土壤重金属砷的高光谱估算模型

砷是严重危害人体的重金属之一。利用高光谱技术进行土壤重金属砷含量的估测具有很大的应用潜力,但受区域和土壤背景的影响,估算模型适用性和精度都会有很大的差异。针对石家庄市地表水源地保护区土壤砷含量的高光谱估算,在水源地保护区的主要采矿地和冶炼企业进行了土壤实地采样和实验室重金属分析,对土壤样本的原始光谱反射率采用Savitzky-Golay 7点平滑处理,进行一阶微分（FD）、二阶微分（SD）、倒数（RT）、倒数一阶微分（RTFD）、倒数二阶微分（RTSD）、倒数对数（AT）、倒数对数一阶微分（ATFD）、倒数对数二阶微分（ATSD）、连续统去除（CR）9种光谱变换后,再对重金属砷实测含量与经光谱变换后的光谱指标进行相关分析,并提取各光谱指标的最大敏感波段。运用多元线性逐步回归（MLSR）、单光谱变换指标偏最小二乘回归（U-PLSR）和多光谱变换指标偏最小二乘回归（M-PLSR）方法构建土壤重金属砷含量估算模型,最后通过相关系数r、均方根误差（root mean square error, RMSE）和统计值F来比对建模效果。结果表明：研究区部分土壤样本重金属砷含量已经出现了轻度污染,大部分样本处于污染的临界状态;经连续统去除变换后的光谱特征与砷的相关性最大,一阶微分与砷含量存在最大负相关性;相较于多元线性逐步回归和单光谱变换指标偏最小二乘回归,采取多光谱变换指标偏最小二乘回归方法土壤重金属砷含量模型估算值与实测值最为接近,建模R2达到0.852,RMSE和F值分别达到0.147和32.384,多光谱变换指标建模集成效果显著。因此研究结果可以为石家庄水源地保护区主要采矿地和冶炼企业重金属砷污染高光谱快速监测提供科学依据。     

煤矸石充填复垦重构土壤重金属含量高光谱反演

为研究煤矸石充填复垦土壤重金属含量快速有效的监测方法,以淮南创大生态园煤矸石充填复垦田间试验小区为研究区域,首先采用化学方法监测土壤(0～20 cm)重金属(Cu, Cr, As)含量,然后采用ASD(analytical spectral devices) FiSpec4型高光谱仪测量土壤样品的反射光谱,提取光谱特征,并对光谱进行一阶微分变换、二阶微分变换及倒数对数变换;将变换后的各光谱特征参数与监测的土壤重金属含量进行相关性分析,并依据相关性分析结果选择显著相关的波段作为相关因子供建模使用。采用多元逐步回归(stepwise multiple liner regression,SMLR)分析、偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)及人工神经网络(artificial neural network, ANN)三种方法分别建立基于光谱反射率估算土壤重金属含量的预测模型,并采用回归模型进行精度评定,然后确定各重金属含量的最佳预测模型。实验结果表明,经过微分变换的光谱波段与土壤重金属含量达到了显著相关;重金属Cu和Cr的一阶微分光谱的人工神经网络模型为最佳预测模型,重金属元素As的二阶微分光谱的偏最小二乘回归模型为最佳预测模型。     

铅锌矿石稀散元素镉含量的高光谱反演研究

稀散元素矿产资源是国民经济中的关键性矿产资源,元素含量的提取是矿产资源潜力评价、靶区优选的基础。现有稀散元素含量分析面临快速检测、潜力评价的需求,基于高光谱的稀散元素含量反演是解决此问题的一种途径。因此,采集西藏斯弄多-则学矿集区的铅锌矿石,开展铅锌矿石稀散元素镉(Cd)含量的高光谱反演方法与反演模型研究。选用ASD Field Spec 3地物光谱仪及配套软件进行光谱数据采集和预处理;在光谱特征分析基础上,开展一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、倒数的对数(AT)、倒数对数的一阶微分(AFD)、倒数对数的二阶微分(ASD)光谱数据变换处理,结合皮尔森相关性系数(r)筛选特征波段,进行随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)模型构建与反演,选用决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)评价反演模型效果与预测精度。结果表明：样品反射率集中于40%～60%区间;1 420、 1 920和2 200 nm处形成吸收峰;特征波段覆盖可见光和近红外波段,771～2 051 nm为特征波段的最优区间。SD光谱变换的降维效果最好,筛选出15个特征波段;其次为...     

