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oe1(光电查) - 科学论文

6 条数据
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  • 基于光学遥感数据的开放土壤表面形态对土壤可探测性的影响

    摘要： 耕地土壤受农业与自然过程交替影响，这些过程决定地表反馈模式，进而影响其反光能力。然而，遥感土壤制图与监测通常忽略数据采集时的地表状态信息。本研究揭示了地表反馈动态对土壤反射率及其与土壤属性关联性的贡献。方差分析表明，地表结构破坏可解释71%的光谱变异。地表平滑处理对土壤反射率与属性间关系的影响存在差异：有机质及中粗砂粒含量与反射率的相关性随地表结构去除而降低；细砂粒和粗粉粒则通过研磨改变高相关性光谱区域。偏最小二乘回归模型也显示出复杂度、R2cv和RMSEPcv的差异。耕地土壤地表反馈模式的田间动态导致22-46%的光谱变异（因生长季和土壤类型而异），且光谱变化方向与区域具有土壤特异性。因此，基于光学遥感数据建模土壤属性时，必须考虑地表反馈模式以确保结果可靠且可重复。

    关键词： 数字土壤制图、遥感、光谱反射率、地表反馈

    更新于2025-09-23 15:21:21

  • 基于光谱反射率的机器学习算法检测辣椒枯萎病

    摘要： 计算机化自动诊断系统的发展确保了植物健康筛查更加高效。通过早期检测，可减少病害造成的损害。已知植物叶片的光反射携带着植物健康信息。该研究借助分光辐射计，根据辣椒（Capsicum annuum）叶片的反射光谱来检测健康植株与镰刀菌病害植株。实验在封闭环境中采集了四组辣椒叶片（健康、镰刀菌病害、丛枝菌根真菌侵染、镰刀菌病害合并丛枝菌根真菌侵染）在350-2500纳米波长范围内的反射数据。辣椒病害检测分为两个阶段：首先获取特征向量，随后对输入数据的特征向量进行分类。该特征向量包含小波分解系数及其统计值。研究采用人工神经网络（ANN）、朴素贝叶斯（NB）和K近邻算法（KNN）进行分类。针对辣椒健康状态检测，前两组（病害与健康植株）的平均识别成功率分别为：KNN算法100%，ANN算法97.5%，NB算法90%。而全部四组分类的平均成功率则为：KNN算法100%，ANN算法88.125%，NB算法82%。总体结果表明，叶片反射光谱可成功应用于病害检测。

    关键词： 小波，光谱反射率，机器学习算法，辣椒病害检测，分类

    更新于2025-09-24 06:20:48

  • 等离子体暴露过程中类金属镜面光谱反射率的原位测量

    摘要： 聚变等离子体中的可见光谱测量高度依赖于首镜的光学特性，这些首镜需承受大量辐射和粒子流冲击。这种相互作用会导致首镜光学性能改变，因此需要定期清洁。为此必须对首镜反射率进行原位监测。新开发的多普勒频移反射率测量(DSRM)诊断技术可在无校准光源条件下获取首镜光谱反射率，其原理是通过在镜面施加约负电位，在低密度Ar-H等离子体中激发快H/D原子发射。目前实验数据仅限于测量Hα谱线的快原子发射。本研究证实该新技术还能获取与ITER中氦II线(468nm)电荷交换复合光谱(CXRS)测量相关的Hβ线(铜)(486nm)首镜反射率。此外，DSRM诊断对钨镜反射光的偏振态仍保持敏感。我们首次展示了时变工况下的实验数据：通过原位监测铝镜反射率随温度变化的退化情况。镜面被动加热由等离子体自身实现，这使得在500K以上温度时无法区分高温与等离子体侵蚀对反射率的影响。在500K以下温度区间，实验数据与采用德鲁德理论计算的理论值高度吻合；而在500K以上温度，反射率退化由铝的侵蚀决定，这通过同步监测铝I谱线得到验证。

    关键词： 光偏振、CXRS、表面退化、光学发射光谱、快速中性原子、光谱反射率

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • [电气工程讲义] 微电子学、电磁学与电信学 第521卷（第四届ICMEET 2018会议录）|| 利用高光谱指数估算植被含水量

