铀污染下的商陆叶片反射光谱特征与铀含量关系研究

通过室内盆栽试验,利用微分技术处理叶片反射光谱数据,研究铀污染下商陆叶片中的铀含量在不同光谱波段与原始光谱反射率、一阶导数光谱的相关关系,找到商陆铀污染诊断的敏感波段范围和最优光谱特征参数,并以相关性较好的敏感波段及光谱特征参数为自变量,与商陆叶片铀含量建立对应的估测拟合模型。如果以该模型为基础创建铀含量的冠层光谱模型,则有可能实现通过遥感影像监测叶片中的铀含量。实验结果表明：当商陆叶片中的铀含量为5.94～71.74 mg·kg-1时,叶片中铀含量与一阶导数光谱数据的相关性较原始光谱数据好,在749～766 nm区间内存在较好的相关性和光谱响应;根据上述相关性分析,选择14个光谱特征参数,计算他们与商陆叶片铀含量的相关系数,其中蓝边面积、红边位置、红边面积与蓝边面积的比值及红边面积与蓝边面积的归一化值与叶片铀含量的相关系数达到了0.05显著检验水平;选取一阶导数光谱中相关系数最高的波段757,758,760和761 nm处的值和上述相关性最高的4个光谱特征参数,与叶片铀含量建立多种形式的估测拟合模型,通过对拟合模型的精度检验,发现以红边面积与蓝边面积的比值、757和760 nm处反射率的一阶导数为自变量的拟合模型的预测效果较好,其中拟合效果最优的模型是以757 nm波段处反射率的一阶导数为自变量的三次函数模型,模型预测精度达到了89.8%。     

污染土壤对脐橙叶片镉含量影响的光谱预测

近年来可见-近红外光谱技术在农业污染监测中应用越来越广泛,但在果树的重金属污染研究中应用较少。本文以纽荷尔脐橙(Citrus sinensis[L.]Osbeck cv. Newhall)为研究对象,采用盆栽方法,通过添加镉（Cd）形成不同污染程度的土壤,然后定期监测叶片中Cd含量及其光谱,分别建立了基于光谱指数的线性回归预测模型,以及基于偏最小二乘回归（PLSR）的Cd含量高光谱预测模型。结果表明：Cd更容易向新叶迁移和聚集,在高Cd污染的土壤中这种现象更加明显;新叶光谱在700～730 nm之间反射率升高,发生红边蓝移现象,老叶光谱没有显著变化;基于光谱指数建立的线性回归模型的R2达到0.8左右,而利用PLSR方法建立的预测模型精度普遍高于线性回归模型,其R2达到0.9左右,并且标准归一化（SNV）的光谱预处理方法可以显著提高PLSR模型的预测精度。研究显示,可见-近红外光谱技术在脐橙重金属污染监测上有很好的潜力。     

叶片茸毛对叶片反射光谱及高光谱植被指数的影响研究

很多高光谱植被指数被用于对植被的生化物质含量进行非破坏性的估计与反演。由于这些指数都是利用不同波段的反射率计算而得到的,因而对叶片反射具有很大影响的茸毛等叶表结构对这些植被指数的反演精度的影响不容忽视。本研究发现去茸毛处理使得在400～1 000nm范围的的光谱反射都有所下降,但在各个波段的变化并不均匀。通过对比39个现有的高光谱植被指数在经过去茸毛处理前后的变化,发现一些只单独利用可见光或者近红外波段的高光谱植被指数,如CTR1:R695/R420,D740/D720,WBI:R900/R970,R860/(R550×R708)以及红边指数(REP)比大多数既使用可见光又使用近红外波段的高光谱植被指数受茸毛变化影响小,它们对茸毛的低敏感性可以使其在进行植被生化物质反演时更具有普适性。     

农用地土壤As元素与叶片光谱特征关系研究

重金属污染是土壤环境污染中亟待解决的问题之一,重金属通过土壤向植物富集,危及人体健康,对生态环境产生巨大隐患.传统的土壤污染监测以化学方法为主,不仅费时费力且监测范围有限,而基于植被高光谱技术的土壤重金属监测方法能够快速准确地获取土壤重金属含量,突破植被屏障,提高土壤重金属监测效率.近年来,国内外许多学者致力于使用盆栽...     

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。     

可见-近红外光谱技术监测土壤石油烃污染研究进展

石油和石油产品的泄漏可造成严重的土壤污染,传统的土壤石油烃污染监测方法存在耗时长、便携性差等问题,难以满足大面积诊断土壤污染区域和数字化土壤制图的需求。可见-近红外光谱技术具有快速、便捷、低成本和无污染等优势,是土壤信息快速获取最有潜力的手段,也是未来研究发展的趋势。该技术目前在监测土壤性质领域已经取得了一定的成果,但在监测土壤石油烃污染方面,国内外的研究仍然处于起步阶段,石油烃含量反演模型的实际应用仍然是难点,而且针对现有的成果很少有人对其进行总结。文章探讨了可见-近红外光谱监测土壤石油烃污染的可行性,并归纳和总结了污染土壤的光谱敏感波段、预测模型和光谱数据库三个方面近几年最新的研究进展,分析了目前研究成果中存在的不足,并对未来的研究方向进行了展望,指出今后应加强多种类型土壤石油烃混合物样本、通用的石油烃预测模型、野外光谱测量实验和成像光谱技术等四方面研究,以期为后续进行土壤石油烃污染的深入研究提供借鉴。     

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...     

