河南农业科学 ›› 2018, Vol. 47 ›› Issue (8): 54-62.

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山东典型污灌区冬小麦叶片重金属高光谱反演及空间分布特征

于 庆,吴泉源*,姚 磊,徐夕博,周 旭   

  1. (山东师范大学 地理与环境学院, 山东 济南 250358)
  • 收稿日期:2018-01-10 出版日期:2018-08-15 发布日期:2018-08-15
  • 通讯作者: 吴泉源(1959-),男,山东龙口人,教授,主要从事农业遥感研究。E-mail:wqy6420582@163.com
  • 作者简介:于 庆(1993-),女,山东淄博人,在读硕士研究生,研究方向:农业遥感。E-mail:yuqing931001@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(41371395);龙口矿区及周边海岸带遥感监测研究项目(鲁勘字[2012]110号);山东省自然科学基金博士基金项目(ZR2017BD011)

  • Received:2018-01-10 Published:2018-08-15 Online:2018-08-15

摘要: 为了大面积、实时监测污水灌溉区冬小麦重金属胁迫状况,以冬小麦叶片重金属Cr、Ni、Pb、Zn、Hg、Cd为研究对象,利用冬小麦冠层光谱数据及金属含量数据,采用逐步多元线性回归(SMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)的方法,建立基于原始光谱反射率(R)、反射率一阶微分(FDR)、反射率二阶微分(SDR)、光谱参数(SP)的8种冠层光谱反演模型,通过分析所建模型精度,选取最优反演模型,实现研究区内冬小麦叶片重金属的定量反演。结果表明,对于Pb、Zn、Cd,基于反射率一阶微分的偏最小二乘回归模型(FDR-PLSR)为最优模型[Pb:决定系数(R2)=0.848,相对分析误差(RPD)=1.598;Zn:R2=0.790,RPD=2.295;Cd:R2=0.868,RPD=2.406;对于Cr,基于反射率二阶微分的偏最小二乘回归模型(SDR-PLSR)为最优模型(R2=0.846,RPD=2.013);对于Ni、Hg,基于光谱参数的偏最小二乘回归模型(SP-PLSR)为最优模型(Ni:R2=0.887,RPD=1.872;Hg:R2=0.819,RPD=1.684)。从空间插值结果可以看出,冬小麦叶片中Cr、Ni含量在研究区东南部较高,北部及西北部较低;Pb、Zn含量在中部以及南部较高;Hg含量在西北部较低;Cd含量在中部、北部、西北部较低。

关键词: 冬小麦, 遥感反演, 污水灌溉, 冠层高光谱, 重金属, 克里金插值