隨著人類(lèi)社會(huì)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(lái)越不容忽視的環(huán)境問(wèn)題。盡管煤礦資源的開(kāi)發(fā)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)至關(guān)重要，但其對(duì)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(huì)再次對(duì)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(cè)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(wèn)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(lái)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(duì)高分5號(hào)高光譜衛(wèi)星影像反演中國(guó)北部某露天煤礦區(qū)（圖1）土壤重金屬含量問(wèn)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(cè)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(guò)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。

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(cè)量了其重金屬含量，并利用ASD FieldSpec 4地物光譜儀測(cè)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(hào)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(guò)決定系數(shù)（R2）、均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)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。

圖2 本研究流程圖。

【結(jié)果】

圖3 110個(gè)土壤樣品的光譜反射率曲線及評(píng)估DS算法對(duì)從GF-5 AHSI影像提取的光譜的校正。（a）ASD測(cè)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(guò)DS算法校正的光譜，以及（d）用于評(píng)估DS算法的光譜角映射器（θ）。

圖4 在每個(gè)CWT分解尺度評(píng)估估算模型的精度。

圖5 Zn，Ni和Cu濃度最佳估算模型散點(diǎn)圖。

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(hào)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(duì)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(shì)與地面實(shí)測(cè)結(jié)果基本一致。

（3）露天煤礦活動(dòng)可能是礦區(qū)土壤重金屬污染的主要來(lái)源，而車(chē)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(hào)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)。