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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
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    贵州罗甸玉"麻点"和"草花"的物质组成及成因研究

    张可轩于海燕柏鹤张予烨...
    3236-3243页
    查看更多>>摘要：选取带有"麻点"和"草花"花纹的贵州罗甸透闪石玉(罗甸玉)为研究对象,利用扫描电镜、电子探针和激光拉曼光谱仪测试技术,探讨罗甸玉中"麻点"和"草花"的物质组成和成因.测试结果表明:大的团块状"麻点"分布在部分方解石和透闪石的交界处或透闪石晶界处,小的片状"麻点"分布在方解石或透闪石的小的孔洞中."麻点"的扫描电镜能谱和电子探针成分分析结果表明其由铁氧化物组成,拉曼光谱特征峰显示为赤铁矿."草花"呈"沙漠玫瑰"的团球状或无定形状存在于两种结构透闪石交界处或柱状、片状透闪石的边缘."草花"的扫描电镜能谱和电子探针成分分析结果表明其为锰氧化物,拉曼光谱特征峰显示为钙锰矿(640、356和287 cm-1)或水钠锰矿(636、582和506 cm-1).依据带有"麻点"和"草花"花纹的罗甸玉的成分和结构特征可以推测:罗甸玉中大的团块状"麻点"是后期富含Fe的热液与透闪石玉成矿热液混染成矿,而小的片状"麻点"则由富Fe热液充填形成."草花"周围呈浸染状的叶片状或柱状透闪石是由富Mn热液与透闪石玉成矿热液混合结晶形成Mn含量比较高的透闪石,后期富Mn热液运移到柱状或片状透闪石的边缘或裂隙处析出形成钙锰矿或水钠锰矿.

    罗甸玉麻点草花成分微形貌

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    一颗含八面体金刚石及对称云雾状包裹体的褐色刻面钻石

    刘欣蔚吴德海吴改王春杰...
    3244-3250页
    查看更多>>摘要：金刚石包裹体保留了金刚石形成时的大量信息,不同包裹体类型对应不同的生长环境.金刚石中包裹金刚石包裹体的研究较少,学者对其成因产生了热烈探讨,但是对于金刚石中包裹体的研究通常需要进行破坏性制样,该类研究方法不适用于成品钻石研究测试.利用拉曼光谱成像技术,获得高分辨率的拉曼光谱面扫描图像,结合红外光谱、光致发光光谱以及三维荧光光谱对一颗含有金刚石包裹体和云雾状包裹体的刻面成品钻石进行无损研究.样品体色呈褐色并伴有绿色调,透过台面可见其亭部围绕亭尖的深褐色环带状以及深褐色对称放射状云雾,肉眼可见中间一晶体,显微特征显示其为八面体晶形,长波紫外灯下有明显绿色荧光.根据红外光谱可知该钻石为Ⅰa型,深褐色对称放射状云雾与钻石富氢相关,其褐色体色与非变形相关缺陷和变形相关缺陷有关.低温液氮光致发光光谱测试可知钻石存在H4中心,推断该钻石可能经过放射性辐照和高温退火过程,PL谱峰中545和563 nm处与氢缺陷有关,637 nm处与NV-缺陷中心有关,741 nm处GR1缺陷是导致钻石带绿色调的原因,钻石经过天然辐照,在驻留过程中未曾经历过高温环境.三维荧光光谱验证了钻石在长波紫外荧光下发出的强绿色荧光与λem 520 nm处为宽荧光峰有关,最佳激发波长位于λex 420 nm处,该荧光中心与H3有关,进一步验证了该钻石经历了辐照和退火过程.通过拉曼光谱确认样品中八面体晶体为金刚石包裹体,根据拉曼面扫描结果,包裹体边缘的谱峰频移相差较大,金刚石包裹体存在一定的应力,通过推算残余应力最大约为0.49 HPa,包裹体结晶过程中间结晶速度较边部更快,包裹体和寄主接触位置存在残余应力可能与其在结晶过程中温压条件发生变化有关.另外,钻石中含有的杂质较多,也可使其产生一定的晶格畸变.

