用于水检测的抗阳光干扰圆偏振高光谱测量技术

《Optics & Laser Technology》：Anti-sunlight interference circularly polarized hyperspectral measurement for water detection

　　自然水体中悬浮颗粒和溶解有机物的检测面临阳光干扰问题，本研究提出主动圆偏振高光谱测量系统（CPHM）抑制阳光干扰，通过同步测量总强度和圆偏振分量实现高精度水质参数反演与悬浮颗粒分类，实验验证其抗干扰能力及分析精度。

　　
水环境主动圆偏振高光谱检测技术研究进展

摘要部分揭示了当前水体监测技术面临的两大核心挑战：被动传感系统受自然光照条件制约明显，而传统主动传感系统存在太阳辐射干扰问题。研究团队创新性地提出基于圆偏振特性的主动高光谱检测系统（CPHM），通过优化光路设计（采用消色偏振分束器与消色波片组合）实现双向圆偏振光同时采集，有效抑制自然光干扰。实验验证表明该系统在日间强光环境下仍能保持±2%的浓度测量误差，相比常规主动系统提升约40%的信号信噪比。研究首次建立圆偏振特征与悬浮颗粒物类型（如浮游藻类、微塑料、有机悬浮物等）的关联数据库，为复杂水环境的多参数同步监测提供新方法。

在技术背景方面，研究指出传统被动高光谱成像受太阳高度角变化（日间波动达15°-70°）、大气散射（Raman效应干扰率>25%）和云层遮挡（覆盖率达30%时信噪比下降60%）等多重因素制约。主动传感系统虽能规避这些限制，但现有设备在日间强光（>1000W/m2）下普遍存在以下问题：1）自然光反射导致光谱分辨率下降40%以上；2）太阳辐射与主动光源产生光谱重叠（主峰重叠区域达35nm）；3）光背景噪声增加导致异常检测率降低至65%以下。

CPHM系统通过三重创新解决上述难题：首先采用圆偏振光束特性（偏振态保持率>98%）抑制自然光的多向散射干扰，其次设计180°背散射检测通道（角度分辨率0.5°）分离目标信号与背景噪声，最后开发动态光强补偿算法（响应时间<10ms），使系统在1000-50000lux光照强度范围内保持稳定输出。实验数据显示，该系统在模拟正午阳光（强度15000lux）下仍能实现0.5mg/L的悬浮颗粒物检测精度，较传统系统提升约3倍。

实验验证部分采用标准化测试样本（包含绿藻、硅藻、微塑料等7类典型水环境要素），在受控光场（光谱范围400-1000nm，波长精度±2nm）和真实野外环境（太阳辐射峰值波长约550nm）中进行对比测试。结果显示：1）圆偏振检测通道的信噪比提升至28dB（传统系统为15dB）；2）光谱特征分辨率提高至2nm（传统系统5nm）；3）动态范围扩展至120dB，可同时检测低浓度（0.1mg/L）与高浓度（>10g/L）混合物。特别在悬浮物分类方面，系统对微塑料（<50μm）和有机颗粒（>100μm）的识别准确率分别达到92%和89%，较常规方法提高15-20个百分点。

技术原理方面，研究团队突破性地将偏振态保持技术（偏振保持率>99.5%）与高光谱成像结合。通过分析Stokes矢量各分量（I/Q/U/V）的关联性，发现当入射光为右旋圆偏振时（V分量>85%），散射信号中的V分量与入射V分量的比值（ΔV/Vin）与颗粒物表面结构熵存在强相关性（相关系数r=0.87）。这种基于偏振态变化的光散射分析模型，成功实现了对水体中不同粒径（0.1-100μm）颗粒物的分类，检测限达到0.01mg/L。

应用验证部分采用海洋浮标平台（工作深度15-30m）和无人机搭载系统（飞行高度50-100m）进行实地测试。在东海某监测点（N30°10',E122°15'）的连续72小时监测数据显示：系统在正午（10:00-14:00）仍能保持稳定输出，光谱特征匹配度达0.93（传统系统在相同时段匹配度<0.75）。特别针对蓝藻水华事件（叶绿素a浓度>20mg/m3），系统可实时生成三维光谱特征图，检测响应时间缩短至8分钟（传统方法需24小时以上）。在微塑料污染监测中，系统成功识别出聚丙烯（PP）和聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）的典型偏振散射特征（ΔV/Vin分别为0.38±0.05和0.29±0.03）。

研究提出的双通道同步检测技术（主通道波长范围400-700nm，辅助通道700-1000nm）有效解决了光谱重叠问题。通过设计偏振态补偿算法（补偿效率>95%），可将自然光干扰降低至背景噪声的1/20以下。实验表明，该技术可使水下30m深度的水质参数测量误差控制在±3%以内，较现有LiDAR系统（误差±8%）提升显著。

在算法开发方面，研究团队构建了偏振高光谱特征数据库（CPHM-DB），包含12类典型水环境要素的620组标准化测试样本。数据库不仅记录光谱特征（200nm分辨率），还包含偏振态参数（0.1°精度）和散射角度（0.5°分辨率）的关联数据。基于此开发的智能识别系统（SPHS）采用卷积神经网络（ResNet-50架构）进行深度学习，在测试集上达到96.7%的识别准确率，对新型悬浮物的泛化能力提升40%。

该研究在海洋监测领域产生重要影响，其技术方案已被纳入国际海洋监测组织（IMO）2025-2030技术路线图。具体应用案例包括：1）赤潮预警系统（提前6-8小时识别藻类浓度变化）；2）微塑料追踪系统（检测灵敏度达0.001mg/L）；3）水下通信中继系统（利用偏振散射特性实现30m水下信号传输）。研究团队正在与相关机构合作开发便携式手持设备（重量<5kg，功耗<50W），预计2024年完成工程样机测试。

在技术经济性方面，系统硬件成本控制在8-12万元人民币（含光谱仪、偏振元件、激光器等核心部件），较进口同类设备降低约60%。软件平台采用开源架构（Python+TensorFlow），部署在嵌入式设备（NVIDIA Jetson AGX Orin）上的运行效率达到98.5%。实际测试表明，该系统每台每年可节约传统监测方式的运维成本约45万元，投资回收期仅为1.8年。

研究还拓展了偏振高光谱技术在近海环境监测中的应用场景，包括但不限于：1）悬浮物类型动态分类（每分钟可处理20帧数据）；2）溶解氧浓度原位测量（误差±0.5mg/L）；3）水下声呐目标识别（距离分辨率0.3m）。特别在油污监测方面，系统可检测0.1mm2的油膜碎片，响应时间缩短至2秒内。

未来发展方向聚焦于多传感器融合与智能化升级：1）集成可见光-近红外-短波红外多光谱通道（总通道数达1500个）；2）开发基于量子点的新型偏振敏感探测器（探测灵敏度达0.01μW/cm2）；3）构建数字孪生模型，实现实时水质预测（预测误差<5%）。研究团队计划在2024年完成三代样机（CPHM-III）的实验室验证，并在东海国家级海洋观测网部署10套监测设备，形成覆盖200km2的立体监测网络。

该技术突破对海洋资源开发、生态保护及环境治理具有重大现实意义。据测算，若在我国近海推广使用该系统（每平方公里部署1台），每年可减少约120万吨的海洋污染监测盲区，为渔业资源管理、海洋环境保护和清洁能源开发提供关键技术支撑。