连续小波变换的土壤有机质含量高光谱估测

土壤有机质含量的高光谱估测可快速、准确监测土壤肥力,对现代化农业生产进行精准施肥提供科学依据。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤为研究对象,对采集的98个土壤样品的原始光谱反射率R分别进行传统倒数对数lg(1/R)、一阶微分R′和倒数对数一阶微分[lg(1/R)]′数学变换,以及基于小波母函数Bior1.3不同尺度分解的连续小波变换（CWT）,并与实测土壤有机质含量进行相关分析,从而筛选出各类变换下与土壤有机质含量密切相关的特征波段和小波系数（p<0.01）。分别以原始光谱反射率（R）以及不同变换处理下的特征波段反射率和敏感小波系数作为自变量,土壤有机质含量作为因变量,采用偏最小二乘回归和支持向量机回归方法构建土壤有机质含量的估测模型。结果表明：（1）各类光谱变换方法有效提升光谱与土壤有机质含量之间的敏感性,其中经CWT变换后的土壤光谱反射率与有机质含量的相关性得到显著提高,相关系数由0.39提高到0.54（p<0.01）。（2）传统的[lg(1/R)]′变换构建的支持向量机回归模型,其决定系数（R2）高于lg(1/R)和R′变换构建的模型,说明倒数对数一阶微分变换可有助于提高估测模型的精度,且支持向量机回归模型的精度和稳定性高于偏最小二乘回归模型。（3）经过CWT分解后,以原始光谱反射率在不同尺度上的敏感小波系数作为自变量建立的模型,估测精度和稳定性均有明显的提高,构建的R-CWT-23-SVMR模型的决定系数（R2）为0.84,均方根误差（RMSE）为1.48,相对分析误差（RPD）等于2.11,模型精度达到最高并拥有极好的预测能力。高光谱数据经多种变换处理后可有效去除白噪声,而连续小波变换处理比传统的数学变换方法更适合于挖掘土壤有效信息,实现光谱信号的近似特征和细节特征的有效分离,建立的反演模型可更加精准估测土壤有机质含量。     

基于高光谱的土壤有机质含量估算研究

高光谱遥感技术以其光谱分辨率高、波段连续性强、数据丰富的特点,因而在土壤养分研究中得到广泛应用.通过土壤钉机质的高光谱遥感分析,可以充分了解土壤养分的状况及动态变化,为指导农业生产及保护农业生态环境提供科学依据.本文基于江西省余江县和泰和县采集的34个红壤土样350～2 500 nm波段的光谱曲线,研究了土壤光谱与土壤有机质含量之间的关系.先对土壤反射率光谱进行两种变换:一阶微分(R')、倒数的对数log(1/R),然后在提取特征吸收波段的基础上,运用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法建立相应的估算模型,并对模型进行检验.结果表明,偏最小二乘回归法优于多元逐步线性回归法,其建立的高光谱估算模型具有快速估算土壤中有机质含量的潜力.     