    金刚石包裹体对称云雾状包裹体拉曼光谱面扫描绿褐色钻石

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    蓝珊瑚的光谱学特征和颜色成因

    李雨田于海燕张可轩柏鹤...
    3251-3257页
    查看更多>>摘要：蓝珊瑚是一种稀有的珊瑚品种,前人从生物学角度证实蓝珊瑚的致色与胆绿素有关,但没有相关光谱证据,且缺乏微观结构的研究,因此蓝珊瑚颜色成因的解释较为模糊.基于此,首先根据蓝珊瑚红外透射光谱4 000～2 000 cm-1的吸收带,表明蓝珊瑚中含有一定的有机物,并且有机物的含量与颜色深浅呈正相关性.蓝珊瑚蓝色区域拉曼光谱在1 616、1 542、1 459、1 356、1 314、1 264、1 167和970 cm-1处出现胆绿素的特征拉曼峰.蓝珊瑚紫外-可见光谱286、357和590 nm附近的吸收带也与胆绿素的吸收带相符,以上谱学特征说明蓝珊瑚蓝色与胆绿素有关.其次,蓝珊瑚的微形貌特征和成分分析表明,蓝珊瑚的珊瑚虫形成的孔洞纵向近似平行排列,并且孔洞分节叠加在一起.从孔洞内表面(骨刺状文石)→孔洞周围(片状文石)→孔洞之间(柱状文石),随着颜色由蓝色→白色,有机物的含量明显减少.结合前人研究结果,可以推测,孔洞之间白色文石由珊瑚虫外胚层分泌角质和石灰质形成,而在珊瑚虫死去后,内胚层和内胚层表面的刺细胞发生文石化,保留了珊瑚虫体内的有机物,而有机物中含有胆绿素,从而导致蓝珊瑚呈现蓝色.

    蓝珊瑚红外光谱拉曼光谱紫外-可见光谱微形貌颜色

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    基于量子遗传光谱角分类算法的高光谱植被特征波段选取

    邓志刚赵红梅查文娴汤林玲...
    3258-3265页
    查看更多>>摘要：高光谱数据往往具有数百个连续的窄波段,能够反应地物必要且详细的光谱反射信息,因而被广泛应用于地物精细分类中.然而,由于高光谱窄波段间较强的相关性和冗余性,将整个原始高光谱数据应用于实际分类中,并不能获得令人满意的精度.因此,特征波长或波段选择一直以来都是高光谱实际应用的关键和难点所在.前期的特征波段选择方法不仅计算效率低,容易陷于局部优化,而且波段指向性和解释性不强.以鄱阳湖湿地连续极端干旱情况下1月-5月份枯水期植被物种精细分类中的特征波段选择为例,采用便携式地物光谱仪(SVC HR1024)实测的包括青蓼、藜蒿、紫云英、风花菜、长刺酸模、看麦娘、虉草、苔草、南荻、芦苇等10种湿地植物物种的高光谱反射数据,引入量子遗传算法(QGA),综合基于k近邻分类器的光谱角分类方法(KNN-SAM),提出基于量子遗传k近邻光谱角分类算法(QGA-KNN-SAM),获取适用于湿地植被高光谱精细分类的特征波长,同时采用k中心点聚类算法确定特征波段区间.该算法与基于传统遗传k近邻光谱角分类算法(GA-KNN-SAM)进行对比实验发现,QGA-KNN-SAM的平均分类精度为95％左右,明显高于GA-KNN-SAM的平均分类精度90％;且基于QGA-KNN-SAM算法的特征波长点及波段相对聚焦,其跨度为589～634.4 nm,明显低于GA-KNN-SAM的1 107.6～1 205 nm.与传统植被的精细分类不同,湿地植被的精细分类除考虑反应植被的光谱波段外,还需要考虑反应地表水文特征的波段信息.与目前常见的多光谱及高光谱卫星影像的波段分布对比发现,QGA-KNN-SAM算法选取的特征波段的指向性和可解释性更优.该算法既提高了波段选择的计算效率和可解释性,又弥补了在波段选择研究中QGA方法的缺失,可为同类研究提供科学支撑.

