基于高分遥感的土壤重金属分析模型构建

摘要

本文选择广东省为研究区，挑选 75 个土壤样本作为研究对象，使用原子荧光光谱法测得土壤重金属砷和重金属汞的含量，并利用 AvaField-3 高光谱地物波谱仪测定土壤的光谱反射率，并对光谱数据进行光谱平滑预处理，在光谱平滑的基础上构建反射率一阶微分、反射率二阶微分、反射率倒数、反射率对数、反射率倒数对数、波段组合等光谱指标。通过与实验室所测定的重金属砷和重金属汞含量的相关性分析，得到土壤重金属砷和重金属汞含量的光谱特征波段，并使用回归方程建立光谱反射率与土壤重金属砷和重金属汞含量的反演模型，进一步为大面积、快速、准确获取土壤重金属砷和重金属汞含量提供技术支持。全文主要结果如下：　　（1）研究区土壤砷含量为1.37-68 mg·kg-1，汞含量为0.026-0.310 mg·kg-1，部分地区已经严重超出国家规定的背景值，表现出明显的重金属积累特征。　　（2）经过平滑后的土壤光谱反射率经一阶微分、二阶微分、倒数、对数、倒数对数、连续统去除变换，有效增强了光谱反射率与土壤砷、汞含量的相关性，突出了光谱特征波段。其中，土壤重金属砷和重金属汞含量与经过一阶微分处理后光谱变量的相关性最高，相关系数分别为0.578和-0.745，对于重金属砷比一阶微分处理方式稍小的是反射率连续统去除，其相关性为 0.447，而重金属汞比一阶微分处理方式稍小的是二阶微分处理，其相关性为0.603。　　（3）经过实验室原子荧光光谱法测得的重金属砷和重金属汞含量分别与经过波段组合后的光谱指标反射率一阶微分、反射率二阶微分、反射率倒数、反射率对数、反射率倒数对数、反射率连续统去除构建重金属反演模型。重金属砷模型构建的结果说明光谱指标反射率一阶微分经过R(966.869)与R（2842.058）的波段组合后所构建的一元三次反演模型y = 0.0107x3+ 0.1244x2-2.0097x + 10.618在6种光谱指标中效果最好，其拟合度为0.785；该模型预测的重金属砷含量与实际所测的重金属砷含量的拟合度R2为0.938，相对均方根误差RRMSE为0.329。重金属汞模型构建的结果说明光谱指标反射率一阶微分经过扩大700倍的R(587.705)与扩大250倍的R（1373.49）的波段组合后所构建的指数反演模型y = 1.4112e-0.48x在6种光谱指标中效果最好，其拟合度为0.620；该模型预测的重金属砷含量与实际所测的重金属砷含量的拟合度R2为0.770，相对均方根误差RRMSE为0.184。

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