第33卷第10期光学精密工程Vol.33No.10
2025年5月OpticsandPrecisionEngineeringMay2025
文章编号1004-924X（2025）10-1627-11
基于三维荧光光谱的水体识别及
组分快速解析算法研究
1，2113，4*1*
姜赞成，王瑞杰，顼晓亮，叶彬强，冯鹏
（1.重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室，重庆400044；
2.四川碧朗科技有限公司，四川绵阳621900；
3.重庆理工大学两江人工智能学院，重庆400054
4.重庆大学微电子与通信工程学院，重庆400044）
摘要：水环境污染监控和精细化管理需求日益增强，迫切需要对水中有机污染物进行快速、准确地检测和识别。三维荧
光光谱技术可以提供丰富的污染物光谱信息，已成为当前水体污染物识别和溯源的研究热点。当前方法多集中于基于
深度学习的光谱数据分析，对光谱数据量需求较大，难以在现场推广。本文利用三维荧光光谱数据（3D-EEM），提出一
种基于二维Gabor小波结合支持向量机（SVM）的水体多分类识别和组分精确拟合的方法，有效提取三维荧光光谱的纹
理特征和谱峰位置，提高了水样组分解析的效率。该方法采用空白扣除法和Delaunay三角形内插值法减少光谱数据中
的背景噪声和散射干扰，通过扩展Savitzky-Golay平滑方法抑制光谱波动干扰。而后利用二维Gabor小波和荧光峰位提
取法提取了3D-EEM数据的纹理特征信息和三维荧光峰位的全局信息。最后，基于MSVC和CF_MSVR构建了
EEM_MSVM模型，以实现对不同水体的高准确度分类识别和组分预测。实际水样的实验结果表明，水体类别的分类
准确度达到97.6%，组分预测的均方根误差损失为5.3，相关系数为0.94，有效实现了对典型水体的准确分类和组分的
解析。
关键词：三维荧光光谱；荧光组分图谱；水体识别；溯源追踪
中图分类号：X83；O433.5文献标识码：A
doi：10.37188/OPE..1627CSTR：32169.14.OPE..1627
Researchonwateridentificationandrapidanalysisalgorithmfor
componentsbasedon3dfluorescencespectroscopy
JIANGZancheng1，2，WANGRuijie1，XUXiaoliang1，YEBinqiang3，4*，FENGPeng1*
（1.TheKeyLabofOptoelectronicTechnologyandSystems，MinistryofEducation，
ChongqingUniversity，Chongqing400044，China；
2.SichuanBelamTechnologyCo.，Ltd.，Mianyang621900，China；
3.CollegeofArtificialIntelligence，ChongqingUniversityofTechnology，Chongqing400054，China
收稿日期：2024-10-31；修订日期：2024-12-24.
基金项目：重庆市科委技术创新与应用发展专项（No.cstc2021jscx-gksbX0056）；