基于CWT的黑土有机质含量野外高光谱反演模型

为解决黑土有机质含量野外高光谱反演存在的困难,提高反演模型精准性,对吉林省黑土进行了采样、野外光谱测量和室内化验分析,剔除噪声波段,将测得的光谱数据(R)进行倒数的对数[lg(1/R)]及一阶微分(R′)变换,经连续小波变换(CWT)得到了R,lg(1/R)、R′不同分解尺度下对应的小波系数;通过分析R,lg(1/R)、R′及对应小波系数与土壤有机质含量的相关性,得到了显著性强相关的敏感波段;采用多元逐步回归(MSR)及偏最小二乘回归(PLSR)方法建立了黑土土壤有机质含量多种高光谱反演模型。结果表明:常用光谱分析方法中,R′与土壤有机质含量的R2高于R,lg(1/R);经CWT变换后得到的小波系数与土壤有机质含量的R2则提高显著,提高了0.3左右;R-CWT,lg(1/R)-CWT,R′-CWT的两种模型建模集的效果均较显著(R2≥0.75,RMSE≤0.25),且均优于对应的常规变换下的效果;建模集中PLSR比MSR模型更佳;验证集中结果相似,但精度稍低;总体上,经过CWT处理后的模型均具有较高的估测精度,以R′-CWT的PLSR模型最佳,能够较为全面稳定地反演土壤有机质含量。     

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。     

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。     

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GA-SVM的耕地土壤重金属含量高光谱反演方法的研究

为提高耕地土壤重金属含量高光谱反演模型精度,以岳阳县某地区耕地土壤重金属铁（Fe）、砷（As）、铬（Cr）为例,提出了一种遗传算法（GA）优化支持向量机（SVM）的重金属含量反演模型。在对光谱进行SG平滑和10 nm重采样后,利用一阶/二阶微分、倒数对数和连续统去除光谱变换方法增强光谱特征,通过相关性分析筛选最优变换光谱,使用皮尔森相关系数与主成分分析提取各重金属光谱特征变量,分别建立SVM和GA-SVM土壤重金属高光谱反演模型并进行精度验证。结果表明,二阶微分变换光谱与各重金属含量相关性整体最突出;三种重金属在可见光波段490 nm、500 nm、510 nm和530 nm具有共同敏感特征;经GA算法优化SVM参数后,对比SVM回归模型,预测精度有明显提高,其重金属Fe、As和Cr的验证集R2分别为0.968、0.821和0.976;研究结果可为应用遥感技术反演耕地土壤重金属含量提供新的参考。     

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。     

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。     

基于PLSR方法的青海茶卡-共和盆地土壤盐分高光谱遥感反演

摘要：对青海省茶卡地区盐渍土实地调查、采集土壤样品及土壤理化分析的基础上,于实验室测量土样光谱数据,通过PLSR(Partial Least Squares Regression)方法,充分地利用多个与土壤盐分相关的波段组合,综合所有波段信息来定量地估算土壤盐分含量,建立了PLSR土壤盐分反演模型。利用25个土壤样品建模的均方根误差RMSEC = 4.74 mg kg−1(R2 = 0.97),17个独立的检验样本的均方根误差RMSEV=5.72g kg-1(R2 = 0.92)。将模型用于Hyperion星载髙光谱数据进行土壤盐分含量空间分布估算研究,并综合地形及地下水的因素对土壤盐分含量空间分布信息的估算结果进行了评价,结果与实地调查及前人的文献较为一致。揭示了PLSR方法的有效性及Hyperion星载髙光谱数据进行土壤盐渍化探测、土壤盐分定量估算的潜力。     

土壤全氮的无人机高光谱响应特征及估测模型构建

为更好地体现出光谱与土壤全氮（soil totalnitrogen,STN）含量之间的响应关系,实现以高光谱快速估测土壤全氮含量,该研究以无人机搭载高光谱传感器获取农田土壤高光谱影像,提取光谱反射率并进行数学变换,基于灰色关联度和皮尔逊相关系数提取各光谱中土壤全氮含量的敏感波段,基于敏感波段采用偏最小二乘回归（partialleastsquares regression,PLSR）、岭回归（ridge regression,RR）和随机森林（random forest,RF）构建土壤全氮的高光谱反演模型,筛选出最优模型并对研究区土壤全氮含量进行反演制图。结果表明：1）反射率的倒数光谱中的敏感波段（996～1 003 nm）集中在近红外长波范围内,反射率的一阶微分（first derivative of reflectance,FDR）光谱中的敏感波段（398～459、469和472～1 003 nm）和反射率对数的一阶微分光谱中的敏感波段（398～459、463～973和978～1 003 nm）在可见光和近红外范围内都有分布,反射率的一阶微分光谱中的敏感波段（615～625、632和...     

