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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第51卷

期数:

2023年第12期

页码:

172-180

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2023-06-20

文章信息/Info

Title:

Quantitative estimation of heavy metal pollution in soil-crop system of regional paddy field by hyperspectral remote sensing

作者:

王淼¹; 储学远²; 钱家炜¹; 钟亮¹; 李建龙¹; 2

1.南京大学生命科学学院生态学系，江苏南京 210023； 2.南京大学物理学院材料学系，江苏南京 210023

Author(s):

Wang Miao; et al

关键词:

水稻田; 土壤-作物; 重金属; 高光谱遥感; 估测模型; 偏最小二乘回归; 模型精度验证

Keywords:

-

分类号:

S127

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

为了探究动态、无损伤监测区域农田土壤重金属污染和借助土壤-作物系统机理定量反演土壤重金属含量的科学方法，从2018—2020年采集了江苏省宜兴市徐舍镇的22个水稻田样地共76个点的土壤样品，利用地面高光谱仪系统获取了水稻叶片光谱与水稻的生长系统等数据，在实验室测量了土壤中镉(Cd)、砷(As)含量等指标，将水稻叶片光谱进行平滑处理和7种形式的数学变换并进行Pearson相关性分析以筛选相关波段，通过遗传算法优化的偏最小二乘回归法构建了土壤Cd、As含量的估测模型。研究结果表明，估测土壤Cd、As含量的最佳模型均为倒数对数一阶微分光谱模型，r²分别为0.77和0.89，外部验证均方根误差(RMSEP)分别为0.058和0.297，相对分析误差(RPD)分别为2.09和2.97，具备近似定量估测土壤Cd含量的能力及定量估测土壤As含量的良好精度。通过地面实测数据验证，2个最佳估测模型预测精度分别达70%及80%以上；且光谱预处理技术可以去除原始反射率的冗余信息并减弱背景噪声，突出光谱信息；采用遗传算法先筛选特征波段再进行偏最小二乘回归建模，可提高模型的精度。研究可为实现作物高光谱定量反演区域农田土壤重金属污染以及修复农田生态污染遥感监测提供依据。

Abstract:

-

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2022-08-13
基金项目：国家重点研发计划(编号：2018YFD0800201)。
作者简介：王淼(1998—)，女，山东潍坊人，硕士研究生，研究方向为生态环境与遥感监测。E-mail：cinderella_wang@outlook.com。
通信作者：李建龙，博士，教授，博士生导师，研究方向为自然生态保护与遥感监测，E-mail：jlli2008@nju.edu.cn；钟亮，博士，研究方向为土壤重金属污染监测、预警及生态修复，E-mail：zhongliang1007@163.com。

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更新日期/Last Update: 2023-06-20