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。     

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）等建立了植被重金属污染程度预测的IWD-Hankel-SVD模型,该模型分为单变量模型和多变量模型。单变量模型主要是通过重金属污染的植被光谱IWD处理来获取光谱信息固有旋转分量（PRC）以提取最佳PRC的有效特征波段;在对各特征波段所构建的Hankel矩阵进行奇异值分解（SVD）基础上,依据获得该模型的奇异熵实现重金属污染信息预测。多变量模型是以植物叶绿素浓度相对值、单变量模型奇异熵作为参数实现重金属污染的信息预测。根据不同重金属Cu2+胁迫梯度下玉米植株污染的叶片光谱和叶绿素浓度以及叶片中Cu2+含量测定的数据,首先对不同浓度Cu2+胁迫下玉米叶片光谱进行IWD分析,获得能够较好保留原始输入光谱信息的最佳PRC,并从中提取到有效特征波段553~680,681~780,1 266~1 429,1 430~1 631,1 836~1 913和1 914~2 111 nm;然后对每一个特征波段构造其Hankel矩阵并进行SVD处理,以求取单变量的IWD-Hankel-SVD模型奇异熵;最后通过各特征波段所对应模型奇异熵与玉米叶片中Cu2+含量的相关分析,得到依据1 266~1 429和1 836~1 913 nm特征波段计算出奇异熵与玉米叶片中Cu2+含量的决定系数R2均高达0.9左右,说明这两个特征波段用于IWD-Hankel-SVD模型的Cu污染程度预测更具优越性和解释能力。同时,再把玉米叶片中叶绿素浓度相对值、1 266~1 429和1 836~1 913 nm特征波段相应模型奇异熵作为参数,采用偏最小二乘回归分析,得出多变量IWD-Hankel-SVD模型的玉米叶片Cu污染程度预测能力更强,决定系数R2达到0.9476,证明了多变量模型更具有鲁棒性和稳健性。     

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。     

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。     

光谱谐波分析的新型HAC非监督分类器

高光谱影像分类是识别影像信息的重要途径之一,研究其算法对地物识别、动态变化监测和专题信息提取等方面具有重要意义。非监督分类由于其具有无须先验知识的特点,被广泛应用于高光谱影像分类。结合谐波分析理论提出一种新的高光谱影像非监督分类算法,即谐波分析分类器(harmonic analysis classifier,HAC)。首先,该算法统计第一谐波分量并绘制其直方图,根据波峰数目及位置确定初始地物类别和聚类中心像元。然后将待分类像元光谱的波形信息映射到谐波分解次数、振幅和相位的特征空间中,利用同类地物在特征空间中表现聚集性这一特征,根据最小距离原则对待分类像元进行归类。最后,计算聚类中心像元间的欧式距离,通过设置距离阈值完成类间合并,从而达到高光谱影像分类的目的。提取两种地物类别的光谱曲线,经谐波分析后得到谐波分解次数、振幅和相位量,并分析其在特征空间中的分布情况验证了HAC算法的正确性。同时将HAC算法应用到EO-1卫星的Hyperion高光谱影像得到其分类结果,通过对比K-MEANS,ISODATA和HAC算法的高光谱影像分类结果,证实HAC算法作为一种非监督分类方法在高光谱影像分类方面具有较好的应用性。     

农作物生长的胁迫因素光谱甄别模型研究

玉米作为我国重要的粮食产物之一,其生长期间的健康检测一直是农业生产的重要问题。本文以受不同因素影响下生长的玉米叶片为研究对象,采用ASD光谱仪进行叶片光谱采集;对原始光谱数据进行导数（Derivative, D）处理,针对经过求导后光谱部分数据无限趋向0的现象,引入压缩感知（Compressed Sensing, CS）方法,并采用迭代重加权最小二乘（Iterative Re-weighted Least Squares, IRLS）数据重建的方法对光谱数据进行恢复;然后选取竞争性自适应重加权算法（Competitive Adapative Reweighted Sampling, CARS）,结合不同试验下的影响因素作为标签提取光谱特征;最后通过多层感知机分类模型（Multi-layer Perceptron, MLP）,以达到判别生长状态不佳的农作物所受影响因素的目的。本试验生成的D-CS-CARS-MLP模型的精度相较于传统模型精度有所提高,可以高达99%以上,可以看出该模型可以针对农作物生长状态不佳所受的影响因素进行判别。经过验证,D-CS-CARS-MLP模型具有较好的稳定性和精度,为植被健康生长监测提供了新的思路与方法。     