    摘要： 本文概述了利用高光谱遥感与水分传感器评估植被含水量的研究目标。监测作物含水量有助于精准农业中的作物健康状况评估与监控。本研究通过筛选特定化学提取流程下的光谱指数来估算作物含水量。研究对象为采自印度马哈拉施特拉邦奥兰加巴德地区的四种作物（绿豆、黑豆、珍珠粟和高粱），在标准实验室环境下使用ASD FieldSpec 4光谱辐射仪测量作物生长模式的光谱反射曲线，并采用150型土壤水分传感器对健康、染病及干枯叶片进行检测。研究发现水分指数(WI)与土壤水分传感器之间存在显著正相关性，其准确度分别达到0.99、0.76和0.97。

    关键词： 相关系数，作物分析，光谱指数，光谱反射率

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 评估受胁迫水稻植株叶片与冠层反射率以监测砷污染

    摘要： 砷污染是许多发展中国家水稻种植土壤面临的严重问题。因此，监测和控制水稻植株对砷的吸收对于避免危害人类健康至关重要。本研究评估了利用反射光谱技术监测水稻植株砷含量的可行性。通过施加0、5、10和20微摩尔/升砷酸钠，在水培条件下诱导出四个不同砷含量水平的水稻植株。采集了水稻上部完全展开叶片在可见光及近红外波段（NIR）的反射光谱数据。此外，采用SAIL模型（任意倾斜叶片散射模型）模拟了四种砷含量水平下不同土壤湿度条件和叶面积指数（LAI）的冠层反射率。进一步评估了各类植被指数（VIs）对砷含量的敏感度。结果表明：植株积累高浓度砷会导致生长胁迫并改变反射特性。所有基于单叶光谱的植被指数与砷含量均呈现强相关性（决定系数r2>0.6）；而在冠层尺度上，背景反射率和叶面积指数会干扰砷的光谱信号，影响植被指数的表现。在研究的植被指数中，综合指数"转化叶绿素吸收反射指数（TCARI）/优化土壤调节植被指数（OSAVI）"对砷含量表现出更高敏感度，且对土壤背景和叶面积指数的抗干扰性更强，其次是基于红边特征的植被指数（改良叶绿素吸收反射指数（MCARI）和TCARI），这些植被指数有望成为监测稻田砷污染的有效工具。

    关键词： SAIL模型、光谱反射率、植被指数、砷吸收、叶片叶绿素、红边、植物胁迫、土壤反射率、叶面积指数、水稻

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [IEEE OCEANS 2015 - MTS/IEEE华盛顿会议 - 华盛顿特区（2015年10月19日至22日）] OCEANS 2015 - MTS/IEEE华盛顿会议 - 海洋沉水植被的光谱响应：西澳大利亚海岸的案例研究

    摘要： 海洋沉水植被（SAV）作为众多海洋水生和陆生生物的栖息地、育幼场及觅食场所具有重要作用。近年来，遥感技术已成功应用于近岸水域的海洋底栖生物制图。然而，这些技术大多聚焦于海草床或珊瑚礁。目前仅有少数研究通过遥感光谱响应验证了针对褐藻（马尾藻属、蕨藻属）、海草和/或其他大型藻类群落的SAV制图方法。为此，我们实地测量了活体大型藻类、海草及碎石的光学特性，采用高分辨率FieldSpec? 4 Hi-Res便携式光谱辐射仪测定不同SAV群落的光谱特征。研究选址西澳大利亚罗金厄姆的浅水群岛海洋公园——该区域是澳大利亚十五个生物多样性热点之一。通过相关分析与主成分分析评估各SAV群落差异，研究成果记录了西澳大利亚浅水群岛海洋公园内SAV及其关联栖息地的光谱特征，建立了用于区分海草种类与藻类群落（绿藻、红藻及褐藻底栖大型藻类）的光谱库。本研究对大尺度评估和监测SAV分布及季节变化具有重要参考价值。

    关键词： 海洋沉水植被、珊瑚碎屑、大型藻类、光谱反射率、沉水植被

    更新于2025-09-09 09:28:46