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城镇大面积农田土壤重金属检测与监测的原理、方法及应用展望 总被引：1，自引：0，他引：1
《天津农业科学》2017,(5):23-30
近年来,随着社会经济的发展和人口数量的增加,城镇农田土壤重金属污染问题越来越严重,对粮食安全和人类身体健康构成严重威胁,因此,需要及时有效地获取农田土壤重金属污染信息,做到早发现、早治理。本文综述了近年来国内外农田土壤重金属的常规、新型检测和监测方法,包括其原理、特点及应用现状,对不同的方法的优缺点进行对比,并指出可以利用地面或航空航天高光谱遥感获取农作物叶片或籽粒光谱数据反演土壤重金属含量,将检测与监测相结合,从而实现土壤重金属污染的大面积立体监测,这将为农田土壤重金属污染的监测和修复提供技术支持。 相似文献
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土壤重金属含量的高光谱遥感反演方法综述 总被引：4，自引：0，他引：4
随着工业生产规模的扩大、城市环境污染的加剧和农用化学物质种类、数量的增加,土壤重金属污染因其程度加剧、面积扩大而备受关注.重金属污染物在土壤中移动差、滞留时间长、难被微生物降解,并可经水、植物等介质最终影响人体健康,因此对重金属污染的定量监测非常有必要并且意义重大.高光谱遥感技术的发展为宏观、快速获取土壤重金属元素信息提供了新的契机,目前国内外学者基于土壤反射光谱特征,运用多种统计分析方法成功地预测了多种土壤重金属元素的含量.介绍了土壤的光谱特征及光谱特征波段的提取,对利用高光谱遥感技术估算土壤重金属含量的主要方法进行了总结,对影响模型精度的主要因素进行了讨论,介绍了模型在模拟多光谱数据方面的应用,最后对模型反演过程出现的不足及今后的研究方向进行了展望. 相似文献
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从植被高光谱遥感到土壤重金属污染诊断的研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
随着遥感技术的迅速发展,高光谱遥感由于其对微量元素的探测能力强,为诊断土壤重金属污染提供了可靠的基础数据。综述了国内外对高光谱监测植被/土壤重金属的研究现状,探讨了从植被高光谱到土壤重金属诊断的局限性,并对其进行了展望。 相似文献
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高光谱遥感技术在土壤重金属含量测定领域的应用与发展 总被引：2，自引：0，他引：2
相较传统的土壤重金属含量测定方法,利用高光谱遥感技术对土壤重金属含量进行反演推算更为方便快捷,且能进行大范围的原位监测,表现出了极大的优势。本文旨在针对已有的土壤重金属含量测定领域高光谱遥感技术应用的相关研究进行综述,阐述高光谱遥感的技术原理及高光谱遥感技术在土壤重金属测定领域的应用与发展,宏观层面把握该领域的研究动向与热点。本文总结了土壤中部分重金属元素的光谱响应特征波段及与重金属元素高度相关的土壤组分,从近地传感高光谱、高空高光谱遥感、低空高光谱遥感3种技术角度切入,论述了高光谱遥感技术应用于土壤重金属测定的技术特征及发展历程,并展望了高光谱遥感技术的未来发展方向及其在土壤重金属测定领域的发展趋势。 相似文献
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利用高光谱遥感技术代替传统方法检测重金属污染,具有效率高、费用低、检测范围广等优点.但是高光谱影像的空间分辨率较低,为了提高精度需要提取影像的端元.鉴于纯净像元指数（Pixel Purity Index,PPI）法耗时长的缺点,提出一种基于高斯分布的波谱曲线概率法用于高光谱影像端元提取,并结合重金属胁迫下植被波谱响应变化建立了高光谱遥感影像的植被重金属污染检测模型.经过试验研究及分析,发现波谱曲线概率法端元提取的效果和精度与PPI相近,但是时间消耗明显减少.因此,建立的植被重金属污染检测模型可以用于高光谱遥感图像,具有一定的价值. 相似文献
