1 中国航天科工集团第三研究院航天海鹰卫星运营事业部, 北京 100070
2 中国资源卫星应用中心, 北京 100094
3 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083
4 安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室, 安徽 淮南 232001
植被重金属污染监测是当今高光谱遥感监测研究的重要内容。 为了将高光谱遥感技术定性的用于植被重金属污染监测研究, 从盆栽实验采集的反射率光谱数据方面进行研究。 在实验室室内设置不同胁迫浓度的重金属铜铅玉米盆栽实验, 测定了不同浓度Cu2+和Pb2+胁迫下玉米叶片的反射率光谱和Cu2+和Pb2+含量等有关铜铅污染玉米的基础数据, 形成了关于重金属铜铅污染玉米植株的一套完整的数据集。 研究提出了一种铜铅探测指数(CLDI), 实现了不同培育期的两种玉米品种的重金属铜铅胁迫监测, 从而为当前植被重金属污染探测提供了新的思路。 研究设计了不同浓度的铜铅污染实验, 将测量获得的玉米叶片450～850 nm的光谱反射率进行一阶微分(D)和包络线去除(CR)处理后得到微分包络线去除(DCR)光谱曲线, 利用皮尔逊相关系数(r)分析DCR数据和生化数据, 选择对重金属Cu敏感的特征波段。 计算的皮尔逊相关系数表明DCR值在490～520和680～700 nm与土壤和叶片中的Cu2+含量呈现接近于1的线性正相关, 在630～650和710～750 nm呈现接近于-1的线性负相关。 选择波长505, 640, 690和730 nm的DCR值建立CLDI, 通过计算土壤和叶片中的Cu2+含量与CLDI和常规的植被指数(VIs)的皮尔逊相关系数, 将两者进行对比, 从而验证了CLDI的有效性。 选用2017年实验获取的不同品种玉米叶片光谱数据, 将CLDI同样和常规的植被指数(VIs)进行对比, 从而验证了CLDI对不同品种的玉米具有鲁棒性。 将CLDI应用到铅胁迫下玉米叶片的污染程度监测, 验证了其对于不同重金属的普适性。 结果表明, CLDI与Cu2+和Pb2+胁迫浓度相关性显著, 与其他植被指数相比, 相关性更高。 提出的CLDI探测铜铅胁迫下不同品种不同时期的玉米污染程度, 具有计算方便, 鲁棒性, 高效性、 普适性的优点。 该研究基于实验室叶片尺度, 可为冠层尺度的重金属胁迫监测提供理论基础。
高光谱遥感 玉米叶片 重金属污染 铜铅探测指数 特征波段 Hyperspectral remote sensing Maize leaves Heavy metal pollution Copper lead detection index Characteristic bands 光谱学与光谱分析
2023, 43(4): 1268
1 中国资源卫星应用中心, 北京 100094
2 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083
3 安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室, 安徽 淮南 232001
4 安徽理工大学测绘学院, 安徽 淮南 232001
目前我国土壤重金属污染日趋严重, 高光谱遥感因具有光谱分辨率高、 图谱合一等特点成为农作物重金属污染研究的热点。 农作物受重金属污染后其光谱会发生细微的改变, 如何探寻叶片光谱中对重金属污染敏感的波段是目前的一种研究方向。 提出了一种新型铜胁迫植被指数(NCSVI)来探索铜胁迫下玉米光谱敏感区间。 通过设计不同梯度下的玉米铜胁迫实验, 测定每个铜胁迫浓度下玉米叶片的光谱和Cu2+的含量。 首先, 将玉米叶片光谱分为11个子区间, 以每个子区间的中间波长对应的光谱反射率构建各自的NCSVI。 然后, 计算NCSVI与玉米叶片中Cu2+含量的相关性系数R及均方根误差RMSE, 结合水波段指数(WBI)、 改进的叶绿素吸收率指数(MCARI)和归一化水指数(NDWI)这三种常规植被指数进行对比。 最后, 选用其他年份相同实验条件下获取的玉米叶片光谱进行验证, 确认NCSVI的稳定性和有效性。 结果表明, 11个子区间中只有绿峰、 红边、 近谷和近峰A这四个子区间对应的NCSVI与玉米叶片Cu2+含量相关性系数的绝对值高于0.9, 分别为-0.94, -0.97, -0.94和-0.96, 均方根误差均低于15, 分别为12.57, 8.71, 12.71和10.06, 而WBI, MCARI和NDWI的相关性系数最高的仅达到0.75, 均方根误差最小的为24.21, 说明四个子区间对应的NCSVI对玉米叶片铜污染有着更好的指示性。 利用不同年份相同条件下的玉米实验对以上结果进行验证, 发现11个子区间中, R绝对值大于0.9、 RMSE小于1.55的只有绿峰、 红边、 近谷和近峰A这四个子区间, 其中R分别为-0.9, -0.97, -0.97和-0.93, RMSE分别为1.50, 0.85, 0.78和1.29, 均优于WBI, MCARI和NDWI, 与2016年实验得出的敏感子区间一致, 说明NCSVI能探测铜胁迫下玉米光谱的敏感区间, 具备效率高、 稳定性好的特点。 所提出的NCSVI指数可作为监测玉米叶片铜污染的一种方法, 并为其他农作物重金属污染研究提供一定的理论支持。
高光谱遥感 玉米叶片 重金属污染 新型铜胁迫植被指数 光谱敏感区间 Hyperspectral remote sensing Corn leaves Heavy metal pollution New copper stress vegetation index Spectral sensitive interval 光谱学与光谱分析
2021, 41(8): 2604