植物叶片超微弱发光光谱研究

利用以高灵敏度背向照明CCD和象增强器为核心的探测系统,对植物叶片和叶绿体光诱导的超微弱发光(延时发光)光谱进行探测,结果发现,叶片和叶绿体的延时发光光谱很一致,二者在485、560～590、650、685、725～735nm附近都有发射峰.随着光照停止时间的延长,光强逐渐减弱,但峰位仍保持不变.     

基于权重光谱角制图的高光谱矿物填图方法

分析光谱角制图方法缺陷的基础上,提出权重光谱角制图(weight spectral angle mapper,WSAM)方法.其基本思路为:在相似波谱曲线差异较大的特征区间设置权重,以增大它们相似度之间的差异.当识别某种矿物时,可找到参考波谱与其相似性矿物波谱差异较大的特征区间,并在此区间设置权重,从而使相似性矿物波谱...     

光谱指数的植被叶片含水量反演

利用光谱技术监测植被水分状况是了解植被生理状况及生长趋势的重要手段之一。选择艾比湖湿地自然保护区作为靶区。采用聚类分析、变量投影重要性分析(VIP)以及敏感性分析等方法,对植被不同含水量进行分级,并针对不同等级的植被含水量进行估算及验证。结果表明： (1)基于聚类分析中的欧氏距离的方法将植被叶片相对含水量划分为高等、中等、低等三个等级,其范围分别为70.76%～80.69%,53.27%～70.76%,31.00%～53.27%。在中红外与远红外(1 350～2 500 nm)之间,反射率越低植被含水量越高;波长380～1 350 nm范围,无此现象。(2)应用VIP方法可知,所选的8种植被水分指数VIP值均超过了0.8,说明植被水分指数预测能力均较强且差别不显著。其中MSI,GVMI与植被叶片相对含水量的非线性三次拟合函数效果最佳,MSI决定系数R2为0.6575和GVMI决定系数R2为0.674 2。植被叶片相对含水量在30%～45%范围,MSI指数的NE值最低,在45%～90%范围时,GVMI指数的NE值最低。NDWI₁₂₄₀指数的NE值在70%左右起伏较大,说明NDWI₁₂₄₀ 指数在植被含水量为70%左右,预测能力较差。(3)通过误差分析可知GVMI指数反演的结果误差最小,不同的植被指数对不同含水量的植被估算结果相差较为明显,因此分段估算植被含水量是有必要的。综上所述,利用高光谱遥感技术对监测艾比湖保护区植被生长及干旱环境提供基础研究。     

基于ICP-OES分析的某尾矿库土壤铀分布特征与污染评价

通过三维取样分析,对江西某铀矿田下游水稻土壤铀含量进行测定,结果表明表层土壤中铀含量介于1.34～13.39 μg·g-1;利用surfer软件,对该区块土壤铀含量进行直观绘图,绘制四组剖线铀含量变化图,可见其与距矿山距离负相关;经过翻耕的土壤铀含量变化受到一些干扰,但在origin软件绘图中仍可见其在40 cm深处达到最大值,均达到10 μg·g-1以上,这可能与植物吸附,核素迁移规律等有关。经土壤综合污染指数评价,该地区为轻度污染。综合以上分析,铀矿山尾矿库的废水渗漏是造成这些现象的主要原因。其中,铀浓度分析是建立在ICP-OES数据基础上的,这是光谱学指导环境监测和评价的重要途径。     

Estimation of Atmospheric Dust Deposition on Plant Leaves Based on Spectral Features

Urban atmospheric dust is a significant problem and becoming a considerable pollution source in many cities. This study was based on a comparison of spectral reflectance on the surfaces of dusty and clean leaves. A significant linear relationship (r = 0.811) correlation between the dust weight and near-infrared band region (700–1000 nm) was found through analysis of the spectral data. This relationship obtained from near-infrared band regions, based on the main effects and cluster and interval analysis, was more distinct and stable than that of blue, green, red, and middle-infrared band regions. Thus, the use of near-infrared band data is a reliable method to estimate the amount of dust deposition on plant leaves. A regression model (R² = 64.3%) was constructed based on dust deposition on plant leaves and a near-infrared ratio. The model proved to be accurate as regards an estimation of dust weight, based on a comparison of residuals (normal distribution) and accuracy tests (slope = 0.8437). This model could provide a methodological basis for spatial dust distribution analysis and has the potential for evaluating air pollution levels.     

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)。     

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...     

