铜铅胁迫下玉米叶片弱光谱信息的LD-CR-SIDSCAtan探测模型

农作物在受到重金属污染以后,会破坏本身的组织细胞结构和叶绿素含量,从而影响农作物的新陈代谢和健康状况。人和动物如果食用了污染的农作物以后,会有致命的伤害。高光谱遥感目前被广泛应用于监测农作物受重金属污染的程度。重金属污染下的农作物叶片的光谱变化很微小,传统的监测方法和常规的光谱特征参数很难将光谱之间的微弱差异区别开,目前高光谱遥感应用是研究的重点和难点。通过设置不同浓度的Cu2+和Pb2+胁迫下玉米盆栽实验,采集玉米叶片的光谱数据、叶绿素的相对含量以及重金属Cu2+和Pb2+的相对含量。提出了包络线去除(CR)、光谱相关角(SCA)、光谱信息散度(SID)以及正切函数(Tan)和兰氏距离(LD)相结合的LD-CR-SIDSCA_tan模型,将其与传统的光谱测度方法,如光谱相关系数(SCC)、光谱角(SA)、光谱角正切(DSA)、光谱信息散度-光谱相关角正切(SIDSAM_tan)、光谱信息散度-光谱梯度角正切(SIDSGA_tan)和常规的光谱特征参数,如红边最大值(MR)、绿峰高度(GH)、红边一阶微分包围面积(FAR)、红边一阶微分曲线陡峭度(FCDR)、蓝边(DB)、红谷吸收深度(RD)相比较,验证了该模型的优越性和可行性。并且将LD-CR-SIDSCA_tan模型应用于不同浓度下Cu2+和Pb2+胁迫的玉米叶片的整体波形和子波段的光谱差异信息的测度上。结果表明,LD-CR-SIDSCA_tan模型实现了重金属Cu2+和Pb2+污染的定性分析,能够测度光谱相关系数达到0.99以上的相似光谱之间的差异信息,波形差异信息与叶片测得的叶绿素相对含量和重金属Cu2+和Pb2+相对含量显著相关,也分别找到了重金属Cu2+和Pb2+胁迫下的光谱响应波段。在测度光谱数据的整个波段区间范围,模型值为负值时的光谱差异要比模型值为正值更加明显;在模型值为正值时,如果数值越大,光谱的差异性也越大。因此,随着重金属Cu2+和Pb2+浓度的增加,光谱的差异增大,意味着重金属Cu2+和Pb2+污染程度更为严重;玉米植株受到重金属Cu2+胁迫污染,在测度光谱数据的局部子波段区间范围时,“蓝边”、“红边”、“近谷”、“近峰B”处对重金属Cu2+胁迫污染响应特别的敏感,可以作为监测重金属Cu2+污染程度的有效波段;当玉米植株受到重金属Pb2+胁迫污染时,在“紫谷”、“蓝边”、“黄边”、“红谷”、“红边”、“近峰A” 处对重金属Pb2+胁迫污染响应特别的敏感,可以作为监测重金属Pb2+污染程度的有效波段。最后通过LD-CR-SIDSCA_tan模型的应用结果与玉米叶片中Cu2+和Pb2+含量进行线性拟合分析,从而反演和预测了重金属Cu2+和Pb2+对玉米植株的污染程度。     

基于空间谱的玉米叶片铜铅污染区分及程度监测

利用高光谱遥感技术监测并识别农作物受重金属污染信息是当今热点,研究设置了不同浓度铜离子(Cu2+)、铅离子(Pb2+)胁迫梯度的玉米盆栽实验,并测取了玉米叶片的光谱及叶片中重金属离子与叶绿素含量。基于获取的光谱数据,将光谱划分为紫谷、蓝边、绿峰、红谷、红边和红肩六个光谱特征区间,通过光谱的一阶微分和二维多重信号分类(2D-MUSIC)算法构造空间谱,对各光谱特征区间进行变换分析。实验结果表明：蓝边、绿峰和红边阵列信号的空间谱在Cu2+胁迫下为双高峰,在Pb2+胁迫下为单高峰,以此能够快速、直观地区分玉米叶片所受重金属污染的Cu2+和Pb2+元素类别。红谷和红肩阵列信号空间谱的方位角谱峰值与玉米叶片中Cu2+含量的相关系数分别达到-0.954 5和-0.964 8,说明用于监测Cu2+污染程度时效果理想;紫谷阵列信号空间谱的方位角谱峰值与玉米叶片中Pb2+含量的相关系数达到-0.999 8,说明用于监测Pb2+污染程度时效果理想。同时通过与常规重金属污染监测方法绿峰高度(GH)、红边位置(REP)、红边最大值(MR)、红边一阶微分包围面积(FAR)的应用结果进行比较分析,空间谱法的应用结果与玉米叶片中重金属离子含量的相关性较高,从而验证了空间谱应用于玉米重金属污染信息监测具有更好的有效性和优越性。     

