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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

    滨海湿地土壤质地高光谱估测模型对比分析

    李想张永彬刘明月满卫东...
    2568-2576页
    查看更多>>摘要：土壤质地影响着植被分布、水土保持能力、微生物活动等多种物理、化学、生物和水文特性和过程.准确地获取土壤质地对湿地生态修复和保护具有重要意义.基于天津市滨海湿地57个实测表层土壤质地和可见光-近红外高光谱数据,对土壤样品进行S-G平滑以及一阶微分(FD)、倒数(RT)、倒数一阶微分(RTFD)、平方根(SR)、平方根一阶微分(SRFD)、倒数之对数(LR)和倒数之对数一阶微分(LRFD)八种变换,分析不同土壤质地类别的光谱曲线特征及土壤粒径含量与八种变换之间相关性.通过竞争性自适应重加权算法(CARS)优选特征波段,结合偏最小二乘(PLSR)、随机森林(RFR)和支持向量机(SVR)三种回归算法,对比不同光谱变换后的土壤粒径含量建模效果.结果表明:(1)湿地土壤质地类别主要为粉壤土和粉土,粉土在400～2 400 nm波段光谱反射率最高,砂土在400～2 000 nm波段光谱反射率最低,FD、RTFD和SRFD变换后波段反射率与土壤粒径含量的相关性明显提高,最大相关系数绝对值均达到0.58以上,最高达到0.70.(2)CARS算法筛选八种光谱变换的特征波段数为全波段数的1.05％～6.15％,有效降低光谱数据的信息冗余.(3)对比三种粒径含量估测模型,SRFD和RTFD光谱变换的SVR模型精度最好,优于其他两种模型,黏粒(SRFD)测试集(R2=0.72,RMSE=1.86％,nRMSE=11.33％)、粉粒(SRFD)测试集(R2=0.72,RMSE=2.82％,nRMSE=7.30％)和砂粒(RTFD)测试集(R2=0.71,RMSE=5.75％,nRMSE=5.91％).研究结果可为高光谱数据准确监测滨海湿地土壤质地提供依据与技术支撑.

    滨海湿地土壤质地光谱变换竞争性自适应重加权算法机器学习

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    常压下酸催化多元醇液化纤维素反应机理的研究

    张妍高壮志乔文朴杨宇杰...
    2577-2581页
    查看更多>>摘要：开发农林废弃物高值化利用路径与"深入推进能源绿色低碳转型"国家重大战略需求高度契合.实验探索农业废弃物玉米秸秆中纤维素组分常压酸(H3PO4)催化多元醇[丙二醇(PG)与二甘醇(DEG)混合液]液化反应路径为研究目标,了解酸催化多元醇作用条件下的木质生物质液化反应机理.采用傅里叶红外光谱(FTIR)、凝胶渗透色谱(GPC)、核磁共振波谱(NMR)及热重分析(TGA)对不同反应时间下纤维素液化所得生物油的化学基团、分子量及其分布、分子结构、热解等进行了分析.FTIR检测表明,不同反应时间所得生物油具有相似FTIR特征;液化初期,纤维素降解生成了较多的烃类、醚类和含羰基化合物;液化后期,纤维素中的糖类降解产物、羟基或烯烃与PG/DEG反应生成了难溶于1,4-二氧六环的有机物.GPC分析表明,随着液化的进行,纤维素分子链发生断裂程度加剧,降解生成低分子量(LMW)物质越来越多,降解反应占主导地位;而当反应时间达到某一值时,其降解产物与PG/DEG发生聚合反应产生越来越多的大分子量物质,使生物油的分子量不再降低,即聚合反应占主导地位.1H-和13C-NMR表明,纤维素在液化作用下发生降解使得分子链断裂,仍保留了部分葡萄糖单元结构;随着液化反应的进行,这些结构单元再次发生转化产生LMW化合物;反应继续进行时,这些产物之间或与PG/DEG之间可进行聚合反应,形成结构趋于一致、性质逐渐稳定的新物质.TGA分析结果:生物油中含有70％～85％碳数小于25和5％～10％碳数高于25的化合物,最终残炭率随着反应时间的延长先降低再升高.实验通过研究纤维素在多元醇液化过程中的结构变化,揭示其液化的反应历程,为探索秸秆全组分的液化机理奠定理论基础.

