[1]张超,杨可明,王敏,等.玉米铜污染实时动态监测的高光谱分形维数模型[J].江苏农业科学,2019,47(18):260-265.
　Zhang Chao,et al.Hyperspectral fractal dimension model for real-time monitoring of copper pollution in maize[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2019,47(18):260-265.
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玉米铜污染实时动态监测的高光谱分形维数模型()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第47卷
期数:
2019年第18期
页码:
260-265
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2019-10-15

文章信息/Info

Title:
Hyperspectral fractal dimension model for real-time monitoring of copper pollution in maize
作者:
张超1;  杨可明1;  王敏1; 2;  高鹏1;  程凤1;  李燕1
1.中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院/煤炭资源与安全开采国家重点实验室，北京 100083； 2.华北理工大学，河北唐山 063210
Author(s):
Zhang Chao; et al
关键词:
玉米叶片; 高光谱遥感; 重金属污染; 光谱分形维数; 光谱指数
Keywords:
-
分类号:
TP75；S127
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
重金属Cu2+在玉米植株中过量积累会破坏其组织细胞结构，降低叶绿素含量，使植物代谢紊乱，都将在光谱上表现变化。传统监测污染的方法费时费力，不能满足快速实时监测的需求。农作物污染监测中的高光谱遥感监测应用技术是当前研究的重点。通过设置不同Cu2+浓度的盆栽试验，测得不同Cu2+胁迫浓度下玉米叶片的Cu2+含量、叶绿素含量以及高光谱反射率数据，系统分析玉米叶片光谱曲线的特征以及不同Cu2+胁迫浓度下的光谱分形维数与光谱指数变化的情况，建立玉米叶片Cu2+浓度、光谱分形维数和光谱指数的空间分布，研究Cu2+定性分析中光谱指数与光谱分形维数的关系。结果发现，光谱分形维数比光谱指数能更好地反映Cu2+污染下玉米植株的生理特征的变化，从而可以成为大范围监测玉米Cu2+污染的甄别依据。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2018-05-25
基金项目：国家自然科学基金(编号：41271436)；煤炭资源与安全开采国家重点实验室2017年开放基金(编号：SKLCRSM17KFA09)；中央高校基本科研业务费专项资金(编号：2009QD02)。
作者简介：张超(1990—)，男，河北泊头人，博士研究生，研究方向为国土资源与环境遥感、高光谱遥感。E-mail：1581006343@qq.com。
通信作者：杨可明，博士，教授，研究方向为高光谱遥感、矿山地理形变信息。E-mail：ykm69@163.com。
更新日期/Last Update: 2019-09-20