传统土壤水分的获取方法仅可获得离散的土壤水分点位数据, 难以获得剖面上精细且连续的水分含量分布图。 研究了野外条件下利用近红外高光谱（882～1 709 nm）成像反演剖面土壤水分含量（SMC）, 并实现精细制图的可行性。 研究剖面位于江苏省东台市, 我们利用近红外高光谱成像仪对剖面进行了5天原位连续观测, 共采集了280个土样用于烘干法测定SMC。 原始高光谱图像经数字量化值（DN）校正、 黑白校正、 拼接、 几何校正、 剪切和掩膜等一系列预处理后, 提取各采样点的平均光谱反射率。 提取光谱（Raw）经吸光度［LOG10(1/R)］, Savitzky-Golay平滑（SG）、 一阶微分（FD）、 二阶微分（SD）、 多元散射校正（MSC）和标准正态变量（SNV）转换后, 采用偏最小二乘回归（PLSR）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法建立SMC预测模型, 并对比分析不同光谱预处理方法与建模方法组合条件下SMC的预测精度。 结果表明, 光谱反射率随SMC增加逐渐降低, 不同光谱预处理方法的预测精度有所差异, 除MSC方法外, 同一光谱预处理方法的LS-SVM模型预测精度均高于PLSR模型, 并且基于LOG10(1/R)光谱的LS-SVM模型对SMC预测精度最高, 其建模集的决定系数（R2c）和均方根误差（RMSEc）分别为096和065%, 预测集的决定系数（R2p）、 均方根误差（RMSEp）和相对分析误差（RPDp）分别为088, 105%和288。 利用最优模型进行剖面SMC的高空间分辨率精细制图, 通过比较SMC反演图中提取的预测值与实测值关系发现预测精度较高（R2: 085～095, RMSE: 094%～102%）, 且两者在剖面中的变化趋势基本一致, 说明SMC反演图不仅能很好地反映出土壤水分在整个剖面中毫米级的含量分布信息, 也可反映出同一位置处不同天数间的含量差异。 因此, 利用近红外高光谱成像结合优化的预测模型, 能够实现土壤剖面SMC的定量预测及精细制图, 有助于快速、 有效监测田间剖面土壤水分状况。

近年来可见-近红外光谱技术在农业污染监测中应用越来越广泛, 但在果树的重金属污染研究中应用较少。 本文以纽荷尔脐橙(Citrus sinensis［L.］Osbeck cv. Newhall)为研究对象, 采用盆栽方法, 通过添加镉（Cd）形成不同污染程度的土壤, 然后定期监测叶片中Cd含量及其光谱, 分别建立了基于光谱指数的线性回归预测模型, 以及基于偏最小二乘回归（PLSR）的Cd含量高光谱预测模型。 结果表明: Cd更容易向新叶迁移和聚集, 在高Cd污染的土壤中这种现象更加明显;新叶光谱在700～730 nm之间反射率升高, 发生红边蓝移现象, 老叶光谱没有显著变化;基于光谱指数建立的线性回归模型的R2达到0.8左右, 而利用PLSR方法建立的预测模型精度普遍高于线性回归模型, 其R2达到0.9左右, 并且标准归一化（SNV）的光谱预处理方法可以显著提高PLSR模型的预测精度。 研究显示, 可见-近红外光谱技术在脐橙重金属污染监测上有很好的潜力。

近年来光谱技术以其经济、 高效的优势在土壤盐渍化监测研究中得到重视, 但是由于土壤水分对反射光谱影响很大, 土壤湿润条件下监测精度难以满足农业生产需求。 通过对盐土土柱室内模拟蒸发过程中的反射光谱和水分、 盐分变化的连续监测, 利用多元逐步回归方法, 建立了1 370～1 610 nm光谱对称度与土壤表层含盐量、 含水量之间的线性关系模型, r为0.863; 用该模型反演表层土壤含盐量, 实测值与预测值之间线性关系的r为0.656（n=54）, RMSE为2.059 g·kg-1。 利用光谱对称度可以实现土壤湿润条件下土壤盐分含量预测。

利用全波片和Nd:YVO4激光器的偏振特性构成双折射滤光片，使用I类临界相位匹配LBO作为倍频晶体，在注入泵浦功率2.7 W的情况下获得149 mW的671 nm单纵模红光输出，光－光转换率5.6 %，该结构简单、紧凑，适合用于中低功率激光器。