    纤维素生物油红外光谱凝胶渗透色谱核磁共振热重分析

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    基于光谱反射率的寒地水稻叶片氮含量预测

    李红宇高正武王志君林添...
    2582-2593页
    查看更多>>摘要：为实现利用水稻叶片光谱指数实时预测叶片群体的氮素含量,采集了不同年份中氮素、品种差异下寒地水稻主要生育期(T1穗分化中期、T2拔节期、T3孕穗期、T4齐穗期、T5蜡熟期)顶部3片全展叶(上1、上2、上3叶分别记作L1、L2、L3)的光谱反射率,探究其变化规律以及光谱指数与叶片氮素含量的关系,并用P-k、均方根误差(RMSE)、对称平均绝对百分比误差(SMAPE)、校正均方根误差(RMSEC)、交互验证均方根误差(RMSECV)、相对预测性能(RPD)对模型精度进行验证.结果显示:提高氮肥投入量,叶片反射率在可见光区域内呈降低趋势,在近红外平台叶片反射率上升.随着生育期的推进,在可见光区域内,不同品种L1叶反射率先降低后上升,L2、L3叶的反射率一直上升,与叶片氮素百分含量的敏感波段为500～550和650～700 nm.对光谱指标和叶片氮素百分含量进行相关分析,生育前期以下位叶片的光谱指标相关系数高,生育后期则相反,筛选出T1时期L2叶指标FD-NDNI、T2时期L2叶指标GM2、T3时期L2叶指标Lic2、T4时期L1叶指标MRESRI以及T5时期L1叶指标Ctr1适宜作为不同时期预测叶片氮素含量的最佳指标,预测叶片氮素含量的回归方程R2分别0.54**、0.60**、0.66**、0.62**、0.51**,均达到极显著水平;验证指标的 P-k 值分别为 0.00、0.04、0.06、0.01、0.04;RMSE 分别为 0.39、0.58、0.22、0.54、2.56;SMAPE 分别为 1.11、1.41、1.03、1.64、3.89;RMSEC 分别为 0.17、0.15、0.13、0.13、0.13;RMSECV分别为 0.18、0.14、0.12、0.12、、0.14;RPD 分别为 2.46、2.19、3.15、1.74、3.01,其中 T3 时期L2叶指标Lic2的预测效果表现最佳.借助筛选的光谱指标能够实现快捷、无损和实时预测水稻不同生育时期的氮素营养状况,促进高产优质的寒地水稻可持续发展.

    寒地水稻反射率叶片含氮量光谱指标预测模型

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    改进的分段式多项式拟合的二维谱图还原算法

    盖巧娜娄小平吕盛钰婕牟涛涛...
    2594-2599页
    查看更多>>摘要：中阶梯光栅光谱仪兼具光谱范围宽和光谱分辨率高的优势,为将因中阶梯光栅衍射级次高而导致混叠的光谱分开,中阶梯光栅光谱仪的色散系统使用了两个分别在相互垂直的方向进行交叉色散的元件,并最终在探测器上形成二维光谱图像.为了获取光谱仪所检测物质的直观光谱信息,需要通过谱图还原算法将二维光谱图像转换成光强与波长对应的一维谱图,谱图还原算法的优劣直接决定了中阶梯光栅光谱仪的精度和效率.结合已有的谱图还原算法,提出了一种改进的分段多项式拟合的二维谱图还原算法.该算法所基于的中阶梯光栅光谱仪采用透射式棱镜,与传统的光线追迹获取拟合数据点的方法不同,通过中阶梯光栅和棱镜的色散规律获取波长所对应的像元坐标数据,之后将探测器像面在横轴上按像元坐标划分成多个区域;由于X坐标与衍射级次m具有一定的相关性,因此算法的原理是通过建立X坐标与m的拟合关系式,即可由光线落在探测器像面的X坐标得到光线所属衍射级次,并结合像面的Y坐标与波长的关系式最终得到坐标与波长的关系式;分别对各个区域进行多项式拟合,得到每个区域的波长与像元坐标的关系式,实现整个区域谱图还原模型的建立.实验表明:所建立的谱图还原模型的计算误差为0.000 1 nm.综上,该算法运算简单、能够快速实现谱图还原,并且提高了谱图还原的准确率.

