基于高光谱的北京铁矿区土壤重金属镍元素含量反演研究

运用高光谱数据对北京典型铁矿区土壤重金属镍含量进行建模反演,探索高光谱遥感技术在土壤重金属污染快速监测上应用的可行性。使用便携式地物光谱仪采集研究区土壤样本光谱反射率数据,光谱反射率数据经多种数学变换后,经逐步回归方法筛选最佳特征波段,利用多元线性回归（SLR）和偏最小二乘回归（PLSR）方法建立模型以光谱反射数据对土壤重金属镍元素含量进行反演。基于光谱二阶微分的多元线性回归模型（SD-MLR）的稳定性和精度最高（R2 = 0.842,RMSE = 4.474）,能够良好地预测研究区土壤镍元素含量。光谱数据数学变换能够有效提高其与土壤镍元素含量间的相关性。不同的光谱变换形式建立模型的预测能力和精度有如下关系,光谱二阶微分 > 光谱倒数对数一阶微分 > 光谱一阶微分 > 光谱倒数对数 > 光谱连续统去除 > 原始光谱。采用光谱二阶微分建立多元线性回归模型为研究区土壤镍元素含量反演的最佳模型,可为土壤重金属污染快速监测提供技术参考。     

辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量高光谱预测模型的构建

  目的  建立辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的高光谱预测模型,以便快速获取土壤样品的有机质含量。  方法  对省域内黄土状母质发育土壤进行了样品采集,获取样品有机质含量和高光谱数据;选择原始光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数对数、倒数对数一阶微分、倒数对数二阶微分6种光谱变换数据作为自变量,与土壤有机质含量进行相关分析,选取特征波段,分别建立多元逐步线性回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）3种土壤有机质高光谱线性预测模型,并进行了支持向量机（SVM）方法的非线性模型拟合。  结果  土壤有机质含量与其光谱反射率呈负相关关系,对光谱进行不同的数学变换,可以提高土壤有机质含量与光谱反射率的相关性,其中一阶微分和二阶微分的提升效果最佳;相同光谱数据在不同模型中建模精度存在显著差异,以原始光谱反射率一阶微分为自变量的PLSR模型精度最高,建模集和验证集的决定系数（R2）分别为0.958和0.976;3种线性方法建立的最佳预测模型的检验精度为:PLSR > SMLR > PCR。  结论  PLSR模型是辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的最佳高光谱预测模型,且基于特征波段的建模效果优于全波段;SVM非线性模型的预测精度较低。     

利用高光谱遥感技术监测小麦土壤重金属污染

为了探讨基于小麦叶片高光谱间接估测土壤重金属含量的潜力,该研究以江苏省宜兴市徐舍镇为研究区域,于2019－2020年采集农田土壤样品和小麦叶片光谱,经7种不同的光谱变换预处理后,以遗传算法（genetic algorithm,GA）优化的偏最小二乘回归算法（partial least squares regression,PLSR）对预处理后的光谱建立土壤重金属镉（Cd）和砷（As）含量的估测模型,并对模型结果进行精度评价。研究结果表明：1）光谱预处理技术能够突出光谱中的一些隐藏信息,对小麦叶片光谱进行微分变换、多元散射校正、标准正态变换等数学变换后更加有利于提取光谱敏感信息。2）GA-PLSR相较于一般的PLSR方法提高了模型精度,将GA用于光谱波段选择可以优化模型精度和提高稳定性。3）土壤Cd含量的最佳估测模型为标准正态变换预处理光谱与GA-PLSR结合,其外部验证的决定系数为0.87、均方根误差为0.04 mg/kg、相对分析误差为2.72;土壤As含量的最佳估测模型为多元散射校正预处理光谱与GA-PLSR结合,其外部验证的决定系数为0.91、均方根误差为0.32 mg/kg,相对分析误差为3.25。因此,能够利用小麦叶片高光谱间接估测土壤重金属Cd和As含量,该研究为将来实现定量、动态、无损遥感监测大面积农田土壤重金属污染状况提供参考依据。     

