重金属铅是一种在农田生态系统中极具潜在危害的重要污染物。铅不但会影响作物的品质和产量,而且还可以通过食物链富集等方式危害人类的健康。因此,研究作物铅污染胁迫状况,对于防止食品污染,保障人体健康有着重要的科学意义。本文以江苏省苏州市东桥镇、正仪镇的三块水稻田为实验区,重点研究水稻铅污染胁迫信息的高光谱遥感提取算法,并结合模糊数学理论,构建水稻铅污染胁迫高光谱模糊推理预测模型。本文研究工作的前半部分是以数据采集和光谱数据处理为中心展开的。首先选取三个铅污染程度不同的水稻实验样地,然后在水稻各个生育期采集研究所需数据,最后利用包络线消除法、分形分析法等处理水稻冠层光谱数据,得到与水稻铅含量高度相关的光谱特征参数Da、分形维数。研究工作的后半部分是建立水稻铅污染高光谱模糊推理预测模型。首先利用模糊数学中的模糊集合理论,对光谱特征参数Da、分形维数和土壤pH值三个特征参数进行模糊推理处理,以三个特征参数在铅污染程度不同的三个模糊集合之间具有不确定性和模糊性为理论依据,依次确定三个特征参数的隶属度函数,以及参数之间的模糊权重,最终建立水稻铅污染高光谱模糊推理预测模型。对水稻铅含量预测结果进行检验,在三个铅污染程度不同的模糊集合,水稻铅含量预测值和实测值的复相关系数达到了0.9565、0.8578和0.9145的较高水平,符合模型的预期建立要求,因此本文提出的水稻铅污染高光谱模糊推理预测模型合理,且预测性能较高。