对妨碍遥感数据解释的因素的敏感性,例如土壤背景、地貌、植物的非光合作用元素、大气、观看和照明几何(Huete 和 Justice 1999)最常用的指数是归一化差异植被指数 (NDVI),由 Rouse 等人 (1974) 提出,计算为近红外和红光区域反射率差与和的商。由于叶片叶肉的散射,植物的绿色部分在近红外区域反射强烈,并通过叶绿素强烈吸收红光和蓝光(Ayala-Silva 和 Beyl 2005)。NDVI 指数最常用于确定栽培植物的状况、发育阶段和生物量以及预测其产量。 NDVI 已成为最常用的植被指数(Wallace 等人,2004 年;Calvao 和 Palmeirim,2004 年),人们做出了许多努力,旨在开发更多指数,以减少土壤背景和大气对光谱测量结果的影响。限制土壤对遥感植被数据影响的植被指数的一个例子是 Huete(1988 年)提出的 SAVI(土壤调节植被指数)。另一个是 VARI 指数(可见大气抗性指数)(Gitelson 等人,2002 年),它大大降低了大气的影响。人们还开发了更多指数来考虑 NIR 和 SWIR 范围内的反射率差异,这表明植物缺水:MSI (
红外激光定向能量沉积 (DED) 铝材面临许多加工问题,例如成形性差、形成孔隙、反射率高等,这些都降低了生产率。本文开发并应用了 2 kW 高功率(450 nm)蓝光定向能量沉积 (BL-DED) 技术对纳米 TiB2 装饰的 AlSi10Mg 复合材料进行加工。单道实验表明,蓝光形成完全熔化轨道所需的功率密度低于红外激光(1060 nm)的功率密度。在 900 W 激光功率下,扫描速度为 4 mm/s,蓝光熔池宽度和深度分别约为 2500 μm 和 350 μm;而红外激光未能完全熔化,原因是铝对蓝光波长的吸收率较高。在 4 mm/s 下,等轴晶粒的面积分数高达 63%。据我们所知,这一结果是 DED 工艺单道熔池中等轴晶粒面积分数最高的一次。如此高的比例主要归因于平顶蓝光激光的低热梯度(8 × 10 5 K/m)和纳米 TiB2 颗粒的细化效果。我们的工作表明,与使用红外激光的铝合金和复合材料 DED 相比,高功率蓝光激光提高了效率和制造质量,这也有望帮助加工其他高反射率材料,如铜合金。
图4。(a)在AM1.5太阳照明下的不同地面材料的反照率光谱,包括雪,玻璃纤维屋顶,草,黄色的沙子,混凝土和瓷砖。反射率数据改编自NASA的Ecosstral Spectral库。(b)具有不同的反照率表面的不同吸收剂带盖的双面太阳能电池的详细平衡双面等效效率和输出功率密度极限。阴影区域突出显示了高效PSC的带隙范围。
我的实验论文是关于晶体硅异质结太阳能电池中选择性接触的新材料。我参与了通过透射率和反射率、电导率和活化能测量对薄膜进行材料表征,以及通过 IV 特性和量子效率测量对硅基异质结太阳能电池进行光电表征。我在硅晶片的清洗、洁净室中的湿化学处理和钝化过程中工作,然后沉积不同的薄膜。我证明了使用 NiLiO 作为空穴选择层的 a-SHJ 的可行性。
我的实验论文是关于晶体硅异质结太阳能电池中选择性接触的新材料。我参与了通过透射率和反射率、电导率和活化能测量对薄膜进行材料表征,以及通过 IV 特性和量子效率测量对硅基异质结太阳能电池进行光电表征。我在硅晶片的清洗、洁净室中的湿化学处理和钝化过程中工作,然后沉积不同的薄膜。我证明了使用 NiLiO 作为空穴选择层的 a-SHJ 的可行性。
注)L :与反射物体的距离 *1 使用反射物体 :白纸(柯达公司制造,灰卡 R-27 ⋅ 白色面,反射率 ;90%) *2 我们在发货前进行以下调整:输出切换距离 L = 24cm ± 3cm 必须由传感器测量 *3 光学传感器系统的距离测量范围 *4 输出切换具有滞后宽度。Vo 指定的距离应为输出 L 切换到输出 H 的距离
•问题和知识差距:公共可访问的高温下的稀疏光学特性数据集•解决方案:开发可靠的光谱技术来测量辐射特性(辐射和发射),以达到最高1000°C的温度以及作为环境条件的功能(惰性和脱离)。•提供了两个研究实验室的反射率和发射的实验数据集的独立验证•开发和共享一个数字数据库,具有测量的辐射特性和与Gen3 CSP相关的精选材料的标准化实验程序
特定作物生产或“处方耕作”是一种管理技术,其中除草剂和肥料等投入物的施用率根据土壤和农学特性的空间差异而变化。量化这些空间差异的数据可以通过密集采样和随后的实验室分析来收集,但为了获得最高效率,最好通过能够在田间进行分析的自动化仪器来获取这些数据。光谱反射率测量提供了一种估计田间土壤特性的可能方法。研究人员已经将土壤特性与可见光和近红外 (NIR) 反射率数据相关联(Dalal 和 Henry,1986 年;Gaultney 等人,1989 年;Gunsaulis 等人,1991 年;Henderson 等人,1989 年;Krishnan 等人,1980 年;和 Schreier,1977 年)。 Sudduth 和 Hummel (1991) 评估了可见光和近红外反射数据,以估计 TIlinoissoils 的有机物含量。通过偏最小二乘回归分析的近红外数据为 30 种土壤在枯萎点和田间持水量水平下提供了最佳相关性(r2= 0.92,预测标准误差为 0.34% 有机物)。使用的反射数据为 1720-2380 nm,间距和带宽为 60 nm,总共 12 个反射点。本文介绍了坚固耐用的便携式近红外光谱仪的设计、开发和评估
从被动式近端传感器过渡到主动式近端传感器。主动式传感器不依赖自然阳光的反射,而是测量作物调制光的反射,因此它们可以在所有照明条件下工作。本研究比较了主动式和被动式冠层传感器在预测梅洛葡萄园 25-32 个随机选择位置的生物量产量方面的潜力。两种传感器都提供了从转色期冠层最低点视角估计的归一化差异植被指数 (NDVI),这是修剪重量的良好预测指标。尽管被动传感器的红色 NDVI 更多地解释了生物量的变化(R 2 = 0.82),但它与修剪重量的关系是非线性的,最好用二次回归来描述(NDVI = 0.55 ?0.50 wt - 0.21 wt 2 )。在高生物量条件下,无法验证琥珀色 NDVI-生物量关系理论上更大的线性度。与叶片中稳定同位素含量(13 C 和 15 N)的线性相关性提供了证据表明,冠层反射率检测到了由于缺水和肥料氮吸收有限而导致的植物压力。因此,这些移动传感器提供的冠层反射率数据可用于改善葡萄园的特定地点管理实践。