常见混合像元分解方法简介

常见混合像元分解方法

(2011-04-20 20:35:42)

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分类：遥感技术

标签：

混合像元

亚像元分解方法

线性波谱分离

教育

常见的混合像元分解方法，主要包括线性波谱分离(Linear Spectral Unmixing )、匹配滤波(MF )、混合调谐匹配滤波(MTMF）、最小能量约束(CEM）、自适应一致估计（ACE）、正交子空间投影(OSP)等。

下面分别对几种分类方法原理一一说明。

(1)线性波段预测(Linear Band Prediction)

线性波段预测法（LS-Fit）使用一个最小方框（least squares）拟合技术来进行线性波段预测，它可以用于在数据集中找出异常波谱响应区。LS-Fit先计算出输入数据的协方差，用它对所选的波段进行预测模拟，预测值作为预测波段线性组的一个增加值。还计算实际波段和模拟波段之间的残差，并输出为一幅图像，残差大的像元（无论正负）表示出现了不可预测的特征（比如一个吸收波段）。

(2)线性波谱分离(Linear Spectral Unmixing )

Linear Spectral Unmixing可以根据物质的波谱特征，获取多光谱或高光谱图像中物质的丰度信息，即混合像元分解过程。假设图像中每个像元的反射率为像元中每种物质的反射率或者端元波谱的线性组合。例如：像元中的25%为物质A，25%为物质B，50%为物质C，则该像元的波谱就是三种物质波谱的一个加权平均值，等于0.25A+0.25B+0.5C，线性波谱分离解决了像元中每个端元波谱的权重问题。

线性波谱分离结果是一系列端元波谱的灰度图像（丰度图像），图像的像元值表示端元波谱在这个像元波谱中占的比重。比如端元波谱A的丰度图像中一个像元值为0.45，则表示这个像元中端元波谱A占了45%。丰度图像中也可能出现负值和大于1的值，这可能是选择的端元波谱没有明显的特征，或者在分析中缺少一种或者多种端元波谱。

(3)匹配滤波(Matched Filtering )

使用匹配滤波（MF）工具使用局部分离获取端元波谱的丰度。该方法将已知端元波谱的响应最大化，并抑制了未知背景合成的响应，最后“匹配”已知波谱。该方法无需对图像中所有端元波谱进行了解，就可以快速探测出特定要素。这项技术可以找到一些稀有物质的“假阳性(false positives)”。

匹配滤波工具的结果是端元波谱比较每个像素的MF匹配图像。浮点型结果提供了像元与端元波谱相对匹配程度，近似混合像元的丰度，1.0 表示完全匹配。

(4)混合调谐匹配滤波(Mixture Tuned Matched Filtering）

使用Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF )工具运行匹配滤波，同时把不可行性（Infeasiblility）图像添加到结果中。不可行性图像用于减少使用匹配滤波时会出现的“假阳性(false positives)”像元的数量。不可行性值高的像元即为“假阳性(false positives)”像元。被准确制图的像元具有一个大于背景分布值的MF值和一个较低的不可行性值。不可行性值以sigma噪声为单位，它与MF值按DN值比例变化（图14.26）。

图 14.26 混合调制匹配滤波技术图解

混合调谐匹配滤波法的结果每个端元波谱比较每个像元的MF匹配图像，以及相应的不可行性图像。浮点型的MF匹配值图像表示像元与端元波谱匹配程度，近似亚像元的丰度，1.0 表示完全匹配；不可行性（Infeasibility）值以sigma噪声为单位，显示了匹配滤波结果的可行性。

具有高的匹配滤波结果和高的不可行性的“假阳性(false positives)”像元，并不与目标匹配。可以用二维散点图识别具有不可行性低、匹配滤波值高的像元，即正确匹配的像元。

(5)最小能量约束(Constrained Energy Minimization）

最小能量约束法（CEM）使用有限脉冲响应线性滤波器（finite impulse response -FIR)

和约束条件，最小化平均输出能量,以抑制图像中的噪声和非目标端元波谱信号，即抑制背景光谱，定义目标约束条件以分离目标光谱。

最小能量约束法的结果是每个端元波谱比较每个像元的灰度图像。像元值越大表示越接近目标，可以用交互式拉伸工具对直方图后半部分拉伸。

(6)自适应一致估计（Adaptive Coherence Estimator）

自适应一致估计法（ACE）起源Generalized Likelihood Ratio (GLR)。在这个分析过程中，输入波谱的相对缩放比例作为ACE的不变量，这个不变量参与检测恒虚警率（Constant False Alarm Rate (CFAR)）。

自适应一致估计法结果是每个端元波谱比较每个像元的灰度图像。像元值表示越接近目标，可以用交互式拉伸工具对直方图后半部分拉伸。

(7)正交子空间投影(Orthogonal Subspace Projection)

正交子空间投影法（OSP）首先构建一个正交子空间投影用于估算非目标光谱响应，然后用匹配滤波从数据中匹配目标，当目标波谱很特别时，OSP效果非常好。OSP要求至少两个端元波谱。

