光谱学与光谱分析

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2024年 44卷 08期刊出日期：2024-08-01

论文

论文

	2101	飞秒激光直写光纤光栅进展及光谱优化方法研究
		朱玉雪¹，陈东营²，赵强^2，3，曲轶^1
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2101-10
		光纤光栅传统的制备方法为紫外曝光法和CO₂激光法。紫外曝光法具有操作简单，容易对准等优势，但通常需要对光纤进行载氢增敏处理且高温下折射率调制容易被擦除，难以在极端环境下实现应用价值。CO₂激光法通常用于长周期光纤光栅的制备，测量灵敏度容易受到高温的影响。针对传统光纤光栅制备方法存在的问题，飞秒激光刻写技术随之出现，大致被分为飞秒激光直写法、飞秒激光全息干涉法和飞秒激光相位掩模法。其中，飞秒激光直写法具备刻写效率高、脉冲能量要求低等特点，还能根据传感需求调制中心波长、光栅间距、光栅长度等。此外，飞秒激光直写法的实验装置简单，不需要相位掩膜板控制光栅周期。飞秒激光直写的光纤光栅具有折射率调制灵活、高温性能好、机械强度高等优点，已在传感器、激光器等多种光学器件中广泛应用。文章简要介绍飞秒激光直写光纤光栅的工作原理及典型写制方法，总结了飞秒激光逐点、逐线、逐面三种直写方法的国内外研究进展；从制备效率、光谱质量等方面对比分析了三种直写方法的优缺点；详细分析和讨论了光谱优化方法，包括激光脉冲能量、光栅长度、光纤类型、光束整形和光栅切趾，为获得高反射峰、窄3 dB带宽、低插入损耗的高质量光纤光栅奠定基础。最后展望了飞秒激光直写光纤光栅的发展趋势和应用前景。
		2024 Vol. 44 (08): 2101-2110 [摘要] ( 222 ) RICH HTML PDF (25571 KB) ( 227 )

	2111	表面增强拉曼散射光谱在miRNAs检测中的研究进展
		刘会俏^1，2，付金金¹，王思甜¹，张家坤¹，何亚楠¹，曹康哲¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2111-09
		表面增强拉曼散射（SERS）因其灵敏度高、非侵入性、多路检测等特点，已广泛应用于生物医学检测。研究发现微小核糖核酸（miRNAs）的异常表达与多种疾病有关，miRNAs已成为一种新型的生物标志物。开发简单、灵敏、可靠的miRNAs检测方法，对miRNAs的生物学功能研究、医学诊断、疾病治疗和靶向药物研究具有重要意义。目前，与核酸信号放大策略相结合的纳米SERS探针，用于miRNAs检测表现出较高的灵敏度。然而实际样本中成分复杂，易产生背景信号，干扰检测结果；分离纯化过程繁琐，增加了检测时间。近年来，研究者们通过结合其他技术来优化检测，提高样本检测通量、简化操作、减少分析时间、提高分辨率。该论文主要介绍了基于SERS技术的miRNAs检测方法的最新进展，讨论了技术融合的优势与必要性，并总结了基于SERS技术的miRNAs检测用于临床检测还存在的问题，旨在为设计新型快速灵敏可靠的miRNAs SERS检测平台提供参考。
		2024 Vol. 44 (08): 2111-2119 [摘要] ( 99 ) RICH HTML PDF (13157 KB) ( 186 )

	2120	太赫兹光谱技术在食品污染检测中的研究进展
		张红涛，王龙杰^*，谭联，赵鑫涛，田承浩
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2120-07
		随着新的食品加工技术及新型食品材料的不断涌现，食品污染问题也越来越多，国际食品安全事件频繁爆发，食品污染造成的食源性疾病对人民生命健康造成严重威胁，如何把控好食品质量成为人们关注的焦点问题。太赫兹技术作为一项新兴的检测技术，其反映样品的物理结构、性质及化学成分的同时，也获取样品在太赫兹波段的时域和频域信息作为物质“指纹”谱，用于无损检测和识别领域并取得了一定的成果。相较于传统的检测手段，太赫兹技术安全性高、透视性好以及波谱分辨能力强等优势使其在食品污染检测领域具有极大的应用潜力和应用前景。文章简述了太赫兹光谱技术的基本原理，以其中最为常用的太赫兹时域光谱技术为主要研究重点，对该技术在食品生物性污染、化学性污染、物理性污染检测方面的应用研究工作进行了重点归纳总结，最后聚焦于太赫兹技术在食品污染检测领域的实际应用现状，讨论其发展趋势和应用前景，并分析目前研究仍存在的问题，以期为太赫兹技术在食品安全检测领域未来的进一步发展提供参考。
		2024 Vol. 44 (08): 2120-2126 [摘要] ( 103 ) RICH HTML PDF (1420 KB) ( 116 )

	2127	大气典型α二羰基化合物的光谱探测方法和外场应用
		陈浩¹，贾晔¹，徐捷¹，段俊²，梁帅西^3*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2127-10
		乙二醛和甲基乙二醛是大气环境中两种最典型的α二羰基化合物，其浓度变化是大气VOCs氧化过程和反应活性的重要表征，对于研究大气VOCs氧化反应具有重要意义。大气乙二醛和甲基乙二醛具有浓度极低、寿命短、活性较强，使其浓度的准确探测具有一定的挑战性，导致外场环境的监测结果较少，缺乏大气化学反应机理分析的研究。对于α二羰基化合物的探测先后发展出化学衍生化法、质谱法等，能够有效地实现气体浓度监测，而技术也存在一定的局限。随着光学技术的进步，针对大气α二羰基化合物发展了一系列的光谱测量手段，比如差分吸收光谱、腔增强吸收光谱、激光诱导磷光、傅里叶红外光谱等技术，具有非接触、探测限低、灵敏度高、时间分辨率高等特点。综述了乙二醛和甲基乙二醛的光谱测量技术现状和发展趋势，对方法的原理、技术要点、优缺点等进行了详细的说明，列举了技术的器件参数、反演算法、探测限等关键特征，并对其国内外相关应用予以介绍。针对高活性α二羰基化合物的标定需求，详细说明并对比分析了现有条件下常用的气流稀释法、待测物溶液温控起泡器法、加热法、大气反应法等气体标定方法。对基于光谱技术的大气α二羰基化合物外场观测实验进行汇总分析，对实验条件、浓度结果、主要结论等予以总结，表明光谱技术是乙二醛和甲基乙二醛探测的有力手段，列表说明了浓度变化与一次污染排放、VOCs氧化、二次有机气溶胶生成等反应的相关性；重点讨论了甲醛、乙二醛、甲基乙二醛混合比率，得出不同环境下的混合比数值范围，表明R_GF在BVOCs环境下数值较低，高混合比可能预示着人工源VOCs的影响。
		2024 Vol. 44 (08): 2127-2136 [摘要] ( 99 ) RICH HTML PDF (8619 KB) ( 112 )

	2137	银纳米一维复式阵列表面等离激元光谱性质
		张钦秀^1，2，王鹏飞¹，张悦^1，2，王婷^1，2，王玮^1，2，熊涛^1，2，孙诚^1，2*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2137-09
		纳米尺寸的贵金属在入射光的激发下能够产生表面等离激元效应，即光在金属表面与电子发生耦合，引起金属表面自由电子集体震荡的现象。当自由电子的震荡频率与入射光的频率相同时，可以引起等离激元共振，产生独特的光谱特性。贵金属纳米颗粒的等离激元共振效应在物理、化学、生物等各个领域具有广泛应用。基于银纳米颗粒，提出一种一维复式阵列结构，利用时域有限差分方法研究该贵金属阵列的表面等离激元性质。在该结构中，以SiO₂为基底，两种不同的银纳米颗粒沿y轴方向放置在SiO₂基底的表面上，形成一维复式阵列，平面波入射光沿z轴负方向垂直入射。实验观察到，在300～1 200 nm的波长范围内，该复式阵列结构的表面等离激元能够被有效激发，在其吸收光谱上有两个等离激元共振峰。通过调节该结构纳米颗粒的尺寸、形状和阵列周期等结构参数，等离激元共振峰和电磁场模式均发生有规律的变化。此外，固定其中一个银纳米颗粒不变，改变另一颗粒尺寸，可以发现其吸收曲线的两个共振峰发生不同的变化，结合电场图可以得出两个峰所对应的等离激元共振具有不同的电磁场模式。通过改变其中一个银纳米颗粒的形状，如四棱锥、球体、圆柱体和正方体，可以发现当颗粒形状发生变化时，两个共振峰对应的波长均不发生变化，但是不同颗粒形状所产生的电场分布明显不同，底面处的相对电场强度差别也很明显，依此同样可以验证其吸收曲线存在两个不同电磁场模式的共振峰。研究结果对基于贵金属纳米颗粒阵列结构表面等离激元器件的设计研究工作具有一定意义。
		2024 Vol. 44 (08): 2137-2145 [摘要] ( 94 ) RICH HTML PDF (11411 KB) ( 117 )

	2146	具有高颜色表现能力与低蓝光危害的白光LED光谱优化
		甄佳弘，王智峰^*，李长军
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2146-06
		随着发光二极管的飞速发展，LED照明越来越多的被用于各个行业，且类似医疗、印刷、纺织、美容等行业对LED灯具的颜色表现能力要求很高；同时LED灯具带来的光生物危害也越来越被人们所重视，其中以LED蓝光危害最被人们所熟知。近年来很多研究者致力于如何降低白光LED的蓝光危害，但大部分工作都是在相对较低色温(CCT)的情况下获得需要的白光光谱，或者在一段色温范围内对进行离散穷举来找出最低蓝光危害的那一个相关色温对应的光谱；能够在不同的目标色温下获得同时拥有高颜色表现能力与低蓝光危害辐射的混合白光LED光谱几乎没有。为此，基于现有的多个LED提出了一种目标函数简单的非线性约束优化方法。在以往的研究中发现蓝光危害加权辐射通量与其相关色温呈现线性关系，随着其相关色温的增大，蓝光加权辐射通量也越来越大。要想获得具有低蓝光危害的白光LED光谱，只需固定其相关色温，就会得到每个目标相关色温对应的蓝光加权辐射通量，根据评价LED光源的蓝光危害辐射效率的计算公式，将其分子固定，只需最大化其分母，其蓝光危害辐射效率就会最小化，所以最大化辐射效率即可。针对其光谱功率分布，通过使用一个滤光片对被选择的多个LED混合后的光谱功率分布进行限制，同时因为实际生产需求要对滤光片的光谱透射率添加一个平滑约束，平滑约束则是使用加权平均的方法来完成。最后通过极大化“RP”方法得到各色LED的辐射量权重。仿真结果证明，该方法最终可以获得符合美国国家标准学会的ANSI/NEMA C78.377-2017标准的2 700～6 500 K八个目标相关色温，分别为2 700、3 000、3 500、4 000、4 500、5 000、5 700和6 500 K，各个CCT下的光源光谱其显色指数、色彩保真度、色域指数均在90以上，色偏差值在0.005 4以内，蓝光危害辐射效率均在0.1以内的混合LED白光光谱。
		2024 Vol. 44 (08): 2146-2151 [摘要] ( 107 ) RICH HTML PDF (3578 KB) ( 115 )

