铜胁迫下玉米污染特征波段提取与程度监测

我国农田重金属污染形势不容乐观。土壤中的重金属被作物根系吸收后会影响作物正常的生长发育,降低农产品质量,进而通过食物链进入人体,危害人体健康。高光谱遥感为实时动态高效监测作物重金属污染提供了可能。设置不同浓度Cu2+胁迫梯度的玉米盆栽实验,并采集苗期、拔节期和穗期玉米老、中、新叶片光谱数据,测定不同生长时期叶片叶绿素含量、叶片Cu2+含量。基于所获取的光谱数据、叶绿素含量和叶片Cu2+含量,结合相关分析法、最佳指数法(OIF)和偏最小二乘法(PLS)构建OIF-PLS法提取含有Cu2+污染信息的特征波段。首先依据苗期、拔节期和穗期叶片叶绿素含量及穗期叶片Cu2+含量与相应叶片光谱的相关系数初步筛选特征波段;然后,从中选取三个波段计算最佳指数因子,并以该三个波段为自变量,对玉米叶片Cu2+含量进行偏最小二乘回归分析,计算均方根误差;最后根据最佳指数因子最大、均方根误差最小的原则选取最佳特征波段。基于OIF-PLS法所选取的特征波段构造植被指数OIFPLSI监测重金属铜污染,并与常规的红边归一化植被指数(NDVI 705)、改进红边比值植被指数(mSR 705)、红边植被胁迫指数(RVSI)和光化学指数(PRI)监测结果做比较,验证OIFPLSI的有效性和优越性。另外利用在相同的实验方法下获取的不同年份的数据对OIFPLSI进行检验,验证OIFPLSI的适用性和稳定性。实验结果表明,基于OIF-PLS法提取的特征波段(542,701和712 nm)比基于OIF法提取的特征波段(602,711和712 nm)能更好地反映Cu2+污染信息;植被指数OIFPLSI与叶片Cu2+含量显著正相关,相关性优于NDVI 705,mSR 705,RVSI和PRI;OIFPLSI与叶片叶绿素含量显著负相关,与土壤中Cu2+含量显著正相关;不同生长时期OIFPLSI与土壤中Cu2+含量的相关性高低依次为拔节期、穗期、苗期。基于不同年份数据验证结果表明,OIFPLSI与叶片Cu2+含量显著正相关,OIFPLSI具有较强的稳定性。基于OIF-PLS法所提取的特征波段构建的OIFPLSI能够较好地诊断分析玉米叶片铜污染水平,可为作物重金属污染监测提供一定的技术参考。     

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。