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1.
以湖南株洲市区中西部为研究区域,获取该区域35个土壤样本和多光谱数据,基于多元线性回归（MLR）、偏最小二乘回归（PLS）、BP神经网络回归模型（BP）,分别建立土壤重金属（Cr、Cu、Ni）含量的反演模型,并对模型预测效果进行检验。建模与预测综合效果：BP模型＞PLS模型＞MLR模型,BP神经网络回归模型的效果远远好于其他2组,尤其适合分析具有非明确关系的2组数据。其中,Cr元素回归模型为最佳拟合模型,建模和预测R2分别为0.917 4、0.811 0,建模均方根误差和预测均方根误差分别为8.269 3、16.870 7,说明基于多光谱数据反演土壤重金属含量有一定的可行性。 相似文献
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《物探化探计算技术》2017,(5)
本研究采集冕宁牦牛坪稀土矿区34个样本点的土壤与高光谱数据,利用化学方法实测土壤重金属含量,计算各重金属之间皮尔森相关系数,建立Fe元素与各金属元素(Pb、Zn、Cd、Mn、Cu、As)估算模型;针对高光谱数据,进行光谱一阶微分、二阶微分、倒数对数、均方根变换、包络线去除、光谱深度计算等处理,获取特征波段,采用交叉有效性检验原则选择恰当的主成分个数,应用偏最小二乘法建立光谱一阶微分同Fe元素关系模型,最后通过计算建模样本与检验样本的相关系数及RMSE值判定各金属含量模型精度。旨在探索利用高光谱遥感技术反演土壤重金属含量的可行性,为应用高光谱遥感技术进行环境污染监测、信息提取和定量反演提供借鉴。 相似文献
3.
掌握黑土地有机质含量对黑土资源利用与保护具有重要意义,而高光谱卫星影像的缺乏制约了区域尺度土壤有机质反演研究的开展.以黑龙江省建三江黑土区为例,采用CASI/SASI航空高光谱数据、ASD（analytical spectral devices）地面光谱数据和土壤样品有机质含量数据,基于有机质含量与光谱反射率的相关性和定量关系,构建最优的回归模型并开展研究区土壤有机质含量遥感反演.结果表明:偏最小二乘法回归模型比多元逐步回归模型更稳定（判定系数分别为0.885和0.653）,且精度更高（均方根误差分别为0.424和0.744）;采用偏最小二乘模型反演的结果与地面化探结果基本一致. 相似文献
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土壤铅含量高光谱遥感反演中波段选择方法研究 总被引：7，自引：0，他引：7
利用高光谱遥感数据进行了南京郊外土壤重金属元素铅的含量反演,由于高光谱数据波段众多,波段选择或变换至关重要。比较了基于次贪婪的前向选择模型的最小角度拟合和基于遗传算法进行波段选择的最小二乘和偏最小二乘拟合,结果发现基于遗传算法的偏最小二乘反演结果优于全波段的偏最小二乘,表明波段选择在高光谱反演重金属中是有益的。尽管采取了波段选择后的各方法在反演时均能达到70%以上的训练精度,但因遗传算法搜索的解空间范围更宽广,使得基于遗传算法的偏最小二乘优于前向选择模型的最小角度拟合。最后还比较了基于遗传算法的普通最小二乘和偏最小二乘拟合,结果表明偏最小二乘更优,因此在高光谱反演重金属含量当中,偏最小二乘精度较高,而在波段选择方法中,遗传算法更优。 相似文献
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土壤重金属污染对人类身体健康造成了严重威胁,作为快捷、高效、无损监测分析土壤重金属含量的方法之一,高光谱遥感反演土壤重金属含量的方法正逐步得到发展。本文以雄安新区西南部作为研究区,针对潜在生态风险最大且活性最强并易被植物吸收的重金属镉,开展高光谱反演研究。将采集来的426件土壤样品除杂、风干、过筛在实验室测得重金属含量,并用SVC便携式地面光谱仪测量样品350~2500 nm范围光谱。采用Savitzky—Golay卷积平滑方法进行光谱降噪平滑处理。