光谱学与光谱分析

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2024年 44卷 10期刊出日期：2024-10-01

论文

论文

	2701	基于水凝胶表面增强拉曼光谱（SERS）基底检测研究进展
		汪德颖^{1, 2}，盛万里³，邹明强¹，裴佳欢^{1, 2}，罗云敬²，齐小花^1*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2701-08
		表面增强拉曼光谱(SERS)具有超高灵敏度、指纹信息、少量样本和无损检测等独特优势，设计和制备具有优异重现性和稳定性的SERS基底是实现SERS检测技术进一步发展的关键因素。水凝胶是一种新型的封装材料，其交联聚合物网络具有能够保留大量水分的三维分层结构，并且对杂质具有良好的阻隔作用和强大的抗干扰能力。水凝胶SERS基底具有低成本、高灵敏度、快速检测、高通量等诸多优点，在这篇综述中，主要从SERS基底研究进程，水凝胶SERS基底优点，水凝胶SERS基底在食品、生物、环境检测领域的应用三个方面进行综述，以期为水凝胶SERS基底制备提供新的参考。首先，针对SERS基底研究进程，早期的固定金属纳米粒子(MNPs)刚性固态基底中，MNPs倾向于氧化和聚集，SERS基底重现性差，无法对表面粗糙样品进行分析；柔性支撑材料上修饰MNPs的SERS基底中，MNPs检测过程中容易分离，SERS基底灵敏度和稳定性差。为获得具有良好均匀性和稳定性的SERS基底，将水凝胶与等离子体纳米结构结合，水凝胶作为MNPs的保护层为SERS分析提供了可靠的尺寸和电荷选择性，同时保持了高渗透性。其次，水凝胶SERS基底可以无需样品预处理对待测物实现原位检测，生物相容性复合水凝胶可以直接体内检测，DNA水凝胶可以精确识别，修饰多重抗体的水凝胶可以同时检测多种分析物，可调网孔尺寸的微凝胶对目标物具有选择筛分作用，三维纳米结构的水凝胶提供更多吸附热点。目前，制备的水凝胶SERS微粒、芯片、贴片等在食品安全、生物医药，环境监测的现场痕量分析方面显示出巨大的潜力。综上，水凝胶SERS基底的制备具有很好的发展前景，能够为今后的分析检测领域提供新的借鉴。
		2024 Vol. 44 (10): 2701-2708 [摘要] ( 139 ) RICH HTML PDF (17534 KB) ( 309 )

	2709	聚合物玻璃化转变太赫兹光谱技术研究进展
		柯智林¹，董冰²，凌东雄^2，魏东山^{2, 3}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2709-08
		聚合物玻璃化转变作为非晶聚合物的玻璃态和高弹态之间的转变，对材料性能尤其是力学性能具有重要影响。太赫兹光谱作为一种新型的光谱分析技术，具有非接触、快速和高灵敏度等优势，在聚合物玻璃化转变研究中显示出重要的应用潜力。通过对近15年来文献中的研究结果进行总结和分析，旨在全面了解太赫兹光谱技术在该领域的应用现状，并展望其未来发展方向。首先介绍了聚合物玻璃化转变的特性，探讨了传统的测量方法以及它们所面临的限制，如热分析法、动态机械分析法和红外光谱法等。为了弥补这些局限性，研究者们开始寻找新的研究手段。太赫兹光谱技术具有同时提供光谱和相位信息的能力，可以直接测量材料的折射率和介电常数，而折射率的变化可以反映聚合物链的自由体积变化，这是太赫兹光谱可以探测聚合物玻璃化转变的根本原因。接着，总结了近年来太赫兹光谱技术在聚合物玻璃化转变研究中的应用进展，对不同聚合物材料的研究结果进行了详细阐述，包括聚甲醛、聚酰胺、聚ε-己内酯、聚乳酸。研究结果表明，太赫兹光谱技术可以精确测定聚合物的玻璃化转变温度，并提供聚合物结构和构象的微观信息，揭示聚合物玻璃化转变机制。进一步，还指出了太赫兹光谱技术存在的问题，包括太赫兹光谱仪的频宽限制和高成本。因此，未来研究需要进一步改进太赫兹源和仪器的性能，开发更有效的数据分析方法，并探索太赫兹光谱技术在工业应用中的潜力。总体而言，太赫兹光谱技术作为一种新兴的研究工具，在聚合物玻璃化转变领域取得了积极的进展，并具备实现聚合物的快速、灵敏检测以及精确结构分析的能力。
		2024 Vol. 44 (10): 2709-2716 [摘要] ( 100 ) RICH HTML PDF (16207 KB) ( 193 )

	2717	太赫兹技术在复合材料缺陷检测中的研究进展
		蒋玉英^{1, 2, 4}，温茜茜^{1, 2, 3}，葛宏义^{1, 2, 3*}，陈浩^{1, 2, 3}，江梦蝶^{1, 2, 3}，赵洋⁴，王佳慧⁴
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2717-10
		复合材料制品因具有高强度、低重量、耐腐蚀性等优点，在航空航天、建筑、海洋等多个行业中广泛应用。然而在复合材料的生产或使用过程中，不可避免地会损伤和破坏材料，降低材料性能，带来无法预料的安全隐患。因此，如何对材料内部的损伤类型和程度进行无损检测成为近年来的热点研究课题。常用无损检测技术在复合材料缺陷检测方面有一定的局限性，而太赫兹（Terahertz，THz）技术以其光子能量低、穿透性强的特点，能够实现高分辨率的无损探伤，不会对被测材料造成电离破坏，被广泛应用于复合材料的缺陷检测。THz技术的优势在于其对材料的化学成分和晶体结构的敏感性，通过分析THz波的频谱和相位信息，可获取有关材料内部的细节信息，如缺陷类型、大小和分布等，这对于复合材料的质量控制和性能评估非常重要。文章首先概述了复合材料、常用无损检测技术和THz技术的基本原理；其次对复合材料制造或使用中产生的分层、夹杂、孔隙、冲击损伤、热损伤等缺陷进行分类，并重点阐述了THz技术在不同类型缺陷检测中的应用；然后总结了THz技术在复合材料缺陷检测中面临的挑战，包括THz成像分辨率受限，难以提供足够的细节信息、复合材料结构的非均匀性，导致THz波在复合材料内部的传播复杂多样、现有缺陷识别技术和设备，限制了THz在复合材料缺陷检测中的应用；最后对未来发展方向进行了展望，其中包括改进成像系统，提高THz成像分辨率的同时减少检测时间、结合人工智能和深度学习技术，完善不同类型缺陷的快速精准识别、提高数据处理的实时性，实现复合材料的在线检测，并优化复合材料缺陷检测平台。这些发展方向将进一步推动THz技术在复合材料领域的应用，提高检测效率和准确性，促进复合材料制造和应用的发展。
		2024 Vol. 44 (10): 2717-2726 [摘要] ( 114 ) RICH HTML PDF (19588 KB) ( 130 )

	2727	卡尔曼滤波方法在腔衰荡光谱技术探测气体中的应用
		李德浩¹，王丹^1*，李治艳¹，陈浩²
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2727-06
		腔衰荡光谱技术(CRDS)是一种高灵敏度的痕量气体浓度测量技术，其中衰荡时间的处理尤为重要。为减小由采集和实时测量过程中的噪声影响而引入的衰荡信号测量误差，采用了卡尔曼(Kalman)滤波处理腔衰荡光谱。该方法通过传统滤波方法预处理获取卡尔曼滤波参数观测噪声协方差σ²_v(R)，并调整过程激励噪声协方差σ²_w(Q)，评估滤波效果来优化测量结果。采用含有白噪声的模拟衰荡信号，利用线性回归总和法(LRS)拟合出本底衰荡时间和衰荡时间并进行卡尔曼滤波处理。从均值、标准偏差、残差标准偏差(RMSE)和不同噪声水平四个方面来比较分析，获取合适的Q值范围，分别是小于1×10^-7和0.001。实验条件下，应用基于中心波长405 nm的二极管激光器和反射率达99.99%以上的高反镜搭建的CRDS气体检测系统，进行大气环境下的NO₂浓度测量。采用卡尔曼滤波对本底衰荡时间和衰荡时间进行处理分析。实验结果表明：(1)选取Q值小于1×10^-7的卡尔曼滤波处理本底衰荡时间，滤波后的最低检测限提高了9.12倍，并达到4.9×10^-11；(2)取Q值为0.001处理衰荡时间，保留了时间响应信息，达到明显的降噪作用；(3)系统时间分辨率为1 s，相比于以往降低时间分辨率以提高检测限的方法，卡尔曼滤波方法提升了系统灵敏度。实验结果与模拟结果的吻合度，验证了卡尔曼滤波在稳定性和降噪方面的效果。卡尔曼滤波方法在CRDS光谱探测气体的应用，具有很好的实用性，为其他气体的测量优化提供了方法和参考依据。
		2024 Vol. 44 (10): 2727-2732 [摘要] ( 87 ) RICH HTML PDF (6864 KB) ( 202 )

	2733	基于多项式求根的双厚度透射法确定液体光学常数
		杨百愚，李磊，王伟宇，武晓亮，王翠香，范琦^*，刘静，徐翠莲
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2733-06
		光谱反演法可实现液体光学常数（消光系数和折射率）的确定，其中双厚度透射法是有代表性的光谱反演法之一。由于液体自身无法形成确定的形状，需要盛放在透明容器（液体池）中，因而通过实验测量得到的光谱透射率包含了液体池光学常数的影响，这使得基于双厚度透射法所建立的光谱透射率方程极为复杂，难以求得解析解，通常采用反演法来计算液体的光学常数。现有的反演法存在如下问题：一是反演迭代耗费时间，二是反演迭代会引入误差，三是反演法得到的液体折射率存在二值问题。为解决上述问题，基于三层介质结构（液体池），考虑光在两种介质分界面上的多次反射，建立液体厚度满足整数比的光谱透射率方程组。通过代数运算获得与消光系数有关的多项式方程，求解并选择大于0小于1的实数根来计算消光系数；另求解关于液体池光学窗口反射率的一元二次方程，选择大于0小于1的根来计算液体和容器分界面的反射率，进而计算得到液体折射率的两个值。再用另一材料制作的液体池测量液体的光谱透射率，然后结合已经得到的消光系数作相关计算，会另外得到液体折射率的两个值，从四个值中选择相同者即为液体的折射率。作为应用示例，选用文献中水在0.5～1.0 μm光谱范围的光学常数作为“理论值”、光学常数已知的石英玻璃和有机玻璃作为液体池材料。在不考虑仪器测量误差的情况下，将上述文献数据代入光谱透射率方程，计算得到的透射率作为“实验数据”。然后用多项式求根的方法确定水的光学常数，所得结果与“理论值”完全符合。模拟过程和计算结果表明：新方法是可用的，该方法解决了反演法的计算耗时、迭代误差以及折射率的二值问题，为液体光学常数的确定提供了一个新选择。
		2024 Vol. 44 (10): 2733-2738 [摘要] ( 66 ) RICH HTML PDF (1782 KB) ( 159 )

