本文關(guān)鍵詞：基于HSI高光譜數(shù)據(jù)的耕地土壤重金屬鎘、鉛含量遙感反演

  更多相關(guān)文章： 高光譜遙感反演 耕地土壤 鎘含量 鉛含量 參數(shù)填圖

【摘要】：如何快速地獲取土壤重金屬含量及其空間分布信息,是土壤污染防治工作的基礎(chǔ),它已成為土壤重金屬污染研究領(lǐng)域的熱點問題之一。高光譜分析技術(shù)因其光譜分辨率高、波段多且連續(xù)性強等特點,能獲取精細的地物光譜曲線,不僅為非破壞性土壤重金屬監(jiān)測提供了新的途徑,也為土壤重金屬高光譜遙感監(jiān)測提供理論依據(jù)。本文利用HSI高光譜遙感數(shù)據(jù)提取采樣點土壤光譜信息,在對土壤樣本光譜曲線進行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,探討了耕地土壤鎘、鉛含量與光譜變量的相關(guān)性及其特征波段,初步建立了耕地土壤鎘、鉛含量反演模型。同時利用地形因子,修正了反演模型,實現(xiàn)了研究區(qū)耕地土壤鎘、鉛含量填圖與預(yù)測。全文主要研究結(jié)果如下：(1)利用HSI高光譜遙感數(shù)據(jù)提取的研究區(qū)紫色土和水稻土兩種類型土壤的樣本光譜曲線具有相似的光譜吸收反射特征,均在660nm附近有一個較寬的吸收帶,在890-900nm范圍內(nèi),光譜曲線斜率偏大。土壤光譜預(yù)處理結(jié)果表明,研究區(qū)耕地土壤光譜變量的特征波段主要位于466nm、480nm、526nm、552nm、580nm、 620nm、640nm、660nm、678nm、690nm、701nm、716nm、807nm、827nm、862nm和900nm處。(2)土壤原始光譜反射率經(jīng)預(yù)處理后,有效突出了特征波段,增強了與鎘、鉛含量的關(guān)聯(lián)。研究區(qū)耕地土壤原始光譜與鎘、鉛含量呈負相關(guān),而倒數(shù)對數(shù)光譜與鎘、鉛含量均呈正相關(guān),但連續(xù)統(tǒng)去除、一階微分、二階微分光譜變量與鎘、鉛含量既有正相關(guān)又有負相關(guān)。其中,鎘、鉛含量與微分光譜相關(guān)性最強,鎘含量與一階微分光譜最高相關(guān)波段為561nm,呈極顯著負相關(guān)；而鉛含量與二階微分光譜最高相關(guān)波段為598nm,也呈極顯著負相關(guān)。(3)在五種光譜預(yù)處理方法下,偏最小二乘回歸模型反演鎘、鉛含量的建模精度優(yōu)于多元逐步回歸模型；在兩種建模方法下,微分光譜變量模型反演鎘、鉛含量的建模精度高于其他光譜變量模型。鎘含量反演模型中,基于二階微分光譜的偏最小二乘回歸模型建模精度最高,建模決定系數(shù)和均方根誤差分別為0.353和0.046；鉛含量反演模型中,基于一階微分光譜的偏最小二乘回歸模型建模精度最高,其決定系數(shù)和均方根誤差分別為0.388和0.003。(4)鎘含量預(yù)測模型中,基于一階微分光譜的多元逐步預(yù)測模型檢驗精度最高,為84.30%,鎘含量預(yù)測模型檢驗精度均在82%以上：鉛含量預(yù)測模型中,基于倒數(shù)對數(shù)光譜的多元逐步回歸模型檢驗精度最高,檢驗精度達到92.21%,鉛含量反演模型整體預(yù)測效果較好,檢驗精度均在90%以上。根據(jù)反演模型建模精度表明,研究區(qū)耕地土壤鎘含量反演最優(yōu)模型是基于二階微分光譜的偏最小二乘回歸模型,鉛含量反演最優(yōu)模型是基于一階微分光譜的偏最小二乘回歸模型。(5)加入曲率和坡度等地形因子后,鎘、鉛含量反演修正模型的建模穩(wěn)定性和精度提高,建模決定系數(shù)分別為0.370和0.406,檢驗精度分別為84.72%和91.87%,預(yù)測平均誤差分別為0.0006和0.0001,模型預(yù)測趨勢偏低。利用該模型進行參數(shù)填圖,得到研究區(qū)耕地土壤鎘、鉛含量分別在0.184-0.534mg/kg、20.360-34.840mg/kg之間,與普通克里格插值結(jié)果相比,在中部的分布較一致,在西部和東南部明顯低于普通克里格差值結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：高光譜遙感反演 耕地土壤 鎘含量 鉛含量 參數(shù)填圖
【學(xué)位授予單位】：四川農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：X53;X87
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第一章 緒論12-22
• 1 立題依據(jù)12-13