由于粒径大小而不是化学成分差异可能会导致基线效应和漂移现象,为了增强光谱差异和光谱曲线形状,将数据进行标准正态变量变换(SNV)、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、多元散射校正(MSC)等数学变换,并分析变换后光谱与Cd含量的相关性。本文提出一种集成随机变异法—Kennard—Stone法—偏最小二乘回归的方法。针对变换后的光谱集和Cd含量集,第一步采用随机变异法—Kennard—Stone法将样本集分为70%训练集和30%验证集,使样本数随性质分布均匀并覆盖整个样本空间;第二步用偏最小二乘回归法结合交叉验证建立回归模型,用确定系数R2、均方根误差RMSE、偏差比值RPD、误差范围比值RER等参数开展模型评价,如果没有达到预期效果,则回到第一步,迭代反复选择,直至达到最优效果。结果表明,适用的最优反演重金属镉含量的技术方法是采用FD变换后,不断迭代集成RM—KS样本选择和PLS偏最小二乘法回归建立的模型,其验证综合效果最好,建模主成分数为11个,确定系数R2达到0.909,RMSE为0.604,RPD为2.696,RER达为15.516。成果可为类似区域快速、无损的土壤重金属Cd含量反演提供技术支撑。 相似文献
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滇西兰坪金顶超大型铅锌多金属矿床是我国最重要的铅锌矿产集中开发区之一。始于20世纪80年代的矿业开发活动逐渐增强,导致该区土壤重金属污染问题不断加重。本文系统开展了兰坪矿区土壤样本的Zn、Pb、As、Cd共4种重金属含量与光谱响应测试实验,详细分析了土壤样本中4种重金属的敏感波段位置及其与土壤中粘土矿物、铁氧化物及碳酸盐矿物之间的赋存关系,构建了4种重金属含量与土壤实测光谱之间的多元线性回归模型。结果表明:(1)区内4种重金属元素含量均超标,且具显著的相关性;(2)重金属含量与土壤光谱反射率、反射率的一阶微分及连续统去除变量具有较高的相关性;(3)用实测光谱的逐步回归方法预测土壤重金属含量的反演模型具有较高的精度,R2均高于0.816。本结果可为大尺度土壤重金属含量监测及其它污染信息提取提供借鉴。 相似文献
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农田土壤重金属污染严重影响着作物生长和人类健康,为了探索一种快速、准确的土壤重金属含量遥感监测方法,以辽宁省苏子河流域为研究区域,将实测光谱数据转换为多光谱数据。笔者利用偏最小二乘回归法(PLSR)建立相关关系模型,选择最优模型运用到2016年和2020年苏子河流域的Sentinel--2影像。结果表明：综合实测光谱与多光谱可用于土壤重金属含量监测,各模型R2均高于0.50,2年间流域内农田土壤重金属元素中Cu、Ni、Pb、Zn含量增加,Cd、Cr、As含量降低,超标的重金属元素由Cd、Cr、Cu变化为Cu、Ni、Pb、Zn。经分析,重金属相关含量变化与矿场、农业种植结构以及生活垃圾等密切相关。 相似文献
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土壤有机碳(SOC)是陆地生态系统碳循环的重要组成部分,也是评价区域土壤质量、土地退化程度和作物产量的重要指标。高寒生态系统土壤有机碳含量估算,对于高寒地区土壤碳库核算和土壤质量评价等都具有重要意义。本研究以青藏高原三江源区作为研究区,基于野外采集的272个土壤样本的SOC和土壤光谱室内测试数据,首先对原始光谱数据进行一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、倒数对数(RL)、去包络线(CR)和多元散射校正(MSC)等多种数学变换;然后基于8种光谱变换数据与SOC含量的相关性分析提取特征波段,利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种方法,分别构建SOC含量的高光谱反演模型;对各种模型的模拟精度和稳定性进行评价,明确SOC含量反演的最佳光谱变换和模型组合模式。结果表明：三江源区SOC含量较高,且不同植被类型和不同土壤类型的SOC含量差异较大;总体上,单一数学变换形式中基于一阶微分(FD)变换构建的反演模型的模拟精度最高(尤其是FD-RF组合模型,其验证集R2=0.86,RMSE=8.40,RPD=2.64);多种数... 相似文献