铜铅离子胁迫下玉米污染程度的光谱识别

重金属铜离子(Cu2+)与铅离子(Pb2+)污染对玉米叶片光谱的影响微弱、隐蔽而难于探测。研究中设置不同浓度Cu2+, Pb2+胁迫的玉米盆栽实验,测定了玉米叶片光谱、叶片中Cu2+, Pb2+含量与叶绿素相对含量,分析了Cu2+, Pb2+污染胁迫下玉米叶片光谱响应特征,并选取480～670与670～750 nm范围来进行分析,在光谱维中定义了光谱微分差信息熵指数与在频率域中通过谐波分析提取了前三次谐波振幅(c₁, c₂与c₃)指数,并用所定义的指数探测分别受Cu2+, Pb2+胁迫玉米叶片光谱微弱差异。实验结果表明,在480～670与670～750 nm范围内,玉米叶片中重金属离子浓度越大,其光谱微分差信息熵就越大;在480～670 nm波段,谐波分解后第一谐波振幅c₁与第二谐波振幅c₂可用于识别Cu2+, Pb2+污染程度;在670～750 nm波段,第一谐波振幅c₁、第二谐波振幅c₂与第三谐波振幅c₃可用于识别Cu2+污染程度,而c₂则可以识别Pb2+污染程度,污染胁迫越大振幅越大。在480～670与670～750 nm波段内,光谱微分差信息熵与前三次谐波振幅可作为识别玉米受Cu2+, Pb2+污染胁迫程度的指数,从光谱维与频率域两种维度来识别玉米受Cu2+, Pb2+胁迫程度的方法可行,文中定义的两类指数可稳健、可靠地探测与识别玉米受Cu2+, Pb2+影响所产生的光谱微弱差异,研究结果对利用高光谱来探测植被受重金属污染胁迫程度具有一定的参考价值。     

重金属铜铅胁迫下不同品种玉米污染程度监测研究

植被重金属污染监测是当今高光谱遥感监测研究的重要内容。为了将高光谱遥感技术定性的用于植被重金属污染监测研究,从盆栽实验采集的反射率光谱数据方面进行研究。在实验室室内设置不同胁迫浓度的重金属铜铅玉米盆栽实验,测定了不同浓度Cu²⁺和Pb²⁺胁迫下玉米叶片的反射率光谱和Cu²⁺和Pb²⁺含量等有关铜铅污染玉米的基础数据,形成了关于重金属铜铅污染玉米植株的一套完整的数据集。研究提出了一种铜铅探测指数(CLDI),实现了不同培育期的两种玉米品种的重金属铜铅胁迫监测,从而为当前植被重金属污染探测提供了新的思路。研究设计了不同浓度的铜铅污染实验,将测量获得的玉米叶片450～850 nm的光谱反射率进行一阶微分(D)和包络线去除(CR)处理后得到微分包络线去除(DCR)光谱曲线,利用皮尔逊相关系数(r)分析DCR数据和生化数据,选择对重金属Cu敏感的特征波段。计算的皮尔逊相关系数表明DCR值在490～520和680～700 nm与土壤和叶片中的Cu²⁺含量呈现接近于1的线性正相关,在630～...     