谐波分析重金属铜铅胁迫玉米的污染效应

提出了谐波分析法监测玉米的重金属污染效应。通过设置不同浓度Cu和Pb胁迫下的玉米盆栽实验,测得了玉米冠层叶片光谱、叶绿素以及Cu含量。利用谐波分析技术将玉米叶片光谱特征信息转化为以振幅和相位的能量谱特征信息,提取低次谐波振幅和初始相位,分析了振幅和相位与玉米的健康状况以及重金属污染效应之间的关系。实验结果和分析表明,振幅反映着光谱的能量信息,与叶片中的Cu离子含量有很强的相关性;初始相位携带着光谱辐射峰值的位置信息,与玉米叶片中重金属含量以及叶片光谱的红边位置具有一定的线性比例关系。因此,可以通过光谱谐波分解的振幅和相位间接的判断Cu和Pb胁迫玉米的污染程度。     

土壤的石油污染信息高光谱遥感监测方法研究

传统的点采样等石油开采区土壤石油污染监测方法时效性差、成本高。高光谱遥感因具有丰富的空-谱信息和较强的地物认知能力,可实现快速、大范围精确探测而成为现今土壤的石油污染监测研究热点。本文基于高光谱影像的光谱维特性,提出了一种多维加速鲁棒特征(Multi-Dimensional Speeded-Up Robust Features, MD-SURF)的高光谱影像端元提取模型,并以胜利油田孤东采油区为研究对象,提取了研究区Hyperion高光谱卫星影像的土壤端元。通过对所提取土壤端元的光谱信息分析,认为波长963 nm和1 427 nm为土壤石油污染的特征波段,由此建立了研究区土壤端元反射高度H_γ和吸收深度D_λ的石油污染光谱指数,并设置了四种方式的石油污染光谱指数值计算方法及其污染信息提取的指数取值范围;最后根据满足光谱指数计算结果在其取值范围内的这四种方式其个数多少,确定土壤端元的石油污染程度,认为满足的个数越多则土壤端元污染越严重,从而可较好监测研究区土壤的石油污染异常区域。     

基于SURF和顾及维数的高光谱影像端元提取新算法

端元提取,丰度反演是高光谱遥感技术的重要内容,其中端元提取是关键的步骤。首次将特征提取算法speed-up robust features(SURF)引入到高光谱影像端元提取中。兼顾高光谱影像丰富的光谱信息改进了SURF算法,提出了在多维尺度空间内寻找极值点作为端元的高光谱影像端元提取新算法,即多维SURF(multi-dimensional speed-up robust features,MDSURF)算法;将其应用于美国EO—1卫星获取的云南中甸普朗地区的Hyperion高光谱影像,并成功提取了影像端元。为了进一步验证结果的可靠性,设计两组对比实验,分别利用N-FINDR和连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)算法在同等条件下提取实验影像的端元,然后对三种方法的结果进行综合评价和分析,得出MD-SURF算法提取端元的观感效果较好、精度最高、质量最好。提出了一种新的高光谱影像端元提取算法,实验结果表明新方法具有精度高、鲁棒性好等特点,证明了基于新物理机理的MD-SURF算法是一种可行的高光谱端元提取算法。     

重构玉米叶片光谱的铜铅污染区分与其含量反演方法研究

利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、自相关函数一阶导数比值差(ratio difference of autocorrelation function first-order derivative,_(RDA))和多重分形理论,结合玉米盆栽实验,研究了铜(Cu~(2+))、铅(Pb~(2+))离子不同胁迫梯度下玉米叶片光谱去噪、叶片重金属污染的Cu和Pb元素区分以及叶片中Cu、Pb元素含量预测方法。通过光谱数据的EMD去噪与重构处理,得到不同浓度Cu、Pb胁迫下玉米叶片重构光谱;利用光谱自相关函数一阶导数(autocorrelation function first derivative,AFFD)及其比值差(_(RDA)),建立了Cu~(2+)、Pb~(2+)不同胁迫梯度下玉米叶片重构光谱的_(RDA)变化量(Cu_(RDA)、Pb_(RDA))计算公式;依据_(RDA)变化量曲线中紫光、绿峰、红光、红边、近谷、近峰多个波谱特征区间的Cu_(RDA)和Pb_(RDA)计算值,可明显地区分出叶片的Cu、Pb污染类别;另外,根据实测的玉米叶片中叶绿素、Cu~(2+)、Pb~(2+)含量与叶片重构光谱的多重分形谱参量之间相关性,构建了叶片中Cu~(2+)、Pb~(2+)含量反演的线性回归预测模型,经验证模型精度较高。