玉米叶片铜污染的EEMD-MA-FD光谱诊断模型

以铜为例探讨重金属不同胁迫浓度下玉米叶片光谱的微弱信息量差异,在2017年测定的玉米叶片光谱数据和Cu~(2+)含量的基础上,结合集成经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)、Mallat算法(MA)和分形维数(Fractal dimension,FD)构建EEMD-MA-FD光谱诊断模型来进行光谱弱信息变换监测。与红边最大值、蓝边最大值等常规重金属污染监测方法进行对比分析,验证EEMD-MA-FD模型在玉米叶片铜污染监测中的优越性,最后利用2016年采集的光谱数据作为检验数据验证模型的稳定性。结果显示,玉米叶片Cu~(2+)含量与EEMD-MA-FD模型结果存在较强的相关性,相关系数为-0.942 2,检验数据Cu~(2+)含量与模型结果相关系数为-0.993 7,与实验结果有较高的一致性。由此验证了EEMD-MA-FD诊断模型在农作物重金属铜污染监测中的可行性。     

铜胁迫下玉米叶片污染信息监测模型

设置不同浓度铜离子(Cu~(2+))胁迫梯度(0、250、500μg/g)玉米盆栽试验,并测量各胁迫梯度下玉米叶片的光谱数据以及玉米叶片中的Cu~(2+)含量。在谐波处理、包络线去除、离散小波多层分解的基础上,将光谱特征吸收面积与小波能量熵相结合,构建探测玉米叶片Cu~(2+)污染信息的光谱特征吸收面积-小波能量熵(SCA-WEE)模型,并与光谱角、光谱相关系数等常规相似性测度方法和绿峰高度、红边位置、红边最大值等常规污染信息监测方法作比较分析。结果表明,SCA-WEE模型能够明显区分受污染的玉米光谱,与玉米叶片中Cu~(2+)含量的相关系数达到0.985 6,说明该模型能够有效甄别极度相似光谱之间的微小差异并判别玉米叶片的污染程度。最后基于不同时期的检验数据验证了SCA-WEE模型在玉米重金属污染监测方面的可行性和稳健性。     

铜离子胁迫下玉米叶片污染信息的SM-DMFD探测模型

通过设置不同浓度铜离子(Cu2+)胁迫梯度的玉米盆栽实验,在采集了不同类型玉米叶片的光谱数据以及测定其Cu2+含量的基础上,通过建立叶片光谱变异的信息甄别模型(SM),并采用光谱谐波分析(HA)预处理、经验模态分解(EMD)、离散小波多层分解、量规法分形维数(DMFD)计算等方法,构建了玉米叶片光谱污染信息的SM-DMFD探测模型。同时,利用常规的绿峰高度(GH)、红边位置(REP)、红边最大值(MR)、红边一阶微分包围面积(FAR)和盒维数法(BDM)等植被重金属污染信息监测方法进行应用结果比较与分析,实验结果表明:SM-DMFD模型应用所得DMFD值与所测玉米叶片中Cu2+含量的相关系数R和拟合判定系数R2分别达到0.986 0和0.972 3,说明该模型能够有效甄别光谱间差异信息并能判别叶片的污染程度,从而验证了SM-DMFD模型在玉米的Cu2+污染信息监测方面具有更好的有效性和优势。而且,通过对玉米污染信息不同探测方法的监测结果进行可视化,也验证了SM-DMFD模型监测效果最为理想。     

基于SD-SWT的铜胁迫下玉米光谱奇异性甄别与污染监测

为甄别重金属铜(Cu)胁迫下玉米光谱的弱差及奇异信息以监测玉米受Cu污染的程度,于2017年设置多浓度Cu胁迫下玉米培株盆栽实验,测定玉米叶片反射光谱和Cu含量数据,将一阶光谱微分(SD)和离散平稳小波变换(SWT)相结合,定义并提取小波奇异指数(WSI),进行光谱的奇异性甄别,并与常规的光谱特征参数进行对比;结合逐步多元线性回归(SMLR)算法,构建玉米叶片Cu含量的WSI-SMLR反演模型,同时利用不同年份采集的玉米叶片反射光谱和Cu含量数据验证反演模型的可行性及稳定性,并与一些已有的类似研究成果进行对比。结果表明:相比于常规的光谱特征参数,WSI与玉米叶片中的Cu含量有更显著的相关性及线性关系,可用来监测玉米叶片中的Cu含量变化;与一些已有的类似研究成果相比,WSI-SMLR模型反演玉米叶片中Cu含量的精度更高且更稳定。研究验证了小波奇异指数在监测玉米Cu污染方面具有有效性和优越性,为监测农作物重金属污染提供了新的光谱奇异指数与技术方法。     

