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土壤元素光譜反演及空間分布研究

發(fā)布時(shí)間:2020-05-24 01:48
【摘要】:土壤不僅供給植物生長(zhǎng)必需的營(yíng)養(yǎng)元素,同時(shí)也為一些動(dòng)物及微生物提供生存環(huán)境。因此,土壤不僅是地理環(huán)境統(tǒng)一體的組成要素,也是一個(gè)地區(qū)生態(tài)環(huán)境的重要組成部分!笆澄镦湣崩碚搶ⅰ耙匀藶楸尽钡恼卧瓌t,“民以食為天”的坊間俗成最終都演繹至土壤。以土壤為對(duì)象的研究包括方方面面,最為人類(lèi)關(guān)心的莫過(guò)于土壤中各種元素,包括對(duì)人類(lèi)有益或是有害的。近年來(lái)隨著經(jīng)濟(jì)化、城鎮(zhèn)化的迅速發(fā)展,由人類(lèi)活動(dòng)造成的土壤重金屬污染對(duì)人類(lèi)身體健康構(gòu)成嚴(yán)重威脅。珠三角土壤重金屬鎘污染治理迫在眉睫,土壤鐵元素作為亞熱帶地區(qū)代表性土壤元素,不僅能夠影響重金屬鎘對(duì)氨基酸、蛋白質(zhì)及各種對(duì)應(yīng)酶的合成,作為土壤鎘污染修復(fù)原料,其含量多少也會(huì)使植物產(chǎn)生不良性狀。因此本文整理分析了近20年土壤重金屬反演研究,探索了快速獲取實(shí)時(shí)土壤鐵含量的反演方法。因?yàn)辄c(diǎn)位信息難以表達(dá)研究區(qū)域面域信息,因此最后利用不同的插值方法對(duì)珠三角土壤鐵進(jìn)行插值驗(yàn)證,繪制了研究區(qū)土壤鐵的空間分布圖。傳統(tǒng)土壤元素的測(cè)定是野外采樣結(jié)合實(shí)驗(yàn)室測(cè)量需耗費(fèi)巨大的人力物力及財(cái)力,完成周期長(zhǎng),具有較強(qiáng)的破壞性,且投入產(chǎn)出比較低,無(wú)法滿(mǎn)足當(dāng)下人類(lèi)追求的實(shí)時(shí)快速精準(zhǔn)的要求。高光譜遙感具有波段范圍廣,信息連續(xù)性強(qiáng),無(wú)破壞性,分析速度快等特性。該技術(shù)的出現(xiàn),為快速精準(zhǔn)的獲取實(shí)驗(yàn)結(jié)果提供了可能。文章主要分為三部分,第一部分主要是資料的收集分析。通過(guò)對(duì)近二十年光譜反演土壤重金屬的研究整理分析,發(fā)現(xiàn)研究一般采用間接反演的方式;與土壤重金屬相關(guān)性較好的土壤元素主要為有機(jī)質(zhì)和土壤鐵·,光譜的處理對(duì)于反演模型精度具有顯著的影響,多數(shù)研究認(rèn)為一階微分效果最好,但仍有研究不支持這一結(jié)論,實(shí)際研究中仍需具體情況具體對(duì)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樣點(diǎn)對(duì)土壤鐵含量快速光譜反演模型進(jìn)行了探索。數(shù)據(jù)處理包括對(duì)原始反射光譜平滑去噪處理,依據(jù)Rank-KS劃分法將原始光譜分為預(yù)測(cè)集及驗(yàn)證集,預(yù)測(cè)集經(jīng)光譜預(yù)處理提取特征波段作為多元線(xiàn)性,偏最小二乘,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量機(jī)反演方法的輸入?yún)?shù)。結(jié)果表明,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的模型為最佳模型,光譜經(jīng)微分處理后與土壤鐵相關(guān)性顯著提高,珠三角土壤鐵的特征光譜波段主要集中404、574、784、854以及1204 nm波段附近,其中又以854nm最為顯著。第三部分根據(jù)珠三角土壤鐵的實(shí)測(cè)值對(duì)整個(gè)珠三角研究區(qū)進(jìn)行插值,驗(yàn)證各種插值方法的插值效果,分析土壤鐵含量的空間分布特征。驗(yàn)證方法選擇交叉驗(yàn)證及獨(dú)立樣本驗(yàn)證。結(jié)果插值效果較好的為反距離加權(quán),普通克里格,徑向基插值及簡(jiǎn)單克里格。插值結(jié)果表明,研究區(qū)內(nèi)土壤鐵含量由珠三角入口向四周逐漸降低。通過(guò)計(jì)算不同局部變異系數(shù)(CV)范圍的均值相對(duì)誤差(RMSE),發(fā)現(xiàn)當(dāng)CV大于0.07時(shí),任何插值方法效果都很差,但在0.04~0.07范圍內(nèi),徑向基插值法能夠突出局部變異特征。
【圖文】:

影像,土壤重金屬,反演,相關(guān)性


2邋土壤重金屬光譜反演概論逡逑利用反射高光譜反演土壤重金屬含量的主要手段包括直接反演和間接反演兩種方逡逑式,基本流程見(jiàn)圖2-1。利用高光譜影像能夠?qū)崿F(xiàn)土壤重金屬的定量反演,鑒于高光譜逡逑影像獲取費(fèi)用較高,所以研究者多選擇土壤光譜數(shù)據(jù)[52];诟吖庾V遙感的有機(jī)質(zhì),土逡逑壤碳,含水率等土壤組分的反演手段已經(jīng)成熟[53]。與土壤成分反演類(lèi)似,土壤重金屬含逡逑量的直接反演包括反射光譜預(yù)處理、分析預(yù)處理光譜與土壤重金屬含量之間的相關(guān)性,逡逑提取特征光譜波段構(gòu)建反演模型、根據(jù)模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)選擇最優(yōu)的反演模型,最后利用最逡逑佳反演模型預(yù)測(cè)研究區(qū)土壤重金屬含量。通過(guò)土壤重金屬含量與高光譜數(shù)據(jù)之間的相關(guān)逡逑性建立的反演模型為直接反演,該方法主要應(yīng)用于污染嚴(yán)重或重金屬含量較高的特定區(qū)逡逑域[54],如煤礦[55],冶煉廠%]等,不具有普適性。逡逑-8-逡逑

序列,反演方法,偏最小二乘


圖2-3不同土壤重金屬元素反演方法統(tǒng)計(jì)逡逑Fig.邋2-3邋Summary邋of邋inversion邋methods邋of邋different邋soil邋heavy邋metals逡逑觀察分析表2-2,,圖2-2及圖2-3可知,偏最小二乘是目前普遍采用的反演方法,為逡逑追求更高的反演精度,近年來(lái)基于機(jī)器語(yǔ)言的反演方法逐漸進(jìn)入該領(lǐng)域,具體包括以逡逑最小二乘為基礎(chǔ)的偏最小二乘支持向量機(jī)[56]、偏最小二乘遺傳算法[65\序列最小優(yōu)化逡逑持向量機(jī)[87]、隨機(jī)森林及超限學(xué)習(xí)機(jī)[9()]等。逡逑具體研究中,Sonia等認(rèn)為偏最小二乘能夠較好的預(yù)測(cè)鉛和鋅的污染水平,鉻的精逡逑次之[6G]。Mores等基于土壤可見(jiàn)-近紅外和中紅外反射光譜,建立偏最小二乘回歸,實(shí)現(xiàn)了對(duì)河灘土壤中砷、鎘、銅、鉛和鋅元素污染水平的定量監(jiān)測(cè),其回歸系數(shù)逡逑別為0.92、0.76、0.85、0.88和0.77[91]。葉元元對(duì)土壤重金屬砷和鉛建立了多種定量逡逑-12-逡逑
【學(xué)位授予單位】:山西農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類(lèi)號(hào)】:S153.6;X144

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本文編號(hào):2678274

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