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。     

铜污染土壤光谱特征及弱差信息的LH-PSD甄测模型

土壤受重金属污染后，会影响农作物及食品安全，危及人体健康，因此寻找快速、高效甄测土壤重金属污染信息的方法尤为关键。传统化学分析方法存在过程繁杂、费时耗力等缺点，而高光谱遥感因光谱分辨率高、信息量大、快速无损等特点在环境监测等应用方面优势明显。由于电磁遥感信号反射、辐射过程复杂，通过仪器获取的土壤高光谱数据难以直接解析出重金属污染信息，因而，研究并寻求一种能够有效挖掘土壤重金属污染信息的方法对高光谱遥感监测污染意义重大。不同浓度铜(Cu)污染会使土壤理化性质改变，引发土壤光谱产生微弱变化，该研究目的是对Cu污染土壤光谱的特征及弱差信息进行识别、提取与分析，进而挖掘光谱中的重金属污染信息。采用包络线去除(CR)对光谱进行预处理，通过定义局部极大值均值(LMM)与半波高(HWH)，结合时频分析的短时傅里叶变换(STFT)及能量谱密度(PSD)，构建LH-PSD甄测模型。通过模型对极相似土壤光谱进行处理，所获PSD分布图使光谱间的微弱差异可视化显现，并显著区分了相似光谱，验证了模型对光谱特征及弱差信息的甄别能力和有效性。同时应用该模型，对不同Cu污染梯度的土壤实验光谱进行重金属污染信息的提取与分析，研究结果表明，LH-PSD甄测模型中，LMM与HWH可有效提取光谱间差异特征并以阶梯状显现。经模型处理后得到的可视化PSD分布图能直观定性判别土壤是否受重金属Cu污染，即当土壤受重金属Cu污染后，相同采样频数下，在频率为100与600 Hz附近PSD分布会出现明显空缺分离，随着Cu污染浓度的增加，在100~600 Hz之间PSD的分布呈逐渐稀疏态势。能量值E可定量化监测土壤Cu污染程度，即随着土壤中Cu污染浓度的增加，E值呈下降趋势，且与Cu含量的相关系数达到-0.910 5，显著相关。为检验模型的可靠性，研究结合栽种玉米作物的土壤光谱，经LH-PSD甄测模型对其进行分析，所得可视化的PSD分布图结果与实验分析中基本一致，且能量值E的监测结果与土壤中Cu含量相关系数达到-0.973 9，相关性显著，验证了模型的可靠性。因此，LH-PSD甄测模型实现了对土壤光谱从光谱域到时频域的甄析，为深度挖掘重金属污染的光谱特征及弱差信息提供一种新思路。     

土壤铅污染光谱的HHT鉴别及BC-PLSR铅含量预测模型

土壤重金属污染问题一直备受关注,利用高光谱遥感对其进行研究取得了大量的成果,主要集中在利用土壤光谱的导数变换、连续统去除等常规方法预测土壤重金属含量上。土壤光谱数据与非线性非平稳的机电信号、医学信号等具有一定的相似性。通过希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT),对土壤铅(Pb)污染光谱进行频率域分析,实现土壤Pb污染光谱的HHT鉴别,并建立土壤Pb含量预测模型。首先,进行土壤Pb污染实验,采集土壤Pb污染样品的光谱、含水率及有机质含量;其次,通过土壤Pb污染样品光谱的HHT时频分析和第二个本征模函数(intrinsic mode function, IMF)分量(IMF2)瞬时频率的二阶导数识别土壤Pb污染的特征波段;最后,选择合适的频率域参数、土壤光谱一阶导数、土壤有机质含量及土壤含水率作为参数,利用箱形图、聚类分析、偏最小二乘法建立土壤Pb含量预测模型。研究结果表明：土壤Pb污染的HHT时频分析图可以鉴别土壤Pb污染光谱,未受污染的土壤光谱HHT时频分析图在波段序列为250~430之间没有异常信号,Pb污染土壤的光谱HHT时频分析图在波段序列为250~430之间存在多个异常信号,并且随着浓度的升高,异常信号分布范围越来越广,当污染浓度达到800 μg·g-1时,土壤样品的光谱信号在波段序列为270处、频率为0.3 Hz之前出现了较强的异常信号;土壤Pb污染光谱经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)处理后,得到的未受污染的土壤光谱IMF2的瞬时频率的二阶导数的突变非常微弱,而Pb污染的土壤光谱IMF2的瞬时频率的二阶导数存在明显的突变点,根据突变点及土壤Pb污染光谱的IMF2的瞬时频率的二阶导数识别的土壤Pb污染光谱的特征波段区间为2 150~2 300 nm;利用不同浓度Pb污染下土壤光谱Hilbert能量谱峰值、EMD能量熵、一阶导数、有机质和含水率,通过箱形图去除了六组异常样品,然后利用聚类分析的方法将去除异常样品后的土壤Pb污染样品分为两类,最后将Hilbert能量谱峰值、EMD能量熵、2 134 nm波段一阶导数、790 nm波段一阶导数、1 276 nm波段一阶导数、2 482 nm波段一阶导数、有机质和含水率作为参数建立两类数据的BC-PLSR(boxplot cluster-partial least squares regression)模型预测土壤中Pb含量,经验证模型精度较高,相关系数分别为0.88和0.99。