發(fā)布時(shí)間：2023-02-25 17:35

　　高光譜遙感技術(shù)處于土壤重金屬污染監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)研究的前沿領(lǐng)域,具有巨大研究?jī)r(jià)值。本研究以三江源區(qū)為研究區(qū),通過對(duì)野外采集的土壤樣品進(jìn)行理化性質(zhì)的測(cè)定分析和土壤反射光譜的采集,研究了Mn、Cu、Zn、Pb、Cr、Ni這6種土壤重金屬的含量與土壤有機(jī)質(zhì)、鐵錳氧化物及粘土礦物的賦存關(guān)系。采用FD、SD、LR、CR、MSC以及在SD、LR、CR和MSC基礎(chǔ)上再進(jìn)行一階微分變換得到的SD-FD、LR-FD、CR-FD和MSC-FD等9種土壤光譜變換方式,分析6種土壤重金屬含量與不同的光譜變量之間的相關(guān)性從而確定土壤特征光譜。利用偏最小二乘法(PLS)、支持向量機(jī)(SVM)和隨機(jī)森林模型(RF),分別對(duì)這6種土壤重金屬元素與不同光譜變量進(jìn)行特征波段和全波段建模分析,探討了特征波段代替全波段進(jìn)行土壤重金屬含量反演建模的可行性,從而確立了各重金屬元素高光譜遙感的最佳回歸模型,并在此基礎(chǔ)上對(duì)不同草地類型的土壤重金屬含量進(jìn)行了估算評(píng)價(jià)。研究結(jié)果顯示:(1)三江源區(qū)Pb元素超背景率高達(dá)76.39%,屬于高度變異,且呈現(xiàn)出嚴(yán)重的富集現(xiàn)象。通過計(jì)算土壤重金屬地累積指數(shù)和內(nèi)梅羅污染指數(shù),其結(jié)果表明三江源區(qū)土壤重金屬污染...

【文章頁(yè)數(shù)】：90 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題依據(jù)
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 土壤光譜學(xué)研究進(jìn)展
        1.2.2 土壤重金屬的光譜學(xué)機(jī)理
        1.2.3 土壤光譜變換方式
        1.2.4 土壤光譜反演模型構(gòu)建
        1.2.5 三江源區(qū)土壤重金屬監(jiān)測(cè)
    1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容
        1.3.3 技術(shù)路線
第二章 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)獲取
    2.1 研究區(qū)概況
        2.1.1 自然環(huán)境概況
        2.1.2 土壤類型
        2.1.3 植被類型
    2.2 土壤樣品采集
    2.3 土壤理化性質(zhì)測(cè)定
    2.4 土壤光譜數(shù)據(jù)采集
    2.5 本章小結(jié)
第三章 研究方法
    3.1 土壤光譜平滑處理
        3.1.1 S-G濾波器
        3.1.2 移動(dòng)平均法
        3.1.3 高斯濾波
        3.1.4 中值濾波
        3.1.5 光譜平滑方法評(píng)價(jià)
    3.2 土壤光譜變換
        3.2.1 光譜微分
        3.2.2 倒數(shù)對(duì)數(shù)
        3.2.3 去包絡(luò)線
        3.2.4 MSC多元散射校正
    3.3 土壤光譜建模方法
        3.3.1 偏最小二乘法
        3.3.2 支持向量機(jī)
        3.3.3 隨機(jī)森林模型
    3.4 模型精度評(píng)價(jià)
        3.4.1 建模集與驗(yàn)證集的選取
        3.4.2 模型精度驗(yàn)證
    3.5 本章小結(jié)
第四章 土壤重金屬含量統(tǒng)計(jì)與光譜特征分析
    4.1 土壤重金屬理化性質(zhì)分析
        4.1.1 土壤重金屬含量統(tǒng)計(jì)分析
        4.1.2 地累積土壤污染指數(shù)分析
        4.1.3 內(nèi)梅羅土壤污染指數(shù)分析
    4.2 PEARSON相關(guān)系數(shù)矩陣
    4.3 土壤光譜特征分析
        4.3.1 土壤光譜反射特性
        4.3.2 光譜反射率與重金屬含量相關(guān)性分析
        4.3.3 特征波段提取
    4.4 本章小結(jié)
第五章 土壤重金屬含量特征波段高光譜建模
    5.1 PLS特征波段反演
    5.2 SVM特征波段反演
    5.3 RF特征波段反演
    5.4 特征波段模型對(duì)比與精度評(píng)價(jià)
    5.5 本章小結(jié)
第六章 土壤重金屬含量全波段高光譜建模
    6.1 PLS全波段建模
    6.2 SVM全波段反演
    6.3 RF全波段反演
    6.4 全波段模型對(duì)比與精度評(píng)價(jià)
    6.5 本章小結(jié)
第七章 不同草地類型土壤重金屬含量高光譜估算
    7.1 各草地類型土壤光譜特征
    7.2 不同草地類型土壤重金屬含量估算分析
        7.2.1 草甸草原土壤重金屬含量高光譜估算
        7.2.2 高寒草甸土壤重金屬含量高光譜估算
        7.2.3 高寒草原土壤重金屬含量高光譜估算
        7.2.4 荒漠草原土壤重金屬含量高光譜估算
        7.2.5 溫性草原土壤重金屬含量高光譜估算
        7.2.6 沼澤草甸土壤重金屬含量高光譜估算
    7.3 本章小結(jié)
第八章 總結(jié)與展望
    8.1 結(jié)論與討論
        8.1.1 研究結(jié)論
        8.1.2 討論
    8.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得的成果
致謝



本文編號(hào)：3748891