基于机器学习算法的湖滨绿洲土壤电导率高光谱估算模型

  目的  为湖滨绿洲土壤高光谱估算土壤电导率值提供方法支持,实现区域土壤盐分快速估测。  方法  利用实测的土壤电导率值与土壤高光谱数据联合分析,采用竞争自适应重加权采样（CARS）、连续投影算法（SPA）、遗传算法（GA）筛选土壤电导率的特征波段,并基于全波段及特征波段构建BP神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）三种机器学习算法模型,引入偏最小二乘模型（PLSR）进行对照,比较其模型精度。  结果  研究区土壤电导率值变化范围0.02～17.22 mS cm?1,平均值为2.61 mS cm?1,变异系数为134.87%,呈现强变异性;CARS、SPA、GA算法筛选的特征波段将建模输入量分别压缩至全波段数量的0.87%、1.68%、0.70%,减少建模输入量,提升建模速率,变量方法的选择CARS > SPA > GA;三种机器学习算法模型均优于PLSR模型,决定系数（R2）平均增加20.57%,相对分析误差（RPD）平均增加17.84%,土壤电导率高光谱估算模型以CARS-SVM最优,训练集与验证集R2分别为0.76和0.75,RMSE分别为1.79 和1.68 mS cm?1,RPD分别为2.04和2.00。土层深度20 ~ 30 cm的土壤电导率高光谱估算模型精度最高,训练集与验证集R2分别为0.83和0.84,RMSE分别1.37和1.77 mS cm?1,RPD分别为2.41和2.50。  结论  基于CARS-SVM的土壤电导率高光谱估算模型精度高,估算能力最优,可以为湖滨绿洲土壤电导率估算提供科学参考。     

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。     

基于分数阶微分光谱指数的冬小麦根域土壤含水率估算模型

为探讨分数阶微分（fractional-order differentiation,FOD）技术联合光谱指数改善高光谱反演冬小麦根域土壤含水率（soil moisture content,SMC）的效果,该研究以冬小麦为研究对象,测取高光谱反射率和土壤含水率数据,将高光谱反射率经Savitzky-Golay(SG)平滑处理后计算典型光谱指数以此构建偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）、随机森林（random forest,RF）和BP神经网络（back propagation neural network,BPNN）3种土壤含水率反演模型;将高光谱反射率进行0～2.0阶（步长为0.2）的分数阶微分处理后计算比值指数（ratio index,RI）和归一化指数（normalized difference index,NDI）,分析不同阶的RI、NDI与SMC之间的二维相关性,筛选得出敏感光谱指数并分组,以此构建3种反演模型（PLSR、RF和BPNN）。结果表明：不同典型光谱指数与土壤含水率的相关性存在很大差异,相关系数波动范围在0....     

赤泥颗粒对韭菜吸收污染土壤中铅锌的抑制效应研究

采用盆栽试验方法,通过添加赤泥颗粒修复铅锌污染土壤,按照火焰原子吸收分光光度法测定不同时期种植韭菜的土壤中重金属的含量,分析赤泥颗粒对土壤中重金属的钝化行为与机理,确定赤泥颗粒对土壤修复和对韭菜生长促进最佳的添加量。结果表明,赤泥颗粒能缓释OH-,促进重金属铅、锌化学形态转化和抑制生物吸收。铅、锌污染土壤修复的最佳赤泥颗粒添加量为5%,此时,土壤中铅、锌的生物有效态含量在修复期内分别降低了41.03%、26.55%;结合铅锌污染土壤修复与韭菜生长影响,初步确定赤泥颗粒的最佳施用量为1%,此时,土壤中铅、锌的生物有效态含量在修复期内分别降低了24.81%、15.9%;赤泥颗粒对铅锌污染土壤的修复能力大小为铅〉锌。     

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。     

大宝山矿区农田土壤重金属污染及其植物累积特征

对金属矿山选冶活动影响的农田土壤,不同灌溉水源会影响重金属的分布累积特征。根据实际情况将大宝山矿区农田土壤分为污水灌溉区、清水灌溉区、自然修复区和对照区,并进行土壤和植物样品采集,调查研究了土壤的基本理化性质,Cd、Pb、Cu、Zn、Mn 5种重金属的含量和化学形态分布,以及不同区域植物中重金属的含量。结果表明:污灌区Cd、Pb、Cu、Zn的含量最高,是自然修复区和清水灌溉区的1.75倍~10.51倍,对照区最低;Mn在各采样点的含量无显著差别。土壤Cd、Cu、Zn、Pb含量两两之间显著正相关,Mn与Cu、Zn、Cd、Pb呈负相关关系;土壤pH与重金属环境有效态关系密切。残渣态是5种重金属的主要存在形态,有机态含量也较高;Cd的环境有效态含量占总量的比例是其他4种重金属的2倍左右。稻米中5种重金属在清水灌溉区的含量均比污水灌溉区低,其中Cu和Zn的含量在两区域均未超标(NY861-2004),而Pb和Cd的含量严重超标。重金属在自然修复区和清水灌溉区呈现较低的土壤污染和人体健康风险,该研究数据可为金属矿区土壤污染控制提供科学的依据。