植被重金屬含量信息估算可反映植被所處環(huán)境的脅迫信息,是利用上覆植被進行環(huán)境監(jiān)測和資源調(diào)查的理論基礎(chǔ)。利用遙感技術(shù)研究化學(xué)元素在植物體內(nèi)分布、含量及遷移,逐步替代傳統(tǒng)的植被覆蓋區(qū)礦產(chǎn)調(diào)查和土壤重金屬污染監(jiān)測方法。目前,遙感技術(shù)主要通過描述重金屬脅迫下的植物光譜表觀特征,建立基于統(tǒng)計方法和植被指數(shù)的經(jīng)驗?zāi)Ｐ头囱葜脖恢亟饘俸?缺乏穩(wěn)定性和普適性,難于其他數(shù)據(jù)集的廣泛應(yīng)用。隨著高光譜遙感技術(shù)及相應(yīng)數(shù)據(jù)處理方法的逐漸成熟,亟需開展高光譜植被重金屬含量信息反演方法研究,特別是基于物理過程的葉片輻射傳輸模型反演方法,為植被覆蓋區(qū)重金屬污染監(jiān)測以及礦產(chǎn)資源調(diào)查評價提供技術(shù)支撐。為獲取重金屬脅迫下植物生化參數(shù)及配套的光譜數(shù)據(jù)集,開展了室內(nèi)銅鎳脅迫下植物栽培實驗,選擇單子葉植物小麥和雙子葉植物油菜,分別設(shè)置單銅、單鎳和銅鎳復(fù)合脅迫下的6個濃度梯度,采集5個生長期的植物葉片反射光譜及生化參數(shù)(包括葉綠素、水分、干物質(zhì)、銅離子和鎳離子含量)。觀察銅鎳脅迫下植物表觀生理狀態(tài),小麥和油菜植株生長緩慢,呈現(xiàn)缺綠和缺水癥狀。銅鎳脅迫造成葉片內(nèi)生化組分含量發(fā)生變化,但兩者相關(guān)性不顯著。采用光譜角方法評價葉片六個特征波段的光譜變異程度,除生長初期的第1批數(shù)據(jù)外,其它4個生長期79%的脅迫水平都在6個波段發(fā)生變異。這表明重金屬脅迫下植物光譜變異是發(fā)生在全波段范圍內(nèi),而不是單純某個波段。分析光譜微分變換衍生的光譜特征位置參數(shù)和植被指數(shù)與重金屬含量的相關(guān)性,多個光譜特征參數(shù)與銅鎳離子呈顯著相關(guān),歸一化葉綠素指數(shù)和歸一化水分指數(shù)分別與鎳離子和銅離子相關(guān)性最好。通過改進經(jīng)典的葉片PROSPECT光譜模型,提出了重金屬脅迫下的葉片光譜模型(m PROSPECT)。逐一分析模型的必需參數(shù),與重金屬脅迫緊密聯(lián)系的葉片結(jié)構(gòu)參數(shù)N值,可作為重金屬脅迫下葉片光譜模型的最不確定參數(shù)。以銅離子和鎳離子為例,重金屬離子多與植物葉片固有物質(zhì)結(jié)合后留存于細胞中,并且在可見光和近紅外波段具有明顯的吸收特征。因此,通過確定最適N值和引入重金屬離子吸收系數(shù),來描述重金屬離子對葉片內(nèi)部吸收和散射的影響,最終構(gòu)建m PROSPECT模型。利用實驗數(shù)據(jù)對m PROSPECT模型的構(gòu)建方法進行驗證。結(jié)果表明,銅鎳脅迫下小麥和油菜的平均N值高達3.1,明顯高于健康植物葉片。反演得到的銅鎳離子吸收系數(shù)與實測銅鎳離子的吸收特征相吻合。采用m PROSPECT模型模擬的反射光譜與實測值的均方根誤差和相關(guān)系數(shù)均優(yōu)于PROSPECT模型。利用提取的光譜特征參數(shù)建立單變量回歸模型,并采用逐步多元回歸(SMLR)和偏最小二乘(PLSR)統(tǒng)計方法建立全波段反射率的多變量回歸模型,分別估算葉片重金屬含量,并對兩類統(tǒng)計模型比較分析。結(jié)果表明,多變量模型優(yōu)于單變量模型,但PLSR方法對未知樣本的適應(yīng)性較差。總之,經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛯ξ粗獢?shù)據(jù)源的穩(wěn)定性不強,即使是表現(xiàn)最優(yōu)的反演油菜銅離子含量的SMLR模型,其在驗證集的均方根誤差也高達0.113。鑒于經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛯?shù)據(jù)集的依賴性以及重金屬含量反演的誤差較高,開展基于m PROSPECT模型的葉片重金屬含量反演方法研究。