铜胁迫下玉米叶片反射光谱的红边位置变化及其与叶绿素的关系

采用5级梯度铜胁迫砂培试验,通过测定叶片反射光谱曲线和叶绿素含量,研究铜胁迫对玉米叶片反射光谱与叶绿素含量的影响。研究表明：玉米叶片反射光谱的红边位置与铜胁迫浓度显著相关(R2≥0.5755),且存在明显的“红边蓝移”现象,即叶片光谱红边位置向短波方向移动。随着铜胁迫浓度的升高或胁迫时间延长,红边蓝移程度增加。不同胁迫浓度之间,叶绿素a、叶绿素b含量及二者比值 (Chla/Chlb)均差异显著(p分别为0.002,0.007和0.001)。叶绿素a、b比值(Chla/Chlb)与培养液中铜浓度呈显著负相关(R=-0.898);Chla/Chlb与平均红边波长显著正相关(R=0.814)。这表明随着铜胁迫浓度升高,Chla/Chlb降低,叶绿素b相对于叶绿素a升高,叶片反射光谱的红边位置蓝移。铜胁迫改变了玉米叶片中Chla和Chlb含量和比值,由此导致的色素吸收光谱变化,是铜胁迫导致叶片反射光谱红边蓝移的可能的生理学成因。     

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。     

重金属铜胁迫下玉米的光谱特征及监测研究

农作物重金属污染监测是当今高光谱遥感研究的重要内容之一,旨在设计一种新的窄带植被指数,以实现不同培育期的两种玉米品种的重金属铜胁迫监测。研究设计了不同浓度的铜污染实验,采用SVCHR-1024I型高性能地物光谱仪测量不同浓度铜离子（Cu2+）胁迫下玉米叶片的光谱反射率,并同步获取了玉米叶片中Cu2+含量数据。首先,对玉米叶片原始光谱数据进行一阶差分处理,并计算一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量的相关系数（r）,筛选对铜胁迫敏感的波段。计算结果显示,489~497,632和677 nm波长附近的一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量显著相关,可将其视为敏感波段。其次,根据以上3个敏感波段,建立基于一阶差分反射率的铜胁迫植被指数（dVI）。对所有可能的dVIs和Cu2+含量进行一元回归分析,并采用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对回归结果进行评估,以筛选最佳指数。最后,采用不同生长年份的玉米实验数据对敏感波段的稳定性及dVI的适用性进行了验证评估;同时,通过与归一化植被指数（NDVI）、红边叶绿素指数（CI_red-edge）、红边位置（REP）、光化学反射指数(PRI)等常规重金属胁迫植被指数进行应用比较,证明dVI更具有优越性。结果表明：一阶差分处理后,在450~500,630~680和677 nm波长处的叶片反射率与Cu2+含量的相关系数明显增大。基于一阶差分反射率的特征波段具有稳定性,对于不同生长年份的玉米叶片数据,特征波段的波长位置不变。一元回归分析结果表明,结合497,632和677 nm波长的一阶差分反射率的指数与Cu2+含量具有显著的相关性,对于不同生长年份的2种玉米品种数据集,R2都高达0.75以上。另外,与常规植被指数比较结果表明,该研究所提出的dVI具有更好的鲁棒性及有效性,可为冠层尺度的重金属胁迫监测提供理论基础。     

