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。     

顾及土壤类型的土壤Zn含量高光谱遥感反演

目前针对土壤重金属的高光谱反演方法大多集中在单一的研究区域或未考虑土壤类型对反演结果的影响,而土壤类型和成土因素的不同会对土壤属性参数的高光谱反演模型的普适性产生一定程度影响。该研究提出一种顾及土壤类型的重金属高光谱遥感反演方法,根据研究区土壤类型,从土壤样本的实验室光谱中提取对重金属起主要吸附作用的土壤光谱活性物质的特征谱段,分别建立基于土壤光谱活性物质特征谱段的重金属含量估算模型。使用改进的遗传算法(IGA)对特征谱段进行波段优选,使用偏最小二乘回归算法(PLSR)建模,使用决定系数(R²)、相对偏差(RPD)和预测均方根误差(RMSEP)三个指标对不同的建模方法进行评价。以湖南省郴州市东河流域铅锌矿矿区的黄壤和红壤样本数据为例,采集38个黄壤样本和35个红壤样本,从土壤样本的实验室光谱中提取对Zn起主要吸附作用的土壤有机质和黏土矿物的特征谱段,均采用IGA+PLSR方法进行建模。结果表明：不考虑土壤类型即利用全部土壤样本进行建模时,与全谱段建模结果相比,基于土壤有机质和黏土矿物特征谱段的重金属Zn含量反演精度的R²由0.624提升到0....     

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。     

土壤重金属铅、锌高光谱反演模型可迁移能力分析研究

现有基于高光谱遥感技术的土壤重金属含量反演模型,大多是采用同一试验区且有限的样本点进行定量反演建模。但考虑到实际应用需求,该类模型在不同试验区是否具有较好的迁移推广能力是目前迫切需要回答的问题。如不可行,是否存在其他可行手段用于土壤重金属污染评估？ 为回答上述问题,选取湖南省郴州市和衡阳市两铅锌矿区作为实验研究区,并首先利用郴州地区采样点分别对Pb和Zn两种重金属进行定量回归建模和定性分类建模,然后比较两种模型在衡阳实验区的可迁移能力。实验结果表明：(1)基于偏最小二乘回归(PLSR)的定量回归模型可迁移能力较差。分别采用四种光谱预处理方式建模,发现回归模型对异地采样的预测精度很低,难以正确反演衡阳试验区重金属Pb和Zn的含量。(2)基于支持向量机(SVM)分类的定性反演模型具有一定的可迁移能力,以郴州地区采样数据训练得到的SVM分类模型能有效判定衡阳试验区Pb、Zn的污染状况,分类精度分别达到84.78%和86.96%。结果表明,在快速检测土壤重金属污染状况的问题上,定性分类是一种更加切实可行的方式。     

基于大样本土壤光谱数据库的氮含量反演

充分挖掘大样本土壤光谱库中有效信息,建立普适性强的土壤全氮(TN)含量反演模型,是高光谱分析的重要应用方向之一。研究采用偏最小二乘回归(PLSR)全局建模、局部加权回归(LWR)和模糊K均值聚类结合PLSR(FKMC-PLSR)局部建模三种方法,分别建立了来自中国西藏、新疆、黑龙江、海南等13个省采集的17种土类1661个土壤样本TN值的高光谱反演模型,并对浙江省104个水稻土样本进行模型验证。结果表明,在大样本下PLSR全局模型对高TN值待预测样本存在低估现象,导致整体预测精度偏低;LWR和FKMC-PLSR局部模型比PLSR全局模型能够更为准确地反演TN含量。研究结果可为利用大样本光谱数据库建立稳定性和普适性较高的土壤TN含量预测模型提供参考。     

