高光搏检测仪

在气候变暖和人类活动双重作用的影响下，藻类水华频发且呈现全球加剧态势，严重威胁经济社会可持续发展和人类健康。由于藻类水华生消过程快，实时精准的监测是藻类水华预测、预警和有效管控的关键。 　　目前藻类水华监测主要包括现场观测、水下自动监测和卫星遥感反演等三种方式。现场观测费时费力，且无法在时间和空间上连续监测；水下自动监测探头易受到水中物质侵蚀，且维护费用高昂；卫星遥感的时间分辨率低且受大气影响较大。 　　对此，中国科学院南京地理与湖泊研究所研究员张运林团队等基于水色遥感原理，研发了一款陆基高光谱遥感监测仪及原位高频在线监测系统，实现了藻类水华连续、精准、实时监测，有效弥补了现有方法的不足。 　　该系统主要由高光谱测量仪器、数据处理平台和远程访问控制、显示和存储平台等三部分组成(图1)。高光谱测量仪测定的水体光谱反射率信号，通过嵌入AI芯片处理器(数据处理平台)的反演算法，转化为叶绿素a信息。光谱反射率和叶绿素a数据通过无线传输设备进行远程访问控制、显示和存储。研究人员通过系统评估近几十年来应用最广泛的三种叶绿素a遥感反演的经验算法、半分析算法以及机器学习算法等，遴选了建模和验证精度最高的反演模型作为陆基遥感系统叶绿素a提取的主要模型(图2)。 　　架设在太湖的陆基高光谱遥感监测系统清晰捕捉到2021年8月发生的两次藻类水华形成过程(图3)。除了藻类水华以外，陆基遥感系统亦可同步监测水体透明度、悬浮物、总氮、总磷、高锰酸盐指数、营养状态指数、藻密度等多个水生态环境参数，可为藻类水华发生机理研究提供精细化观测和科学证据。 　　该观测系统主要有以下优势：低成本、环保的方式实时、连续地提供藻类水华的高频数据；水体信号不受大气影响，不需要进行复杂的大气校正；适用于中小型河流、湖泊的藻类水华动态监测；嵌入的AI芯片支持算法快速替换和升级以及远程控制和数据访问。目前该系统已广泛应用于广东、四川、江苏、浙江、北京等数十个重要水体的水质监测。 　　相关研究成果发表在Journal of Hazardous Materials上。研究工作得到国家自然科学基金优秀青年基金、中科院科学仪器研发项目、南京地理所青年科学家小组等项目的联合资助。图1 陆基遥感系统的原理和结构示意图图2 陆基高光谱遥感监测系统机器学习算法检验与校正精度结果图3 陆基遥感系统捕捉到的两次浮游植物水华和对应的现场照片

