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为了实现现场测量地表水中矿物油含量的全光纤荧光计的研制。采用荧光光谱测量分析方法 ,于 1 999年 1 0月— 2 0 0 0年 5月 ,采集了国内外不同的地区原油和成品油共 2 3种 ,用1 4种不同波长的激发光激励 ,进行荧光光谱特性测量实验研究。同时 ,对不同浓度的矿物油、水混合液也进行了测量实验 ,得出其最低检测浓度为 0 .0 0 5mg/L ;测量了青岛近岸海域表层受油污染海水的含油量为 0 .0 1~ 0 .2 2mg/L ;此外对水中矿物油受激荧光发射原理也作了简述。并对水中矿物油荧光光谱特性、浓度与荧光强度的关系 ,以及为研制现场测量水中矿物油浓度的全光纤荧光计的可能性作出了结论性的意见 相似文献
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水中矿物油荧光特性实验研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为了实现现场测量地表水中矿物油含量的全光纤荧光计的研制,采用荧光光谱测量分析方法,于1999年10月-2000年5月,采集了国内外不同的地区原油和成品油共23种,用14种不同波长的激发光激励,进行荧光光谱特性测量实验研究,同时,对不同浓度的矿物油,水混合液地进行了测量实验,得出其最低检测浓度为0.005mg/L,测量了青岛近岸海域表层受油污染海水的含油量为0.01-0.22mg/L,此外对水中矿物油受激荧光发射原理也作了简述,并对水中矿物油荧光光谱特性,浓度与荧光强度的关系,以及为研制现场测量水中矿物油学的全光纤荧光计的可能性作出了结论性的意见。 相似文献
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为在多光谱图像增强同时保持其光谱特性,提出了基于K-L变换的多光谱图像增强方法,并在研究如何准确量化增强前后光谱保持度的基础上,提出了光谱特性保持系数的概念.实验结果表明,该方法在对多光谱图像增强的同时,能较好地保持多光谱图像的光谱特性. 相似文献
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植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究 总被引:8,自引:1,他引:7
基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异. 相似文献
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海洋上部水体垂向结构变化对于理解热带海区在全球气候变化中的作用有着重要意义。通过分析印度尼西亚穿越流(ITF)出口处东印度洋帝汶海区SO18480-3孔中的浮游有孔虫表层种Globigerinoides ruber和温跃层种Pulleniatina obliquiloculata壳体氧碳同位素,并借助12个AMS14C测年数据重建了末次盛冰期(LGM)以来该区温跃层深度和营养盐水平的演化序列。壳体氧同位素(δ18O)记录表明温跃层古海洋学特征的变化幅度要大于表层海水,其差值(Δδ18O(P-G))有效地反映了温跃层深度的变化,即冰消期和晚全新世温跃层较浅,LGM和早中全新世温跃层较深;并揭示出与全新世相比,LGM期间ITF总流量未显著减小,ITF对该区上部水体结构的影响受到了东西太平洋之间不对称性的调节。碳同位素(δ13C)记录则表明该区的古海洋学变化在不同程度上受到了南大洋的影响,并受本区上部水体垂向结构的控制,其差值(Δδ13(G-P))在一定程度上反映了该区上部水体营养盐水平的变化。 相似文献
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利用统计分析的方法,根据2001年获取的13景鄱阳湖区无云MODIS影像中的9景提取的水体面积,并结合同步观测的水文数据分别采用线性、对数和指数3种模型模拟湖面积-水位之间关系。结果显示对数模型相关性最好(R2=0.918),其次为线性和指数模型。利用另外4景MODIS影像对模型进行检验表明,该模型精度较高,模拟的最大误差为3.36%。本研究显示,可根据鄱阳湖水位观测值,利用该模型预测鄱阳湖洪涝期洪水淹没面积,以弥补云天状况下光学遥感难以监测到洪水淹没范围的不足。本研究为利用遥感影像实时监控鄱阳湖水情空间动态变化提供了可行的方法,对湖泊、水库的泛洪监测、调洪功能分析具有重要意义。 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献