正交子空间投影法结果是每个端元波谱匹配每个像元的灰度图像。像元值表示越接近目标，可以用交互式拉伸工具对直方图后半部分拉伸。

常见混合像元分解方法简介二

端元就相当于一个像素里的亚像元，只包含一种地物的光谱信息，根据多光谱或高光谱的高光谱分辨率可以提取出来。 端元只包含一种地物信息，一般的像元都为混合像元，包括多种地物，在进行混合像元分解的时候，可以对一个像元中包括的几种端元进行定量描述，求得每个像元中几种端元在这个像元中的面积百分比，即端元的丰度。 混合像元分解 (2011-06-10 14:46:57) 转载▼ 分类：ENVI/IDL学习 标签： 杂谈 混合像元是指在一个像元内存在有不同类型的地物，主要出现在地类的边界处。混合像元的存在是影响识别分类精度的主要因素之一,特别是对线状地类和细小地物的分类识别影响较为突出，在土地利用遥感动态监测工作中,经常遇到混合像元的难题，解决这一问题的关键在于通过一定方法找出组成混合像元的各种典型地物的比例。 线性混合像元分解 由于线性模型是应用最广泛，也是研究最多的算法，下面重点介绍基于线性模型的混合像元分解算法。一般而言，混合像元分解算法包括数据降维、端元选取和反演三个步骤。 １.数据降维 尽管数据降维不是混合像元分解算法的一个必需步骤，但由于大多数算法都将其作为一个流程，我们也将其当作一个步骤。常用的降维算法有主成分分析（Principle Component Analysis，PCA）、最大噪声比变换（Maximum Noise Fraction，MNF）和奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）。 (1) 主成分分析：遥感图像各波段之间经常是高度相关的，因此所有的波段参加分析是不必要的。PCA就是一种去除波段之间相关性的变换。PCA通过对原数据进行线性变换，获得新的一组变量，即主成分。其中前几个主成分包含了原数据主要方差，同时各个主成分之间是不相关的。 (2) 最大噪声比变换：最大噪声比变换（Maximum Noise Fraction，MNF）[24]由Green等（1989）提出，该变换通过引入噪声协方差矩阵以实现对噪声比率的估计。首先，通过一定方式（比如对图像进行高通滤波）获取噪声的协方差矩阵，然后将噪声协方差矩阵对角化和标准化，即可获得对图像的变换矩阵，该变换实现了噪声的去相关和标准化，即变换后的图像包含的噪声在各个波段上方差都为1，并且互不相关。最后对变换后的图像再做主成分变换，从而实现了MNF变换，此时得到的图像的主成分的解释方差量对应于该主成分的信噪比大小。 (3) 奇异值分解：奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）也是遥感图像处理中常用的变换，与PCA类似，SVD能够找出包含原始数据大部分方差的特征方向，不同的是，SVD特别适合于波段间高度相关的数据，而PCA在这种情况下很有可能会失败[25]。

九年级化学：“混合物的分离方法”知识拓展练习题(无答案)-word文档

“混合物的分离方法”知识拓展练习题 一、选择题 1.下列各组物质，能按照“溶解→过滤→蒸发”的操作步骤加以分离的是( ) A. 酒精和水 B. 氯化钠和硝酸钾 C. 氧化铜和硫酸铜 D. 氧化镁和氢氧化镁 2.下列各组物质可按溶解、过滤、蒸发的操作顺序将它们分离的是（） A. 水与酒精 B. 炭粉和铁粉 C. 食盐和蔗糖 D. 碳酸钙和食盐 3.下列可以用“溶解、过滤、蒸发”的操作方法进行分离的是…（） A. 食盐与泥沙 B. 铜片与铁片 C. 酒精与水 D. 食盐与蔗糖 4.下列各组物质进行分离提纯，与除去粗盐中不溶性杂质实验步骤均相同的是（） A. 从空气中分离出氧气 B. 从医用酒精中提纯酒精 C. 从双氧水制取氧气的废液中回收二氧化锰 D. 从草木灰中提取碳酸钾（不考虑其他可溶性杂质） 5.下列四组混合物能按溶解、过滤、蒸发进行分离的是（） A. 铜粉和铁粉 B. 蔗糖和泥沙 C. 食盐和蔗糖 D. 酒精和水 6.生活中遇到的下列混合物，能按“溶解﹣过滤﹣蒸发”的步骤加以分离的是（） A. 石灰石（CaCO3）和生石灰（CaO） B. 水和酒精 C. 食盐（NaCl）和细砂 D. 蔗糖和味精 7.在生活、生产和科学实验中，要除去混合物中的杂质，通常有两种思路：①将杂质从混合物中除去； ②将有用物质从混合物中取出．以下除去混合物中杂质的方法中，与②的思路一致的是（）（1 ）已知液态氧和液态氮的沸点分别是﹣183℃和﹣195.8℃．要从空气中获取氧气，可根据液态氧和液态氮的沸点不同，采用蒸馏液态空气的方法． （2 ）实验室用蒸馏的方法制取蒸馏水 （3 ）海盐厂以海水为原料，用太阳能蒸发法晒得粗盐． A. （1） B. （2） C. （1）（2） D. （2）（3） 8.实验室用氯酸钾制氧气后的残余固体是氯化钾（易溶于水）和二氧化锰（难溶于水），现将回收其中的二氧化锰，则正确的操作顺序是（） A. 溶解过滤蒸发 B. 溶解过滤烘干 C. 过滤溶解蒸发 D. 过滤溶解烘干 9.分离氯化钾、氯化铜、碳酸钙的混合物，在不引入新杂质的条件下，可以依次加入的一组试剂是（） A. 水、氢氧化钠、盐酸 B. 水、氢氧化钾、盐酸 C. 氢氧化钾、盐酸、水 D. 盐酸、水、氢氧化钠 10.下列分离混合物的方法中，对所依据的原理分析不正确的是（） A. 粗盐的提纯利用了泥沙和NaCl的溶解性不同 B. 将石油炼制，可得到汽油、煤油、柴油等不同产品，利用石油中各成分的沸点不同 C. 分离KNO3和NaCl组成的混合物，利用两者溶解度受温度影响不同 D. 工业上用分离液态空气的方法制取氧气，利用氮气和氧气的密度不同 11.下列除杂方法正确的是( ) A. 用过滤的方法除去NaCl中的KNO3 B. 用NaOH除去CO2中混有的HCl C. 用浓硫酸除去CO气体中的水蒸气 D. 用点燃的方法除去CO2中混有的少量CO 12.除去下列物质中的少量杂质(括号内是杂质)，所用试剂及方法均正确的是

端元法

【遥感专题系列】定量/高光谱遥感之——混合像元分解(2013-09-09 09:55:23) 转载▼ 分类：遥感技术 标签： 混合像元分解 端元波谱提取 杂谈 当具有不同波谱属性的物质出现在同一个像素内时，就会出现混合像元。混合像元不完全属于某一种地物，为了能让分类更加精确，同时使遥感定量化更加深入，需要将混合像元分解成一种地物占像元的百分含量（丰度），即混合像元分解，也叫亚像元分解。混合像元分解是遥感技术向定量化深入发展的重要技术。 本文主要介绍以下内容： ?基本概念 ?端元波谱提取 ?混合像元分解 ?基于MNF的MTMF混合像元分解 1.基本概念 ?混合像元 地球自然表面几乎不是由均一物质所组成的。当具有不同波谱属性的物质出现在同一个像素内时，就会出现波谱混合现象，既混合像元（Mixed Pixel）。Singer和McCord（1979）发现如果混合像元的尺度很大（宏观），那么混合像元将存在线性关系。对于微观的混合，混合像元通常表现为非线性关系（Nash and Conel，1974；Singer，1981）。 ?混合像元形成原因 从理论上讲，混合像元的形成主要有以下原因： 1) 单一成分物质的光谱、几何结构、及在像元中的分布； 2) 大气传输过程中的混合效应； 3) 传感器本身的混合效应； 其中：2)和3)为非线性效应，2)可以通过大气校正进行修正；3)可以通过仪器的校准、定标加以部分克服；1)部分是线性效应，也是本文讨论的内容。 ?混合像元分解 混合像元分解技术假设：在一个给定的地理场景里，地表由少数的几种地物（端元）组成，并且这些地物具有相对稳定的光谱特征，因此，遥感图像的像元反射率可以表示为端元的光谱特征和这个像元面积比例（丰度）的函数。这个函数就是混合像元分解模型。 近年来，研究人员提出了许多有效的分解模型，主要有：线性混合光谱模型、模糊监督分类模型、神经网络模型等。其中比较常用的是线性模型，即线性混合光谱模型。 ?线性混合光谱模型