    中阶梯光栅光谱仪交叉色散谱图还原分段式多项式拟合

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    基于高频激光除漆的LIBS监测平台设计与应用研究

    杨文锋郑鑫林德惠钱自然...
    2600-2606页
    查看更多>>摘要：基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术的飞机漆层清洗监测,需要对峰值功率密度范围进行限定,以确保等离子体激发和漆层清洗的稳定性.然而,对于广泛使用的高频(kHz级)脉冲激光除漆技术,其峰值功率密度相对偏低,除漆过程中等离子体激发受到限制;且高频激光烧蚀材料产生的强连续背景光谱干扰了等离子体光谱采集.论文依据蒙皮功能漆层可控清洗需求,基于LabVIEW嵌入式开发系统的控制软件编写及激光清洗、光谱采集、控制与显示模块的集成,设计了一款适用于高频激光除漆的LIBS监测平台.选取2024-T3铝合金双漆层试样作为研究对象,采集波长介于360～700 nm范围内的漆层/基体体系光谱(面漆层:Tc;底漆层:Pr;基体:As).采用平滑滤波,基线校正和归一化对原始光谱进行预处理,并选取12条特征谱线进行主成分分析(PCA),其降维数据作为线性判别分析(LDA)的输入变量,以此建立PCA-LDA判别模型.最后将所建模型导入LIBS监测平台,通过试验验证了高频激光除漆LIBS监测平台的分类准确性.结果表明:仅以累积方差解释率大于85％作为主成分选取原则,不能满足除漆过程LDA的分类需要;通过优化LDA的主成分个数,最终选取前9个主成分作为LDA的输入,显著提升了 LIBS平台的检测准确率,此时基于LIBS光谱的PCA-LDA模型分类准确率达92.5％.由此可见,设计的高频激光除漆LIBS监测平台能够完成漆层/基体体系不同结构层的材料识别,从而实现了高频脉冲激光可控除漆的有效监测.

    高频脉冲激光激光诱导击穿光谱可控清洗监测判别模型

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    基于波长注意力的多特征融合卷积神经网络的近红外光谱定量方法

