基于高光谱指数的水稻砷污染胁迫多重判别模型

• 作者: 刘慕霞 刘湘南 曹仕
• 来源期刊: 环境科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水稻 砷污染 高光谱指数 诊断空间体系 主成分分析(PCA) 独立变量分析(ICA)
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 2462-2468
• 分类号: X83
• 语种: 中文

摘要

水稻中过量砷(As)能够影响叶片中叶绿素含量、水分含量以及细胞内部结构,进而改变水稻在光谱上的特征表现.以表征叶绿素、水分含量、细胞结构的NDVI、NDWI、SIPI等9种高光谱指数和实测水稻叶片砷含量数据为基础,利用相关分析、主成分分析和独立变量分析方法,获得诊断指标对水稻砷污染胁迫进行多重光谱判别.结果表明,表征不同生理参数的高光谱指数PSNDa、fWBI、SIPI与水稻叶片砷含量高度相关.可作为砷污染单级光谱诊断参数;主成分因子F1、F2和独立变量因子ICA1、ICA2对水稻砷污染胁迫具有特殊反应,分别作为水稻砷污染胁迫的主成分诊断指标和独立分量诊断指标.综合上述3类诊断参数,构建水稻砷污染胁迫多重判别空间体系即光谱指数诊断空间(PSNDa-fWBI、PSNDa-SIPI、fWBI-SIPI)、主成分诊断空间(F1-F2)和独立变量诊断空间(ICA1-ICA2),从不同层面上综合诊断了实验区水稻砷污染胁迫情况,其中以表征叶绿素和细胞结构的光谱指数空间PSNDa-SIPI与主成分空间F1-F2诊断效果为最佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘慕霞		19	18	3.0	4.0