常见混合像元分解方法

常见混合像元分解方法 常见的混合像元分解方法，主要包括线性波谱分离(Linear Spectral Unmixing )、匹配滤波(MF )、混合调谐匹配滤波(MTMF）、最小能量约束(CEM）、自适应一致估计（ACE）、正交子空间投影(OSP)等。 下面分别对几种分类方法原理一一说明。 1线性波段预测(Linear Band Prediction) 线性波段预测法（LS-Fit）使用一个最小方框（least squares）拟合技术来进行线性波段预测，它可以用于在数据集中找出异常波谱响应区。LS-Fit先计算出输入数据的协方差，用它对所选的波段进行预测模拟，预测值作为预测波段线性组的一个增加值。还计算实际波段和模拟波段之间的残差，并输出为一幅图像，残差大的像元（无论正负）表示出现了不可预测的特征（比如一个吸收波段）。 2线性波谱分离(Linear Spectral Unmixing ) Linear Spectral Unmixing可以根据物质的波谱特征，获取多光谱或高光谱图像中物质的丰度信息，即混合像元分解过程。假设图像中每个像元的反射率为像元中每种物质的反射率或者端元波谱的线性组合。例如：像元中的25%为物质A，25%为物质B，50%为物质C，则该像元的波谱就是三种物质波谱的一个加权平均值，等于0.25A+0.25B+0.5C，线性波谱分离解决了像元中每个端元波谱的权重问题。 线性波谱分离结果是一系列端元波谱的灰度图像（丰度图像），图像的像元值表示端元波谱在这个像元波谱中占的比重。比如端元波谱A的丰度图像中一个像元值为0.45，则表示这个像元中端元波谱A占了45%。丰度图像中也可能出现负值和大于1的值，这可能是选择的端元波谱没有明显的特征，或者在分析中缺少一种或者多种端元波谱。

几种分离混合物的方法

几种分离混合物的方法 1．过滤 [情境一]：现在有一份食盐(NaCl)和一份砂子，把它们混到了一起，想一想：要把它们分开，怎么办？分开后的砂子与原来的砂子相比较，有没有减少，我们怎么知道？用什 么方法证明？为什么会有这样的结果？ 知识贮备：①砂子不溶于水(H2O)。 ②食盐可溶于水。 ③想一想：日常生活中用过的筛子的用途。 ④测定物质的质量大小可用托盘天平。 新知识补充：滤纸是一种可以让水顺利透过的纸，但泥砂却不能透过。 实验前的准备： 1．过滤器的准备：①选择一个漏斗和一张滤纸， ②想一想：怎么把滤纸放进漏斗？ ③怎样安装一个右图所示的过滤装置？ 2．托盘天平的使用：①调整好托盘天平，准备称量。 ②分别称取20 克砂子和20克食盐。 实验用品：铁架台（带铁圈）、漏斗、滤纸、玻璃棒、烧杯（2只）、托盘天平、药匙。 实验步骤：①将称量好的砂子和食盐混合于烧杯中。 ②加入少量水使其中的食盐完全溶解。 ③过滤。 ④称量滤渣。 ⑤保留滤液（食盐水）以备下一个实验用。 思考：1、步骤②的水为什么只加少量而不是越多越好？ 2、步骤④的称量合适不合适？为什么？应该怎么办？ 3、用同样的实验方法还可以分开什么样的混合物？举例说明。

2．蒸发 [情境二]：在[情境一]的实验中我们只实现了砂子与食盐水的分离，但食盐与水还是混合在一起。如果我们现在就想把食盐和水分开，从而实现把砂子与食盐分开后得到混 合前的砂子和食盐，怎么办？ 知识贮备：①常温下，水（可用H2O表示）为液态，当温度升高到100℃（水的沸点）时就会转变为水蒸气而汽化。 ②食盐（化学名为氯化钠，用NaCl表示）在常温下为固体，熔点：801℃沸 点：1413℃ ③食盐溶解于水中时，只是由原来比较大的用肉眼可以看得见的颗粒分散成很小的肉眼看不见的微粒扩散到了水中。 新知识补充：1、日常生活中可以用锅煮开水，实验室则可以用蒸发皿来代替“锅”。 2、注意观察酒精灯的火焰，有什么特点？想一下什么位置的温度会最高？ 实验前的准备：安装一个右图所示的蒸发装置，想一下：如何安装会更合理？ 实验用品：铁架台（带铁圈）、酒精灯、玻璃棒、蒸发皿、托盘天平 实验步骤：①把食盐水注入蒸发皿中。 ②点燃酒精灯，开始对食盐水加热，并不断搅拌。 ③加热到适当的时候就可以得到食盐固体。 ④称量所得到的食盐（NaCl）的质量。 思考： 1、步骤②中为什么要用玻璃棒不断搅拌？ 2、步骤③中的“适当的时候”是指什么时候？ 3、步骤④中称出的食盐的质量与20克有什么不同？为什么？ 4、用同样的实验方法还可以分开什么样的混合物？举例说明。