	2152	一种新型静态样品池系统应用于高温谱线参数测量
		黄文健，张铭珂，高光珍^，王宣，杨玉冰，蔡廷栋^
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2152-06
		在实际高温气体探测工况下，温度的变化往往会对所测气体谱线参数测量结果带来不同程度的影响，且有时难以实现实时在线测量。因此该研究旨在设计加工一个新型高温样品池模拟高温环境，并在其基础上搭建一套可调谐二极管激光吸收光谱测量系统用来对目标气体高温环境下的光谱进行探测，实现对谱线参数的精确检测。针对高温样品池的设计，采用Comsol对样品池材料的固体导热特性进行模拟分析，从而确定最佳加工所需尺寸和材质。经检测，设计加工后的高温样品池具有良好的性能，可在300～1 000 K温度范围及-0.1～10 atm压力范围内工作，在1 000 K温度下样品池温度的最大偏差为20 K；在真空条件下，当温度为300和1 000 K时分别测量到的气体泄漏速率为5和10 Pa·min^-1。使用中心波长为1 573 nm的分布反馈（DFB）半导体激光器作为光源测量了HITRAN2016数据库中参数较为准确的CO分子的部分高温光谱，并把依此反演得到的谱线参数与HITRAN数据库进行对比分析，误差基本在5%以内，证明了所设计加工高温样品池的良好性能，可为高温环境下的气体谱线参数测量提供帮助。
		2024 Vol. 44 (08): 2152-2157 [摘要] ( 79 ) RICH HTML PDF (5570 KB) ( 106 )

	2158	Seya-Namioka类型真空紫外光谱系统的研制和性能测试
		沈永才¹，钮雨凡¹，孔德峰²，叶扬^2*，张寿彪³，李大创¹，谭名昇²，黄艳清⁴，赵志豪⁵，訾鹏飞³，张小辉⁵，文斐³
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2158-08
		为了满足磁约束核聚变领域的杂质测量要求，研制了一套Seya Namioka真空紫外光谱仪。该光谱仪的主要部件是可调宽度的入射狭缝、凹面光栅和探测器。光谱仪的光通量通过可调节宽度的入射狭缝来调节，入射狭缝宽度可以在10～1 000 μm范围内调节。分光元件选用线密度为1 200 lines·mm^-1的凹面全息光栅。光栅表面涂有铝（Al）和氟化镁（MgF₂），以提高衍射效率。光栅的可使用波段为50～460 nm，针对其中的50～250 nm波段进行光路优化设计。选用深度制冷背照式电荷耦合器件（CCD）作为光谱仪的探测器。通过转动光栅转台旋转光栅来改变衍射角，实现50～250 nm范围内的光谱观测。基于凹面光栅的参数，确定了具体光路，并分析了波长随光栅旋转角度的变化关系及不同波长处的线色散率。基于凹面光栅成像理论，对系统的光谱分辨率进行了计算分析。通过分析不同出射臂下的光谱分辨率，确定最优出射臂为205 mm。在出射臂为205 mm、入射狭缝为20 μm的情况下，分析了入射狭缝宽度、像素大小、像差和衍射极限对光谱分辨率影响。结果表明：衍射极限对光谱分辨率的影响最小，基本上可以忽略不计，出射狭缝的宽度对光谱分辨率有较大贡献，大约为0.09～0.10 nm，且在50～250 nm波长范围内缓慢增加。分析了不同入射狭缝宽度（10～80 μm）下光谱分辨率，光谱分辨率随狭缝宽度呈递增趋势，变化范围为0.10～0.32 nm，当狭缝宽度达到80 μm时，光谱分辨率已经变的较差，不利于高分辨线辐射光谱测量。在实际测量中，应该综合考虑光通量和光谱分辨率需求。采用低压汞灯和微波等离子体光源进行波长校准和性能测试。基于零阶光谱和汞灯的特征光谱Hg Ⅰ （185 nm）对光谱仪进行了波长标定。通过Hg Ⅰ（185 nm）谱线的高斯拟合分析，得到仪器在185 nm处的光谱分辨率为0.124 3 nm，与理论计算值接近。通过实验与理论计算对比不同出射臂下的Hg Ⅰ (185 nm)光谱分辨率，验证了仪器在出射臂为205 mm处获得最佳光谱分辨能力。利用微波等离子体放电光源装置对光谱仪进行了进一步的性能测试，基于光源发射的氮、氧和氦线的测量，验证了光谱仪在50～250 nm波长范围内具有良好的探测能力。
		2024 Vol. 44 (08): 2158-2165 [摘要] ( 105 ) RICH HTML PDF (5974 KB) ( 139 )

	2166	基于拉曼光谱技术的不同年份玉米成分分析
		黄纪翀¹，宋少忠^2*，刘春宇¹，徐立君¹，陈安亮¹，鹿鸣¹，郭雯静¹，苗壮¹，李长明¹，谭勇¹，刘哲³
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2166-08
		以松原粮食集团提供不同年份的玉米储备粮为实验样品，采用三级显微拉曼光谱检测仪对不同状态下的玉米单籽粒进行光谱采集，并结合密度泛函理论（DFT）得到分子光谱，研究其内部成分随时间变化的规律。通过DFT理论优化分子结构和分析，将求得分子中每个键对应的振动频率与实际测得的玉米籽粒拉曼光谱进行对比，完成部分峰位指认；对不同储存年份的玉米籽粒外表面拉曼光谱进行了测量，对原始光谱进行预处理后分别在476、1 006、1 156、1 459、1 519、1 597和1 633 cm^-1这几处发现了较强的拉曼峰，表征着玉米淀粉、叶黄素、木质素的存在；对不同年份玉米籽粒纵切面的拉曼光谱进行测量，将此部分光谱归一化处理后得到了对应峰位的相对峰强与相对峰面积。通过比较发现除在表面得到的拉曼峰外，在850~1 450 cm^-1附近处还发现了新的拉曼峰。其中位于475、863、944、1 260、1 338和1 378 cm^-1几处表征淀粉含量的拉曼峰峰强、峰面积、半高宽（FWHM）值随储存年份的增加产生了或增加或减少的现象，表明其物质组成、成分含量、分子结构均发生了不同改变，基本与玉米淀粉老化的机理一致。其中在1 080和1 130 cm^-1拉曼峰在三个不同年份玉米纵切面拉曼光谱中的变化差距较大：1 080 cm^-1的拉曼峰只存在于2018年、2019年储存的玉米光谱中，1 192 cm^-1处的拉曼峰只存在于2020年份的玉米光谱中，且峰强、Full Width at the half of the maximum(FWHM)值有不同程度的变化，可能表示淀粉内某种糖类物质之间的相互转换，可作为鉴定不同年份玉米样品的特征峰。对叶黄素含量相关峰位的物理参数进行了比较，并将其中的峰强、峰面积值与年份做线型拟合分析，拟合程度较好，相关系数均达到了0.9以上，表明叶黄素含量随储存时间延长呈线性下降的趋势。通过与理论计算得到的叶黄素光谱对比分析，发现叶黄素的流失对化学键振动均有不同程度的影响，其中对C═C双键的伸缩振动影响最大。该研究使用密度泛函理论的计算与实验比对结果，探讨玉米的拉曼光谱随时间推移的变化规律，通过分析不同年份玉米的内部成分变化，为使用拉曼光谱鉴别玉米年份提供了一定的依据，拓展了光谱在农产品质量检测分析上的应用。
		2024 Vol. 44 (08): 2166-2173 [摘要] ( 126 ) RICH HTML PDF (9739 KB) ( 163 )

	2174	模型约束与机器学习下的植物类胡萝卜素和叶绿素含量反演方法
		汤馥睿，徐媛媛^*，耿芫，蔡顾斌，杨帆，李雨晨，季颖
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2174-09
		叶绿素和类胡萝卜素含量是评价植物健康状况的一个重要指标。PROSPECT模型与机器学习耦合反演植被生化特性已得到广泛应用。但由于叶片方向半球反射率因子（DHRF）光谱和二向反射率因子（BRF）光谱之间的差异，耦合模型的应用范围受到限制。为此，以北美地区植物叶片光谱数据库（EcoSIS）作为实验数据集，提出PROSPECT模型作为机器学习的附加约束形成混合数据集，对此混合数据集利用连续小波变换（CWT）产生的小波系数谱和一阶导（FD）产生谱，提出三种全光谱域和VNIR光谱子域下的植物叶片叶绿素、类胡萝卜素的光谱特征变量筛选策略，即是：竞争性自适应重加权算法（CARS）、连续投影算法（SPA）和主成分分析法（PCA）。由此，基于上述2×2×3=12种不同光谱处理方法、特征提取方法组合，分别建立了植物叶片叶绿素和类胡萝卜素含量的人工神经网络（ANN）预测模型。进而开展了不同模型下的预测精度对比分析，结果表明：PROSPECT模型约束下的模拟数据一定程度增强了机器学习的训练集质量；经一阶导、小波变换处理的光谱能较好地减少DHRF模拟光谱和BRF实测光谱间的偏差，并在结合特征提取算法CARS后进一步提升了预测表现。在全光谱域下的FD+CARS组合对叶片叶绿素的反演效果最佳，测试集R²为0.806 4，RMSE为2.911 4；在VNIR光谱子域下的CWT+CARS组合对叶片类胡萝卜素最佳，测试集R²为0.797 2，RMSE为0.414 1。该方法可为研究人员从叶片BRF光谱及其他近端反射率图像更精确、高效地提取植物叶片生化特征提供参考。
		2024 Vol. 44 (08): 2174-2182 [摘要] ( 128 ) RICH HTML PDF (6344 KB) ( 108 )