在全波段下進行多參數(shù)的共同反演,但由于各參數(shù)的吸收系數(shù)存在重疊交互,造成重金屬反演產(chǎn)生較大誤差。因此,提出一種分波段多層次目標更新(SubbandMultilevel,Target-Updates,SMTU)方法,進行葉片重金屬含量反演。在設(shè)定三類數(shù)據(jù)集下模型各參數(shù)的“不確定性范圍”基礎(chǔ)上,采用不確定性和敏感性矩陣(USM)分析模型中各參數(shù)在不同波段的敏感性,確定重金屬離子敏感性最高且其它參數(shù)敏感性較低的波段作為最佳反演波段,并評估敏感波段內(nèi)其他參數(shù)對重金屬離子反演結(jié)果的影響,由此確定對重金屬離子的敏感性參數(shù),這樣構(gòu)造加入先驗知識的誤差函數(shù),并不斷更新敏感性參數(shù)與重金屬離子的不確定性范圍,達到提高重金屬離子反演精度的目的。相比經(jīng)驗?zāi)Ｐ秃腿ǘ味鄥?shù)的反演結(jié)果,基于該反演策略,銅脅迫和銅鎳脅迫下的銅離子反演值均方根誤差分別降低為0.0978和0.1094,鎳脅迫和銅鎳脅迫下的鎳離子反演值均方根誤差分別降低為0.0757和0.0910。耦合m PROSPECT模型和SAILH冠層模型,建立了重金屬脅迫下的植物冠層光譜模型(m PROSAIL)。相比PROSAIL模型,利用m PROSAIL模擬的冠層光譜更接近實測值且具有較低的均方根誤差。采用擴展傅里葉幅度敏感性檢驗(EFAST)方法評價不同重金屬含量下模型參數(shù)對模擬冠層光譜的敏感性,將重金屬離子設(shè)置為最大步長,主敏感性參數(shù)設(shè)置為較大步長,次敏感性參數(shù)設(shè)置為最小步長,利用m PROSAIL模型構(gòu)建重金屬脅迫下的植被冠層響應(yīng)數(shù)據(jù)庫,由此建立基于查找表的植物冠層光譜重金屬含量反演方法。采用室內(nèi)實測冠層光譜對數(shù)據(jù)庫進行驗證,查找表得到的銅、鎳離子含量與實測值的均方根誤差分別為0.049和0.038,表明建立的查找表數(shù)據(jù)庫可進行未知區(qū)域和未知數(shù)據(jù)集的反演。另外,通過建立多角度模擬冠層光譜間的關(guān)系,構(gòu)造多角度冠層光譜,結(jié)合冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)、角度參數(shù)和其他參數(shù),基于SAILH模型反演葉片反射率,建立基于SMTU的植物冠層光譜重金屬含量反演方法。采用室內(nèi)實測光譜對該方法進行驗證,反演得到的葉片光譜與實測光譜的各波段均方根誤差均較小,在0.080~0.095之間。銅鎳離子反演值與實測值的均方根誤差分別為0.041和0.035,優(yōu)于查找表方法。選擇黑龍江呼瑪研究區(qū)的Hyperion高光譜影像,分別利用建立的查找表和SMTU的植物冠層光譜重金屬含量反演方法進行植被重金屬含量反演。采用線性解混模型提取預(yù)處理后影像中的植物冠層像元,作為待反演的目標像元�；诓檎冶矸椒�(gòu)造相關(guān)系數(shù)的誤差函數(shù),查找數(shù)據(jù)庫反演研究區(qū)的銅、鎳離子含量。同時以查找表方法得到的研究區(qū)內(nèi)葉綠素和水分的含量作為先驗知識,利用SMTU方法反演研究區(qū)內(nèi)葉片中銅、鎳離子含量。對比研究區(qū)內(nèi)實測數(shù)據(jù)與兩個方法的反演結(jié)果,由于銅離子敏感波段的Hyperion影像質(zhì)量較差,查找表方法得到的銅離子反演結(jié)果優(yōu)于SMTU方法,而SMTU方法反演的鎳離子結(jié)果優(yōu)于查找表方法,這表明SMTU方法在高光譜影像重金屬含量反演中也可獲得較好的反演效果。
【學(xué)位單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：X87