高光谱图像混合像元解混技术研究

高光谱图像混合像元解混技术研究 随着高光谱遥感技术不断发展,高光谱图像具有显著特点:光谱分辨高,图谱合一,并广泛应用到各个领域。但遥感技术向定量化方向进一步发展的主要障碍是广泛存在着混合像元。 为了突破遥感图像空间分辨率低的障碍与地物具有复杂多样性的影响,多种类型的地物常包含于独立的单个像元中,要在亚像元级别的精度上得到混合像元的真实属性信息,提高图像分类精度。在高光谱图像中,关键问题之一是如何有效地对混合像元进行分解已经得到了广泛关注,并一直进行着深入地研究。 本文首先对其所研究内的相关技术及应用进行了叙述,并阐述了高光谱解混的研究现状,混合像元分解存在的问题,如解混效果不理想,算法的目标函数收敛速度慢,图像分类不精确,耗时多等。针对以上问题,本文在NMF算法的基础上,提出了3种混合像元分解算法:(1)基于图正则和稀疏约束半监督NMF的混合像元分解算法。 该算法加入了拉普拉斯图正则化约束和部分样本的类别信息,并对丰度矩阵施加稀疏约束,最后融合到同一目标函数中,能够改善解混效果;(2)基于图正则和稀疏约束的INMF高光谱解混。该算法将稀疏非负矩阵分解与增量型学习相结合,既能降低平均运行时间又能提高图像分类精度;(3)基于双图正则的半监督NMF混合像元解混。 该算法不仅考虑了高光谱数据流形与特征流形的几何结构,还将已知的标签类别信息施加于非负矩阵分解中,极大加快了目标函数的收敛速度,改善效果得到进一步提高,耗时少。本文分别对提出的3种算法在真实遥感数据集上进行仿真实验,在解混性能评价指标均方根误差和光谱角度距离上与NMF和改进的NMF

算法作比较,实验结果表明本文提出的3种算法解混可靠性和有效性高。 最后,对3种解混算法进行比较,得到基于双图正则的半监督NMF混合像元解混算法耗时最少,解混效果最优。

中考化学专题练习混合物的分离方法(含解析)

中考化学专题练习-混合物的分离方法（含解析） 一、单选题 1.当氧化铜中混有少量的炭粉时，提纯的方法是（） A. 加入足量的氧化铁后加强热 B. 隔绝空气对混合物加强热 C. 在氧气流中加强热 D. 在氢气中加强热 2.下列混合物，能按“溶解——过滤——蒸发”的步骤加以分离的是（） A. 大理石和食盐 B. 蒸馏水和酒精 C. 葡萄糖和蔗糖 D. 硝酸铵和 氯化钾 3.除去下列物质中的少量杂质(括号内是杂质)，所用试剂及方法均正确的是 A. 铜粉(碳粉)——在空气中灼烧 B. 氯化亚铁溶液(氯化铜)——加过量的铁粉、过滤 C. 氢氧化钠(碳酸钠)——加适量的稀盐酸、蒸发 D. 二氧化碳(一氧化碳)——通过足量的氢氧化钠溶液、干燥 4.下列可以用“溶解、过滤、蒸发”的操作方法进行分离的是…（） A. 食盐与泥沙 B. 铜片与铁片 C. 酒精与水 D. 食盐与 蔗糖 5.生活中可能遇到的下列混合物，能按“溶解—过滤—蒸发”的步骤加以分离的是（） A. 食盐和细砂 B. 食盐和蔗糖 C. 石灰石大理石 D. 水和酒精 6.水是一种重要的资源，有重要的用途，由于淡水资源不丰富，而且又有一部分造成污染，所以一些科学家正积极努力试图采用淡化海水的方法制取淡水．已知溶液是由溶质和溶剂组成的，例如食盐水溶液中，食盐是溶质，水是溶剂．海水淡化可采用膜分离技术．如图所示，对淡化膜右侧的海水加压，水分子可以透过淡化膜进入左侧淡水池，而海水中的各种离子不能通过淡化膜，从而得到淡水．对加压后右侧海水成分变化进行分析，正确的是（） A. 食盐质量增加 B. 水的质量减少 C. 海水质量不变 D. 海水质量增加

常见混合像元分解方法简介

常见混合像元分解方法 (2011-04-20 20:35:42) 转载▼ 分类：遥感技术 标签： 混合像元 亚像元分解方法 线性波谱分离 教育 常见的混合像元分解方法，主要包括线性波谱分离(Linear Spectral Unmixing )、匹配滤波(MF )、混合调谐匹配滤波(MTMF）、最小能量约束(CEM）、自适应一致估计（ACE）、正交子空间投影(OSP)等。 下面分别对几种分类方法原理一一说明。 (1)线性波段预测(Linear Band Prediction) 线性波段预测法（LS-Fit）使用一个最小方框（least squares）拟合技术来进行线性波段预测，它可以用于在数据集中找出异常波谱响应区。LS-Fit先计算出输入数据的协方差，用它对所选的波段进行预测模拟，预测值作为预测波段线性组的一个增加值。还计算实际波段和模拟波段之间的残差，并输出为一幅图像，残差大的像元（无论正负）表示出现了不可预测的特征（比如一个吸收波段）。 (2)线性波谱分离(Linear Spectral Unmixing ) Linear Spectral Unmixing可以根据物质的波谱特征，获取多光谱或高光谱图像中物质的丰度信息，即混合像元分解过程。假设图像中每个像元的反射率为像元中每种物质的反射率或者端元波谱的线性组合。例如：像元中的25%为物质A，25%为物质B，50%为物质C，则该像元的波谱就是三种物质波谱的一个加权平均值，等于0.25A+0.25B+0.5C，线性波谱分离解决了像元中每个端元波谱的权重问题。 线性波谱分离结果是一系列端元波谱的灰度图像（丰度图像），图像的像元值表示端元波谱在这个像元波谱中占的比重。比如端元波谱A的丰度图像中一个像元值为0.45，则表示这个像元中端元波谱A占了45%。丰度图像中也可能出现负值和大于1的值，这可能是选择的端元波谱没有明显的特征，或者在分析中缺少一种或者多种端元波谱。 (3)匹配滤波(Matched Filtering ) 使用匹配滤波（MF）工具使用局部分离获取端元波谱的丰度。该方法将已知端元波谱的响应最大化，并抑制了未知背景合成的响应，最后“匹配”已知波谱。该方法无需对图像中所有端元波谱进行了解，就可以快速探测出特定要素。这项技术可以找到一些稀有物质的“假阳性(false positives)”。 匹配滤波工具的结果是端元波谱比较每个像素的MF匹配图像。浮点型结果提供了像元与端元波谱相对匹配程度，近似混合像元的丰度，1.0 表示完全匹配。

