基于高光譜遙感方法的土壤重金屬污染檢測(cè)應(yīng)用

溫志純

（廣東順德順冠檢測(cè)有限公司 廣東佛山 528300）

0 引言

隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化建設(shè)的推進(jìn)以及工農(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展，土壤污染問(wèn)題日益突出，而在眾多的土壤污染源中，重金屬污染位居首位。據(jù)相關(guān)報(bào)道［1-2］，我國(guó)近年來(lái)重金屬土壤污染事件頻發(fā)，其中主要以銅、汞、砷、鉛、鎘、鉻、鋅、鎳等重金屬為主，局部地區(qū)還有錳、鈷、硒、釩、銻、鉈等。土壤中的重金屬污染正在嚴(yán)重破壞自然環(huán)境，多呈現(xiàn)出積累性、隱蔽性、持久性和難可逆性，因此對(duì)土壤中重金屬含量進(jìn)行檢測(cè)勢(shì)在必行。

常規(guī)的檢測(cè)方法有傳統(tǒng)的野外采樣和室內(nèi)化學(xué)分析方法，如原子熒光光譜檢測(cè)儀和原子發(fā)射光譜檢測(cè)儀等，這些方法雖然具有測(cè)量精確度高、準(zhǔn)確性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，但是既浪費(fèi)時(shí)間也浪費(fèi)人力物力，并且很難獲取大面積空間上連續(xù)的污染物含量分布信息，無(wú)法滿足檢測(cè)土壤重金屬污染需要迅速且范圍廣的要求［3］。高光譜遙感的方法具有宏觀、實(shí)時(shí)、原位的檢測(cè)特點(diǎn)，能夠滿足土壤重金屬污染檢測(cè)的需求，在航空遙感、航天遙感和便攜式高光譜儀等領(lǐng)域的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)到面、由定性到定量的大面積原位立體檢測(cè)分析。因此，現(xiàn)代高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展為土壤重金屬信息的檢測(cè)提供了新的視角。

我國(guó)對(duì)高光譜遙感技術(shù)方法的研究起步相比國(guó)外較晚。1981 年，徐彬彬等［4］測(cè)定了土壤樣品360 nm～2 500 nm 波段范圍內(nèi)的反射率，將土壤光譜反射率曲線劃分為平直型、緩斜型、陡坎型和波浪型4 種類型。關(guān)天康［5］團(tuán)隊(duì)將高光譜技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)田土壤重金屬的CaCl2提取態(tài)含量的研究中，結(jié)果表明，水稻葉片高光譜數(shù)據(jù)分析土壤中CaCl2提取態(tài)重金屬的含量，構(gòu)建了很好的線性相關(guān)關(guān)系，因此為大面積動(dòng)態(tài)立體檢測(cè)農(nóng)田土壤重金屬污染狀況與預(yù)報(bào)災(zāi)害提供了新的思路和研究方法；建立了基于偏最小二乘回歸法（PLSR）分析的新鄭市高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)區(qū)域土壤重金屬的高光譜反演模型，并且利用最佳的統(tǒng)計(jì)插值法對(duì)土壤重金屬進(jìn)行空間插值，討論了利用此方法對(duì)農(nóng)田建造區(qū)實(shí)施的重要性。

從1920 年以來(lái)，國(guó)外學(xué)者利用高光譜遙感技術(shù)檢測(cè)對(duì)礦區(qū)土壤、耕地土壤以及城市土壤進(jìn)行了研究。眾多學(xué)者根據(jù)土壤的光譜反射率數(shù)據(jù)和土壤的反射光譜來(lái)分析其區(qū)別并進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)了間接預(yù)測(cè)土壤中重金屬的含量。SAURAV 等［6］對(duì)采集的土壤光譜曲線進(jìn)行了相應(yīng)的數(shù)學(xué)變換，使用數(shù)學(xué)中倒數(shù)的一階微分和二階微分等方法，利用多元線性回歸方法找出相應(yīng)的敏感波段，建立對(duì)應(yīng)的模型。目前，對(duì)于使用高光遙感技術(shù)來(lái)對(duì)土壤中重金屬進(jìn)行預(yù)測(cè)以及研究的技術(shù)越來(lái)越成熟，具體體現(xiàn)在建立的模型多元化以及模型精度的高準(zhǔn)確性。

