光谱分析技术及应用

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1、第一章绪论第一节光学分析的历史及发展1 吸收光谱：由于物质对辐射的选择吸收而得到的光谱。2发射光谱：构成物质的各种粒子受到热能、 电能或者化学能的激发，由低能态或基态跃迁到较高能态，当其返回基态时以光辐射释放能量所产生的光 谱。第二章光谱分析技术基础第一节电磁辐射与波谱1 -电磁辐射的波动性(1) 散射丁铎尔散射和分子散射两类。丁铎尔散射：当被照射试祥粒子的直径等于或大于入射光的波长 时-分子散射：当被照射试样粒子的直径小于入射光的波长时。分为瑞利敬射(光子与分子相互作用时若没 有能量交换)和拉曼散射(有能量交换)。(2) 折射和反射全反射：当入射角增大到某一角度时，折射角等于90，再增大入射

2、角，光线全部反射回光密介质中，没有折射。(3) 干涉当频率相同，振动方向相同，周相相等或周相差保持恒定的波源所发射的电磁波互相叠加时，会产生波的 干涉现象。(4) 衍射光波绕过障碍物而弯曲地向它后面传播的现象。2电磁波的粒子性光波长越长，光量子的能量越小。光子：一个光子的能量是传递给金属中的单个电子 的。电子吸收一个光子后，能量会增加，一部分用来挣脱束缚，一部分变成动能。3物质的能态当物质改变其能态时，它吸引或发射的能量就完全等于两能级之间的能量差。从低能态到高 能态需要吸收能量，是为吸收光谱，即吸光度对波长或频率的函数。从高能态至U低能态需要释放能量，是为 发射光谱。第二节原子吸收光谱分析1

3、 -当原子吸引能量的时候，按能量数量使核外电子从一级跃迁到另一级，这与吸收的能堂有关。吸收能堂 的多少与原子本身和核外电子的状态有关。第三节分子吸收与光谱分析1分子吸收与原子的不同在于，分子还需要转动跃迁、振动跃迁、电子跃迁等几个能级。2,朗伯-比尔(Lambert-Beer)法则：设某物质被波长为，、能量为1。(，)的单色光照射时，在另一端输出的光的能量It)将出输入光的能量低。考虑物质光程长度为L中一个薄层dx 其入射光为I ()，则其出射光为l( J -dl()。假设光强的减少量与薄层中吸收成分的浓度c和入射光强度1()成比例 并进一步假定在物质内只发生光的吸收，没有反射、散射、荧光等其

4、他现象发生(事实上一定会有)因此有微分方程-dl( Hkl( )cdx其中k为比例常数。对于初始条件入射光强I。(，)，及光程长度L,所得出射光强It C )为lt( J = lo(-)eAcL令；=k lg e，则有1A*() =ig( =cLT()；称为吸光系数，A ()称为吸光度。可知吸光度与吸收成分的浓度和光程长度成正比，且当待测物质中包含有多种吸收成分时，总的吸光度等于各个吸收成分的吸光度之和，称为吸光度的加和 性。缺点：(1)假设光强的减少量与薄层厚度及吸收成分浓度成比例(其实可能是别的关系)。(2) 假设在物质内只发生光的吸收，没有反射、散射、荧光等其他现象发生(事实上一定会有)

5、。3-紫外与可见光谱应用举例一一植物叶绿素分析叶绿体=叶绿素+类胡萝卜素叶绿素=叶绿素A (蓝绿色)+叶绿素B (黄绿色)(A： B=3 : 1)叶绿素吸收光谱的最强吸收区有两个：波长范围为640660nm的红光部分和43(M50的蓝紫光部分。类胡萝卜素=胡萝卜素(橙黄色)+叶黄素(黄色)类胡萝卜素的吸收光谱的最大吸收带在蓝紫光部分。根据前述的朗伯-比尔(Lambert-Beer)法则和吸光度的加和性来进行测量。4近红外光i普的测定透射光谱反射光谱漫反射光谱近红外漫反射光谱实例（典型谷物）以及构成它们的主要成分水、蛋白质、脂肪和淀粉的。第三章光谱数据处理方法及多变量解析第一节光谱数据处理概述1

6、 光谱的复杂性：多重共线性、吸光度的非线性、基线变动和附加散射变动、其他变动2数据处理流程： 前处理、标定（建模）、辅助解析法、精度评价第二节光谱数据的预处理预处理：剔除异常样品、消除噪声、挑选波长变量与谱区范围光谱数据的平滑：卷积平滑、FFT滤波、小 波滤波、光谱数据的微分：一次微分光谱和二次微分光谱光谱数据的正规化处理第三节光谱数据的线性回归分析一元、多元、主成分回归分析、偏最小二乘回归分析第四节模型精度的评价相关系数法回归参数检验法残差标准差和残差平均值异常点的判定第五节非数值特性的标定方法贝叶斯判别方法的原理聚类分析第四章 光谱分析在作物栽培管理中的应用第一节作物的光谱特征1 - 35

