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

    基于岩石初分类体系的高光谱岩石分类研究

    胡程浩吴文渊苗莹许林霞...
    784-792页
    查看更多>>摘要:高光谱遥感是当前遥感领域的前沿技术,具有多波段、高光谱分辨率等特征,越来越广泛地被应用于岩石的识别和分类.当下的高光谱的岩石分类研究中,很多岩石因为矿物成分相近导致光谱容易混淆,分类始终精度不高;并且在大范围的野外条件下进行高光谱岩性的研究存在许多外界环境的干扰,例如影像中出现地物覆盖、像元混杂等问题,因此有待对岩石光谱特性做进行进一步的研究,对光谱相近的岩石进行重新归类.从实验室高光谱遥感系统的角度,以81种常见的岩浆岩和变质岩样本的HySpex高光谱影像为研究数据,对影像进行反射率校正等预处理,结合ASD光谱仪测得的岩石样本光谱作为影像中对应样本光谱曲线提取的验证,提取得到代表每一岩石样本的光谱信息并对其进行光谱相似度初分类,最后得出以81块岩石岩本为基础的9个大类别和28个小类别的岩石初分类体系.初分类体系具有岩石样本在大类上成分性质以及光谱特征的相近,小类在大类的基础上光谱特征更为相近的特征.为了验证初步分类经验对计算机岩性分类的作用和效果,基于岩石样本初分类体系,利用最小噪声分离(MNF)技术进行高光谱影像的特征信息提取,设置两种分类方法,一种基于传统的分类,一种基于初分类模型,因此训练样本设置前者以每一块岩石作为样本,后者以初分类体系中的每小类作为样本,再应用计算机分类算法的模型使用最大似然法和随机森林分类两种方法,完成常见的岩浆岩和变质岩的高光谱影像分类.实验结果表明,基于传统模型的最大似然法和随机森林分类精度为83.21%和83.63%,而基于初分类的最大似然法分类和随机森林分类精度可以提高到85.46%和89.39%,随机森林分类器相比于传统的最大似然法更优越,而岩石初分类体系相比于简单的原始岩石分类具有一定的优越性,可为今后的岩石分类工作提供经验方法的借鉴.

    高光谱遥感光谱特征岩性分类

    《光谱学与光谱分析》投稿简则

    792页

    湛江湾水体颗粒物后向散射特性及其遥感反演研究

    余果钟雅枫付东洋刘大召...
    793-799页
    查看更多>>摘要:湛江湾2018年1月的原位调查,获得了原位遥感反射率(Rrs)、颗粒物后向散射系数(bbp)、叶绿素a(Chl a)和无机悬浮颗粒物(ISM)浓度等参数,分析了湛江湾水体颗粒物后向散射特性,并对颗粒物后向散射系数进行了遥感反演研究.研究结果显示:在研究区域观察到表层水体6个波段(420,442,470,510,590和700 nm)颗粒物后向散射系数的变异系数均在50%~60%之间,其变化范围为0.026 1~0.211 2 m-1,这意味着水体光学性质的复杂性.为了更好地量化bbp的光谱特性,研究以510 nm为参考波段构建了bbp幂函数光谱模型,获得的光谱模型斜率指数n=1.55.研究发现bbp(510)与ISM呈现乘幂关系,与颗粒物组成(Chla/ISM)呈现指数关系,决定系数R2分别为0.74和0.62,表明研究区域颗粒物后向散射系数一阶驱动因子主要为无机悬浮颗粒物浓度,二阶驱动因子颗粒物组成对bbp(510)变异也具有重要的贡献.为了准确估算湛江湾颗粒物后向散射系数,研究基于原位遥感反射率构建了随机森林模型,并与QAA-v6、QAA-RGB和QAA-705三种半分析算法进行对比.随机森林模型的R2为0.86,平均绝对百分比误差MAPE为12%,均方根误差RMSE为0.02 m-1,QAA-v6、QAA-RGB和QAA-705三种半分析算法R2分别为0.63、0.71 和 0.53,MAPE 分别为 186%、117%和 243%,RMSE 分别为 0.16、0.09 和 0.18 m-1,三种半分析算法虽然也具有较高的R2,但估计值和测量值之间存在显著差异,且MAPE和RMSE也较大,三种半分析算法显著低于随机森林方法的反演精度,表明运用遥感反演湛江湾bbp,随机森林方法具有较大的应用潜力.