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土壤重金属污染对人类身体健康造成了严重威胁,作为快捷、高效、无损监测分析土壤重金属含量的方法之一,高光谱遥感反演土壤重金属含量的方法正逐步得到发展。本文以雄安新区西南部作为研究区,针对潜在生态风险最大且活性最强并易被植物吸收的重金属镉,开展高光谱反演研究。将采集来的426件土壤样品除杂、风干、过筛在实验室测得重金属含量,并用SVC便携式地面光谱仪测量样品350~2500 nm范围光谱。采用Savitzky—Golay卷积平滑方法进行光谱降噪平滑处理。由于粒径大小而不是化学成分差异可能会导致基线效应和漂移现象,为了增强光谱差异和光谱曲线形状,将数据进行标准正态变量变换(SNV)、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、多元散射校正(MSC)等数学变换,并分析变换后光谱与Cd含量的相关性。本文提出一种集成随机变异法—Kennard—Stone法—偏最小二乘回归的方法。针对变换后的光谱集和Cd含量集,第一步采用随机变异法—Kennard—Stone法将样本集分为70%训练集和30%验证集,使样本数随性质分布均匀并覆盖整个样本空间;第二步用偏最小二乘回归法结合交叉验证建立回归模型,用确定系数R2、均方根误差RMSE、偏差比值RPD、误差范围比值RER等参数开展模型评价,如果没有达到预期效果,则回到第一步,迭代反复选择,直至达到最优效果。结果表明,适用的最优反演重金属镉含量的技术方法是采用FD变换后,不断迭代集成RM—KS样本选择和PLS偏最小二乘法回归建立的模型,其验证综合效果最好,建模主成分数为11个,确定系数R2达到0.909,RMSE为0.604,RPD为2.696,RER达为15.516。成果可为类似区域快速、无损的土壤重金属Cd含量反演提供技术支撑。 相似文献
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为探索航空高光谱遥感开展大比例尺、大面积土壤重金属含量和分布特征快速调查的技术方法和工作流程,以苏北灌河地区为例,利用国产高光谱成像仪和自主集成的航空高光谱遥感测量系统获取影像光谱数据,通过数据预处理、CARS特征波段选择及BP神经网络建模反演等方法,建立了从数据获取到数据分析评价的工作流程,反演了土壤重金属元素含量,展示了其空间分布特征。与传统地球化学调查数据进行对比分析,结果显示高光谱反演成果与地球化学调查的重金属浓度空间分布特征吻合度较高,验证了航空高光谱反演耕地土壤重金属分布特征的可靠性。在区域性耕地土壤重金属污染调查评价方面,航空高光谱遥感能够快速、及时地获取土壤污染及相关信息,并具有很好的实用性和经济性。 相似文献
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在土壤中重金属含量较低的情况下,重金属的高光谱特征响应非常微弱,不易构建精确的高光谱直接反演模型。为了解决上述问题,依据土壤化学变量间的理化性质,将重金属富集特征转移到与之相关的化学主量元素上,使重金属微弱的信息得以间接定量反演。文中以海伦市黑土土壤为研究对象,通过主成分分析、聚类分析确定了主量元素氧化铁（Fe2O3）与微量重金属As、Zn、Cd之间存在明显吸附赋存关系。选用偏最小二乘法构建了研究区氧化铁含量的最佳反演模型（决定系数为0.704,均方根误差为0.148,F检验为12.732）,并利用氧化铁与As、Zn、Cd之间的赋存关系,通过神经网络构建了氧化铁预测值与重金属真实值间的非线性拟合模型,得出As含量的拟合程度最高,Zn的拟合程度较好,Cd的拟合效果较理想,总体相关性分别为0.796、0.732、0.530。研究结果表明,基于氧化铁含量的间接预测模型能对微量重金属As、Zn、Cd进行较好的定量预测,为微量重金属含量的定量分析提供了新的方法参考,为高光谱遥感技术预测土壤重金属含量提供了依据,增强了土壤微量重金属反演可行性,对细化自然资源质量监测、深化开展地学系统综合分析与评价有重要意义。 相似文献