铜离子、铅离子胁迫的玉米冠层微分光谱与污染效应

通过设置玉米在不同浓度重金属铜、铅处理下的污染试验,测定玉米冠层在不同浓度重金属铜、铅污染下的高光谱反射率及其对应玉米叶片中的叶绿素、铜含量,分析玉米叶片中的叶绿素含量与土壤中重金属铜、铅浓度的关系,受不同浓度重金属铜、铅污染的冠层光谱的一阶、二阶、三阶、四阶微分光谱及其所对应的微分光谱角的区别,以及微分光谱及其所对应的微分光谱角与叶片中重金属铜含量的相关性。结果表明,玉米叶片中的叶绿素含量与土壤中Cu2+、Pb2+含量呈负相关;微分光谱波段位置的微分值和微分光谱角值可明显分辨受不同浓度重金属铜、铅的污染,微分光谱波段位置的微分值和微分光谱角值与叶片中重金属铜含量有显著相关性。     

基于SD-SVD-Burg的玉米叶片铜铅污染甄别与程度诊断

为研究一种快速甄别作物受重金属污染的元素类别和所受污染程度的方法,于2017年设置不同梯度铜(Cu)、铅(Pb)胁迫下的玉米盆栽实验,对玉米的紫谷、绿峰和红边3个光谱特征区间的高光谱数据进行光谱一阶微分和奇异值分解处理,并结合Burg算法绘制功率谱密度曲线,同时利用2014年采集的光谱数据作为验证组检验该模型的稳定性。结果表明:健康玉米叶片与不同浓度Cu、Pb胁迫下玉米叶片光谱信号的功率谱密度曲线的波峰数及波峰坡度均不相同。功率谱曲线平均功率和玉米叶片中Cu、Pb含量的相关系数最高可达0.9958,证明该方法在对玉米进行污染元素种类辨别和污染程度诊断方面具有可行性,不同年份Cu与Pb胁迫下绿峰功率谱曲线平均功率与玉米叶片中Cu、Pb含量的相关系数分别为0.9213和0.9915,进一步验证该算法在玉米Cu、Pb污染诊断方面具有稳定性与普适性。     

干旱胁迫对玉米叶片的影响

综述水分胁迫对玉米叶片形态结构和生理生化性能的影响,并进行展望。     

镧对铜胁迫下玉米幼苗叶片抗氧化系统的影响

为探讨La促进作物生长、增强抗逆性的生理基础,以玉米(Zea maysL.)幼苗叶片为材料,研究了Cu2+胁迫下La3+对玉米幼苗抗氧化系统的影响.结果表明:0.5 mmol/L Cu2+处理促进了脯氨酸(Pro)、可溶性糖和丙二醛(MDA)的积累,显著提高了细胞质膜透性(RMP)及POD和CAT的活性;随着La3+浓度的升高,Pro、可溶性糖和MDA含量先下降后上升,保护酶POD和CAT活性呈下降-上升-下降趋势.说明适宜浓度的La3+降低了细胞内Cu2+胁迫诱导的膜脂过氧化产物和渗透物质的积累,延缓膜透性的增加,缓解了活性氧自由基的产生,从而缓解Cu2+对玉米幼苗的伤害,La3+最佳作用浓度为80 mg/L,La3+浓度160 mg/L及以上则与Cu2+协同作用加剧对玉米幼苗的伤害.     

水分胁迫对玉米叶片光合作用的影响

试验在盆栽人工控制水分的条件下,选用耐旱性不同的玉米杂交种沈单10、掖单13号和丹玉13号为试验材料,比较了不同水分胁迫强度对不同耐旱性玉米杂交种叶片光合作用的影响。结果表明,水分胁迫下玉米叶片光合速率随胁迫增强而下降,而在重度胁迫下光合速率显著下降。     

菌肥对铜污染土壤玉米苗期光合特性的影响

采用盆栽试验,研究了在铜(100 mg·kg-1)污染土壤中,施用菌肥(0,50,100,200 g)对不同品种玉米(晋单56号、长玉16号、大正2号)苗期光合特性(净光合速率、胞间CO2浓度、蒸腾速率和气孔导度)的影响。结果表明:(1)施入菌肥100 g,大正2号、长玉16号和晋单56号玉米的苗期净光合速率、蒸腾速率和气孔导度的值有明显的增加,且含量均高于其他处理,胞间CO2浓度均低于其他处理。(2)大正2号玉米在施用菌肥100 g处理下,苗期叶片净光合速率、蒸腾速率和气孔导度的含量均高于其他品种玉米,而叶片的胞间CO2浓度含量低于其他品种玉米。4种光合特性的值分别为:8.34,3.08,69.3,23.3μmol·m-2·s-1。由此可见,在铜污染土壤中施入菌肥,对不同品种玉米苗期净光合速率、蒸腾速率和气孔导度均有明显的促进作用,对胞间的CO2浓度有明显的抑制作用,即大正2号玉米在施用菌肥100g时,苗期光合作用最强。     