7、0-490 nm 波段380nm波长附近为大气的弱吸收带400-450 nm波段为叶绿素的强吸收带425-490 nm为类胡萝卜素的强吸收带在这一波段，反射光谱曲线具有很平缓的开头和很低的数值。2 - 490-600 nm 波段490-600 nm是类胡萝卜素的次强吸收带，530-590 nm是藻胆素中藻红蛋白的主要吸收带。3 - 600-700 nm 波段第二节基于光谱分析的作物营养成分含量预测1 -基于光谱分析的温室黄瓜含氮量的预测：计算了光谱反射率数据与叶片含氮量的相关系数。在某些波段 范围内，相关性很强。进行了多元线性回归方程、偏最小二乘回归分析、微分光谱的多元线性回归分析。2小麦叶片

8、氮元素状况 与光谱特性的相关性研究建立了比值指数和归一化指数的回归方程和相关方程。3红边参数在作物管养分析中的应用红边：二阶导数为零的位置（拐点）红边的位置、红边幅值、红边峰 值面积得到作物冠层光谱红边参数与叶面积指数、地上生物量和鲜叶量等的相关系数。第三节基于光谱分析的作物长势综合预测1 由红、近红外波段发展的植被指数：RVI、NDVI、SAVI、EVI等2 基于卫星遥感的植被指数计 算：NDVI、AVHRR、MODIS等。植被指数与作物产量问存在较好的相关性。能够预测产量。第四节基于光谱分析的作物水胁迫预测和干旱监测方法一：利用水分在970nm、1450nm、1930nm和2200nm附近

9、的吸收峰估算作物冠层或叶片的含 水量。方法二：利用冠层温度指示植物水分亏缺第五节基于光谱分析的作物病虫草害监测1 冬小麦条锈病的光谱表征2冬小麦与杂草共生的光谱表征3冬小麦蚣虫发生状况及其光谱特征（是大片面积检测，还是按小麦叶来检测？）4光谱技术应用于杂草识别第五章光谱技术在土壤分析中的应用第一节土壤的光谱特征1 田间原始土样的反射光谱特征（4个特征，一个上升区域 3个吸收峰）2风干细土的反射光谱特征 （较原始土样有所不同）3土壤溶液的透射光谱特征4影响土祥反射光谱的主要因素：土壤质地、温度、土壤颜色、其他因素第二节基于光谱分析的土壤水分监测1 土壤水分的光i普特征水分较低时等到一个土壤水分与

10、反射率的回归方程较高时是另一个2 基于分光光度计的土壤水分监测土壤水分与吸光度的建模结果y=17.48x-2.13973 基于光谱辐射仪的土壤水分分析土壤水分与反射率的建模结果y=-0.624x+24.64 基于光谱反射光谱的土壤水分现场检测仪土壤水分与相对反射率的建模结果y=-79.716x+47.594第三节基于光谱分析的土壤有机质含量监测低含量和高含量的模型不同第四节基于光谱原理的其他土壤参数预测1-土壤氮元素含量的预测2土壤PH值和电导率的预测第五节基于光谱技术的土壤参数分析实例1 基于近红外光谱的北方潮土土壤参数分析：水分、全氮、有机质2基于图像处理的土壤水分预测：建立了颜色分量与水

11、分的预测模型第六章光谱分析在谷物和食品分析中的应用第一节概述非破坏方法检测第二节光谱分析在谷物品质分析中的应用1 谷物蛋白质含量的检测2谷物淀粉含量的检测3谷物脂肪含量的检测4谷物品质的综合检测第三节光谱分析在食品品质分析中的应用1 -肉产品的品质检测2豆制品的品质检测3油脂的品质检测第四节光谱分析在茶叶品质检测中的应用第五节光谱分析在果蔬产品品质分析中的应用1 -蔬菜的品质检测2水果的品质检测3果汁的品质检测4基于光谱原理的水果分级装备第六节光谱分析在奶牛业中的应用1 饲料成分分析2.牛奶成分分析3基于牛奶分析的奶牛乳房炎诊断4光谱分析在全自动奶牛设施中的应用第七章光谱分析与精细农业第一节精

12、细农业基础1 概述：数据采集、数据分析、决策分析、控制实施2 GPS3 GIS4农田信息采集与迅理技术(1) 农田信息采集技术概述：遥感与非遥感(2) 土壤怯息采集：农田土壤电导率空间分布自动采集系统、(3) 农田作物产筮空间分布信息5变量作业控制技术(1) 变量施肥机(2) 变量喷药机器(3) 变量灌溉第二节光谱技术与精细施肥1 光谱技术与基于迅方图的精细变量施肥2光谱技术与基于实时传感器的精细变量施肥之固体肥料3光 谱技术与基于实时传感器的精细变量施肥之液体肥料第三节光谱分析与精细喷药1 -室内静态条件下进行的杂草识别2田间动态条件下的杂草识别9种杂3基于植物光谱特性的一种光学杂草传感器（能够识别小麦、土壤和集中在一起的草）4基于植物光谱特性的一种精细除草机第四节计算机视觉技术在精细农业中的应用1 -车辆导航2农产品分级3作物长势监测：叶绿素等含量的监测