基于光谱吸收特征的土壤重金属反演及吸附机理研究（英文）

土壤中的重金属含量较少,难以在光谱曲线上表现出明显的特征,现有的土壤重金属反演实验多是通过统计的方法寻找重金属的敏感波段,不能准确解释土壤重金属的反演机理,难以建立土壤重金属反演的普适性模型,通过分析铁锰氧化物、有机质、粘土矿物在土壤光谱曲线上的吸收特征,深入研究了土壤重金属对可见光近红外光谱的影响,分析了褐土中的重金属反演机理。以徐州试验田为例,共采集80个土壤样本。首先,利用ASD地物光谱仪测定土壤样本的光谱反射率,并采用电感耦合等离子体质谱仪检测土壤样品中的Cr, Cd, Cu, Pb和Zn的含量。然后,土壤光谱经过包络线去除处理,与重金属相关的吸收峰在480, 1 780和2 200 nm附近,所显现的吸收峰主要受土壤中的铁锰氧化物、有机质、粘土矿物的影响。在吸收峰位置提取了光谱吸收特征的四个参数:Depth_(480), Depth_(1 780), Depth_(2 200)和Area_(2 200),分析了它们随五种重金属含量变化的增减趋势,发现四个参数数值与五种重金属含量有很强的相关性。分析单个变量反演重金属发现,参数Depth_(480)反演Cr和Pb的效果较好,参数Area_(2 200), Depth_(1 780)反演Cd, Cu和Zn的效果比较好。同时使用四个光谱吸收特征参数,利用最小二乘法、岭回归法、支持向量回归法求取回归系数,建立的五种重金属含量的反演模型比使用单变量建立的反演模型预测能力强且稳定,五种重金属Cr, Cd, Cu, Pb和Zn反演效果最好的验证集决定系数分别是0.71, 0.84, 0.92, 0.80, 0.89。结果表明,在此研究区域Cr和Pb容易被铁锰氧化物吸附,而Cd, Cu和Zn更容易被有机质、粘土矿物吸附。此研究为探究土壤光谱特征与土壤重金属含量之间的关系提供了参考。     

矿区土壤Cu含量高光谱反演建模

为探究高光谱遥感手段反演土壤Cu含量方法的可行性,以湖南省某矿区为例,利用ASD地物光谱仪和实验室电感耦合等离子发射光谱法测定83个土壤样品350～2 500 nm光谱信号和Cu含量。在光谱重采样、一阶/二阶微分、标准正态变换预处理对比分析基础上,分别采用主成分分析与相关分析对潜在建模变量进行初步筛选,运用逐步回归方法确定最终模型变量,建立土壤Cu含量反演模型,基于最优模型识别Cu含量光谱指示特征波段。结果表明,相对于传统主成分分析方法,标准正态变换后的光谱全要素主成分分析逐步回归建模方法因保留土壤样品弱光谱信号能有效提升土壤Cu含量估算能力,R2达0.86,模型对于预测样本的估计效果较好,建模样本和预测样本的残差分别为0.76和1.29,且通过F检验;360～400,922～1 009,1 833～1 890与2 200～2 500 nm波段对研究区土壤Cu含量有较好指示性。研究结果将丰富南方矿区土壤Cu含量估算典型案例,同时为发展基于高光谱遥感的土壤环境监测手段提供理论支撑。     

不同铅浓度土壤XRF光谱的频率域去噪及规律研究

近年来,全球工业快速发展和城市化的推进引发了一系列环境问题,其中土壤重金属铅(Pb)污染引起了科研人员的广泛关注。X射线荧光(XRF)光谱技术具有成本低、分析速度快、适合大面积监测等优势,已被广泛应用在土壤污染检测与生态环境保护等多个领域,发展前景广阔,因此充分挖掘土壤XRF光谱信息具有很强的现实意义,可为高效地进行土壤污染检测、土壤环境生态指标参量反演及矿区重金属污染早期预警等提供解决方案。目前关于XRF光谱研究大多集中在土壤重金属浓度测量结果的精度评价和环境质量评估,而对于土壤XRF光谱差异特征变化的深入分析研究较少。时频分析可将时域复杂信号变换到频率域空间,从频率域角度检测光谱、信号中存在的异常信息,是一种有效的谱差异特征变化检测方法,其中,谐波分析(HA)可用于电磁信号去噪;平滑伪魏格纳分布(SPWVD)可筛选合适的基函数,突出信号时频局域性细节特征。首先采用HA方法探究不同Pb浓度土壤XRF光谱的去噪效果,然后利用光谱的SPWVD研究实地采样土壤样品的去噪XRF光谱局部规律。研究结果表明:当谐波分解次数为400时,土壤XRF光谱去燥效果较好并节省了时间,且保留了光谱的特征。土壤样品Pb浓度与XRF光谱的SPWVD在400和600～700波段序列上的频率峰值的分布具有一定的规律性,根据此规律性可识别该地区土壤的Pb浓度超标:全部实地采样土壤中,能够识别75%的Pb浓度不超标的样品,在波段序列为400附近有1个较高的频率峰(频率小于400 Hz)或有2个很强的频率峰值(频率大于400 Hz);全部实地采样土壤中,能够识别79.17%的Pb浓度超标的样品,在波段序列为400附近有1个很强的频率峰(频率大于400 Hz),且在600～700波段序列之间有3个层次明显的频率峰分布,据此推断该地区土壤Pb浓度超标的XRF光谱特征波段区间为6.42和9.42～10.92 keV。因此,研究通过引入时频分析法实现了对土壤XRF光谱频域甄析和可视化显现,为深度挖掘Pb污染谱规律特征及异常信息提供一种新思路。     

