导读:本文包含了光谱库论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:光谱,土壤,反射,计量学,可见光,时序,银河系。
光谱库论文文献综述
王毓乾,何海清,谭永滨,李小龙[1]（2018）在《结合地物光谱库的高光谱端元识别及解混》一文中研究指出针对目前基于地物光谱库的高光谱影像稀疏解混方法得到的端元丰度与真实端元丰度仍有较大差距,解混结果中出现很多具有小丰度值的多选端元(伪端元),提出一种基于光谱库的高光谱遥感影像端元识别和稀疏解混方法。首先对影像进行初步稀疏解混,将得到的解混丰度进行显着性分析,自适应地选择显着性丰度阈值,将低于该阈值丰度的端元从混合像元中剔除,得到更为稀疏和准确的表示端元子集。模拟数据的实验表明,该方法能极大提高解混丰度的稀疏性,提高端元识别的准确率,并在一定程度上提高解混的整体精度。真实数据实验结果也验证了该方法在真实影像复杂场景下的有效性。(本文来源于《遥感信息》期刊2018年02期）
柳志存[2]（2018）在《LAMOST光谱库中的OB星研究》一文中研究指出大质量星(通常是指质量大于8M_⊙)是宇宙中元素增丰和再电离的主要原因,因此它们在其宿主星系的演化过程中扮演了重要的作用。OB星作为大质量恒星,主要通过紫外辐射、星风损失和最终的核塌缩超新星爆炸等方式,对宇宙中的星际介质、元素增丰、恒星形成和星系演化等产生重要的影响。另外,OB星具有短寿命的特点,也是研究恒星形区成、分子云分布的重要探针。目前,国际上已知的银河系OB星样本主要来自于太阳邻域其数目有限,因而证认出更多的覆盖空间范围更广的银河系OB星样本,对于研究银河系的结构、恒星形成及与大质量星相关的恒星物理有着重要的意义。本工作基于LAMOST DR4的庞大恒星光谱数据,研究了银河系OB星的光谱特征和空间分布,发展了基于精确的光谱计算得到的谱指数方法,利用该方法成功挑选出了11,676颗OB星,其中包括59颗O型星和11,627颗B型星,并经过了人眼的反复检验。事实证明,我们的谱指数方法可以有效地剔除大量的非OB星样本,大大提高了工作效率。由于时间原因,我们无法用眼睛完成所有OB星的光谱型和光度型分类工作。我们只是从中挑选出了1,505颗OB星,并用眼睛进行了详细的光谱型和光度型证认。该1,505颗OB星样本最大程度的覆盖了光谱型从O4-B9的所有亚光谱型和光度型,以期为下一步利用机器学习的方法对所有11,676颗OB星进行光谱型和光度型分类提供训练样本。本文大致分为六个部分,在第一部分,即绪论部分介绍了哈佛分类系统和MK分类系统、O型星和B型星的光谱特征、OB星的研究意义和目的;在第二部分,介绍了LAMOST巡天情况及本文中用到的数据集;第叁部分,给出了我们的研究方法和谱指数的选取;在文中的第四部分,介绍了得到的OB星光谱和星表;第五部分对本文得到的OB星进行了谱指数分析和空间分布。最后一部分给出了本文的总结.(本文来源于《河北师范大学》期刊2018-03-19）
葛魏东[3]（2017）在《基于光谱库的空谱联合高光谱稀疏解混方法研究》一文中研究指出近年来,高光谱遥感技术发展显着,由于其具有较高的光谱分辨率,高光谱遥感已广泛应用于环境监测、目标侦察、伪装识别等重要领域。然而因为光谱成像仪的空间分辨率较低和地表的复杂多样性,多种物质(端元)的混合像元通常存在于高光谱遥感图像中。为了提高后续应用的精度,如何从混合像元中分解与提取各种地物光谱(端元)并求得其对应比例(丰度系数)至关重要。本文基于已知光谱库的线性光谱混合模型,充分利用高光谱数据的空间相关性以及丰度系数的稀疏性,进一步提高高光谱混合像元的解混精度。论文主要研究内容包括以下两个方面:(1)提出一种基于协同稀疏和TV正则化的高光谱解混模型。该方法在基于已知光谱库的线性解混模型中,引入TV正则项对高光谱邻域像元间的局部相关性进行约束;同时,为了进一步刻画丰度系数的全局行稀疏特性,在模型中加入协同稀疏;最后采用交替方向乘子法求解模型。