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ASD | 基于GF-5號高光譜衛(wèi)星影像反演露天煤礦區(qū)土壤重金屬濃度

來源:北京理加聯(lián)合科技有限公司   2022年05月12日 16:43  

隨著人類社會工農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、城市化的發(fā)展,人為因素造成土壤重金屬污染是當(dāng)今越來越不容忽視的環(huán)境問題。盡管煤礦資源的開發(fā)對社會經(jīng)濟(jì)至關(guān)重要,但其對自然環(huán)境產(chǎn)生的不利影響也是不可避免的。因此,我們有必要調(diào)查露天煤礦的土壤重金屬分布,以發(fā)現(xiàn)受污染的農(nóng)田,提供和制定土地復(fù)墾策略以及進(jìn)一步的公共健康策略。

 

原位土壤采樣與實(shí)驗(yàn)室化學(xué)分析方法(利用高精度的原子吸收光譜法(AAS)和電感耦合等離子體質(zhì)譜法(ICP-MS))相結(jié)合,已廣泛應(yīng)用于土壤重金屬濃度的調(diào)查和制圖。然而,該方法難以獲得連續(xù)的土壤重金屬濃度制圖、耗時(shí)費(fèi)力、成本高、效率低,適用范圍小,且可能會再次對環(huán)境產(chǎn)生不利影響。遙感技術(shù)的發(fā)展為快速、高效、大尺度監(jiān)測重金屬含量提供了新的視角。而部分所使用的高光譜傳感器存在數(shù)據(jù)質(zhì)量差、圖像連續(xù)性受限、光譜范圍窄、空間分辨率低、需要輔助環(huán)境變量、易受大氣干擾等問題。與現(xiàn)有高光譜衛(wèi)星傳感器相比,GF-5 AHSI高光譜成像儀的空間分辨率、光譜分辨率、光譜范圍、時(shí)間分辨率等明顯增強(qiáng)。然而,關(guān)于使用GF-5 AHSI高光譜影像反演土壤重金屬含量的相關(guān)研究報(bào)道較少。

基于此,在本研究中,來自西安科技大學(xué)的張波(第一作者)、郭斌(通訊作者)課題組聯(lián)合其它研究團(tuán)隊(duì)針對高分5號高光譜衛(wèi)星影像反演中國北部某露天煤礦區(qū)(圖1)土壤重金屬含量問題進(jìn)行了研究。旨在(1)利用直接校正(DS)算法在實(shí)驗(yàn)室測量的和GF-5 AHSI獲得的土壤光譜之間建立傳輸模型,以提高土壤重金屬濃度估算精度,以及(2)通過比較隨機(jī)森林(RF)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)、支持向量機(jī)(SVM)和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)算法確定最佳估算模型,基于該模型繪制土壤重金屬濃度圖。

ASD | 基于GF-5號高光譜衛(wèi)星影像反演露天煤礦區(qū)土壤重金屬濃度

 

圖1 研究區(qū)地理位置及原位土壤樣品分布。(a),(b)和(c)代表研究區(qū)野外狀況。


作者于2020年2月收集了20 cm深度的土壤樣品,在實(shí)驗(yàn)室中測量了其重金屬含量,并利用ASD FieldSpec 4地物光譜儀測量了土壤光譜數(shù)據(jù)。于2020年3月19日獲取GF-5 AHSI高光譜衛(wèi)星影像,基于實(shí)驗(yàn)室土壤光譜,引入直接校正算法(Direct standardization,DS)校正GF-5號高光譜衛(wèi)星影像。利用連續(xù)小波變換(CWT)和Boruta算法進(jìn)行光譜預(yù)處理以及特征波段提取。利用RF,ELM,SVM和BPNN4種機(jī)器學(xué)習(xí)方法估算土壤重金屬濃度,通過決定系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)和平均絕對誤差(MAE)比較了模型反演精度,確定了最佳模型。最后繪制了露天煤礦區(qū)土壤重金屬鋅、鎳和銅含量空間分布特征圖。

ASD | 基于GF-5號高光譜衛(wèi)星影像反演露天煤礦區(qū)土壤重金屬濃度

 

圖2 本研究流程圖。


【結(jié)果】


ASD | 基于GF-5號高光譜衛(wèi)星影像反演露天煤礦區(qū)土壤重金屬濃度

 

圖3 110個(gè)土壤樣品的光譜反射率曲線及評估DS算法對從GF-5 AHSI影像提取的光譜的校正。(a)ASD測量的實(shí)驗(yàn)室光譜,(b)從GF-5 AHSI影像中提取的光譜,(c)基于實(shí)驗(yàn)室光譜通過DS算法校正的光譜,以及(d)用于評估DS算法的光譜角映射器(θ)。

 

ASD | 基于GF-5號高光譜衛(wèi)星影像反演露天煤礦區(qū)土壤重金屬濃度

 

圖4 在每個(gè)CWT分解尺度評估估算模型的精度。

 

ASD | 基于GF-5號高光譜衛(wèi)星影像反演露天煤礦區(qū)土壤重金屬濃度

 

圖5 Zn,Ni和Cu濃度最佳估算模型散點(diǎn)圖。

 

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圖6 研究區(qū)重金屬空間分布圖。

 

【結(jié)論】

(1)連續(xù)小波變換(CWT)可以有效降低GF-5號高光譜衛(wèi)星影像噪音,Boruta算法可有效提取特征波段。Boruta算法消除了冗余高光譜數(shù)據(jù),并有效保留了高光譜數(shù)據(jù)的完整性和原始波段的物理意義。DS算法可以可靠的校正GF-5 AHSI圖像以估算重金屬濃度。利用DS算法可顯著提高模型反演精度。對于Zn,Ni和Cu,Rv2分別為0.77(RF),0.62(RF)和0.56(ELM)。

(2)重金屬分布趨勢與地面實(shí)測結(jié)果基本一致。

(3)露天煤礦活動可能是礦區(qū)土壤重金屬污染的主要來源,而車輛排放、粉塵、廢水和垃圾處理可能是研究區(qū)重金屬污染的其它可能原因。

本文揭示了GF-5號高光譜衛(wèi)星影像可以成為繪制土壤重金屬圖的可靠數(shù)據(jù)源。本研究提出的工作流程和方法可以為連續(xù)尺度上土壤重金屬濃度估算提供科學(xué)依據(jù)。

 

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