土壤元素光谱反演及空间分布研究

发布时间：2020-05-24 01:48

【摘要】：土壤不仅供给植物生长必需的营养元素,同时也为一些动物及微生物提供生存环境。因此,土壤不仅是地理环境统一体的组成要素,也是一个地区生态环境的重要组成部分。“食物链”理论将“以人为本”的政治原则,“民以食为天”的坊间俗成最终都演绎至土壤。以土壤为对象的研究包括方方面面,最为人类关心的莫过于土壤中各种元素,包括对人类有益或是有害的。近年来随着经济化、城镇化的迅速发展,由人类活动造成的土壤重金属污染对人类身体健康构成严重威胁。珠三角土壤重金属镉污染治理迫在眉睫,土壤铁元素作为亚热带地区代表性土壤元素,不仅能够影响重金属镉对氨基酸、蛋白质及各种对应酶的合成,作为土壤镉污染修复原料,其含量多少也会使植物产生不良性状。因此本文整理分析了近20年土壤重金属反演研究,探索了快速获取实时土壤铁含量的反演方法。因为点位信息难以表达研究区域面域信息,因此最后利用不同的插值方法对珠三角土壤铁进行插值验证,绘制了研究区土壤铁的空间分布图。传统土壤元素的测定是野外采样结合实验室测量需耗费巨大的人力物力及财力,完成周期长,具有较强的破坏性,且投入产出比较低,无法满足当下人类追求的实时快速精准的要求。高光谱遥感具有波段范围广,信息连续性强,无破坏性,分析速度快等特性。该技术的出现,为快速精准的获取实验结果提供了可能。文章主要分为三部分,第一部分主要是资料的收集分析。通过对近二十年光谱反演土壤重金属的研究整理分析,发现研究一般采用间接反演的方式;与土壤重金属相关性较好的土壤元素主要为有机质和土壤铁·,光谱的处理对于反演模型精度具有显著的影响,多数研究认为一阶微分效果最好,但仍有研究不支持这一结论,实际研究中仍需具体情况具体对待。第二、三部分主要是研究性分析。第二部分利用珠三角水稻土采样点对土壤铁含量快速光谱反演模型进行了探索。数据处理包括对原始反射光谱平滑去噪处理,依据Rank-KS划分法将原始光谱分为预测集及验证集,预测集经光谱预处理提取特征波段作为多元线性,偏最小二乘,人工神经网络及支持向量机反演方法的输入参数。结果表明,人工神经网络构建的模型为最佳模型,光谱经微分处理后与土壤铁相关性显著提高,珠三角土壤铁的特征光谱波段主要集中404、574、784、854以及1204 nm波段附近,其中又以854nm最为显著。第三部分根据珠三角土壤铁的实测值对整个珠三角研究区进行插值,验证各种插值方法的插值效果,分析土壤铁含量的空间分布特征。验证方法选择交叉验证及独立样本验证。结果插值效果较好的为反距离加权,普通克里格,径向基插值及简单克里格。插值结果表明,研究区内土壤铁含量由珠三角入口向四周逐渐降低。通过计算不同局部变异系数(CV)范围的均值相对误差(RMSE),发现当CV大于0.07时,任何插值方法效果都很差,但在0.04～0.07范围内,径向基插值法能够突出局部变异特征。
【图文】：

２邋土壤重金属光谱反演概论逡逑利用反射高光谱反演土壤重金属含量的主要手段包括直接反演和间接反演两种方逡逑式，基本流程见图２－１。利用高光谱影像能够实现土壤重金属的定量反演，鉴于高光谱逡逑影像获取费用较高，所以研究者多选择土壤光谱数据［５２］。基于高光谱遥感的有机质，土逡逑壤碳，含水率等土壤组分的反演手段已经成熟［５３］。与土壤成分反演类似，土壤重金属含逡逑量的直接反演包括反射光谱预处理、分析预处理光谱与土壤重金属含量之间的相关性，逡逑提取特征光谱波段构建反演模型、根据模型评价标准选择最优的反演模型，最后利用最逡逑佳反演模型预测研究区土壤重金属含量。通过土壤重金属含量与高光谱数据之间的相关逡逑性建立的反演模型为直接反演，该方法主要应用于污染严重或重金属含量较高的特定区逡逑域［５４］，如煤矿［５５］，冶炼厂％］等，不具有普适性。逡逑－８－逡逑

图２－３不同土壤重金属元素反演方法统计逡逑Ｆｉｇ．邋２－３邋Ｓｕｍｍａｒｙ邋ｏｆ邋ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ邋ｍｅｔｈｏｄｓ邋ｏｆ邋ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ邋ｓｏｉｌ邋ｈｅａｖｙ邋ｍｅｔａｌｓ逡逑观察分析表２－２，，图２－２及图２－３可知，偏最小二乘是目前普遍采用的反演方法，为逡逑追求更高的反演精度，近年来基于机器语言的反演方法逐渐进入该领域，具体包括以逡逑最小二乘为基础的偏最小二乘支持向量机［５６］、偏最小二乘遗传算法［６５＼序列最小优化逡逑持向量机［８７］、随机森林及超限学习机［９（）］等。逡逑具体研究中，Ｓｏｎｉａ等认为偏最小二乘能够较好的预测铅和锌的污染水平，铬的精逡逑次之［６Ｇ］。Ｍｏｒｅｓ等基于土壤可见－近红外和中红外反射光谱，建立偏最小二乘回归，实现了对河滩土壤中砷、镉、铜、铅和锌元素污染水平的定量监测，其回归系数逡逑别为０．９２、０．７６、０．８５、０．８８和０．７７［９１］。叶元元对土壤重金属砷和铅建立了多种定量逡逑－１２－逡逑
【学位授予单位】：山西农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S153.6;X144

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本文编号：2678274