    颗粒物后向散射特性遥感反演湛江湾随机森林

    当归痛风方对小鼠高尿酸血症肾病的FTIR研究

    刘必旺路荣荣曹越王秀文...
    800-806页
    查看更多>>摘要:傅里叶变换红外光谱(FTIR)是鉴别物质和分析物质结构的有效手段,可对样品进行定性和定量分析,广泛应用于医药化工等众多领域.FTIR作为一种操作简便、实用、准确率高和费用低的鉴别方法,如今已经普遍应用于各种药品检验中,而有关其应用于药理研究中还非常少,目前仅有采用红外光谱分析法对各种肿瘤组织进行研究的报道.高尿酸血症肾病是人体血尿酸升高后,过高的尿酸负荷超过肾脏的清除能力,尿酸结晶沉积于集合管、肾盂和尿道等.采用FTIR技术评价高尿酸血症肾病模型,并评价药物的药效,具有一定的可行性.该实验为探讨FTIR评价高尿酸血症肾病模型和当归痛风方疗效的科学性,将60只KM小鼠随机分为6组,正常对照组、模型组、阳性对照组和当归痛风方低、中、高组,采用氧嗪酸钾复制高尿酸血症肾病模型,灌胃当归痛风方,检测血清UA、尿液UA、血清CRE、尿液CRE、血清IL-1β和肾脏IL-1β、肾脏FTIR谱图等,并观察肾脏的病理变化.结果表明模型组各项指标与正常组比较有统计学意义(p<0.05),当归痛风方高剂量组的血清UA、血清CRE、血清IL-1β和肾脏IL-1β等与模型组比较且有统计学意义(p<0.05).当归痛风方高剂量组肾脏的病理变化有所改善,无炎性细胞浸润,管腔内无管型,说明对肾损伤具有保护作用.各组FTIR谱有明显的差异,模型组的强度均低于正常组,阳性对照组和当归痛风方高剂量组谱接近正常组,进一步说明当归痛风方对肾损伤具有保护作用.研究表明FTIR可以作为一种简便快捷灵活经济的评价动物模型及药物疗效的方法之一,也为高尿酸血症肾病模型及有效药物的筛选提供了一个有意义的技术手段.该实验拓展了 FTIR检测方法的使用范围.

    高尿酸血症肾病当归痛风方尿酸肌酐傅里叶变换红外光谱仪

    混合卷积神经网络用于高光谱小麦品种鉴别

    李国厚李泽旭金松林赵文义...
    807-813页
    查看更多>>摘要:不同品种的小麦满足了市场的不同需求,同时也会带来小麦品种混杂的风险.为了提高小麦品种的纯度进而提高选种、育种、加工等环节的经济价值,小麦种子的鉴别起到关键作用.传统的小麦品种纯度理化分析鉴别方法,鉴定时间长且破坏种子,已不能满足现代农业的迫切需要.高光谱成像作为近年来发展迅速的一种快速、高效、无损的新型鉴别技术,在种子品种鉴别领域取得了显著成效.然而,已有的大多数高光谱分类方法仅利用光谱信息,没有充分考虑空间信息,分类效果较差.为了解决上述问题,利用高光谱成像设备采集8个品种的小麦种子正背面的高光谱图像,基于这些高光谱数据集,提出一种基于注意力机制的混合卷积神经网络的高光谱小麦品种鉴别方法,主要利用三维卷积和二维卷积的互补优势特性提取小麦的有价值特征,进而提高小麦品种的鉴别效果.具体而言,首先提取小麦品种的感兴趣区域,并利用多元散射校正方法削弱由于散射水平差异带来的同一品种的光谱差异.同时,利用主成分分析方法减少三维数据的无用光谱波段,进而保留并压缩对鉴别小麦品种有价值的特征.随后,利用三维卷积获取空间维度和不同光谱间的特征信息,二维卷积获取空间信息和图像的自身固有的特征信息,并在二维卷积模型中引入注意力机制进一步增强图像的特征信息的提取.最后在全连接层实现同一区域不同小麦品种的鉴别.实验表明,所提出的方法比其他方法具有较好的分类性能,分类准确率达97.92%.此外,所提出的方法对小样本数据也具有较好的分类性能.总的来说,提出的方法对于高光谱小麦种子鉴别具有较好的有效性和鲁棒性,为小麦种子的在线鉴别提供了一种新的方法.

