面向石油化工等领域的气体检测分析应用,本团队采用可调谐激光二极管吸收光谱技术,研制了一种近红外激光甲烷(CH₄)同位素丰度传感器。为了提高同位素丰度的检测稳定性,采用自主开发的双比例阀压力控制模块动态控制气室压强。设定目标压强为13.332 kPa,30 min压强监测结果的均值为13.326 kPa,1σ标准差为25 Pa。为了提高同位素丰度的检测精度,采用线性回归算法替代传统的吸光度峰值比方法,并使用体积分数为5×10 ^-3的标准CH₄气体开展检测实验,将两种方法的检测结果进行了对比。结果表明:使用吸光度峰值比方法得到的同位素丰度(δ¹³CH₄)均值为1.633%,1σ标准差为0.962%,该结果与理论值偏差较大,且稳定性较差;使用线性回归算法得到的1σ标准差为0.367%,均值为-4.652%,与自然界甲烷的同位素丰度结果一致,该算法检测结果的稳定性是吸光度峰值比方法的2.62倍。本文提出的压力控制方案和线性回归算法,为研制可实用化的同位素丰度传感器奠定了基础,在环境保护、资源勘探等领域具有潜在的应用前景。

在前期研究基础上,利用皖北地区砂姜黑土的193个土壤样本的可见近红外高光谱(350~1700 nm)数据,结合非线性和线性的核函数,对9种算法进行模型的首次优化;再利用随机森林、提升树和梯度提升树三种集成学习算法进行模型组合和二次优化。通过模型比较,优选并组合了Sigmoid函数的偏最小二乘、线性的支持向量回归、径向基的支持向量回归和Sigmoid函数的支持向量回归4个单模型,集成算法优化后发现,梯度提升树算法的预测结果最优。与单模型的预测结果相比,梯度提升树模型组合的决定系数为0.86,提高了17.8%,相对分析误差系数为2.55,从B等级提升到A,不仅在准确率上有显著提高,且组合模型过拟合更低,泛化性好。因此,梯度提升树的集成学习可结合多种模型优势,通过高光谱的模型集成来提升土壤速效磷的预测结果精确度。

为了证实以近红外漫透射光谱技术结合化学计量学方法能有效实现西红柿成熟度的检测, 采用美国海洋光学公司的QE65000光谱仪取得了西红柿的漫透射光谱数据, 采用日本柯尼卡美能达CR-10反射式色差计取得了亮度、红绿色相、黄蓝色相和总色差颜色数据;通过标准数学建模方法建立了颜色模型, 并通过偏最小二乘回归校正算法建立了近红外光谱模型。结果表明, 两组模型都是以红绿色相指标建模时效果最佳, 在99个未知样品数据中, 预测模型的颜色模型误判情况分别为未成熟0%、半成熟33.33%、成熟0%; 而近红外预测模型的误判情况分别为未成熟32.14%、半成熟50%、成熟0%。该研究验证了近红外光谱技术对西红柿成熟度进行无损检测的可行性, 这对实现西红柿的快速、批量分选具有一定的实际意义。

将新型的外腔式宽调谐量子级联激光器(ECQCL)作为激发光源,高频石英谐振音叉作为光电探测器,开展了挥发性有机物的中红外激光光谱定量分析和成分识别研究。以不同站点和不同型号的汽油样本作为检测对象,检测它们的红外吸收光谱,并与美国西北太平洋国家实验室数据库的标准光谱进行比较,结果具有很好的一致性;实验中结合自行建立的插值算法和多元线性回归算法模型,可实现不同型号汽油样本中主要挥发性有机物的定量分析和成分归属分析。

提出一种快速的局域线性回归(Fast Locally Linear Regression, FLLR)算法，用于从搭载在风云三号B星(FY-3B)上的红外大气探测仪(IRAS)红外观测数据反演大气温湿廓线。算法所需的观测样本为IRAS/FY-3B L1数据红外观测值与AIRX2RET V5产品的时空匹配数据，以2011年为例，在180°W~180°E、60°N~60°S的研究区域内按照观测时间绝对差小于15 min和观测角度绝对差小于2°的条件获取观测样本，并对样本进行了评价。在匹配观测样本的基础上比较分析了FLLR算法与LLR算法、D矩阵算法和非线性的神经网络算法，然后采用FLLR算法从IRAS/FY-3B L1数据反演得到2011年全年的大气温湿廓线，并外推反演得到2012年第1季度的大气温湿廓线。最后，利用相应的ECMWF再分析数据和RAOB探空观测对2011年的反演结果进行了精度验证，采用AIRX2RET V5产品对2012年第1季度的外推反演结果进行了验证。结果显示: 与D矩阵算法相比，FLLR算法反演大气温度和湿度廓线的均方根误差分别减小~0.8 K和~0.5 g/kg，其精度与非线性的神经网络算法相当; 相对于ECMWF再分析数据，本文大气温度和湿度廓线反演结果的均方根误差分别小于2.5 K和2.3 g/kg; 而相对于RAOB数据，其均方根误差分别小于3.5 K和2.0 g/kg; 2012年第一季度外推反演结果的均方根误差分别小于2.5 K和1.6 g/kg，与算法精度基本一致。IRAS/FY-3B大气温湿廓线的反演精度与MOD07 V5大气廓线产品相当。

AVHRR陆地气溶胶光学厚度(AOD)反演算法的开发对研究长时间气溶胶的变化规律有重要意义。通过建立AVHRR Level 1b的观测量与同时进行观 测的MODIS的AOD产品的对应关系,利用多元回归的数学算法进行AVHRR陆地AOD的反演。以2008～2011年两者的匹配数据作为回归样本获得多 元回归系数,再应用到2003～2007年中国陆地地区AVHRR的观测上得到了AOD的时空分布,结果表明其空间分布特征与MODIS一致。将反演结 果与同期的Aqua/MODIS 及AERONET的AOD对比分析得到, AVHRR和MODIS的AOD的变化趋势具有很好的一致性。北京、香河等AERONET的观测 值与AVHRR反演的AOD相关系数也在0.6以上。以上结果表明,此多元回归方法对历史AVHRR陆地AOD数据集的反演具有巨大潜力。

提出了基于偏最小二乘法回归的超分辨率复原算法.介绍了偏最小二乘法回归算法的原理,研究和分析了基于偏最小二乘法回归的超分辨率复原算法.将高低分辨率图像块的高频信息和中频信息作为其特征,并采用分块重叠的方法解决了复原时存在的方块效应.通过对亚洲人脸和欧美人脸的实验结果表明,提出的方法无论是对亚洲人脸还是欧美人脸都能取得较好的复原效果,并且在放大倍数较大的情况下,复原的效果仍然显著.

Reflectance model is a basic concept in computer vision. Some existing models combining the classical diffuse reflectance model and those for surfaces containing specular components can approximately describe real reflectance. But the ratio of diffuse and specular reflection decided manually has no clear meaning. We propose a new polynomial hybrid reflectance model. The reflectance map equation with a known shape (for example cylinder) as a sample is used to estimate parameters of the proposed reflectance model by least square regression algorithm. Then the reflectance parameters for surfaces of the same class of materials can be determined. Experiments are performed for a metal surface. The synthesis images produced by the proposed method and existing ones are compared with the real acquired image, and the results show that the proposed reflectance model is suitable for describing real reflectance.