【摘 要】
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日趋严重的土壤重金属污染,已经成为世界关注的焦点。如何利用遥感手段实现土壤重金属含量的快速监测,已被各国学者所关注。本文选取衡东县某地区的耕地土壤作为研究对象,选择适当遥感影像数据源,结合实测的重金属检测数据,通过像元二分模型进行光谱线性解混,探讨线性解混后的光谱数据与遥感影像原始光谱数据对土壤重金属元素的响应关系,以及在不同光谱变换处理下,光谱反射率对土壤重金属元素的响应关系。基于此,研究并构建
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日趋严重的土壤重金属污染,已经成为世界关注的焦点。如何利用遥感手段实现土壤重金属含量的快速监测,已被各国学者所关注。本文选取衡东县某地区的耕地土壤作为研究对象,选择适当遥感影像数据源,结合实测的重金属检测数据,通过像元二分模型进行光谱线性解混,探讨线性解混后的光谱数据与遥感影像原始光谱数据对土壤重金属元素的响应关系,以及在不同光谱变换处理下,光谱反射率对土壤重金属元素的响应关系。基于此,研究并构建基于线性解混和不同光谱变换下土壤反射率与重金属Cr含量的GMDH(Group Method of Data Handling,GMDH)估测模型。本文主要研究成果如下:(1)研究区耕地土壤正在遭受重金属元素的污染胁迫,其重金属元素的空间变异程度依次为:Cd>Pb>Zn>Hg>Cu>Cr,其中Cr变异程度最低,在研究区空间分布差异较小;(2)对遥感影像进行像元二分线性解混提取影像土壤反射率,比较影像原始反射率和影像土壤反射率在不同光谱变换下与重金属Cr的相关性,得出解混后的光谱与重金属间显著相关波段数增多,相关性增强;(3)对倒数对数变换后的影像原始反射率和影像土壤反射率分别建立偏最小二乘模型和GMDH神经网络模型。研究结果表明,基于解混后的光谱反射率与重金属Cr含量构建的GMDH模型,其稳定性和模型预测能力及精度评价效果更优,模型泛化能力更优。本研究通过对遥感影像进行线性解混,获取影像土壤反射率,建立研究区土壤重金属Cr含量定量反演模型,可为大范围监测土壤重金属污染状况提供有益参考。
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