    高光谱成像小麦品种注意力机制混合卷积

    基于特征光谱参数的叶片和冠层尺度茶多酚含量估算

    段丹丹刘仲华赵春江赵钰...
    814-820页
    查看更多>>摘要:茶多酚具有很强的生理活性和抗氧化性,是茶品质的重要属性之一.相比传统茶多酚含量的测定方法,遥感技术监测茶多酚含量具有高效、精确及实时的优势,但如何利用遥感数据监测不同时期的茶多酚含量研究较少.该研究以广东省英德市的5个茶园的茶叶为研究对象,对春茶、夏茶和秋茶的叶片与冠层两个尺度的茶多酚含量及对应高光谱数据进行测定,利用标准正态变量变换(SNV)对叶片和冠层的高光谱反射率数据进行预处理;然后,分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权采样算法(CARS)筛选不同生长季节叶片和冠层两个尺度茶多酚的敏感波段;最后,通过偏最小二乘法(PLS)、随机森林(RF)和多元线性回归(MLR)分别构建不同时期的茶多酚含量模型并进行验证.结果表明:(1)茶多酚的含量随着季节推移显著增加,春茶茶多酚含量(15.37%)最低,夏茶茶多酚含量次之(18.29%),秋茶茶多酚含量(秋茶20.77%)最高;(2)不同敏感波段筛选的茶多酚含量的光谱特征波段主要为2 100~2 200 nm附近、1 300~1 400 nm附近、红波-红边波段及绿波段;(3)基于春茶、夏茶和秋茶冠层光谱特征构建的茶多酚模型中CARS-PLS、SPA-MLR和CARS-PLS模型精度最高,建模集R2分别为0.56、0.45和0.52,RMSE分别为1.15、1.68和1.77;验证集R2 分别为0.43、0.40和0.41,RMSE分别为1.60、1.91和1.91;基于春茶、夏茶和秋茶冠层叶片光谱特征构建的茶多酚模型中SPA-PLS、CARS-PLS和SPA-MLR模型精度最高,建模集R2分别为0.50、0.42和0.42,RMSE分别为1.25、1.70和1.66;验证集R2分别为0.43、0.36和0.38,RMSE分别为1.44、1.96和2.49.研究结果表明,基于遥感数据进行不同季节的叶片和冠层两个尺度的茶多酚含量估算是可行的,在大面积实时监测茶品质特征方面具有较大的潜力.

    茶多酚高光谱偏最小二乘法随机森林多元线性回归

    不同工况下可见-近红外光谱的煤矸识别研究

    刘涛李博夏蕊李瑞...
    821-828页
    查看更多>>摘要:在实现煤炭高效利用过程中,煤矸分选是一个非常重要的步骤,但现有的煤矸分选技术存在资源浪费,效率较低等问题.可见-近红外光谱识别技术具有快速可靠的优点,在煤矸识别领域已有一定的研究基础,但大多数研究并未结合实际工况进行有效分析.首先,在实验室中搭建可见-近红外光谱采集装置,模拟实际环境下不同探测角度(0°、10°、20°、30°)、探测距离(10、15、20、25 cm)、光照角度(15°、25°、35°、45°)三种工况,并分别在单因素条件以及正交试验设计的多因素条件下,采集山西西铭煤矿的煤和矸石样本在可见-近红外波段的光谱数据.其次,对采集的光谱数据进行分析,并先后经过标准正态变量变换和Savitzky-Golay卷积平滑,以减少噪音和误差对数据的影响.最后,在单因素试验中,结合预处理算法并基于决策树(DT)、K近邻(KNN)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)、AdaBoost五种机器学习模型对光谱数据进行训练.单因素试验结果表明,AdaBoost算法具有较强的学习能力,在不同工况下对煤和矸石的识别准确率均为100%,优于其他识别模型.在正交试验中,支持向量机(SVM)作为识别模型进行训练,结果表明,在原始数据和预处理后的数据中,三种工况对煤矸识别准确率的影响程度不同,影响次序从大到小为不同光照角度、探测距离、探测角度.同时,对比实验结果可以得出,选用合适的预处理和建模方法可以降低不同工况对识别准确率的影响.预处理后的数据中,最优的工况组合为探测角度0°、探测距离20、光照角度35°.随机选取一组条件与最优组进行三次重复对照试验,结果表明最优组的识别表现优于随机对照组.研究结果对煤矸识别最优工况条件的寻找具有借鉴意义,并为可见-近红外光谱技术在煤矸识别领域的实际应用提供了理论基础.