矿区复垦农田土壤重金属含量的高光谱反演分析

以矿区复垦农田土壤为研究对象,利用实验室获取的土壤重金属元素砷(As)、锌(Zn)、铜(Cu)、铬(Cr)和铅(Pb)的含量与土壤可见近红外高光谱数据建立重金属元素含量的定量估算模型。为了保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始光谱数据进行平滑处理,并进行光谱变换,即：一阶导数,标准正态变量变换及连续统去除变换;然后,通过相关性分析提取不同变换光谱的特征波段;最后,将最小二乘支持向量机与传统的多元线性回归和偏最小二乘回归方法的结果相比较。研究表明：(1)以不同变换光谱数据建立反演模型均有较好的稳定性并达到一定精度,其中以最小二乘支持向量机方法优于偏最小二乘回归优于多元线性回归模型(除少数几个情况外);(2)从不同光谱变换数据中提取的光谱特征对反演模型结果有一定影响,其中以连续统去除和标准正态变量变换建模结果较好,一阶导数变换稍差。因此,利用高光谱遥感技术来定量估算土壤重金属含量是可行的,而且,必要的光谱预处理对提高估算模型的精度很有帮助。     

基于红外光谱构建土壤苯乙烯污染预测模型

在室内条件下提取了苯乙烯在不同土壤中的光谱诊断波段及其范围,并以其作为土壤中苯乙烯识别及其含量预测的依据。采用微分处理法与光谱数据转换法对土壤光谱反射率进行处理,以增大样品之间的光谱变化差异,并采用多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVMR)方法建模以预测不同土壤中的苯乙烯含量。结果表明,受苯乙烯污染的不同土壤的光谱特征分别位于1800,2200,2400 nm附近;受自身理化性质及苯乙烯含量影响,土壤光谱反射率的降速先增大后减小,直至苯乙烯在土壤中饱和,反射率变化趋于稳定。PLSR模型对土壤中苯乙烯含量的预测效果最优,SMLR模型次之,SVMR模型较差。PLSR模型的决定系数为0.982～0.998,模型稳定性强,其校正标准差与预测标准差的差值为0.004～0.016,模型预测精度高。     

土壤修复过程中盐含量及其光谱特征分析研究

基于盐渍土修复过程中盐分含量和同步实测光谱数据,通过对原始光谱数据、平滑光谱数据及平滑后的不同变换光谱数据等八种光谱数据集,分别以相关系数的极值和不同相关系数范围两种方法分析其最佳敏感波段范围,深入分析了不同变换下土壤的光谱响应特征。在此基础上,运用偏最小二乘回归方法,以全波段(400～1 650 nm)和分析获得的最佳敏感波段建立了基于修复过程的土壤盐含量和光谱反射率的关系模型。结果表明：针对八种光谱数据集,采用两种方法提取的土壤最佳敏感波段,均集中在947.11～949.31,1 340.27,1 394.11,1 419,1 457.81～1 461.31,1 537.68～1 551.39和1 602.32 nm;且最佳波段的土壤盐含量反演模型,以模型评价参数的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE),以及赤池信息量准则(akaike’s information criterion, AIC)作为选择最佳模型的标准,均以SGSD(Log R)模型的建模和预测结果比其他光谱变换的模型更为显著。基于全波段的PLSR建模效果总体上稍优于最佳波段的模型,其中以SGSD的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2与标准差RMSEP分别为0.673和1.256;基于两种方法获得的最佳波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度比较,具有模型简单、变量更少及运算量小的特点。该研究可在土壤盐含量及其光谱特征的研究中,为实现土壤盐渍化定量、快速、便捷的监测和检测提供参考。     