混合像元分解及其应用(ENVI操作文本)讲解

一基于PPI的端元提取 借助纯净像元指数（PPI）和n维可视化工具用于端元波谱收集。 第一步、获取纯净像元 这个步骤是在MNF变换的结果上计算纯净像元指数（PPI），之后选择阈值范围从PPI图像上获得感兴趣区，感兴趣区包含的像元就是比较纯净的像元。 （1）打开高光谱数据。 （2）在ENVI主菜单中，选择Spectral ->MNF Rotation- > Forward MNF -> Estimate Noise Statistics From Dat a。在标准ENVI文件选择对话框中，选择高光谱图像文件。

（3）打开Forward MNF Transform Parameters面板，选择MNF输出路径及文件名，单击OK执行MNF变换。

（4）在波段列表中输出MNF影像及特征曲线值。从图中可以看出，大约20个波段以后的MNF的特征值很小 （5）MNF变换后，在ENVI主菜单中，选择 Spectral-> Pixel Purity Index->[FAST] New Output Band。在打开的Pixel Purity Index Input File对话框中，选择MNF变换结果，单击Spectral Subset按钮，选择前面10个波段（MNF后面波段基本为噪声），单击OK。

（6）在Display窗口中显示PPI结果。选择Overlay->Region of Interest，在ROI Tool 面板中，选择Options->Band Threshold to ROI，选择PPI图像作为输入波段，单击OK，打开Band Threshold to ROI 面板（图14.19）。 Min Thresh Value：10，Max Thresh Value：空（PPI图像最大值），其他默认设置，单击OK计算感兴趣区，得到的感兴趣区显示在Display窗口中。 第二步、构建n维可视化窗口 （1）在ENVI主菜单中，选择Spectral ->n-Dimensional Visualizer，在n-D Visualizer Input File 对话框中选择MNF变换结果，单击OK。 （2）在n-D Controls面板中，选择1、2、3、4、5波段，构建5维的散点图。 第三步：选择端元波谱 （1）在n-D Controls面板中，设置适当的速度（Speed），单击Start按钮，在n-D Visualizer 窗口中的点云随机旋转，当在n-D Visualizer窗口中的点云有部分聚集在一块时，单击Stop按钮。 （2）在n-D Visualizer窗口中，用鼠标左键勾画“白点”集中区域，选择的点被标示颜色。 （3）在n-D Controls面板中，选择Class->Items 1:20->White（用于删除点），单击Start按钮，当看到有部分选择的点云分散时候，单击Stop按钮，在n-D Visualizer窗口中选择分散的点，自动会将选择的点删除。借助<-，->，New按钮可以一帧帧从不同视角浏览以辅助删除分散点。 （4）在n-D Visualizer窗口中，单击右键选择New Class快捷菜单，重复（1）~（3）选择其他“白点”集中区域。

高光谱遥感影像混合像元分解算法研究

高光谱遥感影像混合像元分解算法研究 高光谱遥感影像相比多光谱遥感在波段数量和波段范围上提供了更多的信息,利用这些丰富的光谱信息可以更好对地物进行检测和识别。然而,混合像元的存在严重影响了高光谱数据的使用价值。 混合像元分解方法是解决混合像元问题最有效的手段。本文是在NLSMA （Non-Local Spectral Mixture Analysis）方法的基础上进行研究。 针对文中使用Kd-tree方法寻找非局部相似块占用内存过大,运算时间长的缺点,提出了基于低秩分解的联合稀疏解混方法。低秩分解模型将矩阵分解为低秩矩阵,稀疏矩阵和误差矩阵,其约束是稀疏矩阵和误差矩阵的?_?-范数小于阈值,该模型的优化算法较少且耗时过长,适当放松约束条件, 以?₂-范数来替代约束项中的?_?-范数,实验表明该方法可以取得同样的效果,并且极大地提高了运算效率。 对图像进行低秩分解后得到许多由许多相似像素构成的相似块,假定相似块中的像素点含有相同种类地物,但是对应的比例不同。NLSMA方法通过使用联合稀疏方法对每一个相似块进行全限制非负和一求解,即先通过T-MSBL （Transform-Multiple Sparse Bayesian Learning）方法来对多观测向量问题MMV（Multiple Measurement Vectors）进行求解,得到相似块中可能包含的地物种类,再根据FCLS（Fully Constrained Least Squares）方法求得相似块中每一个像素对应的丰度向量。 观察该方法得到的水体丰度图,可以看到有许多非水体的地方丰度系数并不为零。因此,考虑通过NDWI指标来先把水体提出来,这为以后可以单独提取某种特定地物提供一个框架。

混合像元分解

注：由于计算量较大，所以将图像分成三块进行处理，另外此步骤在ENVI Classic里面完成 一：纯像元提取（PPI） 1、MNF变换 选择Spectral→MNF Rotation→Forward MNF→Estimate Noise Statistics from Data 在弹出的窗口中选择13-4-26a.img文件，点击ok 在弹出的窗口中设定保存路径，文件命名为13-4-26amnf，点击ok

2、PPI计算 选择Spectral→Pixel Purity Index→[FAST]New Output Band 在弹出的窗口中选择13-4-26amnf文件，点击ok 在弹出的窗口中设置输出文件，13-4-26appi，点击ok，这一步要等很久。。。 将获取的纯像元变为ROI：Basic Tools→Region of Interest→Band Threshold to ROI，选择13-4-26appi文件，点击ok 弹出的窗口中： 3、构建n维窗口，选择端元波谱

选择Spectral→n-Dimensional Visualizer→Visualize with New Data 在弹出窗口中选择13-4-26amnf文件，点击ok，选中1-5波段 （1）在n-D Controls面板中，设置适当的速度（Speed），单击Start按钮，在n-D Visualizer 窗口中的点云随机旋转，当在n-D Visualizer窗口中的点云有部分聚集在一块时，单击Stop 按钮。借助<-，->，New按钮可以一帧帧从不同视角浏览以辅助删除分散点。 （2）在n-D Controls面板中，选择Class->Items 1:20->red，可选择标志颜色 （3）在n-D Visualizer窗口中，用鼠标左键勾画“白点”集中区域，右键结束