	2739	高速冲击波下的高温空气辐射光谱研究
		唐维鑫，丁涛，李东鲜，张昌华^*，李萍
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2739-06
		飞行器再入地球大气层过程中，高速飞行器头部的温度可达到10 000 K以上导致飞行器气动性能的变化。空气的辐射加热是飞行器表面传热的主要来源之一，对高速冲击波下的空气辐射光谱进行测量研究，是研究超高速飞行器飞行过程中辐射效应和动力学行为的重要基础。目前高温空气辐射光谱的测量数据依旧较少，还需要大量的实验数据对计算模型进行改进优化。利用氢氧爆轰激波管结合瞬态光谱测量系统获得了速度在3 259～8 218 m·s^-1下高温空气在紫外-可见区的辐射光谱，并对典型高温空气辐射光谱进行了特征光谱的光谱识别和模拟，模拟结果和实验结果吻合较好，验证了光谱识别的准确性和可靠性；同时探究了激波速度对于高温空气辐射特性的影响，并对特征光谱进行了动力学行为分析。结果表明，在波长225～675 nm范围内，特征光谱主要存在于波长小于500 nm的区域；不同速度下的辐射光谱中存在不同的特征光谱，通过光谱识别后发现随着激波速度的增加，先后出现OH(A-X)、NO(γ, ε, δ)、NH(A-X)、N₂(C-B)、N⁺₂(B-X)和H_α等特征光谱，获得了辐射特性随激波速度的变化情况。还根据辐射光强度随时间变化曲线获得了波后空气激发的弛豫时间，随着速度的增加，弛豫时间在逐渐缩短，与速度近似呈现指数关系。研究了激波速度对高温空气辐射特性的影响，研究结果为飞行器热防护设计和超高声速再入大气层过程的计算模型的验证优化提供实验数据和参考。
		2024 Vol. 44 (10): 2739-2744 [摘要] ( 88 ) RICH HTML PDF (3163 KB) ( 106 )

	2745	微波吸波材料在太赫兹、红外段反射谱测量研究
		蔡禾^{1, 2}，李粮生^{1, 2*}，朱先立^{1, 2}，李进春^{1, 2}，孙旺^{1, 2}，朱勇^1，2，殷红成^{1, 2}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2745-08
		吸波材料是外形隐身技术的有效补充技术，电磁波进入到吸波材料内部后，应该被迅速地最大限度的衰减掉，因此，在设计吸波材料的电磁参数时，一方面要考虑阻抗匹配，使电磁波最大限度地进入到材料内部，另一方面，要确保进入到材料内部的电磁波尽可能被全部衰减掉。对吸波材料来说，也就是材料要有较大的介电常数虚部和磁导率的虚部，它们会引起电磁波能量的衰减。传统的吸波材料主要针对于微波，随着技术的发展，太赫兹雷达已投入使用，传统的微波吸波材料能否对太赫兹频段、乃至红外段有效衰减，以及这些吸波材料在太赫兹频段的评估成为了有必要研究和探讨的问题。分别基于矢量网络分析仪的微波暗室测量系统、太赫兹时域光谱测量系统、以及傅里叶变换光谱系统对2种微波段吸波材料板开展深入测量研究，在微波段反射率测量基础上，拓展到太赫兹、红外波段，测量了这些材料1 GHz～180 THz的雷达吸波材料反射率。测量结果表明，随着频率的升高，吸波材料表面形态、粗糙度对反射率形成了一定的影响，并针对这种影响在太赫兹、红外波段进一步开展了吸波材料反射特性随角度的变化的研究；为了弄清吸波材料在太赫兹、红外频段的吸波原理，将吸波涂层从金属衬板上剥离后进行了测量，获得了该吸波涂层2～180 THz的反射率、透射率，并基于Kamers-Kronig关系计算了该复合吸波材料等效的介电参数，测试结果证明，微波波段的吸波材料在太赫兹、远红外频段仍具备一定的吸波能力，太赫兹、红外不足以穿透该吸波材料的反射涂层到达金属衬板，其吸收主要来自反射吸收和吸波材料表面的散射。
		2024 Vol. 44 (10): 2745-2752 [摘要] ( 78 ) RICH HTML PDF (16522 KB) ( 145 )

	2753	基于太赫兹时域光谱技术的CFRP薄涂层厚度检测方法
		黄宇蕾^{1, 2}，李卫星^{1, 2}，朱美强^{1, 2*}，张楠^{3, 4}，柯琳⁵，邹亮^{1, 2}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2753-08
		针对碳纤维增强复合材料(CFRP)上的薄涂层测厚存在的基底各向异性、多重反射、回波重叠、环境噪声等问题，提出基于太赫兹时域光谱技术与稀疏分解的涂层测厚方法，并在仿真波形和实际样品上成功验证。CFRP通常由碳纤维与环氧基体牢固结合并多层复合而成，具有各向异性特点，在光学性质上表现为CFRP上同一位置不同入射方向、同一入射方向不同位置的反射波形均存在差别。这致使基于理论模型的优化算法用于其上涂层测厚时精度有待提高。另外，在涂层较薄时，受噪声与多重反射等因素的干扰，无法直接在时域根据反射波形区分涂层界面，即直接使用飞行时间法(TOF)难以获得涂层厚度。为此，使用稀疏分解法来定位薄涂层的分界面，再结合TOF法计算CFRP上薄涂层的厚度。首先，分析了多层结构上的太赫兹反射信号与信号稀疏分解模型之间的联系，并利用参考信号构成稀疏字典。然后，鉴于太赫兹信号的传播路径只在分界面发生改变这一先验知识，即涂层层数决定了信号稀疏分解后非零脉冲个数，使用前向正交匹配追踪算法(LAOMP)求解太赫兹反射信号的稀疏表示。LAOMP算法可直接指定稀疏度，便于选择稀疏脉冲定位涂层分界面。获得对应于各涂层界面的脉冲后，使用TOF法求得涂层的厚度。最后，在总厚度分别为102和66 μm的双涂层仿真数据与实际样品上验证方法的性能，并与经典基于L1范数的谱投影梯度算法（SPGL1）进行了对比。结果表明：在相邻涂层折射率差别较小的情况下，LAOMP算法可以有效检测CFRP上35 μm的薄涂层。在总厚度为66 μm的双涂层样件上，检测误差在11%以内，具有调参简单、结果稳定的优点。
		2024 Vol. 44 (10): 2753-2760 [摘要] ( 125 ) RICH HTML PDF (4629 KB) ( 118 )

	2761	基于BP神经网络模型的呼出气δ ¹³C、δ ¹⁸O同位素丰度测量方法研究
		黄文彪^{1, 2}，夏滑^2，王前进^{1, 2}，孙鹏帅²，庞涛²，吴边²，张志荣^{1, 2, 3, 4}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2761-07
		碳13(¹³C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用，精准测量CO₂中碳（C）和氧（O）同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术（TDLAS）具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优点，在多个领域得到广泛应用，同时完全适用于气体同位素的测量研究。该研究面向人体呼出气体中的CO₂气体检测需求，基于直接吸收光谱技术，采用中心波长为4.32 μm的量子级联激光器（QCL）结合光程为14 cm/44 mL的小容积气体吸收腔体，完成了同时测量¹⁶O¹²C¹⁶O、¹⁸O¹²C¹⁶O和¹⁶O¹³C¹⁶O的多组分同位素气体浓度的实验系统。基于反向传播（BP）神经网络模型，降低直接吸收光谱系统中光源稳定性和测量样品气体波动带来的噪声干扰。结果表明：基于BP神经网络模型的同位素丰度测量精度与稳定性均优于吸光度峰值比法，¹⁶O¹³C¹⁶O与¹⁸O¹²C¹⁶O的浓度测量精度分别提高约1.27与1.58倍。Allan方差分析表明，当积分时间为106 s时，采用BP神经网络模型的¹³C与¹⁸O同位素丰度测量精度分别为0.97‰和1.47‰，相比吸光度峰值比法测量精度提高了约2.1倍与1.2倍。充分证明了基于BP神经网络模型的同位素丰度测量方法的可行性，为研制高精度同位素丰度传感器奠定基础。
		2024 Vol. 44 (10): 2761-2767 [摘要] ( 67 ) RICH HTML PDF (7657 KB) ( 132 )