    朱御康鲁昌华张玉钧蒋薇薇...
    2607-2612页
    查看更多>>摘要：深度学习技术越来越多地应用在近红外光谱的定量分析中,由于近红外光谱数据存在光谱数据量少、数据质量不足等问题,将传统卷积神经网络应用在光谱的定量分析中会出现过拟合,为提升卷积神经网络提取光谱信息的能力,增强网络的泛化性,提出了基于波长注意力的多特征融合卷积神经网络模型(MWA-CNN),对芒果近红外光谱进行干物质含量定量分析.MWA-CNN在传统卷积神经网络的基础上加入了注意力机制以及多特征融合机制,网络可以在训练过程中学习到不同光谱特征以及不同波段的权重信息,从而提取到高质量的光谱信息,缓解传统卷积神经网络中的过拟合问题,提升回归分析的精度.研究中采用11 691个芒果样本的近红外光谱数据,采用随机法将80％的样本作为训练集,20％的样本作为测试集,通过测试集均方根误差(RMSEP)、训练集均方根误差(RMSEC)、决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)进行模型评价.先对光谱数据进行标准化预处理,然后通过与偏最小二乘回归(PLS)、极限学习机回归(ELM)、支持向量机回归(SVR)和传统的卷积神经网络(CNN)四种传统模型在原始光谱条件下的预测结果进行对比.预测结果表明MWA-CNN网络在五种方法中表现最佳,MWA-CNN在测试集中的RMSE为0.669 9,传统的CNN效果仅次于MWA-CNN,RMSE为0.740 8,且MWA-CNN的过拟合程度相较传统CNN下降明显,MWA-CNN中测试集相较于训练集的RMSE增加了 15.69％,而CNN中测试集相较于训练集的RMSE增加了 151.45％.通过对光谱加入不同信噪比的噪声,再对加噪之后的光谱分别用五种模型进行预测,实验结果表明,在多种信噪比条件下,MWA-CNN模型均能取得五种模型中最优的效果,从实验结果表明,MWA-CNN在近红外光谱定量回归中具有较高的预测精度和泛化能力,同时具有一定的抗噪能力.

    近红外光谱注意力机制多特征融合定量回归

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    基于高光谱成像技术与异构集成学习的龟甲药材生长年限鉴别

    位云朋胡会强毛晓波赵宇平...
    2613-2619页
    查看更多>>摘要：龟甲是常见的集药、食两用的中药之一,富含维生素、氨基酸、胶原蛋白及大量矿物质成分,被广泛应用于贫血、骨质疏松、免疫力低下等临床症状的医疗与日常饮片炮制.研究表明,龟甲的生长年限越长,其滋阴有效部位及微量元素含量越充足.由于对生长规律认识不足、培育不规范等因素,市场上普遍存在以次充好的现象.目前对龟甲生长年限的鉴别主要通过经验法与理化手段.经验法具有较强的主观性,不利于推广应用;理化技术操作周期长,会破坏样本的完整性.考虑到传统经验、理化检验等鉴别方法的局限性,该研究构建了一种基于高光谱成像技术的龟甲年限鉴别模型.以不同生长年限的龟甲药材为研究对象,采用高光谱成像系统采集原始龟甲药材在可见近红外(VNIR)与短波红外(SWIR)透镜下的高光谱图像,并建立基于支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)与K近邻(KNN)分类策略的异构集成学习模型.结果表明,基于VNIR与SWIR融合波段下的高光谱图像包含更丰富的光谱信息,采用异构集成学习模型可以有效地对龟甲年限实现精确鉴别.模型在龟甲背甲与腹甲样本的测试集准确率分别达到96.14％与93.82％,表明龟甲背甲对其生长年限的鉴别更有优势.考虑到快速性检测的因素,采用波段选择方法剔除冗余特征,降低龟甲药材图像的复杂度,并采用特征波段表征龟甲药材的光谱信息,进一步提升模型分类性能.结果表明,模型在波段数目为32时的背甲样本可以达到96.35％的分类准确率,超过了全波段光谱数据的鉴别精度,表明波段选择策略对提取有效光谱信息的可行性.基于高光谱成像技术的异构集成学习模型可以快速、准确地鉴别龟甲药材的生长年限,为龟甲及其他药材属性的检测提供新的技术参考.