混合像元分解笔记

光谱混合分析（SMA） 1.光谱分析法：利用光谱学的原理和实验方法以确定物质的结构和化学成分的分析方法。 特点：（1）分析速度较快 （2）操作简便 （3）不需要纯样品 （4）可同时测定多种元素或化合物，省去复杂的分离操作 （5）选择性好。可测定化学性质相近的元素和化合物 （6）灵敏度高 （7）样品损坏少 ※随着新技术的采用，定量分析的线性范围变宽，使高低含量不同的元素可以同时测定，还可以进行微区分析。 局限性：光谱定量分析建立在相对比较的基础上，必须有一套标准样品的组成和结构状态应与被分析的样品一致。 2.高光谱遥感：指利用很多很窄的电磁波波段获得观测目标的相关信息。（即高光谱分辨率） 特点：波段数目多，波段宽度窄，波段分布连续，光谱分辨率高，图谱合一。→地物识别、分类具有优势，适用于混合像元分析。 高光谱遥感影像分析→集中于对光谱维信息的提取和定量分析。（1）影像立方体 X，Y：普通影像的长和宽 Z：由波长长短顺序叠加形成的。（上短下长）

图：单个像元沿Z轴的不同亮度值形成了一条连续的光谱曲线。（X 波长，Y亮度）→描述每个像元所代表的地物光谱特征。 （2）光谱数据库： ①自然条件下，仪器实测的各种地物光谱数据。 ②人为控制下，测得的矿物，植物矿片等光谱数据。 每条光谱记录都对应有其测量的仪器，气象条件，周围环境等详细信息。 （3）光谱匹配：将地物光谱与实验室测量的参考光谱进行匹配，或将地物光谱与参考光谱数据库进行比较，求得它们之间的相似性或差异性，以达到识别地物的目的。 3.混合光谱分析 纯像元：仅包含一种土地覆盖类型。记录的是该土地覆盖类型的光谱响应特征或光谱信号。 混合像元：包含不止一种土地覆盖类型。记录的是不同土地覆盖类型光谱响应特征的综合。 （1）线性混合：指传感器无法分辨的多种小地物光谱的线性合成。只要这些不同小地块的光谱能互不干扰地到达传感器，就可用线性方法通过像元亮度值估算不同地块比例→（各地块分布紧密的区域） 包括：物理学描述，代数学描述，几何学描述。（公式略） （2）非线性混合：指地表不同地物的光谱在到达传感器之前，即在大气传输过程中，就已经合成的情况。→（各地块分布分散的区域）包括：Hapke 混合光谱模型，KUBELK-MUNK（K-M)混合光谱模型，

溶解度的知识和混合物分离的方法

【本讲教育信息】 一. 教学内容： 溶解度的知识和混合物分离的方法 二. 重点、难点 1. 重点是建立溶解度概念 2. 难点是正确了解固体物质溶解度的概念，区分溶解性和溶解度在概念上的不同。 3. 过滤和结晶 三. 具体内容 首先应掌握溶解度概念的定义？ 在一定温度下，某固态物质在100g溶剂里达到饱和状态时所溶解的质量，叫做这种物质在这种溶剂里的溶解度。 对于溶解度概念不应死记硬背，而应理解。溶解度的概念可以分解为几个要素呢？ 其次，20℃时，硝酸钾的溶解度为7.4g的含义是什么？ 再次，溶解度和溶解性的关系？重点应落在什么地方？ 第四，影响溶解度的因素是什么？ 第五，固体溶解度曲线图能表达哪些含义？什么情况下物质的溶解度比较才有意义？曲线的交点代表的含义？曲线受温度影响的情况？ 第六，气体溶解度的概念？影响因素？ 最后，混合物分离的方法？原理上有什么不同？ 【典型例题】 [例1] 判断以下说法是否正确。 1. 30℃时，100g硝酸钾饱和溶液中有46g硝酸钾，则30℃时，硝酸钾的溶解度为46g。 2. 10g氯化钠溶解在100g水中形成饱和溶液，则氯化钠的溶解度为10g。 3. 10℃时，100g水中溶解30g氯化钠，则10℃时氯化钠的溶解度为30g。 4. 20℃时，氯化钠的溶解度为36。 5. 溶液甲为饱和溶液，蒸发5g水，析出2g晶体，则剩余溶液为不饱和溶液。 6. 20℃时，10g水中最多溶解0.8gA物质，则A物质为微溶于水的固体。 答案：1. × 2. × 3. × 4. × 5. × 6. × 解析：对于溶解度和饱和溶液的概念的深入理解和有机联系。 [例2] 下列各条件下的氢氧化钙溶液，溶质质量分数最大的是（） A. 10o C的饱和溶液 B. 20o C的饱和溶液 C. 50o C的不饱和溶液 D. 50o C的饱和溶液 答案：A 解析：掌握氢氧化钙溶解度变化趋势的特殊性 [例3] 在20o C时，氯化钠的溶解度为36g，在此温度下，将40g 氯化钠放入100g水中充分搅拌，所得溶液质量为（） A. 140g B. 136g C. 40g D. 36g 答案：B 解析：同时给出溶质和溶剂质量时，应考虑溶质是否全部溶解。 [例4] t℃时，有两瓶硝酸钾溶液，一瓶为饱和溶液（溶质的质量分数为40%），另一瓶为10%的溶液，下列实验操作中，无法区分这两种溶质的是（） A. 加一定量的水 B. 加少量硝酸钾晶体 C. 略降低温度 D. t℃时，蒸发少量的水

