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当今重金属污染是社会所关注的热点问题之一。与自然土壤相比,城市土壤受人类活动的强烈影响,其土壤性质产生一定改变,是重金属污染的源和汇。城市土壤中重金属元素已有不同程度积累,并通过大气、水体或食物链威胁人类健康。上海作为特大型的国际大都市,社会经济始终保持着高速增长,产业结构、产业布局、能源消耗、土地利用、城市环境的变化程度和速度十分罕见。城市化高速发展背景下城市土壤污染问题已引起社会的关注,对于城市土壤重金属污染开展调查、评估和修复是保障城市安全的重要内容。但传统的土壤重金属检测方法主要以化学或生物方法为主,测量精度高、准确性强,但监测范围有限,只能获取瞬间信息,费时费力,有较强的破坏性以及滞后性等不足之处。高光谱遥感具有光谱分辨率高、波段连续性强、光谱信息量大等特点。光谱数据具有较高的光谱分辨率同时获取连续的地物光谱图像,逐渐成为获取土壤特性以及重金属污染量化数据的有效手段,并呈现出了巨大的应用潜力。本文选择上海城市样带作为研究区域,实验分析测定土壤反射光谱及土壤重金属数据,分析研究城市土壤光谱曲线特征,通过相关分析确定反演土壤重金属的敏感波段,通过多远线性回归和偏最小二乘法建立基于最佳敏感波段的土壤重金属反演的光谱模型。主要研究结论如下:(1)重金属数据统计结果表明,上海城市土壤重金属超过上海土壤重金属背景值,土壤重金属已经有一定程度的积累。土壤重金属具有明显的空间分异特征,主要呈岛状与条带状相结合的分布特征。重金属相关分析结果表明多数土壤样品被两种以上的重金属所污染,土壤Zn、Pb、Cu具有同源性。(2)土壤光谱曲线反射率总体呈上升趋势,属于缓斜型,大部分光谱曲线形态基本一致,反射率变化呈正相关性。对光谱曲线特征进行分析比较可知,徐汇区受人为影响较大,光谱反射率曲线离散程度较大。闵行区光谱反射率曲线离散程度较小,而奉贤区光谱反射率曲线离散程度适中。对不同土地利用类型下的光谱特征进行分析,农业用地、工业用地、居住用地、绿化用地中,居住用地光谱反射率曲线离散程度最大。相同土地利用类型下土壤光谱反射率曲线走势相同,反射率变化区间差异较小。光谱反射率在空间分布上整体呈条带状分布,由研究区中间区域向东西两侧递减变化。(3)对土壤重金属与原始光谱的六种光谱变换数据进行了相关分析,Cu与平方根、一阶变换数据与二阶变换数据相关性较高。Cr与连续统去除、一阶变换数据、二阶变换数据的相关性较高。Mn与连续统去除、一阶变换数据、二阶变换数据的相关性较高。Pb与连续统去除、一阶变换数据、二阶变换数据相关关性较高。Zn与倒数、倒数的对数、一阶变换数据、二阶变换数据相关性较高。相关性分析结果表明,一阶变换数据与二阶变换数据在很大程度上提高了光谱与重金属之间相关性,将某些原始光谱数据的不明显特征放大。利用一阶变换数据与二阶变换数据进行主成分分析以及建立重金属含量估测模型是合理的。所以通过微分变换技术来了解光谱的敏感波段是必要的。(4)通过主成分分析,提取11个主成分代表光谱一阶数据变换的主导因素。提取14个主成分代表光谱二阶数据变换的主导因素。提取的信息能真正反映事物特征和规律的综合指标,简化数据以及剔除重复的数据,所以在相对低维的空间中做数据的分析是必要的。(5)多元线性回归与偏最小二乘法进行模型的拟合,由R2以及均方根误差对比分析得出:对于五种重金属元素,除Mn外,Cu、Cr、Zn、Pb四种重金属元素的模型预测效果较好的是偏最小二乘回归模型。所以通过不同的方法建立适合的模型,可以提高模型的预测效果以及光谱数据对土壤重金属的反演精度。经过模型的建立以及参数的比较,偏最小二乘法拟合程度优于多元线性回归。