基于連續(xù)小波變換和隨機森林的蘆葦葉片汞含量反演*

李夢潔, 張曼胤**, 崔麗娟, 王賀年, 郭子良, 李 偉, 魏圓云, 楊 思, 龍頌元

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基于連續(xù)小波變換和隨機森林的蘆葦葉片汞含量反演*

李夢潔1,3, 張曼胤1,3**, 崔麗娟1,2, 王賀年1,3, 郭子良1,3, 李 偉1,2, 魏圓云1,3, 楊 思1,3, 龍頌元1,3

(1. 中國林業(yè)科學(xué)研究院濕地研究所/濕地生態(tài)功能與恢復(fù)北京市重點實驗室 北京 100091; 2. 北京漢石橋濕地生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測研究站 北京 101399; 3. 河北衡水湖濕地生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測研究站 衡水 053000)

植物重金屬污染是當今世界面臨的重大生態(tài)環(huán)境問題之一, 高光譜技術(shù)為快速、大面積監(jiān)測植被重金屬含量提供了可能性。本研究以重金屬汞(Hg)和濕地植物蘆葦為研究對象, 采用連續(xù)小波變換(CWT)和隨機森林(RF)算法相結(jié)合的方法建立蘆葦葉片總汞含量反演模型, 以期尋求一種較為精準的植物汞污染反演模型, 未來可通過高光譜技術(shù)建立模型來無損、快速估測濕地植物重金屬汞污染情況, 為濕地生態(tài)系統(tǒng)的監(jiān)測提供方法支持。結(jié)果表明: 蘆葦葉片總汞含量敏感波段主要分布在可見光波段419~522 nm、664~695 nm和724~876 nm以及近紅外波段1 450~1 558 nm和1 972~2 500 nm; 經(jīng)CWT變換后, 小波系數(shù)與葉片總汞含量的相關(guān)系數(shù)絕對值提高0.04~0.18, 所構(gòu)建的預(yù)測反演模型擬合效果2提高0.107~0.177, 模型精度RMSE提高0.008~0.013, 其中利用經(jīng)小波變換的去包絡(luò)線光譜(CR-CWT)數(shù)據(jù)建立的RF模型對蘆葦葉片總汞含量的反演精度和擬合效果最優(yōu)(2=0.713, RMSE=0.127); 同時在土壤總汞含量約為20 mg×kg-1時, 采用CR-CWT數(shù)據(jù)構(gòu)建RF模型的方法來反演蘆葦葉片總汞含量更為準確和可靠(2=0.825, RMSE=0.051)。因此, 利用RF算法進行植被重金屬含量的反演具有一定的現(xiàn)實可行性, 而結(jié)合CWT后所構(gòu)建的反演模型對指導(dǎo)植被重金屬含量監(jiān)測更具參考價值, 應(yīng)用前景廣闊。

連續(xù)小波變換; 隨機森林; 高光譜; 重金屬汞; 蘆葦葉片

植物重金屬污染是當今世界面臨的重大生態(tài)環(huán)境問題之一, 具有范圍廣、對象多的特點。傳統(tǒng)的植被重金屬污染監(jiān)測多以現(xiàn)場點采樣調(diào)查的方法進行, 這種方法需在試驗區(qū)設(shè)置足夠密度的采樣點, 采集足夠的樣本進行生物、化學(xué)分析以判斷污染程度。這不僅費時費力、難以大范圍應(yīng)用, 而且不能及時發(fā)現(xiàn)程度較輕的重金屬污染, 容易造成重金屬累積。因此, 快速、大面積監(jiān)測植被重金屬含量一直是國際性難題和重點研究問題[1-2]。