L_1稀疏正则化的高光谱混合像元分解算法比较_邓承志

第44卷第3期红外与激光工程2015年3月Vol.44No.3Infrared and Laser Engineering Mar.2015 L1稀疏正则化的高光谱混合像元分解算法比较 邓承志，张绍泉，汪胜前，田伟，朱华生，胡赛凤 (南昌工程学院信息工程学院，江西南昌330099) 摘要：基于稀疏性的高光谱解混是近年来高光谱混合像元分解的研究热点。主要研究了L1正则化的高光谱混合像元分解算法。首先分析了L1正则化的三种解混模型，即无约束、非负约束和全约束模型；然后给出了三种模型对应的数值求解算法；最后，采用模拟的和真实的高光谱数据进行实验，比较了三种高光谱混合像元分解算法的效果。实验结果表明：三种模型均具有很好的高光谱混合像元分解精度(SRE)，其中全约束模型最好，非负约束模型次之，无约束模型最差；全约束模型在信噪比低和端元数多的情况下，仍然获得较高的SRE。 关键词：高光谱；混合像元分解；稀疏性；增广拉格朗日 中图分类号：TP753文献标志码：A文章编号：1007-2276(2015)03-1092-06 Hyperspectral unmixing algorithm based on L1regularization Deng Chengzhi,Zhang Shaoquan,Wang Shengqian,Tian Wei,Zhu Huasheng,Hu Saifeng (Department of Information Engineering,Nanchang Institute of Technology,Nanchang330099,China) Abstract:Hyperspectral unmixing based on sparsity is a research hotspot in recent years.This paper studies the hyperspectral unmixing algorithms based on L1regularization.First we analyzed three unmixing models,including unconstrained model,non-negative constraint model and full-constrained model.And then the corresponding algorithms are presented.In the end,both simulated and real hyperspectral data sets are used to compare and evaluate the proposed three hyperspectral unmixing algorithms.Experimental results demonstrate that three models all have good high-precision.The full constrained model achieves the best unmixing precision(SRE).The non-negative constrained model is better.And the unconstrained model is worst.In particular,the fully constrained model achieves the higher SRE under the low signal to noise ratio and a large amount of endmembers situation. Key words:hyperspectral;unmixing;sparsity;augmented Lagrangian 收稿日期：2014-07-08；修订日期：2014-08-10 基金项目：国家自然科学基金(61162022，61362036)；江西省自然科学基金(20132BAB201021)； 江西省科技落地计划(KJLD12098)；江西省教育厅科技项目(GJJ12632) 作者简介：邓承志(1980-)，男，副教授，博士，主要从事遥感影像处理方面的研究。Email:dengchengzhi@https://www.wendangku.net/doc/c917697779.html,

混合物的分离与提纯的方法

混合物的分离和提纯的方法 一、知识结构： 1、物理方法：⑴、过滤 ⑵、结晶①、蒸发溶剂法②冷却热饱和溶液法 2、化学方法：⑴、化气法⑵、沉淀法⑶、高温或加热法 ⑷、溶解法⑸、置换法⑹、吸收法⑺、综合法二、主要内容: （一）、物理方法： 1、过滤法：通常用于或之间的分离和提纯。 2、结晶法：适用于两种或多种的分离和提纯。 (1)、蒸发溶剂法：常用于的固态物质的分离和提纯。 (2)、冷却热饱和溶液法：适用于几种固态物质 的混合物的分离和提纯。 （二）、化学方法： 1、用化学方法进行混合物的分离和提纯时要遵循的原则： ①、所选试剂只与杂质反应，而不与被分离或提纯的物质反应； ②、操作过程不能引入新杂质； ③、反应后的生成物与被分离或提纯的物质易于分离。 2、常用的化学方法有： 通过高温或加热，杂质分解或变成气体而除去。 再经过滤使物质留在滤纸上。 被除去。 剂吸收而被除去。 ①化学转化法：即当不能一次把杂质直接除去时，可先把被保留的物

质与某试剂反应变成“其它物质”，通过一定方法把杂质除去后，再 把该“其它物质”转化为原物质。 ②物理、化学综合法：当混合物中含有多种杂质时，首先考虑其中的 杂质是否可用物理方法除去，然后用化学方法除去其余杂质。 三、例题: 如何除去NaCl中混有的少量KNO3 ？ 如何除去KNO3中混有的少量NaCl？ 除去Na2SO4溶液中混有的少量Na2CO3,可加入适量（） A、稀盐酸 B、稀H2SO4 C、BaCl2溶液 D、Ca(NO3)2溶液 为了除去NaCl晶体中混有的少量Fe2(SO4)3杂质，加适量水溶解后，应向所得溶液中加入的试剂和实验操作过程，正确的是（） A、滴加适量NaOH溶液、蒸发、过滤； B、滴加适量BaCl2溶液、蒸发、过滤； C、滴加适量Ba(OH)2溶液、蒸发、过滤； D、滴加适量AgNO3溶液、蒸发、过滤； ：欲除去KCl晶体中含有的少量KClO3，选用的试剂或方法是 , 化学方程式为: 。 ） A、水 B、盐酸 C、 NaOH溶液 D、H2SO4溶液 ：下列各项中括号里的物质是杂质所用的药品，其中错误的是（）A、NaCl中混有Na2CO3（H2SO4） B、铁粉中混有铜粉（HCl） C、H2中混有HCl气体（NaOH溶液） D、FeSO4溶液中混有CuSO4(铁粉) 四、作业： 1、对于下列各组混合物：①、NaNO3与NaCl；②、CaCl2和CaCO3 ；③、MnO2和KCl；④、BaSO4和AgCl；可按溶解、过滤、蒸发的实验操作顺序，将其分离的是（） A、①④ B、②③ C、③④ D、②④ 2、下列括号中的物质是除去杂质所用药品，其中错误的是（） A、CaCl2中有杂质CaCO3（HCl） B、CO2中有少量CO（O2） C、H2中混有HCl气体（NaOH溶液） D、FeSO4溶液中混有CuSO4(铁粉) 3、只用一种试剂除去NaNO3溶液中混有的少量CuSO4杂质,应加入适量的（）

幼儿园大班科学活动：混合物分离

幼儿园大班科学活动：混合物分离 设计意图: 幼儿在日常生活中,常常会不小心把几种不一样的东西混在一起。为了能让幼儿解决生活中类似的问题,所以设计了此活动。在活动中,幼儿通过动手、动脑、动口,自己发现方法。从而激发了幼儿的动手能力、观察力、语言表达能力,培养了尝试意识、创新意识以及体会成功的喜悦感。 活动目标: 1、通过探索,能根据混合物的特点,利用恰当的工具找出最快、最好的分离方法,并学会用标记记录。 2、能主动大胆操作与尝试,从中体会成功的喜悦与快乐。 3、发展观察力、创造力、动手能力以及用语言表达自己的发现和体会的能力。 活动准备: 1、带分离的物品若干如:花生肉和花生皮、米粉和赤豆,菜籽和黄豆、回形针和纽扣、小铁球和塑料球、玻璃球和跳跳球、糖和小石子等。 2、工具:塑料筐,筷子,勺子、杯子、碗、磁铁、筛子、水等。 3、视频仪、记录表、记号笔。 活动过程: (一)以谈话活动引起幼儿的兴趣。 1、(出示花生肉和花生皮)“小朋友看,老师带来了什么?”“你们有什么办法把它们分离开来?”幼儿自由回答。