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随着高光谱遥感技术的不断发展,高光谱遥感在农业方面的应用已经成为高光谱遥感研究的热点领域。高光谱遥感技术可以实时准确快速地得到农作物生长状况的信息,为精准农业的实现提供重要的技术支持。从农作物生化参数(叶绿素含量、氮含量、含水量)监测、物理参数(叶面积指数、生物量)监测、病虫害监测三个方面对高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究取得的新进展进行归纳和总结,并对其应用前景进行展望。 相似文献
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遥感技术凭借其可以实时、快速、准确、无损地获取薯类作物生长信息的特点,已经是监测薯类作物生长的重要手段。薯类作物的茎叶和块根生长分别在地上和地下,光谱反射机理均不同于禾本科类作物(如水稻、玉米和小麦),因此,薯类作物具有遥感监测研究特有的方面。总结了遥感技术的特点,遥感平台的种类和遥感监测方法,以及应用遥感技术在薯类作物种植面积提取、病害管理、长势监测和估产等领域的国内外研究进展,分析了遥感技术在薯类作物生长信息监测的不足,进一步提出相关建议,并指出了探索薯类作物空间分布信息及变化、薯类作物长势高效监测、薯类作物产量预测模型、薯类作物遥感模型与农学模型同化机制研究是未来的发展方向。 相似文献
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现代农业实现高效、低耗、优质的一项重要途径就是利用精准农业信息技术。高光谱遥感技术能够对农田作物的各阶段生长状态进行实时信息的快速获取,提供了精准农业信息技术的有效支撑。本文研究分析了高光谱遥感技术在小麦条绣病气象监测方面的应用,包括监测条绣病的基本原理、特点以及关键技术线路等。并通过试验方法,利用遥感的空间数据、地面数据模型以及影像等,实现了小麦条绣病病害监测可行性试验,最后对此项技术的应用前景进行了展望。 相似文献
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《山东农业科学》2019,(12):120-126
随着人类活动的影响,重金属污染逐渐成为土壤和环境研究的重点。采用遥感技术可以克服传统重金属监测过程中的缺点,做到快速、高效地反映重金属空间分布。本文以克拉玛依市某区域为研究区,利用SVC HR-768光谱仪和Landsat8影像对41块土壤样品进行地物光谱和波段反射率的获取,采用相关性分析和偏最小二乘回归的原理,建立地物光谱与Landsat8数据的土壤铅含量反演模型。结果表明,基于一阶微分变换的地物光谱能更好地反映光谱与重金属铅含量的相关性,建立的模型为最优预测模型;通过波段比值和波段差值方式建立的基于Landsat8波段反射率的反演模型精度较好,能粗略预测土壤重金属铅的含量,并且基于Landsat8影像反演的土壤铅含量空间分布符合土壤样点实测值的空间分布,为今后土壤环境监测土壤重金属含量提供数据支撑。 相似文献
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基于高光谱数据的土壤有机质含量预测研究 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的]快速、有效、非接触、非破坏性地提取土壤有机质含量信息.探索新疆绿洲农区如何应用高光谱遥感技术分析、模拟、评价、预测土壤有机质含量,促进高光谱分辨率遥感技术在农田土壤遥感诊断、作物科学种植、水肥分区管理、田间农情监测中的应用,为新疆实施精准农业提供科学理论参考.[方法]利用高光谱遥感技术提取土壤有机质含量信息的研究,采用美国ASD Field Spec Pro VNIR 2500型光谱辐射仪获取田间土壤不同有机质含量信息的高光谱反射率;通过光谱分析技术,运用各种土壤反射率数学变换形式,找出最具代表性的敏感波段,揭示土壤有机质含量与其光谱成因机理之间的内在联系.[结果]基于NDI预测土壤有机质含量的估算模型中以一元三次函数模型(YSOM=-4E+ 07XNDI3+ 2E+ 06XNDI2-21 338XNDI+ 110.44,R2=0.713 2)为最优,指数函数模型次之.[结论]基于归一化光谱指数NDI可以较好的估算土壤有机质含量,利用统计方法建立的经验模型,简单实用,将对特定区域、特定土壤的预测有较好的效果. 相似文献
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我国当前农产品产地土壤重金属污染形势及检测技术分析 总被引：6，自引：1，他引：5