铜污染植被指数的玉米叶片污染程度探测模型

高光谱遥感监测农作物重金属污染已成为遥感研究的重要内容之一。受污染的作物叶片中重金属含量映射到光谱上的信息量差异较微弱,如何灵敏地挖掘其所包含的价值信息具备一定挑战性。以农作物叶片光谱为研究对象,通过多个光谱特征波段组合的方式,提出了一种铜污染植被指数(CPVI)的污染程度探测模型,来表征重金属Cu对农作物的污染程度。首先设置盆栽实验,将不同浓度梯度的CuSO_4·5H_2O粉末添加到土壤中,模拟Cu污染土壤环境,胁迫玉米生长。采集玉米穗期的老、中、新叶片光谱,测定叶片中Cu~(2+)含量及相对叶绿素浓度。而后利用随机选取的58组玉米叶片光谱作为实验数据,在380～900 nm波长范围内选取波长λ_1和λ_2的两组叶片光谱反射率并计算相应的CPVI[λ_1,λ_2]模型指数及其与对应叶片中Cu~(2+)含量的皮尔逊相关系数,得到相关性特征绝对值矩阵。其次,根据得到的相关性特征绝对值矩阵,提取皮尔逊相关系数较高的光谱特征波段690和465 nm,并结合波段850 nm建立针对玉米叶片的铜污染植被指数(CPVI_m)。之后,利用另外26组数据对CPVI_m指数进行检验,同时将该指数与归一化植被指数(NDVI)、陆地叶绿素指数(MTCI)等常规植被指数进行比较以验证CPVI_m的有效性与优越性。结果表明,NDVI, MTCI, REP和DVI与叶片中Cu~(2+)含量相关系数最高仅为0.68,残差平方和RSS最低为70.99,而CPVI_m与叶片中Cu~(2+)含量显著负相关,相关系数达-0.80,残差平方和为48.52,均优于NDVI和MTCI等常规植被指数,证明CPVI_m对重金属胁迫更敏感。同时利用两期不同年份不同品种的玉米光谱数据进行CPVI_m指数的鲁棒性验证, CPVI_m与叶片Cu~(2+)含量的相关系数r分别为-0.90和-0.96,均显著相关,说明该指数对于不同品种的玉米污染程度探测仍具有良好的适用性。另外,利用玉米叶片中Cu~(2+)含量、 CPVI_m和叶片中叶绿素相对浓度构建三维分析模型,从空间角度直观地反映了三者之间具有一定的相关关系。通过光谱特征波段组合方式构建的CPVI探测模型可作为评价农作物重金属污染程度的参考方法,基于该方法构建的CPVI_m指数可有效甄别玉米受重金属Cu~(2+)污染的程度。     

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)。     

受污染胁迫玉米叶绿素含量微小变化的高光谱反演模型

通过野外实验测试和室内样品化验,获得3个不同污染状况农田样地自然环境下玉米的高光谱反射率、叶片的叶绿素含量、叶片和土壤的重金属含量等数据。对高光谱数据的可见光波段(400～800 nm)进行导数光谱计算和连续统去除处理,得到吸收谷位置、吸收深度、绿峰位置、绿峰处归一化反射值、红边位置、红边处归一化反射率、红肩位置、吸收宽度、光谱不对称度等光谱特征参数。分析上述参数的物理含义并将其和玉米叶绿素含量变化进行相关分析,选择并确定与玉米污染胁迫叶绿素微小变化有一定关系的参数,作为输入因子,建立BP神经网络模型,逐步增强并提取农田污染胁迫状态下玉米叶绿素含量的微小变化信息。     

玉米叶片重金属铅含量的SVD-ANFIS高光谱预测模型

重金属污染农作物后可通过食物链进入人体从而严重危害身体健康。如何快速准确地监测农作物中重金属含量已成为当今生态与粮食安全等领域的重要研究内容。常规的生化监测方法存在操作繁琐、过程长、具有破坏性等缺点,而高光谱遥感具有光谱分辨率高、信息量大、生化反演能力强、方便快捷、对监测对象无损伤等优势,因此利用高光谱遥感技术监测农作物中重金属含量已成为遥感领域的热点研究之一。以不同浓度Pb(NO₃)₂溶液胁迫下盆栽玉米植株为研究对象,基于不同铅离子(Pb2+)胁迫梯度下玉米叶片的反射光谱及其中Pb2+含量的测定数据,结合奇异值分解(SVD)理论和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)结构,建立了一种Pb2+含量预测的SVD-ANFIS模型。首先对各胁迫梯度下玉米的老叶(O)、中叶(M)、新叶(N)三种叶片的反射光谱数据进行SVD处理,获取原始光谱信息的奇异值;然后选择O,M和N叶片对应的奇异值来寻求ANFIS结构的最佳输入组合,最终选定O-M（双输入）组合作为ANFIS结构的输入量,通过训练和学习获得最优模糊规则库后,ANFIS结构的输出量即为叶片中Pb2+含量,从而实现了SVD-ANFIS模型的预测性能。研究结果表明,该模型的输出误差值较小,精度较高,在模糊训练过程中隶属函数选为钟型函数时预测效果最佳。利用多参数的反向传播(BP)神经网络预测模型对SVD-ANFIS模型的预测优越性进行验证时,得到BP模型和SVD-ANFIS模型的决定系数(R2)分别为0.977 6和0.988 7,均方根误差(RMSE)分别为2.455 9和0.601 3,可见SVD-ANFIS模型的拟合度更高,预测效果更好。同时选取不同年份的Pb污染玉米叶片等光谱数据对SVD-ANFIS模型进行可行性检验,其R2和RMSE分别为0.986 4和0.887 4,说明SVD-ANFIS模型能较好的用于玉米叶片中Pb2+含量预测且具有较高的鲁棒性,可作为预测玉米叶片中重金属含量的一种方法。     

