科研产出
不同类型土壤总氮的近红外光谱技术测定研究
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：该研究从江苏、河南、山西、河北、吉林采集部分表层土壤,并在山西河北两地采集表下层土壤,经前处理后通过近红外光谱仪扫描得到光谱图,用传统开氏法测得其总氮,运用OPUS软件建立了土壤总氮和光谱图之间的数学模型,并初步探讨了模型的应用范围。结果表明:各地区表层土壤建立的模型良好,交叉检验的均方根误差均在0.01%以内,相关系数平均在0.85以上,并且该模型能够很好地定量分析同一采样范围内表层和表下层的土壤总氮,定量分析的均方根误差基本在0.01%以内,相关系数在0.80左右;可能受土壤类型的影响,该模型在地区之间的运用具有一定的局限性;从各地区随机取出部分数据作为一个新的集合建立的综合模型良好,其交叉检验的均方根误差和相关系数分别为0.010 2%和0.985 6,并且该模型能很好地预测各地区的土壤总氮。
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固相萃取-高效液相色谱法测定水果中单甲脒的残留量
《分析化学 》 2010 SCI 北大核心 CSCD
摘要：建立了固相萃取-高效液相色谱法(SPE-HPLC)测定水果中农药单甲脒残留量的检测方法。用HCl溶液将样品中单甲脒转化为盐酸盐并溶于水中,在碱性条件下用乙腈提取,经碱性氧化铝固相萃取柱净化。采用C18柱(250mm×4.6mm,5μm)分离,以甲醇-0.01mol/L乙酸铵溶液(50∶50,V/V)为流动相,在254nm下检测。本方法可以将单甲脒与基质良好分离,在0.01～10mg/L浓度范围内线性良好(R2=0.9999);检出浓度为0.0013mg/kg,回收率为80.7%～95.3%,相对标准偏差小于7%,可用于水果中单甲脒残留量的检测。
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汉石桥湿地水质参数光谱分析与遥感反演
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：水质可见光近红外遥感监测是通过研究水体反射光谱特征与水质参数之间的关系,建立水质参数反演算法进行的。与传统水质监测方法相比,遥感技术监测水质可以快速反映区域水质在空间和时间上的分布情况和变化。文章以汉石桥湿地水体水质为研究对象,通过在可见光近红外波段分析光谱仪和ASTER遥感影像的水质参数特征光谱,建立了水质参数与最佳波段及其组合的多元线性回归方程。研究结果表明,基于地面光谱仪的光谱特征分析可为航天遥感特征波段的选择提供依据,但估算模型不能通用。基于AS-TER遥感的水质参数特征光谱其波段比值相对向长波方向移动,研究最终在分析ASTER遥感特征波段基础上,构建水质参数估算模型,并通过该模型得到目标水质参数空间分布图,实现了对湿地水质时空变异的遥感监测。
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基于NOAA NDVI研究中国东部南北样带植被春季物候变化
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：利用地面植被物候和1982~2003年遥感归一化植被指数(NDVI)数据,监测了中国东部南北样带植被春季物候变化情况。结果表明:(1)样带大部分地区植被春季物候期变化与年份相关性不显著;(2)春季物候期发生显著变化的地区均呈现提前趋势;(3)物候期年际波动幅度高于10 d的地区主要分布在以农业植被、常绿植被、草原植被覆盖为主的地区;(4)不同植被类型的春季物候期呈现一定时空变化规律。
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便携式X射线荧光光谱测定土壤中Cr,Cu,Zn,Pb和As的研究
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：应用便携式X射线荧光光谱对土壤中的重金属元素Cr,Cu,Zn,Pb和As进行测试,分析土壤粒径、含水量、土壤类型对检测结果的影响,并选用北京、新疆、黑龙江、云南和江苏的典型土壤研究重金属元素含量与X射线荧光光谱特征峰强的关系。实验表明,土壤粒径影响了测试的精密度,土壤粒径从40目降低到100目,检测的相对标准偏差从15.6%减少至6.9%;土壤含水量主要影响样品检测的特征峰强,土壤含水量从5%提高到25%,与无水样品相比的相对峰强从86%降低到69%,相对峰强与土壤含水量符合方程I=100e-0.015c,I为相对峰强,c为土壤含水量(R2=0.83,n=30)。在0~1500 mg.kg-1区间,土壤中重金属元素含量与X射线荧光光谱特征峰强间有着良好的线性相关,但不同土壤类型间的线性方程有着较大的差异,云南土壤样品建立的线性方程有着较小的斜率。通过检测土壤标准样品,验证了便携式X射线荧光光谱检测土壤中重金属元素有着较好的准确度和精密度,适用于土壤中重金属的快速检测。
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主成分分析法与植被指数经验方法估测冬小麦条锈病严重度的对比研究