	2183	高光谱技术在牛肉丸复合掺假类型鉴别中的应用
		孔丽琴^1，2，牛晓虎^1，2，王程磊^1，2，冯耀泽^1，2，3*，朱明^1，2
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2183-09
		肉制品加工过程的复杂性给肉制品掺假检测带来了巨大的挑战。基于高光谱技术，对不同比例的猪肉-鸡肉复合掺假牛肉丸进行了掺假类别判别分析，尤其首次提出了对熟牛肉丸复合掺假的快速检测。为建立模型，分别在牛肉糜中加入不同比例(20%、40%和80%) 的猪肉/鸡肉，获得单一掺假样品。并将猪肉和鸡肉按2∶8、5∶5和8∶2的比例混合，在20%、40%和80%比例下进行复合掺假。此外，还制备了油炸掺假牛肉丸，以检验分类模型的适用性。对采集的掺假样本高光谱数据，经五种方法预处理后建立基于极限学习机分类（ELMC）和支持向量分类（SVC）的掺假鉴别模型。此外利用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应重加权算法（CARS）分别提取特征波长并建立相应简化模型。研究表明：基于全波长建立的生/熟牛肉丸掺假类别检测模型SVC性能均优于ELMC。而基于特征波长建立的简化模型ELMC性能优于SVC。对生牛肉丸分类判别，利用SPA筛选出的44个特征波长建立的ELMC模型性能最优，其校正集和预测集的分类准确率均为97.17%。基于CARS筛选出的38个特征波长建立的ELMC模型对熟牛肉丸具有最高的分类性能，其校正集和预测集的分类准确率分别为97.17%和96.23%。因此高光谱技术可以对生肉和熟肉的复合掺假类型进行有效、快速、准确的鉴别，为便携式检测设备的研制奠定了理论基础。
		2024 Vol. 44 (08): 2183-2191 [摘要] ( 113 ) RICH HTML PDF (21033 KB) ( 137 )

	2192	海面乳化溢油水包油乳化液的LIF接收光功率饱和强度分析
		马勤勇^1，2*，崔永强^1，2，王智伟¹，孔令富^1，2
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2192-06
		海面溢油的水包油乳化液对海洋造成严重的危害，水包油乳化液的识别以及定量分析，对于海洋污染的处理以及海洋环境的恢复具有重要意义。近年来一些研究对较薄的乳化溢油进行了定量分析，然而对于油层较厚的乳化溢油却鲜有深入的研究。激光照射到海面的水包油乳化液产生的荧光，在一定条件下会开始出现饱和而不再变化，针对这一饱和临界点以及相关范围的水包油乳化液的光谱特征进行研究。根据LIF探测系统接收到的光功率与BRRDF数值的关系，使用BRRDF模型对荧光光谱进行仿真。分析的油品使用Romashkino油和Petrobaltic油，分别代表深色不透明的油和明亮透明的油。提出一种针对厚度较大的水包油乳化液的荧光强度计算方法，计算出两种油在不同浓度和乳化时间下的乳化液出现荧光饱和的厚度。对计算结果进行比较可以看出饱和厚度随着浓度的增加而降低，随着乳化时间的增加而降低。分析结果显示，对于海水中的深色不透明的油的水包油乳化液，LIF接收到的荧光强度通常会出现饱和，因此单独使用LIF系统无法判断出超过饱和厚度的乳化液层的厚度。设计了一个4层神经元的神经网络，对饱和临界点附近的荧光光谱对乳化液浓度的识别能力进行验证。验证结果显示，不同浓度的水包油乳化液，只要达到或超过饱和厚度，其荧光光谱就具有较好的鉴别能力，可以用来区分不同浓度的乳化液。对于那些距离饱和厚度比较远的样本，荧光光谱具有分辨乳化液是否达到饱和厚度的能力。这些实验和结论将对较厚的水包油乳化液的识别和定量分析研究提供参考。
		2024 Vol. 44 (08): 2192-2197 [摘要] ( 85 ) RICH HTML PDF (1514 KB) ( 81 )

	2198	基于整体毛细管会聚透镜在氦气环境下的X射线荧光技术
		李惠泉^1，2，孙学鹏^1，2，邵尚坤^1，2 ，袁天语^1，2，华陆^1，2，钟玉川^1，2，刘志国^1，2，孙天希^1，2*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2198-04
		当X射线荧光（XRF）技术被用于分析空气环境中样品的元素组成时，由于空气对低原子序数（Z）元素（如Cl、K、Ca等）中能量较低的特征X射线吸收较大，从而影响探测效果，因此为了避免空气对低Z元素特征X射线的吸收，经常采用真空条件下XRF技术，但它需要复杂昂贵的真空系统。另外，一般实验室光源功率较低，所以入射光强度较弱, 从而也影响探测效果。为解决上述这些问题，设计了基于整体毛细管X射线透镜（PCXRL）和转靶光源并在氦气环境下的密闭XRF简易分析系统。利用透镜聚焦获得的高功率密度增益X射线照射样品，获得较强的XRF信号，并使激发通道和探测通道处于稳定的氦气环境，以降低空气对低Z元素特征X射线的吸收。通过实验对整个XRF分析系统进行了表征，然后测定了互花米草、盐地碱蓬样品。研究表明，在氦气环境中，利用旋转钼靶光源并使工作电压和电流分别为29 kV和20 mA的条件下，所探测到的Cl、K、Ca、Fe等元素特征峰强度高于空气环境下的强度，针对植物中X射线特征峰能量低于8 keV的元素而言，在氦气环境中探测到的特征峰强度为空气中的1.1~5.5倍。这有利于高效无损分析样品中的低原子序数元素成分。
		2024 Vol. 44 (08): 2198-2201 [摘要] ( 86 ) RICH HTML PDF (4927 KB) ( 90 )

	2202	噪声鉴别C均值聚类的滁菊花茶品质等级鉴别研究
		武斌¹，谢晨傲²，陈勇²，武小红²，贾红雯¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2202-06
		近红外光谱检测技术可以通过探测近红外区域的光谱特征，反映所测样品内部有机物化学成分和结构信息。在分析物质成分时，近红外光谱通常会涉及到大量的波长数据，因此其维数往往比较高。同时，光谱会出现重叠和冗余等现象，会影响模型的性能。提出一种噪声鉴别C均值聚类（NDCM）算法。NDCM将一种快速广义噪声聚类（FGNC）和模糊线性判别分析（FLDA）相结合，可实现模糊聚类过程中进行数据鉴别信息的提取和数据空间维度的压缩，以达到更高的聚类准确率。对滁菊花茶近红外光谱数据进行模糊C均值聚类（FCM）得到的模糊隶属度和聚类中心作为噪声鉴别C均值聚类（NDCM）的初始模糊隶属度和初始聚类中心，使NDCM具有聚类速度快，准确率高等优点。FCM算法对光谱噪声数据敏感，而NDCM算法在处理含噪声的光谱数据时能够表现出较好的性能。该研究选取特级滁菊、一级滁菊、二级滁菊三种品质等级的滁菊花茶作为实验样本，共计240个样本。实验使用便携式近红外光谱仪（NIR-M-F1-C）采集滁菊花茶的近红外光谱数据。用Savitzky-Golay滤波和多元散射校正（MSC）对滁菊花茶近红外光谱进行预处理，以减少光谱中掺杂的噪声和重叠信息。通过主成分分析(PCA)对采集到的400维光谱数据进行维度压缩降至6维。该研究使用线性判别分析（LDA）提取滁菊花茶光谱数据中的鉴别信息，并将数据空间维度进一步转换为2维。分别用FCM，FGNC和NDCM三种算法对处理后的数据进行聚类分析，以实现对滁菊花茶的准确分类。实验结果显示：当权重指数m=2.5时，FCM，FGNC，NDCM的聚类准确率分别为92.42%，98.48%，100%。NDCM聚类时间略长于FGNC。FCM算法需要进行27次迭代才能收敛，而FGNC算法和NDCM算法分别只需要13次和10次迭代就能达到收敛。采用近红外光谱技术结合MSC、Savitzky-Golay滤波、PCA、LDA和NDCM算法，建立了一种精准鉴别滁菊花茶品质等级的聚类模型。
		2024 Vol. 44 (08): 2202-2207 [摘要] ( 86 ) RICH HTML PDF (1273 KB) ( 115 )

	2208	基于高光谱和卷积自编码网络的茄子叶片氮含量估测
		王浩宇^1，2，3，魏子渊^1，2，3，杨永霞^1，2，3，侯军英^1，2，3，孙章彤^1，2，3，胡瑾^1，2，3*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2208-08
		叶片氮含量是评估植物生长状态与光合能力的重要依据之一，准确获取叶片氮含量有助于合理调控氮肥施用，对实现农业高效生产具有重要意义。化学分析方法虽能精准检测氮含量，但需破坏性采样，且步骤繁琐，难以实时大量测量。利用光谱技术可以实现叶片氮含量的无损检测，但受光谱数据固有的高维度、高噪声等特点影响，使得氮含量估测精度难以满足精准农业需求。为实现对叶片氮含量的准确预测，研究提出一种基于高光谱成像(HSI)技术和一维卷积自编码网络(CAE)结合的光谱数据特征提取方法，采用像素级光谱数据训练CAE网络，充分利用叶片HSI数据，保留由于氮含量在叶面上差异性分布产生的局部光谱特征信息，实现对光谱数据的深度特征提取，降低数据维度并滤除噪声，提高建立氮含量预测模型的精度与稳定性。以茄子为研究对象，设置四个施氮梯度，培养获取不同氮含量叶片样本并测定其HSI数据。采用多元散射校正算法进行数据预处理，分别使用HSI-CAE方法、竞争性自适应重加权(CARS)算法和随机蛙跳(RF)算法提取光谱数据深度特征和特征波长，并建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。对比深度特征和不同特征波长组合对预测模型精度的影响，从而确定最优特征提取方法。结果表明，利用不同深度CAE编码器提取深度特征建立的预测模型，测试集决定系数均大于0.85，且当输出特征为28维时，测试集决定系数为0.910 2，均方根误差为3.118 9 mg·g^-1，对比基于CARS与RF特征波长提取算法建立的预测模型，发现CAE-PLSR模型预测性能最优，验证了HSI-CAE特征提取方法用于茄子叶片氮含量估测的可行性和优越性。综上，HSI-CAE特征提取方法能够高效分析HSI数据，提取其深度特征。这些特征中含有与氮含量高度相关的信息，使用深度特征建模极大降低了模型的复杂度，有效提高了氮含量预测模型的精度，为实现基于HSI技术的氮含量精准预测提供了新方法。
		2024 Vol. 44 (08): 2208-2215 [摘要] ( 110 ) RICH HTML PDF (5113 KB) ( 122 )