	2768	基于近红外光谱的小麦成分检测仪
		毛立宇^{1, 2}，宾斌^1，张洪明^2，吕波^{2, 3*}，龚学余¹，尹相辉¹，沈永才⁴，符佳²，王福地²，胡奎⁵，孙波²，范玉²，曾超²，计华健^{2, 3}，林子超^{2, 3}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2768-10
		当前较为传统和普遍的谷物成分和品质检测方法主要是传统分离式、人工检测，传统检测方法的主要问题是耗费时间长效率低，无法实现快速检测。近红外（NIR，波长范围：780～2 500 nm）光谱分析技术具有适用样品范围广、定量测量精度高、检测时间极短，分析效率高，无损检测，不污染环境、操作简单、可以实现现场快检或在线检测等优点，广泛的应用于谷物和粮食品质的在线或快速检测。目前现有的近红外谷物检测仪器一般能检测谷物少数成分的结果，但结构复杂、价格昂贵。且由于不同季节不同地区谷物的差异导致模型适用性差，难以在基层谷物收购、加工和流通环节推广应用。针对这些问题，设计了一款基于近红外光谱分析的小麦品质检测仪。采用Python上位机来控制近红外光谱仪，通过设定和修改采集参数集成控制检测仪三个舵机以及重量传感器，实现光谱采集，并对光谱数据进行预处理，代入模型计算得到目标样品的理化指标。通过主成分分析（PCA）处理去除异常值，后经过递推平均滤波、标准正态变换(SNV)等预处理，再经过竞争自适应重加权采样（CARS）特征筛选后利用偏最小二乘回归（PLS）得到最优模型。测试结果表明，该系统能够长时间稳定运行，并有效降低了杂散光、样品均匀性等因素带来的误差。并可实现一台机器对不同地区不同季节的小麦的水分、湿面筋、白度和容重指标的检测，可以满足谷物收购与储存等方面的需求。
		2024 Vol. 44 (10): 2768-2777 [摘要] ( 97 ) RICH HTML PDF (8672 KB) ( 187 )

	2778	机器学习与斯塔克展宽法结合的等离子体电子密度诊断方法
		张婷琳，唐龙，彭东宇，汤昊，姜盼盼，刘博通，陈传杰^*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2778-07
		电子密度是等离子体基本参数之一。H_β是基于斯塔克展宽的发射光谱法最常用的谱线。在大气压条件下，范德瓦尔斯展宽对H_β谱线加宽的贡献突出，它与等离子体的气体温度有关。为了提取斯塔克展宽，需要利用分子的转动温度预先确定气体温度，因而其结果必然存在一定的误差，从而导致在谱线的非线性参数拟合中将气体温度的误差传递给电子密度。提出了一种基于机器学习的随机森林回归模型与基于发射光谱的斯塔克展宽法相结合的电子密度光谱诊断方法。通过与传统最小二乘法的误差特性进行对比发现，该方法具有更好的鲁棒性和泛化性能，能够精确且快速地诊断电子密度。通过在气体温度中引入随机偏差，利用谱线展宽模型仿真出不同等离子体状态下的H_β谱线，将其作为机器学习的训练数据集。将每组带温度偏差的谱线强度分布与对应的电子密度构成样本集，对随机森林模型进行训练，使模型得到最小均方误差的超参最小叶节点和决策树数量分别为2和100。在模拟中，考虑到气体温度的诊断误差，将带温度偏差的光谱数据作为模型输入，预测出电子密度。研究表明，经训练后的随机森林模型对电子密度的预测结果与真实值之间的平均相对误差小于3%。利用气体温度误差范围为0~±10%的光谱测试集对模型进行评估，随着温度误差增大，模型预测结果比最小二乘法的结果更好。当气体温度误差为±10%时，模型预测电子密度的均方误差相比于最小二乘法降低了30%以上。在光谱数据训练集中，当训练数据集引入的偏差范围为0~±10%时，模型的预测均方误差达到最小，鲁棒性优于最小二乘法，而当训练数据集所含偏差超过±10%时，模型的预测结果较差。另外，利用训练好的随机森林模型分析H_β谱线所需的时间远远小于最小二乘拟合法。
		2024 Vol. 44 (10): 2778-2784 [摘要] ( 348 ) RICH HTML PDF (2860 KB) ( 78 )

	2785	基于多种分析方法对古陶瓷修复胶结材料的分析鉴定
		张瑶瑶^{1, 2}，付迎春^{1, 2}，魏书亚^{1, 2*}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2785-10
		文物中的天然有机胶结材料研究是文化遗产保护研究的热点之一，但是文物修复用的现代胶结材料的分析鉴定在文物保护中也是非常重要的。了解古陶瓷修复所用粘结材料的成分对于古陶瓷的后续修复十分必要。针对这一问题，采用傅里叶变换红外光谱法（FTIR）、热裂解气相色谱质谱联用（Py-GC/MS）技术和热辅助水解甲基化裂解气相色谱质谱（THM-Py-GC/MS）技术对一批古陶瓷修复用的未知胶结材料进行分析。研究发现，该胶结材料的红外光谱在1 252和829 cm^-1处的特征吸收峰符合环氧化合物的特征吸收峰范围，并且与红外谱库中环氧树脂标准谱图相匹配，表明该胶结材料为环氧树脂类的胶粘剂，且其中检测出吡啶类化合物、苯甲酸酯类化合物和伯醇类化合物等添加剂。之后，应用Py-GC/MS和THM-Py-GC/MS技术对该胶结材料的化学成分进行分析，检测出该胶结材料为双酚A型环氧树脂。为了改善环氧树脂胶粘剂的性能，还检测出该胶结材料中加入了胺类固化剂、邻苯二甲酸二异辛酯增塑剂、邻苯二甲酸二异辛酯非活性稀释剂。THM-Py-GC/MS技术因为其中的甲基化试剂会影响该胶结材料中胺类固化剂的分析与鉴定，所以直接Py-GC/MS方法更适合环氧树脂类胶粘剂的分析与鉴定。该研究展示了利用多种科学技术手段确定了古陶瓷文物修复用的现代胶结材料种类，所建立的适用于分析鉴定古代天然胶结材料的Py-GC/MS实验方法同样也适用于环氧树脂类胶粘剂的快速识别，同时为文物未知修复材料的鉴定提供了新视角。
		2024 Vol. 44 (10): 2785-2794 [摘要] ( 81 ) RICH HTML PDF (2963 KB) ( 109 )

	2795	2,5-二氯嘧啶振动光谱的实验和理论研究
		陈恒杰¹, 方旺¹, 张家伟^1*, 陈双扣²
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2795-10
		采用KBr压片(KBr)、石蜡油(Nujol)、衰减全反射(ATR)和熔融(Liquid)四种样品制备方法，收集了2,5-二氯嘧啶(2,5-DCP)固相及液相、400~4 000 cm^-1范围内的傅里叶变换红外光谱(FTIR)，记录了80~3 200 cm^-1区间内的傅里叶变换拉曼光谱(FT-Raman)和激光拉曼光谱(Laser-Raman)被记录。为正确解释实验获得的振动光谱，首先采用14种密度泛函理论方法(DFT)及二阶微扰理论(MP2)对2,5-DCP的结构进行优化，获得谐性近似下的振动频率、红外强度和拉曼活性，并将拉曼活性转换到拉曼强度。进一步考虑非谐效应，在平衡结构附近展开微扰计算，得到简振坐标下的三阶、四阶力场，以振动二阶微扰(VMP2)理论得到2,5-DCP的非谐振动频率和非谐振动强度，发现B3LYP计算的非谐振动频率与实验值差异最小。基于优选的B3LYP方法，继续考察基组对振动频率的影响，通过9种基组计算结果发现6-311++G(2pd, 2df)获得的非谐振动频率最佳，其与实验值的均方根误差(RMSE)为6.75 cm^-1(22个振动模下为4.63 cm^-1)，6-311++G(d, p)在大大减少计算时间的同时，精度未有多大损失(6.79 cm^-1)。综上所述，基于B3LYP方法结合6-311++G(2df, 2pd)基组得到的非谐振动光谱是归属2,5-DCP实验光谱的最佳选择。基于最优计算结果、标度因子方法获得的振动基频，结合非谐红外振动强度、谐性近似下的拉曼强度、简振坐标示意图以及振动势能分布(PED)，对比到实验采集的红外和拉曼光谱，对2,5-DCP的所有基频和部分泛频进行了指认，发现两个振动耦合，一为3 054 cm^-1与1 554以及1 540 cm^-1的和频耦合导致；二为1 132 cm^-1与793+351 cm^-1和频及1 370～230 cm^-1差频耦合引起。最后预期了多个同位素取代下的2,5-DCP振动谱，同时检验了上述归属的正确性。
		2024 Vol. 44 (10): 2795-2804 [摘要] ( 65 ) RICH HTML PDF (6206 KB) ( 127 )

	2805	生菜镉污染可见-近红外光谱分析模型
		周雷进雨¹，周丽娜^1*，陈丽梅¹，孔丽娟¹，乔建磊²，李明堂³
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2805-07
		为了快速无损监测生菜受镉污染的程度，利用可见-近红外光谱进行生菜镉污染的分类监测。将土壤镉污染样品设置为0(CK，对照组)、5、10和20 mg·kg^-1，以不同污染程度下种植的生菜为研究对象，采集生菜叶片的可见-近红外反射光谱，分析镉污染下生菜叶片可见-近红外光谱反射率的变化规律。光谱信息经分析表明，在510~730 nm波段之间，随着土壤中镉含量的增加，生菜叶片的可见-近红外光谱反射率表现为先降低后增加；在730~799.53 nm波段之间，5和20 mg·kg^-1镉胁迫下生菜叶片反射率高于CK组，10 mg·kg^-1镉胁迫下生菜叶片反射率低于CK组；且在762.199 nm处出现了一个吸收谷。首先采用平滑（SG）、多元散射校正（MSC）、标准正态化（SNV）、平均归一化（MN）、SG+MSC、SG+SNV、SG+MN、SG+一阶导数（FD）、SG+二阶导数（SD）方法对原始光谱进行预处理，以提高信噪比。然后通过主成分分析（PCA）对原始光谱和各种预处理的光谱进行降维处理，最后将降维处理后的数据按照4∶1的比例划分训练集和测试集，分别与粒子群优化随机森林（PSO-RF）、遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）、BP神经网络（BP-NN）、极限学习机（ELM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）结合建立生菜镉污染的分类监测模型，并进行分析比较。结果表明，在不同的模型中，PSO-RF（SG）模型的识别效果最佳，其次是GA-SVM（SG+FD）模型和ELM（MSC）模型，PSO-RF（SG）、GA-SVM（SG+FD）、ELM（MSC）模型训练集的准确率均为100％，而测试集的准确率分别为100％、83.33％和79.17％；BP-NN模型和Naive Bayes模型的效果较差，BP-NN（SNV）模型训练集的准确率为42.72％，测试集准确率为50％；Naive Bayes（SG+FD）模型训练集准确率为71.84％，测试集准确率为83.33％。说明采用可见-近红外光谱结合粒子群优化随机森林建模能够为生菜重金属污染监测提供一种新思路。
		2024 Vol. 44 (10): 2805-2811 [摘要] ( 63 ) RICH HTML PDF (5095 KB) ( 113 )