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对于人为因素或自然因素造成的农田土壤重金属元素污染,需要进行大面积的土壤环境质量调查和分类管控,然而传统的采样测试方法存在工作量大、代价高等问题。可见—近红外（Vis-NIR）反射光谱是一种快速低成本获取土壤理化信息的手段。为研究Vis-NIR反射光谱预测模型划分土壤重金属污染风险类别的能力,文章以典型人为污染地区（浙江温岭）和典型地质高背景地区（广西横县）的390份农田土壤为样本,测定8种重金属元素（As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn）的含量和pH值,并测定土壤Vis-NIR光谱。使用偏最小二乘（PLS）和支持向量机（SVM）算法建立回归模型,对土壤重金属含量和pH值进行预测,并基于预测值进行土壤重金属污染风险分类。结果显示,温岭土壤主要污染元素Cd和Cu的光谱模型回归预测偏差（RPD）分别为1.23和1.19,预测机制与有机质有关。横县土壤主要污染元素As和Cd的RPD分别为1.98和1.93,预测机制与铁氧化物和粘土矿物有关。地质高背景土壤重金属与铁氧化物的正相关性普遍较强,使得光谱模型对重金属含量预测准确度较高。温岭和横县土壤pH值的光谱模型RPD分别为1.76和1.68。土壤重金属污染风险光谱分类的总体
准确度分别为75.0%~100%（温岭）和80.0%~100％（横县）。将Vis-NIR光谱与遥感技术相结合,对农田土壤重金属污染风险进行快速分类总体是可行的。 相似文献
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干旱半干旱区土壤含盐量和电导率高光谱估算 总被引：4，自引：0，他引：4
以新疆南疆地区渭干河-库车河三角洲绿洲不同盐渍化程度的土壤为研究对象, 将土壤样品的含盐量与电导率数据和使用ASD FieldSpec Pro FR光谱仪测得土壤样品高光谱数据作为本研究原始数据. 首先, 对原始土壤光谱反射率曲线进行Savitzky-Golay滤波以消除光谱曲线噪声可能引起的误差, 对得到的光谱曲线进行对数、 倒数等15种光谱变换; 其次, 对土壤样品含盐量与电导率关系进行分析, 并通过两者与土壤光谱反射率不同光谱变换形式的相关性比较分析, 遴选出一阶微分、 对数倒数一阶微分、 连续统去除和连续统去除一阶微分四种相关性较好的变换形式; 最后, 以此变换形式对含盐量和电导率进行建模, 并对二者进行了高光谱估算精度的比较. 结果表明: 渭干河-库车河三角洲绿洲的含盐量与电导率的相关性较高, 达到0.9975; 电导率与四种不同光谱变换形式之间的相关性要优于含盐量, 特别在一些土壤盐渍化的敏感波段尤为突出; 无论是含盐量还是电导率, 多元逐步回归模型均优于一元线性模型, 且以电导率建立的两种回归模型的决定系数均高于含盐量. 研究表明, 土壤电导率对高光谱信息的反应比含盐量更敏感, 同时, 以电导率建模的估算精度比含盐量更高. 因此, 以电导率替代含盐量进行土壤盐渍化高光谱估算研究是一种精度更高、 速度更快的方法, 可为提高土壤盐渍化高光谱估算提供理论依据. 相似文献
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为实现土壤养分（有机质SOM、全氮TN、全磷TP、全硫TS）含量的快速测定，以建三江创业农场为例，对土壤原始反射率进行了一阶微分（FD）、倒数对数（RL）、倒数一阶微分（FDR）、多元散射校正（MSC）和连续统去除（CR）变换，分析6种光谱变量与土壤养分的相关性，将在α=0.01水平上显著相关的波段作为特征波段，运用多元逐步回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLSR）和BP神经网络（BPNN）三种分析方法分别建立有机质、全氮、全磷和全硫的高光谱预测模型，并利用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和相对分析误差（RPD）对预测模型进行评价.结果显示，PLSR和BPNN建立的土壤养分含量预测模型均优于SMLR，能极好地预测有机质和全氮含量，同时具有粗略估算全硫含量的能力.三种方法中仅有CR-BPNN能对全磷含量进行粗略估算.对有机质、全氮、全磷和全硫预测效果最佳的模型及其验证集决定系数分别为：MSC-PLSR （0.86）、MSC-PLSR （0.75）、CR-BPNN （0.56）、FDR-BPNN （0.67）. 相似文献