	2216	基于快照式多光谱特征波长的小球藻叶黄素产量快速测定
		沈英¹，占秀兴¹，黄春红¹，谢友坪²，郭翠霞¹，黄峰^1*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2216-08
		叶黄素是天然的抗氧化剂，对人体健康有多种益处，异养小球藻具有叶黄素纯度和产量均较高的优势，而小球藻叶黄素产量主要取决于生物质产量和叶黄素含量两个因素。传统的光密度法测生物质产量和高效液相色谱法测叶黄素含量存在操作复杂、时效性低等不足。为了快速、无损测定小球藻生长过程中叶黄素含量变化，搭建可见-近红外双模式快照式多光谱成像检测系统，根据光谱响应区域，分别利用可见光相机获取叶黄素光谱信息，近红外相机获取生物质光谱信息，构建含有生物质量和叶黄素含量信息的可见-近红外双模式多光谱数据集。针对系统所使用的快照式多光谱相机光谱范围宽、波长数量少的特征波长选取问题，提出一种结合序列浮动前向选择的改进型连续投影算法（mSPA）；将mSPA与常规的连续投影算法、遗传算法及随机蛙跳三种波长选择算法作对比分析后，构建了基于特征波长的多元线性回归和极限学习机模型；最后，利用生物质产量和叶黄素含量的最佳预测模型生成小球藻叶黄素产量的可视化分布图。结果表明，在利用近红外、可见光相机分别检测小球藻生物质、叶黄素量时，mSPA得到的特征波长数均较少，并具有最高的预测精度。生物质量与叶黄素含量的最佳模型均为mSPA筛选特征波长后建立的极限学习机模型，对应的预测集决定系数分别为0.947和0.907，预测集均方根误差分别为0.698 g·L^-1和0.077 mg·g^-1，剩余预测偏差分别为3.535和3.338，模型的预测能力较好。可视化分布实现了直观监测小球藻叶黄素产量的变化，有助于后续实际生产中在线检测叶黄素产量。mSPA在快照式多光谱检测小球藻生物质含量及叶黄素含量中，通过对排序波长逐个评估以选择出最佳特征波长组合，有效地避免了特征波长的错选、漏选，提高了模型的预测精度，为快照式多光谱成像技术应用提供新的波长选择思路。
		2024 Vol. 44 (08): 2216-2223 [摘要] ( 108 ) RICH HTML PDF (7212 KB) ( 124 )

	2224	短程硝化过程的光谱特征波段选择与间隔偏最小二乘法建模
		宋彧^1，2，李卫华^1，2*，薛同站^1，2，余丽^1，2，申慧彦^1，2
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2224-09
		序批式活性污泥反应器（SBR）是目前应用较广的活性污泥处理装置。通过SBR反应器处理人工模拟高氨氮废水研究短程硝化反应系统启动过程中硝酸盐氮和亚硝酸盐氮含量的变化，利用紫外光谱采集所得数据为基础建立模型，以期快速预测SBR反应器出水中硝酸盐氮、亚硝酸盐氮含量。采用实验室配置的不同浓度硝酸盐氮和亚硝酸盐氮混合溶液，以三种不同波段选择的区间偏最小二乘法（iPLS）构建标准混合液的校正模型。研究结果显示，所建模型对混合液中硝酸盐氮和亚硝酸盐氮实测值与预测值相关性均较好。测定反应器出水指标，同样以三种不同波段选择的偏最小二乘法算法构建紫外光谱与硝酸盐氮和亚硝酸盐氮含量的模型。利用校正集相关系数、交叉验证均方根误差（RMSECV）、预测集的相关系数以及预测均方根误差（RMSEP）评价指标来评价模型结果。在iPLS、siPLS、biPLS三种模型中利用联合区间偏最小二乘法（siPLS）将全光谱分别等分为24、19个区间时，分别联合子区间[2 4]、[3 8]建立的模型预测拟合结果最优，其校正模型r=0.939 3、RMSECV=1.650 4，r=0.950 7、RMSECV=0.442 1，预测模型r=0.999 2、RMSEP=1.341 8，r=0.911 9、RMSEP=2.677 0。该模型对硝酸盐氮和亚硝酸盐氮的预测效果总体较好，表明利用紫外光谱建立区间偏最小二乘法模型可以实现对短程硝化反应器出水硝氮和亚硝氮含量的快速预测。
		2024 Vol. 44 (08): 2224-2232 [摘要] ( 92 ) RICH HTML PDF (7159 KB) ( 114 )

	2233	温度和光照对动车组用矿物型变压器油荧光特性的影响
		赵恩波^1，2，3，史泽林^1，2*，刘云鹏^1，2，李晨曦^1，2
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2233-07
		牵引变压器渗漏油检测是动车组运行故障检测的重要部分。动车组运行故障图像检测系统采集的近红外底板图像中渗漏变压器油痕迹与水迹的特征相似，致使列检员与图像识别算法均无法有效识别渗漏油痕迹，进而导致渗漏油故障的误报率高，影响列车的正常运行和检修效率。由于水不具有荧光特性，而矿物型变压器油具有紫外荧光特性，故可通过荧光成像将两者区分。另外，由于动车组运行季节、地域、时间段不同，致使渗漏的变压器油处于不同的环境条件中，进而影响渗漏油的荧光特性。而渗漏油的荧光特性决定荧光成像系统激发光源波长和成像波段的选取。因此，为了明确动车组用矿物型变压器油的荧光特性，以及两个主要环境因素温度、光照对荧光特性的影响，首先制备了不同温度、不同光照条件下的变压器油样本；而后，利用荧光光谱仪采集样本的三维荧光光谱，进而分析样本的荧光特性、温度和光照对荧光特征峰位置和强度的影响。结果表明，动车组用矿物型变压器油具有两个较强的荧光激发/发射峰，分别位于350/382 nm和350/402 nm；温度的升高引起荧光强度下降，但未改变荧光波峰位置；光照强度的增加与光照时间的延长都引起荧光强度下降，但未显著改变荧光波峰的位置；在动车组运行监测时间间隔内，温度和光照未显著改变油品的荧光特性。实验结果为荧光成像检测动车组用矿物型变压器油的渗漏故障提供了实验依据和数据支持。
		2024 Vol. 44 (08): 2233-2239 [摘要] ( 120 ) RICH HTML PDF (5701 KB) ( 133 )

	2240	萃取分光光度法测定氯化钾体系中的十八胺
		宋忠梅^1，4，路淼^1，4，张慧芳^1*，张鹏瑞¹，房得珍^1，4，马亮^1，4，刘青青²，于雪峰²，刘海宁¹，叶秀深¹，马珍²，彭文博³，吴志坚¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2240-10
		十八胺是冷结晶-正浮选法生产氯化钾的常用捕收剂，用量显著影响浮选分离效率。由于其会吸附在氯化钾表面，不可避免地在氯化钾中残留，不利于高纯钾盐产品的开发。针对氯化钾生产过程及产品中十八胺含量测定的需求，依据十八胺和溴酚蓝通过范德华力和氢键络合的作用原理，开发了以乙酸丁酯为萃取剂、溴酚蓝钠盐为显色剂的萃取分光光度法测定氯化钾中十八胺的浓度。考察了溶液pH、十二烷基吗啉、共存盐、平衡时间、显色剂用量对十八胺浓度测量的影响。结果表明：当溶液pH从3~9逐渐增大时，十八胺与溴酚蓝的络合作用减弱且络合分子极性增大，导致吸光度降低；在pH＜5时，十二烷基吗啉和溴酚蓝能形成有色络合物，当pH为6~9时萃取液吸光度值趋近于零；共存氯化钾、氯化钠、硫酸钾、氯化镁等溶液的离子强度增大，氢键作用减弱但络合分子的盐析效应增强，溶液中微量的Li⁺、NH⁺₄和B对萃取液吸光度影响不大；显色剂用量过大时，吸光度值太大且不符合朗伯-比尔定律，平衡时间影响较小。选择测定条件为：溶液的pH为6、离子强度为1 mol·L^-1，2 mmol·L^-1显色剂的用量为0.50 mL，采用缓冲溶液定容至25 mL，反应5 min后加入5.00 mL乙酸丁酯萃取，待分层平衡2 min后于458 nm处测定萃取液吸光度，工作曲线为A=0.049 49c+0.066 24（R²=0.992 3，ε=1.33×10⁴ L·mol^-1·cm^-1，0~10 mg·L^-1）。该方法的相对标准偏差为0.33%~2.63%，平均相对误差为-0.90%，十八胺和十二烷基吗啉混合体系的平均相对误差为-0.25%。采用该方法测得正浮选精钾母液中十八胺含量为8.66 mg·L^-1，加标回收率为95.5%~106%，可用于测定盐湖钾肥生产过程中十八胺的浓度。
		2024 Vol. 44 (08): 2240-2249 [摘要] ( 89 ) RICH HTML PDF (10817 KB) ( 21 )

	2250	电感耦合等离子体原子发射光谱基体匹配校准法测定镍基合金中铬含量
		刘洁，谭胜楠^*，戚振南，任玲玲，葛晶晶，孙中华
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2250-06
		铬元素在镍基合金中具有多重作用，对增加合金涂层耐磨性具有突出贡献，同时，铬能在高温燃气作用下生成致密的氧化保护膜，显著提高合金抗高温氧化和热疲劳性能。在高铬含量的情况下，铬容易与合金中的钛、铝、钼等元素形成有害相而降低合金的强度。对镍基合金中铬元素的准确定值非常关键。镍基合金样品使用氢氟酸、盐酸、硝酸经过微波消解后，采用基体匹配，配制校准溶液测定镍基合金中铬元素在分析谱线的净强度从而计算得出含量。针对镍基合金中镍、钼、铁等高含量元素对铬含量测定有干扰，选择干扰元素少、灵敏度适中的266.602 nm为分析谱线，系统考察了基体效应和共存元素的干扰效应，采用配制校准溶液时，将含量大于5%的元素均进行等同含量的匹配，配制铬元素低标校准溶液K_{l Cr}，配制铬元素高标校准溶液K_{h Cr}，制备样品溶液K_{S Cr}，利用电感耦合等离子体原子发射光谱仪，依次测定低标校准溶液K_{l Cr}、样品溶液K_{S Cr}、高标校准溶液K_{h Cr}在分析谱线的净强度，按照公式计算得出铬含量。利用标准参考物质评价了方法的准确性，采用YS/T 539.4—2009进行对比分析验证了方法的可靠性。结果表明，方法的检出限（LOD）和定量限（LOQ）分别为0.05和0.10 μg·mL^-1，测定结果的相对标准偏差（RSD）不大于2.5%，标准参考物质的测定值与认定值对比分析结果的相对误差（RE）小于2.5%。该方法操作方便、检测准确，拓宽了ICP-OES光谱法测定镍基合金中铬元素含量的检测范围，检测下限由2%降为0.1%，检测范围上限由30%升为33.5%，大大提高了镍基合金中铬元素含量检测的效率和准确度，适用于各种牌号的镍基合金中铬元素含量的测定。
		2024 Vol. 44 (08): 2250-2255 [摘要] ( 109 ) RICH HTML PDF (3358 KB) ( 117 )