玉米叶片铜铅污染元素种类光谱判别的EC-PB规则

随着人类生活质量的提高,农产品重金属污染问题备受关注。农作物中的重金属元素会通过食物链侵害人体健康,而不同重金属元素对人体毒害差别较大,因此农作物中含有重金属元素的类别识别至关重要。传统重金属元素检测方法存在环节多、耗时长、成本高等缺点,但高光谱遥感技术具有信息使用量大,理化反演能力强,分析速度快,无损监测等优势,逐渐成为农作物重金属污染分析的重要手段之一。以不同CuSO₄·5H₂O和Pb(NO₃)₂浓度梯度土壤胁迫下典型农作物玉米生长的叶片光谱为研究对象,引入光谱包络线去除（CR）、光谱比值（SR）、分数阶微分（FOD）同时结合改进红边比值指数（MSR）构建铜铅元素识别指数（CLI）;通过挑选与铜铅元素种类相关性最强的三个分数阶微分阶数的CLI值建立铜铅元素判别特征点（CLDFP）;再利用欧式聚类（EC）将训练集样本分为铜污染与铅污染两类并结合圆心连线的垂直平分线（PB）,建立基于EC-PB识别铜铅元素种类的二维坐标系下判别规则线（CLDRL）和三维坐标系下判别规则面（CLDRP）,从而实现玉米叶片光谱信息的重金属铜铅元素种类准确识别。研究结果表明,CR-SR-FOD光谱变换处理增加了玉米叶片光谱信息与铜铅元素种类之间的相关性;各阶次FOD对应的CLI与铜铅元素种类相关系数各不相同,随着阶次的增加,相关性呈现先递增后递减的趋势,其中相关系数最高的三个阶次分别为1.2阶,0.7阶,1.0阶;在二维坐标系下训练集样本判别正确率为78.95%,验证集样本判别正确率为75.0%;在三维坐标系下训练集样本判别正确率为76.32%,验证集样本判别正确率为75.0%,证明了基于EC-PB构建的二维CLDRL和三维CLDRP光谱判别规则可以有效识别玉米叶片中铜铅污染元素种类。     

IWD-Hankel-SVD模型下玉米叶片光谱铜污染信息预测

近年来在工业化和城镇化快速发展的地区,由重金属污染导致的环境问题尤为突出,特别是农业重金属污染更为社会所关注,因此,探索快速便捷的重金属污染甄别与监测方法极为重要。高光谱遥感作为新兴的重金属污染监测技术已有了深入研究。提出了固有波长尺度分解（IWD）概念和方法,并结合Hankel矩阵和奇异值分解（SVD）等建立了植被重金属污染程度预测的IWD-Hankel-SVD模型,该模型分为单变量模型和多变量模型。单变量模型主要是通过重金属污染的植被光谱IWD处理来获取光谱信息固有旋转分量（PRC）以提取最佳PRC的有效特征波段;在对各特征波段所构建的Hankel矩阵进行奇异值分解（SVD）基础上,依据获得该模型的奇异熵实现重金属污染信息预测。多变量模型是以植物叶绿素浓度相对值、单变量模型奇异熵作为参数实现重金属污染的信息预测。根据不同重金属Cu2+胁迫梯度下玉米植株污染的叶片光谱和叶绿素浓度以及叶片中Cu2+含量测定的数据,首先对不同浓度Cu2+胁迫下玉米叶片光谱进行IWD分析,获得能够较好保留原始输入光谱信息的最佳PRC,并从中提取到有效特征波段553~680,681~780,1 266~1 429,1 430~1 631,1 836~1 913和1 914~2 111 nm;然后对每一个特征波段构造其Hankel矩阵并进行SVD处理,以求取单变量的IWD-Hankel-SVD模型奇异熵;最后通过各特征波段所对应模型奇异熵与玉米叶片中Cu2+含量的相关分析,得到依据1 266~1 429和1 836~1 913 nm特征波段计算出奇异熵与玉米叶片中Cu2+含量的决定系数R2均高达0.9左右,说明这两个特征波段用于IWD-Hankel-SVD模型的Cu污染程度预测更具优越性和解释能力。同时,再把玉米叶片中叶绿素浓度相对值、1 266~1 429和1 836~1 913 nm特征波段相应模型奇异熵作为参数,采用偏最小二乘回归分析,得出多变量IWD-Hankel-SVD模型的玉米叶片Cu污染程度预测能力更强,决定系数R2达到0.9476,证明了多变量模型更具有鲁棒性和稳健性。     