    量子遗传算法光谱角绘图湿地植被高光谱波段选择

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    城市土壤钴含量高光谱反演

    钟晴麦麦提吐尔逊·艾则孜米热古力·艾尼瓦尔侯茂蕤...
    3266-3272页
    查看更多>>摘要：钴元素(Co)被国际癌症研究机构(IARC)列为2B类致癌物,对城市生态系统的安全有潜在危害,如何快速、准确检测土壤中Co元素含量尤为重要.高光谱技术对土壤Co含量反演具有极大潜力.在新疆乌鲁木齐市采集表层(0～20 cm)土壤样品88个,测定Co含量和原始光谱反射率,对原始光谱反射率进行预处理和均方根(RMS)、对数(LT)、对数的倒数(RL)、倒数(RT)、倒数的对数(AT)、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、倒数一阶微分(RTFD)、倒数二阶微分(RTSD)、对数一阶微分(LTFD)、对数二阶微分(LTSD)、均方根一阶微分(RMSFD)、均方根二阶微分(RMSSD)、倒数的对数一阶微分(ATFD)、倒数的对数二阶微分(ATSD)、对数的倒数一阶微分(RLFD)和对数的倒数二阶微分(RLSD)等17种变换.将18种形式的土壤反射率光谱值与Co含量进行Pearson相关性分析(PCC)和CARS优化,筛选出用于建模的特征光谱变量.将筛选出的光谱特征变量分别作为自变量,土壤Co含量作为因变量,基于偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林回归(RFR)和支持向量机回归(SVMR)三种算法,构建城市土壤Co含量高光谱反演模型,模型的评价指标采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE).结果表明:城市土壤Co含量的高光谱模型的稳定性和估算精度由高到低依次为RFR模型、PLSR模型、SVMR模型.Co含量的最佳估算模型是ATFD-RFR 模型(R2=0.871,RMSE=0.124,MAE=0.273),相较 R-RFR 模型R2 提高了0.335,RMSE减少了0.32,MAE减少了0.243,RPD为7.90.光谱变换可以有效增强光谱特征,一阶微分变换对光谱特征的增强效果最显著,其中,RTFD不仅可以有效增强Co的光谱特征,还可以很好地提高模型的估算精度.在样点空间异质性不显著、实测值低且均匀时,RFR模型可以在绿洲城市土壤高光谱反演估算中推广.

    高光谱钴(Co)元素反演模型乌鲁木齐城市土壤

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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》编辑部
    3272页
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    土壤Cr含量高光谱反演模型组合优化研究

    郭洪旭王龙杨凯吴凡...
    3273-3279页
    查看更多>>摘要：土壤重金属污染高光谱反演的特征波段提取方法和反演模型的选择是影响反演精度的关键;二者如何优化组合,提高反演精度是目前亟需解决的难题.在华南典型铬(Cr)污染区,采集了92组土壤样品,使用电感耦合等离子体质谱(inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS)检测Cr含量,并使用ASD Field Spec4地物光谱仪在实验室收集其高光谱信息.光谱信息预处理采用平滑滤波(SG)+标准正态化(SNV)+二阶微分(SD)变换组合,减弱土壤散射和噪声的影响.选择竞争性自适应重加权采样(CARS)、逐步投影算法(SPA)、无信息变量消除(UVE)、遗传算法(GA)四种算法提取特征波段.选择多元线性回归(MLR)、偏最小二乘法(PLSR)、支持向量回归(SVR)和人工神经网络(ANN)四种反演模型建立特征波段与Cr含量之间的关系.通过对比不同特征波段提取方法和反演模型组合对土壤Cr含量反演的结果发现:采用CARS和UVE特征波段提取方法可以显著提高PLSR、MLR和SVR模型的预测效果;SPA方法能够提高ANN模型的预测效果;通过SG+SNV+SD+CARS+PLSR组合方式,提取位于800～1 000、1 400～1 700以及2 100～2450 nm之间的98个特征波段,建模后模型验证,决定系数R2为0.97,均方根误差RMSE为5.25 mg·kg-1,平均绝对误差MAE为4.35 mg·kg 1,相对分析误差RPD为3.94,表明该模型在预测土壤Cr含量具有优异的性能.以土壤Cr污染高光谱反演为例,通过比较不同特征波段提取方法与反演模型组合的反演精度,确定最优模型,为小样本土壤重金属污染反演的建模提供了思路.

    高光谱模型组合优化特征波段选择反演模型

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    基于可见-近红外光谱和深度森林的蓝莓成熟度判别

    王宏恩冯国红徐华东张润泽...
    3280-3286页
    查看更多>>摘要：为快速准确对蓝莓果实成熟程度进行分类,采用近红外光谱检测技术和深度森林算法,建立了蓝莓成熟度的判别模型.采用LabSpec 5000光谱仪采集了三种不同成熟程度的蓝莓标准样品,共获取了150组光谱样本.为确定最佳输入模型特征数目,对原始光谱数据进行SavitzkyGolay卷积平滑处理,采用主成分分析将平滑处理后的数据降至4个主成分,并采用多项式特征衍生方法对每个主成分进行2、3、4、5阶的特征衍生,最终在深度森林中确定最佳的特征衍生阶数为4.为检验深度森林的成熟度判别效果,将其与随机森林、极端梯度提升树算法(xgboost)及stacking融合模型进行了对比,对各模型确定了最佳超参数组合,深度森林和stacking融合模型采用了手动调参,随机森林和xgboost采用了贝叶斯优化算法进行了超参数寻优.模型评估指标采用准确率、混淆矩阵、受试者工作特征曲线(ROC)、AUC度量及抗噪能力.研究结果表明,在测试集上,深度森林和stacking融合模型的准确率均为95.56％,随机森林和xgboost的准确率为93.33％;深度森林的AUC值为1,随机森林、stacking融合模型、xgboost的AUC值分别为0.99、0.98、0.96,深度森林和stacking融合模型的抗噪能力优于随机森林和xgboost.该研究的深度森林模型整体上判别效果优于其他三种模型,为蓝莓成熟程度判别提供了技术支持.