20世紀80年代興起的高光譜技術(shù)為快速、精準地判斷植被重金屬污染提供了可能性。目前, 國內(nèi)外已有許多學(xué)者致力于研究植被重金屬含量的高光譜監(jiān)測, 通過提取重金屬污染下植被高光譜敏感參數(shù), 建立模型來估測植被重金屬的污染情況。提取敏感光譜參數(shù)的方法有多種?，F(xiàn)階段, 研究者們多通過簡單的光譜變換技術(shù)、連續(xù)統(tǒng)去除法提取可有效指示植被重金屬污染信息的“三邊”、吸收谷等敏感光譜參數(shù)[3-4]; 或嘗試多種可表征植物葉綠素、水分等生化組分含量的植被指數(shù)對特定重金屬污染進行指示[5-7]; 此外還有學(xué)者利用經(jīng)離散小波變換的小波分形維數(shù)、小波奇異性等數(shù)據(jù)對鎘、鋅重金屬脅迫下的水稻()葉片及冠層重金屬含量進行了估算[8-9]。所構(gòu)建的反演模型多為單變量回歸模型、多元逐步回歸模型、主成分回歸模型、偏最小二乘模型等經(jīng)驗或半經(jīng)驗?zāi)Ｐ蚚10-11], 以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量機模型[12-15]。這些模型不僅需要較多的訓(xùn)練集, 而且很容易過度擬合。本研究采用連續(xù)小波變換(continuous wavelet transform, CWT)和機器學(xué)習算法中的隨機森林(random forest, RF)算法相結(jié)合的方法進行模型構(gòu)建。其中, CWT在表征光譜信號上比離散小波變換更加清晰[16], 而RF算法不僅具有較強的擬合能力, 不會產(chǎn)生過度擬合, 還具有較快的訓(xùn)練速度, 對高光譜數(shù)據(jù)這類大數(shù)據(jù)集的計算效率較高, 在模型構(gòu)建方面優(yōu)于其他算法[17]。

本研究以重金屬汞和濕地植物蘆葦()為研究對象, 采用一階導(dǎo)數(shù)變換法、包絡(luò)線去除法以及連續(xù)小波變換對蘆葦葉片原始光譜反射率(reflectance, R)進行變換, 得到一階導(dǎo)數(shù)光譜(first derivative spectral reflectance, FD)、去包絡(luò)線光譜(continuum removal reflectance, CR), 根據(jù)閾值提取相關(guān)性強的R、FD、CR敏感波段和經(jīng)小波變換的原始光譜反射率(R-CWT)、經(jīng)小波變換的一階導(dǎo)數(shù)光譜(FD-CWT)、經(jīng)小波變換的去包絡(luò)線光譜反射率(CR-CWT)小波系數(shù), 利用RF算法建立蘆葦葉片汞含量反演模型, 促進了高光譜技術(shù)在植被重金屬監(jiān)測方面的應(yīng)用。

1 研究方法

1.1 試驗設(shè)計

試驗設(shè)置8個汞濃度梯度, 分別為0 mg×kg-1(CK)、10 mg×kg-1、20 mg×kg-1、40 mg×kg-1、60 mg×kg-1、80 mg×kg-1、100 mg×kg-1、160 mg×kg-1, 處理代號為Hg(CK)、Hg(10)、Hg(20)、Hg(40)、Hg(60)、Hg(80)、Hg(100)、Hg(160), 每個濃度梯度3次重復(fù)。2017年4月3日, 按設(shè)計濃度將HgCl2溶液注入盛有營養(yǎng)土的玻璃缸中攪拌均勻, 同時注水至土壤飽和并覆蓋塑料薄膜防止汞蒸氣揮發(fā), 靜置1周后每個玻璃缸內(nèi)種植20 cm高蘆葦20株, 保持5 cm水層進行植物培養(yǎng)。每培養(yǎng)1個月采集1次蘆葦葉片光譜信息, 測定蘆葦葉片總汞含量, 共采集7次。同時, 為保證土壤總汞含量與試驗設(shè)計基本一致, 在試驗前后采集土壤并測定土壤總汞含量。

1.2 光譜采集及汞含量測定

采用美國ASD(Analytical Spectral Devices)公司FieldSpec 4便攜式地物波譜儀(波譜范圍為350~2 500 nm)測量蘆葦葉片高光譜數(shù)據(jù), 為減少外界因素干擾, 選取健康、生長良好的葉片, 使用葉片夾進行葉片光譜的測定, 測定時保證葉片表面完全展開, 避開葉片中部葉脈, 至多每20 min進行1次白板優(yōu)化。每個樣本保存40條光譜, 求取平均值作為該樣本的光譜數(shù)據(jù)。