• 2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-19
• 2.1 HSI高光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理和應(yīng)用13-16
• 2.1.1 HSI高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理13-15
• 2.1.2 基于HSI高光譜遙感數(shù)據(jù)的反演研究15-16
• 2.2 基于高光譜分析技術(shù)的土壤重金屬含量反演16-19
• 2.2.1 土壤光譜預(yù)處理方法16-17
• 2.2.2 土壤光譜特征波段17-18
• 2.2.3 建模分析方法18-19
• 2.3 模擬遙感影像的重金屬含量反演19
• 3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線19-22
• 3.1 研究內(nèi)容19-21
• 3.1.1 土壤光譜信息提取及特征波段分析19-20
• 3.1.2 土壤重金屬反演模型的建立20
• 3.1.3 土壤重金屬反演最優(yōu)模型選取及參數(shù)填圖20-21
• 3.2 技術(shù)路線21-22
• 第二章 研究區(qū)概況與研究方法22-33
• 1 研究區(qū)概況22
• 2 研究方法22-33
• 2.1 土壤樣品采集與測定22-24
• 2.2 遙感數(shù)據(jù)及其預(yù)處理24-26
• 2.2.1 遙感數(shù)據(jù)介紹24
• 2.2.2 HSI高光譜遙感影像預(yù)處理24-26
• 2.2.3 采樣點光譜提取26
• 2.3 輔助資料及輔助信息提取26-28
• 2.3.1 輔助資料26
• 2.3.2 輔助信息提取26-28
• 2.4 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理28-29
• 2.4.1 光譜連續(xù)統(tǒng)去除處理28
• 2.4.2 光譜倒數(shù)對數(shù)處理28
• 2.4.3 光譜微分處理28-29
• 2.5 建模分析方法29-30
• 2.5.1 多元逐步回歸分析29
• 2.5.2 偏最小二乘回歸分析29-30
• 2.6 模型評價指標分析30-31
• 2.7 重金屬參數(shù)填圖31
• 2.8 軟件平臺31-33
• 第三章 土壤光譜信息提取及特征波段分析33-49
• 1 高光譜遙感影像預(yù)處理33-41
• 1.1 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換33
• 1.2 條帶噪聲去除33-35
• 1.3 大氣校正35-36
• 1.4 圖像配準36-37
• 1.5 混合像元分解37-41
• 1.5.1 光譜數(shù)據(jù)降維37-38
• 1.5.2 端元提取38-39
• 1.5.3 豐度估計39-41
• 1.5.4 采樣點土壤光譜提取41
• 2 土壤樣本光譜特征41-43
• 3 土壤光譜特征波段提取43-48
• 3.1 連續(xù)統(tǒng)去除光譜特征波段44
• 3.2 倒數(shù)對數(shù)光譜特征波段44-45
• 3.3 一階微分光譜特征波段45-46
• 3.4 二階微分光譜特征波段46-48
• 4 小結(jié)48-49
• 第四章 鎘含量反演模型研究49-63
• 1 鎘含量描述性統(tǒng)計分析49
• 2 鎘含量與各光譜變量相關(guān)分析49-51
• 3 鎘含量反演模型建立51-55
• 3.1 多元逐步回歸模型建立51-53
• 3.2 偏最小二乘回歸模型建立53-55
• 4 模型分析與對比55-56
• 5 精度檢驗56-58
• 6 鎘含量填圖58-62
• 7 小結(jié)62-63
• 第五章 鉛含量反演模型研究63-77
• 1 鉛含量描述性統(tǒng)計分析63
• 2 鉛含量與光譜特征波段相關(guān)性分析63-65
• 3 鉛含量反演模型建立65-68
• 3.1 多元逐步回歸模型建立65-66
• 3.2 偏最小二乘回歸模型建立66-68
• 4 模型分析與對比68-69
• 5 精度檢驗69-72
• 6 鉛含量填圖72-76
• 7 小結(jié)76-77
• 第六章 全文主要結(jié)論與研究展望77-79
• 1 全文主要結(jié)論77
• 2 研究展望77-79
• 參考文獻79-85
• 致謝85

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