(2)提出一种基于l1-l2 (l1范数减l2范数)稀疏性与TV正则化的高光谱解混模型。该方法利用l1-l2范数能够比l1范数产生更强的稀疏性,进一步降低光谱库中光谱特征高相关性的影响,以及利用TV正则项刻画高光谱像元的空间邻域相关性,促进像元间的平滑性。此方法通过结合l1-l2稀疏性与TV正则项建立稀疏解混模型,并利用交替方向乘子法求解模型,从而提高解混精度。模拟高光谱数据的实验结果证明本文提出的方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果,同时真实高光谱数据的实验结果验证了本文方法的有效性。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2017-06-01）
陆洪鹏[4]（2016）在《基于郭守敬望远镜恒星光谱库研究大样本恒星的色球活动》一文中研究指出我们基于LAMOST望远镜DR3的巡天光谱数据研究晚型恒星的色球活动情况以及搜寻亚矮星。对于这些恒星光谱,我们通过研究光谱中Hα,Hβ,Hγ,Hδ,以及(本文来源于《中国天文学会2016年学术年会摘要集》期刊2016-11-01）
刘会增,石铁柱,王俊杰,陈奕云,邬国锋[5]（2016）在《利用区域土壤光谱库研究土壤有机碳反演模型传递性》一文中研究指出土壤有机碳的有效评估对全球碳循环和农业可持续发展具有重要作用。可见光-近红外光谱技术已广泛用于土壤有机碳含量的反演研究。然而,基于可见光-近红外光谱的土壤有机碳反演模型通常具有一定的区域局限性。本文基于湖北钟祥市和洪湖市两个区域的土壤光谱和有机碳量测数据(样本数分别为100和96),探究土壤有机碳反演模型在不同区域间的传递性。结果表明,钟祥市或洪湖市区域模型都不能用于另一个区域,但基于钟祥样本全集与洪湖区域30个土壤样本数据建立的模型对洪湖区域土壤有机碳含量有很好的预测效果(R~2=0.88,RMSE=2.51g·kg~(-1))。尽管模型在不同区域间的传递性非常有限,但将少量目标区域样本添加到现有区域土壤光谱库中所建立的偏最小二乘回归模型能够估算目标区域土壤有机碳的含量,降低目标区域的采样和量测成本。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2016年07期）
刘小珊[6]（2015）在《土壤二向反射特性研究与标准光谱库的应用》一文中研究指出自然状态下,凹凸起伏的地表高度变化会造成高光谱图像的像元尺度倾角不一,而二向反射研究能够将图像上的像元订正到相同的观测角度,从而提高定量反演的精度。同时,土壤作为植被的下垫面,研究土壤二向反射特性能够为研究植被冠层光谱提供背景参考;土壤反射率的方向性分布还潜在携带有土壤湿度、有机质含量、矿物含量等属性信息。因此,土壤的二向反射特性研究对土壤和植被定量遥感有着重要的理论意义和研究价值。目前,可见光-近红外光谱分析技术已成功应用于土壤关键属性预测,局部区域的土壤关键属性高光谱反演模型已经非常成熟;但由于各区域气候条件、成土母质的差异,局部模型难以适用于其他区域的土壤样本。随着大尺度土壤标准光谱库的出现,充分利用和挖掘大样本土壤光谱库中的有效信息,建立基于土壤光谱库的土壤关键属性高光谱预测模型,为解决以上问题提供了可能。本研究采集了叁种典型土壤的二向反射率数据,分析了他们的二向反射特性和差异;进一步利用Hapke反演了平均单次散射反照率、粗糙度等土壤参数,分析了各参数与土粒组成的关系,在此基础上模拟了二向反射率分布。另外,本文针对全球土壤标准光谱库,采用模糊C均值聚类结合偏最小二乘回归的方法,提取了与研究区供试样本相似的光谱子样本集,进一步利用子样本集建立了土壤关键属性高光谱预测模型,并进行了模型不确定性分析。上述研究得出结论如下:1.叁种典型土壤的二向反射率随观测角度的变化规律一致,反射率均随着观测天顶角的增加而增大,在前向散射方向达到最小,后向散射方向达到最大。原因是随观测角度的变化,土壤颗粒之间形成的阴影所占的比例会发生变化,导致探测器接收的光照组分有差异。