	2256	高温高压条件下单一CO₂体系的傅里叶红外光谱定量模型及天然包裹体应用
		黄亚浩¹，薛一帆¹，文志刚¹，陈俊林²，乔占峰^3，4*，刘义承¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2256-06
		傅里叶红外光谱是可以用于定性识别天然流体包裹体组分的原位无损分析技术，目前针对于天然包裹体的温度—压强—组分的定量分析是激光谱学地质应用的重点和难点以及发展方向，傅里叶红外光谱对于天然流体包裹体的定量方法和模型尚未建立。通过高压毛细硅管封装技术结合傅里叶红外光谱仪，对单一CO₂体系2ν₂+ν₃和ν₁+ν₃伸缩振动双峰进行40～80 ℃，60～500 bar压强范围下红外光谱的采集和观测，获取了不同温度和压强范围下红外光谱参数，通过拟合和计算获取该体系下傅里叶红外光谱的峰面积和峰位移，建立了CO₂的2ν₂+ν₃和ν₁+ν₃伸缩振动双峰体系下傅里叶红外光谱流体的密度与峰面积，压强与峰面积的标定模型，并明确CO₂的2ν₂+ν₃和ν₁+ν₃伸缩振动双峰形态随温度压强的变化特征，讨论了峰位移随温度和压强的变化。通过单一CO₂组分傅里叶红外光谱定量技术，在40 ℃下，采集莺歌海盆地黄流组储层中石英裂隙内纯CO₂包裹体的伸缩振动双峰峰面积来计算的密度，同时在室温下，采集包裹体的拉曼光谱，对比利用两种不同原位分析测试方法所计算密度，验证了傅里叶红外光谱定量分析的可行性，傅里叶红外光谱定量分析相比于拉曼光谱定量分析具有不受实验仪器和环境限制的优点，其定量方法可以避免由于仪器所处不同实验室之间产生的误差。
		2024 Vol. 44 (08): 2256-2261 [摘要] ( 101 ) RICH HTML PDF (5263 KB) ( 102 )

	2262	基于注意力机制残差神经网络的近红外芒果种类定性建模方法
		王书涛¹，万金丛^1*，刘诗瑜²，张金清¹，王玉田¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2262-06
		现代光谱检测技术的飞速发展与深度学习紧密相关，作为一种端到端的模型，深度神经网络可以从光谱中得到更多信息，从而提升模型鲁棒性。为探究近红外光谱结合深度学习对芒果种类定性预测的可行性，提出一种基于卷积注意力机制(CBAM)的一维残差神经网络(1D-AD-ResNet-18)模型。为降低光谱中冗余信息的干扰，在传统一维残差神经网络(1D-ResNet-18)中嵌入CBAM卷积注意力模块，该模块可重点关注光谱局部有用信息；为避免梯度消失、过拟合情况发生，使用解决网络“退化”问题的ResNet-18。对于186个芒果样本，采用70%的样本进行训练，30%的样本进行测试，采用准确度(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1-score)、宏观平均值(Macro-average)以及加权平均值(Weighted-average)作为模型评价指标。建立传统1D-ResNet-18、SNV-SVM和PCA-KNN三种对比模型，与上述三种方法作对比，所建立的1D-AD-ResNet-18模型取得最优预测结果，四种定性分析模型的准确率分别为96.42%，80.35%，76.78%和67.85%。结果表明，1D-AD-ResNet-18模型实现了对芒果种类的准确识别与分类，为近红外光谱定性分析芒果种类提供了新思路。
		2024 Vol. 44 (08): 2262-2267 [摘要] ( 106 ) RICH HTML PDF (4115 KB) ( 120 )

	2268	近红外光谱结合模糊非相关QR分析的生菜储藏时间辨别
		胡彩平^1，傅兆民^2，许鸿嘉²，武斌³，孙俊⁴
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2268-05
		生菜是人们经常食用的蔬菜之一，生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。所以研究一种简单、快速、非破坏性的生菜储藏时间的鉴别方法是非常必要的。近红外光谱（NIR）分析能快速和准确的获取生菜的近红外光谱，从而实现无损鉴别生菜储藏时间。但是生菜的NIR数据中存在噪声信号和冗余信号，为了消除光谱的噪声信号并提取特征信息，提出了一种基于模糊非相关QR分析（FUQRA）的近红外光谱生菜储藏时间鉴别新方法。首先，需要降低原始NIR数据的维数，通过使用主成分分析（PCA）将包含1 557个维度的光谱数据降至包含22个维度。然后通过模糊非相关判别转换（FUDT）计算出特征向量，利用特征向量建立鉴别向量矩阵，并进行QR分解，得到最终的鉴别向量矩阵。最后以60个新鲜生菜样本为研究样本，使用K近邻（KNN）方法进行分类，用Antaris Ⅱ型NIR光谱仪对生菜样品进行近红外光谱检测和数据收集。实验过程中每隔12小时对每个样本进行3次重复检测，将这些数据取平均值作为实验数据。随后利用多元散射校正（MSC）减少近红外光谱中的噪声信号。为了验证所提出方法的有效性，分别将主成分分析（PCA）结合KNN、主成分分析和模糊线性判别分析（FLDA）结合KNN、主成分分析和模糊非相关判别转换（FUDT）结合KNN以及主成分分析和模糊非相关QR分析（FUQRA）结合KNN四种算法分析结果进行比较。将权重指数m的不同取值产生的分类准确率进行比较，选出最合适的权重指数和KNN的参数K: m=2，K=3。最终得到的分类准确率分别为43.33%、96.67%、96.67%和98.33%。可以看出，相比其他三个算法，模糊非相关QR分析可以更好地实现对生菜储藏时间的鉴别。
		2024 Vol. 44 (08): 2268-2272 [摘要] ( 88 ) RICH HTML PDF (2340 KB) ( 93 )

	2273	基于CGAN增强的新冠病毒拉曼光谱深度学习分类研究
		张印¹，冯程成^2，3，夏启^2，3，胡挺¹，苑立波^1*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2273-06
		新型冠状病毒的出现给全球经济、公共安全等方面带来严重损失。如今新型冠状病毒仍然在全球肆虐，加强病毒的检测和诊断是一项急需解决的工作，快速且准确地诊断新冠病毒对疫情防控尤为重要。随着技术的发展，深度学习在检测识别方面有了许多突破性进展，吸引着研究者的广泛关注。然而深度学习需要大量数据进行模型训练，而新冠病毒的拉曼光谱采集过程受到器件和环境等诸多问题的限制，导致获取大批量的数据非常困难。有限的训练数据会阻碍深度学习模型的训练，导致深度学习模型训练受阻，精度有限，以至于深度学习模型在真正的检测中表现不佳。为解决这一问题，该研究引入条件生成对抗网络，自动提取拉曼光谱数据特征，通过学习生成新的光谱来完成新冠病毒的拉曼光谱数据扩充工作。这些方法能有效增加训练集数量从而提高模型准确性。利用数据增强后的拉曼光谱数据和深度神经网络以及传统的机器学习方法逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、KNN算法，完成新冠病毒的诊断。实验结果表明，深度神经网络对是否感染新型冠状病毒的预测准确率达到98%，高于传统机器学习算法，证明了深度学习模型在新冠病毒拉曼光谱检测中的优越性。该研究还对比了增强前后的数据集在不同模型中的表现，证明了数据增强的作用。与传统的检测方法相比，该方法具有无损、快速、准确等特点，为生物医学检测新冠病毒提供了一种新的思路。该方法可以为快速准确检测新冠病毒提供辅助，所采用的方法不仅可以应用于新冠病毒检测，还可以推广到其他疾病的诊断中，具有一定的实际应用价值。
		2024 Vol. 44 (08): 2273-2278 [摘要] ( 113 ) RICH HTML PDF (5709 KB) ( 126 )

	2279	基于W几何形的恒星光谱分子带检测
		陈奋^1，2，王颖^1，2*，刘福窑^1，2
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2279-05
		研究关注由分子内部能级变化引起的光谱分子带的识别和检测，有助于研究恒星光谱类型和参数估计。首先从分子带的曲线趋势出发，运用曲线分析对分子带进行识别，并剔除具备W形但下降趋势明显的伪分子带。借鉴多类型多分类准则的识别思路，将检测出的分子带尖峰深度、W形宽度、曲线趋势和回升趋势四个参数作为训练特征。这四个参数综合考虑了始点变化速率、曲线变化趋势、极值点分布和曲线形状因素。其次，为了验证该方法的可行性与可靠性，利用LightGBM (light gradient boosting machine)模型分别对F型恒星光谱和分子带特征参数进行识别，准确率分别为97.62%和99.16%，进一步验证了所提取分子带的准确性。本工作不仅能挖掘出晚期恒星，提高数据标签的准确性，还能在准确识别的基础上，利用LightGBM机器学习模型检测未知型光谱自动识别晚期恒星，提高了识别效率并且减少了内存占用。
		2024 Vol. 44 (08): 2279-2283 [摘要] ( 84 ) RICH HTML PDF (3366 KB) ( 43 )

	2284	基于多尺度特征融合的恒星光谱分类方法
		韩博冲^1，2，宋轶晗^1，2*，赵永恒^1，2
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2284-05
		近年来，随着各大光谱巡天项目的陆续实施，观测得到的天体光谱数据急剧增长。大型光谱巡天项目对光谱的自动分类和分析提出了更高的要求。采用多尺度特征融合模块来获取光谱在不同尺度上的光谱特征，结合CNN网络在分类任务上的优势，提出了一种基于多尺度特征融合的恒星光谱分类模型（MSFnet），对恒星光谱进行光谱型预测。主要包含多尺度特征融合模块和一个含4个卷积层，2个最大池化层，1个全连接层的卷积神经网络。为了防止出现过拟合的问题，添加了dropout，添加dropout后可以使得模型不依赖某些局部特征，防止过拟合，优化网络的鲁棒性。实验中的数据集均来自LAMOST DR9数据库，在输入到模型进行训练之前，需要对光谱数据进行预处理：重新对光谱进行均匀采样，之后进行最大最小值归一化。该实验的编程语言为python 3.9，引入了Pytorch深度学习框架来构建网络。实验部分为两部分：第一部分是研究卷积神经网络的层数、特征图个数与准确率的关系；第二部分将本文提出的MSFnet模型和Resnet18模型的结果对比实验，从精准率P、召回率R、调和平均值F1、准确率A、运行时间等指标来对两个模型进行对比评估。两个模型所采用的训练集、验证集和测试集均按6∶2∶2的比例进行分配，保证了两个模型的训练样本一致。结果表明，采用4个卷积层、特征图数量为16的卷积神经网络的准确率最高。基于此结论，本文提出了特征融合模块与卷积神经网络的组合MSFnet模型，相对于18层的残差神经网络模型，该模型的结构更简单，在上述指标的表现上也与Resnet18模型相当，并且在A、F、K型光谱的分类效果更好，速度更快。MSFnet模型在测试集上的准确率接近97%，比传统的CNN和Resnet18模型的准确率更高，表明了MSFnet模型有助于提升光谱自动分类的准确性。
		2024 Vol. 44 (08): 2284-2288 [摘要] ( 110 ) RICH HTML PDF (1753 KB) ( 71 )