在滞尘影响下的植被叶片光谱变化特征研究

为建立以高光谱数据为基础的叶片滞尘质量反演模型,沿北京市区采集了30个大叶黄杨叶片样本。利用电子分析天平和光谱仪(analytical spectral devices ASD FieldSpec Pro)测定“除尘前”与“除尘后”叶片质量及光谱反射率曲线,以获取叶片尘埃量、光谱信息等数据。随后以传统意义和偏最小二乘(PLS)回归模型为基础,以探究空气尘埃量与光谱曲线之间可能存在的关系,阐述了叶片尺度上尘埃量对植物光谱特征的影响。结果为：除尘前后叶片光谱曲线在350～700, 780～1 300, 1 900～2 500 nm波段区间内有较大差异,同时尘埃量与叶片单波段光谱反射率比值呈负相关,相关度最大值点为737波段,属于近红外波段,相关系数可达-0.8左右。在尘埃量与叶片光谱多波段组合关系研究中得到,948和945波段构成的NDVI指数与尘埃量的相关度最大,相关系数可达0.76。在叶片滞尘量反演研究中,对比传统意义滞尘量回归模型,引进的偏最小二乘算法(PLS)可使叶片滞尘量反演精度略有提高,最后由回归模型精度评定可得偏最小二乘法反演效果较传统回归好。     

利用土壤的近红外光谱特征测定土壤含水量

以新疆玛纳斯县不同质地土壤(砂壤土、粉粘壤土和粘土)室内光谱反射率作为研究对象,采用包络线去除法对土壤光谱曲线进行处理,与土壤含水量进行相关分析并建立模型。结果表明：不同质地土壤光谱反射率大小依次为：粘土>粉粘壤土>砂壤土;砂壤土、粉粘壤土和粘土分别以田间持水量20.01%,24.10%和30.43%为临界点,在低于该临界点范围内含水量与反射率呈反比,在高于该临界点范围内含水量与反射率呈正比;在1 390～1 623 nm波段内,土壤含水量与光谱归一化反射率有较好的负相关,并达到显著水平,所建立的土壤含水量预测模型R2值达到0.8以上,模型平均相对误差为10%。结果表明,建立不同质地土壤含水量光谱预测模型可以较准确反映土壤含水量,其快速、无损、准确的优点,为测定土壤含水量提供了一种新方法。     

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...     

露天煤矿排土场地表的光谱特征和土壤参数分析

以辽宁海州煤矿露天排土场为研究对象,分析了地表土壤光谱特征以及反射光谱与地表土壤参数的相关性。土壤反射光谱分析结果表明：不同排土年限光谱反射率随排土年限的增长而降低;不同土质中灰土和混合土的水分吸收谷表征不明显,红壤土、黄土和红砂土光谱反射率以红壤土为最高, 以下依次为黄土和红砂土。土壤反射光谱与土壤参数相关性分析结果表明：有机质含量与反射光谱相关性最高处的相关系数为-0.76,其他参数与反射光谱相关系数较低。建立土壤有机质含量预测模型(建模R2_C=0.737 4,模型检验R2_V=0.682 4)满足检测要求。分析了1 910和1 943 nm处光谱反射率与土壤含水量之间的关系,结果表明由于排土场土壤的多样性和复杂性,土壤全样本光谱反射率与土壤含水量之间呈非线性相关,分别依年代、土质分组后,土壤光谱反射率与土壤含水量均呈线性相关。     

基于反射光谱特性的土壤分类研究

选取中国松嫩平原吉林省农安县主要土壤(黑土、黑钙土、草甸土、风砂土、冲积土)室内光谱反射率作为研究对象,利用去包络线方法提取反射光谱特征指标,作为输入变量建立BP神经网络模型,进行土壤分类研究,探索利用表层土壤反射光谱特性进行土壤分类的可行性。结果表明:(1)包络线去除后的曲线使土壤可见光近红外波段的吸收特征显著增强;农安县不同土壤在400～2500nm范围内主要有5个光谱吸收谷,前2个吸收谷主要是由于土壤有机质、铁及土壤机械组成引起的,后3个是土壤水分吸收光谱能量引起的;不同土壤类型反射光谱的差异主要表现在前2个吸收谷。(2)由于输入变量的选取客观准确,基于前2个吸收谷形状特征的BP神经网络模型的土壤分类精度显著优于以反射率或5个吸收谷形状特征为输入变量的模型,可以用于土壤分类。     

基于光谱信息辅助的污灌区农田土壤镉协同克里格分析

为获取农田土壤重金属精确空间分布信息,以某污灌区52个土壤全量镉、有效镉含量为目标变量,以土壤一阶微分光谱为辅助协同变量,采用协同克里格法,进行空间变异及插值研究。结果表明,土壤反射光谱相对有机质、氧化铁等单一土壤环境变量,能反映更多土壤表面属性信息,与土壤镉含量表现出更高显著相关性;选择其一阶微分光谱作为协同变量,进行Cokriging插值,与普通Kriging和以有机质、氧化铁等协同变量的Cokriging插值结果相比较,估测精度明显提高。以土壤光谱作为辅助变量,能大大提高土壤重金属插值精度,获取更精确空间分布信息,而且相对常用协同变量,具有测定简单、省时、无损等优点,是提高土壤重金属空间插值的理想辅助因子。