2.Hapke模型各个参数对初始值的敏感性有差异。土粒组成相似的土壤单次散射反照率曲线形状相似。随着土壤粗颗粒(0.9mm以上)含量的增加,粗糙度参数增大,平均单次散射反照率反而减小。另外,Hapke模型能够很好地进行土壤二向反射率的模拟,但叁种典型土壤之间的模拟精度有差别。3.通过模糊C均值聚类与偏最小二乘回归(PLSR)相结合的方法,可挖掘土壤标准光谱库中与研究区供试样本相似的有效光谱信息,建立的有机碳含量估算模型可用于研究区供试样本有机碳含量的粗略估算。本研究中,有机碳含量高光谱估算模型的预测能力主要与土壤样本的剖面层次有关,模型对下层样本的预测能力更好。(本文来源于《华中农业大学》期刊2015-06-01）
钱小峰[7]（2014）在《药用辅料拉曼光谱库构建及其初步应用》一文中研究指出近年来发生的“齐二药”事件、毒胶囊事件、以及大剂量采用吐温80等助溶剂所造成的不良反应等，深刻警示我们药用辅料再也不是无活性、无危害的辅助性材料。有毒辅料不仅严重危害着人民群众用药安全与身体健康，而且不法分子利用不合格辅料搅乱医药市场的正常发展。目前，国际市场由于新材料、新剂型的开发应用，辅料种类繁多，而国内市场药用辅料市场正处于初步上升期，生产水平不均衡导致药用辅料质量残差不齐，假冒伪劣现象时有发生。如何解决药用辅料在源头、流通过程中、生产时的定性问题对分析检测技术的能力提出了很大挑战。分析检测技术的推广有赖于分析检测技术的各项指标包括快速性、简便性、经济性以及准确性等。用于药用辅料大体分为叁种分析方法：化学法、色谱法、光谱法等。其中，拉曼光谱技术具备简单、快速、灵敏、无需样品处理、特征丰富等独特优势，已有较为广泛的报道。本论文首先概述了质谱和光谱领域谱库应用核心算法，这些算法在建库领域应用较为成熟，借鉴意义很大。然后在准备建库的药用辅料相关基本信息收集完整的基础上，使用便携式拉曼光谱仪采集药用辅料拉曼光谱，经过剪切平滑基线纠正预处理后构建光谱库，对各辅料的特征峰做解析并绘制特征峰树状图，最后本文使用相似度算法和特征峰树状图相结合的方法对未知药用辅料样品做定性鉴别，并在辅料建库的基础上，对仿冒药及原研药做定性判别。第一部分概述。化学计量学应用数学和统计学、化学和计算机科学及其他学科的理论和方法，通过对化学数据的解析，最大限度地获取有用的化学信息。目前，在质谱和光谱建库领域，合适的计量学方法得到广泛应用。质谱谱库检索的应用已经成为蛋白质组学、植物代谢组学研究的可靠手段。光谱建库方法在如艺术品真假鉴别、司法鉴定、化学结构式推断方面有了广泛应用。这些领域的相关算法值得我们借鉴并用于药用辅料拉曼光谱建库和应用。拉曼光谱技术提供了快速、简单、灵敏且非破坏性的检测分析，用于药品分析中的研究报道日渐增多。本课题通过借鉴以上方法，建立了药用辅料的拉曼光谱库，目的是为药用辅料的的现场快检提供一种完整有效的解决方案。第二部分药用辅料拉曼光谱构建。随着国内对药用辅料市场监管力度加强，建立可靠的拉曼光谱数据库切实可行，目前，已有的拉曼光谱数据库如Satler，Thermo数据库，这些数据库价格昂贵、未作出结构解析、不适合国内药用辅料市场应用。本论文收集整理了正规来源的145个药用辅料，其中不同种类91个，收集名称、厂家、用途等相关信息。在采集拉曼光谱图后，经过预处理，对药用辅料的特征峰整理，并对拉曼光谱特征峰进行光谱解析，最终将药用辅料按结构整理归类为8类：多糖类、聚合物类、酯类及长链烃类、含羧基基团类、单糖二糖及多元醇类、氨基酸及其盐类、含硫无机盐、含磷无机盐类。根据特征峰所在拉曼光谱谱段及相对强度绘制这些种类特征峰树状图。第叁部分药用辅料光谱库的初步应用。针对国内同种辅料厂家生产工艺不同、生产能力参次不齐、部分辅料命名不规范、辅料市场亟需加强管理等现状，本文考察了叁种预处理方法，不同阈值及其结合相似度算法鉴别未知药用辅料，并考察哪种优势预处理方法与树状图相结合后结果较理想。其中一阶导数结合阈值0.9结果最佳，与树状图定性未知药用辅料。同时证明库内样品增多后，结果与库扩增前一致。