高标准基本农田建设区域土壤重金属含量的高光谱反演

为快速高效的获取高标准基本农田建设区域土壤重金属信息,以新郑市高标准基本农田建设区域为研究对象,共采集154个土壤样品,在室内利用ASD Field Spec3型地物光谱仪获得土壤高光谱数据,对土壤样品在400~2 400 nm的光谱反射率进行多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和Savitzky-Golay(SG)平滑后,进行一阶微分(first order differential reflectance,FDR)和二阶微分(second order differential reflectance,SDR)变换,并与Cr、Cd、Zn、Cu、Pb 5种重金属含量进行相关性分析,遴选出通过P=0.01显著性检验的高光谱特征波段作为反演模型的自变量,采用116个建模集样本构建偏最小二乘模型(partial least square regress,PLSR),通过精度检验筛选每个土壤重金属的最佳反演模型,并采用最佳地统计插值方法对高标准基本农田建设区域土壤重金属进行空间插值。结果表明:Cr的SDR-PLSR模型为最佳反演模型(R~2=0.88,RPD=1.68),Cd的R-PLSR模型为最佳反演模型(R~2=0.70,RPD=1.50),Zn的R-PLSR模型为最佳反演模型(R~2=0.88,RPD=2.05),Cu的R-PLSR模型为最佳反演模型(R~2=0.99,RPD=3.36),Pb的SDR-PLSR模型为最佳反演模型(R~2=0.93,RPD=3.16);采用构建的土壤重金属的最佳模型,对土壤重金属含量进行空间插值,结合高标准农田建设标准可知Zn含量符合土壤环境质量Ⅱ类标准且均低于土壤背景值,Cr、Cd、Cu和Pb符合土壤环境质量Ⅱ类标准,但是部分区域超过了土壤背景值。该研究为高光谱反演模型用于高标准基本农田建设区域土壤基础信息的实时监测提供了参考。     

基于RF和连续小波变换的露天煤矿土壤锌含量高光谱遥感反演

露天煤矿周边存在潜在重金属污染隐患,快速获取土壤重金属空间分布是土壤污染评价、土地复垦与修复的前提。传统调查方法费时费力且易造成对环境的二次污染,高光谱遥感为土壤重金属反演提供了新的视角。该研究以某露天煤矿土壤锌（Zn）含量为研究对象,采集了111个原位表层（0～20 cm）土壤样品及反射光谱;对样品反射光谱进行Savitsky-Golay（SG）平滑、连续统去除（Continuum Removal,CR）和连续小波变换（Continuous Wavelet Transform,CWT）以降噪和增强;利用Boruta算法确定特征波段;采用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和随机森林（Random Forest,RF）构建土壤Zn含量反演模型,使用留一交叉验证评估反演模型精度以确定最优反演模型;基于最优反演模型,利用空间插值方法绘制土壤Zn含量空间分布图。结果表明：1）CWT可有效降低光谱噪声,增强光谱响应。2）Boruta算法能消除光谱信息冗余,并能有效提取特征波段;特征波段的数目随CWT分解尺度和光谱测量条件变化。3）RF估算土壤Zn含量性能优于PLSR,且RF结合CWT具有较好的土壤Zn反演能力;最优野外原位光谱反演模型精度（建模集R2=0.92,验证集R2=0.54）低于实验室光谱反演模型（建模集R2=0.95,验证集R2=0.72）。4） 土壤Zn空间分布表现出显著的异质性,呈现高值集中于研究区西南部和东北部的特征。研究结果可为利用高光谱遥感开展露天矿区土壤重金属反演提供借鉴,为其他类似区域土壤污染评价、土地复垦与整治、土壤修复提供前提与依据。     

