ICP-MS法测定罗布泊湖盆沉积物中微量元素含量

采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法系统测定罗布泊地区不同经纬度土壤样品中28种微量元素的含量。结果发现各金属元素含量在土壤剖面上表现出由表层向底层逐渐增加的趋势;生命体必需元素P的含量在各个样品中含量非常低,其中表层含量最低,其他四个层位含量相当。研究结果将有助于了解罗布泊地区干涸后沉积生态系统演变过程。     

盐碱地利用障碍因子高光谱遥感反演研究

选取陕北拌沙改良盐碱地为研究对象,对盐碱地利用障碍因子进行高光谱遥感反演研究。通过实测研究区域的作物长势,采集土壤样品和土壤高光谱数据,并实验测定土壤理化性质分析盐碱地利用的障碍因子,研究盐碱地利用障碍因子的高光谱特征,建立其遥感定量反演模型,并进行精度检验。研究结果表明：土壤盐分含量是制约改良盐碱地利用的主要障碍因子,毛管孔隙度与土壤盐分含量具有良好相关性,也可以作为障碍因子之一;利用土壤的高光谱数据对土壤全盐含量及毛管孔隙度进行遥感定量反演具有良好的精度(回归分析决定系数R2分别为0.938和0.973);检验样点精度检验结果表明,盐分含量及毛管孔隙度的实测值与预测值均具有良好的相关性(k均接近于1,R2分别为0.840 4和0.796 5),反演精度较高。通过高光谱数据对盐碱地改良利用的障碍因子进行遥感定量反演,对于指导盐碱地的整治改良和利用具有重要的推动作用。     

万盛采矿区土壤As,Cd,Zn重金属含量光谱测量与分析

随着现代工业技术的飞速发展以及人类活动的影响,土壤中重金属污染问题愈发严重,土壤重金属污染已经成为当前全球面临的很严峻的环境问题,也逐渐成为了全球土壤和环境研究的重点。传统的通过点样测量的方法获取土壤重金属含量虽然精度较高,但是耗时耗力,成本较高,且不能大面积、快速得到所研究区域的重金属含量分布。遥感技术的发展为土壤重金属含量的研究提供了新的思路,为了使用遥感技术反演某地区土壤重金属含量,了解其光谱特征是快速、准确建立反演算法的基础。以重庆市万盛采矿区为研究区,分别在2012年3月和8月用ASD FieldSpec ProⅢ地物光谱仪(350~2 500nm)对该地区171组和123组土壤样进行了现场光谱测定,并在第二次光谱采集的时候对其中的40个土壤样进行了土壤化学分析以建立土壤中三种重金属含量的反演模型,为遥感定量反演研究区土壤As,Cd,Zn三种重金属含量提供科学依据。结果表明:在万盛采矿区,土壤在近红外波段R2320与R1755波段、R2260与R2210、R1920与可见光波段R480波段的反射值比值分别和土壤中As,Cd和Zn含量存在较好的相关性,由此可根据采样点光谱及地理插值获得研究区土壤中As,Cd和Zn含量的分布图。     