	2289	上海博物馆藏北阴阳营遗址出土玉器的谱学分析及新发现
		谷娴子^1，2，郑昕雨²，张跃峰¹，裔传臻²，丘志力^1*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2289-07
		北阴阳营遗址出土玉器面世近70年来一直缺乏科学测试分析。针对上海博物馆藏13件北阴阳营玉器，进行了超景深光学显微系统（OM）观察和红外光谱（FTIR）、便携式X射线荧光光谱（pXRF）、激光拉曼光谱（LRS）无损测试分析。谱学结果确认其材质包括云母质玉、石英质玉和符山石玉。结合前人感性鉴定结果，证实北阴阳营文化时期使用透闪石玉的比例确实较低。此外，拉曼谱学分析首次发现北阴阳营云母质玉中含金红石、独居石和红磷铁矿等特殊矿物包裹体，且有高铝低铁的化学成分特征，指示其为中酸性火山岩的热液蚀变产物，其母岩形成于较高温富Ti的地球化学环境。鉴于长江下游地区有较多中生代火山岩、次火山岩分布，有产生中低温热液蚀变云母类岩其母岩石的可能，且史前多处遗址有云母质玉器的考古发现，推测其原料有较大可能为就近取材，但确切的结论仍需进一步科学研究验证。
		2024 Vol. 44 (08): 2289-2295 [摘要] ( 86 ) RICH HTML PDF (18002 KB) ( 127 )

	2296	基于分光测色反演哈密瓜叶片叶绿素与含水率研究
		李龙杰¹，史勇^1，2，郭俊先^1，2*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2296-07
		为了快速、精准地预测哈密瓜叶片含水率和叶绿素含量，提高对哈密瓜作物精准管理水平，采用分光测色技术，选用生长期、开花期和结果期三种不同生长阶段的哈密瓜叶片作为实验对象，分别研究9:00—10:00、14:00—15:00和20:00—21:00三个不同采集时间段的叶片温度、叶片含水率和叶绿素含量与色彩空间CIELAB特征值的相关性变化。采用最小二乘法（LS）对不同样本叶片的温度、含水率和叶绿素含量与颜色特征值存在的变化规律进行数据预处理，选用拟合度最优的特征值进行回归分析和预测模型验证。结果表明：①叶片温度、叶片含水率和叶绿素含量在不同参数情况下，都会使叶片存在不同的颜色特征值变化。②含水率为84%~93%的叶片，其温度和叶绿素含量都与叶片含水率呈负相关性。③叶绿素含量和叶片含水率与色彩空间CIELAB存在一定的线性相关，随着叶片含水率的上升，L呈上升趋势，表现为叶片颜色逐渐变浅呈淡绿色，随着叶绿素的增加，L呈下降趋势，表现为叶片颜色逐渐加深呈黑绿色，所有的样本数据均存在L、B为正值。④通过模型预测与评估，选用随机森林（RF）、偏最小二乘法（PLS）、支持向量机（SVM）和LASSO都能很好地对叶绿素含量进行有效的预测。在叶绿素预测模型中，RF预测性能最好，R²_c=0.939、RMSE_C=0.868和MAE=0.686，R²_p=0.915、RMSE_P=1.194和MAE=0.942。⑤通过模型预测与评估，选用随机森林(RF)、偏最小二乘(PLS)、自适应增强与套路回归(ADABOOST)和多项式回归（POLYNOMIAL）都能很好地对叶片含水率进行有效的预测。在叶片含水率预测模型中，POLYNOMIAL预测性能最好，R²_c=0.884、RMSE_C=0.005 9和MAE=0.005 2，R²_p=0.920和RMSE_P=0.006 2和MAE=0.005 7。采用分光测色的方法，能够有效、快速地测定叶片含水率与叶绿素含量，有望为无损、快速和精准地测定叶片含水率与叶绿素含量提供一种可选的可行测定方案。
		2024 Vol. 44 (08): 2296-2302 [摘要] ( 89 ) RICH HTML PDF (5521 KB) ( 130 )

	2303	利用CARS-CNN模型的土壤有机质含量高光谱预测
		李浩¹，于滈¹，曹永研¹，郝子源^1，2，杨玮^1，2*，李民赞^1，2
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2303-07
		卷积神经网络（CNN）在数据特征提取方面具有巨大优势，能充分获取数据特征，相较于传统模型具有更好的泛化性。基于CNN开展了土壤有机质（SOM）含量高光谱预测方法及模型研究。以北京市昌平区上庄实验站的320个土壤样本为研究对象，提取可见光-近红外（VIS-NIR）350~1 700 nm内的807个光谱波段，通过多元散射校正（MSC）和一阶微分变换进行光谱数据去噪和变换。分别使用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应重加权算法（CARS）筛选敏感波长实现光谱数据降维。为解决传统手段泛化性差以及深层CNN网络复杂且负载过大的问题，基于CARS与SPA算法，提出一种基于6层卷积层的浅层CNN模型预测，并对比具有不同卷积尺寸和卷积数量的1D-CNN1、1D-CNN2以寻找最优网络参数。通过对比VGG16、支持向量回归（SVR）、最小二乘回归（PLSR）、随机森林（RF）建立预测模型在特征波长以及全波段的表现确定最佳模型。结果表明，相比于全谱波段和SPA筛选算法，基于CARS筛选特征波长建立的模型整体表现更好，波段数量被压缩至全波段的8%，有效实现了光谱数据的降维。对比全波段数据，基于CARS筛选波长的1D-CNN1、1D-CNN2的表现更好，模型预测R²分别提升了0.028，0.018；RMSE分别降低了0.150和0.107 g·kg^-1。整体上，基于CARS的1D-CNN1模型表现最好，预测R²=0.846，RMSE=3.145 g·kg^-1，降低了网络负载的同时提高了模型精度，同时也证明了小尺寸卷积的表现优于更多数量的大尺寸卷积，能够更好的获取数据特征。通过CARS筛选特征波长结合浅层CNN建立SOM含量预测模型，为建立高精度的SOM含量预测模型提供了方法与参考。
		2024 Vol. 44 (08): 2303-2309 [摘要] ( 177 ) RICH HTML PDF (5058 KB) ( 109 )

	2310	褐土全氮含量Vis/NIRS组合预测模型的构建
		张秀全¹，马世兴¹，李志伟^2*，郑德聪¹，宋海燕¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2310-08
		准确掌握农田土壤全氮含量对于评估土壤肥力，合理施用氮肥具有重要意义。为综合利用各个单预测模型的优势，提升整体预测性能、降低模型方差，提高鲁棒性，以农田褐土土壤为研究对象，基于近红外-可见光高光谱数据，提出了一种基于标准差的预测有效度组合预测模型（CPM），用于预测土壤全氮含量。对原高光谱数据采用Savitzky-Golay平滑和一阶微分变换，采用树模型进行特征波段提取，利用决策树回归（DTR）（模型1）、高斯核回归（GKR）（模型2）、随机森林回归（RF）（模型3）、LASSO回归（模型4）、多层感知器回归（MLP）（模型5）5个单预测模型，通过单预测模型的线性组合建立组合预测模型。结果表明：(1）通过广义简约梯度优化算法求得组合预测模型中5个单预测模型的权重分别为ω^₁=0.407，ω^₂=0.378，ω^₃=0.215，ω^₄=0，ω^₅=0；(2）对于所有数据，基于5种单预测模型和组合预测模型对土壤全氮含量预测的预测有效度分别为M₁=0.855，M₂=0.856，M₃=0.847，M₄=0.785，M₅=0.796，M_CPM=0.880；与单模型预测有效度最大值相比，组合预测模型预测有效度提高了2.924%；(3）对于所有数据，基于5种单预测模型和组合预测模型对土壤全氮含量预测的预测精度和标准差分别为E(A₁)=0.924，σ(A₁)=0.075，E(A₂)=0.928，σ(A₂)=0.077，E(A₃)=0.923，σ(A₃)=0.082，E(A₄)=0.882，σ(A₄)=0.109，E(A₅)=0.889，σ(A₅)=0.104，E(A_CPM)=0.937，σ(A*_CPM)=0.066，与单模型预测精度最大值相比，组合预测模型预测精度提高了0.970%，模型稳定性提高了12.000%，且为优性组合预测。组合预测模型可用于可见光-近红外光谱数据的农田褐土土壤全氮含量的有效估测，可为农田土壤全氮含量的快速监测提供依据和参考。
		2024 Vol. 44 (08): 2310-2317 [摘要] ( 82 ) RICH HTML PDF (5249 KB) ( 101 )

	2318	基于无人机多光谱植被指数的生菜全氮含量预测
		连炳瑞^1，2，李雅豪^1，3，张静²，李长青⁴，杨小冬^5，王激清²，邹国元¹，Thompson Rodney⁶，杨俊刚^1
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2318-08
		我国露地蔬菜种植规模庞大，生产方式高度集约化，但过量施肥等导致的水氮利用效率低下的问题较为严重。为实现露地蔬菜规模化种植中精准施肥、高效生产的目标，以露地生菜为研究对象，设无氮（N0）、低氮（N1）、高氮（N2）三个处理，通过无人机搭载多光谱相机，建立3种多光谱植被指数（NDVI、RVI和SAVI）与生菜叶绿素、生物量、吸氮量、全氮含量数据集，并构建单生育期和多生育期氮素诊断模型。结果表明：(1）在莲座期和结球期，生菜各处理NDVI、RVI和SAVI值表现出随施氮量的增加而增大，但在收获期，N1处理达到最大值。(2）在生菜结球期，NDVI与生菜的产量、吸氮量、叶绿素均存在显著相关性，其中生菜全氮含量与叶绿素在p≤0.01水平下显著相关，相关系数（R）为0.51；综合生菜多生育期，NDVI值与生菜的产量、叶绿素、吸氮量和全氮含量均在p≤0.001水平下达到极显著相关，相关系数分别为0.85、0.82、0.81和0.71。(3）通过相应数据集拟合出指数、线性、对数和幂函数4种模型关系，建立生菜多生育期植株全氮最佳预测模型：全氮=16.52ln(NDVI)+73.514；应用生菜全氮估层模型反演基地生产田块，其平均相对误差为3.22%、RMSE=0.556 6、NRMSE=0.010 8，说明模型估算效果均较好，通过无人机多光谱遥感对蔬菜氮素诊断具有一定的可行性。
		2024 Vol. 44 (08): 2318-2325 [摘要] ( 97 ) RICH HTML PDF (15897 KB) ( 115 )