SVM和BP检测滨海湿地土壤有机质

近年来,虽然随着高光谱技术的出现可以快速获取土壤中的养分含量,但不同的土壤类型对估算的精度会有很大的差异。滨海湿地土壤类型受海洋环境影响较大,其高光谱反射率与内陆土壤类型的表现会有所不同,也就造成了同样的估算模型在反演滨海湿地土壤的养分含量时,反演精度的降低,随着近年来海洋资源的开发与滨海湿地生态恢复工作的不断推进,探索一种合适的估算模型来快速准确的获取土壤中的养分含量变得更加紧迫。该研究旨在验证利用可见-近红外高光谱反射率构建非线性模型来反演滨海湿地土壤类型中有机质(soil organic matter, SOM)含量的可行性。以江苏省盐城大丰麋鹿国家级自然保护区的第三核心区土壤作为研究对象,将土壤样本的光谱反射率进行5点Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波处理,再进行一阶微分R′、倒数的一阶微分(1/R)′、倒数的二阶微分(1/R)″、对数的一阶微分(lgR)′四种微分变换后,应用相关系数和显著性水平(p0.01)提取土壤有机质含量的敏感波段,利用台湾大学林智仁教授开发的MATLAB软件中的LIBSVM工具包构建SVM(support vector machine)支持向量机估算模型,并利用MATLAB2018b软件中自带的BP(back propagation)反向传播神经网络构建估算模型,最后利用决定系数R~2和均方根误差RMSE进行模型的预测精度验证。结果表明:原始光谱通过5点S-G平滑滤波、微分变换与相关系数法可以较好的提取出有效波段,其中基于(1/R)′光谱变换提取的滨海湿地土壤有机质特征波段为498～501, 1 180～1 182,1 946, 1 947和2 323～2 326 nm;对比发现SVM的估算精度优于BP神经网络;利用光谱的(1/R)′微分形式构建的SVM模型估算滨海湿地土壤SOM含量的精度最高,决定系数R~2与RMSE分别为0.93和0.23,并且均通过了p0.01的显著性检验。因此利用高光谱构建SVM非线性模型来快速估算滨海湿地土壤中的养分含量具有一定的可行性。     

亚热带土壤铬元素的高光谱响应和反演模型

高光谱遥感技术已成为当前遥感领域的前沿技术,因其高分辨率的特点,可利用地物反射光谱特征定量反演地物的物理化学性质。目前土壤环境质量愈来愈受到关注,土壤重金属含量与土壤环境质量安全密切相关,以往土壤高光谱遥感技术研究多注重于土壤有机成分如土壤碳氮的光谱反演模型,对土壤重金属含量的高光谱反演研究普遍较少。土壤重金属污染已经成为影响土壤质量安全的关键因素,对土壤重金属尤其是污染元素普查是当务之急。传统土壤重金属的测试方法要求条件较高,测试周期较长,试图建立土壤高光谱与土壤铬元素(ICP-MS测定)含量之间的定量预测模型,以实现土壤铬元素的快速准确预测。采集福州市土壤样品135个,对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率进行倒数、对数、微分等六种变换,筛选出对土壤总铬含量敏感的光谱波段,最后获得福州土壤铬元素高光谱反演优化模型。研究结果表明：亚热带红壤总铬的敏感光谱波段为：可见光520～530 nm和近红外1 440～1 450,2 010～2 020,2 230～2 240 nm;亚热带地区土壤总铬—高光谱反演的优化模型为: y=120.768e-7.037x(相关系数R为0.568,均方根误差为0.619 μg·g-1,检验相关系数R为0.484,均方根误差为1.426 μg·g-1),该模型可以用于福州地区土壤全铬的光谱快速监测。     