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。     

树基沟矿区铜胁迫落叶松的光谱响应特征研究

为了研究长白落叶松光谱对土壤Cu胁迫的响应特征和变化规律,在辽东树基沟矿区的3条勘测线上布置采样点,进行表层土壤的多种重金属元素含量和长白落叶松针叶的反射光谱测定,并提取了7个特征波段,计算了多个波段区间的光谱角,将其与土壤主要重金属铜的含量进行相关分析,建立了回归模型。结果表明:7个光谱特征波段中,"红谷"参数与表层土壤铜含量的相关系数最大,基于"红谷"反射率建立的回归模型的R~2达到0. 865。光谱角对铜胁迫长白落叶松针叶波段区间[400,716]nm、[400,2 500]nm的光谱变化十分敏感。"红边"位置和反射率与土壤铜含量不相关,不适合区分矿区表层土壤重金属含量间的细微差别。对可见光敏感的"红谷"参数和光谱角均表明反射光谱的差异主要由叶绿素含量控制,小部分受到针叶中水分含量的影响。本研究利用长白落叶松"红谷"和光谱角的"指纹效应",为快速有效反演大面积高植被覆盖区的土壤重金属含量、圈定隐伏矿(化)体提供了理论依据。     

基于可见-近红外光谱比较主成分回归、偏最小二乘回归和反向传播神经网络对土壤氮的预测研究

建模方法是影响可见-近红外光谱定量结果的主要因素之一。在470～1000nm波段的12个土壤剖面对48个剖面样经过风干、研磨、过筛后进行光谱采集。经一阶微分变换及Savizky-Golay平滑处理后,分别应用主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)和反向传播神经网络(BPNN)3种方法建立土壤全氮(TN)的定量模型。PCR与PLSR两线性模型的决定系数(R2)分别为0.74和0.8,其剩余预测偏差(RPD)分别为2.23和2.22,但两模型仅能用于TN的粗略估计。由PCR提供主成分数,PLSR提供潜变量(LV)数分别作为BPNN的输入所构建的两个非线性模型均明显优于线性模型PCR和PLSR。其中以4个LV作为输入的BPNN-LV模型预测性能最优,R2以及RPD分别达到0.9和3.11。实验结果表明,提取可见-近红外光谱的PLSR LV因子作为BPNN的输入,所建定量模型可用于土壤氮纵向时空分布的快速准确预测。     

基于不同化学计量学方法的土壤重金属激光诱导击穿光谱定量分析研究

工业的发展及城市化进程的深入,造成大量耕地土壤遭受重金属污染,土壤重金属元素的准确检测对制定土壤重金属防治决策提供有效参考。本研究应用激光诱导击穿光谱(LIBS)结合化学计量学方法对土壤中的铅(Pb)和镉(Cd)元素进行定量分析。根据土壤重金属污染的不同程度,人为制作了含有Pb和Cd元素的15个浓度梯度的土壤样本,并采集各个样本的LIBS谱线。采用剔除异常光谱和数据归一化来减少试验误差和噪声。综合土壤LIBS发射谱线中Pb和Cd元素谱峰信息以及美国国家标准与技术研究院(NIST)的标准原子光谱数据库,选取了Pb,Cd元素的分析谱线与分析谱线区间,对比分析基于多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法,建立分析谱线区间与对应Pb和Cd元素浓度之间的定量回归模型。结果表明,非线性的LS-SVM和BP-ANN的模型的预测性能优于线性MLR和PLSR模型,这可能是因为非线性模型能够通过自适应较好地解决土壤基体效应的影响。研究表明,LIBS技术结合多元化学计量学方法能够为土壤重金属准确检测提供新的分析手段,为制定农业土壤重金属防治决策提供有效的理论基础。     

