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农田土壤中重金属元素富集会严重制约农作物的生长,且对人类健康造成潜在威胁。高光谱遥感数据具有极高的光谱分辨率,因而可在土壤重金属污染元素信息的定量研究中发挥重要作用。本文以雄安新区西南部及其周边农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素Ni的含量,并与土壤可见-近红外高光谱数据建立土壤重金属Ni含量的定量估测模型,进一步基于CASI&SASI航空高光谱数据快速反演研究区农田土壤重金属Ni的含量,获取其分布特征。本文研究并建立了研究区土壤重金属元素基于不同光谱变换形式的多元逐步回归、偏最小二乘回归和BP神经网络统计估算模型,通过模型验证与对比,探索研究区土壤重金属Ni元素含量的最优反演模型。研究结果表明: （1）基于各光谱变换的BP神经网络模型的建模和预测精度整体上大于偏最小二乘法和多元逐步回归法模型,模型拟合精度高,预测能力较好;（2）综合来看,一阶微分处理能普遍改善模型预测效果,其中BP神经网络模型的一阶微分变换结果最佳,对于Ni元素建模精度R2高达97.1%,验证集精度R2高达98%以上;（3）选用精度最好的BP神经网络模型,通过CASI&SASI高光谱数据对研究区重金属Ni含量进行反演,反演结果与实测Ni含量数据一致性很好。 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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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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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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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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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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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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马达加斯加北部地区地广人稀、交通不便、植被稀疏、矿产资源丰富,利用遥感技术提取矿化蚀变信息具有独特的优势和较好的效果。为了对BINARA地区铬铁矿进行遥感找矿预测,文章首先利用Landsat 8遥感数据2、4、5、6波段进行主成分分析提取研究区内基性-超基性岩信息;然后基于实测高光谱数据,采用偏最小二乘回归法建立Fe含量定量反演模型,并利用该模型对Hyperion高光谱遥感数据进行计算,提取研究区内Fe含量异常信息;最后根据综合遥感异常信息以及野外调查验证结果,确定研究区内的Fe含量为一级异常的区域作为预测区。 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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高光谱遥感在土壤重金属污染监测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱技术的快速发展为宏观、快速获取土壤中的重金属元素信息提供了有力支撑。选择云南大红山铜矿作为研究区,对其土壤进行采样,其中水样、底泥样和土壤样各30个,共90个样本。使用ASD光谱仪对样品进行光谱分析,借助ENVI软件对原始测量数据进行平滑与去噪处理,利用与重金属相关的官能团在VNIR和SWIR波段光谱吸收特征的变化提取光谱吸收特征参数。通过与预处理后研究区的HyMap遥感图像数据进行光谱相似度及光谱参数相似度的对比,验证了将ASD实测光谱与HyMap高光谱遥感数据结合监测研究区重金属污染的可行性。认为高光谱遥感在土壤重金属监测方面有着广泛的应用前景。 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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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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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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基于Diviner热红外数据的Apollo 15登陆区元素含量反演 总被引：1，自引：0，他引：1
月球元素含量的反演是了解月球物质成分的分布和月球矿产资源开发利用的依据。通过比较月球样品元素含量与不同粒径样品光谱CF值所建立模型的反演精度,确定10~20μm粒径样品最适用于月表元素含量反演。以Apollo 15登陆点附近为例,利用Diviner热红外数据得到了完整覆盖度和更高分辨率月球CF值影像,反演了月表Al、Fe、Mn、Mg和Ca元素相对含量。与月球样品实测值进行了对比,均方根误差均小于3,验证了利用红外数据反演月表元素相对含量的可行性,为月表元素含量反演提供了新的思路。 相似文献
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随着遥感技术的不断发展,高光谱遥感也相应取得了较大的进步,而其应用于找矿方面也越来越广阔。在有土壤覆盖物的多金属矿区,遥感土壤地球化学方法也相应地取得了较大的发展。多金属矿区土壤覆盖物的重金属元素含量测量是判断矿区成矿元素地球化学异常的标志,同时为找矿预测打下基础。使用遥感手段定量化的提取矿区表层覆盖物（土壤）中地球化学信息是找矿预测的必经之路。文章从理论、技术及定量化反演方法三个方面对高光谱遥感应用于土壤地球化学研究取得的新进展进行归纳和总结,并展望遥感土壤地球化学的应用前景。 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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元素在地表的分布对矿产的赋存具有指示作用,而不同元素都有各自对应的光谱特征;使用光谱数据元素含量可快速、大面积提取元素分布信息,指导找矿工作。本文基于实地测量的岩石光谱发射率数据重采样至ASTER各热红外波段,然后进行波段比值处理;将波段比值与岩石中的Ca进行相关分析。使用SPSS软件做多元逐步回归,排除相关系数小及具有共线性的波段比值,得出Ca与发射率光谱的数值关系;通过数值关系计算,得到Ca含量的大致分布区域。结果表明,Ca含量与ASTER波段之间有较好的相关关系;利用ASTER波段反演地表岩石Ca含量是可行的;在Aster影像上Ca高含量地区与地层的岩性吻合度高。 相似文献