	2812	基于多模型决策融合的苹果产地判别及糖度含量预测
		姜小刚^{1, 2}，何聪^{1, 2}，姜楠³，黎丽莎¹，朱明旺¹，刘燕德^{1, 2*}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2812-07
		苹果产地溯源与苹果糖度含量预测具有非常重要的现实意义，通过建立模型达到产地判别与糖度预测目的。为了克服单个模型的局限性，通过将多个模型的预测结果综合，提高整体预测性能。采用近红外光谱结合多模型决策融合策略对苹果产地进行溯源鉴别，对苹果糖度值进行预测，验证理论方法的可行性。采用手持式近红外检测仪采集了苹果样本的光谱，使用样本光谱结合随机森林（RF）方法、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）与支持向量机（SVM）方法建立了苹果产地判别模型。再对三种判别模型输出的预测结果使用投票制决策融合方法，输出新的判别结果。对所有苹果样本采集了糖度实际值，使用样本光谱与糖度实际值结合随机森林（RF）、偏最小二乘回归（PLSR）与支持向量回归（SVR）方法建立了糖度预测模型。采用三种回归模型输出的结果，通过加权法决策融合策略输出新的糖度预测结果。在不使用投票决策方法时，三种定性建模方法中使用RF方法建立判别模型效果最好，预测准确度达到88.71%。使用SVM方法预测效果最差，预测准确度为77.43%。使用投票决策方法后，对苹果产地鉴别的准确度达到93.42%，其预测的精确度与召回率也达到了双高，均在85%以上。在不使用加权的决策融合方法前提下，三种定量建模方法对苹果糖度的预测均有不错的效果。三种方法预测的决定系数均约0.87，预测均方根误差均约为0.78。使用了加权的决策融合方法，对糖度的预测效果有一定的提升。预测决定系数为0.91，预测均方根误差为0.66。通过在苹果产地的鉴别与苹果糖度的预测中，使用多模型决策融合方法提高了苹果产地判别的正确率，提升了对苹果糖度预测的准确性，证实了所提方法的可行性。同时，手持式近红外检测仪结合多模型决策融合方法也为现场无损检测分析提供了一种新的高精度预测手段。
		2024 Vol. 44 (10): 2812-2818 [摘要] ( 71 ) RICH HTML PDF (7328 KB) ( 155 )

	2819	柠檬酸发酵过程种子罐培养液质量参数的近红外预测模型
		穆良银¹，赵忠盖^1*，金赛²，孙福新²，刘飞¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2819-08
		在柠檬酸发酵过程中，种子罐中菌种培养的好坏将直接关系到发酵的水平，因此快速准确检测种子罐中培养液质量参数非常重要。柠檬酸发酵过程中种子罐培养液质量参数目前大多采用人工测量，无法满足实时监控和精确控制的需求。基于近红外光谱，针对种子罐培养液中总酸（TA）和还原糖（RS）的测量，构建了化学计量模型。首先，对原始光谱进行分析，为消除随机噪声以及减少批次差异性对于样本光谱的影响，依次采用平滑处理（SG）和去趋势处理（DT）的SG-DT方法进行光谱预处理。然后，利用间隔偏最小二乘（iPLS）方法对光谱进行特征波长选择，讨论了不同划分区间数对选择结果的影响，并确定了目标质量参数为总酸（TA）时的最佳划分区间数为21，特征波长个数为495，目标质量参数为还原糖（RS）时的最佳划分区间数为20，特征波长个数为361。分析光谱变量和质量参数变量之间的相关程度，引入BP网络建立总酸（TA）的校正模型，分别用PLSR和BP网络建立还原糖（RS）的校正模型，比较模型预测效果以确定最优模型。得到基于BP网络的总酸（TA）的最优预测模型的R²_p为0.808 5，RMSEP为0.123 4；基于BP网络的还原糖（RS）的模型预测效果优于PLSR模型，最优模型的R²_p为0.964 7，RMSEP为0.173 9。在复杂的柠檬酸发酵系统中实现了发酵过程中菌种培养过程多质量参数在线预测，为发酵过程的实时智能控制提供了依据。
		2024 Vol. 44 (10): 2819-2826 [摘要] ( 72 ) RICH HTML PDF (6982 KB) ( 125 )

	2827	双色散-双聚焦X射线光谱仪研制与特性研究
		沈亚婷^1,2，韩凌云^1,3，陈俊茹^1,3，郭荣¹，朱帅^1,2，李迎春¹，马生凤¹，朱云¹，张保科¹，罗立强^1*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2827-07
		X射线发射谱技术(XES)是一种原位无损获得元素化学形态的技术方法，目前国内外实验室型X射线发射谱测定装置的研制尚处于探索阶段。能量色散X射线荧光(EDXRF)光谱仪和波长色散X射线荧光(WDXRF)光谱仪在地质、环境、考古等多学科领域得到广泛应用，然而，EDXRF虽结构简单，可实现多元素快速无损检测，但分辨率不理想、谱线干扰严重，检出限较差；WDXRF虽可分辨常规应用中多数具有谱线重叠特性的元素，但结构复杂成本高。为探索实验室型XES装置研制，该研究综合了能量色散X射线荧光和波长色散X射线荧光的性能优势，提出了一种波长-能量双色散、激发-发射双聚焦X射线光谱仪(DDF-XRS）设计理念，并成功研制了原理样机。实验数据和分析结果显示，该DDF-XRS型光谱仪兼具聚焦X射线和波长与能量色散光谱仪的优点，结构简单，信噪比好，具有高分辨率和低检出限特性。通过波长-能量双色散技术，X射线首先被晶体衍射发生波长色散，从而获得单色光，同时利用硅漂移探测器的能量色散特性，降低谱线干扰误判风险，提高分析结果准确，该技术克服了WDXRF结构复杂和EDXRF能量分辨率不足的限制，凸显了双色散的必要性和优越性。目前DDF-XRS光谱仪分辨率45 eV，可减少过渡金属K_β对K_α峰的谱线重叠影响；同时，显著降低了连续谱背景，最优信噪比>1 000；测定地质样品中的Cr，检出限可达0.26 mg·kg^-1。应用DDF-XRS，一定程度上已可分辨过渡金属K_α1和K_α2谱线，如结合线性或二维阵列探测器，则有望进一步提高分辨率，实现X射线发射指纹谱的测定，以获得分析元素的化学形态。由于目前的晶体特性尚不能达到完全分辨过渡金属的重叠谱线的性能要求，故探寻具有高分率能力、高衍射强度特性的弯晶，将成为下一步的研究重点。
		2024 Vol. 44 (10): 2827-2833 [摘要] ( 98 ) RICH HTML PDF (6558 KB) ( 126 )

	2834	氩气环境对激光诱导击穿光谱法检测钢中C、P、S元素的影响研究
		张佳伟¹，吴东升¹，周洋²，李洋^2，3，4，孙兰香^2，3，4*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2834-06
		激光诱导击穿光谱技术在实现钢水成分在线分析上展现了强大的应用潜力。然而，在测量钢中非常重要的C、P、S组成元素时，由于其有效的发射谱线无法在空气中远距离传输，这些元素的探测一直是个挑战。该论文工作研究了在1.5 m长探枪下，探枪中氩气环境对检测钢中C、P、S元素的影响规律，发现氩气流量过大或过小都不利于光谱测量，在气流量设置为11 L·min^-1时，获得的光谱最稳定且谱线强度最大。使用14个标准钢样本，在最优气流量下对C、P、S三种元素实现了明显检出以及定量分析。通过内标标定后，三种元素获得的检出限（LOD）分别为0.009%、0.04%、0.015%，相对标准偏差（RSD）分别为2.34%、1.05%、1.01%，相关系数（R）分别为0.998、0.997、0.987，均方根误差（RMSE）分别为0.02%、0.02%、0.03%。该论文研究成果验证了该探枪设计的有效性，为实现钢水成分中C、P、S在线分析提供了重要的设计依据。
		2024 Vol. 44 (10): 2834-2839 [摘要] ( 99 ) RICH HTML PDF (4219 KB) ( 120 )

	2840	荒漠化矿区土壤碳排放高光谱遥感反演
		刘英^{1, 2}，刘宇¹，岳辉^{1, 2*}，毕银丽^{2, 3}，彭苏萍⁴, 贾羽豪¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2840-10
		随着我国“碳达峰、碳中和”政策的提出，矿区碳排放成为关注焦点，然而目前缺少矿区土壤碳排放高光谱遥感探测的有效方法。基于矿区实测土壤样品，将6种光谱数学变换方法（R、R、Log(1/R)、1st、MSC、SNV）与光谱特征筛选方法（CC-SPA）相结合，探究新疆红沙泉露天煤矿不同土地利用类型土壤碳排放的高光谱响应特征；结合土壤温度（ST）、土壤湿度（SM）及6种光谱指数（NDVI、RVI、NGLI、SMMI、SI-T、ATI），利用偏最小二乘（PLSR）、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、遗传优化神经网络（GA-BP）算法得到土壤碳排放最优遥感反演模型。主要结论如下：（1）自然条件下非采矿影响区土壤反射率明显高于采矿影响区，其中南线受煤炭开采影响最大，反射率最低，证明采矿活动对矿区土壤产生了影响；（2）光谱特征筛选方面，基于相关系数-连续投影算法（CC-SPA）提取的碳排放特征波段数远小于单一方法，且筛选结果呈现聚集式分布，主要集中于1 600～2 200 nm波长范围内，白天特征波段数远高于夜晚，相较于白天，夜晚特征波段具有明显向长波移动的特征。（3）添加基于反射率构建的光谱指数及ST、SM的反演模型估测土壤碳排放速率的精度明显提升，基于一阶微分变换（1st）的支持向量机模型（SVM）模型反演矿区综合土地利用类型土壤碳排放效果最好（验证集R²=0.813、RMSE=0.116）；5种不同土地利用类型土壤碳排放最佳指数组合方式存在差异，引入不同的光谱指数对土壤碳排放速率的估测精度均有不同程度的提升（验证集R²均在0.8以上），其土壤碳排放最优反演模型均可较为准确地估算红沙泉矿区不同土地利用类型土壤的碳排放速率。本研究可为荒漠化矿区土壤碳排放遥感反演提供依据，定量识别不同土地利用类型下土壤的碳源汇效应，并实现了矿区碳排放的无损探测，为我国“30·60”双碳目标提供数据支撑。
		2024 Vol. 44 (10): 2840-2849 [摘要] ( 75 ) RICH HTML PDF (9535 KB) ( 123 )