對測量過光譜數(shù)據(jù)的葉片, 于實驗室內(nèi)洗凈烘干, 采用硝酸水浴消解-冷原子熒光光譜法[18]測定葉片總汞含量, 采用分光光度計測定葉片葉綠素a含量。為保證建模樣本的數(shù)量, 將各汞處理濃度下的葉片樣本進行整合后分組。選用Kennard-Stone(K-S)算法計算出各葉片樣本總汞含量之間的歐氏距離, 篩選建模集樣本101個, 檢驗集樣本68個(表1)。

表1 葉片總汞含量描述性統(tǒng)計特征

1.3 光譜變換方法

本文對原始光譜反射率(R)采用的光譜變換方法有一階導(dǎo)數(shù)光譜(FD)、去包絡(luò)線光譜(CR)以及連續(xù)小波變換(CWT)。其中, CWT是一種線性變換方法, 通過小波基函數(shù)將葉片高光譜數(shù)據(jù)分解為不同尺度上的一系列小波系數(shù), 其變換公式為[19]:

其中:

式中:(,)為小波變換結(jié)果,()為葉片高光譜反射率數(shù)據(jù),為光譜波段(350~2 500 nm),Ψ, b()為小波基函數(shù),為尺度因子,為平移因子。小波系數(shù)包含和兩維, 分別是分解尺度(= 1, 2, …,)和波段(= 1, 2, …,)組成的×矩陣。由此, CWT將一維葉片高光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二維小波系數(shù), 通過與葉片總汞含量進行相關(guān)性分析, 即可得出最優(yōu)分解尺度。

1.4 模型構(gòu)建及精度檢驗方法

采用隨機森林(RF)算法建立蘆葦葉片總汞含量反演模型。RF是Breiman[20]提出的一種基于分類回歸樹模型的集成學(xué)習算法, 具有高效處理大樣本數(shù)據(jù)、不必擔心過擬合、可估計某個特征變量以及抗噪音等特點。RF利用bootsrap重抽樣方法從原始樣本中抽取多個樣本, 對每個bootsrap樣本進行決策樹建模, 最后組合多棵決策樹的預(yù)測, 通過投票得出最終預(yù)測結(jié)果[21]:

式中:()為組合分類模型,h為單個決策樹分類模型,為輸出變量,為示性函數(shù)。

模型精度檢驗選取決定系數(shù)2、均方根誤差RMSE以及1∶1線3個參數(shù)衡量。其中, 1∶1線表示實測值和預(yù)測值所構(gòu)成的點偏離=線的程度。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同程度汞處理對蘆葦葉片總汞和葉綠素a含量的影響

對不同程度汞污染下的土壤及蘆葦葉片總汞含量進行分析(表2、表3)可知: 在試驗周期中土壤總汞含量沒有發(fā)生顯著變化; 蘆葦葉片總汞含量隨著土壤總汞含量的增加而升高, 與土壤總汞含量呈極顯著正相關(guān); 蘆葦葉片葉綠素a含量隨著土壤總汞含量的增加而降低, 與土壤總汞含量呈極顯著負相關(guān)。表明不同土壤汞濃度處理引起蘆葦葉片總汞含量及葉綠素a含量的變化。同時, 蘆葦葉片總汞含量與葉綠素a含量呈極顯著負相關(guān)。

表2 不同程度Hg污染水平下土壤總汞含量及蘆葦葉片總汞含量和葉綠素a含量

表3 土壤總汞、葉片總汞及葉綠素a含量的相關(guān)性分析

**<0.01

2.2 敏感光譜波段的篩選

將R、FD以及CR 3種形式的高光譜反射率與蘆葦葉片總汞含量進行相關(guān)性分析以篩選汞敏感波段, 結(jié)果如圖1所示。分析可知, R相關(guān)曲線較為平緩, 在可見光波段419~522 nm、664~695 nm和724~876 nm與蘆葦葉片總汞含量存在顯著正相關(guān)(<0.01), 正相關(guān)系數(shù)最大可達0.43; 在近紅外波段1 450~1 558 nm和1 972~2 500 nm存在顯著負相關(guān)(<0.01), 負相關(guān)系數(shù)最大可達-0.51。經(jīng)一階導(dǎo)數(shù)和去包絡(luò)線處理后, 相關(guān)曲線波動較大, 敏感波段增加且分布零散, 光譜數(shù)據(jù)與葉片總汞含量的正負相關(guān)系數(shù)均有不同程度提高, 其中FD正相關(guān)系數(shù)最大可達0.60, 負相關(guān)系數(shù)最大可達-0.68, CR正相關(guān)系數(shù)最大可達0.40, 負相關(guān)系數(shù)最大可達-0.67。為保證建模效果, 選取相關(guān)系數(shù)絕對值大于0.5的波段用于模型構(gòu)建。