煤炭矿区耕地土壤有机质无人机高光谱遥感估测

为监测煤炭矿区不同沉陷阶段耕地土壤质量状况,实现矿区土地复垦和耕地质量保护,以山西省长治王庄煤矿周边3种处于不同沉陷阶段的耕地为例,使用无人机搭载高光谱相机进行影像获取,并在研究区内进行土壤样品采集及室内光谱测定。通过对光谱反射率进行倒数、一阶微分、二阶微分、多元散射校正4种不同形式的变换,分析转换后的光谱反射率和实测有机质含量的相关性,筛选出相关系数较高的敏感波段。利用多元线性回归（Multiple Linear Regression,MLR）、偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和BP神经网络（BP Neural Network,BPNN）3种模型对有机质含量建立预测模型,并对模型预测结果进行精度评价,选用较优模型代入无人机高光谱影像进行有机质含量填图,得到耕地范围内的土壤有机质分布情况,并对处于不同沉陷阶段的耕地土壤有机质空间分布差异及其驱动因子进行分析讨论。结果表明：1）采煤沉陷区耕地土壤有机质含量与经过多元散射校正变换的光谱曲线相关性最高,敏感波段为463.75～492.45 nm,870.79～932.58 nm处,最大相关系数为0.63。2）经过多元散射校正处理的光谱曲线运用偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型预测有机质含量精度要明显高于多元线性回归模型,预测精度分别达到0.863和0.884,可以用于有机质含量的估测。3）采煤沉陷区耕地土壤有机质分布情况表现为煤炭开采未扰动区耕地土壤有机质分布较为均一,均值为26.94 g/kg,总体上处于中上等水平;煤炭开采扰动稳沉区耕地土壤有机质高低值分化明显,整体分布呈现较大空间分异性;煤炭开采扰动区介于二者之间。矿区有机质含量大小关系为煤炭开采未扰动区耕地>煤炭开采扰动区耕地>煤炭开采扰动稳沉区耕地。     

河北铅锌尾矿库区土壤重金属含量高光谱反演方法对比

为更好地研究利用光谱反映的土壤重金属信息，实现具有多重金属复合污染问题的铅锌矿区土壤重金属含量高光谱快速估测，该研究以河北省某铅锌矿区为例，首先对研究区土壤的Cu、Cr、Ni、Zn、Cd、Pb污染状况进行了评价分析，其次基于实验室高光谱数据，组合变换光谱、特征变量和反演算法形成不同反演策略，通过各反演策略下的重金属反演精度比较，定量分析不同光谱预处理、特征选择和建模算法的优劣与适应性，构建最优反演模型。研究结果表明：1）研究区土壤Cr、Ni清洁程度较好，其余Cu、Zn、Cd、Pb均有不同程度污染；参比当地土壤背景值，区域内梅罗综合污染指数均值29.7，为重度污染，潜在生态风险因子均值1330.3，处于高生态风险状态；2）光谱预处理可以增强土壤重金属信息表达。其中，光谱微分效果较好，但易受噪声影响，而多元散射校正、标准正态变量、倒数对数变换可以进行光谱去噪，提升处理效果；3）特征选择方法中，相关系数法选择特征波段数目多，不同重金属反演R² 差异较大；Boruta法选择特征波段数目少，不同重金属反演R² 差异较小；4）BPNN、XGBoost可以较好描述重金属含量与光谱的非线性关系，相较于其他算法具有更好表现，分别实现了Cr、Ni、Zn和Pb、Cd的最优反演，SVMR实现了Cu的最优反演。研究表明，不同的光谱预处理、特征选择与建模算法对于土壤重金属含量的反演均具有较大影响，选择合适的处理、建模算法可以有效提升反演精度。该研究为进一步实现高效、准确、大范围遥感监测铅锌矿区土壤重金属污染状况提供参考依据。     

