基于反射光谱预测土壤重金属元素含量的研究

本文利用实验室实测的土壤反射光谱以及铅、镉、汞等重金属元素数据,进行土壤重金属元素含量快速预测的可行性研究。本文利用偏最小二乘回归方法,研究了反射率(R)、一阶微分(FDR)、反射率倒数的对数(lg(1/R))和波段深度(BD)等对预测精度的影响,对这几种光谱指标预测土壤重金属含量的能力进行了分析和评价,同时分析了多光谱数据估算土壤重金属元素含量的可行性。结果表明,反射率倒数的对数lg(1/R)是估算土壤重金属元素含量最好的光谱指标,尤其是Cd和Pb,检验精度R超过0.82。有机质、铁锰氧化物和黏土矿物对土壤重金属元素的吸附是可见光—近红外—短波红外光谱估算其含量的机理。多光谱数据同样具有估算土壤重金属元素含量的能力,但实际数据则要考虑多种因素的影响。     

矿区土壤重金属Pb、Cd污染状况高光谱分类建模

针对矿区土壤重金属含量高度变异性及样本不均衡导致重金属污染状况分类误差较大的问题，本文在光谱预处理及光谱变换基础上，采用主成分分析（PCA）对光谱进行降维处理，并通过SMOTE算法生成虚拟样本均衡各污染等级样本，最后应用随机森林（RF）对Cd、Pb进行回归与分类。研究结果表明：定量反演重金属Pb、Cd含量精度很低；在定性分析试验中对降维前光谱样本应用SMOTE算法，土壤重金属Pb、Cd污染等级分类精度较原始样本分类精度均有较大提升，且少数类别误判率也降低明显。其研究为大面积监测矿区土壤重金属污染状况提供了一种有效、精确的方法。     

特征变量选择结合SVM的耕地土壤Hg含量高光谱反演

为探讨应用高光谱数据反演耕地土壤重金属汞(Hg)含量,对原始光谱进行10 nm重采样和SG平滑处理,用不同光谱变换数据与土壤重金属Hg含量进行相关性分析,采用IRIV、Random Frog和PCC提取光谱特征波段,分别建立SVM与GWO-SVM土壤Hg含量高光谱反演模型,获取Hg含量最优反演路径.研究表明,一阶微分变...     

像元二分模型的土壤重金属Cr的遥感反演

针对遥感影像上土壤重金属光谱敏感性不显著、土壤重金属含量定量反演拟合模型精度低的缺陷,该文采用像元二分模型线性解混提取土壤反射光谱,运用倒数对数变换后的土壤反射光谱为光谱参量建立土壤重金属Cr含量的三次多项式估算模型,反演耕地土壤中Cr的含量。结果表明,经过像元二分模型处理后的土壤反射率与重金属Cr的敏感性从不显著提升为显著相关,反演模型拟合优度显著提高。可见,基于像元二分模型得到土壤反射光谱,提升了其与重金属(Cr)之间的敏感性,提高了土壤重金属含量估测模型精度。     

可变模糊集的土壤含水量高光谱估测模型

针对土壤含水量高光谱定量反演中影响因素的多样性及实测数据划分上的模糊性问题,该文利用可变模糊集理论进行土壤含水量预测。以山东省泰安市的94个棕壤样本为研究对象,对室外光谱数据进行平方根的一阶微分变换;在此基础上,采用单相关分析法提取反演因子,即R669、R762、R1022、R1235、R2060;根据可变模糊集理论建立土壤含水量高光谱可变模糊集估测模型,用平均相对误差以及决定系数进行模型精度评价。实验结果表明,基于平方根的一阶微分变换的可变模糊集模型估测,18个检验样本的平均相对误差为2.761%,模型的决定系数R2=0.972。研究表明,利用可变模糊集进行土壤含水量高光谱估测是有效的,可以为土壤含水量的定量估测提供一种新的建模方法。     

土壤Cu含量高光谱反演的BP神经网络模型

以高光谱数据为基础,针对传统土壤重金属反演模型拟合度低、预测效果差的缺点,提取光谱预处理后的特征波段数据进行相关性分析,选取860nm一阶微分光谱反射率建立基于Matlab的重金属Cu含量BP神经网络预测模型,模型的拟合优度为0.721,预测精度达82.3%,高于传统单元线性回归模型0.414的拟合优度与76.1%的预测精度。研究表明,BP神经网络模型具有良好的拟合优度与预测能力,能更有效预测土壤中重金属Cu的含量。     

随机森林回归模型用于土壤重金属含量多光谱遥感反演

本文以陕西省柞水县大西沟矿区为研究区域,通过实地采集土壤样本,结合在Landsat 8多光谱遥感影像上提取的辐射亮度值和光谱衍生指数,以及从ASTER GDEM提取的3种地形因素,通过相关性分析确定了建模因子,并以K折交叉验证法建立了砷、铜、铅3种重金属元素的随机森林回归模型。试验结果表明,所建立模型的预测精度优于多元线性回归模型和CART模型,可见随机森林回归模型适用于在小样本情况下的矿区重金属含量反演。经现场调查,空间反演结果与实际情况较符合,证明了基于多光谱遥感的随机森林回归模型在矿区土壤重金属反演中的准确性。     