基于希尔伯特-黄变换与小波变换的无定河径流变化周期对比分析

【目的】对基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)与小波变换的径流周期分析方法进行比较,为选择适合研究流域的径流变化周期判定方法提供参考。【方法】采用HHT与小波变换,对无定河流域干流上的代表水文站白家川站1956-2009年天然径流资料进行分析,探讨2种方法在分析无定河流域年径流变化周期上的差异性。【结果】无定河天然径流演化模式由4个本征模态函数和1个零均值趋势项组成,通过分析各个固有模态函数(Intrinsic Mode Function)分量,由希尔伯特谱及经验分解图可以看出,不同尺度径流波动对径流演变的作用为,随尺度增大,径流平均周期由短变长,由年际变化转为代际变化。无定河流域天然径流演化存在3,7,12和21～22年的近似周期。通过小波系数实虚部及模、模方等值线图,判定其径流丰枯变化及主要周期中心为7,25,40和53年。【结论】基于HHT与小波变换的径流周期分析方法的计算结果基本吻合,但小波分析只能分析出近似周期,而HHT分析还可发现年内变化和年际变化在周期变化中占主导作用,表明HHT方法更为优越。     

小波变换与傅里叶变换相结合的暂态谐波分析方法

结合小波变换良好的时频局部化特性和傅里叶变换良好的频域分析特性,提出小波变换与傅里叶变换相结合的暂态谐波分析方法。利用傅里叶变换和静态小波变换得到被测信号频域特性和时域特性,再结合连续小波变换得到暂态谐波的时频特性。理论分析和仿真试验结果表明,利用本方法得到的暂态谐波幅值与理论值一致。本方法能够准确分析电网中的暂态谐波,可为电力系统暂态谐波的分析和治理提供依据。     

基于小波变换的图像融合算法的实现

图像融合技术能综合多幅图像满足人们要求,日益受到研究者的重视,现已广泛应用于医学、遥感、计算机视觉以及其他领域。有效实用的融合算法是进行图像融合的关键。文章着重讨论了基于小波变换的融合方法(基于像素的融合规则)及其实现方式,经仿真取得很好的效果。     

基于小波变换的树木年轮微密度信号处理

对树木年轮微密度信号进行分析,采用小波多分辨分析方法获取微密度近似信号,并通过重构误差和相位一致性分析,选出适于微密度信号多尺度分析方法的最优小波基.结果表明,小波变换有利于年轮微密度边界点识别和总体趋势分析;db5小波重构精确高、相位失真误差小,是树木年轮微密度信号小波变换的最优小波基.     

基于LOADEST模型和小波变换的河流氮磷污染动态分析

河流中污染物负荷量的估算及其演变规律的分析是开展流域非点源污染治理的基础。然而,常见的每月1～2次的低频率人工采样水质监测资料并不能反映河流水体中负荷量的每日连续变化。基于2003—2016年浙江省长乐江出口断面每月1次的水质监测资料,建立和验证了该河流总氮(TN)和总磷(TP)负荷量估算的LOADEST模型。应用该模型和连续的流量资料,核定了研究期间长乐江TN和TP的每日负荷量。结果表明,2003—2016年间长乐江TN年平均负荷量为(2 207.71±862.48)t·a^-1,TP年平均负荷量为(71.43±31.56)t·a^-1。TN和TP的日均负荷量变异较大,分别为(6.04±11.81)t·d^-1和(0.19±0.26)t·d^-1,它们在研究期间总体均呈上升趋势。采用小波分析方法,进一步揭示了研究期间长乐江TN和TP负荷量变化的基本规律。结果显示,长乐江TN负荷量以18个月的时间跨度为主发生着多时频的周期性变化;TP负荷量的变化主周期与TN负荷量的变化类似,但变化强度相对较弱。TN和TP负...     

基于污染种类判别特征的作物Pb、Cu污染种类判别

为判别作物中的重金属污染种类,开展了Pb、Cu胁迫下的典型作物（玉米）培育实验,获取了作物叶片的高光谱数据与Pb、Cu污染信息。首先对光谱进行分数阶、整数阶导数变换,而后利用差值比光谱指数构建特征参量以组成Pb、Cu污染种类判别特征（DFLCPT）,最终基于DFLCPT数据构建了用于作物Pb、Cu污染种类判别的随机森林分类（RFC）、K-最邻近分类（KNNC）、支持向量机分类（SVC）、高斯过程分类（GPC）模型。结果表明：在依托多种导数光谱构建的差值比光谱指数（DRSI）中,以0.9阶导数光谱为基准的DRSI[2 412,1 223,636]与样本Pb、Cu污染种类的相关系数绝对值最大,为0.764 1;在依托多维度DFLCPT(DFLCPTn D)建立的SVC、RFC、KNNC、GPC玉米Pb、Cu污染种类判别模型中,RFC模型的效果优于SVC、KNNC、GPC模型,其在训练集与验证集中取得的最高正确率均为100%,精度较好,稳定性较强。研究表明,依托DFLCPT的模型在Pb、Cu污染种类判别中达到了预期效果,可为大规模的作物重金属污染种类判别提供一定的技术支撑。     

基于小波变换的IRS与TM遥感卫星影像融合

本研究在整体小波变换融合方法基础上，提出了基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法，并以多光谱TM和高空间分辨率IRS-1C全色波段图像为例，与色彩空间变换HIS融合方法进行图像融合效果的比较分析试验。试验表明基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法能在最大限度保持多光谱影像光谱信息的同时，增强了影像的纹理信息。