同时，本研究以市场上出现的采用药典方法不能鉴别的仿冒药，应用相似度算法与特征峰树状图及主成分分析相结合的方法，以苯磺酸氨氯地平片为工具药，鉴别了其仿冒药与原研药。本论文使用拉曼光谱法构建药用辅料光谱库，用于药用辅料的快速定性鉴别，具有广阔的应用前景。首先总结质谱和光谱建库方法的应用领域与核心算法，在此基础上，研究搜集的145个药用辅料，其中包含了不同种类辅料91种，将药用辅料类型按照结构划分为8个种类。在光谱解析的基础上，根据特征峰绘制特征峰树状图，这对于后续药用辅料加入建库分类有提示作用，并建立了一套较为完整的药用辅料鉴别系统。同时本论文不仅仅是简单的归纳总结药用辅料，并且初步应用药用辅料库，解决了现实应用中如何快速准确鉴别片剂原研药与仿冒药，为监管药用辅料及片剂质量贡献一份力量。(本文来源于《第二军医大学》期刊2014-05-01）
张立云[8]（2013）在《基于郭守敬望远镜恒星光谱库研究大样本晚型恒星的色球活动(英文)》一文中研究指出We present chromospheric activity of late-type stars based on the stellar spectrum survey of the Large Sky Area Multi-object Fiber Spectroscopic Telescope(LAMOST,also called Guo Shou Jing telescope).Using the chromospheric active indicator of the H alpha line,we have found 6391active stars from 99741 M samples.Then,we also revised the fraction of active stars as a function of(本文来源于《2013中国天文学会学术年会文集》期刊2013-10-28）
王玉[9]（2013）在《基于时序光谱库的棉花种植面积信息提取研究》一文中研究指出空间信息技术(3S)中的遥感技术已经广泛应用于耕地上作物识别、估产、长势监测研究中，但是针对耕地内部不同作物的产量、长势监测研究较少，尤其是大区域尺度的农作物种植面积提取尚未实现业务化运行。农作物监测的基础是农作物种植信息识别，高分辨率数据由于具有获取周期长、价格昂贵、数据处理量大等特点使及时地获取大区域尺度特定农作物识别非常困难，而及时地获取大区域尺度农作物空间分布信息和及时地对主要种植作物长势监测是农情遥感监测中的核心问题。本文以新疆棉花作为研究对象，探索出一个基于中等分辨率数据的可供大区域尺度特定农作物种植面积提取及业务化运行的模型及方法。首先，本文选择了中等分辨率MODIS数据产品MOD13Q1作为主要的遥感数据源建立2002-2012年MODIS-EVI时序数据集。通过分析2010年新疆各区域棉花物候及光谱特性，对全疆棉花进行识别分区并建立了可以更新的标准时序曲线光谱库。鉴于统计资料的不可靠性，本文采用的是2010年两年的大量实地棉花调查地块数据对结果进行精度验证。结果表明，通过利用表征物候的分区棉花时序EVI曲线可以有效提取棉花种植面积，经2011年野外地块作为真实性检验训练样本，统计得到提取精度达到91%。最终通过基于光谱特征库与综合光谱相似度匹配模型，提取得到2010年的新疆棉花种植面积。论文结论如下：（1）在训练样本、输入影像等条件相同的条件下，相比较于基本光谱曲线形状测度的相关系数法和光谱角法，基于综合的光谱相似度指标综合了光谱时间序列曲线的形状特征指标和数值特征指标，对各植被类型的提取精度有了很大的提高。（2）新疆疆域辽阔，南北物候差异大，在应用光谱匹配的方法进行精细作物识别时，有必要对全疆进行分区分别提取，文章根据作物的物候特征及时序光谱特征差异，将全疆分为南疆识别区、北疆识别区以及过度识别区，解决了因光谱差异大造成的识别精度较低的现象，识别区的划分也一定意义上为新疆省内的作物物候监测区域的划分提供了依据。(本文来源于《中国地质大学（北京）》期刊2013-06-01）