高光谱土壤有机质估测模型对比研究

应用高光谱技术探讨土壤有机质含量定量估测方法,对发展精细农业具有重要意义。本文利用陕西省横山县的实测数据,采用对数的一阶微分变换方法对土样的高光谱数据进行处理,分别采用线性回归分析法、BP神经网络法、模糊识别法建立高光谱土壤有机质含量估测模型,并对比分析其精度,确定最优的光谱反演模型。实验结果表明:模糊识别模型的决定系数达到0.973,RMSE为0.0468%;比线性模型和BP神经网络模型精度都高。研究表明,土壤有机质光谱反演不仅要重视机理研究,同时要加强光谱反演建模方法创新。     

一种基于多元统计分析的土壤含水量高光谱反演模型

为建立方便、快速、大尺度区域土壤含水量估测模型,对陕西省横山县实验区83个土壤样本光谱数据进行研究。对光谱数据进行一阶微分变换处理,提高土壤含水量与变换后光谱数据的相关性,根据相关系数的大小,选取1 412,1 549,1 586,1 842,1 976和2 032 nm五个波段的反射率作为最佳建模反演因子,运用多元统计的原理建立土壤含水量反演模型。实验结果表明,利用因子R1 412,R1 549和R1 842组合建立起的预测方程效果最好,预测方程的相关系数为0.960 1,RMSE(中误差)为1.934 2。这表明建立的土壤含水量反演模型是可行的,模型具有较高的精度。     

不同类型土壤Cu含量高光谱联合反演建模

为探明不同类型土壤重金属Cu的敏感波段及构建普适性高光谱定量反演模型,该文以湖南省红壤、水稻土和潮土3种主要类型土壤为研究对象,在光谱预处理及组合变换基础上,采用相关性分析和逐步回归筛选重金属Cu敏感波段,并分别构建一元回归和逐步回归联合反演模型。结果表明,相较于原始光谱,组合变换光谱与土壤重金属相关性明显提高;通过逐步回归筛选重金属Cu的敏感波段位于400～850 nm和1 800～2 200 nm区域;相较于一元线性回归,逐步回归模型预测精度显著提升,应用对倒一阶微分光谱中400、590、620、670、790、850、1 790、2 270 nm波段反射率构建逐步回归模型反演精度达到最优,满足重金属Cu含量监测精度需求,同时为发展基于高光谱影像大面积反演不同土壤类型重金属Cu含量提供理论支撑。     

Estimation of Heavy-Metal Contamination in Soil Using Remote Sensing Spectroscopy and a Statistical Approach

Heavy-metal-contaminated soil is a critical environmental issue in suburban regions. This paper focuses on utilizing field spectroscopy to predict the heavy metal contents in soil for two suburban areas in the Jiangning District (JN) and the Baguazhou District (BGZ) in China. The relationship between the surface soil heavy metal contents and spectral features was investigated through statistical modeling. Spectral features of several spectral techniques, including reflectance spectra (RF), the logarithm of reciprocal spectra (LG) and continuum-removal spectra (CR), were employed to establish and calibrate models regarding to Cd, Hg and Pb contents. The optimal bands for each spectral feature were first selected based on the spectra of soil samples with artificially added heavy metals using stepwise multiple linear regressions. With the chosen bands, the average predictive accuracies of the cross-validation, using the coefficient of determination R², for estimating the heavy metal contents in the two field regions were 0.816, 0.796 and 0.652 for Cd; 0.787, 0.888 and 0.832 for Pb; and 0.906 and 0.867 for Hg based on partial least squares regression. Results show that better prediction accuracies were obtained for Cd and Hg, while the poorest prediction was obtained for Pb. Moreover, the performances of the LG and CR models were better than that of the RF model for Pb and Hg, indicating that LG and CR can provide alternative features in determining heavy metal contents. Overall, it’s concluded that Cd, Hg and Pb contents can be assessed using remote-sensing spectroscopy with reasonable accuracy, especially when combined with library and field-collected spectra.     

融合PSO-SVM的混凝土拱坝多测点变形监控混合模型

针对混凝土拱坝单测点变形监控模型难以合理表征拱坝空间变形场协同响应特性以及传统回归方法诠释环境量与大坝变形间的复杂函数关系具有明显局限性问题,提出了融合粒子群算法优化与支持向量机（particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM）的混凝土拱坝多测点变形监控混合模型。基于单测点变形监控模型构建方法,引入空间坐标并利用有限元方法计算水压分量,进而借助PSO-SVM良好的非线性处理能力对环境量与大坝变形序列进行建模和预测,从而构建了融合PSO-SVM的混凝土拱坝多测点混合模型。工程实例分析表明,所建模型具有较好的多测点变形性能分析能力,较单测点统计模型具有良好的拟合及预报精度,可有效反映大坝服役的整体安全性态。此外,所提理论和方法经一定的改进和拓展,亦可推广应用于其他水工建筑物性态安全监控模型的预报分析。     

顾及月表铁元素含量的次生撞击坑识别

在对月表地质单元定年时,由于月球岩石、土壤和岩心样品数量有限,能够利用这些样品做同位素定年的地质单元范围很小,因此更大范围的月球表面的绝对年龄需要采用撞击坑尺寸频率定年法(crater size-frequency distribution,CSFD)测定.然而月球表面次生撞击坑的存在会导致CSFD得到的定年结果出现偏...     

