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。     

马尾松针叶光谱特征与其叶绿素含量间关系研究

以马尾松针叶野外高光谱数据为基础,分析了马尾松光谱变化,构建或借助不同光谱特征参数,在理论和实践分析的基础上,建立了马尾松针叶叶绿素含最与光谱反射率及9个特征参数之间的关系.研究结果表明:(1)马尾松叶绿素含量在527,703,1 364及1 640 nm四个波长附近,与其反射率具有较好的线性关系,为马尾松遥感监测在波段选择上提供了依据;(2)红边位置、红边平均反射率、红边位置附近平均反射率、红边斜率、红边面积、红谷吸收深度、绿峰反射高度、红边归一化植被指数、红边植被胁迫指数等9个马尾松反射光谱特征参数均与叶绿素含量间存在指数函数关系,相关系数绝对值在0.5～0.7之间;(3)采用9个光谱特征参数建立了马尾松针叶叶绿素含量预测模型,且所建立的基于高斯核函数变换的偏最小二乘回归模型对叶绿素含量的预测精度远远大于传统线性回归模型,模型的均方误差为0.008 8,平均绝对百分误差为0.761 7%.     

西范坪矿区土壤铜元素的高光谱响应与反演模型研究

为解决传统的土壤地球化学测量方法成本高、效率低等问题,研究了利用可见-近红外光谱技术检测土壤重金属含量的简易方法。研究对西范坪矿区土壤反射光谱进行微分、连续统去除等六种变换,利用逐步回归法和皮尔逊相关系数选出对土壤铜含量敏感的特征波段,组成综合特征变量集,再应用不同的特征变量选取方法和参数建立估算模型并检验。结果表明：不同的光谱变换方法对土壤铜含量信息提取能力不同,每种光谱变换都对应特定的敏感波谱区间;基于综合光谱变换信息建立的土壤铜含量反演模型精度优于基于单种光谱变换信息建立的模型;利用综合光谱变换信息建立土壤铜含量反演模型,后向剔除法优于前向引入法和逐步回归法,当Removal取0.20时得到最优回归模型,其模型决定系数R2和预测模型决定系数R2_pre分别达到了0.851和0.830,建模均方根误差RMSEC和预测均方根误差RMSEP分别为0.349和0.468 mg·kg-1,能较好地检测土壤铜含量,同时为其他土壤重金属元素的光谱检测提供了思路。     

落叶松受雅氏落叶松尺蠖危害程度光谱检测

近年来蒙古国雅氏落叶松尺蠖灾害不断加剧，逐渐逼近大兴安岭地区，将威胁我国北方森林生态系统安全。以现代遥感监测方法替代传统检测方法，及早掌握该虫害发生发展规律对防控有重要意义。为快速、大范围遥感监测雅氏落叶松尺蠖灾害，利用光谱分析技术研究了该害虫危害下落叶松受害程度检测模型。通过实测健康和轻度、中度、重度受害落叶松光谱，计算与比较不同受害程度落叶松原始光谱和去除包络线光谱的敏感度，揭示光谱敏感波段及去除包络线光谱敏感性。然后对去除包络线光谱进行一阶导数变换获得光谱特征参数并分析其随受害程度的变化特征，构建基于CART(分类与回归树)算法的落叶松受害程度光谱检测模型。研究表明：去除包络线光谱敏感性比原始光谱更显著，尤其在480～520 nm(蓝边)、640～720 nm(红谷、红边)、1 416～1 500 nm(短波红外谷)等波段内光谱敏感度介于0.1～2.0，而且出现了敏感峰现象。随受害程度增加，去除包络线光谱敏感性增强趋势比原始光谱更明显；在蓝边波段上去除包络线光谱敏感峰位置向短波方向移动，即502 nm→490 nm，而在红谷及红边、短波红外谷等波段上光谱敏感峰位置向长波方向移动，即664 nm→672 nm和1 436 nm→1 448 nm；红谷位置和短波红外谷位置归一化反射率以及红谷和短波红外谷面积呈上升趋势。在蓝边与红边波段内去除包络线光谱一阶导数对受害程度有明显响应，出现了波峰现象。随害虫危害程度加剧红边位置蓝移(718 nm→700 nm)，红边斜率及面积和蓝边斜率及面积呈下降趋势。基于此，利用红边斜率、红谷位置和短波红外谷位置归一化反射率、红谷和短波红外谷面积、蓝边斜率及面积等去除包络线光谱特征参数构建的CART模型对落叶松受害程度有很好的检测能力。与多元线性回归模型相比，CART模型检测精度更高，其Kappa系数达0.875。研究结果对雅氏落叶松尺蠖灾害的防治有参考价值。     