新型铜胁迫植被指数NCSVI探索铜污染下玉米叶片光谱敏感区间

目前我国土壤重金属污染日趋严重,高光谱遥感因具有光谱分辨率高、图谱合一等特点成为农作物重金属污染研究的热点。农作物受重金属污染后其光谱会发生细微的改变,如何探寻叶片光谱中对重金属污染敏感的波段是目前的一种研究方向。提出了一种新型铜胁迫植被指数（NCSVI）来探索铜胁迫下玉米光谱敏感区间。通过设计不同梯度下的玉米铜胁迫实验,测定每个铜胁迫浓度下玉米叶片的光谱和Cu2+的含量。首先,将玉米叶片光谱分为11个子区间,以每个子区间的中间波长对应的光谱反射率构建各自的NCSVI。然后,计算NCSVI与玉米叶片中Cu2+含量的相关性系数R及均方根误差RMSE,结合水波段指数（WBI）、改进的叶绿素吸收率指数（MCARI）和归一化水指数（NDWI）这三种常规植被指数进行对比。最后,选用其他年份相同实验条件下获取的玉米叶片光谱进行验证,确认NCSVI的稳定性和有效性。结果表明,11个子区间中只有绿峰、红边、近谷和近峰A这四个子区间对应的NCSVI与玉米叶片Cu2+含量相关性系数的绝对值高于0.9,分别为-0.94,-0.97,-0.94和-0.96,均方根误差均低于15,分别为12.57,8.71,12.71和10.06,而WBI,MCARI和NDWI的相关性系数最高的仅达到0.75,均方根误差最小的为24.21,说明四个子区间对应的NCSVI对玉米叶片铜污染有着更好的指示性。利用不同年份相同条件下的玉米实验对以上结果进行验证,发现11个子区间中,R绝对值大于0.9、RMSE小于1.55的只有绿峰、红边、近谷和近峰A这四个子区间,其中R分别为-0.9,-0.97,-0.97和-0.93,RMSE分别为1.50,0.85,0.78和1.29,均优于WBI,MCARI和NDWI,与2016年实验得出的敏感子区间一致,说明NCSVI能探测铜胁迫下玉米光谱的敏感区间,具备效率高、稳定性好的特点。所提出的NCSVI指数可作为监测玉米叶片铜污染的一种方法,并为其他农作物重金属污染研究提供一定的理论支持。     

HHT时频分析土壤光谱的重金属铜离子污染信息提取模型

土壤中不同浓度Cu2+含量映射到土壤光谱上的信息量十分微弱,并且这些高光谱数据中也存在着难以避免的噪声,因而本研究的关键是如何在土壤光谱复杂的噪声环境中提取微弱Cu2+信息。经验模态分解算法(EMD)能够有效去除高光谱数据中的噪声,且EMD是Hilbert变换对“非线性非稳定”信号时频分析的前提,当引入Huang变换后,可利用Hilbert-Huang变换(HHT)模型时频分析高光谱数据以实现降噪处理与信息提取。通过时频的HHT分析不同浓度Cu2+污染下的土壤光谱,完成从原始光谱经EMD分解出各本征模态函数(IMF)分量的包络线、调制信号和频谱等曲线中挖掘土壤光谱的Cu2+污染信息。研究结果表明,相同浓度Cu2+污染时的土壤光谱HHT时频分析结果相同,不同浓度时则不同,所以也可依据IMF分量反演土壤Cu2+含量。因此,高光谱数据的HHT时频分析能为土壤光谱的信息挖掘、光谱诊断和Cu2+含量反演等提供一种新的方法和思路。