论文部分内容阅读
土壤重金属污染问题日益严重,已成为一个世界性污染问题。而当下,利用定量遥感监测土壤重金属污染已是一种新的发展趋势。本文选取位于岳阳某地区的耕地土壤为研究对象,通过土壤实测高光谱数据,结合土壤重金属检测数据,对样本土壤光谱反射率数据进行0～2阶分数阶微分处理,结合相关系数指标,探讨不同采样间隔与不同数学变换结合起来的光谱处理方式下,分数阶微分对土壤重金属高光谱数据的影响,以此为基础,建立基于不同采样间隔、不同数学变换下分数阶微分的重金属高光谱估算模型。论文的主要研究成果如下:(1)对于不同采样间隔重采样,经过0～2阶分数阶微分(间隔0.2阶,共11阶)处理,研究表明,随着微分阶数增大,通过极显著检验的波段数量明显增加,其整体上呈现先增后减的趋势;相关系数绝对值的最大值|P| max均大体呈现先升后降的走势,15nm的相关系数绝对值在1.6阶微分的535nm处达到最大,为所有采样间隔中各分数阶微分下|P| max的极大值;15nm重采样间隔提升相关性在7种采样间隔中最明显。(2)对于不同数学变换,经过0～2阶分数阶微分(间隔0.2阶,共11阶)处理,研究发现,与4种变换光谱相比,原始光谱与重金属Cu元素的相关性最强;|P| max的极大值在原始光谱的1.6阶微分的535nm处达到最大。(3)本研究利用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立土壤重金属Cu含量估算模型,结果表明,本研究的最优模型为15nm采样间隔、倒数变换下1.6阶分数阶微分的PLSR模型,模型的R2Y=0.678、RMSEY=1.702和 RPD=1.564。本研究将分数阶微分引入到土壤重金属实测高光谱数据预处理中,为高光谱数据反演土壤重金属Cu含量,进而利用航天星载高光谱数据监测大范围重金属污染提供借鉴,也可为资源遥感卫星传感器波段设置方案提供有益参考。