	2850	基于分数阶微分的土壤重金属锌和镍的定量反演模型研究
		蒋宇恒¹，晏博¹，庄清源¹，王爱平¹，曹霜¹，田安红^{1, 2}，付承彪^1*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2850-08
		传统的土壤重金属反演模型通常在预处理中使用整数阶微分方法（如1阶或2阶），其忽略了与目标变量相关的分数阶光谱反射率。分数阶微分（FOD）能通过灵活选定微分阶次，有效增强光谱信号。以云南省普洱市墨江哈尼族自治县的农田土壤为研究对象，测量了61个土壤高光谱反射率和土壤重金属含量数据（锌和镍），对高光谱反射率信息进行了0～2阶（间隔为0.05）分数阶微分预处理，将分数阶微分预处理后的各阶次的光谱反射率输入到连续投影算法（SPA）中进行特征波段筛选；分别建立了偏最小二乘回归（PLSR）、随机森林（RF）和袋装法（Bagging）三种土壤重金属反演模型。结果表明: 在经过0到2阶（以0.05为间隔，共41个阶次）的分数阶微分处理，整体光谱强度呈逐渐减弱的趋势，伴随着分数阶阶次的增加逐渐趋向于零。光谱吸收带逐渐收窄，不同光谱曲线之间的差异逐渐减小，随着微分阶次的提高，产生了更为丰富的波峰和波谷。基于分数阶微分的最好阶次模型均优于原始光谱模型和整数阶模型，模型较好阶次大部分集中在低阶分数阶。对于重金属锌，预测模型精度最好的是0.75阶次的RF模型（R²=0.675，RMSE=6.149，RPD=1.755），0.75阶次的Bagging模型次之（R²=0.633，RMSE=6.534，RPD=1.652），0.25阶次的PLSR模型最低（R²=0.551，RMSE=7.230，RPD=1.493）。对于重金属镍，预测模型精度最好的是0.80阶次的RF模型（R²=0.854，RMSE=127.823，RPD=2.618），0.80阶次的Bagging模型次之（R²=0.841，RMSE=133.304，RPD=2.510），0.40阶次的PLSR模型最低（R²=0.762，RMSE=163.162，RPD=2.051）。本研究基于FOD预处理和SPA降维后构建的非线性模型（RF和Bagging）在农田土壤重金属含量估测具有一定的适用性，可以为类似区域的土壤重金属含量反演提供参考依据。
		2024 Vol. 44 (10): 2850-2857 [摘要] ( 72 ) RICH HTML PDF (7633 KB) ( 121 )

	2858	多特征融合的近红外脑血氧随机森林分类识别
		谢惜如¹, 罗海军^1，2*, 李国楠¹, 范鑫燕¹, 王康宇¹, 李忠洪¹, 王洁¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2858-07
		为了解决脑机接口中功能性近红外脑功能成像信号的数据分类精度低、模型稳定性差的问题，提出研究前额叶脑区在刺激期间脑血氧浓度的变化，并对前额叶脑区实验数据进行任务与休息的状态二分类识别研究，将提取的单特征和多特征融合分别作为模型的输入，通过模型分类结果验证多特征融合可以在一定程度上提高分类精度的猜想。首先针对前额叶脑区设计实验范式：词语流畅性认知实验。采集数据的设备是中国丹阳慧创设备NirSmart，采样率为11 Hz，空间分辨率为3 cm。设备使用雪崩二极管和超微光探测技术，灵敏度可达0.1 pW。之后使用Homer2工具箱对采集数据进行预处理，以及使用MATLAB进行特征的提取、随机森林模型的构建，使用特征重要性和误差曲线两个指标来评估模型的性能，最后将随机森林模型运行20次的平均值作为最终的分类结果。实验结果表明，多特征融合与单特征相较提高了最终的分类结果。其中三特征融合状态二分类结果最佳为93.84%，比单特征均值、斜率、峰峰值分别提高了2.32%、4.25%、5.33%。由实验数据分类结果可知：多特征融合在一定程度上可以提高近红外脑功能成像分类的精度，且随机森林模型性能稳定，有望解决以往分类精度不高，模型稳定性差的问题，进一步推动脑机接口系统的发展与应用。
		2024 Vol. 44 (10): 2858-2864 [摘要] ( 88 ) RICH HTML PDF (4662 KB) ( 79 )

	2865	夜晚蓝光和白光暴露对肝脏生物钟节律和肝脏炎症反应影响的差异
		梁昕悦^{1, 2}，曾晶²，艾常鹏³，罗杰承³，范晓静⁴，吴胜男^3，顾瑛^{1, 2, 3}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2865-08
		光对昼夜节律的调控属于非成像视觉功能，以自主感光视神经节细胞为主的非成像视觉效应细胞对机体的生物节律、代谢和认知等有显著影响，主要由蓝光介导。该研究探索夜晚蓝光和白光暴露对肝脏生物钟节律以及肝脏炎症反应的影响。将沙鼠每晚暴露在蓝光或白光中1或3 h，持续10周，采用实时荧光定量PCR检测肝脏生物钟基因表达节律，采用转录组学分析肝脏全部基因表达水平，采用H&E染色和免疫荧光法观察肝脏组织形态及炎症因子水平。研究结果显示，夜晚光照对肝脏多种生物钟基因Arntl、Clock、Cry1、Nr1d1、Per2和Ror-α表达节律均造成显著破坏。夜晚光照对肝脏免疫系统基因表达的影响最显著。夜晚光照可引起肝细胞水肿，上调促炎因子白介素17A和粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子的表达。夜晚光照暴露扰乱了肝脏生物钟节律并引发肝脏炎症反应。该研究凸显了非成像视觉通路在肝脏代谢稳态中的关键作用。
		2024 Vol. 44 (10): 2865-2872 [摘要] ( 68 ) RICH HTML PDF (19692 KB) ( 123 )

	2873	叶片多理化参数的高光谱遥感与深度学习估算
		岳继博¹，冷梦蝶¹，田庆久²，郭伟¹，刘杨³，冯海宽⁴，乔红波^1*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2873-11
		准确的植物叶片理化参数对于监测植物生长状况至关重要。随着深度学习技术的迅速应用，结合深度学习和高光谱遥感技术的植物叶片理化参数分析应用潜力巨大；然而，现阶段结合深度学习和高光谱遥感技术在植物多叶片理化参数的联合估算研究尚少。该研究旨在挖掘结合高光谱遥感技术和深度学习技术开展高精度的多植被叶片理化参数（叶绿素含量、类胡萝卜素含量、水分含量、蛋白质含量和碳基成分含量）联合估算的潜力。首先，通过利用新型PROSPECT-PRO辐射传输模型模拟分析，确定了多个植被叶片理化参数的敏感光谱区域，并设计了LeafTraitNet模型；然后，基于Lopex93数据开展LeafTraitNet模型训练和验证，取得了高精度的叶片参数估算结果。得到以下结论：（1）基于PROSPECT-PRO辐射传输模型辅助实测开展植被光谱特征选择十分必要；叶绿素（约434和约676 nm）和类胡萝卜素（约445 nm）两类色素的光谱吸收峰均主要位于可见光区域；然而，其与叶片光谱的相关系数绝对值最大的点却不是各自的吸收峰位置，这可能是因为叶绿素和类胡萝卜素对光谱吸收的相互影响。（2）水分的吸收峰主要位于950～2 500 nm范围内，这与叶片蛋白质和碳基成分的吸收区域重叠，因此削弱了后者的高光谱遥感估算精度。基于PROSPECT-PRO辐射传输模型和Lopex93数据集的叶片参数相关性分析结果表明，叶片水分含量与950～2 500 nm范围内叶片光谱反射率相关系数绝对值接近1，而叶片蛋白质和碳基成分含量与950～2 500 nm范围内光谱反射率相关系数较低。（3）三种传统统计回归方法和LeafTraitNet模型的叶片理化参数估算精度可以基于其估算总nRMSE而排序为：LeafTraitNet（总nRMSE=0.84）< RF（总nRMSE=1.59）< MLP（总nRMSE=1.73）< MLR（总nRMSE=1.74）。研究显示基于深度学习的LeafTraitNet模型有潜力提供远高于传统统计回归模型的植物叶片理化参数估算结果，但其在冠层尺度的研究仍需要更多的实验来进一步验证。
		2024 Vol. 44 (10): 2873-2883 [摘要] ( 85 ) RICH HTML PDF (23969 KB) ( 131 )