土壤氧化铁的高光谱响应研究

通过分析野外采集的13个土种的不同氧化铁含量原始土样和人工配制不同氧化铁含量土样的高光谱特征,研究了氧化铁对土壤反射率、土壤线参数、土壤有机质高光谱特征、土壤反射率光谱曲线形态的影响。研究结果表明,随氧化铁含量的增加,350～570 nm波段反射率降低,570～2 500 nm波段的反射率增加,氧化铁去除量与反射率变化量之间的相关性不明显;氧化铁含量与土壤线斜率呈线性负相关,与截距呈线性正相关,且均达到极显著相关水平,表明利用土壤线参数反演氧化铁含量具有可行性;在622～851 nm波段,氧化铁对有机质的高光谱特征具有明显的抑制作用;通过去包络线和统计F值与光谱角值表明,氧化铁对土壤反射光谱曲线形态有影响。     

关联类标准化样品特征波段的矿区土壤重金属Pb高光谱反演

目前土壤重金属Pb的高光谱反演实验样本多源于研究区采样,忽略了自然样本中复杂组分的光谱混杂问题,所建立的模型精度偏低,重金属光谱响应机理解释仍不明确。基于此,选取湖南省某铅锌矿区采集相对清洁背景土壤,运用控制变量方法,制作Pb类标准化样品40个,同时采集矿区86个自然污染样本。首先利用类标准化样品建立偏最小二乘回归(PLSR)定量反演模型,提取Pb光谱反射特征波段,然后基于特征波段进行矿区自然污染样本土壤Pb定量回归建模,对比全波段建模结果,验证特征波段的有效性。实验结果表明:(1)在背景土壤性质稳定的前提下,制作的类标准化样品具有总体一致的光谱形态,同时Pb含量作为引起反射率变化的唯一驱动因子证实了土壤中重金属Pb光谱响应信号的存在;(2)相较于自然样本光谱反演结果,类标准化样品能显著提升土壤Pb含量模型估算能力,决定系数(R■)为0.85,相对分析误差(RPD)2.30,有效排除其他组分对于光谱建模的干扰,模型性能良好;使用变量重要性投影指标(VIP)与PLSR系数提取的类标准化样品特征波段集中在970～1 000, 1 700～2 080和2 220～2 400 nm区间;(3)与全波段建模对比,基于特征波段的矿区自然污染样本的PLSR建模结果,R■由0.32提升至0.55, RPD由1.20提升至1.44,表明特征波段能够较好表征Pb的响应信号,波段提取有助于过滤噪声,减少数据冗余同时提高模型反演精度。提出的基于类标准化样品特征波段反演自然土壤样本Pb含量,有效解决自然样本成分复杂,重金属光谱信号微弱的问题,丰富了土壤重金属遥感监测理论与应用实例。     

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～...     

从高光谱卫星数据中提取植被覆盖区铜污染信息

重金属矿山开采活动对生态环境造成了复杂的影响,而植被的生长状况是矿山周围生态环境变化的重要指示因子。常规的对植被中重金属元素富集程度的估计方法往往依赖于大量的野外调查数据以及实验室化学分析方法,需要耗费大量的物力与时间。而通过光谱分析方法能够非接触地获取植被中的重金属含量信息。然而,从高光谱遥感卫星数据中反演植被重金属含量信息仍然是个比较困难的工作。从众多的卫星数据波段中找到对特定重金属元素敏感的波段是植被重金属含量提取的关键。该工作探索了一种基于统计分析的方法从国产卫星（HJ-1）高光谱数据中实现特征波段发现与重金属含量提取,该方法基于野外实测数据集与环境星高光谱遥感图像,选取叶片铜离子含量作为重金属铜污染程度的指示因子,利用44组德兴铜矿植被覆盖区的叶片铜离子含量数据与逐步多元线性回归与交叉验证方法,实现了环境星高光谱反射光谱与叶片铜离子含量的统计建模。将统计模型应用于德兴铜矿研究区,生成了德兴铜矿植被覆盖区叶片铜离子含量分布图。结果表明,该工作建立的重金属含量估计模型具有明显的统计学意义,叶片铜离子含量对516 nm附近的冠层反射光谱最为敏感。矿区铜含量制图结果表明,德兴铜矿植被覆盖区铜离子含量的分布范围介于0～130 mg·kg-1之间,铜离子含量在德兴市东南角和铜矿周围的植被覆盖区域含量最高,均介于80～100 mg·kg-1之间。制图结果可以为德兴铜矿重金属铜污染的预防与治理提供基础数据支持。     

