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农田重金属污染是当今世界面临的重大生态环境问题之一,与环境质量、人类生存和粮食安全关系密切,是普遍关注的重要课题.利用Hyperion高光谱卫星遥感数据和大最地面实验测量数据,系统分析受镉污染的水稻叶片中叶绿素含量变化及其与高光谱遥感数据的响应关系,建立基于水稻叶绿素变化的农田镉污染遥感监测模型.利用多重判别分析法,确定监测水稻叶绿素变化的敏感遥感参数,作为镉污染的响应因子,进行农田污染遥感监测信息机理分析,并建立了污染监测机理遥感模型.研究结果表明,众多的遥感参数中,MCARI(modified chlorophyll absorption in reflectance index)对镉污染的水稻叶绿素含量变化最为敏感,响应系数达到0.59.因此,可以通过该高光谱遥感参数的变化初步监测大面积土壤镉污染,但估算精度还有待进一步提高.  相似文献
2.
受污染胁迫玉米叶绿素含量微小变化的高光谱反演模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献
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