	2884	林地土壤溶解性有机质荧光光谱特征及与重金属相关性
		史传奇¹，李艳²，胡钰³，孟令波¹，金梁²，于少鹏^1*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2884-06
		溶解性有机质（DOM）是土壤有机质中最活跃的成分，影响重金属迁移、转化过程，研究两者间相关性对环境监测和污染评价具有重要价值。采集位于小兴安岭的黑龙江省茅兰沟国家级自然保护区内典型针阔叶混交林表层（0~30 cm）土壤，采用三维荧光光谱-平行因子分析法，揭示林地土壤DOM荧光光谱特征，并进一步分析DOM荧光组分与重金属含量间相关性。结果表明：林地土壤DOM荧光指数在1.468~1.635之间，平均值为1.531，其来源兼具自生源和外生源特征；生物指数在0.563~0.646之间，平均值为0.603，新近自生源贡献率低；腐殖化指数在4.607~8.993之间，平均值为6.491，腐殖化程度不高。林地土壤DOM荧光光谱中共识别出3类5种荧光组分，包括类腐殖质（紫外类富里酸C1和可见类富里酸C2）、类腐殖酸（胡敏酸C3）和类蛋白质（类酪氨酸C4和类色氨酸C5）。类腐殖质占总组分和比例（60.12%）最大，显著高于类腐殖酸和类蛋白质，类腐殖酸占总组分和比例（11.25%）最小。C1、C2和C3间均具有明显正相关性，C5与其余4种荧光组分均成显著负相关。5种荧光组分与荧光指数间均具有显著的相关性，仅C5与荧光指数成正相关。林地土壤重金属含量空间分布具有较大差异，As与Cr，Cu、Ni与Zn，Hg与Pb均具有显著正相关性，Hg与Cu、Ni及Zn，Cr与Pb均具有显著负相关性。3类荧光组分与As、Cr和Pb的相关性均不显著，而均与Zn具有显著的相关性。同时，类腐殖质与Cu和Hg成显著相关，类腐殖酸与Cu、Hg和Ni显著相关，而类蛋白质与Ni显著相关。研究结果可为茅兰沟国家级自然保护区林地土壤环境监测提供基础数据，为小兴安岭典型针阔叶混交林土壤重金属污染评价提供参考依据。
		2024 Vol. 44 (10): 2884-2889 [摘要] ( 68 ) RICH HTML PDF (5205 KB) ( 122 )

	2890	基于连续小波变换和机器学习的小麦产量预测
		樊杰杰^{1, 2}，邱春霞¹，樊意广²，陈日强²，刘杨²，边明博²，马彦鹏²，杨福芹⁴，冯海宽^{2, 3*}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2890-10
		及时、准确的作物估产，对作物管理决策和粮食安全评估具有重要意义。该研究在建立一种耦合连续小波变换(CWT)与机器学习准确预测小麦产量的方法。基于2020年—2021年两年小麦田间试验获取的开花期和灌浆期冠层高光谱数据及产量数据，首先采用CWT提取三种小波特征(WFs)，分别为：基于Bortua方法筛选的特征波段(Bortua-WFs)、提取WFs与小麦产量确定系数的前1%(1%R²-WFs)和单一分解尺度下的所有WFs(SS-WFs)。然后采用随机森林(RF)、K最邻近(KNN)和极端梯度提升(XGBoost)三种机器学习算法构建产量预测模型。最后选取最优的光谱特征，采用相同的方法进行建模并比较。结果表明：(1)三种WFs结合机器学习方法的模型均表现良好，基于Bortua-WFs构建的模型具有更高的精度和稳定性。(2)相比光谱特征模型，Bortua-WFs模型在各生育期的精度均有所提高，开花期的R²精度分别提高了17.5%、4%和39.6%，灌浆期分别提高了8.4%、5.6%和16.9%。(3)灌浆期的产量估算模型优于开花期，结合Bortua-WFs和XGBoost的模型表现最佳，R²为0.83，RMSE为0.78 t·ha^-1。该研究比较了不同特征和方法相结合的性能，确定了不同方案下的最佳模型精度，为光谱准确预测小麦产量提供技术参考。
		2024 Vol. 44 (10): 2890-2899 [摘要] ( 77 ) RICH HTML PDF (11868 KB) ( 165 )

	2900	高精度线扫式光谱共焦位移传感器光学系统设计
		杨伟光^{1, 2}, 张周锋^1*, 齐美捷¹, 闫佳悦^{1, 2}, 程默涵^{1, 2}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2900-09
		光谱共焦位移传感器是一种新型几何量精密测量传感器, 具有高精度, 高效以及非接触的技术优势, 目前被广泛应用于微观或宏观几何量的精密测量。传统的几何量测量传感器采用接触式机械探针, 对物体表面造成损伤, 难以满足现代化制造业无损测量的需求。不同于传统的光学系统需要校正轴向色差, 光谱共焦位移传感器利用轴向色差建立位移和波长之间的关系。然而目前针对光谱共焦位移传感技术的研究大多集中于点扫式，仅能获取单个点位的几何量信息, 在实际应用中需要较大区域的精密测量，故而效率受到极大的限制, 并且对后端数据处理要求较高, 数据重构较为繁琐。针对该技术弊端, 设计出一种线扫式光谱共焦位移传感器系统, 达到了亚微米的分辨率。对线扫式光谱共焦位移传感器进行原理分析, 开展了大量程色散物镜、高光谱分辨率成像光谱仪的详细设计。通过对色散物镜和成像光谱仪光路结构的优化及像差的平衡, 使得全系统各视场RMS半径小于5.5 μm, 得到了很好的成像质量。结果表明, 全系统在扫描线长10 mm, 轴向量程范围3 mm, 分辨率达到0.8 μm。该研究在高效、高精度几何量精密测量领域具有广阔的应用前景。
		2024 Vol. 44 (10): 2900-2908 [摘要] ( 109 ) RICH HTML PDF (19761 KB) ( 150 )

	2909	基于SVM与近红外TDLAS技术的多组分痕量气体识别与检测
		房孝猛，王华来，徐晖，黄孟强，刘向^*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2909-07
		基于可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)，采用频分多路复用(FDM)方法，研究了一种基于支持向量机(SVM)分类的近红外多组分痕量气体识别与检测系统。激光光谱技术表征气体吸收谱线时，气体在近红外波段比远红外吸收能力低，单一波段激光光谱检测气体存在吸收信号弱，各气体组分相互干扰大。为提升探测精度，精准识别气体组分并同时进行多成分检测，基于可调谐半导体激光吸收光谱技术，采用频分复用的近红外TDLAS技术，搭配SVM分类算法进行混合气体的实时检测，有效避免了各气体的交叉干扰，实现了一氧化氮NO、硫化氢H₂S、氨气NH₃、二氧化氮NO₂、乙炔C₂H₂、二氧化碳CO₂、甲烷CH₄、氯化氢HCl八种气体标志物的痕量检测。当8个激光器同时工作时，系统控制带通滤波器进行分时滤波，并将差分锁相后的二次谐波数据依次传输至上位机实时显示。识别率超过96.3%，含量平均预测准确率均高于99.6%，取得了CH₄最低检测下限为0.01 μL·L^-1的高精度检测效果，NO₂为0.05 μL·L^-1、C₂H₂为0.03 μL·L^-1，其余气体检测下限均小于5 μL·L^-1。对系统多通道检测进行抗干扰和检测下限分析，验证系统稳定工作时实现混合气体的高精度浓度检测。采用分布反馈激光器驱动和锁相放大器与数据处理的SVM算法模型结合，实现近红外TDLAS技术的多组分痕量气体识别与检测，可满足微量气体痕量级检测，对将来进行超低浓度混合气体探测有着非常重要的意义。
		2024 Vol. 44 (10): 2909-2915 [摘要] ( 139 ) RICH HTML PDF (13311 KB) ( 149 )

	2916	注意力机制的混合卷积高光谱图像分类方法
		刘玉娟^{1, 2, 3}，刘颜达^{1, 2, 3}，闫振^{1, 4}，张智勇^{1, 2, 3}，曹益铭^{1, 2, 3}，宋莹^{1, 2, 3*}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2916-07
		高光谱图像以其高分辨率的空间和光谱信息在军事、航空航天及民用等遥感领域均有重要应用，具有重要的研究意义。深度学习具有学习能力强、覆盖范围广及可移植性强的优势，成为目前高精度高光谱图像分类技术研究的热点。其中卷积神经网络(CNN)因强大的特征提取能力广泛应用于高光谱图像分类方法研究中，取得了有效的研究成果，但该类方法通常单独基于2D-CNN或3D-CNN进行，针对高光谱图像的单一特征，一是不能充分利用高光谱数据本身完整的特征信息；二是虽然相应提取网络局部特征优化性好，但是整体泛化能力不足，在深度挖掘HSI的空间和光谱信息方面存在局限性。鉴于此，提出了基于注意力机制的混合卷积神经网络模型(HybridSN_AM )，使用主成分分析法对高光谱图像进行降维，采用卷积神经网络作为分类模型的主体，通过注意力机制筛选出更有区分度的特征，使模型能够提取到更精确、更核心的空间-光谱信息，实现高光谱图像的高精度分类。对Indian Pines(IP)、University of Pavia (UP)和Salinas (SA)三个数据集进行了应用实验，结果表明，基于该模型的目标图像总体分类精度、平均分类精度和Kappa系数均高于98.14%、97.17%、97.87%。与常规HybridSN模型对比表明，HybridSN_AM模型在三个数据集上的分类精度分别提升了0.89%、0.07%和0.73%。有效解决了高光谱图像空间-光谱特征提取与融合的难题，提高HSI分类的精度，具有较强的泛化能力，充分验证了注意力机制结合混合卷积神经网络在高光谱图像分类中的有效性和可行性，对高光谱图像分类技术的发展及应用具有重要的科学价值。
		2024 Vol. 44 (10): 2916-2922 [摘要] ( 75 ) RICH HTML PDF (14442 KB) ( 107 )