    可见-近红外光谱不同工况煤矸识别AdaBoost正交试验

    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
    828页

    基于1D-WCWKCNN的痕量甲烷气体浓度检测

    阚玲玲朱富海梁洪卫
    829-835页
    查看更多>>摘要:可调谐激光吸收光谱(TDLAS)技术在检测甲烷气体浓度过程中,甲烷气体透射光强二次谐波信号幅值与痕量甲烷气体浓度值成正比关系.如何准确和快速筛选目标甲烷透射光强二次谐波信号幅值至关重要.通过光电探测器获取1 000个甲烷气体透射光强信号样本,解调该透射光强信号获得二次谐波信号.人工在获得多种痕量甲烷气体透射光强和通过透射光强解调二次谐波信号时,存在噪声和人为操作对二次谐波信号的幅值产生影响,从而造成人工筛选二次谐波信号的时间增加.针对传统TDLAS技术筛选痕量甲烷气体二次谐波信号过程中存在高额时间成本的问题,提出了一种基于宽卷积和宽卷积核一维卷积神经网络(1D-WCWKCNN)的痕量甲烷气体浓度检测方法.首先,借助甲烷气体数据集训练1D-WCWKCNN模型,根据训练结果不断调整模型参数.其次,利用宽卷积层和宽卷积核一维卷积层对痕量甲烷气体二次谐波信号进行特征提取,使网络进行一次卷积后能够获得甲烷气体浓度信号中更长序列以及该序列边界信息与气体浓度之间的特征关系.甲烷透射光强二次谐波信号通过6层卷积层提取该信号与甲烷气体浓度关系的深层特征,然后通过6层最大池化层保留该信号与甲烷气体浓度关系的主要特征,再经过Flatten层将前一层处理的痕量甲烷气体透射光强二次谐波信号数据进行一维化处理.最后,根据训练好的1D-WCWKCNN模型通过Dense层输出痕量甲烷气体浓度.利用基于1D-WCWKCNN的痕量甲烷气体浓度检测模型代替了TDLAS技术中人工花费高额时间成本筛选二次谐波信号进行拟合直线对痕量甲烷气体浓度检测的过程.在实际实验中验证了该方法的有效性,实验结果表明利用该方法能够对50~1 000 mg·L-1的痕量甲烷气体浓度进行有效检测,其准确度达到99.85%,与其他方法相比该方法信号特征提取能力强,检测甲烷气体精度高.该方法有助于气体检测领域中待测气体浓度信号的筛选.

    痕量甲烷气体检测TDLAS技术宽卷积核一维宽卷积

    基于红外辐射测温法的焊头动态高速真温测量系统研制

    萧鹏台泓冰向茂林王伟宸...
    836-842页
    查看更多>>摘要:温度是用来表征物体特性的一个重要的基本参数,被广泛应用于金属加工、生产生活、航空航天等各个领域,温度测量的准确与否对每个行业都有着至关重要的影响.随着电子设备的尺寸不断微型化以及各种可穿戴智能设备的普及和发展,小型化成为了电子元件技术水平的一个重要技术指标,所以电子元器件也一直朝着小尺寸、高集成化方向发展,而其焊接温度的波动引起的产品良品率也在不断降低.因此,如何实现电子元器件焊接过程中焊头温度的实时获取,已成为众多相关企业急需研究的课题.基于晶体管式焊接电源的工作特点,从分析焊头的结构特性入手,利用焊头的红外光谱辐射特性,设计了一种激光瞄准式的光学系统,采用朗伯体法对焊头进行温度测量,从而得到焊头工作时的实时真温.整个温度测量系统由硬件系统部分和软件系统部分构成.其中,硬件系统包括光学系统的设计、I/V转换及放大电路和上位机的高速数据采集系统.软件系统主要包括上位机系统界面的设计.上位机软件采用LabVIEW进行程序设计,主要包括AD采集卡的配置与驱动、数据滤波、零点测量、温度标定、温度计算、实时温度曲线和数据存储.在系统建立、软件调试完毕后,采用标准空腔黑体炉对测温系统进行了校准.首先,利用整体黑体法对焊头工作时的发射率进行了试验,结果表明,在氧化和非氧化状态下,其发射率与文献数据基本一致.然后利用该发射率值,计算出了焊头上小孔的空腔黑体发射率.最后,利用恒流晶体管式焊接电源进行了系统稳定性和重复性实验.分析该方法的不确定度,得出该方法的总体不确定度在3%以内.通过对测温系统的标定和配置,该系统还可以应用在其他需要高速精确测温的场景.

    焊头温度黑体法测温快速测量红外光谱发射率