1 高光譜遙感方法

高光譜遙感是近些年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)的一種全新遙感技術(shù)，是指利用很多很窄（通常＜10 nm）的電磁波波段從目標(biāo)物體獲取相關(guān)數(shù)據(jù)的方法［4］。高光譜遙感又稱高光譜分辨率遙感，是集探測(cè)器、微弱信號(hào)檢測(cè)、精密光學(xué)機(jī)械、信息處理、計(jì)算機(jī)于一體的綜合性技術(shù)［5］。高光譜圖像由成像光譜儀獲取，成像光譜儀為每個(gè)像元提供數(shù)十至數(shù)百個(gè)窄波段光譜信息，產(chǎn)生一條完整而連續(xù)的光譜曲線。在成像過(guò)程中，它利用成像光譜儀以納米級(jí)的光譜分辨率，以幾十或幾百個(gè)波段同時(shí)對(duì)地表地物成像，在獲取地表空間圖像的同時(shí)，將傳統(tǒng)的圖像維與光譜維信息融合為一體，能夠獲得地物的連續(xù)光譜信息，實(shí)現(xiàn)了地物空間信息、光譜信息、輻射信息的同步獲取。

高光譜成像獲取的圖像包含了豐富的空間、光譜和輻射三重信息，因而在相關(guān)領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用價(jià)值和廣闊的發(fā)展前景［6］。由于高光譜遙感能提供精細(xì)的光譜信息，有些學(xué)者將高光譜遙感的研究從最開(kāi)始的礦物識(shí)別擴(kuò)展到了植被與生態(tài)、水體、環(huán)境資源勘探等方面，目前主要集中在水文地質(zhì)和地球環(huán)境等研究領(lǐng)域。

我國(guó)的高光譜遙感技術(shù)發(fā)展處于國(guó)際前列，由中科院自主研發(fā)的高光譜圖像處理與分析通用軟件系統(tǒng)（HIPAS）被國(guó)際同行評(píng)為全球六大高光譜圖像處理軟件之一，取得了具有國(guó)際重大影響的相關(guān)成果，并實(shí)現(xiàn)了向美、日、德、意等發(fā)達(dá)國(guó)家在高光譜遙感應(yīng)用方面的技術(shù)輸出［7］。

2 案例研究—高光譜土壤重金屬鉻檢測(cè)

2.1 光譜數(shù)據(jù)采集試驗(yàn)

在本研究中，使用FieldSpec 手持式光譜輻射計(jì)（美國(guó)科羅拉多州博爾德分析光譜設(shè)備）在325 nm～1 075 nm 波長(zhǎng)范圍內(nèi)收集采樣點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)，采樣間隔為1 nm，共750 個(gè)波段。為了提高測(cè)量精度，對(duì)校準(zhǔn)板進(jìn)行了提前測(cè)量。每個(gè)土壤樣品用10 個(gè)光譜數(shù)據(jù)測(cè)量，加權(quán)平均值也用作樣品點(diǎn)的實(shí)際光譜數(shù)據(jù)。在測(cè)量中，回歸模型的準(zhǔn)確度由于外部因素的影響而降低。因此，在建立模型之前，有必要對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。本研究的預(yù)處理方法包括一階微分方程、二階微分方程和連續(xù)介質(zhì)去除法。通過(guò)一階微分方程、二階微分方程和連續(xù)介質(zhì)去除法的預(yù)處理算法，消除了土壤光譜數(shù)據(jù)的基線漂移，提高了光譜數(shù)據(jù)的分辨率，增強(qiáng)了光譜數(shù)據(jù)與土壤參數(shù)的相關(guān)性［8］。

本文研究區(qū)域是山東萊州焦家金礦的成礦帶，面積約180 km2。35 個(gè)采樣點(diǎn)主要集中在成礦帶及其周邊地區(qū)，采樣土壤深度為0 cm～20 cm，采樣點(diǎn)涉及田間、果園等，拍攝并記錄每個(gè)采樣點(diǎn)的GPS 坐標(biāo)。每個(gè)采樣點(diǎn)取2 個(gè)相同的土壤樣品，通過(guò)土壤光譜測(cè)量和重金屬元素含量測(cè)量進(jìn)行測(cè)量。在土壤中加入熱硝酸后，使用電感耦合等離子體原子發(fā)射光譜法（ICP-AES）測(cè)定樣品土壤中的元素含量。通過(guò)實(shí)驗(yàn)室對(duì)土壤樣品進(jìn)行化學(xué)分析，得到重金屬中鉻元素的統(tǒng)計(jì)特征值：最大值為71.8 mg/kg，最小值為22.9 mg/kg，平均值為43.6 mg/kg，中值為44.6 mg/kg，標(biāo)準(zhǔn)差為20.0 mg/kg。

原始反射光譜數(shù)據(jù)處理結(jié)果如圖1 所示。

圖1 原始反射光譜數(shù)據(jù)處理結(jié)果

2.2 回歸分析結(jié)果討論

回歸分析模型是在逐步多元回歸的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展起來(lái)的，是對(duì)回歸方法的一種優(yōu)化。這種回歸分析的核心思想在于根據(jù)對(duì)逐步進(jìn)入回歸方程的貢獻(xiàn)的重要程度，考慮所有變量的方差。在整個(gè)回歸過(guò)程中，由于新變量誤差較大，回歸模型會(huì)自動(dòng)刪除前一過(guò)程中選擇的變量［9］。然而，新引入的變量在變量選擇中具有顯著相關(guān)性，并且將再次被選擇，直到它們既沒(méi)有達(dá)到消除狀態(tài)，也沒(méi)有達(dá)到引入狀態(tài)。