	2923	辣椒早疫病潜育期的光谱特性判别方法
		沈梦姣¹，鲍浩²，张艳^{1, 2*}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2923-09
		辣椒早疫病是影响辣椒安全生长的常见生物灾害，具有突发性和易感性等特点，容易引发大的经济损失。在辣椒生长过程中，针对病害潜育期侵染情况进行科学监测预警是保证作物健康生长的重要前提。利用400～1 000 nm波段的高光谱图像结合光谱相似性测度方法建立作物病害潜育期的光谱特性判别方法。针对接种早疫病病菌的辣椒叶片和健康叶片，用高光谱成像仪连续动态监测其不同感染期的高光谱图像。对试验采集的一系列高光谱图像提取感兴趣区的平均光谱，通过卷积平滑、多元散射校正以及最大最小归一化方法（SG-MSC-MMN）预处理，进而提出以光谱角余弦-相关系数和切比雪夫距离两种测度作为早疫病潜育期的光谱特性评价参数。最后利用主成分分析(PCA)验证潜育期的光谱特性判别方法效果，实现样本潜育期的可视化分布。试验结果显示：利用光谱角余弦-相关系数与切比雪夫距离作为辣椒早疫病潜育期的光谱特性评价参数并分别建立相应的判别方法是可行的，且根据这两种判别方法得到的辣椒早疫病潜育期最早可识别时间均为接种后24 h。根据PCA绘制得到接种24 h时的健康-接种样本空间分布情况，分别验证所提出的两种基于光谱特性的潜育期最早可识别时间判别方法。建立的辣椒早疫病潜育期最早可识别时间判别方法可推广应用于其他作物病害潜育期的监测识别，为作物病害潜育期的科学防治提供理论参考与方法借鉴。
		2024 Vol. 44 (10): 2923-2931 [摘要] ( 71 ) RICH HTML PDF (18845 KB) ( 128 )

	2932	近红外光谱结合Stacking集成学习的猕猴桃糖度检测研究
		郭志强¹，张博涛¹，曾云流^2*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2932-09
		利用近红外光谱技术Stacking集成学习对猕猴桃糖度的无损检测。以湖北“云海一号”猕猴桃为研究对象，采用红外分析仪获取了280个样本的光谱数据，包含了4 000～10 000 cm^-1范围内的1 557个波长数据，使用折射仪测量糖度值。通过蒙特卡洛随机采样结合T检验的奇异样本识别算法筛除异常值样本。利用SPXY算法按照4∶1的比例划分训练集和测试集。使用多元散射校正（MSC）、SG平滑滤波（SG）、趋势校正（DT）、矢量归一化（VN）、标准正态变换（SNV）五种方法对数据进行预处理。使用无信息变量消除法（UVE）、竞争性自适应重加权算法（CARS）和区间变量迭代空间收缩特征选择算法（iVISSA）提取特征波长，使用连续投影算法（SPA）进行二次提取，消除共线性变量。由于单一模型的泛化能力有限，为了扩大建模能力，设计了一种基于Stacking算法的集成学习模型。选择贝叶斯岭回归（BRR）、偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机回归（SVR）以及人工神经网络（ANN）作为基学习器，线性回归（LR）作为元学习器建立集成模型，比较不同组合下集成模型的性能。使用Pearson相关系数分析基学习器与集成模型之间的关系。结果表明：在五种预处理方法之中，矢量归一化的效果最佳。对预处理后的光谱进行特征波长提取，结果显示VN-CARS-PLSR模型效果最好，在测试集上的R²_P为0.805，RMSEP为0.498。模型提取了177个特征波长，数据量相比于原始光谱减少了88.6%。通过Stacking算法对基学习器进行融合，对比不同的组合方式，发现PLS+SVR+ANN集成模型预测精度最高，R²_P达到了0.853，RMSEP下降至0.433。通过Pearson相关系数分析了基学习器对集成模型性能的影响。研究表明，与单一模型相比，Stacking集成模型能够进行更加全面的建模，具有更高的泛化能力，该方法为猕猴桃糖度品质的无损检测提供了技术支持。
		2024 Vol. 44 (10): 2932-2940 [摘要] ( 69 ) RICH HTML PDF (7991 KB) ( 150 )

	2941	基于空洞卷积神经网络的红壤有机质含量预测研究
		邓昀^{1, 2}，吴蔚^{1, 2}，石媛媛³，陈守学^{1, 2*}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2941-12
		土壤有机质（SOM）含量是衡量土壤肥力的重要指标之一，从高光谱遥感图像中有效预测SOM含量具有重要意义。传统的机器学习方法需要复杂的特征工程且精度不高，而以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习方法在土壤高光谱领域研究较少，且对小样本数据建模精度较差，光谱数据的空间特征提取不足。因此，提出了一种使用通道注意力机制的一维空洞卷积网络模型（SE-DCNN）。以广西国有黄冕林场和国有雅长林场采集的207个土壤样本为研究对象，对比分析了3种机器学习方法和4种深度学习方法在不同光谱预处理下的建模效果。结果表明，SE-DCNN模型因为使用了空洞卷积和通道注意力机制，扩大感受野并提取多尺度特征，有较好的建模精确度和泛化拟合能力。最佳预测模型是基于S-G降噪（SGD）和一阶微分（DR）的光谱预处理方式建立的SE-DCNN模型，验证集的决定系数（R²）为0.971，均方根误差（RMSE）为2.042 g·kg^-1，相对分析误差（RPD）为5.273。因此，使用SE-DCNN能够对广西林地红壤有机质含量进行准确预测。
		2024 Vol. 44 (10): 2941-2952 [摘要] ( 88 ) RICH HTML PDF (30158 KB) ( 148 )

	2953	周环取代基对酞菁在不同基质中光谱性能的影响
		秦静，王可栋，胡雪芳，陈肖媛，刘超
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2953-06
		将不同周环取代基的金属酞菁均采用溶胶-凝胶（Sol-gel）工艺法掺入二氧化硅（SiO₂）凝胶玻璃基质中，制备了金属酞菁掺杂的复合凝胶玻璃。系统研究了酞菁铅系列、酞菁铝系列和酞菁锌系列中不同周环取代基种类和位置对酞菁在N,N-二甲基酰胺(DMF)溶液和二氧化硅凝胶玻璃基质中的紫外-可见吸收光谱的影响，以检测不同周环取代基的种类和位置对酞菁在不同基质中的存在状态及其影响因素。首先研究了周环取代基种类的影响：在DMF溶液中，不同周环取代基-CP、-OAr、t-Bu的引入，均可使大环π电子形成更大的共轭体系，使最大电子吸收波长产生红移；在复合凝胶玻璃中，掺杂金属酞菁以多聚物的形式存在，使其紫外-可见光谱中的特征吸收峰均变得弥散；研究了周环取代基位置的影响：对酞菁铝系列研究了周环取代基-OAr分别在α和β位时，α-AlTPOPcCl和β-AlTPOPcCl在DMF溶液和二氧化硅复合凝胶玻璃中的紫外-可见吸收光谱，结果表明：在DMF溶液中，由于电子共轭效应，α位的取代基相比β位其特征峰有所红移；在复合凝胶玻璃中，α-AlTPOPcCl的紫外-可见吸收光谱与其在DMF溶液中几乎相同，说明α-AlTPOPcCl在这两种基质中以单体形式存在，而β-AlTPOPcCl在复合凝胶体系中吸收光谱峰型弥散，说明该酞菁在复合体系中多以团聚体形式存在。研究结果为进一步研究酞菁掺杂复合凝胶玻璃的光学性能奠定了基础，为非线性光限幅性能材料及器具的研究奠定了理论基础。
		2024 Vol. 44 (10): 2953-2958 [摘要] ( 77 ) RICH HTML PDF (8424 KB) ( 92 )

	2959	Ca²⁺影响辛基异羟肟酸浮选独居石的FTIR、XPS研究
		刘荣祥¹，杨占峰^{1, 2}，李解^3，曹钊¹，李强²，李计川¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2959-09
		独居石浮选体系中往往有方解石、萤石、白云石等大量的伴生矿，而这些伴生矿在独居石矿中会解离出大量的Ca²⁺，而Ca²⁺往往会影响矿浆浮选环境。为此，通过Ca²⁺的溶液化学计算、独居石浮选试验，以及浮选条件下作用的独居石表面红外光谱分析（FTIR）和X射线光电子能谱（XPS），分析研究Ca²⁺的影响。Ca²⁺的溶液化学计算显示，在水溶液中，随着pH值的升高，Ca²⁺分别以离子态、羟基络合物和氢氧化合物的形式存在，当pH值在7~8之间，优势组分为Ca²⁺和Ca(OH)⁺。独居石浮选结果表明，不添加Ca²⁺时，捕收剂OHA不能充分的浮选独居石，回收率为75.37%；而在pH为8±0.5，加入3×10^-4 mol·L^-1的Ca²⁺剂量，可显著的提高OHA对独居石的浮选性能，回收率达到96.48%。由溶液化学计算可知，Ca(OH)⁺是活化独居石的优势组分；Ca²⁺剂量大于3×10^-4 mol·L^-1时浮选回收率下降幅度较大，说明Ca²⁺剂量的进一步增加，反而抑制独居石浮选，只有一定剂量的Ca²⁺有效的促进独居石浮选，这可能归因于Ca²⁺剂量消耗了OHA的浓度，进而影响独居石的浮选。红外光谱分析表明，在Ca²⁺的作用下，光谱中出现两个关键性的新峰，其一为1 454 cm^-1处的N—O—H弯曲振动峰，其二为880 cm^-1处的O—N拉伸振动峰，而在2 974和2 928 cm^-1的有机峰—CH₃和—CH₂—峰明显增强，这些基团的出现表明发生了化学吸附且吸附强度大于纯独居石吸附OHA的效果。XPS分析表明，仅使用OHA吸附独居石，独居石表面的N元素相对含量较低，为0.61%，而Ca²⁺处理后的独居石，OHA吸附独居石时，独居石表面的N元素相对含量较高，达到2.36，由此可以得出，Ca²⁺会促进OHA吸附到独居石表面。从分峰拟合中可以看出，添加Ca²⁺在独居石的解理面上氧原子与Ca(OH)⁺反应形成O—Ca—OH基团，可以作为吸附OHA的新吸附位点，同时独居石的铈原子与OHA上的两个氧原子形成五元螯合物也作吸附位点，得出独居石表面可以有两个吸附位点，独居石表面的Ca和Ce原子的活性位点都能吸附OHA，有利于OHA在独居石表面吸附，形成更均匀更致密的OHA疏水吸附层，这就是Ca²⁺在OHA浮选独居石的性能得到改善的原因。这项研究有助于丰富矿浆中金属离子的活化理论，也证实了有效的矿物浮选分离不仅仅依赖于捕收剂-矿物相互作用的强度，而在很大程度上依赖于浮选溶液的化学性质。利用或者控制表面反应是开发一种更高效、更经济的浮选工艺的主要技术手段。
		2024 Vol. 44 (10): 2959-2967 [摘要] ( 79 ) RICH HTML PDF (4181 KB) ( 129 )