2.3 敏感小波系數(shù)篩選

選取Mexican Hat函數(shù)作為小波基函數(shù)[19,22], 對葉片建模樣本的R、FD、CR曲線進行CWT變換分解, 分解尺度為21、22、23、24、25、26、27、28、29、210, 即1~10個尺度。將變換后的10尺度的小波系數(shù)與葉片總汞含量進行相關(guān)性分析, 得到相關(guān)系數(shù)圖(圖2), 圖中紅色區(qū)域表示相關(guān)性強的波段。經(jīng)CWT處理后, 各尺度小波系數(shù)與葉片總汞含量的相關(guān)系數(shù)均有不同程度的提升, 其中R-CWT最大相關(guān)系數(shù)絕對值可達-0.69, DR-CWT最大相關(guān)系數(shù)絕對值可達0.72, CR-CWT最大相關(guān)系數(shù)絕對值可達0.74。

為更好地篩選敏感小波系數(shù), 進一步繪制決定系數(shù)圖, 如圖3所示。從圖中可知, R-CWT與蘆葦葉片總汞含量相關(guān)性較好的波段主要集中在772~884 nm、1 206~1 235 nm、1 478~1 618 nm、2 042~2 148 nm以及2 316~2 361 nm, 并在821 nm、1 225~1 226 nm、1 508 nm、2 080 nm以及2 321 nm達到最大值, 對應(yīng)的尺度分別為第3、4、2、2和4尺度; FD-CWT與蘆葦葉片總汞含量相關(guān)性較好的波段主要集中在648~ 650 nm、782~820 nm、824~855 nm、1 377~1 378 nm以及2 299~2 499 nm, 并在649 nm、811 nm、835~838 nm、1 378 nm以及2 303 nm達到最大值, 對應(yīng)的尺度為第2、3、4、1和4尺度; CR-CWT與蘆葦葉片總汞含量相關(guān)性較好的波段主要集中在775~834 nm、841~874 nm、1 103~1 143 nm、1 188~1 238 nm、1 273~1 386 nm以及2 286~2 365 nm, 并在820~821 nm、850~851 nm、1 127 nm、1 225 nm、1 320~1 321 nm、1 363~1 364 nm以及2 291 nm達到最大值, 對應(yīng)的尺度為第3、3、6、4、7、6和3尺度。將篩選出的小波系數(shù)用于模型構(gòu)建。

圖1 蘆葦葉片總汞含量與原始光譜反射率(a)、一階導(dǎo)數(shù)光譜(b)、去包絡(luò)線光譜(c)的相關(guān)性分析

圖2 原始光譜小波系數(shù)(a)、一階導(dǎo)數(shù)光譜小波系數(shù)(b)、去包絡(luò)線光譜小波系數(shù)(c)與蘆葦葉片總汞含量的相關(guān)系數(shù)圖

圖3 原始光譜小波系數(shù)(a)、一階導(dǎo)數(shù)光譜小波系數(shù)(b)、去包絡(luò)線光譜小波系數(shù)(c)小波系數(shù)與蘆葦葉片總汞含量的決定系數(shù)圖

2.4 蘆葦葉片總汞含量反演模型的優(yōu)選

依據(jù)上述分析, 選取R、FD、CR與葉片總汞含量顯著相關(guān)(>0.05,<0.01)的敏感波段以及R-CWT、FD-CWT、CR-CWT與葉片總汞含量顯著相關(guān)的小波系數(shù)為自變量, 葉片總汞含量為因變量, 采用RF方法構(gòu)建反演模型, 結(jié)果如表4所示。