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。     

苹果花期的冠层高光谱特征研究

系统分析苹果花期冠层高光谱特征,探明其敏感光谱波段,为大面积苹果树信息提取与营养状况的遥感反演等提供理论依据。利用ASD Field Spec 3便携式地物光谱仪实测的120个苹果花期的冠层高光谱数据,在分析了不同累计样本容量对花期冠层高光谱特征影响的基础上,采用方差分析的方法,明确了苹果花期的冠层高光谱特征及反映花期冠层高光谱的敏感波段。结果表明,随着累计样本容量的增加,苹果花期的高光谱曲线趋于稳定、平滑。在550 nm绿峰处和760～1 300 nm的反射高原区,反射率随着花量的增多而减小,在670 nm的红谷处,反射率随着花量的增多而增大;在350～400 nm,400～500 nm,600～680 nm,760～1 300 nm波段的方差分析结果极显著,是反映花期冠层光谱的敏感波段;随着花量的增多,红边位置、红边斜率和红边面积有逐渐减小的趋势。     

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。     

基于单叶反射光谱的转基因大麦光合特性分析

反射光谱分析可为植物叶片生理学过程、叶片表面及内部生化组分、结构特征等提供丰富信息。本文以转基因大麦及其原始栽培种为材料,基于单叶反射光谱检测研究了转基因大麦的反射光谱特征及指数的变化。研究结果表明,将不同大麦叶片反射率配对求得反射率比值曲线易于探查出不同大麦品系间反射光谱差异,且转基因大麦与传统对照差异较大的区域主要集中在650～700nm的红谷及红边位置附近,该波段的光谱反射率可能对外源基因的插入扰动反应敏感;而在550nm附近的绿峰及750nm以上近红外区的反射率基本无明显变化。反射光谱指数λRE,mND,SIPI,RRed/RGreen,PRI及NIRR800的差异性变化呈现出时间特性且取决于品系。如上述指数显著变化将意味着植物光合生理过程、功能及状态发生改变。     

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常叶片且红边位置发生了“蓝移”现象。780,945和1 375 nm三个波段对三种重金属污染都较为敏感,利用三个波段构建的植被指数建立的反演模型能较好的用于桃林土壤重金属元素含量预测,其预测模型分别为Y=0.44X+0.193,Y=7.436lnX+13.161,Y=-15.359X+13.583X2+23.541,且具有较好稳定性和适宜性。空间反演结果表示,三种重金属高值区均大面积的分布在平谷区刘家店尾矿库、万庄尾矿库、金海湖尾矿库附近,西部相比东部矿区重金属污染更为严重。研究结果可以为北京平谷区桃林重金属污染的预防与治理提供基础数据支持。     

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。     

基于支持向量机的矿区复垦农田土壤-小麦镉含量高光谱估算

以徐州柳新矿区复垦农田土壤-小麦为研究对象,采用传统采样检测方法分析土壤-小麦中重金属镉含量,借助ASD FieldSpec 3型便携式高光谱仪测量样品反射光谱,对光谱进行加权移动平滑、一阶微分变换、包络线去除以及倒数的对数变换,据此选择具有显著相关的土壤和小麦镉污染胁迫敏感波段作为相关因子,建立基于支持向量机的矿区复垦农田土壤-小麦镉含量高光谱估测模型.结果表明:以粉煤灰和煤矸石作为充填物料的复垦场地镉含量在土壤环境质量三级标准值之下,但是其上种植的小麦镉含量均超标,受到严重的镉胁迫;建立的模型能够较理想地进行土壤-小麦镉含量估测,土壤的估测模型相关系数为0.947,小麦的估测模型相关系数为0.782.该研究为监测复垦农田土壤及作物重金属污染提供新方法,为保障矿区粮食安全提供技术手段.     