	2968	基于同步荧光技术的牛肉中掺杂猪肉鉴别方法研究
		李月^{1, 2, 3}，林义利⁴，周云云^{1, 2, 3}，杨信廷^{2, 3}，王增利^1，刘欢^{2, 3}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2968-05
		牛肉是我国重要的食用肉品类，近年来随着人们对牛肉需求的不断增加，将猪肉冒充或添加在牛肉中出售的现象也日益严重，亟需简单、快速的检测肉品掺假的方法。首先分析了牛肉和猪肉的三维荧光光谱特征差异，确定同步荧光的波长差；采用激发-发射固定波长差为160 nm的同步荧光光谱，对牛肉掺杂猪肉的情况进行了定性判别和定量分析。以测试集、验证集和预测集样本的判别正确率作为定性判别模型的评价指标；以相关系数（r）、校正均方根误差（RMSEC）和预测均方根误差（RMSEP）作为定量分析模型的评价指标。实验结果表明：牛肉和猪肉的三维荧光光谱有显著差异，牛肉在Ex/Em为270/320、330/400、350/500、430/515和410/570 nm处有荧光峰，猪肉的三个荧光峰分别在Ex/Em为270/320、330/400和430/515 nm处。设置同步荧光波长差为160 nm，能采集到牛肉的3个荧光峰，且其中两个位于峰顶。牛肉、猪肉、掺假肉SVM定性判别模型的校正集准确率为97.56%，预测准确率可达92.31%。对比了无处理、MSC处理和SNV处理的牛肉中猪肉掺加量PLS预测模型，无处理的PLS模型最优，其r_c、r_p、RMSEC和RMSEP分别达到0.978 6、0.959 0、0.059 7和0.092 7。基于同步荧光技术结合SVM和PLS的牛肉掺假猪肉定性判别和定量分析检测模型具有较高识别率和检测精度，可以较为准确、快速地检测牛肉中是否掺杂猪肉。
		2024 Vol. 44 (10): 2968-2972 [摘要] ( 85 ) RICH HTML PDF (3045 KB) ( 113 )

	2973	基于可见光谱结合神经网络算法快速鉴别特级初榨橄榄油
		袁媛^1*，张晋²
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2973-08
		随着中国经济的不断繁荣，人民对物质生活水平提出了更高的要求，预防疾病、改善身体功能的食品成为当前消费市场的“热点”。油脂能提供人体所必需的能量，食用油是人类获取油脂的主要途径之一，而高品质植物油含有对人体健康更有益的物质，例如单不饱和脂肪酸、多酚、角鲨烯、维生素E等营养物质。由于采用物理冷榨工艺，特级初榨橄榄油几乎保留了其橄榄果中所有的营养物质，油酸含量高达70%。因此，虽然作为一种“舶来品”，特级初榨橄榄油进入中国市场后一直是植物油市场中的“宠儿”，其价格也明显高于市场上的普通植物油。在利益的驱动下，特级初榨橄榄油的制假贩假现象屡禁不止，制假贩假的手段也不断更新迭代，从而造成国内橄榄油市场假冒伪劣产品屡禁不止，掺假的油品不仅会对消费者的生命财产造成伤害，而且也会影响合法经营者的生产和销售，扰乱销售市场，破坏市场秩序，影响民众对特级初榨橄榄油的认可度。为实现特级初榨橄榄油掺伪量的快速、准确、低成本地检测，提出一种基于广义回归神经网络结合紫外可见光谱实现植物油定性定量分析方法。广义回归神经网络在学习速度和非线性映射能力上表现出色，且扩散因子是其网络的唯一优化参数，不需要反向传播和反复迭代。与其他检测技术相比，紫外可见光谱技术在检测周期、稳定性、低维护成本等方面具有压倒性优势。通过两种方法的联用在植物油定性鉴别中实现了100%的判别，在特级初榨橄榄油掺伪定量检测中实现了判定系数R²优于0.988 75，均方根误差RMSE优于0.038 33的结果。研究结果表明，该模型在植物油种类鉴别及特级初榨橄榄油掺伪定量检测中表现出优秀的预测能力。
		2024 Vol. 44 (10): 2973-2980 [摘要] ( 69 ) RICH HTML PDF (15177 KB) ( 148 )

	2981	近红外光谱结合化学计量学快速测定阿里红饮片中齿孔酸含量
		谢玉玉^{1, 2, 3}，陈志慧²，侯雪玲^{1, 3}，刘永强^{1, 3*}
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2981-07
		传统的阿里红中齿孔酸含量测定采用高效液相色谱法(HPLC)，但该方法前处理复杂，操作繁琐。为了实现对中药阿里红饮片中齿孔酸含量的快速无损监测，尝试建立基于近红外光谱（NIR）的偏最小二乘（PLS）回归模型。用来预测阿里红中齿孔酸的含量，采用传统的HPLC方法对阿里红中的齿孔酸含量进行测定，其结果作为指标值。采集近红外数据后使用五种光谱变换方法对光谱数据进行预处理，即多元散射校正（MSC）、标准正态变化（SNV）、Savitzky-Golay平滑(7点)、一阶导数变换（FD）和二阶导数变换（SD）。通过竞争自适应重加权法（CARS）进行波长选择并对PLS模型进行优化，大大减少了光谱变量的数量，并显著提高了PLS模型的性能，尤其是SNV-CARS-PLS模型，仅占总光谱波长的5.53%，预测集的R²值为0.982 3，预测均方根误差（RMSEP）值为0.103 7%，残差预测偏差（RPD）值为5.34。通过t检验表明：该最优模型与传统HPLC法在预测阿里红中齿孔酸含量上没有显著差异。研究结果表明：近红外光谱结合竞争性自适应重加权算法对波长筛选后建立偏最小二乘回归模型对阿里红饮片中齿孔酸含量的无损检测可行。
		2024 Vol. 44 (10): 2981-2987 [摘要] ( 79 ) RICH HTML PDF (3980 KB) ( 118 )

	2988	基于多目标筛选堆叠回归的光谱反射率重建
		李日浩，马媛，张伟峰^*
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2988-05
		物体的光谱反射率完全决定了其物体色，因此研究光谱反射率对于色彩信息要求较高的行业具有重大意义。直接获取光谱反射率需要精密且昂贵的设备，而通过建立模型，由低成本的数码相机等设备获取的RGB响应值去预测光谱反射率，可以大大降低成本。基于回归方法的光谱反射率重建算法受到广泛关注，其核心是建立RGB向量到光谱反射率向量间的映射关系。对于大多数物体而言，其表面的光谱反射率曲线具有平滑属性，因此，光谱反射率分量之间具有一定的相关性。而已有的算法都是对光谱反射率向量每一个维度独立地建立预测模型，没有将光谱反射率分量之间的相关性利用起来。与传统的单输出回归方法不同，多目标堆叠回归方法通过将首次预测输出值重新注入输入端来利用输出端之间的相关性。基于多目标堆叠回归的光谱反射率重建取得了重要的进展；然而，传统的多目标堆叠回归方法存在着易受首次预测输出值误差影响的问题。针对这一问题，提出一种新的多目标堆叠方法，对于首次预测输出值进行筛选，从中选出误差较小的部分作为输入，以此来保证下一步建立的模型精度。该筛选方法可以在不知道真实值的情况下，极大程度地保留误差较低的部分样本。实验数据集来源为ICVL高光谱图像数据库，评价指标为均方根误差与色度误差。实验结果表明，所提出的多目标筛选堆叠回归可以有效克服传统多目标堆叠回归所存在的问题，做到比无堆叠时的误差更小，说明提出的方法可以有效地利用光谱反射率分量之间的相关性。
		2024 Vol. 44 (10): 2988-2992 [摘要] ( 64 ) RICH HTML PDF (4845 KB) ( 168 )

	2993	连续小波结合随机森林算法估算互花米草叶片叶绿素含量
		管铖¹，刘明月^{1, 2, 3, 4*}，满卫东^{1, 2, 3, 4}，张永彬¹，张清文¹，方铧¹，李想¹，高汇锋¹
		DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)10-2993-08
		叶绿素含量是检测植物生理状态的关键指标，精准估算互花米草叶绿素含量对于表征其组分含量性状与量化其生理状态具有重要的意义。以独流减河湿地互花米草实测高光谱反射率和叶绿素含量为数据源，采用连续投影算法（sequential projection algorithm，SPA）对原始光谱及其数学变换和连续小波变换光谱进行特征提取，基于随机森林回归（random forest regression，RFR）算法建立互花米草叶片叶绿素含量的高光谱估算模型。结果表明：（1）连续小波分解低尺度下互花米草光谱时间分辨率更精确且频率更高，对应的小波函数较窄，可以更好区分光谱间差异，突出特征光谱信息。（2）除倒数(1/R)和对数的一阶微分[(logR)′]外，光谱数学变换与连续小波分解方法可有效反应光谱细节特征，且小波分解效果总体上优于数学变换，小波分解L10尺度与一阶微分（R′）分别与叶绿素含量的相关性达到0.78和0.77。（3）一阶微分(R′)、倒数的一阶微分[(1/R)′]、对数(logR)变换和连续小波分解可提升光谱对互花米草叶片叶绿素含量的估算能力，其中基于一阶微分R′（R²=0.776，RMSE=0.510，RPD=1.893）和连续小波分解下L2、L3与L4多尺度相结合构建的模型（R²=0.871，RMSE=0.305，RPD=3.846）分别为两种处理下的最优模型。研究表明高光谱技术可以作为互花米草叶片叶绿素含量的无损检测手段，连续小波分解后多尺度结合建立的高光谱估算模型可更加准确估算互花米草叶片叶绿素含量。
		2024 Vol. 44 (10): 2993-3000 [摘要] ( 92 ) RICH HTML PDF (12971 KB) ( 147 )

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