谢宏全,刘军生,卢霞[10]（2012）在《浒苔反射光谱库系统设计与实现》一文中研究指出浒苔光谱特征是遥感之本,可为浒苔灾害的遥感实时监测与预警研究提供重要基础数据。本文基于Delphi开发工具和Interbase数据库平台,采用"面向应用"的系统开发方法,运用dbExpress、DataSnap技术和TeeChart组件,设计并实现了浒苔反射光谱数据库系统,利用本系统可以实现对海量浒苔光谱数据及其属性信息的共享、信息查询、可视化分析和管理等功能。(本文来源于《海洋环境科学》期刊2012年04期）
光谱库论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
大质量星(通常是指质量大于8M_⊙)是宇宙中元素增丰和再电离的主要原因,因此它们在其宿主星系的演化过程中扮演了重要的作用。OB星作为大质量恒星,主要通过紫外辐射、星风损失和最终的核塌缩超新星爆炸等方式,对宇宙中的星际介质、元素增丰、恒星形成和星系演化等产生重要的影响。另外,OB星具有短寿命的特点,也是研究恒星形区成、分子云分布的重要探针。目前,国际上已知的银河系OB星样本主要来自于太阳邻域其数目有限,因而证认出更多的覆盖空间范围更广的银河系OB星样本,对于研究银河系的结构、恒星形成及与大质量星相关的恒星物理有着重要的意义。本工作基于LAMOST DR4的庞大恒星光谱数据,研究了银河系OB星的光谱特征和空间分布,发展了基于精确的光谱计算得到的谱指数方法,利用该方法成功挑选出了11,676颗OB星,其中包括59颗O型星和11,627颗B型星,并经过了人眼的反复检验。事实证明,我们的谱指数方法可以有效地剔除大量的非OB星样本,大大提高了工作效率。由于时间原因,我们无法用眼睛完成所有OB星的光谱型和光度型分类工作。我们只是从中挑选出了1,505颗OB星,并用眼睛进行了详细的光谱型和光度型证认。该1,505颗OB星样本最大程度的覆盖了光谱型从O4-B9的所有亚光谱型和光度型,以期为下一步利用机器学习的方法对所有11,676颗OB星进行光谱型和光度型分类提供训练样本。本文大致分为六个部分,在第一部分,即绪论部分介绍了哈佛分类系统和MK分类系统、O型星和B型星的光谱特征、OB星的研究意义和目的;在第二部分,介绍了LAMOST巡天情况及本文中用到的数据集;第叁部分,给出了我们的研究方法和谱指数的选取;在文中的第四部分,介绍了得到的OB星光谱和星表;第五部分对本文得到的OB星进行了谱指数分析和空间分布。最后一部分给出了本文的总结.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
光谱库论文参考文献
[1].王毓乾,何海清,谭永滨,李小龙.结合地物光谱库的高光谱端元识别及解混[J].遥感信息.2018
[2].柳志存.LAMOST光谱库中的OB星研究[D].河北师范大学.2018
[3].葛魏东.基于光谱库的空谱联合高光谱稀疏解混方法研究[D].南京信息工程大学.2017
[4].陆洪鹏.基于郭守敬望远镜恒星光谱库研究大样本恒星的色球活动[C].中国天文学会2016年学术年会摘要集.2016
[5].刘会增,石铁柱,王俊杰,陈奕云,邬国锋.利用区域土壤光谱库研究土壤有机碳反演模型传递性[J].武汉大学学报(信息科学版).2016
[6].刘小珊.土壤二向反射特性研究与标准光谱库的应用[D].华中农业大学.2015
[7].钱小峰.药用辅料拉曼光谱库构建及其初步应用[D].第二军医大学.2014
[8].张立云.基于郭守敬望远镜恒星光谱库研究大样本晚型恒星的色球活动(英文)[C].2013中国天文学会学术年会文集.2013
[9].王玉.基于时序光谱库的棉花种植面积信息提取研究[D].中国地质大学（北京）.2013
[10].谢宏全,刘军生,卢霞.浒苔反射光谱库系统设计与实现[J].海洋环境科学.2012
论文知识图
