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。