RMSE为0.78 t·ha-1.该研究比较了不同特征和方法相结合的性能,确定了不同方案下的最佳模型精度,为光谱准确预测小麦产量提供技术参考.

    连续小波变换高光谱机器学习小麦产量预测

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普