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。     

干贝水分检测的建模及分级方法

高光谱成像已被应用于建立干贝水分含量预测模型，其模型性能受样本划分方法及建模方法影响。样本划分方法决定着所选样本是否具有代表性，而建模方法决定着如何利用样本建立模型，但样本划分方法与建模方法的内在联系却鲜有研究报道。在方法优选上，将样本划分方法与建模方法进行组合，探究不同方法组合对干贝水分含量预测模型性能的影响，对干贝水分检测建模及分级方法的优选具有重要意义，同时也能为其他样本的光谱建模提供参考。采集380～1 030 nm波段下270个干贝样本的高光谱图像，提取干贝样本的光谱数据，通过RS，KS，SPXY和CG四种常用的方法划分样本，并以PLSR和LS-SVM两种常用的建模方法建立多个干贝水分含量预测模型，计算和比较各模型的性能指标。结果表明: PLSR模型使用RS法划分干贝水分含量样本最为适宜(其RPD为4.079 6)，LS-SVM模型使用SPXY划分法最为适宜(其RPD为4.175 6)，划分样本方法的优劣与建模方法有关，其优选需要结合特定的建模方法进行。在常用的四种样本划分方法和两种建模方法中，采用SPXY法划分干贝水分含量样本并结合LS-SVM法建模的效果和精度最好。     

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”。     

矿业废弃地重构土壤重金属含量高光谱反演

矿产资源对工业和国民经济的发展有重要的作用,但是随着矿业开采规模的扩大,资源枯竭、经营不善而形成的矿业废弃地越来越多。由于长时间受到采矿的影响,矿业废弃地土壤中存在大量的重金属元素,高浓度重金属可能会对环境和人体产生影响。土地复垦是整治污染、退化土壤再利用的重要方法,对重构后的土壤进行重金属含量检测是衡量土地复垦成效的重要指标,需要长期进行跟踪监测。传统的化学检测方法效率低、成本高、无法实现重金属大范围检测。高光谱是一种新兴的、发展潜力巨大的技术,在环境保护,资源利用,区域可持续发展等方面有着广泛的应用。经过近几十年的快速发展,仪器精度逐渐提高,检测方法逐渐成熟,为实现土壤重金属高效、便捷检测提供了可能。正常土壤重金属含量一般相对较低,采用光谱测量重金属含量较为困难,但铁矿开采区矿业废弃地由于土壤中的铁元素较多,会使土壤中的重金属的存在和聚集形式发生变化,影响重金属对光谱的响应,从而使土壤光谱反射率与重金属含量之间关系更加明显。以湖北省大冶市复垦矿区研究区,采样化学检测方法获取土壤重金属（As,Cr,Zn）含量;借助于美国ASD公司生产的FieldSpec4地物光谱仪（350～2 500 nm）获取土壤反射率,应用一阶微分、倒数对数、连续统去除法分别对反射率曲线进行预处理,提取出光谱特征波段,分析三种重金属元素与光谱特征间的相关性并建立逐步回归模型。研究表明,光谱数据预处理可使光谱特征波段更加明显,其中一阶微分和连续统去除法的效果最为明显。3种重金属元素的特征波段为495,545,675,995,1 425,1 505,1 935,2 165,2 205,2 275和2 355 nm。将土壤重金属含量与光谱特征波段之间做相关性分析,三种重金属都表现出了与光谱曲线的相关性,相关系数大部分都达到了0.5以上,最大相关系数为0.663,由于重金属种类和预处理方式的不同会导致相关性系数存在明显的差异。利用与土壤重金属相关性最大的特征波段建立三种重金属反演模型,并以反演模型r大小选择每种重金属的最优反演模型。由于重金属种类的不同,模型的选择也有差异,Cr和Zn一阶微分逐步回归为最佳反演模型,重金属As连续统去除法逐步回归为最佳反演模型。通过检验,三种重金属中Cr反演效果最好,RMSE为2.67,其次是Zn和As。对比当前不同检测手段可知,基于土样和光谱数据预处理的土壤重金属含量地物光谱仪高光谱反演是比较理想的。可为矿业废弃地土壤重金属高光谱反演提供参考。     

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)。