	2326	不同光质对黄伞菌菇光谱特性及矿质元素的影响
		刘艺涵^1，2，郭远³，郑文刚^1，2，张馨¹，郭文忠¹，王明飞¹，陈晓丽^1*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2326-08
		食用菌子实体发育阶段对光较为敏感，目前尚无黄伞菌菇生长及营养品质对不同光谱照射响应的相关研究。在人工光型植物工厂中种植黄伞菌菇 (Pholiota adiposa)，以纯白光为对照（CK），设置纯绿（G）、纯蓝（B）、纯红（R）、红蓝（RB）4个处理，光照周期为12 h光照/12 h黑暗。通过分析不同光质对黄伞子实体性状、光谱特性和矿质元素的影响，探究适宜黄伞菌菇生长发育的最佳光配方。结果表明：与其他处理相比，红光显著提高了黄伞菌柄长度及子实体重量，分别比对照提高78.4%和90.0%（p<0.05）；蓝光显著促进黄伞菌柄直径和菌盖直径的增加，分别比对照增加22.8%和19.1%（p<0.05）；各处理菌盖厚度无显著性差异，说明光质对菌盖厚度的影响不大。与对照相比，各处理黄伞菌盖光谱参量Hue(色相)值均有所提高（增幅5.3%～28.9%），而菌柄Hue值均有所降低（降幅26.3%～46.7%）；绿光处理下黄伞菌盖和菌柄色泽饱和度C值、MACRI值和PRI值等色度光谱参量均有所提高。与对照相比，各光质处理均提高了菌盖中P、K元素含量，但不同程度地降低了菌柄中K、Ca、Mg、Na、Mn元素含量；绿光提高了除Ca、Na元素外其他所有矿质元素的积累量，且均为处理间最高。红光有利于黄伞菌柄增长及子实体重量增加，蓝光有利于促进黄伞菌柄和菌盖直径的增加，而绿光有利于黄伞的着色及其矿质元素的积累。该研究为特色菌菇黄伞工厂化生产中光环境的调控提供一定的理论依据。
		2024 Vol. 44 (08): 2326-2333 [摘要] ( 111 ) RICH HTML PDF (6896 KB) ( 92 )

	2334	基于太赫兹时域光谱系统的双折射率晶体非接触式表征方法
		袁媛¹，张天尧^1*，张朝晖¹，赵小燕¹，李星玥¹，李博扬¹，吴先毫¹，徐渤¹，闫建峰²，孙溥²，曹灿³
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2334-06
		晶体的各向异性探测技术正逐渐向非接触和非破坏性方法发展。太赫兹辐射由于其对许多介电材料的大穿透深度和非电离特性，在各向异性材料的双折射研究中具有广阔的前景。石英、蓝宝石、液晶以及含有亚波长结构的超材料等都表现出太赫兹双折射，作为偏振功能器件中的常用材料，其参数测量对于太赫兹器件研发具有重要意义。材料双折射率的提取往往依赖光轴方向和晶体厚度等先验参数。材料的光轴方向表征其各向异性的优先方向，对于已知光轴取向的晶体，可以根据经验选择合适的琼斯向量，而在实际应用中，只要选择探测太赫兹波的线偏振方向、光轴、探测轴。可以很容易地测量出寻常光和非常光，并直接从时域信号中计算出各自的折射率。对于光轴方向未知的材料，需要旋转样品以不同的方位角进行测量。双折射率的提取依赖于材料厚度的确定，通过游标卡尺或千分尺所得测量值与真实值存在较大差异，容易在样品表面造成划痕。无论是旋转样品还是厚度测量，人为操作都会为双折射率表征引入不确定性。基于透射式太赫兹时域光谱系统（THz-TDS）开发了一种双折射晶体光轴方向和晶片厚度的非接触式测量方法，不依赖于晶体先验参数，即可获取晶体完整的折射率。通过控制样品旋转配合光学延迟线动作实现光轴自动定位，利用传递函数迭代逼近算法提取晶体厚度和完整的折射率。为验证该方法，选择了在太赫兹波段具有双折射特性的（10-10）取向蓝宝石晶体进行测量，准确地提取了晶体在0.3～1.5 THz频率范围的平均寻常光折射率3.39±0.02，非常光折射率3.08±0.02，双折射率-0.31±0.02，并绘制了吸收谱。结果证明，所建立的测量方法避免了人工操作引起的样品损坏和定位误差，提高了双折射晶体太赫兹频段材料参数的测量速度、稳定性和精确度，对偏振敏感太赫兹测量技术及其应用具有重要意义。
		2024 Vol. 44 (08): 2334-2339 [摘要] ( 102 ) RICH HTML PDF (3562 KB) ( 117 )

	2340	基于LIBS数据流盘的飞机蒙皮激光除漆在线监测判据研究
		杨文锋，李果，林德惠，钱自然，李绍龙，左都全，郑鑫，王迪升
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2340-09
		等离子体产生及演化过程易受基体效应、环境噪声、脉冲能量抖动等影响，导致光谱数据具有不稳定性，从而难以保证以单条谱线为依据建立的监测判据的有效性。以连续多幅LIBS光谱为对象，并结合统计学方法建立的监测判据，可有效提升基于LIBS技术的除漆效果监测精度。论文基于搭建的高频纳秒红外脉冲激光除漆LIBS在线监测平台，实时采集了除漆过程的连续多幅LIBS光谱。光谱数据经基线矫正、归一化预处理后，依据面漆、底漆、铝合金基体光谱特征峰差异，并结合材料成分信息，选定Ba Ⅰ（712.55 nm）、Cr Ⅰ（357.48 nm）、Cr Ⅰ（425.43 nm）、Ti Ⅰ（427.45 nm）、Cu Ⅱ（309.76 nm）、Cu Ⅰ（484.22 nm）6条谱线作为特征谱线并监测除漆效果。研究不同除漆效果中6条特征谱线强度变化规律，建立不同除漆效果与所选特征谱线强度变化区间的映射关系。提取每幅谱线的上述6条特征谱线强度作为一组数据单元、将连续10幅谱线的数据单元作为一组数据集，除漆过程中随时间变化的每10组迭代数据集称为数据流盘。对数据流盘中的数据单元、数据集进行分析，结合置信区间，实时判定除漆区域除漆效果，获得基于数据流盘的监测判据。结果表明：该判据可有效监测仍在面漆、面漆完全去除、仍在底漆、底漆完全去除、基体损伤5类除漆效果。依据SRM手册对漆层去除效果的要求，选择面漆完全去除、基体损伤两类除漆效果展示了验证过程，三维微观形貌分析结果与LIBS数据流盘监测判据所得除漆效果结论一致。其中，面漆去除后三维微观形貌分析表明，面漆完全去除精度达1.2 μm，有效验证了基于LIBS数据流盘监测判据的适用性及稳定性。
		2024 Vol. 44 (08): 2340-2348 [摘要] ( 107 ) RICH HTML PDF (20877 KB) ( 115 )

	2349	基于群智能优化多分类器的DOM组分检测研究
		付丽辉¹，戴峻峰^2*，王晓燕²
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2349-08
		可溶解有机物（DOM）是影响生态环境和居民生活安全的重要因素之一。当DOM总量达到一定水平时，将通过水体富营养化引致藻类爆发式生长，使得DOM成分更为复杂、影响更为严峻。常见的DOM检测方法虽然可以对DOM进行定性分析，但对于DOM组分的测定一直存在瓶颈，单传感器难以完成对水体DOM总量与组分的复杂性测试。提出基于等离子共振传感器（SPR）的交叉敏感性的DOM测试方案。利用群智能算法（PSO）训练的BP神经网络（BP），构建三个分类器。利用多模光纤，镀以55～85 nm的7种不同厚度的金膜，构成具有不同最佳折射率测量值的SPR传感探头，使各传感探头的最佳折射率测量值有效分布在1.33～1.43 RIU范围内，保证每个传感头在最佳测量区间内具有较好的灵敏度、线性度，在其他传感头对应的测量区间内，通过波长、谱宽和光强的变化，有着尽可能敏感的交叉响应。结合基于PSO-BP的三分类器的智能算法，通过对DOM的水样制备、DOM成分的测定、折射率的测量、SPR效应的测量、人工智能网络的训练、验证等实验步骤，实现对被测样本的SPR效应的共振波长、谱宽和光强的综合训练，从而完成对里运河（A）、洪泽湖（B）、公园景观湖（C）、校园景观湖（D）四种被测水体的五种DOM组分（酪氨酸类蛋白质、色氨酸类蛋白质、富里酸、溶解性微生物代谢产物、腐殖酸）浓度的有效预测。对四种不同被测水体（A、B、C、D）DOM组分浓度的最高预测率分别为81.2%（酪氨酸）、85%（色氨酸）、82%（色氨酸）、82.6%（色氨酸）。考察了响应参数及分类器个数对预测效果的影响，结果表明，与双分类器和单分类器相比较，三分类器的预测效果最好，对综合水样的五种不同DOM组分浓度的预测正确率分别为81.5%、84%、81%、82%、68.3%，验证了PSO-BP的多分类器及光纤SPR传感器在DOM组分预测中的正确性及可行性。
		2024 Vol. 44 (08): 2349-2356 [摘要] ( 95 ) RICH HTML PDF (4693 KB) ( 113 )

	2357	一种混合颜料光谱分区间识别方法
		孙宇桐^1，2，吕书强^1，2，侯妙乐^1，2*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2357-08
		古代彩绘颜料的分析是科技考古与文物保护研究的重要内容，对探索古代颜料技术发展和科学保护文物有着重要的学术价值和现实意义，传统的颜料识别算法大多针对彩绘文物表面的纯净颜料，对文物表面存在混合颜料的识别准确度较差。化学分析需要对壁画表面进行取样，易造成损伤。高光谱是近年来发展迅速的新兴技术，在物质识别上具有广泛应用，提出一种基于高光谱分区间的混合颜料识别方法。首先，将未知颜料反射光谱进行一阶导数计算，根据未知颜料一阶导数曲线的“凸起”确定特征子区间范围，若子区间数量大于2，则只保留“凸起”最明显的两个特征子区间；其次，通过KM模型将反射率转换为更符合线性混合特征的吸收散射比（K/S），在特征子区间范围内，对未知颜料与标准颜料的K/S曲线进行最大最小值归一化，运用光谱角余弦结合归一化欧氏距离的方法计算未知颜料与标准颜料K/S曲线的相似度，每个特征子区间保留相似度最高的前三个结果；最后，在每个特征子区间的识别结果中依次取出标准颜料K/S曲线，不同特征子区间所取出的标准颜料K/S曲线两两组合成子区间识别结果集合，再根据狄利克雷分布函数得到的丰度矩阵，生成1 000条不同丰度的模拟混合K/S曲线，将模拟混合K/S曲线与未知颜料K/S曲线再次进行相似度计算，每个区间识别结果均保留一个最高值，所有集合保留值中再次取最高，该值对应的区间识别结果集合中的标准颜料即为未知颜料的最终识别结果。实验选取石青、石绿、石黄、朱砂颜料制作纯净颜料样本，并将四种纯净颜料两两混合制作六组混合颜料样本，样本绘制完成后使用高光谱成像仪采集样本的成像数据，通过预处理后使用上述方法进行特征子区间的提取与识别。实验发现，仅石绿和朱砂混合样本中的朱砂出现识别错误，该方法对混合颜料样本识别结果良好，整体识别率为83.3%。结果表明该方法可以对混合颜料进行识别，对文物颜料分析具有实践意义。
		2024 Vol. 44 (08): 2357-2364 [摘要] ( 110 ) RICH HTML PDF (20516 KB) ( 155 )

