一种用于获取光谱仪性能的方法

    公开(公告)号:CN112461770B

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202011288620.1

    申请日:2020-11-17

    IPC分类号: G01N21/27 G01J3/28

    摘要: 本发明涉及一种用于获取光谱仪性能的方法,评价光谱仪的数据采集和分析能力,根据评价结果选择合适的光谱仪。具体的,检测样品属性的实际值,通过光谱仪采集样品的光谱数据,建立样品属性的光谱模型,根据光谱模型的光谱值得到样品属性的预测值,建立预测值分布图,根据分布图建立分布函数,计算出分布函数能够被不同光谱仪测定的最大值、最小值、分辨率及误差,作为选择光谱仪的系列计算指标。本发明为选择不同光谱仪进行有效科学研究提供了直接参考。利用本发明可以列举出不同光谱仪对应的光谱分析技术指标,根据研究需求,选择满足要求的低成本光谱仪,用于科研和生产,实现既定目标的同时能够节约成本。

    一种用光源校准标准白板的方法

    公开(公告)号:CN113984682A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111240807.9

    申请日:2021-10-25

    IPC分类号: G01N21/25 G01J3/52

    摘要: 本发明公开了一种用光源校准标准白板的方法,包括以下步骤:S1、采集光源的光谱,记为第一光谱;S2、采集待校准的标准白板的光谱,记为第二光谱,确定所述第二光谱中的稳定区间;S3、利用所述稳定区间的光谱值计算校准系数k;S4、计算所述标准白板的校准光谱的光谱值K;其中,所述校准系数k的计算公式为:k=b/a;b为所述第二光谱的所述稳定区间的光谱值,a为所述第一光谱中所述稳定区间的光谱值。本发明实现了标准白板在使用过程中不受现有标准白板反射率差、不同标准白板提供的标准不一致等的干扰,在全波长波段保持稳定,在分析漫反射光谱等指标方面有实用意义。

    一种测定贝类养殖蓝碳在沉积物中的累积速率的方法

    公开(公告)号:CN109959619A

    公开(公告)日:2019-07-02

    申请号:CN201910257386.7

    申请日:2019-04-01

    IPC分类号: G01N21/25

    摘要: 本发明涉及生态环境监测和分析领域,特别涉及贝类养殖蓝碳在沉积物中的累积速率的探测方法。一种测定贝类养殖蓝碳在沉积物中的累积速率的方法,包括以下步骤:(1)分别在贝类养殖区和毗邻的非贝类养殖区各设置m、n个观测点;(2)采集观测点的沉积物样品,构建沉积物中碳含量的光谱模型;(3)测定观测点的光谱数据;代入所述的光谱模型,计算出观测点沉积物剖面的碳含量;(4)通过转换系数t把观测点沉积物剖面的碳含量转换成观测点的碳储量;(5)通过公式计算某段时间内的养殖蓝碳在沉积物中的累积速率。本发明的测定贝类养殖蓝碳在沉积物中的累积速率的方法,解决了困扰养殖增汇量化减排量的难点,便于科学评估养殖碳汇贡献。

    基于典型相关性分析及线性插值的土壤养分模型转移方法

    公开(公告)号:CN106951720B

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201710236906.7

    申请日:2017-04-12

    IPC分类号: G16C20/30 G01N21/25

    摘要: 本发明属于一种模型转移方法,公开了基于典型相关性分析及线性插值的土壤养分模型转移方法,步骤如下:1)获取不同地区间土壤光谱数据,并设定主、从样品;2)划分主样品校正集和检验集,以偏最小二乘法建立主样品校正模型,并对其模型效果进行评价;3)划分从样品标准集和未知集;4)对从样品进行光谱预处理;5)采用典型相关性分析结合线性插值(CCA‑LI)算法模型转移,得到从样品未知集的预测结果。本发明实现了运用一个土壤养分含量模型,解决不同地区间土壤养分含量预测的难题,在保证该模型预测效果的同时,减少了土壤养分化学方法测量的时间,降低成本,节省人力物力,快速、简单的实现土壤养分的预测。

    高光谱成像技术实时监测海洋沉积物剖面物质含量的方法

    公开(公告)号:CN108051375A

    公开(公告)日:2018-05-18

    申请号:CN201711290268.3

    申请日:2017-12-08

    IPC分类号: G01N21/25

    摘要: 本发明属于借助光谱性质测定物质含量技术领域,公开了一种高光谱成像技术实时监测海洋沉积物剖面物质含量的方法,步骤为:1)获取样品剖面高光谱图像,读取高光谱数据至计算机中;2)在计算机中根据监测沉积物不同物质含量的需求,对图像进行空间剪裁和提取有效颜色;3)在计算机中根据监测沉积物不同物质含量的需求,对高光谱数据进行光谱预处理和提取特征波长;4)根据监测沉积物不同物质含量的需求,将高光谱图像的每个像素点的光谱代入已建立模型中,实时获得该沉积物样品各个物质含量的预测结果。本发明基于高光谱成像技术,实现一次测量,同时获取不同深度沉积物含不同物质的含量,简单、便捷、快速的对不同深度沉积物各物质含量进行实时测量。

    基于典型相关性分析及线性插值的土壤养分模型转移方法

    公开(公告)号:CN106951720A

    公开(公告)日:2017-07-14

    申请号:CN201710236906.7

    申请日:2017-04-12

    IPC分类号: G06F19/00 G01N21/25

    CPC分类号: G01N21/25 G16C20/30

    摘要: 本发明属于一种模型转移方法,公开了基于典型相关性分析及线性插值的土壤养分模型转移方法,步骤如下:1)获取不同地区间土壤光谱数据,并设定主、从样品;2)划分主样品校正集和检验集,以偏最小二乘法建立主样品校正模型,并对其模型效果进行评价;3)划分从样品标准集和未知集;4)对从样品进行光谱预处理;5)采用典型相关性分析结合线性插值(CCA‑LI)算法模型转移,得到从样品未知集的预测结果。本发明实现了运用一个土壤养分含量模型,解决不同地区间土壤养分含量预测的难题,在保证该模型预测效果的同时,减少了土壤养分化学方法测量的时间,降低成本,节省人力物力,快速、简单的实现土壤养分的预测。