矿业废弃地重构土壤重金属含量高光谱反演

矿产资源对工业和国民经济的发展有重要的作用,但是随着矿业开采规模的扩大,资源枯竭、经营不善而形成的矿业废弃地越来越多。由于长时间受到采矿的影响,矿业废弃地土壤中存在大量的重金属元素,高浓度重金属可能会对环境和人体产生影响。土地复垦是整治污染、退化土壤再利用的重要方法,对重构后的土壤进行重金属含量检测是衡量土地复垦成效的重要指标,需要长期进行跟踪监测。传统的化学检测方法效率低、成本高、无法实现重金属大范围检测。高光谱是一种新兴的、发展潜力巨大的技术,在环境保护,资源利用,区域可持续发展等方面有着广泛的应用。经过近几十年的快速发展,仪器精度逐渐提高,检测方法逐渐成熟,为实现土壤重金属高效、便捷检测提供了可能。正常土壤重金属含量一般相对较低,采用光谱测量重金属含量较为困难,但铁矿开采区矿业废弃地由于土壤中的铁元素较多,会使土壤中的重金属的存在和聚集形式发生变化,影响重金属对光谱的响应,从而使土壤光谱反射率与重金属含量之间关系更加明显。以湖北省大冶市复垦矿区研究区,采样化学检测方法获取土壤重金属（As,Cr,Zn）含量;借助于美国ASD公司生产的FieldSpec4地物光谱仪（350～2 500 nm）获取土壤反射率,应用一阶微分、倒数对数、连续统去除法分别对反射率曲线进行预处理,提取出光谱特征波段,分析三种重金属元素与光谱特征间的相关性并建立逐步回归模型。研究表明,光谱数据预处理可使光谱特征波段更加明显,其中一阶微分和连续统去除法的效果最为明显。3种重金属元素的特征波段为495,545,675,995,1 425,1 505,1 935,2 165,2 205,2 275和2 355 nm。将土壤重金属含量与光谱特征波段之间做相关性分析,三种重金属都表现出了与光谱曲线的相关性,相关系数大部分都达到了0.5以上,最大相关系数为0.663,由于重金属种类和预处理方式的不同会导致相关性系数存在明显的差异。利用与土壤重金属相关性最大的特征波段建立三种重金属反演模型,并以反演模型r大小选择每种重金属的最优反演模型。由于重金属种类的不同,模型的选择也有差异,Cr和Zn一阶微分逐步回归为最佳反演模型,重金属As连续统去除法逐步回归为最佳反演模型。通过检验,三种重金属中Cr反演效果最好,RMSE为2.67,其次是Zn和As。对比当前不同检测手段可知,基于土样和光谱数据预处理的土壤重金属含量地物光谱仪高光谱反演是比较理想的。可为矿业废弃地土壤重金属高光谱反演提供参考。     

基于模糊识别的苹果花期冠层钾素含量高光谱估测

依据2008年和2009年2年在栖霞试验区利用地物光谱仪ASD FieldSpec3测定的苹果花期冠层高光谱和实验室内测定的钾素含量数据,以冠层高光谱反射率及其11变换形式与钾素含量分别进行相关分析,以相关系数最大者为自变量,采用模糊识别算法,建立钾素含量估测模型;以2008年的检验样本对模型进行检验,并利用2009的独立试验数据对模型进行验证。结果表明,原始光谱反射率(R)及其倒数(1/R)、对数(lgR)、平方根(R1/2)与钾素含量的相关性较差,但它们的一阶微分和二阶微分与钾素含量之间的相关性明显增强;建立的钾素含量估测模型=11.344 5h+1.309 7的相关系数r为0.985 1,总均方根差RMSE为0.355 7,F统计量为3 085.6;24个检验样本实测值与估测值的平均相对误差为9.8%,估测精度为90.2%;2009年试验验证精度达到了83.3%。表明模型用于苹果花期冠层钾素含量的估测具有较高的稳定性,模型精度能满足生产上对苹果钾素含量估测的要求。     