微分算法的艾比湖湿地自然保护区土壤有机质多光谱建模

针对以往利用高光谱数据来来反演土壤有机质（SOM）的可行性与可靠性,结合微分处理对光谱数据信息提取的高效性,提出了直接对多光谱遥感影像进行微分处理就可得出SOM建模研究,旨在为今后SOM速测提供参考。采用Landsat 8_OLI 多光谱遥感影像数据,对多光谱遥感影像进行辐射定标、几何校正、大气校正、镶嵌和裁剪,运用IDL软件对影像进行一阶微分处理和二阶微分处理,发现一阶微分图像能够更好地表达地物的真实情况,更好地区别水体与土壤。原始遥感影像包含大量的信息其中还包括噪声,通过微分处理后的遥感影像剔出了原始影像中反射率值突兀变化的部分。在研究区采用五点法采集土壤样品。室内实验用重铬酸钾氧化-容量法测得SOM数据。多光谱数据结合地面实测SOM数据,分析SOM与多光谱数据反射率的关系,发现一阶微分处理后的遥感数据与SOM含量的相关性存在敏感波段,说明一阶微分处理可以将原始遥感图像数据在多光谱范围内的一些隐含的土壤有机质信息释放出来。选取相关性高的数据建立基于原始遥感数据、一阶微分数据、二阶微分数据的单波段多光谱线性模型和多波段多光谱线性模型,选取最优模型来估算和反演土壤有机质含量。结论如下：（1）通过对原始影像进行微分处理发现,微分处理后的影像变化明显,一阶微分处理的影像噪声降低,更加突出了影像中土壤有机质隐藏的信息。二阶微分处理的影像抑制了土壤有机质信息。（2）原始遥感影像各波段数据对土壤有机质含量的相关性较低,一阶微分处理后的遥感影像数据反映出土壤有机质敏感波段即部分波段数据相关性明显高于原始数据,二阶微分处理后的遥感影像各波段数据对土壤有机质含量的相关性较弱。（3）多波段建模效果要优于单波段建模;一阶微分多波段模型预测精度最优,其模型的决定系数和模型拟合的决定系数分别为0.898和0.854,该模型对估算研究区内的SOM含量效果较好;综合比较了单波段模型和多波段模型的拟合精度,发现无论在单波段模型还是多波段模型一阶微分处理后的模型都具有更好的预测能力。（4）基于一阶微分多波段模型对研究区SOM进行反演,反演结果与实际情况相符合,对干旱区SOM含量制图提供了切实可行的方法和参考。     

基于HSI高光谱和TM图像的土地盐渍化信息提取方法

选择黄河三角洲垦利县代表性盐碱化区域为研究区,以2011年3月15日HJ-1A卫星HSI高光谱影像和2011年3月22日TM影像为信息源,经几何纠正、图像裁剪、大气校正等预处理,分析不同盐渍化程度土地、水体、滩涂等主要地类的光谱特征,确定地类信息提取特征波段。结合土壤盐分含量,采用定量与定性相结合规则,构建地类信息提取模型,以决策树分类方法进行图像分类,提取土地盐渍化信息。利用地表点位土壤含盐量数据对地表土地盐渍化程度的化学分析结果,对遥感解译数据进行精度验证,并对高光谱和多光谱影像的分类精度进行比较分析。结果表明：HSI图像的总体分类精度达96.43%,Kappa系数为95.59%,而TM图像的总体分类精度为89.17%,Kappa系数为86.74%,说明相比多光谱TM数据,基于高光谱图像可以更为准确有效地提取土地盐渍化信息;由分类结果图可以看出,高光谱影像土地盐渍化的区分度高于多光谱影像。该研究探索了高光谱图像土地盐渍化信息的提取技术方法,提供了不同盐渍化土地的分布比例数据,可为黄河三角洲滨海盐碱土地资源的科学利用与管理提供决策依据。     

ICP-OES研究罗布泊“大耳朵”湖相沉积物常量元素地球化学特征及环境意义

光谱分析技术应用于地球化学元素分析研究,为湖泊沉积物反演环境变化提供了更多的环境信息。以罗布泊“大耳朵”区域L07-10剖面沉积物为研究对象,利用ICP-OES对常量地球化学元素进行了测定分析,结合AMS进行14C年代学测定,初步探讨了该地区16.34 ka BP以来的气候环境变化。结果表明：常量元素地球化学特征可以灵敏的指示环境变化,元素环境代用指标很好的反映了该地区的气候变化过程。总体来看, 常量元素分布特征指示16.34 ka BP以来,罗布泊区域气候经历了暖湿-暖干-凉湿-暖干的变化,在8.09～6.34 ka BP期间发生了一次较明显的短期升温阶段,这一时期气候温暖干燥,降水减少,与全球及区域气候变化相关记录相吻合。近2 000 a以来气候总体温暖,降水量减少,源区水热条件变差,水运的搬运能力降低。     

基于光谱角度匹配方法提取黑土边界

在RS与GIS环境下,用土地利用、土壤图等获取遥感监督分类的感兴趣区,基于MODIS反射率产品、运用光谱角度匹配等方法进行黑土边界提取研究。结果表明：基于MODIS反射率数据的土壤遥感分类方法,可以提取黑龙江省黑土边界,光谱角度匹配方法分类结果最好,黑龙江省黑土带北部分类精度高于南部;由于植被覆盖、光谱特征相似等原因,其他土壤分类结果相对较差;由于东北地区裸土时间相对较长,MODIS的高时间分辨率特性有利于提高土壤遥感分类精度;在GIS的支持下,充分利用辅助信息选择遥感分类的感兴趣区, 可以提高土壤遥感分类精度;引入地形、气候等信息,分类精度得到显著提高、提取的黑土边界信息更准确。     

