城市交通绿地土壤重金属含量的高光谱反演

以交通绿地区土壤Cr、Pb、Zn为研究对象,分析重金属元素与土壤光谱在一阶、二阶等微分变换下的相关性,突出特征波段,通过多元线性逐步回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法,建立光谱与重金属元素含量的最佳模型,并进行精度检验与模型预测。结果表明:光谱微分变换可以有效地提高土壤重金属含量与土壤光谱反射率间的相关性,土壤Cr、Pb、Zn的最大特征波段分别在1 289.41、1 408.35、1 411.9 nm;从模型稳定性和精确性来看,土壤Cr、Pb、Zn在PLSR模型中的R~2分别为0.986、0.809、0.629,依次是MLR模型的1.32、1.14、1.12倍,土壤Cr、Pb、Zn在PLSR模型中的建模RMSE均低于MLR模型,PLSR模型效果较优;与土壤Cr相比,土壤Pb、Zn的MLR和PLSR模型效果较差,这可能与人为因素影响有关。     

基于多源同步数据的闽江下游悬浮物定量遥感

利用2006-09-18的同步Landsat TM数据、水面实测光谱数据和现场水样数据,研究了闽江下游的悬浮物,在这3种同步数据的基础上建立了分别基于实测光谱与影像光谱的悬浮物遥感预测模型.结果表明,实测光谱数据在690nm波长处,归一化光谱反射率与悬浮物浓度达到最大正相关,由690nm和530nm二处的反射率构成的比值预测模型与实测悬浮物浓度的拟合精度最高,最佳拟合模型可表达为SS=116.2(R690/R530)-33.4.TM影像各波段中以(TM2 TM3)2波段组合与实测悬浮物浓度的相关性最佳.由其所建立的影像光谱预测模型与实测悬浮物浓度的拟合精度最高.最佳拟合模型可表达为SS=3793.7(RTM3 RTM2)2-16.5.模型的精度评价表明,实测光谱模型的预测能力要强于影像光谱模型.但二者差异不大.在缺乏地面实测光谱数据时.基于影像光谱的遥感定量模型仍不失为一种预测悬浮物浓度的有效方法,其对闽江下游悬浮物浓度的反演结果能较准确地反映出该区域悬浮物浓度分布的空间差异,具有较高的实用性.     

湖北恩施地区土壤重金属高光谱反演模型研究

文章以恩施地区土壤重金属As、Cd、Cr、Pb、Cu、Zn为研究对象,利用ASD地物光谱仪采集土壤光谱数据,在光谱预处理和相关分析的基础上,采用偏最小二乘回归(PLSR)方法,构建土壤重金属含量与光谱的反演预测模型.结果 表明,平滑处理、一阶导数、去趋势、归一化处理散射校正(SNV)4种光谱处理方法组合使用可以有效地提高模型反演精度;通过对PLSR模型RMSEC、RMSECV、RMSEP、R2Cal 、R2CV 、R2Pred、6种参数分析发现,As、Pb、Cu相比Cd、Cr、Zn在PLSR模型中的测误差值较小且模型的相关性较高,说明模型可以预测As、Pb、Cu 3种元素,该研究为后期采用高光谱遥感影像数据快速监测恩施地区土壤重金属污染情况提供了技术参考.     

龙口市污灌区铅含量高光谱监测研究

为了研究土壤光谱预测重金属Pb含量的可行性,使用重采样、一阶微分、倒数对数、小波分析和去包络线5种光谱数据处理方法,分别测取了样本点的土壤光谱数据和Pb元素含量,并通过逐步回归模型实现了土壤光谱数据对Pb元素含量的预测。研究发现基于倒数对数数据处理方法建立的回归模型精度较高,这表明使用土壤光谱预测Pb元素含量是可行的。     