基于高光谱数据的盐荒地和耕地土壤盐分遥感反演优化

盐荒地作为研究区的"临时盐库"，其土壤盐分远高于研究区平均水平，因此探究不同土地利用类型土壤盐分的光谱响应差异以及对盐分遥感模型的影响，是实现不同土地类型土壤盐分反演值更加接近真实值的重要途径。该研究以河套灌区永济灌域为例，针对耕地和盐荒地土壤分别进行原位高光谱测定（FieldSpec 4 Hi-Res，ASD），对光谱数据进行多种光谱变换（基础数学变换、导数变换及光谱指数）后，分别基于特征波长和特征光谱指数构建单一土地类型盐分反演模型（耕地（Agricultural Land，AL）、盐荒地（Salinized Wasteland，SW））和整体盐分反演模型（耕地+盐荒地（Agricultural Land + Salinized Wasteland，AL+SW）），对比分析2种建模方式下的模型精度，提出区域土壤盐分遥感反演的最佳建模方式。结果表明：AL、SW和AL+SW中土壤样本数据的平均含盐量分别为5.09、13.42和7.09 g/kg，且在各等级盐分区间内，SW的光谱反射率均大于AL，其中轻度盐化土、中度盐化土和重度盐化土的光谱反射率平均差值分别为0.040、0.020和0.034；光谱变换和光谱指数均能有效改善不同土地类型中土壤盐分与光谱的相关性。相比基础变换（倒数、对数、根式等），导数变换不仅增大了敏感波长的范围，还使得特定波长处相关系数得到显著提升。不同土地类型中基于特征光谱指数的模型精度均高于基于特征波长的模型；单一土地类型盐渍化反演模型明显提高了区域土壤盐分的反演精度，单一土地类型盐渍化反演模型中（AL、SW模型）各变换下光谱指数模型平均R2相比整体模型（AL+SW模型）由0.50提高到了0.61，其中基础变换、一阶导数和二阶导数模型平均R2相比整体模型分别提高了0.06、0.11和0.17，同时，基于最优光谱指数的单一土地类型盐渍化反演模型平均R2相比整体模型由0.74提高到了0.92。因此，当区域中存在盐分相差较大的多种土地利用类型时，对不同土地利用类型单独构建土壤盐分反演模型能确保反演结果更接近实际情况。     

基于HJ-1A超光谱影像的县域尺度耕地土壤速效磷含量遥感制图研究

及时、准确地获取耕地土壤养分含量信息,对于作物田间管理、产量提升和耕地环境保护具有重要意义。本研究基于HJ-1A超光谱遥感影像数据,结合野外实测样本,通过光谱反射率多种数学变换,利用相关性分析法提取土壤速效磷含量的敏感波段及特征波段组合,然后基于多元回归分析方法,建立各种敏感波段组合的土壤速效磷光谱诊断模型,筛选最优诊断模型,并基于野外样本开展精度验证,实现耕地土壤速效磷含量的空间制图。研究结果表明,土壤速效磷含量与四种微分变换形式的相关性较高,而与其他四种非微分形式的相关性较低;其中反射率对数的一阶微分的预测模型决定系数R2最大,可达到0.70,且均方根误差最小,因此确定光谱反射率对数的一阶微分预测模型为土壤速效磷含量的最优诊断模型,并可据此实现研究区耕地土壤速效磷含量的空间制图;利用未参与建模的野外样本进行精度验证,检验样本的决定系数R2为0.67,均方根误差RMSE为15.31 mg kg-1。因此,以环境小卫星超光谱影像为数据源,基于多元回归分析方法,可建立具有较高精度的土壤速效磷含量预测模型,实现县域尺度的耕地土壤速效磷含量空间制图。     