基于集合经验模态分解的土壤重金属Cd定量反演

针对高光谱定量反演土壤重金属含量的模型精度不足的问题,本文从时频空间的角度引入时频分析法——集合经验模态分解（EEMD）。采用EEMD法分解土壤高光谱,获得不同频率的本征模态（IMF）分量,通过分析IMF分量与重金属含量的相关性,提取特征光谱,构建EEMD-SVM定量反演模型。研究结果表明,通过EEMD法分解土壤光谱,可有效地提取土壤光谱中的微弱信息;构建EEMD-SVM模型可较好地反演土壤重金属Cd含量,模型的决定系数R²为0.920 3,明显高于基于一阶微分处理光谱数据后构建的SVM模型的R²（0.786 6）。即说明在土壤重金属定量反演领域,EEMD可作为一种新的光谱处理方法。     

木星探测器Juno精密定轨分析及低阶引力场解算

随着中国深空测控技术的进步和深空探测计划的推进,木星探测计划已经进入日程,木星探测器的精密定轨和木星的引力场的解算是木星探测中的重要研究内容。首先给出了木星探测器的坐标系统和动力学模型,并利用已公布的朱诺号木星探测器精密星历数据进行验证,动力学拟合结果与参考星历的位置偏差在10 m量级,速度偏差小于6 mm/s;然后利用深空多普勒测量模型处理已经发布的朱诺号无线电测量数据进行精密定轨,结果与参考星历的差距在数百米量级;最后利用仿真数据验证引力场系数解算的可靠性,并利用朱诺号探测器4个近木点附近的实测数据解算引力场系数,得到了截至8阶的带谐项系数。     

利用卫星引力梯度确定地球重力场的张量不变方法研究

应用张量不变理论对利用卫星重力梯度数据确定地球重力场的方法进行了研究,对张量不变观测方程的线性化处理、非全张量观测值的数据处理策略以及采用白噪声特性下的梯度观测值恢复地球重力场的精度等进行了数值分析.结果表明,张量不变解实现了不同观测值的联合求解,基于先验重力场模型的线性化方法在实现张量不变观测模型线性化处理的同时,提...     

利用残差地形模型空域法精化局部地球重力场

陆地高分辨率重力数据是超高阶重力场模型及其应用研究的基础,但现有的观测技术和手段限制了陆地重力测量的覆盖区域,全球仍有大量的重力测量空白地区.采用残差地形模型空域法,利用高通滤波技术提取航天飞机雷达地形测绘任务(shuttle radar topography mission,SRTM)分辨率3"×3"的V4.1数据短...     

利用时空神经网络模型的长江经济带气温反演

传统基于遥感的气温反演方法往往使用全局模型,从而忽略了气温分布及其时空影响异质性,特别是在较大区域尺度的研究中存在不足。针对长江经济带区域,引入时空地理加权神经网络模型,建立一种高精度的气温估计方法。通过在广义回归网络模型中建立局部模型来顾及时空异质性的影响,融合遥感数据、同化数据、站点数据,获取面域分布的近地表气温信息。采用基于站点的十折交叉验证方法对模型性能进行评估,结果表明,时空地理加权神经网络有效提高了气温估计的精度（均方根误差为1.899℃,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）为1.310℃,相关系数为0.976）,与多元线性回归和传统的全局神经网络方法相比,MAE值分别降低了1.112℃和0.378℃。气温空间分布制图结果显示,该方法结果能很好地反映长江经济带气温空间上的差异和不同季节的特征信息,具有实际应用价值。     

联合BEMD和WMM方法实现位场多尺度边界检测

利用不同尺度下的位场数据进行边界检测可获得相应的多尺度边界信息,其在区域地质构造单元划分、地质填图、矿产资源圈定和结晶基底研究等方面具有广泛应用。通过联合二维经验模态分解（bi-dimensional empirical mode decomposition, BEMD）和小波模极大值（wavelet modulus maximum, WMM）方法实现位场数据多尺度分解及各尺度异常边界检测,首先,证明了BEMD方法能够实现对位场的多尺度分解,且分解各尺度异常具有实际地质含义;然后,对构建的模型重力异常进行边界检测,结果显示, WMM方法具有良好的抗噪声干扰能力,能够清晰、准确地检测出组合模型体的边界位置、走向及分布范围;最后,将该联合方法用于三峡地区布格重力异常的多尺度分解和各级固有模态函数的边界检测,结合径向对数功率谱曲线对分解各尺度异常进行场源深度估计,得到了三峡地区不同深度层位上的构造或岩体线性分布特征,并对各尺度异常边界检测结果与区域地质构造特征进行了比较分析和解释,验证了该方法的优越性和有效性。