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地球化学勘探找矿效果较好,但成本高、周期长;遥感地球化学利用遥感技术解决地球化学问题,遥感技术与地球化学方法相结合,可以降低找矿成本,提高效率。以新疆齐石滩金矿为研究区,将金矿成矿相关元素的化探数据与该区的WorldView-2遥感数据相结合进行遥感地球化学研究。采用多元线性回归（MLR）法建立各元素的反演模型,但反演结果精度不高,且异常位置和异常形态也存在一定的偏差,可能是混合像元致使含量与遥感影像呈非线性关系。因此,引入BP神经网络方法建模,反演精度明显提高,各元素反演异常与化探异常吻合很好,异常位置和异常形态更加精确。可见,BP神经网络方法更适合于遥感地球化学建模。 相似文献
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土壤重金属元素含量影响土壤环境质量,依据调查数据采用不同模型对土壤重金属元素含量进行预测是研究土壤元素含量及土壤环境质量变化趋势的重要手段。在研究区1∶25万多目标区域地球化学调查和1∶5万土地质量地球化学评价数据基础上,分别采用单时段增量模型和输入输出通量模型预测2027年土壤中5种重金属元素的含量情况,结果显示：两种模型的预测结果有所差异,但变化趋势一致,5种重金属元素含量均有不同程度增加,单时段增量模型的增幅大于输入输出通量模型的增幅;通量模型的各种输入途径中,Cd、Pb主要通过大气干湿沉降进入土壤,As和Cr主要通过施肥进入土壤,Hg主要通过灌溉水进入土壤;对土壤点位的调查数据、预测数据进行土壤环境质量等级划分,优先保护等级的点位数量比例呈现下降趋势,说明土壤环境质量逐年下降。 相似文献
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水系沉积物中的重金属元素含量调查是矿区环境受污染程度的重要依据,同时水系沉积物的物源组成也是近年来找矿突破的重要环节之一。通过分析水系沉积物中羟基官能团与重金属游离态阳离子之间的吸附反应,结合地面实测高光谱数据,发现与重金属元素含量相关性较好的波谱波段为500~780 nm与2 100~2 300 nm,建立基于地面实测光谱技术反演水系沉积物中重金属元素含量的回归方程,最后利用反距离权重方法成功提取碾子沟-洛金洼多金属矿区3条冲沟水系沉积物中Cu、Zn等重金属元素含量。结果显示：重金属Cu和Zn模型检验精度（R2）分别为0.618和0.636;研究区内冲沟源头山地林地附近流域沉积物中的重金属含量相对中下游矿区周边农用地较低,同时沉积土壤中的重金属含量随着冲沟流向呈升高趋势。重金属含量较高的中游农用地附近应加以治理,含量异常的中下游区域为今后的找矿方向。 相似文献
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选取扬州邵伯地区作为研究区,根据评价标准（GB 15618—2018）对其农田土壤环境质量及生态风险进行评价。研究区农田土壤中8种重金属元素平均含量均低于农用地污染风险筛选值,除Ni外其余7种重金属元素的平均含量均超过江苏土壤平均背景值,其中Hg含量均值为江苏土壤平均背景值的2.16倍;通过对比内梅罗指数法和综合指数法评价结果,认为综合指数法能更客观准确地反映研究区农田土壤环境质量状况,结果显示研究区农田土壤轻度污染以上样本占总样本的2.35%;研究区农田土壤属中度生态风险,综合潜在风险指数平均值为200.56,主要贡献因子是Hg。 相似文献