基于省域尺度的农田土壤重金属高光谱预测

• 作者: 史舟 周炼清 夏芳 彭杰 王乾龙
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 农田土壤 重金属污染 高光谱 预测
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 593-598,605
• 页数: 7页
• 分类号: TP701|X53
• 字数: 6100字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11972/j.issn.1001-9014.2015.05.014

摘要

利用浙江省36个县市的643个农田耕层土样的可见-近红外反射率数据以及重金属与有机质含量数据,分析了Ni、Cu、As、Hg、Zn、Cr、Cd、Pb含量与有机质含量的相关性,对比了不同重金属元素与有机质敏感波段的位置,并建立了各重金属元素含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型.研究结果表明,Ni、Cr与有机质的相关性最优,As最差,相关系数分别为0.54、0.59、0.20,各重金属元素与有机质的相关系数与它在前三个主成份载荷图中与有机质的距离成反比;不同的重金属元素与有机质高光谱敏感波段的重叠度、回归系数的正负一致性具有明显差异,与有机质相关性越高的元素,其重叠度也越高、正负一致性也越好;在所有8种重金属元素的PLSR预测模型中,Ni、Cr的建模与预测效果较好,RPD值分别为1.94、1.80,模型具有一般的定量预测能力,其余6种重金属元素预测模型的RPD值均在1.00和1.40之间,模型只具备区别高值和低值的预测能力.该研究结果为大尺度区域土壤重金属污染的高光谱遥感监测提供了一定的理论依据与参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏芳	浙江大学环境与资源学院农业遥感与信息技术应用研究所	3	36	3.0	3.0
2	周炼清	浙江大学环境与资源学院农业遥感与信息技术应用研究所	16	405	8.0	16.0
6	彭杰	浙江大学环境与资源学院农业遥感与信息技术应用研究所	57	664	15.0	23.0
10	王乾龙	浙江大学环境与资源学院农业遥感与信息技术应用研究所	1	25	1.0	1.0