利用光谱技术分析北京地区农业土壤重金属光谱特征

采用ASD光谱仪测量111个北京地区农业土壤样本光谱曲线基础上,利用光谱分析的方法探索北京地区农业土壤中8种土壤重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg)含量与可见-近红外光谱反射率的相关关系,分析土壤重金属的光谱特征,为基于遥感光谱监测土壤重金属含量提供基础。主成分分析和光谱变量与土壤重金属相关分析的研究结果表明,一阶微分光谱最适于获取土壤中的重金属元素信息,并且土壤重金属含量与反射光谱之间存在显著相关关系,最高相关系数达到а=0.01水平显著相关,中心波长在415~570 nm以及大于950 nm的光谱部分是土壤重金属特征光谱的主要分布范围。     

基于连续小波变换和随机森林的芦苇叶片汞含量反演

植物重金属污染是当今世界面临的重大生态环境问题之一,高光谱技术为快速、大面积监测植被重金属含量提供了可能性。本研究以重金属汞(Hg)和湿地植物芦苇为研究对象,采用连续小波变换(CWT)和随机森林(RF)算法相结合的方法建立芦苇叶片总汞含量反演模型,以期寻求一种较为精准的植物汞污染反演模型,未来可通过高光谱技术建立模型来无损、快速估测湿地植物重金属汞污染情况,为湿地生态系统的监测提供方法支持。结果表明:芦苇叶片总汞含量敏感波段主要分布在可见光波段419~522 nm、664~695 nm和724~876nm以及近红外波段1 450~1 558 nm和1 972~2 500 nm;经CWT变换后,小波系数与叶片总汞含量的相关系数绝对值提高0.04~0.18,所构建的预测反演模型拟合效果R~2提高0.107~0.177,模型精度RMSE提高0.008~0.013,其中利用经小波变换的去包络线光谱(CR-CWT)数据建立的RF模型对芦苇叶片总汞含量的反演精度和拟合效果最优(R~2=0.713,RMSE=0.127);同时在土壤总汞含量约为20 mg?kg~(-1)时,采用CR-CWT数据构建RF模型的方法来反演芦苇叶片总汞含量更为准确和可靠(R~2=0.825,RMSE=0.051)。因此,利用RF算法进行植被重金属含量的反演具有一定的现实可行性,而结合CWT后所构建的反演模型对指导植被重金属含量监测更具参考价值,应用前景广阔。     

荒漠土壤有机质含量高光谱估算模型

为解决荒漠土壤有机质含量高光谱估算存在的困难,提高土壤有机质含量估算的精准性,该文对准噶尔盆地东部荒漠土壤进行采样、化验分析和光谱测量、处理,分析土壤光谱与有机质含量的相关性,确定敏感光谱波段,建立荒漠土壤有机质含量多种高光谱估算模型,旨在通过模型精度的比较,确定最优模型。结果表明：反射率、倒数对数光谱与荒漠土壤有机质含量相关性低,而经过一阶微分、二阶微分变换后,相关系数有所提高,部分波段的相关系数通过0.01显著水平的检验,可以用来荒漠土壤有机质含量的估算;一元线性回归建立的估算模型的精度低,不适用荒漠土壤有机质含量高光谱的估算。荒漠土壤有机质多元逐步回归模型的二阶微分、倒数对数二阶微分修正决定系数得到了较大提高,分别提高了0.22和0.31,均方根误差下降了0.66和0.80,建模精度高于一元线性回归模型。荒漠土壤有机质一阶微分、二阶微分光谱的最小偏二乘回归模型的决定系数比其多元逐步回归模型提高了0.07、0.04,一阶微分、二阶微分均方根误差都下降了0.11,二阶微分偏最小二乘法回归模型是该研究所建12个模型的最优估算模型。在多元逐步、偏最小二乘回归模型中,最优估算模型是二阶微分模型,因而用偏最小二乘法回归估算荒漠土壤有机质含量是个可行的方法。该研究的成果为荒漠土壤有机质高光谱遥感分析提供了支撑,实现荒漠土壤有机质监测的时效性、准确性,为区域生态环境的修复提供依据。     