    龟甲高光谱图像波段选择集成学习

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    基于鞍山式铁矿成像光谱的融合算法研究

    毛亚纯文杰曹旺丁瑞波...
    2620-2625页
    查看更多>>摘要：铁矿资源是我国经济发展和社会进步的物质基础.在铁矿开采过程中,快速精准地确定铁矿品位,对矿山开采决策及经济效益具有重要影响.高光谱成像技术具有影像覆盖范围广、精度高等优势,已广泛应用于矿石分类及成分反演等领域.然而目前高光谱成像传感器的波段范围主要为可见短近红外(Vis-SWIR)和近红外(NIR)两类,且两类数据多为独立获取,缺乏连续性,采用单一数据所建模型的精度往往偏低.因此融合多传感器所获光谱数据,可有效解决单一传感器波段范围小、包含目标特征波段少等问题,提高基于高光谱成像技术的铁矿品位反演精度.使用Pika L与Pika NIR-320高光谱成像仪,分别在Vis-SWIR与NIR两个波段范围内采集鞍山式铁矿的成像光谱数据,提出了基于互信息(MI)的光谱串联融合方法,该方法首先对两组光谱数据进行预处理,然后对处理后的数据进行互信息计算以此对光谱数据进行串联融合.最后分别以Vis-SWIR、NIR以及基于不同波段串联融合的光谱数据为数据源,建立RBF神经网络品位反演模型,并以融合前后光谱数据所建模型的准确性与精度为融合算法有效性的判别指标.结果表明,光谱数据串联融合后所建模型的准确性与精度高于单独使用Vis-SWIR、NIR光谱数据所建模型的准确性与精度.与基于其余波段串联融合的光谱数据相比,在基于互信息计算得出的959.89 nm处串联融合后光谱数据所建模型的准确性与精度最高,R2为0.88,RPD为2.97,RMSE为4.464,MAE为3.32.该研究针对多传感器光谱融合提出了一种新思路,对成像光谱技术应用于铁矿品位反演具有现实指导意义.

    鞍山式铁矿光谱融合互信息可见光-近红外光谱径向基函数

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    第23届全国分子光谱学学术会议和第五届光谱年会暨黄本立院士百岁华诞学术研讨会(第一轮通知)

    中国光学学会中国化学会中国光学学会光谱专业委员会厦门大学...
    2625,2646,2656页
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    ZY1-02D AHSI影像归一化阴影植被指数NSVI的波段选择及其构建

    许章华陈玲燕项颂阳邓西鹏...
    2626-2637页
    查看更多>>摘要：高光谱影像具有连续的地物光谱信息,在阴影检测方面具有巨大的潜力,而波段冗余度高需进行波段优选.归一化阴影植被指数(NSVI)能够扩大光谱差异,在高光谱影像中应用NSVI将更有效地识别阴影.资源一号02D卫星是我国首颗自主研发并成功运行的高光谱业务卫星,数据信噪比大、覆盖能力强,对该高光谱影像进行准确的阴影检测具有重要意义.以ZY1-02DAHSI影像为试验数据,提取并分析明亮区植被、阴影区植被及水体的光谱反射率;结合竞争自适应重加权采样(CARS)和连续投影算法(SPA)筛选能够有效区分典型地物的主要波段,综合考虑算法的特性进一步选出特征波段构建NSVI;通过步长法确定最佳阈值对影像进行分类,从像元值分布情况、分类精度和光谱增强效果等对比出构建NSVI的最佳波段,并结合不同的阴影指数、波段和影像进行综合评价,验证该方法的意义及普适性.结果表明:波段32和波段73是构建NSVI的最佳波段,分别对应红光波段和近红外波段;不同波段构建的NSVI分类精度均高于90％,由最佳波段构建的NSVI分类精度为94.33％,Kappa系数为0.832 8,分类效果最优;NSVI能够增强典型地物间的光谱差异并缓解归一化植被指数的"易饱和"现象,在该影像中因水体累积产生的小波峰有助于提取水体;在ZY1-02DAHSI影像中NSVI的分类效果优于归一化阴影指数和阴影指数,于另一景影像的分类精度也达到93.55％,Kappa系数为0.816 7.由算法筛选出的波段具有一定的代表性,最佳波段构建的NS-VI在ZY1-02D AHSI影像中具有较好的阴影检测能力,对高光谱影像阴影检测及构建植被指数具有一定的借鉴和参考意义.

    归一化阴影植被指数NSVIZY1-02DAHSI影像竞争自适应重加权采样(CARS)连续投影算法(SPA)阴影检测

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