九段沙上沙海三棱藨草湿地植物与土壤间营养元素含量的灰色关联分析

利用灰色关联分析方法对九段沙上沙海三棱藨草中营养元素含量与不同深度土壤相应元素含量的关联度进行分析,旨在了解海三棱藨草生长过程对不同深度土壤营养元素的吸收程度.结果显示,海三棱藨草生长过程中与深层土壤中N,P,K元素含量关联最密切,关联度顺序是40～60 cm＞15～40 cm＞0～15 cm.与土壤营养元素含量的关联序为N＞K＞P,生长过程吸收的N元素最多,其次是K元素,吸收的P元素最少.不同生长阶段对营养元素的需求程度不同,生长初期与N元素含量关联最密切,旺盛生长期与N,P,K元素含量关联均密切,生长末期与N元素含量的关联程度减小,与P,K元素含量的关联程度增加.     

九段沙上沙海三棱草湿地植物与土壤间营养元素含量的灰色关联分析

利用灰色关联分析方法对九段沙上沙海三棱草中营养元素含量与不同深度土壤相应元素含量的关联度进行分析,旨在了解海三棱草生长过程对不同深度土壤营养元素的吸收程度.结果显示,海三棱草生长过程中与深层土壤中N,P,K元素含量关联最密切,关联度顺序是40～60 cm＞15～40 cm＞0～15 cm.与土壤营养元素含量的关联度顺序为N＞K＞P,生长过程吸收的N元素最多,其次是K元素,吸收的P元素最少.不同生长阶段对营养元素的需求程度不同,生长初期与N元素含量关联最密切,旺盛生长期与N,P,K元素含量关联均密切,生长末期与N元素含量的关联程度减小,与P,K元素含量的关联程度增加.      

基于高光谱的土壤全氮含量估测

基于高光谱(350~2 500 nm)数据,研究了我国中、东部地区5种主要类型土壤全氮含量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了基于偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和特征光谱指数的土壤全氮含量估算模型。结果表明,以500~900 nm、1 350~1 490 nm区域波段反射率经Norris滤波平滑后的一阶导数光谱为基础,构建的基于PLS和BPNN的土壤全氮含量估算模型精度较高,建模决定系数分别为0.81和0.98;独立观测资料检验结果显示,模型预测决定系数分别为0.81和0.93,均方根误差RMSE为0.219 g·kg^-1和0.149 g·kg^-1,相对分析误差RPD为2.28和3.36,说明PLS和BPNN模型对土壤全氮含量具有较高的预测精度。在光谱指数的分析中,基于近红外872 nm和1 482 nm 两个波段的差值光谱指数DI(NDR₈₇₂,NDR₁₄₈₂)对土壤全氮含量最敏感,建模决定系数、预测决定系数、RMSE和RPD分别为0.66、0.53、0.31 g·kg^-1和1.60。比较而言,三种方法估算土壤氮含量的精度顺序为BPNN模型＞PLS＞DI(NDR₈₇₂,NDR₁₄₈₂),基于PLS和BPNN两种方法建立的土壤全氮含量高光谱估测模型具有较高的精度,可以用来精确估算土壤全氮含量;基于两波段构建的DI(NDR₈₇₂,NDR₁₄₈₂)预测效果低于前两者,但也可以用来粗略估测土壤中的全氮含量。     

GF-5高光谱遥感影像的土壤有机质含量反演估算研究

本文基于高光谱遥感影像对土壤有机质含量进行反演估算,以哈尔滨与兴安盟交界处的平原地表土壤为试验对象.首先,基于辐射和几何校正等预处理的高分五号（GF-5）高光谱遥感影像,依据五点采样法采集影像覆盖范围的地表土壤样本共100组,在实验室内进行理化分析等一系列处理获取样本土壤有机质含量数据.然后,运用偏最小二乘法建立高光谱影像土壤沙化指数、土壤退化指数、归一化亮度指数和土壤盐分指数反演土壤有机质含量的估算模型.比较基于原始反射率数据、一节微分反射率数据和4种土壤指数构建的反演模型的预测精度,通过65%的建模样本和35%的预测样本验证表明,反演模型中基于土壤指数建立的反演模型的预测验证精度最高,预测集验证中ρ为0.816,RMSE为1.7287.并将该反演模型运用到高光谱影像的土壤有机质含量的反演估算,实际测量的SOM与影像反演SOM含量变化趋势一致,相关性达到80.023%以上,验证了模型的反演估算精度.     