《光谱学与光谱分析 》 2009 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱及其病情指数(disease index,DI)。利用主成分分析法提取冠层光谱350～1350nm范围内的前5个主成分(principal components,PCs),以及一阶微分光谱在蓝边(490～530nm),黄边(550～582nm)和红边(630～673nm)内的前3个PCs,并利用逐步回归法建立反演模型,其结果分别与植被指数经验模型进行对比,结果表明:以一阶微分PCs为变量的模型精度优于其他模型,其RMSE为7.65,相对误差为15.59%。通过对预测值与实测值对比发现,以微分指数SDr′/SDg′为变量的模型适合监测冬小麦早期病情,而以一阶微分PCs为变量的模型特别适合监测冬小麦条锈病病情较严重期。研究结果对利用高光谱遥感监测与评估小麦病害程度具有实际应用价值。
关键词： 高光谱遥感 条锈病 小麦 主成分分析 病情指数 反演模型
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棉花单叶黄萎病病情严重度高光谱反演模型研究
《光谱学与光谱分析 》 2009 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：对棉花单叶黄萎病病情严重度与原始及一阶微分光谱反射率、高光谱特征参数进行相关分析,构建病情严重度反演模型。结果表明:可见光和短波红外波段光谱反射率随病情严重度增加而增大,且可见光波段光谱反射率差异比短波红外波段更为显著。以红边面积为自变量的线性模型(r=0.6696)及以波长694nm处原始光谱反射率为自变量的对数模型(r=0.6794)均能较好反演病情严重度。通过模型精度检验发现,以714nm处一阶微分光谱反射率为自变量的线性模型为病情严重度诊断的最佳模型,即y=-282.3x+3.8112,该模型具有最大相关系数(拟合r=0.6992,预测r=0.9410),最小均方根误差(0.2571)和相对误差(12.74%)。文章结果对深入研究棉花黄萎病遥感监测机理提供了理论依据,对利用高光谱遥感数据获取病害信息具有重要应用价值。
关键词： 棉花 黄萎病 病情严重度 高光谱特征变量 反演模型
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中红外大气辐射传输解析模型及遥感成像模拟
《光谱学与光谱分析 》 2009 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：为了建立完整的星载高分辨率中红外成像模拟系统,并为航天器载荷设计等相关工作提供有力参考,需要对大气辐射传输这一环节进行重点考虑,设计出切实可行,精度较高的大气辐射传输数值成像模拟方法。针对中红外大气辐射传输具有大气散射和自身发射的特性,将整个大气辐射传输过程进行了合理分解,并利用MODTRAN4对各辐射分量进行求解,以查找表方式实现了大气辐射传输成像模拟。此外,针对大气散射导致的邻近效应进行了分析,将原有PSF模型扩展至中红外波段,并与大气辐射传输解析模型相互耦合共同完成模拟成像。最后对模型进行了初步验证和成像模拟,结果表明:模型具有较好的模拟精度,通过给定观测几何和大气条件,并根据地表输入的温度和发射率等,实现逐像元的大气辐射传输计算。
关键词： 中红外 成像模拟 大气辐射传输 解析模型 邻近效应
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基于几何标记模型参数反演的作物株形敏感性分析
《光谱学与光谱分析 》 2009 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：传统的利用冠层反射光谱和光谱指数进行叶面积指数反演时,株形(利用平均叶倾角ALA等指标来表征)对叶面积指数的反演精度存在较大的影响,使得利用遥感手段进行作物长势监测和肥水调控决策时,株形因素不容忽略,以免造成遥感监测精度不高。研究首先利用模拟作物冠层反射光谱的PROSAIL模型将影响作物冠层光谱的叶面积指数等其他参数保持不变的情况下,分析了ALA对作物冠层反射光谱的影响;并基于半经验的几何光学模型对作物株形对冠层光谱影响的不同波段受到ALA变化的敏感性进行了定量分析,对于研究如何消除株形影响,提高遥感反演作物长势和叶面积指数的精度和提高作物大面积、快速遥感肥水调控决策水平具有重要意义。
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不同氮、钾施肥处理对小麦光能利用率和光化学植被指数(PRI)关系的影响
《光谱学与光谱分析 》 2009 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：光化学植被指数PRI(photochemical reflectance index)为估算植被的光能利用率LUE(light use effi-ciency)提供了一种快速、有效的方法。越来越多的研究关注外界环境对PRI和LUE之间关系的影响,这些因素包括水分含量、CO2浓度等等。文章选择了不同氮、钾施肥量处理的小麦,测量其LUE和PRI,分析不同肥料处理对二者关系的影响。实验表明,氮、钾施肥量的增加将提高冠层光谱的PRI值和叶片内部叶绿素的含量,在此基础上提高小麦的LUE。对于不同氮、钾处理的小麦,PRI和LUE之间都获得了很好的相关关系,总的相关系数R2分别是0.7104和0.8534。随着氮、钾肥量的增加,PRI和LUE之间的相关性也在增加。对1,2,3份的氮施肥量,相关系数R2分别是0.6020,0.6404和0.8014;钾施肥量为1,2,3份时,R2分别为0.3791,0.6404和0.6769。因此,PRI不仅能够获可靠精度的LUE,并且为监测小麦的肥料状况提供了一种间接方法,这将为田间管理和精细农业提供了必要的参考信息。
关键词： 光化学植被指数PRI 光能利用率(LUE) 氮肥 钾肥 精细农业
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