Sentinel-2卫星影像的大气校正方法

Sentinel-2卫星是全球环境与安全监测系统"哥白尼计划"中的第二颗卫星,其影像具有高时空分辨率,是未来遥感应用的重要数据源。采用大气校正简化模型(SMAC)、6S模型和Sen2cor方法对Sentinel-2卫星影像进行大气校正,将上层大气表观反射率转换为地表反射率,并结合实测地物的光谱数据进行分析。Sentinel-2卫星影像经过大气校正后,影像光谱曲线与地面实测光谱曲线的变化趋势一致,具有较高的拟合度。三种模型大气校正的结果具有较强的相关性和较高的精度,其中Sen2cor方法精度最高,决定系数(R2)为0.8196,均方根误差(Ermse)为0.0388,其次为6S模型和SMAC。从归一化植被指数(NDVI)的分析可以看出,SMAC计算的NDVI值与实测值的相关性最高,R2为0.6389,Ermse为0.093,其次为6S模型和Sen2cor方法。结果表明这三种方法的大气校正精度较高,Sentinel-2卫星影像经过校正后影像质量明显得到提高,增加了可用性。     

油气微渗漏区蚀变矿物含量与光谱之间的定量分析

油气微渗漏的地表异常表现为：地表土壤的矿物组分异常和地表土壤的光谱异常,以中国的榆林地区为研究区,以在研究区内采集的119个样本的矿物组成及反射率光谱为研究数据,对油气微渗漏造成的地表蚀变矿物碳酸盐含量与其光谱吸收峰深度、宽度等特征参数进行了相关分析,建立并评价了测定碳酸盐含量的方法,提出了利用碳酸盐含量表征油气微渗漏程度的新方法。研究结果表明,该法不仅适于表征碳酸盐类油气微渗漏程度,也适用于对其他类型的蚀变矿物油气微渗漏程度的研究,因此可为利用高光谱遥感的光谱信息进行油气勘探的技术研究提供借鉴。     

基于深度学习的资源三号卫星遥感影像云检测方法

针对资源三号卫星影像波段少、光谱范围受限的特点,提出了基于深度学习的资源三号卫星遥感影像的云检测方法。首先,采用主成分分析非监督预训练网络结构,获得了待测遥感影像特征;其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出自适应池化模型,该模型能很好地挖掘影像特征信息;最后,将影像特征输入支持向量机分类器进行分类,获得了云检测结果。选取典型区域进行云检测实验,并与传统Otsu方法进行对比。结果表明:所提方法的检测精度高,且不受光谱范围的限制,可用于资源三号卫星多光谱影像和全色影像的云检测。     

热红外光谱的干旱区土壤含盐量遥感反演

干旱区土壤盐渍化已对生态环境构成严重威胁,通过遥感技术对土壤盐分含量进行定量反演具有重要意义。通过采集艾比湖流域的农田土壤和盐壳结晶,在室内配制成不同含盐量梯度（盐分占盐土比重：0.3%～30%）的土壤样品,利用102F FTIR光谱仪测量土壤样品的热红外光谱,并通过普朗克函数拟合得到土壤发射率数据。土壤发射率光谱曲线特征：不同含盐量土壤的发射率光谱曲线在形态和变化趋势上基本一致,发射率随含盐量增加而增大;盐分因子对Reststrahlen吸收特征有抑制作用,随着含盐量的增加,Reststrahlen吸收特征会减弱。通过发射率与含盐量相关性分析：土壤热红外发射率与盐分含量呈正相关关系,最大相关系数达到0.899,对应的波段为9.21 μm;8.2～10.5 μm是土壤盐分因子的最敏感波段。通过一元线性回归、多元逐步回归和偏最小二乘法建模分析比较,偏最小二乘法效果最佳,模型预测的R2达到0.958,RMSE为1.911%。选择ASTER,Landsat8和HJ-1B卫星传感器的热红外波段,进行发射率光谱模拟,通过相关性分析：ASTER的B10,B11和B12波段属于热红外光谱对盐分因子的敏感波段,与土壤含盐量相关性较高,相关系数分别为0.706,0.786和0.872。采用多元线性回归法建立基于ASTER热红外波段的土壤含盐量预测模型,模型预测的R2为0.833,RMSE为3.895%。结果表明,遥感传感器对土壤含盐量的预测能力,取决于传感器的光谱波段对盐分因子的敏感程度,通过卫星热红外遥感定量反演土壤含盐量是可行的,为干旱区土壤盐渍化遥感监测提供了新的途径和参考。     