基于微分变换的湿地植物高光谱全氮反演

叶片全氮含量是监测和诊断湿地植物生理状况及生长趋势的重要指标,利用高光谱技术监测湿地植物氮含量,对于理解湿地生态系统氮循环具有重要意义.为探究湿地植物叶片全氮含量遥感光谱的估算方法,以云南省大理西湖湿地公园优势植物芦苇（Phragmites australis）和茭草（Zizania caduciflora）全氮含量为研究对象,对叶片光谱数据进行预处理并建立二者的关系模型,包括单变量模型、多变量模型（偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型）,并利用决定系数（r²）和均方根误差（RMSE）对模型精度进行检验.结果表明:（1）不同形式的光谱变换增强了植物全氮含量与光谱变量的细节特征,二者的短波红外波段相关性强于可见光近红外波段.芦苇二阶微分（R"）反射率与全氮含量在1682 nm处相关性最强,相关系数为0.70;茭草平方根二阶微分[(R^1/2)"]反射率与全氮含量在1 190 nm处相关性最强,相关系数高达-0.80.（2）不同植物类型相比,利用茭草的变换光谱反射率建立的单变量和偏最小二乘回归模型建模精度都高于芦苇.（3）不同回归模型相比,BP神经...     

基于OHS-D的四龙镇土壤重金属污染反演研究

文章以珠海一号(OHS-D)高光谱遥感卫星影像为主要数据源,利用偏最小二乘回归(PLSR)建模分析方法和地理信息系统的强大空间分析能力,结合实地采样送检化验的土壤重金属含量数据,分析了Pb、As和Cd等重金属离子在OHS-D数据中的光谱特征,建立了土壤重金属含量与OHS-D高光谱数据的偏最小二乘回归模型,对白银四龙镇农田土壤重金属含量反演并进行专题制图。结果表明,Pb和Cd的模型反演能力相当,判定系数R2分别为0.69和0.65,As的反演模型精度最高,R2为0.78。基于OHS-D数据并结合PLSR方法反演白银四龙镇土壤重金属含量,具有方法可行性与结果可靠性,可为珠海一号高光谱数据在土壤重金属反演方面的推广应用提供有益探索。     

基于光谱分析的生物结皮提取研究——以毛乌素沙地为例

利用典型地物高光谱数据和TM遥感影像,对毛乌素沙地处于旺盛生长期(7-9 月)的由苔藓结皮主导的生物结皮进行了提取研究.结果表明:① 苔藓结皮在生长期具有与绿色植物相似的光谱曲线变化趋势;红边参数显示,二者除红边位置非常接近外,红边振幅、红边宽度和红边面积差异均较大;在近红外区域,苔藓结皮比绿色植物的反射率低很多;苔藓结皮无明显的553 nm反射峰;低盖度苔藓结皮(33%)、藻类结皮和植被枯落物在整个波段光谱曲线比较接近,与裸沙相比,三者反射率均较低.② 基于TM影像,用生物结皮指数(BSCI)、归一化植被指数(NDVI)、监督分类和坡度分级相结合的方法提取生物结皮,发现苔藓结皮的像元面积为0.72×10⁴ km²,占研究区总面积的6.43%.     

基于实测光谱的杭州湾悬浮物浓度遥感反演模式

悬浮物是我国近海水质遥感监测的主要参数之一.利用ASD地物光谱仪测量杭州湾水体的反射光谱,同步采集表层水样获取悬浮物浓度,模拟水色卫星MODIS和MERIS的波段设置提取遥感反射率,基于人工神经网络分别建立2种悬浮物浓度的遥感反演模式.实测结果表明,杭州湾水体中悬浮物浓度较高,泥沙含量远远大于叶绿素浓度,平均值分别为705 mg/L和1.164 mg/m³;2个监测站位的悬浮物浓度表现出时空上的差异,尤其是随潮汐变化的短周期变异十分显著;实测水体反射率光谱曲线在650～700 nm之间与800 nm附近分别出现峰值,光谱曲线一阶微分结果显示第一反射峰的位置随着悬浮物浓度增大向长波方向移动.基于神经网络建立的模拟算法充分利用了卫星不同通道的光谱信息,可以同时模拟水体中色素与非色素悬浮物的浓度,模型取得了较好的拟合效果,R²均大于0.95,可以应用于实际卫星遥感反演,尤其是MERIS数据,因其具有相对较高的空间分辨率,在近海水环境遥感监测中的应用前景更为广阔.     

