【摘 要】
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随着人类活动的影响,土壤重金属污染逐渐成为污染防治的研究重点。采用遥感技术可以克服传统重金属监测过程中的缺点,做到快速、高效的反映重金属含量和空间分布。本文以克拉玛依市乌尔禾区为研究区,利用SVCHR-768光谱仪、Landsat 8影像和环境卫星HSI影像对研究区41块土壤样品进行光谱数据的采集和获取,采用相关性分析和回归建模的方法,分别建立地物高光谱、多光谱以及环境卫星高光谱三种遥感数据的土壤
【基金项目】
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青年科技创新人才计划项目（项目编号:QN2016BS0705）,课题主持人:颜安副教授（新疆农业大学草业与环境科学学院）；
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随着人类活动的影响,土壤重金属污染逐渐成为污染防治的研究重点。采用遥感技术可以克服传统重金属监测过程中的缺点,做到快速、高效的反映重金属含量和空间分布。本文以克拉玛依市乌尔禾区为研究区,利用SVCHR-768光谱仪、Landsat 8影像和环境卫星HSI影像对研究区41块土壤样品进行光谱数据的采集和获取,采用相关性分析和回归建模的方法,分别建立地物高光谱、多光谱以及环境卫星高光谱三种遥感数据的土壤重金属铅和铬含量的反演模型。主要研究结果如下:（1）G217国道和河流的人类活动是土壤铅和铬积累的主要因素,对铅的影响范围分别为3.0、2.0 km,对铬的影响范围分别为2.5、1.0 km。通过单波段分析,发现光谱与重金属的拟合精度与光谱与有机质的相关性成正比,因此,依靠重金属与有机质的相关性和有机质的光谱特征可以土壤重金属铅和铬的含量。（2）对比基于原始地物光谱、一阶微分光谱2种光谱变量以及采用逐步回归、偏最小二乘回归2种建模方法所建立多个土壤重金属预测模型的精度,发现基于一阶微分光谱并采用偏最小二乘回归方法所建立的模型为最优模型。针对土壤Pb含量建立的模型,建模R2为0.61,验证R2为0.46,建模RMSE为0.43,验证RMSE为0.39;针对土壤Cr含量建立的模型,建模R2为0.44,验证R2为0.40,建模RMSE为4.27,验证RMSE为 5.37。（3）多光谱影像通过波段差值和波段比值的方式能使组合波段与土壤重金属Pb具有较高的相关性。采用偏最小二乘回归方法建立土壤Pb的模型,建模R2为0.37,验证R2为0.47,能满足预测重金属铅含量的精度要求。并且基于Landsat 8的土壤铅预测的空间分布符合实际情况,从而证明了 Landsat8影像对部分土壤重金属具有良好的响应能力。（4）环境卫星波段反射率经过一阶微分处理后与土壤Pb和Cr具有较高的相关性,采用偏最小二乘回归方法建立土壤Pb和Cr的模型,建模R2较高分别为0.46、0.57,但是验证R2较低为0.12、0.30。说明基于环境卫星影像建立的土壤Pb含量预测模型稳定性较低,不能预测研究区土壤Pb的含量。建立的土壤Cr含量预测模型稳定性一般,只能粗略预测土壤Cr的含量。（5）对比基于地物高光谱、Landsat8影像以及环境卫星高光谱3种遥感数据源的土壤重金属Pb和Cr预测模型,发现基于地物光谱建立的模型建模R2和验证R2均大于0.4,模型的稳定性较高,可以较好的反演研究区土壤重金属Pb和Cr含量;基于Landsat8影像的模型,建模R2较低,但验证R2很高,可以较好的反演研究区土壤重金属Pb含量;基于环境卫星高光谱的模型,建模R2较高,但验证R2较低,只能粗略反演研究区土壤重金属Cr的含量。
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