艾比湖湿地自然保护区土壤盐分多光谱遥感反演模型

土壤盐分是衡量土壤质量的要素,也是作物生长发育的基本条件。因此,迫切地需要一种可以快速了解土壤盐分含量（SSC）的方法。针对艾比湖湿地自然保护区,基于Landsat8 OLI多光谱遥感影像,以该研究区36个土壤表层样品的盐分含量为数据源,选择相关性较好的多光谱遥感指数分析研究区土壤盐分分布状况,并将其分别与实测SSC构建线性、对数、二次函数模型,进而优选精度最高的模型来反演该研究区SSC。结果表明：（1）在多光谱遥感指数中,与SSC相关性最高的是增强型植被指数（EVI）,其相关性范围为（-0.70~-0.67）;其次是传统型植被指数（TVI）,其范围为（-0.58~-0.46）;土壤盐分指数（SI）与SSC的相关性最低,其范围为（-0.45~0.16）,其中SI3和SI4与SSC均没有相关性。（2）将实测土壤盐分值所反演的分布图与EVI对比分析,发现在西北、正南方向的艾比湖湖边周围和东北方向盐池桥的SSC均较高,其EVI的值较低,说明通过该研究区实测土壤盐分值所反演的盐分分布图与EVI的空间分布结果较为一致,表明EVI对该地区土壤盐分具有一定的敏感性,能较好地反演SSC的空间分布;（3）分别将三种EVI与实测SSC建模分析比较,发现SSC与增强型比值植被指数（ERVI）所构建的二次函数模型最好;其验证集的决定系数（R2）为0.92,均方根误差（RMSE）为2.48,相对分析误差（RPD）为2.09,模型精度较高、稳定性较为可靠,相比之下,说明ERVI对该湿地自然保护区土壤盐分有更高的敏感性,可以用来预测该区域SSC,从而进行空间反演。在TVI中加入Landsat8多光谱遥感影像的b6和b7波段,得到EVI,以此来反演SSC是可行的,且比传统可见光和近红外波段所构建的植被指数反演效果更好。因此该研究不仅可以为遥感反演提供理论参考,而且对该地区SSC的定量估算和动态监测具有重要的意义,也可作为其他区域SSC预测反演的备选方案。     

混合像元光谱特征影响因子分析

高光谱遥感能够提高地物识别和分类,通过光谱比较和匹配达到分类识别目的。由于传感器空间分辨率以及地面复杂多样性的差异, 混合像元在遥感图像中普遍存在。混合像元的分解问题是定量遥感应用中的一个突出问题, 如何有效地解译混合像元是遥感应用的关键问题之一。研究了面积比始终为1∶1的两种材料形成的混合像元在不同入射天顶角和不同拓扑位置分布时的高光谱反射比曲线的特征与差异,为混合像元分类精度的提高提供科学依据。     

多角度偏振高光谱的农田土壤肥力模型研究

随着精准农业这一理念的提出，快速精确获取农业信息成为人们关注的重点。偏振遥感因其结合了多角度遥感的特点，高光谱遥感和微波遥感的特点，从而能在不破坏地物的基础上提高探测和识别地物的准确度。以往的研究主要以单一土壤肥力指标为主。该实验通过实测吉林省典型地区农田土壤在不同状态下的光谱曲线，探讨了在确定最佳观测条件下的土壤肥力综合指标IFI与土壤光谱曲线的关系。结果表明光线探测天顶角、探测方位角、偏振状态均会在一定条件下影响土壤光谱曲线，但对光谱的形状和走向影响不大。在保证设备可达条件下，设计出遥感中监测土壤肥力的最佳方式。通过对光谱数据进行一阶微分和倒数的对数运算，在选定的特征波段上建立相应的肥力模型。结果表明土壤肥力与光谱反射比呈现明显的负相关关系，和光谱吸光度呈现明显的正相关关系，与光谱反射比的一阶微分相关关系不确定。在利用光谱反射比、光谱一阶反射比和吸光度特征参数进行土壤肥力估算时，发现光谱反射比与土壤肥力的二次函数拟合优度最佳，在560和860 nm处决定系数分别达到0.876和0.867。     