表4 蘆葦葉片總汞反演模型的建模集和預(yù)測集結(jié)果

分析可知, 未經(jīng)CWT變換的光譜數(shù)據(jù), FD模型的建模、預(yù)測擬合效果及模型精度均優(yōu)于R、CR模型; 經(jīng)CWT變換的光譜數(shù)據(jù), CR-CWT模型的預(yù)測精度明顯優(yōu)于R-CWT和FD-CWT模型。此外, 是否經(jīng)過CWT變換光譜數(shù)據(jù)模型分別對比可知, R-CWT、FD-CWT、CR-CWT模型的建模、預(yù)測擬合效果及精度均優(yōu)于R、FD、CR模型, 其中預(yù)測集模型擬合效果2提高0.107~0.177, 模型精度RMSE提高0.008~0.013, 表明經(jīng)過CWT變換后葉片總汞含量反演模型擬合效果及精度有所增加。

為更直觀地觀察模型對未知樣本的適應(yīng)性, 將R、FD、CR、R-CWT、FD-CWT以及CR-CWT模型的預(yù)測值與實測值進行1∶1線分析(圖4)。由圖可知, FD-CWT以及CR-CWT模型的實測值和預(yù)測值樣點分布更貼近1∶1線附近, 其中CR-CWT模型(2=0.713, RMSE=0.127)擬合效果優(yōu)于FD-CWT模型, 能夠更好地實現(xiàn)葉片總汞含量的反演。因此, CWT作為一種光譜數(shù)據(jù)處理方法, 對葉片光譜數(shù)據(jù)進行變換處理并提取重構(gòu)小波系數(shù)的敏感波段, 不僅模擬了不同尺度上的小波基函數(shù)與葉片光譜的相似性, 而且能夠察別到光譜范圍內(nèi)細微的變化情況, 更好地挖掘出微弱的隱藏信息, 與常規(guī)的相關(guān)系數(shù)分析相比反演精度上有所提高[16], 在蘆葦葉片總汞含量高光譜定量分析中具有重要意義。

圖4 利用原始光譜(a)、一階導(dǎo)數(shù)光譜(b)、去包絡(luò)線光譜(c)、原始光譜小波系數(shù)(d)、一階導(dǎo)數(shù)光譜小波系數(shù)(e)以及去包絡(luò)線小波系數(shù)(f)反演蘆葦葉片總汞含量的實測值與預(yù)測值比較

3 討論

在不同土壤汞處理水平下, 隨著土壤總汞含量的增加, 蘆葦葉片總汞含量逐漸增加, 但葉綠素a含量逐漸降低。這是因為重金屬汞會抑制葉綠素酸脂還原酶, 并影響氨基-γ-戊酮酶的合成[23], 從而影響葉綠素的合成, 降低葉綠素含量[24-25]。從一定程度上說明, 不同土壤汞的處理水平對蘆葦葉片內(nèi)總汞含量產(chǎn)生了影響, 使得各處理水平下的蘆葦葉片總汞含量存在差異, 可進一步利用高光譜技術(shù)進行反演監(jiān)測。

對敏感波段和敏感小波系數(shù)的篩選以及模型的構(gòu)建發(fā)現(xiàn), 經(jīng)過連續(xù)小波變換的光譜小波系數(shù)與蘆葦葉片總汞含量的相關(guān)性更優(yōu), 所構(gòu)建的模型預(yù)測精度也更優(yōu)。這是因為小波分析可對光譜數(shù)據(jù)進行時域和頻域上的多尺度分解, 通過搜索不同尺度上的最佳信號來預(yù)測植被生理生化成分[26-27], 而連續(xù)小波變換更可以對光譜數(shù)據(jù)進行連續(xù)分解, 使得分解后的小波系數(shù)與原始光譜數(shù)據(jù)一一對應(yīng), 從而更有效提取光譜信息中的細微信號, 在表征光譜信號上比離散小波變換更加清晰[16,28-29]。目前, 國內(nèi)外很多學(xué)者已通過實驗證明, 經(jīng)過小波分析的光譜數(shù)據(jù)對植被葉綠素含量、水分含量、光合速率及病蟲害探測等方面的反演均取得了較高的精度, 且優(yōu)于傳統(tǒng)光譜變換形式下的模型精度[19,29-33], 這與本研究結(jié)果極為相近。