本研究共有35 個(gè)樣本點(diǎn)，選擇25 個(gè)樣本點(diǎn)學(xué)習(xí)回歸模型，其余10 個(gè)樣本作為測(cè)試集。根據(jù)土壤光譜特征，根據(jù)光譜變量對(duì)重金屬鉻含量進(jìn)行逐步多元回歸分析。模型的樣本數(shù)為25，測(cè)試中的樣本數(shù)為10。通過(guò)逐步多元回歸建立，原始反射光譜模型在等式（1）中計(jì)算，一階微分模型在等式（2）中計(jì)算，二階微分模型在等式（3）中計(jì)算，連續(xù)介質(zhì)去除模型在等式（4）中計(jì)算。

式 中：X1075、X513、X1066、X369、X1052、X1373、X573、X914、X554和X1054分別代表1 075 nm、513 nm、1 066 nm、369 nm、1 052 nm、1 373 nm、573 nm、914 nm、554 nm 和1 054 nm 的預(yù)處理數(shù)據(jù)值。

在分析光譜變量與鉻含量的相關(guān)性以及光譜特征的吸收區(qū)域的基礎(chǔ)上，建立了鉻含量與不同光譜變量之間的逐步多元回歸模型。以一階微分、二階微分和連續(xù)介質(zhì)去除的光譜參數(shù)為自變量，以土壤中鉻含量為因變量，進(jìn)行回歸分析。根據(jù)回歸系數(shù)R2的原理，顯著性水平F 最大，標(biāo)準(zhǔn)誤差最小，選擇了土壤重金屬鉻的高光譜最優(yōu)回歸方程?；貧w分析的系數(shù)如表1 所示。

表1 回歸分析系數(shù)

精度檢驗(yàn)采用多元逐步回歸分析。將剩余的10 個(gè)樣本帶入每個(gè)模型，得到樣本的預(yù)測(cè)值。此外，測(cè)量值和預(yù)測(cè)值在圖中進(jìn)行了擬合，擬合度越高，表明模型的精度越高［10］。每個(gè)模型的擬合如圖2 所示，水平坐標(biāo)為測(cè)量值，縱向坐標(biāo)為預(yù)測(cè)值。

圖2 預(yù)測(cè)值和測(cè)量值對(duì)比分析圖

通過(guò)建立逐步多元回歸模型，我們發(fā)現(xiàn)4 個(gè)回歸方程中回歸系數(shù)和顯著水平F 的降序分別為一階微分、二階微分、原始反射光譜和連續(xù)介質(zhì)去除。通過(guò)對(duì)模型樣本和測(cè)試集進(jìn)行擬合，一階微分方程Yfirst-orderdifferential=754.782X1066-22712.8X369+951.237X1052+35.962 的擬合度最高為0.91，因此我們認(rèn)為用一階微分模型測(cè)量重金屬鉻含量是可行的。

3 結(jié)論

本文在基于高光譜遙感數(shù)據(jù)的土壤重金屬檢測(cè)研究的基礎(chǔ)上，開(kāi)展了多項(xiàng)工作：

（1）通過(guò)對(duì)一階微分方程、二階微分方程和連續(xù)介質(zhì)去除法的數(shù)據(jù)預(yù)處理，建立了高光譜數(shù)據(jù)與重金屬鉻濃度的逐步多元回歸分析模型。通過(guò)對(duì)高光譜遙感數(shù)據(jù)的效率和精度的測(cè)試，探討了利用高光譜遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)土壤中重金屬鉻含量的可行性。

（2）在研究區(qū)域內(nèi)，選取35 個(gè)采樣點(diǎn)測(cè)量光譜數(shù)據(jù)并檢測(cè)Cr 含量。通過(guò)回歸分析，建立土壤光譜數(shù)據(jù)與被測(cè)采樣點(diǎn)Cr 含量之間的逐步多元回歸方程，檢測(cè)重金屬Cr 含量?；貧w方程模型的優(yōu)缺點(diǎn)主要通過(guò)回歸方程的系數(shù)、F 和P 值以及標(biāo)準(zhǔn)誤差來(lái)檢驗(yàn)。

（3）4 個(gè)回歸方程中的一階微分模型優(yōu)于其他3 個(gè)模型。在選擇了最優(yōu)模型后，對(duì)模型的精度進(jìn)行了測(cè)試。通過(guò)對(duì)測(cè)試集的測(cè)量值和預(yù)測(cè)值進(jìn)行擬合，結(jié)果表明，一階微分模型的擬合度最高為0.91，因此我們認(rèn)為用一階微分模型測(cè)量重金屬鉻含量是可行的。