基于实测端元光谱的多光谱图像光谱模拟研究

地物光谱特性是遥感应用的基础。然而,在基于野外实测端元光谱的遥感应用中,由于测量尺度不同,导致同一地物光谱形态和反射率值存在很大差异,为遥感信息的定量反演带来困难。文章以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河绿洲为研究区,选取裸土、植被两类地物作为研究对象,首先通过AVNIR-2传感器的光谱响应函数,实现了将野外实测端元光谱拟合为多光谱离散光谱,通过实例数据表明,拟和的多光谱与AVNIR-2像元光谱具有很好的相关性,在此基础上,采用线性算法建立端元光谱与遥感图像像元光谱的转换模型,实现了从实测端元光谱尺度向遥感多光谱像元尺度的定量光谱转换,为遥感定量分析奠定了一定基础。     

渭干河-库车河三角洲绿洲盐渍化地地物光谱数据分析

地物波谱特性是遥感技术应用的物理基础,是遥感定量分析的基础,地物波谱研究是遥感基础研究的重要内容,文章以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,采用美国CID公司生产的CI700便携式野外光谱仪,通过大量的野外调查以及实地测点,分析了该绿洲盐渍化地区的几种典型地物(盐碱地、细沙地、沙丘、棉花地等以及柽柳、骆驼刺、芦苇等)的光谱特性及其变化规律,尤其是对盐渍化地和盐生植被的光谱曲线的差异做出了分析,并根据实际情况,采用移动平均法去噪进行了噪声去除,分析实测光谱数据噪声特征。同时利用导数光谱技术清除植被环境背景影响。最后,为了今后继续研究的方便,在对实测光谱数据进行处理的基础上,利用ENVI软件建立了小型的渭干河-库车河三角洲绿洲主要地物的光谱库,该库可以为渭-库绿洲的地物调查,植被调查、植被分类和环境监测等遥感应用服务。     

受石油污染的农田土和湿地土的偏振光谱特征对比

遥感技术依据传感器所接收到的探测目标所反射或主动向外发射的电磁波特征进行地表物体的识别和研究，是一种重要的对地观测手段，其中光学遥感和热红外遥感是常用的遥感技术手段。偏振是一种常见的光学现象，在商业和科技领域有着广泛应用。经过数十年的发展，偏振光遥感已成为近年来受到广泛关注和应用的对地观测手段。传统的光学遥感依赖光强信息对地物进行探测和识别，所得的地物识别和信息提取结果往往不够全面，而利用偏振光信息可以弥补传统光学遥感方法的不足之处，人们可以从地物的偏振信息中得到其更重要的性质和特征。土壤是一种复杂的自然地理综合体，在生态系统中发挥着重要作用，因此土壤遥感能够在环境监测和污染治理方面发挥重要作用。在实验室条件下，洁净干燥土壤本身的光谱反射率没有明显的吸收谷和反射峰，而在自然条件下土壤的光谱特性与含水量、表面粗糙程度和有机质含量等因素有关。近年来许多研究发现，石油对土壤偏振光谱特性的影响十分显著，尤其在可见光-近红外波段，石油的偏振光谱响应十分明显，因此可以利用该现象并运用遥感技术大范围多时相地探测地表被石油污染的情况。许多研究发现石油的浓度和种类等因素能够影响土壤的偏振光谱特征，进一步地，可以猜想石油对不同类型的土壤可能会有不同的探测影响效果。故在吉林油田的镇赉石油厂实地采集受到石油污染的农田土和湿地土，通过多角度偏振光谱测量并结合定性和定量的分析对比两种土壤样本的偏振光谱特征，分析石油对两种土壤类型的影响。实验结果表明，因含水量和土壤结构的差异，以及土壤颗粒间石油成分的存在使得两种土壤样本的偏振光谱特征有着显著差异，并且导致了二者偏振反射率的实验测量值与运用理论模型计算出的预测值存在明显的偏移。