隨機森林算法選擇樣本和自變量時具有隨機性, 不僅會尋找自變量與因變量的關(guān)系, 還注重不同樣本和自變量的差異, 使得回歸結(jié)果既考慮每個樣本和自變量的影響, 還不會過分趨近于某個樣本[34]。李旭青等[17]發(fā)現(xiàn)利用隨機森林算法反演水稻冠層氮含量模型精度可達0.81; 程立真等[35]認為隨機森林模型反演蘋果()葉片磷含量的精度高達0.923; 高振東[36]曾利用隨機森林算法反演水稻葉綠素含量, 并間接用葉綠素含量所處值域判斷水稻的重金屬污染情況。但直接利用隨機森林算法反演植被重金屬含量的研究還比較匱乏。本研究中除原始光譜建模集外, 通過隨機森林算法建立的蘆葦葉片總汞含量的反演模型擬合效果均在0.5以上, 表明利用隨機森林算法進行植物葉片總汞含量的反演具有一定的可行性。

為了更好地說明所篩選模型的實用性, 利用篩選出的CR-CWT模型分別對各土壤汞處理水平下的蘆葦葉片總汞含量進行模型建立(表5), 檢驗?zāi)Ｐ途取？梢园l(fā)現(xiàn), 利用CR-CWT數(shù)據(jù)所構(gòu)建的各土壤濃度梯度下的RF模型, 擬合效果2均在0.5以上, 說明該模型在反演蘆葦葉片總汞含量方面具有一定的穩(wěn)定性。在所有土壤汞處理水平中, Hg(20)處理下所構(gòu)建的模型擬合效果和精度最優(yōu)(2=0.825, RMSE=0.051), 但各模型擬合效果與土壤總汞含量沒有相關(guān)性。因此, 隨機森林算法適用于蘆葦葉片重金屬總汞含量的反演, 且在土壤總汞含量約為20 mg×kg-1時, 采用CR-CWT數(shù)據(jù)構(gòu)建RF模型的方法來反演植物葉片總汞含量更為準確和可靠。

表5 各土壤汞濃度梯度下去包絡(luò)線光譜小波系數(shù)模型的反演精度

4 結(jié)論

利用隨機森林算法進行植被重金屬含量的反演具有一定的現(xiàn)實可行性, 而結(jié)合常用光譜變換方法和連續(xù)小波變換后, 所構(gòu)建的反演模型更具有指導(dǎo)植被重金屬含量監(jiān)測的參考價值, 應(yīng)用前景廣闊。本文以濕地植物蘆葦為例, 采用CWT對R、FD、CR進行不同尺度上連續(xù)波段的分解, 利用與葉片總汞含量相關(guān)性高的R、FD、CR敏感波段和R-CWT、FD-CWT、CR-CWT小波系數(shù), 采用RF算法建立蘆葦葉片總汞含量反演模型。研究結(jié)果表明:

1)蘆葦葉片總汞含量敏感波段主要分布在可見光波段419~522 nm、664~695 nm和724~876 nm以及近紅外波段1 450~1 558 nm和1 972~2 500 nm。

2)經(jīng)CWT變換后, 小波系數(shù)與葉片總汞含量的相關(guān)系數(shù)絕對值提高0.04~0.18, 所構(gòu)建的預(yù)測反演模型擬合效果2提高0.107~0.177, 模型精度RMSE提高0.008~0.013。

3)利用CR-CWT數(shù)據(jù)建立的RF模型對蘆葦葉片總汞含量的反演精度和擬合效果最優(yōu)(2=0.713, RMSE=0.127)。

4)在土壤總汞含量約為20 mg×kg-1時, 采用CR-CWT數(shù)據(jù)構(gòu)建RF模型的方法來反演植物葉片總汞含量更為準確和可靠(2=0.825, RMSE=0.051)。

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Inversion of Hg content in reed leaf using continuous wavelet transformation and random forest*

LI Mengjie1,3, ZHANG Manyin1,3**, CUI Lijuan1,2, WANG Henian1,3, GUO Ziliang1,3, LI Wei1,2, WEI Yuanyun1,3, YANG Si1,3, LONG Songyuan1,3

(1. Institute of Wetland Research, Chinese Academy of Forestry / Beijing Key Laboratory of Wetland Services and Restoration, Beijing 100091, China; 2. Hanshiqiao National Wetland Ecosystem Research Station, Beijing 101399, China; 3. Heibei Hengshuihu National Wetland Ecosystem Research Station, Hengshui 053000, China)