从农产品产地环境监测出发,针对农田土壤重金属污染问题,通过追踪一系列重金属污染事件报道,指出了进行农产品产地土壤重金属检测的重要意义;在综述现有重金属含量常规及新的检测方法基础上,分析了各自的优缺点,并针对农产品产地土壤重金属含量的检测问题,进行了现有各种重金属检测手段的对比分析,提出了目前农产品产地土壤重金属含量检测中面临的主要问题,为今后农产品产地环境中土壤重金属参数获取技术和低成本快速检测装备平台的研究和开发提供参考。 相似文献
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基于高光谱遥感技术的农作物病虫害应用研究现状 总被引：1，自引：0，他引：1
近年水,随着信息技术的迅猛发展,高光谱遥感作为一种快速监测手段已经被广泛应用于农业病虫害监测中,高光谱遥感在农业中主要的应用领域之一.通过分析近5年来高光谱技术在农作物病虫害研究情况,阐述了应用高光谱遥感技术进行农作物病虫害监测的原理,主要从原始光谱的导数变换及对数变换、光谱位置和面积的特征参数提取、光谱吸收特征参数提取、基于连续同去除的特征参数提取4种方法回顾了国内外应用高光谱进行农作物病虫害监测的研究进展,在此基础上,总结了高光谱遥感技术应用于农作物病虫害监测亟待解决的问题及相应的解决途径. 相似文献
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《江苏农业科学》2019,(23)
为了利用高光谱遥感有效地监测农作物叶片中的重金属含量变化,在化学分析和农作物叶片对铜元素含量增加的敏感性基础上,利用光谱植被指数定量监测作物叶片铜元素含量变化,为大面积、快速、准确、无损地监测农田水稻叶片重金属含量变化提供技术支持。以张家港市为研究区域,实地采集水稻叶片样品21个。采用便携式高光谱地物波谱仪,获取灌浆期水稻植株叶片的光谱反射率并提取光谱指数,室内测定叶片重金属铜含量,并分析水稻叶片重金属铜含量与不同类型光谱指数的相关性。结果表明,高光谱数据对叶片铜含量变化的敏感性较好,其中,红边位置(REP)、绿波段归一化差异指数(GNDVI)、比值植被指数(RVI)、Vogelmann红边指数(VOGI)和地面叶绿素指数(MTCI)可分别作为估测叶片铜含量的敏感光谱指数,其乘幂和指数回归模型能够较好地反演水稻叶片铜含量;叶片铜含量的敏感光谱波段参数在原始光谱中主要集中于420～670 nm范围内,最小负相关系数的波长是646、647、648 nm;而一阶微分和二阶微分光谱中在蓝边、黄边、红边和近红外区域均有分布,最大正相关系数的波长分别是660、715 nm;水稻叶片铜含量估测的最佳模型是基于二阶微分敏感光谱参数构建的偏最小二乘回归模型,该模型预测的铜含量值与实测值的拟合度较好(R~2=0.56)。研究结果证明可以利用高光谱生物遥感技术有效地监测农田水稻叶片中重金属含量的变化,判断作物中重金属浓度是否超标,为高光谱遥感立体、快速和大面积地监测农田作物铜含量的变化提供参考,也为评价水稻的食用安全提供科学方法。 相似文献
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以张家港农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素As、Cd、Cr、Cu、Zn、Ni、Pb、Hg的含量,并与土壤可见近红外高光谱数据建立土壤重金属含量的定量估测模型,以快速获取研究区农田的土壤重金属含量。为保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始高光谱数据进行平滑处理,并进行一阶导数、倒数一阶导数、倒数的对数一阶导数、平方根一阶导数和连续统去除等形式的光谱变换;然后,提取不同变换光谱的特征波段进行相关性分析;最后,通过逐步回归法建立重金属含量的定量估算模型。结果表明:张家港市农田土壤中Cd、Hg、Cu、Zn存在一定的污染风险。在高光谱的不同变换形式中,一阶导数和连续统去除与重金属含量的相关系数高于其他变换形式。基于8种土壤重金属含量与高光谱数据建立的定量估算模型具有良好的预测精度。Cd、Hg、Cr、As、Cu、Zn、Ni、Pb估算模型的实际值与验证值的拟合度分别为0.874、0.879、0.800、0.646、0.513、0.655、0.603和0.542,可用于预测张家港市的农田土壤重金属含量。 相似文献