琅琊山景区不同叶绿素条件下树种叶片光谱差异分析

叶绿素含量高低反映植物健康状况,研究景区树种叶片叶绿素绝对值(SPAD)不同的光谱变化规律能为叶绿素高光谱监测波段识别与景区树种管理提供理论支撑。从琅琊山景区灌木和乔木类选取9个常见树种,探讨相同树种叶片SPAD值变化时的光谱差异,同时,横向对比相同SPAD值不同树种叶片的光谱特征,并深入分析不同树种叶片SPAD值与单波段原始光谱、光谱倒数、一阶微分、二阶微分及波段组合差值指数、归一化指数、比值指数、一阶微分归一化指数、一阶微分比值指数之间的关系。结果表明：9个所测树种叶片随着叶绿素SPAD值的升高,光谱变化规律各不相同,在可见光波段区分明显,总体上,光谱反射率最高的样本组SPAD值较低;叶绿素SPAD值相同时,在可见光波段,桂花较其余树种反射率整体较高; 在780~1 350 nm波段,广玉兰叶片反射率始终排前三,其余波段变化规律不明显;原始光谱反射率的二阶微分与海桐叶片SPAD值相关系数最大,一阶微分与其余8种相关性最高;与灌木、落叶乔木叶片SPAD值相关系数最大的光谱指数分别为差值指数、一阶微分归一化指数,与常绿乔木、不分树种相关系数最大的为一阶微分比值指数。     

类标准化土壤样品Cd含量高光谱定量反演

针对土壤Cd高光谱遥感反演精度低、特征波段难以有效识别的问题,以湖南省某典型重金属污染矿区为例,开展类标准化Cd污染土壤样品和自然污染土壤样品Cd含量高光谱定量反演对比研究。创新之处主要在于以相对清洁的背景土壤作为内控样本,通过实验室定量添加Cd标准溶液制备符合自然污染规律的类标准化Cd污染土壤样品方案的提出与对比实验的开展,研究实验过程还包括自然污染土壤样品野外采集,类标准化样品与自然样品土壤重金属、有机质含量及350～2 500 nm光谱反射率等的测定,光谱全要素主成分逐步回归土壤Cd含量反演建模。研究发现,类标准化土壤样品Cd含量高光谱反演模型精度(adjR2=0.87)明显高于野外自然污染土壤样品Cd含量高光谱反演建模结果(adjR2=0.39)。土壤Cd含量与土壤光谱反射率间确实存在一定的响应关系,但各光谱波段对土壤Cd含量及其变化产生响应的程度存在差异,其中1 000,2 000以及2 300 nm波段光谱响应信号较强。该研究创新引入的类标准化Cd污染土壤样品制备方法有助于深入探索重金属Cd污染土壤光谱特征响应规律并发现重金属Cd含量及其变化的真正指示性特征波段,可为多要素混淆污染模式下模拟反演土壤重金属含量提供先验知识。     

北京市平谷区桃林土壤重金属元素含量反演估测

矿产资源开采中产生的废渣废液长期堆存后产生的渗滤液向土壤中扩散易造成周围土壤的重金属污染,影响作物生长;人类通过食物链食用含重金属元素的果实后,会引起神经系统的神经衰弱、手足麻木,消化系统的消化不良,血液中毒和肾损伤等症状;这种对生态环境和人身安全的污染和损害是十分严重的。因此如何快速有效摸清矿区周围农作物土壤污染情况尤为重要。多光谱遥感由于具备光谱分辨率高、实时无损、大面积监测等优势,在突破植被屏障监测土壤重金属上具有巨大的潜力。以平谷区主要的农作物桃树为研究对象,利用桃叶的高光谱数据、土壤采样数据,分析桃叶光谱曲线的响应特性,对桃叶反射光谱进行一阶/二阶微分、标准正态、连续去统等四种变换,结合相关分析及多元线性回归模型确定光谱特征变量,构建植被指数HMSVI;结果表明HMSVI与土壤中Cd, AS和Pb含量的相关性较常用植被指数高。运用线型回归方法进行元素含量与植被指数HMSVI建模后,选取拟合较好的模型,实现了叶片高光谱与土壤重金属含量的统计建模,最后利用Sentinel-2遥感影像反演三种重金属含量空间分布,并对结果进行精度验证。结果表明：受重金属胁迫叶片的平均光谱反射率高于正...     