	2365	毛竹向杉木林扩张不同阶段叶面积指数地面高光谱遥感模型研究
		李聪慧^1，2，李宝银^1*，毛振伟³，李璐飞³，余坤勇⁴，刘健⁴，钟全林¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2365-07
		毛竹向杉木林扩张会引发“林退竹进”、林权纠纷等生态与经济问题。利用遥感有效反演毛竹演替过程对于科学管控森林资源意义重大。为了揭示地面高光谱在毛竹扩张不同阶段叶面积指数（LAI）反演的有效性，以毛竹在杉木林中扩张为研究对象，沿毛竹扩张方向设置四类杉竹比例样方，模拟扩张Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ阶段，根据原始光谱及开方、对数、倒数、一阶微分、二阶微分等10种光谱变换数据与不同扩张阶段LAI相关性选取特征波段，构建归一化植被指数（NDVI）、黄光波段指数（YI）等7个LAI显著相关植被指数，分别建立光谱信息与植被指数的五类单因素回归模型，基于植被指数利用神经网络、决策森林回归、贝叶斯线性回归和线性回归四种机器学习方法构建多因素回归模型，探讨毛竹向杉木林不同扩张阶段LAI高光谱反演模型适用性。结果表明：原始光谱的一阶微分、二阶微分、对数一阶微分和倒数一阶微分四类微分变换能够丰富光谱信息，更好表征毛竹向杉木林的扩张过程；植被指数中，YI与毛竹LAI相关系数最大，表现出毛竹扩张过程的高敏感性，NDVI反演效果最佳，但基于传统植被指数建模的总体反演效果不佳；基于微分变换光谱的二次多项式和幂指数回归模型在各扩张阶段表现更佳，神经网络算法在LAI反演方面优于其他机器学习算法，总体来看，基于光谱变换的传统回归算法优于机器学习建模方法。扩张第Ⅲ阶段基于对数倒数一阶微分变换光谱构建的模型（y=5.291 4e^183.76x）拟合效果最佳，建模集和验证集R²分别为0.735和0.742，RMSE分别为0.733和0.468，nRMSE分别为14.0%和9.9%，建议毛竹扩张管控选在竹林各半的混交林中。系统开展毛竹不同扩张阶段LAI高光谱反演模型的创新分析，将为科学营林造林管理奠定基础。
		2024 Vol. 44 (08): 2365-2371 [摘要] ( 84 ) RICH HTML PDF (17192 KB) ( 31 )

	2372	长白山常见树种新叶与老叶的光谱特征差异分析
		陈俊杰¹，于泉洲^1，2*，汤庆新¹，梁天全¹，姜杰¹，张宏立¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2372-09
		揭示新叶与老叶叶片的叶属性及其光谱特征的差异，不仅对于植被生理生态参数的无损监测有重要意义，而且可为林业定量遥感提供更多理论支撑。对长白山8个树种的新叶和老叶叶片进行采样和光谱测量，获取新老叶片的反射率光谱曲线，并进行一阶微分变换和光谱指数计算，同时实验测定比叶面积（SLA）、叶含水率、叶氮含量及叶碳含量等叶属性参数。利用方差分析与相关性分析方法，研究不同树种新老叶片在理化性质、光谱特征上的差异，并分析两者的相关性在新老叶之间的差异。结果表明：（1）多个树种的叶属性在新老叶的表现出显著差异。除叶碳含量之外，其他3个叶属性均在多个树种新老叶间表现出显著的差异性，叶碳含量在新老叶间均不存在显著差异。（2）不同树种叶片光谱特征在新老叶间的差异不一致，仅枫桦、裂叶榆、三角槭和红松的新老叶具有较明显的光谱曲线特征差异，枫桦新老叶在光谱三边特征表现出显著差异，尤其是红边。（3）叶属性与光谱信号的相关性在新老叶间表现出显著差异，说明光谱对新老叶叶属性的指示能力不同。近红外光谱反射率对老叶叶氮含量的指示能力强于新叶，而多个光谱指数对新叶含水率和叶碳含量的指示能力强于老叶。研究表明新老叶间不仅叶属性和光谱特征存在差异，而且二者之间的相关性也不同，这对于森林叶属性的无损观测过程中选择代表性叶片具有指导意义。
		2024 Vol. 44 (08): 2372-2380 [摘要] ( 87 ) RICH HTML PDF (5580 KB) ( 114 )

	2381	利用光谱学分析探究高温木叶黑釉瓷的实验模拟
		熊露^1，2，袁寅洁¹，李丹¹，杨轩¹，季然¹，李其江^1，2，吴军明¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2381-07
		高温木叶黑釉瓷作为一种兼具雅致和审美特点的文化符号，因其独特的装饰效果逐渐成为中国茶道文化中备受青睐的陶瓷器具。然而，其配烧技术至今仍然神秘莫测，虽得到学者们的持续关注仍未完全披露其形成和机理。为此，采用实验模拟方法并结合光谱学分析，通过利用样品色调角h°、饱和度C^*以及反射光谱曲线和超景深显微镜观察分析釉面显微结构及其与黑釉呈色之间的关系，揭示了黑釉呈色和木叶纹清晰展现的机理，并基于传统黑釉筛选出了一组最佳的釉料配烧参数，其中Si/Al摩尔比在10.14~10.47，MgO摩尔量为0.19~0.22，CaO摩尔量为0.42~0.47，施釉厚度在0.7~0.9 mm之间可使黑釉呈现出最稳定的色泽和清晰度，并且木叶纹装饰较为理想。研究结果表明，合理的釉料配方组成及施釉厚度等对于黑釉的色调呈现和木叶纹清晰装饰具有至关重要的作用，同时，所采用的光谱学分析方法和实验模拟方法可以有效地辅助陶瓷行业中的釉料配方优选研发，有望提高制瓷工艺的精细化和智能化水平。同时，实现了对木叶黑釉显微结构与反射光谱曲线特征的解析，凸显了光谱学分析方法在陶瓷泥釉料研发方面的应用前景，有助于促进陶瓷文化的发展，为珍贵文化遗产的保护、传承和发扬提供理论支持，具有重要的实际应用价值。
		2024 Vol. 44 (08): 2381-2387 [摘要] ( 78 ) RICH HTML PDF (28007 KB) ( 121 )

	2388	不同光照模式信息融合的苹果霉心病近红外快速识别
		肖男¹，李翰林¹，翁定康¹，胡栋¹，孙通^1*，熊永森²
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2388-07
		苹果清脆甘甜，物美价廉，在我国具有极高的经济价值，是苹果产区乡村振兴的特色支柱产业。霉心病是苹果主要的内部缺陷之一，极大影响苹果的品质，若未能及时剔除将不利于苹果品牌建设，严重影响苹果产业发展。利用近红外光谱技术获取苹果在不同摆放姿态和光照模式下的光谱，去趋势(Detrend)、基线校正(Baseline)、二阶导数(SD)方法对原始光谱进行预处理，应用支持向量机(SVM)方法建立苹果霉心病判别模型，分析不同摆放姿态下光照模式对霉心病检测影响，并探索不同光照模式光谱信息融合的苹果霉心病检测方法。结果表明，在单光照模式下，180°光照模式对正常苹果有较高的判别正确率，而135°光照模式对霉心病苹果有较好的识别正确率；对于单光照模式，在果梗向右姿态和135°光照模式下获得最优的SVM模型，其模型校正集的敏感性、特异性及正确率分别为1、0.978 2和0.986 3，预测集的敏感性、特异性及正确率分别为0.888 8、0.956 5和0.937 5。对于不同光照模式的信息融合，大部分光照模式的信息融合能一定程度上提高苹果霉心病判别模型的性能；在果梗向右姿态下180°与135°光照模式信息融合中获得最优的SVM模型，其模型校正集的敏感性、特异性及正确率均为1，预测集的敏感性、特异性及正确率分别为0.888 8、1和0.968 7，与单光照模式的最优模型相比，模型性能有所提高。该研究提供了一种基于近红外光谱和不同光照模式信息融合的苹果霉心病无损识别的新思路，也可为其他水果的内部品质无损检测提供参考。
		2024 Vol. 44 (08): 2388-2394 [摘要] ( 81 ) RICH HTML PDF (2450 KB) ( 91 )

	2395	地基MAX-DOAS系统获取大气水汽垂直柱浓度方法研究
		周闯，张琦锦，李素文^，雒静，牟福生^
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)08-2395-06
		水汽在大气水循环中起着重要的作用，决定全球的云分布，其浓度的变化影响降水发生频率。降水是影响气候和环境的重要因子，开展准确获取大气水汽浓度是环境气候研究中一个极其重要的课题。多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)是一种快速、准确获取大气痕量气体浓度的遥测方法。由于其稳定、实时在线、多组分同时监测和非接触测量等优势，该技术逐步成为反演大气水汽垂直柱浓度的新方法。针对水汽的吸收峰波段范围窄，浓度较高时会出现饱和吸收效应，构建了地基MAX-DOAS水汽垂直分布探测系统，开展了精确获取水汽垂直柱浓度的反演算法研究，并以淮北为研究地点获取了水汽垂直柱浓度。反演过程中，选取天顶方向采集的当圈太阳光谱作为参考谱，根据DOAS算法反演得到其他仰角水汽差分斜柱浓度(dSCD)，最终解析出水汽的垂直柱浓度(VCD)，其中大气质量因子(AMF)通过几何近似法获得。为了降低其他气体的干扰影响，实验前对比分析了不同波段反演水汽差分斜柱浓度的反演误差，确定最优反演波段433～452 nm。于2023年2月24日至2023年4月2日在淮北地区开展连续观测。实验结果表明：监测期间淮北地区水汽浓度具有早晚高中午低的V型日分布特征。将观测的水汽垂直柱浓度结果和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ERA5再分析日值数据进行相关性分析，二者具有较好的一致性(R=0.95)。分析监测期间风速、风向与H₂O VCD分布关系，发现当风向在60°附近且风速小于5 m·s^-1时，H₂O VCD呈现升高的趋势。在污染阶段，小风速和较高水汽浓度是普遍存在的特征。研究表明，搭建的地基MAX-DOAS系统在蓝光波段可对水汽垂直柱浓度进行有效监测，为反演大气水汽垂直柱浓度提供了一种有效的技术手段。
		2024 Vol. 44 (08): 2395-2400 [摘要] ( 83 ) RICH HTML PDF (8820 KB) ( 102 )

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