【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題目的及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 重金屬脅迫下植被光譜理論研究
        1.2.2 植被重金屬含量估算方法
        1.2.3 植被輻射傳輸模型
        1.2.4 植被生化參數(shù)的物理模型反演方法
    1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線與論文結(jié)構(gòu)
第2章 重金屬脅迫下植物栽培實驗
    2.1 植物栽培試驗
        2.1.1 實驗設(shè)計
        2.1.2 重金屬脅迫下植物植株表型特征
    2.2 光譜數(shù)據(jù)采集及分析
        2.2.1 光譜數(shù)據(jù)采集
        2.2.2 重金屬脅迫下葉片光譜特征
        2.2.3 重金屬脅迫下葉片光譜特征參數(shù)
    2.3 葉片生化參數(shù)測試及分析
        2.3.1 葉片生化參數(shù)測試方法
        2.3.2 重金屬脅迫下的葉片生化參數(shù)
    小結(jié)
第3章 重金屬脅迫下的葉片光譜模型
    3.1 PROSPECT模型
        3.1.1 PLATE模型
        3.1.2 最大入射角(α)
        3.1.3 葉片結(jié)構(gòu)參數(shù)(N)
    3.2 重金屬脅迫下的葉片光譜模型
        3.2.1 模型參數(shù)
        3.2.2 模型驗證
        3.2.3 m PROSPECT模型的構(gòu)建流程
    小結(jié)
第4章 基于葉片光譜的植物重金屬含量反演方法
    4.1 統(tǒng)計模型
        4.1.1 單變量統(tǒng)計模型
        4.1.2 多變量統(tǒng)計模型
        4.1.3 方法比較分析
    4.2 物理模型
        4.2.1 全波段多參數(shù)反演
        4.2.2 分波段多層次目標更新方法
        4.2.3 重金屬離子含量反演實驗驗證
    小結(jié)
第5章 基于冠層光譜的植物重金屬含量反演方法
    5.1 重金屬脅迫下的植物冠層光譜模型
        5.1.1 SAILH模型
        5.1.2 重金屬脅迫下的植物冠層光譜模型構(gòu)建
    5.2 基于查找表方法的植物冠層重金屬含量反演
        5.2.1 重金屬脅迫下植物冠層模擬數(shù)據(jù)庫構(gòu)建
        5.2.2 基于查找表方法搜索數(shù)據(jù)庫反演重金屬含量
        5.2.3 銅鎳脅迫下的植被冠層模擬光譜數(shù)據(jù)庫
        5.2.4 基于實測植物冠層光譜的方法驗證
    5.3 基于SMTU方法的植物冠層重金屬含量反演
        5.3.1 多角度冠層光譜的構(gòu)造
        5.3.2 基于SAILH模型反演葉片光譜
        5.3.3 基于實測植物冠層光譜的方法驗證
    小結(jié)
第6章 高光譜影像植被重金屬含量反演
    6.1 研究區(qū)Hyperion數(shù)據(jù)植被信息提取
        6.1.1 研究區(qū)概況及Hyperion數(shù)據(jù)預(yù)處理
        6.1.2 高光譜影像植被信息提取
    6.2 基于查找表方法的Hyperion影像銅鎳離子反演
    6.3 基于SMTU方法的Hyperion影像銅鎳離子反演
    6.4 反演結(jié)果驗證及評價
    小結(jié)
第7章 結(jié)論與展望
    7.1 主要工作與結(jié)論
    7.2 論文創(chuàng)新點
    7.3 不足與展望
參考文獻
作者簡介及科研成果
致謝

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本文編號：2846583