Heavy metal pollution of plants is one of the most important eco-environmental problems in the world. Rapid and large-scale monitoring of heavy metal content in plants has always been an international problem and a key research topic. Due to its high resolution, multiple band and abundant data, hyperspectral technology could offer a rapid and accurate determination of heavy metal pollution in plants. It can be used to detect the absorption, reflection and transmission characteristics of spectral bands corresponding to phytochemical components and to quantitatively analyze weak spectral differences for large-scale determination of the growth and health of plants. However, researchers mostly construct sensitive spectral parameters (e.g., vegetation index) through simple spectral transformation techniques and continuous removal methods. Most of the inversion models are of univariate regression, multiple stepwise regression, principal component regression and other empirical or semi-empirical models. There have also been uses of artificial networks and support vector machine models. These models not only require more training sets, but also easily over-fit. Thus continuous wavelet transform (CWT) and Random Forest (RF) algorithms are used as more accurate models for inverting heavy metal pollution in plants. While CWT model can more clearly characterize spectral signals, RF has strong fitting ability and also has shorter iteration time. It has higher calculation efficiency for large datasets such as hyperspectral data and is superior in model construction. The heavy metal mercury (Hg) and the wetland plant reed () were used in this research to test the effectiveness off the CWT and RF models. CWT was used to decompose continuous wavelength at different scales in the original spectral reflectivity (R), first-order derivative reflectivity (FD) and de-envelope reflectivity (CR). Correlation analysis was used to determine sensitive bands of R, FD, CR, the spectral reflectance by continuous wavelet transform (R-CWT), the first derivative reflectivity by continuous wavelet transform (FD-CWT) and de-envelope reflectivity by continuous wavelet transform based on the correlation with leaf total Hg content. Then the sensitive bands and RF algorithm were used to establish the inversion model of reed leaf total Hg content. The results showed that sensitive bands of leaf total Hg content were mainly distributed in the visible regions of 419-522 nm, 664-695 nm and 724-876 nm, and the near-infrared regions of 1 450-1 558 nm and 1 972-2 500 nm. After CWT transformation, the absolute value of correlation coefficient between wavelet coefficient and leaf total Hg content increased by 0.04-0.18, the fitting effect (2) of the prediction inversion model increased by 0.107-0.177 and the accuracy (RMSE) of the prediction inversion model increased by 0.008-0.013. The RF model which used continuum removal reflectance after wavelet transformation (CR-CWT) had optimal inversion precision and fitting effect (2= 0.713, RMSE = 0.127). At the same time, it was more accurate and reliable to use RF model with CR-CWT to retrieve leaf total Hg content when soil total Hg content was about 20 mg×kg-1(2= 0.825, RMSE = 0.051). Therefore, it was feasible to use RF algorithm to retrieve heavy metal content in plants. The inversion model constructed by CWT had a more reference value in terms of monitoring heavy metal content in plants. The model was widely used and provided methodological support for non-destructive and rapid monitoring of heavy metal pollution in ecosystems.

Continuous wavelet transformation; Random forest; Hyperspectral data; Heavy metal mercury; Reed leaf

, E-mail: cneco@126.com

Jan. 31, 2018;

May 3, 2018

X5

A

1671-3990(2018)11-1730-09

10.13930/j.cnki.cjea.180131

* 中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費專項(CAFINT2014K05)資助

張曼胤, 主要研究方向為濕地生態(tài)學(xué)及濕地景觀與規(guī)劃設(shè)計。E-mail: cneco@126.com

李夢潔, 主要研究方向為濕地生態(tài)學(xué)。E-mail: 993288528@qq.com

2018-01-31

2018-05-03

* This study was supported by the Fundamental Research Funds of Central-level Nonprofit Research Institutes of China (CAFINT2014K05).

李夢潔, 張曼胤, 崔麗娟, 王賀年, 郭子良, 李偉, 魏圓云, 楊思, 龍頌元. 基于連續(xù)小波變換和隨機森林的蘆葦葉片汞含量反演[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報, 2018, 26(11): 1730-1738

LI M J, ZHANG M Y, CUI L J, WANG H N, GUO Z L, LI W, WEI Y Y, YANG S, LONG S Y. Inversion of Hg content in reed leaf using continuous wavelet transformation and random forest[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2018, 26(11): 1730-1738