本文選題：耕地 + 土壤重金屬�。� 參考：《農(nóng)業(yè)機械學報》2017年03期

【摘要】：糧食主產(chǎn)區(qū)的耕地土壤重金屬污染已成為影響糧食安全和人居環(huán)境安全的突出問題。高光譜遙感技術(shù)為快速高效獲取土壤重金屬含量提供了新的途徑,也為土壤總金屬污染的監(jiān)測和防治提供了技術(shù)保障。以河南省糧食主產(chǎn)區(qū)新鄭市為研究對象,共采集191個耕地土壤樣品,利用Rank-KS法劃分為144個建模集樣本和47個驗證集樣本;在室內(nèi)利用ASD Field Spec 3型地物光譜儀獲取土壤高光譜數(shù)據(jù),對耕地土壤樣品在400~2 400 nm的光譜反射率與Cr、Cd、Zn、Cu、Pb 5種重金屬元素進行相關(guān)性分析,篩選出5種重金屬均通過P=0.01顯著性檢驗的共用高光譜特征波段作為反演模型的自變量;采用基于OLS的固定影響變系數(shù)面板數(shù)據(jù)模型,對新鄭市144個建模集樣本的5種土壤重金屬面板數(shù)據(jù)構(gòu)建高光譜綜合反演模型。結(jié)果表明:面板數(shù)據(jù)模型整體顯著,擬合優(yōu)度較高(R~2=0.993 7,F統(tǒng)計量為1 365.94)。模型精度檢驗Cu的相對分析誤差為2.046,Pb的相對分析誤差為3.432,都具有較好的預(yù)測精度;Cr、Cd、Zn的相對分析誤差在1.4~1.8之間,具有一般的定量預(yù)測能力。面板數(shù)據(jù)模型通過一次建模綜合反演多種土壤重金屬,計算簡便、速度快,可以用于新鄭市耕地土壤重金屬的高光譜快速監(jiān)測。
[Abstract]:Heavy metal pollution in cultivated land in the main grain producing areas has become a prominent problem affecting food security and human settlement environment security. Hyperspectral remote sensing technology provides a new way to obtain soil heavy metal content quickly and efficiently, and also provides technical guarantee for monitoring and prevention of soil total metal pollution. A total of 191 cultivated land soil samples were collected from Xinzheng City, a major grain producing area of Henan Province, and were divided into 144 modeling and 47 validation samples by Rank-KS method. Soil hyperspectral data were obtained by ASD Field Spec 3 ground object Spectrometer in laboratory. The correlation between spectral reflectance of cultivated soil samples at 400 ~ 2 400 nm and 5 heavy metal elements, Cr ~ (2 +) CD ~ (2 +) Zn ~ (2 +) Cu ~ (2 +) Pb, was analyzed. Five kinds of heavy metals were selected as independent variables of the inversion model by using the common hyperspectral characteristic bands tested by P0. 01 significance test, and the fixed influence variable coefficient panel data model based on OLS was used. The hyperspectral comprehensive inversion model was constructed from 5 soil heavy metal panel data from 144 modeling samples in Xinzheng city. The results showed that the panel data model was significant as a whole and had a high goodness of fit (RX20.993 7F statistic was 1 365.94). The relative analysis error of Cu is 2.046% Pb and the relative analysis error of Cu is 3.432.It has good prediction accuracy and the relative analysis error of Cr ~ (2 +) CD ~ (2 +) Zn is between 1.4 ~ 1.8, and it has general quantitative prediction ability. Panel data model can be used for hyperspectral rapid monitoring of heavy metals in cultivated land in Xinzheng City.
【作者單位】： 河南理工大學測繪與國土信息工程學院;河南科技學院生命科技學院;華北水利水電大學資源與環(huán)境學院;
【基金】：國土資源部公益性行業(yè)科研專項(201411022-2)
【分類號】：S151.93

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