基于模糊神经网络的水稻农田重金属污染水平高光谱预测模型

以吉林省长春一汽厂附近3块不同重金属污染状况的水稻实验样地为例,通过地面实测获取了水稻的光谱反射率、叶片叶绿素含量、叶片及土壤重金属含量等数据.同时,在分析重金属对水稻叶片叶绿素含量影响的基础上,通过多元逐步回归分析选出对水稻叶片叶绿素含量微小变化指示灵敏的光谱参数作为模型输入层,并将水稻叶片叶绿素含量值作为输出层来表征农田重金属污染胁迫水平,最终建立了用于预测水稻农田重金属污染水平的模糊神经网络模型.结果表明,该模糊神经网络模型预测的水稻重金属污染胁迫水平与实测结果吻合度较高,预测的叶绿素含量值与实测值的拟合度较好(R2=0.985).表明在受重金属污染胁迫的情况下,水稻叶片叶绿素含量微小而复杂的变化可以通过构建模糊神经网络模型很好地模拟出来,从而确定出农田的重金属污染水平.     

典型喀斯特小流域景观格局空间分辨率效应——以贵州清镇王家寨小流域为例

以位于喀斯特高原区的王家寨小流域为例,运用SPOT5影像(空间分辨率2.5米)、ASTER影像(空间分辨率15米)、TM影像(空间分辨率30米)为基本数据源,深入分析空间分辨率的变化对土地覆盖分类结果的影响。随着影像空间分辨率的增加,三种不同空间分辨率影像的土地覆盖分类信息的变化归纳为三种类型:增加型(灌木丛、农村居民点、裸岩裸土),减少型(旱地、稀疏林地),波动型(水田、有林地)。尤以能反映生态质量的裸岩裸土和低被草地斑块的变化较大,高分辨率影像显然能更多的识别出对流域生态质量有影响的生态系统类型。     

基于实测光谱与MODIS数据的太湖悬浮物定量估测

以太湖为研究区域,对太湖水体的水面反射光谱进行实地测试,并取样在实验室进行水质分析;根据光谱分析得到的悬浮物特征波段,估测悬浮物浓度;最后,对比MODIS波段,用最敏感波段及主成分分析法建立悬浮物估测模型.结果表明,576nm附近的反射率峰值、841nm处反射率一阶微分值和808nm附近的反射峰高与悬浮物浓度都有较好的相关性,其中峰高法和一阶微分法对悬浮物浓度的估测精度相当;MODIS波段1与悬浮物浓度相关性最好,经过主成分变化后的第一主成分和第二主成分可以较好地估测悬浮物浓度.因此,可利用MODIS数据对太湖悬浮物进行长期动态监测.     

基于GWRK的土壤有效磷空间预测及其超标风险评估

以江苏省金坛区土壤有效磷的空间预测为例,构建地理加权回归克里格（GWRK）模型,即采用地理加权回归（GWR）来量化土壤有效磷与主要土壤因子（即：土壤全磷、土壤pH值和土壤有机质）之间的局部空间关系,并结合局部回归残差的插值结果来预测土壤有效磷的空间分布状况.GWR结果显示主要土壤因子对土壤有效磷含量的影响程度随空间位置的变化而变化.同时,采用独立验证样本对比GWRK模型和普通克里格（OK）模型的空间预测精度.结果显示,GWRK预测结果具有更低的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和更高的Pearson相关系数（r）,且较OK预测结果的相对提高指数（RI）为19.61%.此外,根据GWRK预测结果,对金坛区土壤有效磷含量的超标风险进行了评估.结果表明土壤有效磷含量超过其环境安全阈值（40mg/kg）的区域集中分布在金坛区北部,其面积为175.58km²,约占金坛区总面积的18%.因此,GWRK模型能有效评估区域土壤元素有效量空间分布状况,且GWR局部空间回归系数能为区域土壤元素有效量的调控提供更精确空间决策支持.     