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。     

温室番茄冠层和叶片光谱特征分析及营养诊断

通过温室基质栽培,利用ASD光谱仪和傅里叶光谱分析仪测量了四种营养水平下温室番茄冠层和叶片的光谱反射曲线,并检测了对应叶片的水分含量、叶绿素含量和氮含量,分析了不同营养水平下番茄冠层和叶片的反射光谱变化,并对番茄叶片含水量的敏感波长以及冠层反射光谱的红边波长进行了研究。结果表明:温室番茄冠层反射光谱曲线在可见光550nm左右均有叶绿素的强反射峰,近红外区反射率高于可见光区。在同一生长期,随基质营养水平的提高,番茄冠层反射率在可见光波段不断减小,在近红外波段不断增大,且红边波长位置出现"红移"现象。利用530和760nm特征波长得到的归一化颜色指标NDCI与叶片氮含量有较好相关性,R2为0.7511。     

干旱胁迫下春玉米拔节-吐丝期高光谱特征

通过监测辽宁锦州地区不同干旱胁迫条件下春玉米拔节-吐丝期冠层高光谱分布,研究其可见光、红边区和近红外光的光谱分布特征,分析不同波长光谱反射率与各深度土壤湿度的相关关系,结果表明：拔节-吐丝期,0～20 cm层土壤湿度与350～710 nm区间光谱反射率存在显著的负相关关系,各层土壤湿度(0～60 cm)与710～1 300 nm区间光谱反射呈正相关关系,其中40 cm深度土壤湿度与光谱反射率正相关性较好;红边区(680～760 nm)光谱反射率较好的反映了植株的生长状况,该区间单位波长光谱反射率变化由增加-减小,为相对较稳定的光谱区间。各层土壤湿度与红边参数的多项式回归趋势相似,表层0和20 cm土壤湿度与红边参数关系曲线呈先增加后减小趋势,40和60 cm土壤湿度则先减小后增加。     

光谱测定黑河上游土壤有机质的预测模型

地面高光谱遥感光谱分辨率高,能详细地反映地物波谱特征;多光谱遥感时域宽,覆盖范围广,对较大时空区域的地物特征反演具有更大的优势。探求以不同反射率指标的土壤有机质含量预测模型,及其敏感波段,可以结合两种光谱数据的优点,为研究土壤有机质含量的时空变化规律提供新途径。本研究选取黑河上游223个土壤样品测定其有机质含量和高光谱曲线,应用原始光谱曲线反射率(λ)、倒数(REC)、倒数之对数(LR)、归一化(CR)和一阶微分(FRD)五种指标,采用逐步线性回归分析方法建立预测模型。通过统计检验,结果表明,以反射率指标为自变量的模型预测效果最佳,其相关系数(r)和均方根误差(RMSE)分别为：0.863和4.79。最优模型中得出的敏感波段有TM1内的474 nm、TM3内的636 nm和TM5内的1 632 nm。研究结果可为使用TM遥感数据反演黑河上游土壤有机质含量提供参考。     

重金属污染水稻的冠层反射光谱特征研究

利用野外光谱仪获取矿区农田重金属污染水稻的冠层反射光谱,通过曲线模拟和统计分析提取了与水稻冠层叶片重金属含量变化极显著相关的光谱敏感波段(Pb, 460 nm;Zn, 560 nm;Cu, 660 nm;As, 1 100 nm)、归一化植被指数(Pb, NDVI_{(510, 810)};Zn, NDVI_{(510, 870)};Cu, NDVI_{(660, 870)};As, NDVI_{(510, 810)})和“红边”位置等水稻冠层反射光谱特征。表明水稻重金属污染可以被地面遥感传感器快速检测,其浓度变化与所提取的光谱特征之间存在极显著相关,归一化植被指数与“红边”位置对光谱信息的表达要优于敏感波段。归一化植被指数以及“红边”位置可以作为水稻重金属污染遥感监测模型的光谱特征参数选择参考。同时,文章提出了利用遥感技术监测水稻重金属污染的“光谱临界值”概念, 并计算出研究中各重金属对应的“光谱临界值”。