基于连续小波变换下的土壤有害元素砷含量估测

与传统检测方法相比,利用高光谱技术进行土壤有害元素砷含量的估算,具有快速、准确,成本低的特点,可对干旱区绿洲土壤有害元素砷污染进行动态监测。基于新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤样品的采集,获取土壤光谱数据和有害元素砷含量。通过bior1.3,db4,gaus4和mexh这4种小波基函数对土壤原始光谱反射率进行连续小波变换,并将变换后光谱数据与有害元素砷进行相关分析,以筛选出的敏感小波系数为自变量,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归、BP神经网络和随机森林回归方法对有害元素砷含量进行高光谱反演。研究结果显示：（1）4种小波基函数在3~8尺度的光谱分解效果明显优于其他尺度,特别是4~6尺度的连续小波变换有效提升了光谱反射率与土壤有害元素砷之间的相关性,通过显著性检验的小波系数数量有了明显增多（p<0.01）,在可见光的400~700 nm以及近红外的1 100~1 700和2 200~2 400 nm附近具有较强的相关性;（2）通过比较4种小波基函数对光谱数据中有效信息的辨识能力,认为小波基函数bior1.3和mexh要优于db4和gaus4,其中bior1.3的光谱分解效果最好,gaus4相对最弱;通过bior1.3第5尺度的光谱变换,与土壤有害元素砷显著相关的波段数量最多,为507个（p<0.01）;（3）比较4种建模方法的反演结果发现,SVMR,BPNN和RFR模型相较于PLSR模型具有更强的估测能力,模型的估测精度更高。综合分析各模型的稳定性及估测精度后,认为bior1.3-25-RFR模型可作为研究区土壤有害元素砷的最佳估测模型。该模型的训练集和验证集的R2分别为0.893和0.639,RMSE为1.075和1.651 mg·kg-1,RPD分别为2.89和1.64,表明模型估测效果较好,稳定性较强。采用合适的小波基函数进行连续小波变换可减少土壤高光谱数据中的白噪声,挖掘出土壤光谱数据中的有效信息,对土壤有害元素砷含量的准确估测提供有力的技术保障。     

部分土壤重金属可见-近红外反射光谱特征及机理研究

测量重金属化合物氯化铬(CrCl₃)、氯化铜(CuCl₂)、氯化锌(ZnCl₂)的可见-近红外反射光谱(VNIRS),将重金属反射光谱与重金属元素的核外电子排布式联系起来,观察重金属化合物的反射光谱特征;结合晶体场理论分析重金属的特征反射峰出现的波段位置和原因。以湖北大冶地区土壤样品为例,向土样中添加不同浓度梯度的CrCl₃,CuCl₂和ZnCl₂并测定其可见-近红外反射光谱,研究不同种类不同浓度的重金属对土壤反射光谱的影响。对样本的反射光谱进行不同光谱预处理,探究重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系及显著相关(p<0.05)波段出现的位置和潜在机理。结果表明,重金属化合物CrCl₃,CuCl₂和ZnCl₂在可见光-短波近红外波段范围内的反射光谱特征与重金属元素3d轨道上的电子填充状态有关。添加入土壤中的重金属化合物影响了土壤的可见-近红外反射光谱,其浓度与土壤反射光谱之间整体呈负相关,最大负相关系数分别为-0.788,-0.880和-0.824。样品反射光谱经不同预处理后,重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系有所变化,显著相关波段信息更加丰富。研究表明,重金属的可见-近红外反射光谱与重金属的电子结构紧密相关,可见-近红外反射光谱技术可以检测到土壤中较高浓度重金属的存在,该技术在快速高效、无损低耗地预测土壤重金属元素含量方面拥有巨大潜力。基于部分重金属化合物的可见-近红外反射光谱特征,结合晶体场理论为土壤重金属的定性和定量反射光谱分析提供了理论依据和实验参考。     