基于WorldView-3多光谱和关键环境变量的土壤镉含量反演

快速准确获取农田土壤重金属含量对区域土地质量评估和粮食安全至关重要。该研究以江西省仙槎河流域小龙钨矿周边农田土壤为研究对象,采用WorldView-3多光谱影像提取光谱反射率并进行光谱变换处理,同时考虑了地形、人类活动和土壤属性等影响农田土壤镉（Cd）含量空间分布的关键环境因子,将光谱、环境变量、光谱与环境变量分别作为模型的自变量,选取了偏最小二乘（Partial Least Squares Regression,PLSR）、支持向量机（Support Vector Machines,SVM）、BP神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）和随机森林（Random Forest,RF）4种回归算法构建土壤Cd含量预测模型,并利用精度评价指标优选出最佳反演模型。结果表明：仅输入多光谱特征进行Cd含量反演的模型精度总体偏低,R2低于0.2。相比之下,单独输入环境变量的模型精度结果最为理想,最优模型（RF）精度R2可达0.782。然而,融合光谱信息与环境变量共同建模后并未显著提高模型精度,反而导致较优模型（RF）精度略微降低,R2为0.693。研究结果表明,关键环境协变量是决定研究区农田土壤重金属Cd空间分布反演的重要变量,而利用多光谱信息进行土壤重金属反演的能力有限。此外,随机森林模型是预测土壤重金属空间分布的有效手段。     

基于高光谱的复垦农田土壤有机质含量估测

为了快速准确估算矿区复垦土地土壤有机质含量,以永城矿区复垦农田为例,在土样有机质含量测定和高光谱数据测量的基础上,对土壤高光谱数据进行多种预处理并与有机质实测含量进行相关性分析,利用相关系数进行P=0.01水平显著检验,确定敏感波段,建立一元线性回归、多元逐步回归和偏最小二乘回归等多种有机质含量与高光谱估测模型。结果表明:经过数学变换的土壤光谱反射率与土壤有机质含量相关性显著提高,复垦区土壤光谱经过多元散射校正和一元微分处理并利用偏最小二乘回归模型建模预测效果最好。当前较少有研究对矿区复垦农田土壤有机质进行高光谱估测,本研究成果可为有效利用高光谱遥感技术,快速、有效地测定复垦农田土壤有机质含量提供技术支撑。     

基于灰度关联-岭回归的荒漠土壤有机质含量高光谱估算

为改善高光谱技术对荒漠土壤有机质的估测效果,该文采集了以色列Seder Boker地区的荒漠土壤,经预处理、理化分析后将土样分为砂质土和黏壤土2类,再通过光谱采集、处理得到6种光谱指标:反射率(reflectivity,REF)、倒数之对数变换(inverse-log reflectance,LR)、去包络线处理(continuum removal,CR)、标准正态变量变换(standard normal variable reflectance,SNV)、一阶微分变换(first order differential reflectance,FDR)和二阶微分变换(second order differential reflectance,SDR)。通过灰度关联(gray correlation,GC)法确定SNV、FDR、SDR为敏感光谱指标,采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)法和岭回归(ridge regression,RR)法,构建基于敏感光谱指标的土壤有机质高光谱反演模型,并对模型精度进行比较。结果表明:砂质土有机质含量的反演效果要优于黏壤土;基于SNV指标建立的模型决定系数R~2和相对分析误差RPD均为最高、均方根误差RMSE最低,所以SNV是土壤有机质的最佳光谱反演指标;对SNV-PLSR模型和SNV-RR模型综合比较得出,SNV-RR模型仅用全谱4%左右的波段建模,实现了更为理想的反演效果:其中,对砂质土有机质的预测能力极强(R_p~2为0.866,RMSE为0.610 g/kg、RPD为2.72),对黏壤土有机质的预测能力很好(Rp2为0.863,RMSE为0.898 g/kg、RPD为2.37)。荒漠土壤有机质GC-SNV-RR反演模型的建立为高光谱模型的优化、土壤有机质的快速测定提供了一种新的途径。