基于梯度薄膜扩散技术评估黑麦草吸收Cd的研究

分别采用固态结合相(Chelex100)和液态结合相(聚丙烯酸钠,PAAS)的梯度薄膜扩散技术(DGT)对盆栽黑麦草实验中的土壤有效态Cd进行了提取,结果表明2种不同结合相的DGT技术提取的土壤有效态Cd含量与黑麦草地上部和地下部的Cd含量都呈显著相关关系,其相关系数分别为0.90,0.89(Chelex100-DGT)和0.90,0.87(PAAS-DGT).运用多元统计分析方法研究土壤pH值、阳离子交换量(CEC)、有机质(OM)和土壤颗粒组成等理化指标的影响,提取出2种主成分因子,建立逐步回归模型.第1主成分与OM和黏粒组成之间呈显著相关,定义为代表土壤中影响重金属生物有效性的“有机指标”,第2主成分则土壤pH值和CEC相关程度较高,定义为代表土壤中影响重金属生物有效性的“无机指标”.研究表明Chelex100-DGT和PAAS-DGT技术均能较好预测黑麦草对Cd的吸收,且包含了土壤理化性质的影响.     

基于水体固有光学特性的太湖浮游植物色素的定量反演

基于2005-05～2005-08对太湖全湖不同湖区92个样点吸收系数、光束衰减系数、后向散射系数等固有光学特性测定与计算,选择色素浓度反演的最佳波段组合,利用反射率比建立了太湖叶绿素a,叶绿素a与脱镁叶绿素的定量反演模型.结果表明,全湖4次采样叶绿素a、脱镁叶绿素的变化范围分别为3.9～149.8μg·L^-1、均值为(38.14±28.89)μg·L^-1;0～45.8μg·L^-1、均值为(8.49±7.24)μg·L^-1,存在很大空间差异,湖心区和草型湖区的东太湖、胥口湾、贡湖湾色素浓度一般要低于其他湖区.同样吸收系数和后向散射系数也存在很大的空间差异,a_t(440)的变化范围为0.86～23.25 m^-1、均值为(6.21±3.31)m^-1,b_t(550)的变化范围0.05～2.25m^-1、均值为(0.72±0.52)m^-1,东太湖、胥口湾、贡湖湾的值要低于其他湖区.400～650nm随波长增加总吸收系数大致呈下降趋势,680nm附近存在1个峰值,峰值的强弱与水体中色素浓度有关,而到720nm以后则逐渐增加,后向散射系数随波长增加则逐渐降低.反射率比R(706)/R(682)能较好地用于太湖色素浓度的反演,叶绿素a、叶绿素a与脱镁叶绿素之和幂函数反演的决定系数R²分别达0.823、0.864 5.模型能用于包括湖面反射率受湖底和沉水植物影响的全太湖.     

遥感方法应用于湖泊富营养化评价的研究

利用武汉东湖各子湖多年可靠的地面监测资料和1999年9月Landsat—7的TM各波段的卫星遥感数据,建立了各子湖的营养状态指数与TM各波段图像上灰度值之间的关系模型：一元线性模型、多元回归模型。运用这些模型对武汉各湖泊进行富营养化评价。同时基于地面监测资料,用日本学者相崎守弘提出的修正富营养化指数法对武汉主要湖泊的富营养化程度进行评价。结果显示,武汉湖泊多处于中富营养状态,遥感评价结果与地面监测结果基本一致。指出利用遥感方法进行湖泊水体富营养化监测评价是可行的、有效的、利用该方法可进行大范围的湖泊富营养化调查评价。