塔河地区主要岩石金属元素含量、物性参数与光谱特征间的关系研究

测试了采集自黑龙江省塔河地区的300块并进行抛光处理后的岩石样本350~2 500nm间光谱反射率、磁化率、密度、孔隙率和金属元素含量(Fe,Mn,Ti,Zr,V,Zn,Pb,Nb,Co,Bi),并计算了其光谱吸收深度。在此基础上,以相关性分析方法为依据,探讨了所采集岩石样本的金属元素含量、物性参数、反射光谱间的特征响应关系,计算了岩石样本金属元素和光谱吸收深度间的相关性系数、物性参数与光谱反射率的相关性系数,获得成果如下:(1)在410nm附近,闪长玢岩各金属元素与吸收深度间的相关系数都存在尖锐的波峰和波谷,相关系数达到极值。(2)岩石样本金属元素和吸收深度的相关性研究中,侵入岩的相关系数则显著高于其他岩石类型。(3)1 400nm附近,岩石样本金属元素与吸收深度、各物性参数与光谱反射率的相关性都存在尖锐的波峰和波谷。其中磁化率、密度、视孔隙率与光谱反射率的相关系数在可见光范围内波动变化较大。(4)在1 900~2 500nm范围内,金属元素与光谱吸收深度、各物性参数与光谱反射率间的相关系数波动较大,其中金属元素和光谱吸收深度呈显著相关,相关系数达到极值。进一步研究了岩石金属元素和物理特性与其光谱特征的关系,对于不同岩性的不同波段的反射率与不同金属元素间分布状态的探测,具有一定意义。     

光谱二阶差分Gabor展开法土壤铜铅污染鉴别

土壤是人类生存环境的重要载体,因此,土壤重金属污染问题一直备受关注。随着遥感技术的发展,高光谱遥感在土壤重金属研究中取得了大量的成果,但是,基本上是根据土壤中有机质、铁、粘土矿物等的光谱吸收特征和反演土壤中重金属含量,而不能够区分土壤重金属污染光谱之间的微弱差异。通过盆栽土壤不同浓度铜(Cu)、铅(Pb)污染实验得到不同浓度Cu和Pb污染下盆栽土壤光谱曲线、土壤含水率和有机质含量,提出了一种光谱二阶差分Gabor展开方法探测不同浓度Cu和Pb污染下土壤光谱曲线之间的微弱差异。以二阶差分为基础,首先将土壤光谱转换为稀疏光谱,然后结合土壤稀疏光谱与Gabor展开理论,在频率域中检测不同浓度土壤重金属污染光谱之间的微弱差异,因此,摆脱了单纯通过土壤光谱反射率信息反演土壤重金属含量的研究,而是对土壤重金属污染光谱信息进行时频分析,最终达到检测土壤重金属污染瞬时光谱存在的目的。结果表明：受Cu和Pb污染的盆栽土壤光谱二阶差分Gabor展开系数尺度及等高线分布有较大的差异,Cu污染的盆栽土壤光谱二阶差分Gabor展开系数尺度分布存在两个较高的峰值,且等高线在第1 800~3 600项之间稀疏分布,Pb污染的盆栽土壤光谱二阶差分Gabor展开系数尺度分布存在一个较高的峰值,且等高线在第3 200~3 600项之间密集分布;二阶差分Gabor展开法检测的土壤Cu和Pb污染结果与土壤Cu和Pb含量、土壤含水率、土壤有机质是密切相关的,由于土壤Cu和Pb含量、有机质含量、含水率的不同,土壤Cu和Pb污染二阶差分Gabor展开光谱尺度分布而不同。根据相关性分析结果,分别将土壤Cu和Pb污染划分为三组：Cu(50)~Cu(300),Cu(400)~Cu(800),Cu(1 000)以上;Pb(50)以下,Pb(100)~Pb(300),Pb(400)~Pb(1 200)。