一、水质监测需求 “地表水水质监测现状的分析与对策， 绿色科技，2019(10)”中提出我国拥有28124亿m3水资源，其中地表水占96.4%，另“中国生态环境状况公报2019”中指出1931个地表水水质断面中，劣V类水质比例为3.4%。对于中国水污染的困境，国家先后制定了《水十条》、《重点流域 水污染防治规划（2016-2020年）》。 以上表明，我国河流、湖泊众多，然而伴随经济的高速发展，人类活动的增强，河流、湖泊水质污染问题日益严重，已经成为制约城市可持续发展的关键因素，因此有必要利用高新技术手段展开河流、湖泊水质污染问题研究，及时、快速的提供河流、湖泊的水质状况，保障人们正常的生产生活。 常规水质监测的痛点问题： 非原位监测，需要进行取样； 实时性差，自动监测站约4小时一次数据，人工分析时间更长 ；监测区域有限， 无法实现大范围区域性监测。 高光谱遥感由于其高精度、全谱段、信息量大等特点被广泛应用于遥感水质监测，大大提高了水质参数的估测精度。同时，该技术具备非接触式原位监测，无需取样；准实时测量，数据更新快；实现大范围区域性监测等优势。伴随着遥感技术的不断进步，水质监测已由定性描述转向定量分析，可监测的水质参数逐渐增加，反演精度也不断提高，在水资源的保护、规划和可持续发展方面发挥了重大作用。 二、数据采集设备 数据采集的设备为杭州高谱成像技术有限公司自主研发的无人机载高光谱成像系统（HY-9010），设备实景图，如下图。系统参数，见下表。系统核心部件采用自研大靶面高光谱相机及高稳云台，集成高清相机、高精度POS模块、地面站模块及数据采集与控制系统，实现高光谱数据、高清可见光数据及GPS数据同步采集，小型地面站模块搭配远程智控系统，实现系统状态监测及远程控制，极大程度上提高作业效率和使用便利性。 系统主要指标序号指标参数1光谱相机光谱范围400-1000nm2光谱相机光谱分辨率优于2.8nm3光谱相机IFOV0.71mrad@f=35mm 4光谱相机空间通道数4805光谱相机光谱通道数3006光谱相机视场宽度15.6°@f=35mm7光谱相机镜头焦距35mm8可见光相机分辨率1500万像素9RTK定位精度10cm10POS采集模式硬件同步触发11地面站控制模式远程智控 三、飞行概况 四、数据分析未经处理的原始高光谱数据如下图所示，可以看出图像清晰，光谱信噪比符合数据处理要求。 根据水质参数模型反演得到的水质分布结果，下图截取部分河道反演快示 五、数据对比 现场组织专业水质取样检测公司对监测河道进行选点取样，经过一周的数据处理，得出“表一”所列数据； 通过对单点检测数据的分析，对监测河道进行建模反演得出“表二”所列数据，可以看出，数据反演与实测数据匹配精度多达80%，精度较高，能够满足检测需求。 测试利用无人机高光谱技术，根据采样点测定值，建立指数模型，在水面上空获取水体的高光谱影像，通过在线反演可实时观察水环境的水质参数总氮、总磷、叶绿素a、悬浮物、浊度的变化，为城市河流的水质监测提供了全新的数据来源和技术手段，同时也为湖泊、河流的水环境保护及治理提供了依据。表一、现场水样单点检测数据采样日期2021/6/5采样位置叶绿素a悬浮物总磷（以P计）总氮（N计）氨氮高锰酸盐指数点位155200.663.671.456点位231140.483.872.423.9点位326120.483.882.453.9 表二、无人机载高光谱建模反演数据点位编号叶绿素aChla（ug/L）总悬浮物Tss（mg/L）总磷TP(mg/L)总氮TN（mg/L）氨氮NH3-N(mg/L)高锰酸盐指数CODmn(mg/L) 1架次1100%99.75%100.00%100.00%100.00%98.33% 架次297.48%62.95%96.97%98.37%92.41%90.00%2架次1100%94.43%97.92%100.00%99.17%96.92% 架次257.58%98%87.50%89.41%90.91%95.90%3架次1100%60.8%97.92%99.74%99.18%98.72% 架次291.38%93.33%79.17%93.81%86.12%98.97%

研究背景在薄膜和涂层行业中，厚度是非常重要的质量参数，厚度和均匀性指标严重影响着薄膜的性能。目前，薄膜厚度检测常用的是X射线技术和光谱学技术，在线应用时，通常是将单点式光谱仪安装在横向扫描平台上，得到的是一个“之”字形的检测轨迹（如下图左），因此只能检测薄膜部分区域的厚度。SPECIM FX系列行扫描（推扫式成像）高光谱相机可以克服上述缺点。在每条线扫描数据中，光谱数据能覆盖薄膜的整个宽度（如上图右），并且有很高的空间分辨率。 实验过程 为了验证高光谱成像技术在膜厚度测量上的应用，芬兰Specim 公司使用高光谱相机SPECIM FX17（935nm-1700nm)）测量了4 种薄膜样品的厚度，薄膜样品的标称厚度为17 μm，20 μm，20 μm和23 μm. 使用镜面几何的方法，并仔细检查干涉图形，根据相长干涉之间的光谱位置及距离，可以推导出薄膜的厚度值。通过镜面反射的方式测量得到的光谱干涉图，可以转化为厚度图使用 Matlab 将光谱干涉图转换为厚度热图，通过SPECIM FX17相机采集的光谱数据，计算的平均厚度为18.4 μm、20.05 μm、21.7 μm 和 23.9 μm，标准偏差分别为0.12 μm、0.076 μm、0.34 μm和0.183 μm。当测量薄膜时，没有拉伸薄膜，因此测量值略高于标称值。此外，在过程中同时检测到了薄膜上的缺陷，如下图所示，两个缺陷可能是外部压力造成的压痕。结论SPECIM FX17高光谱相机每秒可采集多达数千条线图像，同时可以对薄膜进行100%全覆盖在线检测，显著提高了台式检测系统的检测速度，提高质量的一致性并减少浪费。与单点式光谱仪相比，高光谱成像将显著提高薄膜效率和涂层质量控制系统，同时也无X射线辐射风险。 理论上，SPECIM FX10可以测量1.5 μm到30 μm的厚度，而SPECIM FX17则适用于4 μm 到90 μm的厚度。如需了解更多详情，请参考：工业高光谱相机-SPECIM FX：https://www.instrument.com.cn/netshow/C265811.htm