2、(出示记录表)老师用简单的标记把幼儿的分离方法记录在 表。 (自评:此环节设计的问题,能让幼儿大胆想像,有效调动了幼儿探 索的积极性。用标记记录的方法,符合了“做中学”的科学原则,为下 一个环节做好了铺垫。) (二)幼儿第一次操作(分离花生肉和花生皮) 1、老师介绍几种特殊的工具。 2、幼儿自由选择工具,去尝试各种分离方法。 3、师生共同小结,记录结果,从中找出最快、最好的一种分离方法,并说说原因。 (自评:幼儿能使用各种工具大胆验证方法,初步体验成功的快乐。) (三)幼儿第二次操作。 1、出示几种待分离的物品,让幼儿逐一认识。 2、幼儿分组讨论本组混合物的分离方法,并由组长记录下来。 3、幼儿再次尝试、验证。从中找出最快、最好的方法,并做好记录。 4、请每组的一名幼儿把方法介绍给大家听,并说出最成功方法的 原因。 5、老师小结。 (自评:在操作过程中,通过幼儿自己的尝试、比较、发现了用筛子分离物品,不仅完成任务,而且速度也有了明显的提高。) (四)引导幼儿探讨区别生熟鸡蛋的方法。 活动延伸: 引导幼儿找找生活中利用分离原理发明出来的物品。 六、活动评析: 该活动中的操作材料贴近幼儿生活,唯幼儿所熟悉,较好的激发了 幼儿的操作兴趣。在“试一试”活动中启发和鼓励了幼儿大胆地自由

九年级化学：“混合物的分离方法”质量检测练习题(无答案)

“混合物的分离方法”质量检测练习题 一、选择题 1.下列实验方案，可行的是（） A. 按溶解、过滤的操作顺序可以除去CaO中的CaCO3 B. 用澄清石灰水检验CO中含有CO2气体 C. 除去N2中的O2，可使混合气体通过灼热的炭层 D. 用BaCl2溶液除去NaOH溶液中混有的少量Na2SO4杂质 2.下列做法不能达到预期目的是（） A. 用加热煮沸的方法降低水的硬度 B. 使磷在密闭容器中燃烧，除去其中的氧气 C. 按溶解、过滤、蒸发的顺序分离CaCO3和CaCl2的混合物 D. 将pH试纸润湿后，用玻璃棒蘸取白醋滴在试纸上，测定其酸碱度 3.下列实验设计，不能达到实验目的是（） A. A B. B C. C D. D 4.下列实验方案中，正确的是（）

A. 用稀H2SO4和Cu制备氢气 B. 用稀盐酸除去CaO中的少量CaCO3 C. 用水溶解后过滤分离铜粉和铁粉的混合物 D. 用HCl溶液检验露置在空气中的NaOH溶液是否变质 5.根据你的生活经验，下列做法正确的是（） A. 用水除去食盐中混有的泥沙 B. 用水经常冲洗自行车以防生锈 C. 用燃着的火柴检查管道煤气是否泄漏 D. 用聚氯乙烯塑料包装食品 6.下列混合物可用过滤法分离的是（） A. 酒精和水 B. 蔗糖和食盐 C. 铁粉和铜 粉 D. 矿泉水和泥沙 7.下列分离或提纯物质的方法中，所依据的原理正确的是 A. A B. B C. C D. D

8.科学家用石墨烯膜制成“筛子”，可以筛掉盐类物质．当海水流过该膜时，钠离子和氯离子被水分子包裹而不能通过，独立的水分子却能通过（如图）．下列 关于石墨烯膜“筛掉”氯化钠的说法错误的是（） A. 该过程属于物理变化 B. 该过程可应用于海水淡化 C. “筛掉”氯化钠过程类似于过滤操作 D. “筛掉”氯化钠后的海水溶质质量分数增大 9.为除去物质中的杂质（括号内的杂质），所选试剂及操作方法均正确的是（） A. A B. B C. C D. D 10.某化学活动小组同学打算用过滤方法分离下列混合物，其中不适宜用此法分离的一组是（） A. 碳酸钾．碳酸钙 B. 氯化钡．氯化银 C. 氢氧化钡．硫酸钡 D. 硝酸银．硝酸钡 11.除去下列物质中的少量杂质(括号内是杂质)，所用试剂及方法均正确的是

混合物的分离和提纯教案.

混合物的分离和提纯(关键词导学模式教学案例) 一、教材分析 本节教材着重要让学生初步明确实验是研究化学物质的重要方法之一。化学家们要研究某种物质，首先要考虑的就是怎样从混合物中把这种物质分离提取出来，再进行分析、检测、研究它的结构、组成。本节课以研究化学物质的实验方法为主题，以研究物质的一般思路为主线，引导学生了解物质的分离与提纯的方法及其基本操作。 二、学情分析 刚进入高一的新生来自不同层次的初中学校，他们的化学实验基本技能水平参差不齐，学生间比较陌生，这些因素制约了学生自主学习活动的开展。因此我的教案中以初中化学中已学过的过滤、结晶等物质分离的方法为切入点，教师积极引导、创设合作学习的氛围。在合作学习的氛围中以讨论、交流、合作实验等学生活动为主，来完成教学任务。这种做法符合这个年龄段学生的学习心理，并能培养学生的团队意识。 三、教学设计思路 首先以浪里淘沙的故事吸引学生的兴趣， 四、教学目标 知识与技能 初步学会蒸馏和萃取、过滤、蒸发等分离与提纯的实验技能。 过程与方法 1、初步了解根据混合物的性质选择不同的方法。 2、独立或与同学合作完成一些简单的物质分离提纯操作。 3、通过动手实验，练习量取、溶解、过滤、蒸发、蒸馏、萃取、分液等基本操作，注意基本操作的规范训练。 情感态度与价值观 1、初步学习用实验设计在化学学习和科学研究中的应用等隐性目标。 2、了解化学实验为主的学科特点，加深对科学本质的认识，提高创新精神和实践能力。 五、教学重点和难点 重点 1、掌握研究物质的实验方法和分离提纯的原理和方法。

2、初步认识怎样设计实验方案，在动手实验中体验科学探究的过程，学习运用以实验为基础的实证研究方法。 难点 物质分离和提纯实验方案的设计。 六、教学方法 本节课教师根据学生特点，教材内容要求，寻求一种体现师生互动、生生互动、学生自主学习的新模式。在课堂教学过程中，采用关键词导学法、实验法、讲授法、探究法和小组合作讨论法，让学生亲自动手实验去发现问题的同时，分析问题，解决问题。 七、教学手段 教材，教辅，实验器材和药品 八、教学过程