    可见-近红外光谱深度森林蓝莓成熟度无损检测

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    基于光谱指数的土壤重金属Zn的定量预测与空间分布研究

    李智缘田安红
    3287-3293页
    查看更多>>摘要：高光谱技术在反演土壤重金属含量方面具有独特优势,而高光谱中存在大量冗余信息,需要采用相应方法来减少冗余信息对反演精度的影响,以实现对土壤Zn含量的准确预测.以云南省墨江哈尼族自治县农田采集的土壤Zn含量与高光谱数据为数据源,将获取的高光谱数据利用Savitzky-Golay平滑处理后,使用R'、(1/R)'、(√R)'、(logR)'四种不同数学形式的变换对光谱进行处理并构建了五种指数,即归一化指数(NDI)、差值指数(DI)、比值指数(RI)、和指数(SI)、倒数差值指数(IDI),从中挑选出与土壤Zn含量相关系数绝对值最大的光谱指数值作为模型输入量,结合偏最小二乘法(PLSR)与多元回归分析法(MLR)建立土壤Zn含量的最优反演模型,结果表明:(1)在不同数学变换形式下所得到的优化光谱指数值与土壤Zn含量均表现出较高的相关性,优化光谱指数能有效增强光谱与土壤Zn含量的敏感性,相关系数绝对值可达到0.7以上.(2)基于优化光谱指数得到的最佳预测模型(1/R)'～PLSR其验证集R2为0.77,RMSE为5.07 mg·kg-1,RPD达到了2.09,较于相同变量的MLR模型R2提高了0.04,RMSE降低了0.47,RPD提高了0.18,具有较好的预测能力,可作为研究区土壤Zn含量的最优估测模型.(3)由最优估算模型结合空间插值方法,绘制出研究区土壤Zn含量空间分布图可知,土壤Zn含量的空间分布在图中部含量较高,且随着地形高程的增加而降低.基于优化光谱指数结合PLSR建模方法在估测土壤Zn含量方面具有一定的可行性,可为农田土壤Zn含量的估测提供参考.

    土壤高光谱反演Zn含量优化光谱指数偏最小二乘空间分布

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    基于统计偏差校正方法创建EMI-2和TROPOMI连续臭氧总柱

    徐自强杨太平钱园园李启迪...
    3294-3300页
    查看更多>>摘要：长期一致的臭氧总柱(TCO)记录对于臭氧层变化评估和连续观测有重要意义.臭氧的卫星监测数据较为充足,但各个数据集之间的一致性较差,卫星载荷、光谱仪器设计校准和反演算法的差异,导致在相同区域不同载荷TCO观测有明显的跨载荷偏差.为了获得一致的TCO记录,原始数据和算法层面的均质化虽然更符合物理意义,但需要不同卫星载荷团队之间完全共享所有仪器参数、原始数据和全部反演算法,难度很大.文章介绍基于统计学的跨载荷系统偏差的消除方法.提出了一种基于分位数-分位数(Q-Q)偏差校正方法,以消除大气痕量气体差分吸收光谱仪(EMI-2)和对流层观测仪(TROPOMI)之间跨载荷TCO系统偏差.利用2021年11月重叠时间段内的共同观测结果,通过Q-Q偏差校正方法来表征EMI-2和TRO-POMI之间的系统偏差,然后将EMI-2 2021年12月期间的TCO观测结果同质化到TROPOMI水平,这种Q-Q偏差校正方法显着提高了TCO跨载荷观测整体一致性,将EMI-2和TROPOMI的相关性R从0.96提升到0.98,为臭氧的连续观测提供基础.将EMI-2均质化前后的数据与地面站点数据进行偏差分析表明Q-Q偏差校正方法提升EMI-2观测的准确性和一致性,与地基数据的误差从5％进一步降低到3％.地基站点数据表明EMI-2数据在温带和寒带地区数据的精度较高,但在热带地区误差高于5％,初步推测是热带云高更高,云分数更大,云数据的云压云分数精度不够,"鬼柱"补偿的云下臭氧效果较差,但经过均质化后偏差减小.研究表明,Q-Q偏差校正方法对全球长期TCO记录至关重要,可应用于未来对全球范围内臭氧恢复的评估.

    全球臭氧总柱quantile-quantile偏差校正方法EMI-2

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